当前，我国大模型技术正处于高速发展的黄金时期。

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2024年1月，国务院常务会议研究部署推动人工智能赋能新型工业化有关工作，强调以人工智能和制造业深度融合为主线，以智能制造为主攻方向，以场景应用为牵引，高水平赋能工业制造体系。

但是，大模型落地工业领域可采取何种服务架构、该如何根据业务需要布局主要应用场景，对企业尤其是中小企业而言依旧存在着挑战。近期，艾瑞咨询发布《中国工业大模型行业发展报告》，就上述问题展开了研究，以期为企业决策提供参考。

·主要服务架构·

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产品服务架构

大模型落地工业领域的服务框架依然分为基础底座-模型及服务-模型应用三层。其中，模型及服务是核心，主要提供两大类型的服务：

1)提供预训练模型，可供其他企业通过调用/部署，提供基础的大模型能力；

2)提供预训练模型后服务，如辅助微调、提示工程、训练、压缩、优化等，可供模型能力进一步适配与适用。

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产品服务模式

目前大模型落地工业时的产品切入角度主要有5大类：基础底座、工具、软件服务、硬件产品、硬件赋能。

1)基础底座与工具主要由一些基础模型厂商提供，具有较强的头部效应，未来随着大模型能力的提升，有助于赋能软件开发、测试等全流程，以及硬件端的具身智能。

2)针对具体应用时，以一些工业互联网平台厂商推出为主，但各方尚在探索大模型与自身产品及服务的结合点，产品形态还较为稚嫩，多以基于通用大模型进行微调、RAG验证后形成自己的大模型，然后依附于已经存在的产品(如工业APP)上，单独形成具体应用产品的并不多。

未来，随着能力稳定性、准确性提升，工业大模型有望成为新的流量入口，独立成一个新的产品。

·主要场景及特点·

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场景总览

大模型落地工业领域主要围绕着分类或识别、系统最优、经验知识推理决策、知识沉淀及管理等方面展开，目前已逐步渗透到研发设计、生产制造管理、经营管理、安全管理等4大领域，覆盖9大类具体场景、依托30余钟数字化手段赋能工业企业。

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场景特点

容错率较高

工业领域中生产制造各环节管控严密，而当前以大语言模型为主，生成式、相对强的泛化能力且存在结果不准是其本身特性，故而优先应用在如辅助开发等容错率高的场景。

数据较为集中

大模型的应用无法脱离行业know how的加持，需要行业数据和工业语料的投喂，需要解析并内化工业专家“看不见的经验”，因而在工业数据集中、工业模型集成的场景领域更能发挥其优势。

辅助性为主

大模型在工业领域的应用整体能力还是以辅助为主，侧重于分析和预测，故偏运营（如销售、售后）、信息比较结构化/标准化的场景（如设备管理、安全运维）是现阶段应用实践的重点。

决策与控制将是下一步发展趋势，也是渗透核心工业场景的关键。 未来随着模型能力提升，赋能软件全流程开发测试、赋能硬件具身智能、赋能操作系统自我进化等场景都是工业大模型大有可为的领域。

当前，对于工业大模型的应用和探索还处在比较早期的阶段，供需双方都在协同尝试，对未来应用趋势也初步形成一些共识。

一是基础能力、模型能力、模型应用是主要竞争点，且在不同行业发展阶段，其相对竞争优势有所不同，具体而言：短期主要看大模型技术，长期则主要看模型应用深度。

二是工业大模型和小模型间不存在替代关系，因业务需要会长期并存且会协同融合发展，实现彼此赋能。

三是大模型落地工业的服务平台化特征以开始显现，且逐步形成垂直行业大模型+智能体+小模型+机理模型为主的平台化调用方案。

四是产业数据拉通助力工业大模型能力进化的同时，对大模型落地工业的广度、深度都大有裨益，构建产业数据集十分迫切且必要。

报告还列举了工业大模型应用的行业和企业案例，对落地应用面临的主要挑战进行了分析，并邀请了一批工业大模型专家就行业生态与前瞻趋势进行了解读。

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