中国企业如何利用大模型实现工业领跑？

随着科技的迅猛发展，我们站在了一个崭新的历史节点上。工业大模型，这一划时代的技术创新，正以其独特的魅力，引领我们走向新质生产力的新纪元。它如同一把钥匙，打开了通往智能未来的大门，让我们得以突破困境，迎接前所未有的发展机遇。工业大模型，不仅仅是一种技术工具，更是一种生产力的革新。它融合了大数据、人工智能、云计算等前沿技术，将传统工业领域的生产流程、管理模式以及商业模式进行全面升级。通过构建复杂而精细

Python程序员罗宾

1290人浏览 · 2024-06-19 10:58:16

Python程序员罗宾 · 2024-06-19 10:58:16 发布

引言

大模型引领工业智能化新浪潮

大模型的崛起，不仅标志着人工智能技术的重大突破，更为工业智能化发展注入了新的活力。腾讯研究院近期发布的《工业大模型应用报告》提出了独到的观点。通过深度学习和大数据分析，大模型能够精准捕捉工业领域的复杂细节，为工业智能化提供前所未有的新动力。它像一座巨大的引擎，驱动着工业智能化向更高层次发展，引领着工业界迈入一个全新的智能时代。

然而，大模型的应用落地并非一帆风顺。在深度适配工业场景的过程中，大模型面临着诸多挑战。其中，不懂行业、不熟企业以及存在幻觉等问题尤为突出。由于缺乏特定行业的数据和知识，大模型难以覆盖各个行业的专业细节；同时，每个企业都有其独特的运营环境和业务需求，大模型往往缺乏对企业特定环境的深入理解。此外，在某些情况下，大模型还会产生与实际情况不符的错误输出，即“幻觉”现象，这对工业领域的影响是全方位的，可能导致严重的决策失误和经济损失。

针对这些问题，数字新商业有不同的观点，切勿让国外的chatGPT和sora误导了中国人，我们中国人研究工业大模型的思维逻辑，要清楚我们为什么要研究？我们的国情应该让我们做什么样的工业能力？哪些方面需要怎么样的智慧能力？要解决大模型在工业智能化中的应用难题，需要构建行业大模型和领域大模型的数据体系，以全量表达企业业务的信息，并实时感知业务过程中的状态信息，这是基础。只有这样，大模型才能真正理解行业专业知识，实时感知业务状态，成为工业智能化的得力助手。

一、工业大模型对工业体系的重要作用

在打造新质生产力的进程中，工业大模型正发挥着举足轻重的作用。它如同一股强大的推动力，引领着工业体系迈向发展的新阶段，为整个工业界注入了新的活力与希望。

首先，工业大模型是新质生产力发展新阶段的推动者。随着工业技术的不断进步，新质生产力已经成为了各行业发展的共识。而工业大模型的出现，更是为这一进程增添了新的动力。它利用先进的算法和大数据处理能力，对工业生产的各个环节进行深入分析和优化，使得新质生产力得以更快、更高效地实现。

其次，工业大模型为新质生产力注入了强劲的新动力。传统的工业生产方式往往存在着效率低下、资源浪费等问题。而工业大模型通过精准的数据分析和预测，能够帮助企业优化生产流程、提高生产效率、降低生产成本，从而为企业创造更大的经济效益。同时，工业大模型还能够通过对市场趋势的预测和分析，为企业决策提供更加科学、准确的依据，使得企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。

最后，工业大模型还拓展了新质生产力的无限新空间。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，工业大模型在工业智能化领域的应用也将越来越广泛。未来，工业大模型有望与物联网、云计算等先进技术进行深度融合，为新质生产力提供更加全面、高效的解决方案。同时，工业大模型还将在智能制造、智慧物流、绿色生产等领域发挥更大的作用，为新质生产力的未来发展开辟更加广阔的空间。

二、大模型应用落地的挑战与痛点

在探索工业大模型应用落地的过程中，我们不可避免地会遇到一系列的挑战与痛点。这些痛点，如同道路上的绊脚石，需要我们一一跨过，才能走向成功的彼岸。

痛点一：不懂行业——数据与知识的行业鸿沟

工业大模型在追求智能化的道路上，首先需要跨越的，便是那看似无形的“行业鸿沟”。不同行业有着各自独特的数据特征、业务流程和知识体系。对于大模型来说，理解这些差异并非易事。这就像是一个初入新领域的探索者，面对陌生的环境和规则，难免会感到迷茫和困惑。

由于这种行业鸿沟的存在，大模型在处理行业数据时，往往难以准确地捕捉到关键信息，更别提利用这些信息进行精准的预测和决策了。这就像是一个不懂行业知识的翻译，在翻译专业术语时，很容易出现误解和偏差。

痛点二：不熟企业——运营环境与业务需求的误解

除了行业鸿沟外，大模型在落地过程中还需要面对另一个痛点——对企业运营环境和业务需求的误解。每个企业都有自己独特的运营模式和业务需求，这些都是企业在长期发展过程中形成的宝贵经验。然而，由于大模型缺乏对企业的深入了解，很容易在实际应用中出现偏差。比如，大模型可能会忽视企业特定的业务流程和规则，导致输出结果与企业的实际需求不符；或者大模型可能会过于关注某些看似重要的指标，而忽略了企业真正关心的核心问题。这种误解不仅会影响大模型的应用效果，还可能给企业带来不必要的麻烦和损失。

