腾讯研究院《工业大模型应用报告》2024.03 简读
腾讯研究院发布的《工业大模型应用报告》，主要分析了大模型在工业智能化发展中的应用现状、机遇、挑战及未来展望，不论是以后离开学校工作还是留在学校科研，都值得一看以指导工作和研究方向。
大模型为工业智能化发展带来新机遇
大模型引领新时代：自ChatGPT发布以来，大模型时代到来，标志着人工智能向通用人工智能（AGI）迈进。大模型通过跨越传统AI的局限性，提高了理解和推理能力，为AI在更多领域的应用提供了基础。
通用性与复用性：大模型具备参数规模大、泛化能力强、支持多模态等特征，能够处理多种任务和场景，为不同行业提供共享的基础架构。
工业智能化新动力：大模型在工业领域的应用，有望推动工业发展进入“自适应、自决策、自执行”的智能化阶段，提升生产效率、降低成本、提高产品质量。
大模型与小模型在工业领域的分布态势
小模型倒U型分布：小模型在工业领域的应用主要集中在生产制造领域，占比高达57%，因其训练速度快、预测准确、成本低，适合特定任务的快速优化和部署。
大模型U型分布：大模型在研发设计和经营管理领域的应用更多，展现出强大的内容生成和复杂任务处理能力，但在生产制造环节还需提升。
长期共存与融合：大模型与小模型将长期共存，小模型在特定场景和资源受限环境中发挥重要作用，而大模型则以其泛化能力和处理复杂任务的优势展现潜力。两者融合将推动工业智能化发展。
工业大模型的构建模式
预训练工业大模型：通过海量数据和计算资源支持，构建具备通用知识和方法的基础模型。
微调：针对特定工业场景和任务，对大模型进行微调，提高模型在特定任务上的表现。
检索增强生成：结合检索和生成技术，提高大模型在复杂工业场景下的应用效果。
综合应用：三种模式综合应用，推动工业大模型在更多场景下的落地应用。
大模型在工业全链条的应用
优化设计过程：大模型通过深度挖掘和分析数据，为产品设计提供精准和创新思路。
拓展生产制造智能化：大模型在质量控制、预测性维护等方面展现潜力，提升生产效率和稳定性。
提升经营管理水平：大模型实现对生产流程、供应链管理等环节的监控和优化，提升运营效率。
推动产品和服务智能化：大模型通过交互能力，提升产品和服务的智能化水平，增强用户体验。
工业大模型的挑战与展望
挑战：面临数据质量和安全、可靠性、成本三大挑战。工业数据分散且质量不一，大模型训练成本高，且在实际应用中需确保数据安全和隐私。
展望：随着技术演进，工业大模型的应用将持续加速和深化。大模型将不断适应工业场景需求，推动工业智能化向更高水平发展。