**工业大模型伴随着大模型技术的发展,逐渐渗透至工业,处于萌芽阶段。**就大模型的本质而言,是由一系列参数化的数学函数组成的计算系统,且是一个概率模型,其工作机制是基于概率和统计推动进行的,而非真正的理解和逻辑推理,因此,当前大模型具有不可解释性和幻觉不可消除等主要特征。就大模型落地工业的情况而言,工业互联网、等工作已经让部分工业企业遍历了数据采集-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,部分场景已经准备好了向基础大模型投喂的“数据原料”,当经过简单数据处理、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。就工业大模型的发展进度而言,工业大模型与工业互联网一样,都是要挖掘数据资产的价值,而数据准备的阶段性工作在工业互联网时期大部分已经准备好,故我们预计工业大模型的进程在技术不受限的前提下,可能会快于工业互联网。当然,工业大模型是以大模型技术为驱动,其进程快慢很大程度受限于大模型本身能力的进化。 **工业大模型玩家与工业互联网平台玩家重合度高,其成长路径目前也表现出高度相似的特征,但目前市场产品、服务、落地场景都处于探索阶段,大家都在同一起跑线。**就参与玩家而言,大模型技术底蕴、行业know how、运维资源等方面是各类玩家主要锚定的优势,且都是基于自身优势点,围绕具体应用场景摸索大模型在工业的落地性进行市场切入的。就具体产品形态而言,整体还较为稚嫩,目前大模型的能力更多还是依附于已有产品体系,鲜少有独立的产品出现,未来随着大模型流量入口特性明朗,有望独立成产品。就应用场景而言,当前大模型的不可解释性和幻觉等特性,与工业“0容错”的特性相悖,因此当前大模型落地工业的探索更多聚焦于偏运营的、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静待模型进化以及CV大模型、多模态大模型的发展。就发展挑战而言,模型、数据、应用、商业变现是无法避开的话题,且各方相互影响,互利共赢。 **大模型落地工业的探索中,还处于非常早期的阶段,供需双方都在尝试,当然,也有很多问题值得探讨与思考。**1)大模型落地工业的竞争要素: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。2)大小模型间的关系:大小模型间不存在替代关系,是并存且是协同融合赋能的关系。3)工业大模型服务走向平台化: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。4)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。

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