工业大模型应用报告
参与单位
指导单位：中国通信工业协会
撰写单位：腾讯研究院中国通信工业协会物联网应用分会毕马威企业咨询（中国）有限公司腾讯云智慧行业五部
目录
大模型为工业智能化发展带来新机遇
1.1. 大模型开启人工智能应用新时代1.2. 大模型有望成为驱动工业智能化的引擎1.3. 大模型应用落地需要深度适配工业场景
大模型和小模型在工业领域将长期并存且分别呈现U型和倒U型分布态势 .6
2.1. 以判别式AI为主的小模型应用呈现倒U型分布 62.2. 以生成式AI为主的大模型应用呈现U型分布2.3. 大模型与小模型将长期共存并相互融合
3. 工业大模型应用的三种构建模式， 11
3.1. 模式一：预训练工业大模型 113.2. 模式二：微调 123.3. 模式三：检索增强生成 133.4. 三种模式综合应用推动工业大模型落地 14
大模型应用探素覆盖工业全链条 16
4.1. 大模型通过优化设计过程提高研发效率 16大模型拓展生产制造智能化应用的边界4.2. 194.3. 大模型基于助手模式提升经营管理水平 234.4. 大模型基于交互能力推动产品和服务智能化 25
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工业大模型的挑战与展望
5.1. 工业大模型应用面临数据质量和安全、可靠性、成本三大挑战5.2. 工业大模型应用将伴随技术演进持续加速和深化
1.大模型为工业智能化发展带来新机遇
1.1.大模型开启人工智能应用新时代
大模型引领人工智能技术创新和应用.自1956年达特茅斯会议（DartmouthConference）提出人工智能的概念以来，人工智能技术经历了多个发展高峰和低谷.在这一长期的发展过程中，人工智能技术不断演进，逐步朝者更高的智能水平和适应性发展.2022年11月30日，OpenAI发布了ChatGPT，引发了行业热潮，直至今日，业界普遍认为，大模型时代已经到来，也象征着人工智能并启了迈向通用人工智能（AGI ArtificialGencral Intclligence）的新阶段.在大模型出现之前，人工智能通常需要针对特定的任务和场景设计专门的算法，这种方法虽然在特定领域有效，但人们对“智能“的期望是能够适应多种任务和场景的智能系统，单一任务的人工智能系统已经无法满足这些更广泛的需求.大模型能够跨越传统人工智能的局限性，理解和推理的能力有了极大的飞跃，同时也提高了复用的效率，为人工智能技术在更多领域的应用提供了坚实的基础，推动人类社会迈向通用人工智能（AGI）的新阶段.
通用性和复用性是大模型的关键价值.2017年，GoogleBrain（谷歌大脑）团队在其论文《AttentionIsAllYouNeed》中创造性地提出Transformer架构，凭借注意力机制，极大地改善了机器学习模型处理序列数据的能力，尤其是在自然语言处理（NLP）领域.Transformer架构的出现，为后续的大模型如ChatGPT等奠定了技术基础.ChatGPT、Bert等大模型通过海量数据和庞大的计算资源支持，使得模型具备了强大的通用性和复用性.大模型可以被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的各种任务，能够为各种应用和开发人员提供共享的基础架构，并进一步通过微调、零样本学习等方式，直接在一系列下游任务上使用，取得一定的性能表现，支持不同行业、不同场景的应用构建.
大模型展现出三大基础特征.目前大模型并没有明确的定义，狭义上指大语言模型，广义上则指包含了语言、声音、图像等多模态大模型.如李飞飞等人工智能学者所指出，这些模型也可以被称为基础模型（FoundationModel）.我们认为，大模型主要具备以下三大特征：
参数规模大：大模型的参数规模远大于传统深度学习模型.大模型发展呈现“规模定律”（ScalingLaw）特征，即：模型的性能与模型的规模、数据集大小和训练用的计算量之间存在幂律关系，通俗而言就是“大力出奇迹”.不过“大"并没有一个绝对的标准，而是一个相对概念.传统模型参数量通常在数万至数亿之间，大模型的参数量则至少在亿级以上，并已发展到过万亿级的规模.如OpenAI的GPT-1到GPT-3，参数量从1.1亿大幅拉升到1750亿，GPT-4非官方估计约达1.8方亿.
泛化能力强：大模型能够有效处理多种未见过的数据或新任务.基于注意力机制（Attention），通过在大规模、多样化的无标注数据集上进行预训练，大模型能够学习掌握丰富的通用知识和方法，从而在广泛的场景和任务中使用，例如文本生成、自然语言理解、翻译、数学推导、逻辑推理和多轮对话等.大模型不需要、或者仅需少量特定任务的数据样本，即可显著提高在新任务上的表现能力.如OpenAI曾用GPT-4参加了多种人类基准考试，结果显示其在多项考试中成绩都超过了大部分人类（80%以上），包括法学、经济学、历史、数学、阅读和写作等.
支持多模态：大模型可以实现多种模态数据的高效处理.传统深度学习模型大多只能处理单一数据类型（文本、语音或图像），大模型则可以通过扩展编/解码器、交叉注意力（Cross-Attention）、迁移学习（Transferlearning）等方式，实现跨模态数据的关联理解、检索和生成.多模态大模型（LMMs，LargeMulimodal Models）能够提供更加全面的认知能力和丰富的交互体验，拓宽AI处理复杂任务的应用范围，成为业
