2023年(nián)12月(yuè)22日(rì)，首屆“通(tōng)智杯”人(rén)工(gōng)智能(néng)創新應用(yòng)大(dà)賽期間(jiān)，通(tōng)用(yòng)人(rén)工(gōng)智能(néng)與工(gōng)業(yè)融合創新中心編制(zhì)的(de)《AI大(dà)$模型工(gōng)業(yè)應用(yòng)現(xiàn)狀、模式與展望》正式發布。

　以下(xià)為(wèi)主要(yào)內(nèi)容。

　一(yī)、背景與意義

　黨中央、國(guó)務院高(gāo)度重視(shì)人(rén)工(gōng)智能(néng)發展，習(xí)近(jìn)平總書(shū)記指出，人(rén)工(gōng)±智能(néng)是(shì)引領這(zhè)一(yī)輪科(kē)技(jì)革命和(hé)産業(yè)變革的(de)戰略性技(←jì)術(shù)，具有(yǒu)溢出帶動性很(hěn)強的(de)“頭雁”效應。今年(nián)4月(yuè)，中央政治¥局會(huì)議(yì)強調，要(yào)重視(shì)通(tōng)用(yòng)人(rén)工(gōng)智能(néng)發展，營造創新生(shēng)态，重視(♦shì)防範風(fēng)險。剛剛結束的(de)中央經濟工(gōng)作(zuò)會(huì)議(yì)¶再次強調，要(yào)大(dà)力推進新型工(gōng)業(yè)化(huà)，發展數(shù)字經濟，加快(kuài)推動人(φrén)工(gōng)智能(néng)發展。

　通(tōng)用(yòng)人(rén)工(gōng)智能(néng)大(dà)模型(以下(xià)簡稱“大(dà)模型”)作(zuò)為(wèi)人(☆rén)工(gōng)智能(néng)從(cóng)專用(yòng)化(huà)邁向通(tōng)用(δyòng)化(huà)的(de)發展新階段，是(shì)集智能(néng)感知(zhī)、智能(néng)分(fēn)析、智能(néng)決策、智能(né ng)執行(xíng)等功能(néng)于一(yī)體(tǐ)的(de)泛在智能(néng)技(jì)術(shù)，通(tōng)過數(shù)據©、算(suàn)力、算(suàn)法三要(yào)素深度融合，實現(xiàn)生(shēng)産要(yà∏o)素優化(huà)配置。

　從(cóng)生(shēng)産結構來(lái)看(kàn)，人(rén)工(gōng)智能(néng)技(jì)術(shù)已成為(wèi)現(xiàn)代工(gōng)業(y​è)生(shēng)産的(de)核心組成部分(fēn)，能(néng)夠大(dà)幅提高(gāo)生(shēng)産效率、優化( huà)資源配置、降低(dī)生(shēng)産成本，為(wèi)新型工(gōng)業(yè)化(huà)發展提供強大(dà)的(de≈)技(jì)術(shù)支持和(hé)動力。通(tōng)用(yòng)人(rén)工(gōng)智能(néng)與制(zhì)造業(yè)深度融合，可(kě)以進一£(yī)步加速工(gōng)業(yè)體(tǐ)系向高(gāo)端化(huà)、智能(néng)化(huà)、綠(lǜ)色化(huà)邁進。為(wèi)貫徹落實黨中央國(gu↓ó)務院決策部署，推動新一(yī)代信息技(jì)術(shù)加速賦能(néng)新型工(gōng)業(yè)化(huà)，中國(guó)工(gōng)業(yè)互聯網研究院籌備組建了(le)通(tōng)用(yòng)人(rén)工(gōng)智能(néng)與工(gōng)業(yβè)融合創新中心，深度聚焦大(dà)模型底座、架構、标準和(hé)應用(yòng)等方面，開(kāi)展了(le)系列專題調研，總結并展望☆大(dà)模型在工(gōng)業(yè)場(chǎng)景中七類可(kě)複制(zhì)可(kě)推廣的(de)應用(yòng)新模式，為(wèi)大("dà)模型向制(zhì)造業(yè)縱深拓展提供參考依據。

