在數字化浪潮的推動下,中國工業正迎來前所未有的變革。2024年,工業大模型技術以其強大的數據處理能力和深度學習能力,成為推動工業4.0的關鍵力量。今天,我們將深入探討這一技術如何重塑制造業,以及它面臨的挑戰和機遇。
在工業領域,隨著工業互聯網只的發展,許多企業已經完成了數據采集、存儲、處理、分析到數據資產沉淀和應用的全過程,為大模型提供了所需的“數據原料”。經過適當的處理和微調,大模型有望在特定細分領域解決實際問題,展現出落地的潛力。
工業大模型的發展預計將快于工業互聯網,因為大部分數據準備工作已在工業互聯網時期完成。然而,這一進程仍受大模型技術進步的限制。目前,工業大模型的參與者與工業互聯網平臺的重合度很高,市場產品、服務和落地場景都還在探索階段。
在競爭中,大模型技術的基礎能力、模型能力和模型應用是關鍵點,不同發展階段的行業側重點不同,短期內技術是關鍵,長期則看應用深度。大模型與小模型之間不是替代關系,而是協同和融合的關系。工業大模型服務的平臺化趨勢已經開始顯現,形成了以垂直行業大型、智能體、小模型和機理模型為主的平臺化調用方案。
面臨的挑戰包括模型、數據、應用和商業變現等方面,這些因素相互影響。在大模型落地工業的探索中,目前還處于非常早期的階段,供需雙方都在嘗試和探索。未來,隨著大模型技術的不斷進步,其在工業領域的應用將更加廣泛和深入。
附件:中國工業大模型行業發展研究報告-大模型有望在特定細分領域解決實際問題,展現出落地的潛力
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大幅提升 SGPE 和 STPP 裝置產品質量預測的準確性,實現實時監控和優化控制,為其他國產 SGPE 和 STPP 聚烯烴工藝的產品質量預測和優化提供了新的解決方案
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