2024中国工业大模型行业发展报告： 大模型落地工业领域具备可行性

中化新网讯 近日， 艾瑞咨询发布2024中国工业大模型行业发展研究报告。报告指出，工业领域已具备数据积累、数据资产沉淀等基础，大模型落地工业领域成为可能。

报告指出，随着大模型技术的发展，工业大模型渐渗透至工业。就大模型落地工业的情况而言，工业互联网等已经让部分工业企业实现了“数据采集—数据存储—数据处理—数据分析—数据资产沉淀—数据应用”的过程，部分场景已经具备向基础大模型投喂“数据原料”的条件，经过数据处理、微调、适配后，可以解决部分垂直细分场景问题，具有落地可行性。

应用场景方面，大模型落地工业的探索更多聚焦于企业运营、具有一定容错能力的场景（如知识问答、辅助设计/代码生成等），而生产制造等核心场景的探索需要模型进一步进化以及CV大模型、多模态大模型的发展。

报告指出，大模型落地工业的探索中，还处于早期阶段。大模型落地工业领域包括基础底座、模型及服务、模型应用三个层面。其中，模型及服务是核心，主要提供预训练模型、预训练模型后服务两大类服务。预训练模型主要包括PLP/CV等通用基础大模型，科学计算、生物计算等垂直任务大模型，以及石化、汽车、钢铁等行业垂直大模型。模型服务主要提供工业数据清洗/转换、模型训练/调优、智能体开发等服务。

但不容忽视的是，目前大模型的可靠性、可解释性、实时性，数据的数量、质量、安全问题等都将对大模型落地工业带来挑战，基础能力、模型能力、模型应用是其主要竞争点，且未来工业大模型与工业专用小模型将并存，协同融合赋能工业应用。

报告指出，大模型落地工业的服务将走向平台化。随着大模型技术的发展，工业大模型逐步应用于垂直细分行业的各个应用场景，形成垂直细分行业的行业大模型，如汽车、家电、化工、新能源等。未来，工业领域可能会逐渐形成以垂直行业大模型+智能体+小模型+机理模型为主的平台化调用方案。这种模式可以敏捷满足不同场景需求，在一定程度上减少定制化，提升盈利能力，同时提升智能协同能力。