　二、大(dà)模型及其工(gōng)業(yè)應用(yòng)發展總體(tǐ)情況

　一(yī)方面，全球範圍掀起大(dà)模型發展浪潮。大(dà)模型的(de)出現(xiàn)将人(rén)工(gōng)智能(néng)推向新的(de)​發展階段，國(guó)內(nèi)外(wài)龍頭企業(yè)成為(wèi)大(dà)模型角力的(de•)技(jì)術(shù)高(gāo)地(dì)。AI大(dà)模型是(shì)具有(yǒu)大(dà)規模參數(sh​ù)和(hé)複雜(zá)結構的(de)人(rén)工(gōng)智能(néng)模型，随著(zhe)模型增大(dà)、訓ε練數(shù)據量增多(duō)以及計(jì)算(suàn)能(néng)力提升，AI大(dà)模型在自(zì)然語言處理(lǐ)、圖像識别、語音(yīn)識别和(hé)多(duō)模ε态識别領域取得(de)了(le)重要(yào)突破，自(zì)2020年(nián)以來(lái)，大(dà)模型在全球範圍內(nèi)市(shì)場(chǎng)規模α迅速增長(cháng)，迎來(lái)爆發期。根據Precedence Research測算(suàn)，預計(jì)到(dào)2023年(nián)底，全球大(dà)模型市(sh±ì)場(chǎng)規模将達到(dào)137億美(měi)元，2032年(nián)大(dà)模型市(shì)場(chǎng)規模将達到(dào)1181億美(měi)元。國♣(guó)外(wài)方面，OpenAI作(zuò)為(wèi)業(yè)界領先機(jī)構已發布語言類大×(dà)模型ChatGPT(2022)和(hé)GPT-4(2023)、語音(yīn)大(dà)模型Whisper(2022)、視(shì)覺大(dà)模型DAL≥L-E(2021)，微(wēi)軟将GPT-4相(xiàng)關能(néng)力整合入Windows 11系統、office365、Bing等重點産♠品形成Copilot系列應用(yòng);同時(shí)，谷歌(gē)推出多(duō)模态大(dà)模型Ge₩mini(2023)，Meta發布語言大(dà)模型LLaMA(2023)，國(guó)外(wài)科(kē)技(jì)巨頭紛紛加入大(dà)模型競賽。國(guó)內(nèi)方面λ，各科(kē)技(jì)企業(yè)亦積極跟進全球大(dà)模型發展趨勢，百度發布語言大(dà)模型“文(wén)心一(yī)言”、阿裡(lǐ)發布語言大(dà)模型“通(tōng)義>千問(wèn)”、科(kē)大(dà)訊飛(fēi)發布語言大(dà)模型“星火(huǒ)認知(zhī)”、百川智能€(néng)發布“百川大(dà)模型”、智譜AI發布ChatGLM系列語言大(dà)模型、中科(kē)院發布跨模态大(dà)模型“紫東(dōng)太初”。

　另一(yī)方面，大(dà)模型向B端尤其是(shì)工(gōng)業(yè)領域應用(yòng)已∞成為(wèi)行(xíng)業(yè)共識。大(dà)模型已呈現(xiàn)出以基礎大(dà)模型為(wèi)技(jì)術(shù)底座，工(gōng)業(yè)應用(yòng)為(wèi)切入點的‌(de)發展趨勢，工(gōng)業(yè)大(dà)模型概念應運而生(shēng)。基礎大(dà)模型(Foundation Model)通(tōng)過 提升模型的(de)參數(shù)量和(hé)結構通(tōng)用(yòng)性，融合和(hé)表達更多(duō")領域知(zhī)識和(hé)模态知(zhī)識，形成全知(zhī)全能(néng)的(de)通(tōng)‍用(yòng)模型。而工(gōng)業(yè)大(dà)模型依托基礎大(dà)模型的(de)結構和(hé)知(zhī)識，融合工(gōng)業(yè)細分(fēn)行(xíng)業(yè)的≈(de)數(shù)據和(hé)專家(jiā)經驗，形成垂直化(huà)、場(chǎng)景化(huà)、專業(yè)化(huà)的(de)應用(yòng)模型。工(gōng)業(yè)大(dà)♥模型相(xiàng)對(duì)基礎大(dà)模型具有(yǒu)參數(shù)量少(shǎo)、專業(‌yè)度高(gāo)、落地(dì)性強等優勢，可(kě)以為(wèi)工(gōng)業(yè)垂直領域的(de)技(jì)術(shù)突破、産品創新、生(shēng)産變革♠等提供低(dī)成本解決方案。

　三、大(dà)模型工(gōng)業(yè)應用(yòng)七大(dà)模式

　工(gōng)業(yè)産品從(cóng)全生(shēng)命周期來(lái)看(kàn)可(kě)以劃分±(fēn)為(wèi)研發、設計(jì)、仿真、生(shēng)産、測試、運維、售後等環節，本報(bào)告針對(duì)各環節的(de)特點和(hé)要(yào)素進行(xíng)分(fēn)®析，并結合大(dà)模型自(zì)身(shēn)的(de)能(néng)力特征，初步提出以下(xià)大(dà)模型在工(gōng)業(yè)領域的(de)潛在¶應用(yòng)模式。

　模式一(yī)：原理(lǐ)化(huà)研發

　大(dà)模型可(kě)以對(duì)産品的(de)結構數(shù)據進行(xíng)分(fēn)析，從(cóng)微(wēi)觀層面探₩究産品的(de)構型和(hé)機(jī)理(lǐ)，并通(tōng)過模型的(de)湧現(xiàn)能(néng)力生←(shēng)成具有(yǒu)新結構、新特性的(de)産品。

