腾讯研究院近日发布的《工业大模型应用报告》为我们揭示了工业大模型在推动工业智能化进程中的巨大潜力，以及其所面临的挑战与机遇。报告详细剖析了大模型在工业全链条的应用，展现了其深度洞察复杂问题、挖掘数据价值的能力。
报告指出，工业正逐步从数字化迈向智能化，而大模型以其卓越的理解能力、生成能力和泛化能力，成为了推动这一进程的关键力量。大模型不仅可以深度洞察工业领域的复杂问题，更能通过处理海量数据，挖掘出隐藏在数据背后的规律和趋势，为工业智能化拓展新空间。
在工业智能化的道路上，大模型为工业场景提供了“基础模型+各类应用”的新范式。在研发设计领域，大模型通过深度挖掘和分析数据，为产品设计提供了更为精准和创新的思路；在经营管理领域，大模型则能够实现对生产流程、供应链管理等各个环节的监控和智能优化，从而提高企业的运营效率和市场竞争力。
尽管大模型具有强大的泛化能力，但要想真正融入工业场景，还需要解决不懂行业、不熟企业、存在幻觉等核心问题。因此，大模型在适配不同工业场景时，需要深度理解行业特性和企业需求，以实现精准的应用。
目前，大模型在工业领域还未实现对小模型的完全替代，两者将长期并存且相互融合。小模型在工业领域有着深厚的应用基础和经验积累，而工业场景对于成本收益比、稳定性和可靠性的高要求也制约了大模型的应用渗透。在构建工业大模型时，主要存在预训练工业大模型、微调、检索增强生成三种模式。这些模式并非独立存在，而是相互补充，共同推动工业大模型的应用发展。
实际应用中，工业大模型还面临着数据质量和安全、可靠性、成本等挑战。工业数据质量参差不齐，数据安全要求较高，这些都给大模型的构建和应用带来了难度；工业大模型还需要满足高可靠性和实时性的要求，以确保生产过程的稳定和安全；高额的成本也限制了工业大模型应用的投入产出比。
作为一家深耕工业科技领域创新的企业，青博科技也正积极投身于大模型的研发事业中。公司不断加大对研发的投入，力求在这一前沿领域取得突破性进展，汇聚了众多行业精英和专业人才，他们专注于研究大模型的核心算法和技术，致力于开发出更加高效、精准的大模型，通过与工业企业的紧密合作，不断优化大模型的性能和稳定性，确保其能够在实际应用中发挥最大效用。
未来，工业大模型应用将伴随技术演进持续加速和深化。首先，基于少量工业基础大模型快速构建大量工业APP满足工业碎片化应用需求。由于工业场景复杂并呈现碎片化的模式，通过工业基础大模型的和工业APP的结合，能够广泛且快速地应对工业领域的挑战，推动各类工业场景的智能化升级。其次，大模型的新突破带来工业应用的新场景。随着Agent、具身智能等新技术的发展，大模型将在工业领域开辟更多应用场景，使设备和机器更加智能化，提高生产效率和安全性。最后，大模型成本的降低将加速工业领域应用。大模型压缩相关的技术如剪枝、量化和蒸馏等，将有效减少模型的参数量和计算需求，从而降低训练和部署的成本。这将使大模型更加适用于资源受限的环境，并加速其在工业领域的应用推广。