在數字化浪潮的推動下，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L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L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G，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L域的應用將更加廣泛和深入。
附件：工業大模型行業發展研究報告-大模型有望在特定細分L域解決實際問題，展現出落地的潛力
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中國Al大模型市場發展取得了良好的成效,預計2026年將突破700億 ;中國Al大模型行業正處于爆發式發展階段;51.5%的用戶每周使用4至5次, 21.6%的用戶每天多次使用
部署了包含 65b 百億及 175b 千億級參數的星火通用大模型在內的 10 種開源與閉源的大模型,并預置圖像、語音各類 140 個原子模型,滿足不同應用場景的開發需求
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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