AI大模型赋能工业数字化
一场深刻重塑全球工业格局的科技革命，正引领制造业迈向数字化与智能化的新纪元。
企业应用现状
工业大模型正处于小规模商业应用落地阶段，多数企业仍在观望，但发展潜力巨大。
核心应用领域
AI大模型已渗透至工业四大关键领域，全面提升智能化水平，优化生产到管理的每一个环节。、
面临的三大核心挑战
尽管潜力无限，AI在工业的深度应用仍面临数据、模型可靠性及组织协同的严峻挑战。
数据质量瓶颈
大量数据因质量问题无法用于模型训练，严重影响AI性能。
“幻觉”容忍度
工业场景对错误的容忍度极低，要求模型具备极高的准确性与可靠性。
组织体系错位
企业内部对AI理解不一，导致管理效率低下和资源浪费。
AI服务架构
工业AI服务构建于一个分层架构之上，为企业提供从底层基础到顶层应用的灵活性。
模型应用 (Application)
面向特定工业场景的解决方案
模型及服务 (MaaS)
核心预训练模型与微调服务
基础底座 (Infrastructure)
算力、数据与开发工具链
可信数据空间
构建三级数据共享模式是释放数据要素价值、驱动AI模型高效训练与创新的关键。
大小模型协同趋势
未来，大模型与小模型将协同工作，发挥各自优势，覆盖从宏观规划到微观执行的全过程。
大模型
生成宏观方案、进行柔性规划
小模型
精准模拟物理现象、执行特定任务
未来发展趋势展望
技术融合与模式创新将共同推动工业进入一个更智能、高效、开放的新时代。
思行合一 顺势而为
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