2023年被称为中国“大模型元年”。
据悉，大语言模型最早由国外学者提出，目前GPT4.5的能力是所有大模型中最强的。国内的大语言模型的基础能力，相较于国外优秀模型存在一定差距，但其发展也呈现了独特的优势。
据大模型之家统计，截止6月底，我国人工智能行业公开融资规模近300亿元，国内数据量超10亿的大模型已超过80个，涉及工业、教育、医疗、金融等多个领域。
图：中工互联董事长智振参加智能制造行业研讨会
“模型应用,产业先行”也成为行业的共识，大模型从通用化走向垂直化已成为趋势。在如火如荼的“百模大战”中，既有互联网大厂独立开发的大模型，又有企业与高校科研机构强强联合研发的产品。
工业大模型是工业基础设施
今年6月初，中国工业领域第一款大模型产品智工问世。
作为一个专业领域知识密集、行业壁垒高的行业，工业大模型产品一经推出便被寄予厚望。业界普遍认为，大模型产品将成为中国工业产业升级和生产力提升的核心驱动力。
中国工程院院士郑纬民指出，大模型是新型基础设施的关键底座之一，大模型的竞争也是国家科技战略的竞争，中国一定要布局全栈自主创新的大模型产品。
图：代表工业大模型，中工互联参与行业大模型标准联合推进计划
“工业大模型将会带来一场新的工业革命，它就像电力、石油一样，将来会成为工业领域的基础设施，”中工互联(北京)科技集团有限公司董事长智振讲道：“工业大模型以其强大的计算和学习能力，为这些领域提供了前所未有的支持。通过大规模数据的处理和分析，工业大模型可以预测设备故障，优化生产流程，提高生产效率和质量。智工·工业大模型的应用能够显著降低维护成本，增强工业系统的智能化和自主性。”
工业大模型有2-3年赶超窗口期
目前，中国已经拥有全球产业门类最齐全、产业体系最完整的工业体系，工业经济规模跃居全球首位。与此同时，政府积极构建现代化产业体系，为人工智能技术和工业领域应用的深度融合提供了更具价值的需求场景和更广阔的创新应用空间。
“工业大模型是大语言模型在领域的具体应用，工业大模型的训练、精调和优化，是需要大量的工业基础数据、历史数据和场景数据，中国工业领域的信息化建设和数字化转型，为工业大模型的训练提供了先决条件，刚好处于上述‘供需平衡’的窗口期，”智振讲道：“中国的工业大模型，在未来一段时间，具备赶超的机会。这些机会体现在大语言模型基础能力提升、工业领域的专项训练深度，以及最终的应用场景和范围。预计，中国工业大模型产品有2-3年的赶超窗口期。”
工业大模型在工业软件方面有后发优势
长期以来，我国工业领域的相关产品依赖于国外进口，国内的工业软件在架构先进性、功能完备性和场景适配性方面难以完全满足工业应用要求，短时间内难以形成全面的国产替代。在大模型技术背景下，传统工业软件的架构、形态和能力将会发生全面的变革，工业软件的市场格局将面临洗牌。
图：智工·工业大模型重点行业应用场景
工业大模型在工业软件方面有后发优势：
首先，智工·工业大模型是对传统工业软件形态的整合，利用对各类工业软件的插件调度能力，实现整合集成。
其次，智工·工业大模型能够对传统工业软件的功能进行加强，通过AI能力大幅提升软件各项指标，达到功能级的跃迁。
再次，智工·工业大模型具备自成长能力，通过后续的训练、精调等，对特定企业在特定场景的理解持续加强，并不断进化。
智工·工业大模型产品研发负责人介绍道：“智工是对传统工业软件形态、架构和能力的革新，是一种创新性的提升。同时，智工具备自成长能力，越用越强大，越用越好用，因此具备显著的后发优势。”
工业大模型要“平急两用”
工业大模型是支撑我国新型工业化战略的重要基础设施，而“平急两用”要求公共基础设施则在平时和应急情况下都能够发挥效能，能够有效提高使用效率和公共安全保障能力。
因此，“平急两用”成为检验工业大模型产品的标准之一。
一方面，“平”指的是，在日常生产场景下，在生产调度、运行管理、设备运维、质量管理等方面发挥赋能生产效率提升的重要作用，有效推进我国新型工业化的进程；另一方面，“急”指的是，要求工业大模型具备完全自主知识产权，在模型基础底座研发、训练方法研究、训练过程控制以及模型应用管理方面具备安全可控性，能够支撑我国新型工业化战略的中长期发展，兼顾安全性、持续性和可控性。
图：工业大模型要“平急两用”
在企业私有化部署过程中，智工·工业大模型产品综合了“平”和“急”功能。这种“平急两用”的设计，对于能源、化工、电力等行业至关重要。
智工·工业大模型赋能行业已经有了生动的实践案例。
比如，在汽车制造领域，中工互联与某世界五百强车企、西安交通大学机构等进行实践应用。大模型帮助车企通过数据分析和预测，优化能源分配，从而建立起先进、可持续优化的能源管理系统，确保能源的高效利用，实现节能的生产管理目的。