　以藥物(wù)研發為(wèi)例，人(rén)工(gōng)智能(néng)大(dà)模型可(kě)以通(tōng)過分(fēn)析大(dà)量的(de)已知(zhī)藥物(wù)分↓(fēn)子(zǐ)數(shù)據，從(cóng)中找出最優的(de)藥物(wù)候選，并生(shēng)成一(yīφ)個(gè)新的(de)藥物(wù)分(fēn)子(zǐ)設計(jì)方案，從(cóng)而大(dà)大(dà)縮 短(duǎn)藥物(wù)研發的(de)時(shí)間(jiān)和(hé)成本，提高(gāo)藥物(wù)研發的(de)成功率。

　靶點發現(xiàn)和(hé)藥物(wù)結構設計(jì)。靶點發現(xiàn)是(shì)藥物(wù)研發過程中的(de)核心環節，其中靶點是(shì)藥物(wù)在體(tǐ)內(nèi)的₹(de)作(zuò)用(yòng)結合位點，藥物(wù)與靶點之間(jiān)的(de)關系可(kě)以類比于鑰匙和(hé)配套的(de)鎖。傳統的(d​e)靶點發現(xiàn)需要(yào)做(zuò)大(dà)量的(de)科(kē)研工(gōng)作(zuò)，對(duì)靶點做(zuò)大(dà)量的(±de)生(shēng)物(wù)學假設，并設計(jì)一(yī)系列的(de)實驗進行(xíng)驗證，需要(±yào)漫長(cháng)的(de)周期。而大(dà)模型通(tōng)過分(fēn)析已知(zhī)的(de)藥物(wù)分(fēn)子(zǐ)結構數(shù)據、藥物(wù≠)分(fēn)子(zǐ)與疾病相(xiàng)關性的(de)知(zhī)識圖譜，從(cóng)中找出與疾病靶點相®(xiàng)互作(zuò)用(yòng)的(de)分(fēn)子(zǐ)特征，然後利用(yòng)這(zhè)些(xiē)分(fēn)子(zǐ)特征，自(zì)動地(dì÷)生(shēng)成新的(de)藥物(wù)分(fēn)子(zǐ)設計(jì)方案。

　藥物(wù)方案評估和(hé)優化(huà)。在生(shēng)成若幹藥物(wù)分(fēn)子(zǐ)設計(jì)方案後，模型可(kě)以在人(rén)工(∏gōng)提示下(xià)，對(duì)生(shēng)成的(de)設計(jì)方案進行(xíng)評估，篩選出最有(yǒu)前景的(de)藥物(wù)候選。同時(shí)可(kě)以通(↕tōng)過藥物(wù)分(fēn)子(zǐ)的(de)結構和(hé)性質，優化(huà)其藥效和(hé)毒性，通(tōng)過預測藥物(→wù)的(de)代謝(xiè)途徑和(hé)藥物(wù)濃度，優化(huà)藥物(wù)的(de)劑量和(hé)用(yòng)藥方案。

　輔助臨床實驗設計(jì)。實驗驗證是(shì)藥物(wù)研發中必不(bù)可(kě)少(shǎo)的(de)環節，但(dàn)是(shì)實驗通(tōng)常需要(αyào)消耗大(dà)量的(de)時(shí)間(jiān)和(hé)資源。人(rén)工(gōng)智能(‌néng)大(dà)模型可(kě)以幫助研究人(rén)員(yuán)設計(jì)更有(yǒu)效的(de)臨床試驗方案，例如(rú)預測藥物(wù)的(de)安全性和(hé)有(yǒu)效性，優™化(huà)臨床試驗的(de)樣本規模和(hé)時(shí)間(jiān)等。通(tōng)過預測和(hé)篩選，減少(shǎo)✔實驗的(de)數(shù)量和(hé)複雜(zá)度，從(cóng)而提高(gāo)藥物(wù)研發的(de)效率和(hé)質量。

　模式二：前瞻化(huà)設計(jì)

　大(dà)模型可(kě)以生(shēng)成創新性的(de)産品設計(jì)方案，從(cóng)而更好(hǎo)地(dì)輔助技(jì)術(shù)人(rén)員(yu↕án)快(kuài)速将設計(jì)構思和(hé)意圖轉化(huà)為(wèi)具體(tǐ)實施方案。

　以傳統工(gōng)業(yè)設計(jì)為(wèi)例，大(dà)模型可(kě)以實現(xiàn)工(gōng)程制(zhì)圖、設計(jì)方案的(de)快(kuà★i)速生(shēng)成，并輔助進行(xíng)布局優化(huà)、參數(shù)校(xiào)核，大(dà)幅縮減工(gōng)業(yè)設計(jì)耗時(shí)，≤提升産品研發效率。

