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2025面向智能制造的工業(yè)大模型標準化研究報告-研發(fā)設(shè)計,生產(chǎn)制造,質(zhì)量管控等場景,智能制造的核心引擎

來源:中國電子技術(shù)標準化研究院 華為技術(shù)有限公司     編輯:創(chuàng)澤   時間:2025/5/20   主題:其他 [加盟]

在制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中,工業(yè)大模型正成為推動智能制造的關(guān)鍵力量。這份由多方權(quán)威機構(gòu)聯(lián)合發(fā)布的《面向智能制造的工業(yè)大模型標準化研究報告》,為我們揭開了工業(yè)大模型的神秘面紗,展現(xiàn)了其在智能制造領(lǐng)域的巨大潛力與廣闊前景。

一、智能制造與工業(yè)大模型的緊密聯(lián)系

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

工業(yè)大模型基于海量數(shù)據(jù)集和復雜機器學習算法構(gòu)建,能夠處理和分析工業(yè)生產(chǎn)過程中的大量數(shù)據(jù),實現(xiàn)生產(chǎn)流程優(yōu)化、產(chǎn)品質(zhì)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(xiàn)能力、通用性和龐大參數(shù)規(guī)模,還針對制造業(yè)專業(yè)場景進行了優(yōu)化,具備強專業(yè)性、G準確性、G可靠性、可解釋性、G穩(wěn)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(yè)大模型的發(fā)展提供了堅實基礎(chǔ)。一方面,智能制造通過物聯(lián)網(wǎng)、傳感器等技術(shù)獲取海量實時數(shù)據(jù),為工業(yè)大模型訓練和優(yōu)化提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。另一方面,智能制造推動了工業(yè)知識的系統(tǒng)化收集與整理,形成了工業(yè)知識圖譜,為工業(yè)大模型提供了強大的知識支撐。此外,智能制造所構(gòu)建的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化軟件與裝備環(huán)境,以及完善的智能制造標準體系,都為工業(yè)大模型的應用與推廣奠定了堅實基礎(chǔ)。

二、工業(yè)大模型的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

當前,工業(yè)大模型在智能制造領(lǐng)域呈現(xiàn)出快速發(fā)展的態(tài)勢。從國際上看,德國的“工業(yè) 4.0”、美國的“先進制造伙伴計劃”和“制造創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)”、日本的“社會 5.0”戰(zhàn)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(yè)大模型的發(fā)展。各國還制定了相關(guān)政策法規(guī),如美國的《人工智能研發(fā)戰(zhàn)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(zhàn)略 2022》等,以規(guī)范和促進工業(yè)大模型的應用。

在國內(nèi),發(fā)改委發(fā)布的《關(guān)于加快推進數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的實施意見》、《十四五智能制造發(fā)展規(guī)劃》等政策文件,為智能制造與工業(yè)大模型的發(fā)展指明了方向。各地政府也紛紛出臺相關(guān)措施,如北京加快建設(shè)人工智能創(chuàng)新策源地實施方案、上海推動人工智能大模型創(chuàng)新發(fā)展若干措施、深圳羅湖區(qū)政府推出應用場景等,積J推動工業(yè)大模型在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的應用。

然而,工業(yè)大模型的發(fā)展也面臨著諸多挑戰(zhàn)。技術(shù)層面,多模態(tài)數(shù)據(jù)融合難度G、行業(yè)知識與模型結(jié)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(yè)應用方面,不同工業(yè)場景對模型的需求和性能要求差異較大,且工業(yè)現(xiàn)場設(shè)備種類繁多、協(xié)議難以兼容,導致設(shè)備數(shù)據(jù)采集困難。此外,工業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、數(shù)據(jù)多樣性復雜、數(shù)據(jù)集規(guī)模有限等問題,也制約了工業(yè)大模型的訓練效果和應用推廣。

三、工業(yè)大模型的應用場景

工業(yè)大模型在智能制造的各個環(huán)節(jié)都有著廣泛的應用。在研發(fā)設(shè)計階段,它能夠?qū)崿F(xiàn)智能輔助設(shè)計、系統(tǒng)智能化仿真、材料選擇與優(yōu)化、智能化工業(yè)代碼生成以及智能工藝設(shè)計等功能。例如,海爾集團利用工業(yè)大模型技術(shù)加速家電產(chǎn)品設(shè)計創(chuàng)新,華天軟件開發(fā)的“華小關(guān)天”PLM 智能助手顯著提升了企業(yè)研發(fā)設(shè)計知識重用率和產(chǎn)品數(shù)據(jù)準確率。

