2025工业大模型白皮书 柔性敏捷共享制造-蚂蚁工厂&北京航空航天大学.pdf
本白皮书详细阐述了工业大模型的技术体系、应用场景、发展趋势及产业生态。
**核心技术体系：** 工业大模型采用五层架构，包括基础设施层（算力、存储、网络）、基座层（多模态预训练、机理嵌入、模型优化）、模型层（任务导向模型、领域模型）、交互层（多模态交互、AI Agent）和应用层（智能问答、场景认知等）。关键技术包括数据采集与处理、大规模预训练、模型微调与优化、提示词工程、检索增强、知识图谱、大模型与小模型协同、MOE 与多模态融合、AI Agent 等。
**主要特点与挑战：** 工业大模型具有多模态数据融合、小样本学习、数据物理约束等特点。但同时也面临数据质量与可靠性、模型可解释性、算力成本、技术门槛、数据安全与隐私、模型幻觉等挑战。
**应用场景：** 工业大模型在高端装备、智能制造、新能源汽车、航空航天、高端新材料等领域有着广泛应用，具体体现在研发设计、生产过程优化、产品质量检测、设备预测性维护等场景。
**产业生态与未来展望：** 工业大模型产业生态涉及硬件、软件、数据、算法等多个环节，全球竞争格局呈现多元化。中国在工业大模型领域发展迅速，尤其在长三角、珠三角、京津冀等区域形成了产业集群。未来，工业大模型将朝着算法与架构优化、多模态融合、智能云与智能端协同等方向发展，市场规模将持续增长。同时，需要加强人才培养，完善标准体系，并解决数据安全、隐私保护等问题。
**实施路径与商业模式：** 提出了企业专属工业大模型实施路径，包括需求导向、应用开发、产品应用、技术服务等阶段。并分析了 SaaS 服务订阅、私有化部署、解决方案+模型组合、联合开发、平台生态等多种商业模式。
**人才需求：** 工业大模型领域存在严重的人才供需失衡，尤其在算法工程师、数据治理专家、行业解决方案架构师等方面存在结构性短缺。需要加快学历教育改革、加强职业培训、建立激励机制来培养和吸引人才。
**总结：** 工业大模型是推动制造业数字化转型和智能化升级的关键技术，其应用价值巨大，但也面临诸多挑战。未来，通过技术创新、政策支持和产业协同，工业大模型有望在更广泛的领域实现深度应用，为工业高质量发展贡献力量。
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