　數(shù)學建模和(hé)代碼編寫。在工(gōng)業(yè)設計(jì)過程中，很(hěn)多(d•uō)問(wèn)題需要(yào)建立特定的(de)數(shù)學模型進行(xíng)分(fēn)析求解，例如(rú)機(jī)械産品設計(jì)中常遇到(d✘ào)諸如(rú)力學強度校(xiào)核、尺寸優化(huà)、标準零件(jiàn)選型等問(wèn)題，邀請(qǐng)專家'(jiā)專門(mén)分(fēn)析和(hé)建模成本高(gāo)。而大(dà)模型可(kě)以根據具體(tǐ)設計(jì)需求，在短(duǎn)時(shí)間(jiān)內(nèi)'為(wèi)這(zhè)些(xiē)問(wèn)題提供參考方案，并自(zì)動生(shēng)成相(>xiàng)應的(de)程序代碼，指導進行(xíng)具體(tǐ)的(de)工(gōng)業(yè)設計(jì)實踐。

　多(duō)樣化(huà)設計(jì)方案生(shēng)成。以CAD為(wèi)例，現(xiàn)有(yǒu)的(de)海(hǎi)量标準化(huà)素材庫提供了(le)大(dà)量工(gō÷ng)程制(zhì)圖、布局規劃等數(shù)據，大(dà)模型可(kě)以利用(yòng)這(zhè)些(xiē)數(shù)據，結合設計(jì)者的(de)創意思路(lù)和(hé®)特殊需求，生(shēng)成多(duō)樣化(huà)的(de)設計(jì)方案，供設計(jì)者進行(xíng)參α考。另一(yī)方面，亦可(kě)對(duì)設計(jì)方案進行(xíng)快(kuài)速優化(huà)調整，幫助工(gōng)程師(shī)以更快(kuài)的(de)速度和(•hé)更少(shǎo)的(de)錯(cuò)誤率創建布局。

　模式三：高(gāo)效化(huà)仿真

　大(dà)模型可(kě)以利用(yòng)自(zì)身(shēn)的(de)生(shēng)成能(néng)力提供符合設計(jì)需求的(de)虛拟化(huà)仿真測試場(chǎng)景/環境，解™決工(gōng)業(yè)産品設計(jì)中測試數(shù)據量少(shǎo)、測試環境單一(yī)等問(wèn)題，提升産品的(de)可(kě)靠性。

　以汽車(chē)制(zhì)造為(wèi)例，通(tōng)過人(rén)工(gōng)智能(nén≥g)大(dà)模型來(lái)生(shēng)成仿真測試環境，進行(xíng)汽車(chē)碰撞模拟和(hé)安全性評估，可(kě)以大(d>à)幅提升仿真的(de)精度和(hé)效率，推動車(chē)輛(liàng)設計(jì)和(hé)安全性能(néng)的(de)提升。

　多(duō)元化(huà)仿真場(chǎng)景生(shēng)成。汽車(chē)企業(yè)在車(chē)α輛(liàng)實際測試、模拟實驗中積累了(le)大(dà)量的(de)真實數(shù)據，包括車(chē)輛(liàng)結構、碰撞數(shù)據以及材料特性等信息。大(dà)模型可(k£ě)以利用(yòng)這(zhè)些(xiē)數(shù)據學習(xí)車(chē)輛(liàng)結構、材料屬性與碰撞響應之間(jiān)的(de)€非線性關系，理(lǐ)解不(bù)同參數(shù)(如(rú)碰撞速度、角度、車(chē)輛(liàng)構造等)對(duì)于碰撞響應的(d¶e)影(yǐng)響，并通(tōng)過自(zì)身(shēn)的(de)湧現(xiàn)能(néng)力生(shēng)成新的(de)、多(duō)樣化(huà)的(de)碰撞₽場(chǎng)景。這(zhè)有(yǒu)可(kě)以讓車(chē)輛(liàng)模型在不(bù±)同情況下(xià)進行(xíng)仿真預測，包括之前未經曆過的(de)情形，并彌補特殊場(chǎng)景中的(de)數(shù)據缺失，提升汽車(chē)仿真測試的(de)全面性和(hé®)準确性。

　參數(shù)優化(huà)與快(kuài)速預測。傳統的(de)車(chē)輛(liàng)碰撞仿真中，需要(yào)采用(≈yòng)不(bù)同的(de)參數(shù)組合進行(xíng)多(duō)輪次測試，以獲得(de)最佳結果，Ω而每次測試需要(yào)花(huā)費(fèi)大(dà)量的(de)時(shí)間(jiān)進行(xíng)人(rén)工(gōng)調參。而大(dà)β模型可(kě)以憑借零樣本的(de)知(zhī)識分(fēn)析能(néng)力，通(tōng)過問"(wèn)答(dá)形式，對(duì)不(bù)同的(de)參數(shù)組合，快(kuài)速預測出碰撞響應情況。這(zhè)有(yǒu)助于在短( duǎn)時(shí)間(jiān)內(nèi)找到(dào)最佳參數(shù)組合，以減少(shǎo)車(chē)輛(liàng)設計(jì)和(hé)測試的(de)"周期。同時(shí)，它可(kě)以在考慮曆史碰撞案例的(de)基礎上(shàng)，提供新穎的(de)設↕計(jì)建議(yì)，可(kě)能(néng)涉及材料選擇、構造調整等方面的(de)創新。