在生產(chǎn)制造方面,工業(yè)大模型可用于柔性生產(chǎn)、文檔生成與內(nèi)容創(chuàng)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(fā)的 IndustryGPT 工業(yè)大模型,為生產(chǎn)現(xiàn)場實時監(jiān)控、設(shè)備預測性維護等提供了有力支持。此外,工業(yè)大模型還能夠優(yōu)化生產(chǎn)作業(yè)中的資源分配和任務調(diào)度,提G生產(chǎn)效率和資源利用率。

質(zhì)量管控是工業(yè)大模型的另一大重要應用領(lǐng)域。它能夠?qū)崿F(xiàn)質(zhì)量檢測、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控與智能運維、質(zhì)量大數(shù)據(jù)處理和質(zhì)量管理等功能。例如,凌云光開發(fā)的 F.Brain 工業(yè)質(zhì)檢視覺大模型,有效提升了質(zhì)量檢測的性能和效率。

除了上述場景,工業(yè)大模型還在物流配送、營銷、售后服務、供應鏈管理、企業(yè)管理和環(huán)保等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。它能夠優(yōu)化配送路徑、提G裝載效率、實現(xiàn)運輸資源協(xié)同;構(gòu)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(shù)支持、數(shù)據(jù)分析與決策支持、知識庫構(gòu)建與更新;優(yōu)化供應商評價與資源配置、需求預測與供應鏈協(xié)同、風險識別與延伸管控、庫存和庫位優(yōu)化;提升人力資源管理效率、優(yōu)化企業(yè)文檔管理、協(xié)助法律文件生成、推動公司黨建;以及加強環(huán)境監(jiān)測、助力污染治理等。

四、工業(yè)大模型的標準化進展與挑戰(zhàn)

為了推動工業(yè)大模型的健康發(fā)展,國內(nèi)外眾多標準化組織紛紛開展了相關(guān)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(chǔ)、軟件與系統(tǒng)工程、信息安全、多媒體與數(shù)字技術(shù)等領(lǐng)域制定了多項標準。國內(nèi)的全國信息技術(shù)標準化委員會人工智能分技術(shù)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(shù)社會應用與評估基礎(chǔ)標準化工作組、全國網(wǎng)絡(luò)安全標準化技術(shù)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(yè)大模型的標準化仍面臨諸多挑戰(zhàn)。工業(yè)場景的復雜性使得不同場景的模型難以用統(tǒng)一標準進行規(guī)范。數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、數(shù)據(jù)多樣性復雜、數(shù)據(jù)集規(guī)模有限等問題影響了模型的訓練效果和應用推廣。技術(shù)的快速演化導致工業(yè)大模型需要不斷適應新技術(shù)的發(fā)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(yè)大模型的趨勢展望與建議

面向未來,工業(yè)大模型將呈現(xiàn)出細分領(lǐng)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(chuàng)新以及知識增強的大模型建設(shè)等發(fā)展趨勢。

為了推動工業(yè)大模型的持續(xù)發(fā)展,報告提出了一系列建議。在技術(shù)開發(fā)與應用方面,要增強研發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施、推動產(chǎn)學研合作、建立創(chuàng)新技術(shù)監(jiān)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(jiān)管方面,需要制定激勵政策與提供資金支持、構(gòu)建監(jiān)管框架與合規(guī)指南、推動技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新合作。此外,還應注重人才教育與培養(yǎng),建立專業(yè)化教育體系、加強在職人員繼續(xù)教育、強化國際人才交流與合作。

總之,工業(yè)大模型作為智能制造的核心引擎,正推動著制造業(yè)向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。盡管面臨著諸多挑戰(zhàn),但通過各方共同努力,加強技術(shù)研發(fā)、標準化建設(shè)、政策支持與人才培養(yǎng),工業(yè)大模型必將在未來發(fā)揮更為重要的作用,助力制造業(yè)實現(xiàn)G質(zhì)量發(fā)展。


附件:2025面向智能制造的工業(yè)大模型標準化研究報告-研發(fā)設(shè)計,生產(chǎn)制造,質(zhì)量管控等場景,智能制造的核心引擎






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