痛点三：存在幻觉——错误输出与决策失误的风险

这个痛点也是最为致命的一个，那便是大模型可能出现的“幻觉”现象。所谓“幻觉”，就是指大模型在某些情况下会产生与实际情况不符的错误输出。这些错误输出不仅会导致企业的决策失误，还可能给企业带来严重的经济损失和声誉风险。

这种“幻觉”现象往往是由于大模型的训练数据存在偏差、模型结构不合理或者参数设置不当等原因造成的。然而，工业大模型应用落地的挑战与痛点远不止于上述提到的“不懂行业”、“不熟企业”和“存在幻觉”。实际上，从数据准备、模型训练、到实际应用，整个流程都充满了挑战。以下是5个更为详细和深入的挑战与痛点：

（一）数据方面的挑战

数据准备时间长：工业领域的数据往往来源分散，归集速度慢。预处理海量的数据需要耗费大量的时间，这对于追求效率的工业生产来说，无疑是一个巨大的挑战。

数据质量不高：工业数据的质量往往参差不齐，存在大量的噪声和异常值。这样的数据不仅会影响模型的训练效果，还可能导致模型在实际应用中产生错误的输出。

（二）模型训练与调优的挑战

训练平台不稳定：工业大模型的训练往往需要高性能的计算资源，但现有的训练平台往往存在稳定性问题，容易出现中断，导致训练过程被迫中断，增加了模型训练的难度和成本。

参数调优困难：大模型往往有大量的参数需要调整，如何找到最优的参数组合是一个复杂且耗时的过程。同时，参数的调整也会直接影响模型的性能和准确性。

（三）实施与应用的挑战

实施门槛高：工业大模型的实施需要专业的团队和技术支持，对于很多企业来说，这无疑是一个巨大的门槛。同时，系统的搭建和资源的调度也是一项复杂的任务。

与现有系统的集成：工业大模型需要与企业的现有系统进行集成，但不同的系统往往采用不同的数据格式和接口，这增加了集成的难度和成本。

（四）成本与收益的权衡

应用成本高：工业大模型的研发、训练和实施都需要大量的资金投入，这对于一些中小型企业来说可能是一个难以承受的负担。

回报周期长：工业大模型的应用往往需要一段时间才能看到明显的效果，这对于追求短期收益的企业来说可能是一个难以接受的风险。

（五）安全与隐私的挑战

数据安全风险：工业大模型涉及大量的企业数据，如何确保数据的安全性和隐私性是一个重要的问题。一旦发生数据泄露或被恶意利用，将给企业带来严重的损失。

隐私保护挑战：在模型训练和应用过程中，如何保护用户的隐私信息，避免个人信息被滥用或泄露，也是工业大模型应用落地需要面对的挑战。

三、行业与领域大模型：破局之道

（一）数字化与智能化变革，呼唤全新数据逻辑

在这个数字化和智能化飞速发展的时代，数据应用的逻辑已经发生了翻天覆地的变化。传统的数据指标体系，像北极星一样指引着我们的方向，但如今，它只能满足一些基本的展示和局部分析需求。

对于企业来说，要想全面提升综合竞争力，构建卓越的客户服务、敏捷的供应链协同、柔性的生产能力等，就必须拥有一套全新的数据体系。这套体系不仅要全量表达企业业务的信息，还要实时反映业务过程中的状态，成为AI大模型学习训练的基石。

（二）语言推理大模型，行业应用遭遇瓶颈

当我们谈论大模型时，很容易想到ChatGPT和Sora这样的语言推理大模型。它们拥有强大的泛化能力和多模态支持，可以产出符合逻辑的输出结果。然而，当这些模型试图走进千行百业，深入到企业的经营管理中时，却遭遇了不小的挑战。通用到个性化的转变并不容易，甚至需要付出巨大的代价才能实现个别场景的智能化应用。

这说明，仅仅依靠语言推理大模型是不够的，我们需要更多基于行业和领域业务构建的业务大模型才能为语言推理大模型铺路。

（三）行业与领域大模型，数字化转型的关键

在这个关键时刻，行业大模型和领域大模型成为了破局的关键。它们以业务对象为载体，全量全要素地表达企业业务信息，反映各类资源状态的相互关系，并面向企业全业务过程中的不同岗位角色。这样的数据体系能够及时响应各类业务场景的数据诉求，进行业务模拟预测，并满足人工智能自学习的要求。

有了这样的支撑，AI大模型就能更快速地在企业中得到应用，成为既懂行业专业知识，又实时感知业务状态的小能手，助力企业实现数字化转型。

（四）底层数据体系的支撑，AI才能实现业务的智慧之旅

这个全新的底层数据体系，就像是AI大模型的智慧之源。它不仅要全量表达企业业务的信息，还要实时反映业务过程中的状态变化。这样，AI大模型就能从中学习训练，不断提升自己的智能水平。它们将不再只是冷冰冰的机器，而是成为老板的智囊团、管理决策的助手、相关岗位的教练和指导员。在这个数字化和智能化的新时代，行业大模型和领域大模型将携手AI大模型，共同开启企业智慧之旅的新篇章。