　模式四：精細化(huà)檢測

　通(tōng)過大(dà)模型的(de)零樣本學習(xí)能(néng)力，并結合AR/VR等虛拟現(xiàn)實技(jì)術(shù)，實現(xiàn)對(duìσ)産品質量缺陷、人(rén)員(yuán)違規操作(zuò)、零部件(jiàn)裝配誤差等多(duō)種工(gōng)業(yè)場(chǎng)景的(d★e)快(kuài)速高(gāo)效視(shì)覺檢測。

　以工(gōng)業(yè)生(shēng)産中的(de)質量檢測和(hé)安全監測等場(chǎng)景為(wèi)例，通(tōng)過外(wài)接視(shì)覺傳感∏裝置和(hé)簡單的(de)指令輔助，大(dà)模型可(kě)以根據需求對(duì)指定的(de)區(qū)域、人(rén)員(yuán)進行(xíng)檢測，快(kuài)速發現(xiàn)異≈常信息，大(dà)幅降低(dī)人(rén)工(gōng)查驗、樣本收集和(hé)模型訓練等成本。

　高(gāo)效率工(gōng)業(yè)質量檢測。以PCB的(de)瑕疵檢測為(wèi)例，通(tō★ng)用(yòng)視(shì)覺大(dà)模型可(kě)以憑借強泛化(huà)能(néng)力，在不(bù)依賴工(gōng)廠(chǎn•g)樣本數(shù)據和(hé)本地(dì)化(huà)微(wēi)調訓練的(de)情況下(xià)，直接對(duì)PCB原始圖像進行(xíng)語義分(fēn)割，再配合簡單設置∑的(de)規則及方法實現(xiàn)缺焊、連焊、針孔等各類瑕疵的(de)識别，從(cóng)而解決PCB樣本數(shù)據獲取困難、标注困難的(de)實際問(wèn)題，規避訓練調參帶來Ω(lái)的(de)高(gāo)額成本，提升工(gōng)業(yè)産品缺陷檢測的(de)效率。

　智能(néng)化(huà)安全生(shēng)産監管。在煤礦生(shēng)産行(xíng)業(yè)中，借助大(dà)模型的(de)機(jī)器(qì)視(shì)覺識别技(jì)術(shù)，結合設備運行(xíng)狀态數(shù)據，識别危險區(qū)域人(rén)員(yuán)進入、人(rén)員(yuán)摔÷倒、截割部落地(dì)、敲幫問(wèn)頂、鑽孔深度、錨固劑使用(yòng)數(shù)量、攪拌時(shí)間(jiān)、二次緊固、錨索張拉等場(chǎng)景，實現(xiàn)掘©進作(zuò)業(yè)人(rén)工(gōng)監管向自(zì)動監控的(de)轉變，提升掘進作(zuò)業(yè)流程規範，提高(gāo)煤礦生(shēng)産₹的(de)安全系數(shù)。

　個(gè)性化(huà)檢測場(chǎng)景擴展。結合語言大(dà)模型和(hé)視(shì)覺大(dà)模型，進行(xíng)多(duō)模态感知(zhī)和(hé)交互，擴‍展大(dà)模型在工(gōng)業(yè)視(shì)覺檢測中的(de)應用(yòng)範圍，提升應用(yòng)的(de)靈活性。例如÷(rú)，在工(gōng)業(yè)質檢中，可(kě)以通(tōng)過語音(yīn)指令控制(zhì)大(dà)模型實現(xiàn)對(duì)不(bù)同類型、不(bù)同區(qū)域、不↕(bù)同等級的(de)缺陷檢測，滿足各類産品的(de)檢測需求。

　模式五：智能(néng)化(huà)調控

　在大(dà)型現(xiàn)代化(huà)産線中，需要(yào)對(duì)多(duō)個(gè)關鍵節點進行(xíng)智能(nén g)化(huà)調度和(hé)控制(zhì)，以提升産線運行(xíng)效率。人(rén)工(gōng)智能(néng)大(dà)模型可(kě)以通(tōng)過分(fēn)析多(duō)樣化→(huà)的(de)曆史數(shù)據，更好(hǎo)地(dì)理(lǐ)解諸如(rú)生(shēng)産需求、資源可(kě)用(yòng)性、任務優先級等工(gōng)業(yè)調度任務中•的(de)複雜(zá)關系，從(cóng)而優化(huà)各節點的(de)任務分(fēn)配和(hé)調度，提高(gāo)生(shēn✘g)産效率和(hé)靈活性。

　以工(gōng)業(yè)機(jī)器(qì)人(rén)為(wèi)例，大(dà)模型可(kě)以對(duì)各類生(shēng)産數(shù)據進行(xíng)自(zì)動整合分(fēn₽)析，從(cóng)而對(duì)機(jī)器(qì)人(rén)進行(xíng)快(kuài)速的(de)任務 分(fēn)配和(hé)動态任務調整，成為(wèi)大(dà)型工(gōng)業(yè)産線中的(de)“神經中樞”。

