2024年中国工业大模型行业发展研究报告-艾瑞咨询-202409.pdf

这份报告深入探讨了中国工业大模型行业的发展现状、面临的挑战以及未来的发展趋势。
核心观点:
工业大模型定义与发展阶段:工业大模型是基于大模型技术在工业领域的应用,目前仍处于萌芽阶段。其本质是概率模型,需要通过数据计算和参数调优实现,但仍存在幻觉等局限性。工业大模型的发展进度与工业互联网类似,需要挖掘数据资产价值,并根据大模型本身的能力进化而加快发展。
市场竞争格局与发展路径:参与者包括互联网大厂、ICT 企业、AI 厂商等,竞争要素包括基础能力、模型能力、模型应用。当前工业大模型玩家的市场切入思路相似,均围绕特定应用场景,探索在工业中的落地。发展路径与工业互联网平台类似,都表现出高度相似的特征,目前都处于探索阶段。
落地应用及关键要素:工业大模型在工业领域的应用需要具备数据积累、数据资产沉淀等基础。其应用场景包括研发设计、生产制造、经营管理、安全管理等。RAG 和微调是目前较为常见的应用形式,但大模型的落地工业需要深耕行业know how,并且重视时序数据的应用,以及IT 和 OT 数据的结合,提高大模型的能力和准确性。工业大模型的能力提升,还依赖于模型、数据和应用,且三者相互促进。
挑战与未来发展:当前工业大模型落地面临模型本身缺陷、数据准备不足、应用不够深入等挑战,且各方相互影响。未来大模型的服务将走向平台化,逐步形成垂直行业大模型 + 智能体 + 小模型 + 机理模型为主的平台化调用方案。产业数据拉通、模型能力提升、应用场景挖掘,将助力工业大模型实现价值。
主要落地模式:大模型落地工业主要以软件为主,产品形态还在探索中。主要落地模式包括基础底座、工具、软件服务、硬件产品、硬件赋能。
成功案例:卡奥斯、格创东智、天融信等企业案例,展示了工业大模型在不同领域的应用和价值。
结论:工业大模型落地工业的前景广阔,但仍处于早期阶段,需要持续的技术创新和实践探索。 工业大模型与工业专用小模型并存,并协同融合赋能工业应用。
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