發布日期：2025-07-03
隨著全球制造業向智能化轉型加速，工業大模型作為人工智能技術的集大成者，正逐步成為推動智能制造發展的核心驅動力。中國電子技術標準化研究院聯合華為多家企業編制了《面向智能制造的工業大模型標準化研究報告》。 研究報告從工業大模型在智能制造落地應用過程中面臨的瓶頸出發，對比了工業大模型與通用大模型的差異，明確了智能制造與工業大模型的關系，分析了工業大模型現狀與挑戰，提出了工業大模型定義、特點、技術架構和部署架構，詳細梳理了工業大模型應用場景。在此基礎上，研究報告進一步分析了國際國內標準化進展與挑戰，研究了工業大模型標準體系框架，提出了重點標準化方向，并給出了趨勢展望與建議。 工業大模型：智能制造的“智慧大腦” 在智能制造領域，通過結合通用大模型和特定工業場景的專有數據，形成了垂直化、場景化、專業化的工業大模型。應用方向包括產品智能設計、系統智能人機交互、生產線自我優化、設備預測性維護、質量控制自動化、智能物流規劃和智能供應鏈管理、能源消耗優化等。未來，在工業領域深耕細作，主打“專而精”的工業大模型將成為新型工業化進程的核心驅動力。 四級架構為工業大模型應用提供支撐。基礎設施層包括算力（GPU/TPU）、網絡（高帶寬低時延）與傳感設備等硬件基礎；數據層通過數據清洗、增強與知識建模，將原始數據轉化為結構化知識；模型層以混合專家模型（MoE）、輕量化部署等技術為主實現高效推理；應用層覆蓋研發設計、生產制造、供應鏈管理等九大場景，形成閉環智能系統。 這一架構不僅解決了傳統制造業數據孤島問題，還通過云邊端協同計算實現了實時響應。例如思謀科技的工業質檢大模型在邊緣設備上實現零樣本缺陷檢測，將模型適配周期從數月縮短至數天。 三級部署架構適用于大中型企業，應用場景涵蓋工業制造的大部分業務領域，涉及一級訓練和二級推理。 二級部署架構適用于中小型企業，應用場景涵蓋工業制造的部分業務領域。與企業規模相適配，部署層級可進一步調整為兩級覆蓋車間級和設備級，并降低對算力設施的需求。
來 源：中國電子技術標準化研究院、制造前沿