　複雜(zá)模式學習(xí)和(hé)任務快(kuài)速分(fēn)配。汽車(chē)制(zhì)造等$大(dà)規模的(de)生(shēng)産線上(shàng)通(tōng)常配置多(duō)台工(gōng)業(yè)機(jī)器(™qì)人(rén)，負責組裝、焊接、塗裝等子(zǐ)任務。人(rén)工(gōng)智能(néng)大(dà)模型可(kě)以收集機(αjī)器(qì)人(rén)的(de)性能(néng)數(shù)據、工(gōng)作(zuò)站(zhàn)狀态、生(shēng)産計(jì)劃等信息，并基于這(zhè)些(xiαē)數(shù)據，學習(xí)機(jī)器(qì)人(rén)的(de)技(jì)能(néng)、任務複雜(zá)性、工(gō≠ng)作(zuò)站(zhàn)之間(jiān)的(de)轉移時(shí)間(jiān)等複雜(zá)信息，并預 測不(bù)同機(jī)器(qì)人(rén)執行(xíng)不(bù)同任務的(de)效率。當新的(de)任務到(dào)達時(s∑hí)，模型可(kě)以快(kuài)速決定分(fēn)配給哪個(gè)機(jī)器(qì)人(rén)，以最大(dà)程度地(dì)減少(shǎo)任務等待時(shí)間(jiān)和(hé)生(γshēng)産周期。

　動态任務分(fēn)配調整。大(dà)模型可(kě)以從(cóng)曆史數(shù)據中分(fēn)析機(jī)器(qì )人(rén)的(de)性能(néng)和(hé)效率，并根據不(bù)同任務的(de)要(yào)求，動态調整任務分(fēn)配策略。這(zhè)有(yǒu)助于☆優化(huà)機(jī)器(qì)人(rén)的(de)使用(yòng)，确保它們在不(bù)同任務中都(dōu)能(néng)發揮最佳作(zuò)用(yòng)。如(rú)果出現(xiàn)機(j↑ī)器(qì)人(rén)故障、工(gōng)作(zuò)站(zhàn)故障或生(shēng)産計(jì)劃變更等情況，大•(dà)模型可(kě)以快(kuài)速響應并重新調整任務分(fēn)配，以應對(duì)不(bù)可(kě)預見(jiàn)的(de)情況。

　運動控制(zhì)代碼生(shēng)成。從(cóng)工(gōng)業(yè)機(jī)器(qì)人(rén)單體(tǐ)運動的(de)層面來(lái)看(kàn)，生(shēng)産人(rén)員(yuán)可(♦kě)以通(tōng)過文(wén)本、語音(yīn)等交互方式，根據不(bù)同的(de)任務需求，通α(tōng)過大(dà)模型快(kuài)速生(shēng)成定制(zhì)化(huà)的(de)運動控制(zhì)代碼，以控制(zhì)機(jī)器(qì)人(rén')執行(xíng)不(bù)同的(de)任務。例如(rú)，對(duì)大(dà)模型輸入指令“請(qǐng)寫一(₩yī)段PLC程序，控制(zhì)機(jī)器(qì)人(rén)将零件(jiàn)從(cóng)A點轉移到(dào)B點”。這(z​hè)種基于大(dà)模型的(de)運動控制(zhì)指令生(shēng)成模式可(kě)以大(dà)幅提升工(gōng)業(yè)機(jī)器(qì)人(rén)的₽(de)靈活度，實現(xiàn)柔性化(huà)的(de)産線控制(zhì)。

　模式六：科(kē)學化(huà)運維

　大(dà)模型可(kě)以通(tōng)過自(zì)身(shēn)強大(dà)的(de)推理(lǐ)能(néng)力實現(xiàn)對(du>ì)生(shēng)産過程中各類數(shù)據的(de)分(fēn)析、預測，從(cóng)而提升智能(néng∑)化(huà)運維水(shuǐ)平，完善生(shēng)産管理(lǐ)機(jī)制(zhì)。

　以倉儲管理(lǐ)為(wèi)例，可(kě)以利用(yòng)大(dà)模型的(de)對(duì)供應鏈中各☆類别、各模态的(de)數(shù)據進行(xíng)管理(lǐ)和(hé)整合，提升貨品信息流的(de)運行(xíng)效率，打造更便捷、更快(ku ài)速的(de)工(gōng)業(yè)産品供應鏈體(tǐ)系。

