智能制造是制造强国建设的主攻方向，是新时代新征程加快发展新质生产力、推进新型工业化的战略性、引领性任务。工业大模型因其出色的上下文理解、指令遵循、内容生成和场景泛化等能力，已成为推动智能制造的重要使能技术之一。

近日，中国电子技术标准化研究院联合各参编单位启动并编制了《面向智能制造的工业大模型标准化研究报告》，从工业大模型在智能制造落地应用过程中面临的瓶颈出发，对比了工业大模型与通用大模型的差异，提出了工业大模型定义、特点、技术现状与挑战。

面向智能制造的工业大模型是指在智能制造领域中，利用大规模数据集和复杂的机器学习算法构建的模型。在通用大模型的涌现能力、通用性和庞大参数规模的基础上，还需要进一步满足生产调度、设备管理、能源管理、安全环保、运行决策等众多制造业专业场景的应用需求，要求其具有较强的专业知识、可靠稳定的输出、严谨的逻辑、安全保密，支持私有化部署并具有较高的性价比，成为可用的“专才”提供全流程、多要素、多场景的智能化赋能。

图1——工业大模型与通用大模型的区别

与通用大模型相比，工业大模型的核心特点包括：

图2——工业大模型的核心特点

01.模型训练与微调技术

面向智能制造的工业大模型是指在智能制造领域中，利用大规模数据集和复杂的机器学习算法构建的模型。在通用大模型的涌现能力、通用性和庞大参数规模的基础上，还需要进一步满足生产调度、设备管理、能源管理、安全环保、运行决策等众多制造业专业场景的应用需求，要求其具有较强的专业知识、可靠稳定的输出、严谨的逻辑、安全保密，支持私有化部署并具有较高的性价比，成为可用的“专才”提供全流程、多要素、多场景的智能化赋能。

图3——预训练与精调联合应用模式

02.轻量化部署

通过模型压缩、剪枝、量化等技术，开发者可以将原本复杂的大模型缩减为更轻量的版本，以便在边缘设备或资源受限的硬件上部署。这种技术使得大模型可以在工厂生产线、机器人设备等资源有限的环境中高效运行，实现快速推理和决策。

图4——模型轻量化的主要三种方式

03.私有域部署技术

通过将大模型部署于企业内部的私有云或本地数据中心，企业能够有效降低数据泄露至公共云平台的风险，同时实现更高水平的数据安全与隐私保护。私有域部署还使企业能够结合自身特定的安全需求和硬件条件，对模型进行深度优化，从而在确保安全合规的前提下充分发挥大模型的效能。

图5——UCIoud私有化部署方案

在智能制造中，大模型常常需要结合多模态数据(如二维图像、三维扫描、传感器数据等)进行分析与决策。然而，不同模态数据的融合往往面临数据格式、分辨率、采样频率等异构性问题。为了让大模型有效地处理这些多样化的数据类型，需要开发统一的数据表示方法和高效的数据融合算法。

制造业往往具有复杂的行业知识，涉及设备操作、工艺流程、质量控制等多个方面。如何将这些隐性和显性知识融入大模型，使其具备理解和应用这些知识的能力，是当前企业面临的主要技术难题。

不同产品的特性和工艺流程差异较大，直接迁移大模型可能导致性能下降。为了实现有效的大模型迁移，往往需要解决数据分布差异、特征不一致、标注数据不足等问题。少样本学习和领域适应技术是应对这些问题的潜在解决方案。

模型输出的准确性受数据质量、模型选择、超参数设置等多个因素的影响。然而，工业环境中的数据往往存在噪声大且不完整的问题，导致模型的预测结果准确性低。为此，需要采用数据增强、模型选择优化、超参数调优等技术提高模型的输出准确性，从而确保大模型在实际应用中的可靠性。

【AI加油站】第八部：《模式识别（第四版）-模式识别与机器学习》（附下载）