腾讯研究院：2024工业大模型应用报告_34页_1mb

工业大模型应用报告总结

大模型开启工业智能化新阶段

大模型凭借强大的泛化能力、生成能力和多模态处理能力，推动工业智能化进入新阶段。它通过理解和推理的能力飞跃，跨传统AI的局限性，为更多领域的应用奠定基础。特别是在工业场景中，大模型能够深度洞察复杂问题，挖掘隐藏规律，并生成新知识。报告指出，大模型与小模型将在工业领域长期并存：小模型在生产制造领域呈现倒U型分布，适用于快速优化和精确决策；大模型则在研发设计和经营管理领域呈现U型分布，适配综合型和创造类场景。

三种构建模式推动落地

工业大模型的构建主要采用三种模式：

1. 预训练工业大模型：基于海量工业数据训练，具备广泛通用知识，但需大量高质量数据和算力支持。
2. 微调模式：结合行业特定数据优化模型，提升适配性和精度，但需收集和标注数据。
3. 检索增强生成：通过接入私有知识库，提供精准问答，降低幻觉风险，但依赖基础模型适应场景能力。

这三种模式常被综合运用，推动工业大模型的落地应用。

应用覆盖工业全链条

大模型在四个核心环节均有探索：

• 研发设计：辅助外观设计、方案生成、代码生成，提高开发效率。
• 生产制造：应用于车间管理、预测性维护、机器人控制。
• 经营管理：提供智能分析、知识管理、供应链优化。
• 产品服务：驱动智能客服、情感交互、个性化服务。

如安永使用GPT助理，西门子通过工业Copilot加速代码优化，显著提升效率。

挑战与展望

大模型在工业应用面临三大挑战：

• 数据质量和安全：工业数据多样且需保密，训练和共享受阻。
• 可靠性和实时性：工业场景对准确性和响应速度要求高。
• 成本高昂：训练和维护成本高，私有化部署增加企业负担。

未来，大模型将通过构建轻量化工业应用、技术创新和降低成本，持续深化工业智能化。预判包括“基础大模型+工业APP”模式普及、技术突破拓展新场景、成本优化加速渗透。

工业大模型正处于快速发展期，其在提升生产效率、降低成本和增强可靠性方面的能力，将为工业转型提供有力支撑。