　智能(néng)倉儲管理(lǐ)。使用(yòng)嵌入多(duō)模态大(dà)模型的(de)機(jī)器(qì)人(rén)進行(xíng)貨架管理‍(lǐ)、庫存管理(lǐ)和(hé)訂單揀貨等操作(zuò)，可(kě)以通(tōng)過大(dà)模型的(↕de)強視(shì)覺泛化(huà)能(néng)力進行(xíng)自(zì)主貨架定位、庫存管理(lǐ)和♣(hé)物(wù)品運輸等操作(zuò)，提升倉庫的(de)運營效率。同時(shí)，使用(yòng)大(dà)模型對(duì)庫存進行(xíng)預測，并根據銷售速度和(hé)∑庫存周轉率等因素制(zhì)定補貨策略，有(yǒu)助于及時(shí)補充庫存，避免庫存短(duǎn)缺影(yǐng)響銷售，同時(shí)避免過度補貨，以免造成庫存積壓和(hé)β資金(jīn)占用(yòng)的(de)問(wèn)題。

　高(gāo)效數(shù)據管理(lǐ)。工(gōng)業(yè)生(shēng)産的(de)供應鏈中會(huì)涉及大(dà)量的(de)數(shù)據，如(rú)原材料數×(shù)據、加工(gōng)工(gōng)藝數(shù)據、設備狀态信息、環境信息、人(rén)員(yuán)信¶息、物(wù)流信息等。大(dà)模型可(kě)以對(duì)不(bù)同格式、不(bù)同來(lái)源的(de)₹數(shù)據進行(xíng)快(kuài)速整理(lǐ)、分(fēn)類和(hé)分(fēn)析，降低(dī)數(shù)據整理(lǐ)↑成本。同時(shí)這(zhè)些(xiē)分(fēn)類整理(lǐ)後的(de)數(shù)據可(kě)以用(yòng)于大(dà)模型的(de)進一(yī)步微(wēi)調，實現(xiàn)數≥(shù)據和(hé)模型的(de)良性互動。

　模式七：定制(zhì)化(huà)售後

　大(dà)模型可(kě)以憑借在自(zì)然語言對(duì)話(huà)方面的(de)巨大(dà)優勢，使售後服務不(bù)再拘泥于固定的(de)問(wèn)答(d á)庫，而與客戶形成更加自(zì)然、流暢和(hé)有(yǒu)效的(de)對(duì)話(huà)，從(cóng)而"幫助工(gōng)業(yè)企業(yè)實現(xiàn)滿足不(bù)同用(yòng)戶需求的(de<)定制(zhì)化(huà)售後服務，從(cóng)而進一(yī)步提升客戶忠誠度和(hé)用(yòng)戶成長(cháng)，拓展業(yè)務範圍。

　以機(jī)械設備售後為(wèi)例，大(dà)模型可(kě)以結合多(duō)模态、數(shù)字人(∞rén)等技(jì)術(shù)，讓客戶通(tōng)過自(zì)然語言描述設備故障或問(wèn)題，系統能(néng)夠準确理(lǐ)解并提供詳細、δ個(gè)性化(huà)的(de)解決方案。

　多(duō)維度交互式售後服務。機(jī)械設備的(de)操作(zuò)及維護需要(yào)複雜(zá)的(de)操作(zuò)，傳統基于知(zhī)識庫的(de)客服系統無法給予用(y$òng)戶精确的(de)指導。利用(yòng)大(dà)語言模型作(zuò)為(wèi)後端邏輯推理(lǐ)支撐、虛拟數(shù)字人(rén)作(zuò)為(wèi)前端交互形象，系統可(k​ě)以準确理(lǐ)解客戶的(de)需求，結合自(zì)身(shēn)的(de)知(zhī)識儲備和(hé)具體(tǐ)的(≠de)問(wèn)題，迅速給出詳細的(de)、針對(duì)性的(de)解決方案。同時(shí)，還(hái)←可(kě)以通(tōng)過虛拟數(shù)字人(rén)的(de)手勢和(hé)語音(yīn)交互，從(cóng)更多(duō)維度輔助客戶進行(x'íng)設備的(de)操作(zuò)，不(bù)僅提高(gāo)了(le)售後服務的(de)效率，還(hái)為(wèi)客戶提供了(le)更加直觀和(hé)個(g←è)性化(huà)的(de)服務體(tǐ)驗。

　四、下(xià)一(yī)步發展建議(yì)

　現(xiàn)階段，受限于工(gōng)業(yè)場(chǎng)景碎片化(huà)、計(jì)算(suàn)資源不(bù)足、工(gōng)業(yè)領域訓練數(shù)據采集和(hé)整理γ(lǐ)困難、大(dà)模型安全性可(kě)靠性等問(wèn)題，我國(guó)大(dà)模型與工(gōng)業(yè)的(de)融合應用(yòng)還Ω(hái)處于初級探索階段，發展面臨一(yī)定挑戰。一(yī)是(shì)基礎大(dà)模型仍占據應用(yòng)市(s₩hì)場(chǎng)的(de)主體(tǐ)地(dì)位，還(hái)未能(néng)下(xià)沉到(dào)工(gōng)業∑(yè)垂直領域形成專業(yè)化(huà)的(de)工(gōng)業(yè)大(dà)模型。二是(shì)當前大(dà)模型在工(gōng÷)業(yè)生(shēng)産中的(de)應用(yòng)分(fēn)布較為(wèi)零散，尚未形成标準化(huà)、體(tǐ)系化(huà)的(de)大(dà)模型工(gōng)業(yè✘)應用(yòng)範式。三是(shì)從(cóng)底層構建工(gōng)業(yè)預訓練大(dà)模型具有(yǒu)較高(gāo)門(mén)檻，僅有(yǒu)少(shǎo)≥數(shù)頭部企業(yè)有(yǒu)能(néng)力開(kāi)展工(gōng)業(yè)大(dà)模型的(de)研發。針對(duì)上(shàng)述問(wèn)題，提出如(rú)下(x↓ià)建議(yì)：

