出品 | 虎嗅智庫
作者 | 黃思語
看似無所不能的工業大模型，其實有 " 難言之隐 "。一方面它存在 " 幻覺 " 問題，對工業應用中的可信度、準确率、實時性等構成威脅，另一方面，在數據源、基礎大模型、任務适配等層面存在諸多共性問題。
這些 " 難言之隐 " 在與工業互聯網融合的過程中，是被放大還是被有效化解？工業互聯網又如何爲工業大模型提供更适宜的發展土壤，使其更好地适應工業場景的複雜需求？
11 月 7 日，第 42 期 502 線上研讨會，就上述疑問，與會企業代表給出了實踐經驗，通過實際應用案例，深入探讨了如何将二者有機結合在業務中發揮更大功效，爲工業領域的智能化尋找新的突破點和發展方向。
現狀與挑戰
大模型是工業效率提升的催化劑
從工業發展曆程來看，工業 4.0 向智能化邁進是必然趨勢。河北工業大學研究員 & 河北省數據驅動工業智能工程研究中心主任劉晶博士依據熊彼特創新利潤原理，闡釋了科技對工業發展的巨大推動作用。在工業小模型時期，雖在自動化方面有一定成果，但也産生了諸多問題，如系統相互割裂、信息孤島現象嚴重、難以應對非結構化環境以及人機交互效率低下等。随着工業 5.0 對人機協同的重視，工業大模型的重要性愈發顯著。
中工互聯解決方案高級專家李森博士指出，大模型作爲工業領域提升效率和能力的關鍵工具，是新型工業化進程的催化劑。中國工業發展長期受西方技術影響，以往雖有設備革新、信息化整合等發展，但尚未發生根本性變革。而大模型與工業互聯網的融合帶來了新機遇，特别是在當前工業軟件更新換代的政策驅動下，傳統工業互聯網存在企業間協同難、産業鏈協作信息不對稱、生産管理異質性要求提高、傳統小模型協同性差等問題，工業大模型的應用成爲解決這些問題的關鍵。
大模型面臨 " 幻覺 " 和多重共性問題的挑戰
浪潮雲洲工業互聯網雲洲平台研發部産品經理關玲倩表示小模型和大模型有着明顯區别，小模型依賴企業内部數據開發訓練并應用于具體場景，通過運行數據反饋優化；大模型則基于海量互聯網數據，需要通過微調适配具體行業及場景，且因大模型本身輸出結果存在概率上的差異，導緻 " 幻覺 " 問題，在工業應用中對可信度、準确率、實時性和安全性都有挑戰。
劉晶博士也提到了工業大模型在數據源、基礎大模型、任務适配、産業應用等層面存在共性問題。例如在數據源層，不同公司數據格式标準不一，處理難度大；在基礎大模型層，存在原始數據異構多模态、知識構造困難、召回準确率低等問題，還可能出現輸出不準确的情況。
細分場景下的應用實踐
工業大模型在工業領域的應用探索涉及多個關鍵方向，劉晶博士分享了工業大模型應用探索的三個主要路徑。
其一，知識體系構建。例如針對央企出海員工培訓的教培大模型，能夠依據員工具體情況生成個性化資料和課程；還有考慮多種複雜因素的翻譯大模型，以及在 EHS 系統中用于構建安全體系的大模型。
其二，大小模型協同。通過産品重量超标問題的案例，清晰展現了大模型串聯小模型完成查詢、調整等操作的獨特優勢。
其三，工業内容生成。強調運用行業知識數據進行增強訓練，以使模型更好地适配産業和産品應用。同時，在工藝參數設計和優化方面，大模型雖可解決钛合金等工藝參數設計中的數據生成、工況模拟等問題，但多模态數據處理中機理的數據對齊仍是當前面臨的難點。
線纜行業知識咨詢和工藝優化
關玲倩介紹的浪潮雲州知業大模型在多個行業有廣泛應用。在線纜行業，以大模型爲底座，協同知識庫、算法模型、信息化系統，搭建線纜行業知識咨詢、設備智能運維、生産工藝優化等助手應用，高效解決了客戶的痛點難點問題。
針對數據分散、生産計劃制定和調度困難、設備維護成本高等問題，整合行業知識和數據，形成線纜行業專家知識庫，實現行業企業知識彙聚共享，同步訓練調優打造知業 · 線纜行業大模型；
針對工藝優化、設備維護等點狀問題開發專用算法模型，與大模型進行優勢互補，大模型提供需求理解，及任務拆解規劃能力，機理模型提供基于物理原理的精确模拟和解釋能力。
關玲倩提到浪潮雲洲工業大模型應用場景是基于知業大模型服務平台的技術能力實現的，一是大模型的微調，通過訓練讓大模型學習行業基礎知識；二是知識圖譜融合，用來連接和更新企業的動态知識；三是智能體編排，來調度各類系統和專用模型，快速構建大模型應用。具備多源多模态、雲邊協同、數據安全、低成本部署等特點。
電力裝備制造業中的生産提效
李森博士介紹的智工 · 工業大模型于 2023 年 6 月 4 日發布，是我國首個工業大模型，核心能力爲生産智能監控和工業知識引擎。
在智工 · 工業大模型的應用方面，爲電力裝備制造企業解決了從研發到服務全價值鏈的效率和成本問題，如減少變壓器定制過程中的物料浪費、提升生産運行效率以及人員協作效率等。
設備故障預測和調優
在精工項目中，對庫存作業設備和人員調度進行優化，并預測設備故障。與英格索蘭合作案例中，智工 · 工業大模型與邊緣計算設備整合，爲中小企業實現空壓機能源優化和設備運行優化。
在中車集團和航天科技領域，智工 · 工業大模型用于設備故障判斷和處理策略推送，實現動環設備運行監控和預警。
智工 · 工業大模型在智能問答、調用、分析和調優等方面表現同樣出色，知識引擎在圖文解析和多格式支持上能力突出，可在不同場景形成具身智能支持。
知識問答系統 " 智工 · 知語 " 具備産品、技術和部署等優勢，如支持多種問答模式、領先的 PDF 解析技術、可私有化部署等。
結語
從知識體系構建到大小模型協同，再到工業内容生成，其在應用探索方面的實踐爲工業發展開辟了多元化的創新路徑。
無論是浪潮雲州知業大模型在線纜行業等領域的表現，還是智工 · 工業大模型在電力裝備、精工、空壓機、中車、航天等行業的成功應用，都在證明着工業大模型與工業互聯網融合後所釋放出的強大力量。
未來在追求工業智能化、高效化的征程中，模型的技術改進需要持續投入，以進一步提升其性能和穩定性；應用拓展需要更加貼合不同行業的特點和需求，讓工業大模型的優勢惠及更多領域；産業規劃則需要從宏觀層面統籌資源，構建更完善的生态系統。
整場活動中，線上觀衆也參與了熱烈的讨論，提出了一些問題，嘉賓給出了相應的回答。有來自 TCL、蔚來、中國商飛、中通服建、中聯重科、國網、中國電信、百度、華爲優質觀衆參與本場活動，現場活動在交流實踐經驗，探讨業務合作等多種聲音下落下帷幕。
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