随着工业互联网的快速发展，越来越多的制造企业开始意识到工业互联网的重要性。目前，人工智能正逐渐渗透在工业互联网中，成为驱动工业产业变革的重要驱动力量。从生产线上的自动化设备到智能仓储系统，再到质量控制和数据分析等，人工智能的身影无处不在。

2023年什么最火，“大模型”当属其中之一。它是人工智能的一种重要组成部分，是人工智能预训练模型。通用大模型的百“模”大战已经开启，那工业大模型的百“模”大战何时才能到来？

众所周知，大模型是工业互联网平台的核心组成部分。工业和信息化部表示，2024年我国将统筹布局通用大模型和垂直领域专用模型，从供需两端发力营造创新生态，高水平赋能新型工业化。

目前，卡奥斯的COSMO-GPT是比较火热的工业大模型之一。据了解，卡奥斯工业大模型COSMO-GPT内置4300多个机理模型与200多个专家算法库，功能覆盖智能问答、文本生成、图文识别、控制代码生成、辅助决策、运筹规划等，已成功落地工业指标优化、工业信息生成、工业问答等多个应用场景。此外，还有大家所熟知的羚羊工业互联网股份有限公司，它于2023年先后发布“羚羊工业大模型”V1.0版和V1.5版，将讯飞星火认知大模型的核心底座能力和“不同行业、不同层次、不同企业、不同环节”的复杂工业场景深度结合，为中国新型工业化战略落地探寻解决方案……

总体来看，我国的工业大模型尚处于初期发展阶段。在Omdia首席分析师苏廉节看来，开发大模型需要有规模化和变现能力强大的应用来支撑。“目前，工业中主要是将传统的人工智能应用聚焦在单一功能，例如机器视觉、预测性维护、质量检测等。厂商选择将大模型附加在这些应用上，让员工能以自然语言与这些传统的系统沟通并进行调用，免去他们需要进行复杂操作，甚至是编码的需要。此外，有些则将多模态大模型部署在工业机器人和机器视觉中。然而这些部署尚未大幅度普及，大部分的业者都还在探索中。”在他看来，工业大模型的百“模”大战最少也要三到五年才能出现，而且这些工业大模型也是通用大模型的一个衍生，是建立在通用大模型的基础上的。

从技术发展的规律来看，新技术的发展并非是一帆风顺的。苏廉节称，在发展工业大模型的过程中面临着一些挑战亟需行业解决。

首先，优质数据的稀缺。数据质量参差不齐，有些厂商比较善于记录保存数据，但大部分厂商将面临数据不足等问题。

其次，部分大模型应用难以规模化。不同于消费者端的应用，工业应用往往随企业的需求而异，无法规模化，厂商也因而不乐意针对零散的应用场景开发大模型。

再次，相关人才稀缺。即了解工业又了解大模型的人才非常少，加上工业整体的科技创新能力相对低落，开发大模型有难度。

最后，大模型的部署方式还需考量。是否全部依赖云端，或是将大模型下放到终端是行业所要考量的。

为解决以上挑战，苏廉节提出三点建议。一是政府要大力扶持并鼓励工业企业积极拥抱自动化，大模型是根本上解决劳动力短缺和效率低落的好办法。二是工业企业要勇于自我创新，加速数字转型，利用自身数据来开发大模型。三是扩大生态，厂商和工业企业互相理解密切合作，寻求互惠互利的方案。

工业大模型作为一种新型的生产模式，具有巨大的发展潜力和广阔的应用前景。它不仅将推动制造业的转型升级和高质量发展，也将为人类的生产生活带来更多的便利和价值。我们期待着工业大模型新时代的到来，期待着它为新型工业化带来更加智能化、高效化和绿色化的未来。

来源：工联网iitime