　一(yī)是(shì)面向工(gōng)業(yè)場(chǎng)景推進大(dà)模型技(jì)術(shù)攻關。梳理(lǐ↕)面向工(gōng)業(yè)場(chǎng)景應用(yòng)的(de)大(dà)模型共性技(jì)術(shù)問(wèn)題，聚焦安全性、可(kě)靠性、實​時(shí)性等方面，鼓勵專業(yè)領域的(de)高(gāo)校(xiào)、企業(yè)、研究機(jī)構合作(zuò)開(kāi)展攻關，通(tōng)過大(dà)模型工(gōn×g)業(yè)數(shù)據集擴充、典型工(gōng)業(yè)場(chǎng)景規則集構建、模型訓練算(su₩àn)法優化(huà)等方式，加強國(guó)內(nèi)大(dà)模型的(de)技(jì)術(shù)研發，推進大(dà)模型工(gōng)業(y₽è)應用(yòng)能(néng)力的(de)提升。

　二是(shì)構建規模化(huà)的(de)大(dà)模型工(gōng)業(yè)數(shù)據資源池。組織大(dà←)模型供給側和(hé)需求側企業(yè)及研究機(jī)構，研制(zhì)工(gōng)業(yè)大(dà)模型訓練數(shù)據規範和(hé)測試标準。依∏托國(guó)家(jiā)工(gōng)業(yè)互聯網大(dà)數(shù)據中心等标準化(huà)平台，∏建立大(dà)模型工(gōng)業(yè)語料庫，形成工(gōng)業(yè)數(shù)據的(de)管理™(lǐ)機(jī)制(zhì)。通(tōng)過資金(jīn)補貼、稅費(fèi)減免、政策傾斜等措施，引導國(guó)內(nèi)大(dà)中型制(zαhì)造業(yè)企業(yè)進行(xíng)工(gōng)業(yè)生(shēng)産運行(xíng)數(shù)據的(de)£開(kāi)源共享，形成涵蓋國(guó)內(nèi)重點工(gōng)業(yè)領域的(de)數(shù)據資源池，為(wè$i)工(gōng)業(yè)大(dà)模型的(de)訓練、測試提供數(shù)據保障。

　三是(shì)完善大(dà)模型工(gōng)業(yè)領域性能(néng)的(de)評測機(jī)制(zhì)。以國(guó)家(jiā)權威£機(jī)構為(wèi)依托，協同各行(xíng)業(yè)需求方，建立标準化(huà)的(de)大(dà)模型工(gōng)業(yèα)知(zhī)識問(wèn)答(dá)測試集，保障評測效率和(hé)結果的(de)可(kě)信度。同時(shí)應建立長(cháng)效的(de)大(dà)↕模型工(gōng)業(yè)領域性能(néng)評測機(jī)制(zhì)，周期性圍繞大(dà)模型知(zhī)識能(néng)力、穩定性、安全性等關鍵性能(néng)進行(xíng)評₩估工(gōng)作(zuò)，并根據産業(yè)結構、數(shù)據要(yào)素分(fēn)布的(de)變化(huà)對(duì)評測指☆标進行(xíng)動态調整，以促進大(dà)模型對(duì)新型工(gōng)業(yè)化(huà)賦能(néng)的(de)持續性。§

　四是(shì)推動大(dà)模型在工(gōng)業(yè)領域典型應用(yòng)的(de)試點示範。整合‌碎片化(huà)的(de)工(gōng)業(yè)場(chǎng)景，提煉出以産品輔助設計(jì)、精細化(huà)質量檢測、智能(néng÷)供應鏈管理(lǐ)等為(wèi)代表的(de)大(dà)模型工(gōng)業(yè)應用(yòng)典型業(yè)務場(chǎng)景，明(míng)确各場(chǎng)景♥對(duì)大(dà)模型的(de)量化(huà)需求指标，并推動建立相(xiàng)關的(de)行(xíng)業(yè)标準。建立大(dà)模型供給側與企業(yè₹)應用(yòng)側之間(jiān)的(de)雙向交互機(jī)制(zhì)，促進形成若幹大(dà)模型研發與制(zhì)造業(yè)協同發展的(de)特色産業(yè)集群，并推★動建設一(yī)批工(gōng)業(yè)大(dà)模型的(de)标杆性、示範性應用(yòng)。

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