在制造業數字化轉型的浪潮中，工業大模型正成為推動智能制造的關鍵力量。這份由多方權威機構聯合發布的《面向智能制造的工業大模型標準化研究報告》，為我們揭開了工業大模型的神秘面紗，展現了其在智能制造領域的巨大潛力與廣闊前景。

一、智能制造與工業大模型的緊密聯系

智能制造是制造業發展的必然趨勢，它融合了先進制造技術與新一代信息技術，貫穿產品全生命周期，具備自感知、自決策、自執行、自適應、自學習等智能特征。而工業大模型，正是這一智能制造體系中的核心使能技術。

工業大模型基于海量數據集和復雜機器學習算法構建，能夠處理和分析工業生產過程中的大量數據，實現生產流程優化、產品質量提升、資源利用效率提G以及維護成本降低等目標。它不僅具備通用大模型的涌現能力、通用性和龐大參數規模，還針對制造業專業場景進行了優化，具備強專業性、G準確性、G可靠性、可解釋性、G穩定性、G實時性、可集成性和安全性等顯著特點。

智能制造為工業大模型的發展提供了堅實基礎。一方面，智能制造通過物聯網、傳感器等技術獲取海量實時數據，為工業大模型訓練和優化提供了豐富的數據資源。另一方面，智能制造推動了工業知識的系統化收集與整理，形成了工業知識圖譜，為工業大模型提供了強大的知識支撐。此外，智能制造所構建的數字化、網絡化軟件與裝備環境，以及完善的智能制造標準體系，都為工業大模型的應用與推廣奠定了堅實基礎。

二、工業大模型的現狀與挑戰

當前，工業大模型在智能制造領域呈現出快速發展的態勢。從國際上看，德國的“工業 4.0”、美國的“先進制造伙伴計劃”和“制造創新網絡”、日本的“社會 5.0”戰略以及歐盟的“地平線 2020”計劃等，都在積J推動智能制造與工業大模型的發展。各國還制定了相關政策法規，如美國的《人工智能研發戰略計劃》、歐盟的《人工智能法案》和《生成式人工智能治理框架》、日本的《人工智能戰略 2022》等，以規范和促進工業大模型的應用。

在國內，發改委發布的《關于加快推進數字經濟發展的實施意見》、《十四五智能制造發展規劃》等政策文件，為智能制造與工業大模型的發展指明了方向。各地政府也紛紛出臺相關措施，如北京加快建設人工智能創新策源地實施方案、上海推動人工智能大模型創新發展若干措施、深圳羅湖區政府推出應用場景等，積J推動工業大模型在產業領域的應用。

然而，工業大模型的發展也面臨著諸多挑戰。技術層面，多模態數據融合難度G、行業知識與模型結合困難、模型遷移與擴展困難、模型輸出準確性差等問題亟待解決。行業應用方面，不同工業場景對模型的需求和性能要求差異較大，且工業現場設備種類繁多、協議難以兼容，導致設備數據采集困難。此外，工業數據質量參差不齊、數據多樣性復雜、數據集規模有限等問題，也制約了工業大模型的訓練效果和應用推廣。

三、工業大模型的應用場景

工業大模型在智能制造的各個環節都有著廣泛的應用。在研發設計階段，它能夠實現智能輔助設計、系統智能化仿真、材料選擇與優化、智能化工業代碼生成以及智能工藝設計等功能。例如，海爾集團利用工業大模型技術加速家電產品設計創新，華天軟件開發的“華小關天”PLM 智能助手顯著提升了企業研發設計知識重用率和產品數據準確率。

在生產制造方面，工業大模型可用于柔性生產、文檔生成與內容創作、智能排程、智慧云制造和綠色制造等場景。如思謀科技開發的 IndustryGPT 工業大模型，為生產現場實時監控、設備預測性維護等提供了有力支持。此外，工業大模型還能夠優化生產作業中的資源分配和任務調度，提G生產效率和資源利用率。

質量管控是工業大模型的另一大重要應用領域。它能夠實現質量檢測、設備狀態監控與智能運維、質量大數據處理和質量管理等功能。例如，凌云光開發的 F.Brain 工業質檢視覺大模型，有效提升了質量檢測的性能和效率。

除了上述場景，工業大模型還在物流配送、營銷、售后服務、供應鏈管理、企業管理和環保等領域發揮著重要作用。它能夠優化配送路徑、提G裝載效率、實現運輸資源協同；構建準確客戶畫像、進行銷售預測與市場趨勢分析；提供智能故障診斷與遠程技術支持、數據分析與決策支持、知識庫構建與更新；優化供應商評價與資源配置、需求預測與供應鏈協同、風險識別與延伸管控、庫存和庫位優化；提升人力資源管理效率、優化企業文檔管理、協助法律文件生成、推動公司黨建；以及加強環境監測、助力污染治理等。

四、工業大模型的標準化進展與挑戰

為了推動工業大模型的健康發展，國內外眾多標準化組織紛紛開展了相關工作。國際上，ISO/IEC JTC1/SC42、ISO/IEC JTC1/SC7、ISO/IEC JTC1/SC27、ITU-T SG16、ITU-T SG20、IEEE 大模型標準工作組等組織在人工智能基礎、軟件與系統工程、信息安全、多媒體與數字技術等領域制定了多項標準。國內的全國信息技術標準化委員會人工智能分技術委員會、人工智能標準化總體組大模型專題組、全國智能技術社會應用與評估基礎標準化工作組、全國網絡安全標準化技術委員會等也在積J推進人工智能大模型的標準化工作。

然而，工業大模型的標準化仍面臨諸多挑戰。工業場景的復雜性使得不同場景的模型難以用統一標準進行規范。數據質量參差不齊、數據多樣性復雜、數據集規模有限等問題影響了模型的訓練效果和應用推廣。技術的快速演化導致工業大模型需要不斷適應新技術的發展，增加了標準化的難度。此外，模型的可解釋性、可信賴性、可控性、隱私保護以及測試評估等方面也存在諸多問題，亟待解決。

五、工業大模型的趨勢展望與建議

面向未來，工業大模型將呈現出細分領域的專用大模型興起、大模型與小模型的集成、大模型與裝備 / 應用的深度集成、開源與開放創新以及知識增強的大模型建設等發展趨勢。

為了推動工業大模型的持續發展，報告提出了一系列建議。在技術開發與應用方面，要增強研發基礎設施、推動產學研合作、建立創新技術監測和評估體系。在標準制定與推廣方面，要加強標準制定與修訂、推動標準應用與推廣、加強國際合作與交流。政策支持與監管方面，需要制定激勵政策與提供資金支持、構建監管框架與合規指南、推動技術研發與創新合作。此外，還應注重人才教育與培養，建立專業化教育體系、加強在職人員繼續教育、強化國際人才交流與合作。

總之，工業大模型作為智能制造的核心引擎，正推動著制造業向數字化、智能化轉型。盡管面臨著諸多挑戰，但通過各方共同努力，加強技術研發、標準化建設、政策支持與人才培養，工業大模型必將在未來發揮更為重要的作用，助力制造業實現G質量發展。

附件：2025面向智能制造的工業大模型標準化研究報告-研發設計,生產制造,質量管控等場景,智能制造的核心引擎