工业大模型技术应用与发展报告1.0(1).pptx

工业大模型技术应用与发展报告1.0;

参与编写单位：百度在线网络技术（北京）有限公司

羚羊工业互联网股份有限公司

创新奇智科技集团股份有限公司智昌科技集团股份有限公司

中国科学院自动化研究所

中工互联北京科技集团有限公司西门子股份公司

航天云网科技发展有限责任公司威派格智慧水务股份有限公司

卡奥斯COSMOPlat

阿里云计算有限公司

腾讯计算机系统有限公司;;

产业应用场景成为大模型最佳“练兵场”——科技日报

AI大模型落地背后，正带来一场智能制造的系统重构——百度

工业大模型将会带来一场新的工业革命，它将来会成为工业领域的基础设施——中工互联

制造业是AI大模型的重要战场，未来10年最大的机会——阿里

…;;;

.大场景

?工业场景具备一定通用性

?涉及关联复杂的智能任务

?数据边界对决策效果有直接影响

.大语料

?工业场景的基础数据/语料/规则约束充足

.问题边界清晰

?结果存在于封闭信息环境，不

依赖语料外的信息;

*信通院统计的全球79个大模型工业应用案例

工业各环节围绕语言、专用、多模态和视觉四类大模型开展探索

当前以大语言模型为主，4类模型应用占比：75%、15%、8%和2%

通用模型的场景化适配调优是主要部署方式，问答交互为主要应用模式;;;;

3技术体系：大模型是工业AI深度学习路径的深化与拓展;;

几类核心提示语料库

?工业问答检索提示词

问答场景：X查询内容-X回复格式…

?工业内容/规划生成提示词

分析规划场景：X目标-X语言-X生成格式…

?控制指令提示词

设备控制场景：通过

function+prompt将语言指令和action映射;;

1、时序数据大模型有望最大化利用海量工业设备与过程数据，赋能流程优化、设备诊断和异常识别

TimeGPT

训练：超1000亿个时序数据点

测试：超30万个时序数据集，开展时、日、周、月的预测评估

2、多模态能力持续创新，加速实现工业图像几何、机理、文档等各类数据模型的综合感知和认知推理;;

上下文学习/知识梳理

Prompt设计匹配/检索

外挂知识库;;

1.综合分析能力综合视觉、语言、空间、理解、决策能力，从被动感知向主动认知跨越

2.任务执行能力无需控制代码预设，实现模型对机器人直接控制

3.强泛化能力对于陌生场景，无需针对性训练或模型微调，通过多步推理和知识迁移控制机器完成任务;

基于大模型实现简单控制代码生成，但当前语言匹配度和生成准确度仍有待提升;;

5当前挑战;

带来产业升级新动能;

融合?协作?共赢

共同把握工业互联网的历史机遇