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《面向智能制造的工业大模型标准化研究报告》研究报告从工业大模型在智能制造落地应用过程中面临的瓶颈出发,对比了工业大模型与通用大模型的差异,明确了智能制造与工业大模型的关系,分析了工业大模型现状与挑战,提出了工业大模型定义、特点、技术架构和部署架构,详细梳理了工业大模型应用场景。在此基础上,研究报告进一步分析了国际国内标准化进展与挑战,研究了工业大模型标准体系框架,提出了重点标准化方向,并给出了趋势展望与建议。

智能制造是制造强国建设的主攻方向,是新时代新征程加快发展新质生产力、推进新型工业化的战略性、引领性任务。工业大模型因其具备的上下文理解、指令遵循、内容生成和场景泛化等能力,已成为推动智能制造的重要使能技术之一。工业大模型与制造装备、工业软件的集成应用,也为人工智能与智能制造的深度融合拓展了空间。

工业大模型在智能制造的持续发展中显著提升了离不开统一、全面和协调的标准体系。然而,随着工业大模型的深入应用,工业大模型标准化工作面临工业场景复杂、数据质量差异大、技术更新迭代快、隐私泄露等多方面难题。如何构建普适的、行之有效的标准体系,充分发挥工业大模型的潜力与价值,已然成为当前亟待解决的关键挑战之一。为此,中国电子技术标准化研究院联合各参编单位启动并编制了《面向智能制造的工业大模型标准化研究报告》,具体围绕以下七大主题展开:

1、面向智能制造的工业大模型概述 2、工业大模型现状与挑战 3、工业大模型参考架构 4、工业大模型应用场景 5、工业大模型标准化现状与挑战 6、工业大模型标准体系 7、总结与展望

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