相比传统AI模型，大模型具有的优势
大模型相比基于垂直领域的AI模型主要有以下两点优势。一方面是大模型更具智慧性，将传统数据的被动输入获得结果改变为主动输出创新成果。一是自处理后闭环优化。无论是ChatGPT还是其他大模型，其基本技术思路都是先预训练大模型与再进行后期闭环优化微调。在预训练大模型的基础上，使用数百亿条文本数据对特定模型进行微调式训练，使其能够自动进行语言理解、问答、翻译、决策等多种任务处理，并且通过交互与反馈不断进行闭环优化。二是自感知后创新学习。突破传统AI模仿式学习范式，大模型能够主动感知理解语言、事物，围绕庞大的数据特征，依托海量模型压缩算法，实现多维度逻辑交互，形成概率最大、最有可能发生的结果。三是自适配后场景复用。传统模型通常需要依靠确定性业务逻辑进行数据采集、模型训练与调优，不仅消耗算力而且无法在更多行业复用。而大模型不仅可以在不同行业复用，而且能够通过积累的经验持续迭代从而实现性能升级。
另一方面，推动AI应用扁平化，降低人工智能部署门槛，构建应用新范式。一是推动AI研发范式标准化。通过“零样本”或小样本微调，大模型可以在多种任务上实现较好效果，具有很强的泛化能力。大模型训练实现上下游分工、流水线协同，形成“预训练＋微调”新范式，带来了新的标准化AI研发逻辑，实现AI模型在更统一、更简单的方式下规模化生产，增强了人工智能在不同业务场景的性能。二是降低AI应用开发门槛。大模型的通用性、泛化性和“预训练＋微调”等新开发范式，让AI场景应用的模型定制流程更标准化，效果优化更简单，有效降低了对数据标注、算法调优的能力要求，使AI应用研发更便捷。三是促进AI应用产业化。围绕大模型基础共性平台，研发人员可以通过调用API，高效地布局AI开发MaaS微服务，加速人工智能产业化进程，极大降低AI开发门槛，让更多企业或开发者能够低成本、高效率地获得AI能力。
大模型对工业互联网的推进作用
工业互联网围绕全产业链、全价值链、全要素的全面链接，构建新一代信息技术赋能制造业的新生态，强调海量生产要素的互联互通、运行数据的价值挖掘和工业知识的沉淀复用，这为大模型的应用提供了“天然土壤”。
具有大算力、大算法和大数据特征的大模型，可在3个方面进一步优化工业互联网。一是优化全生产流程。数以亿计的基础算法、高度的泛化能力和合理的机器生成能力不仅可以提高消费互联场景中消费者体验，还可以通过工业互联网等渗透到研发设计、生产制造、运营管理、产品服务、人员培训等工业全过程，从而促进工业互联网向行业渗透。例如在生产制造方面，大模型能在生产制造流程中帮助工人精准设定设备的工艺参数，提供有效的精细化操作指引，在突发故障时提供快速诊断能力和应急解决方案。
二是变革传统工业逻辑。大模型可拓展应用于工业领域中语音转换、图像识别、智能决策等环节，工业互联网网络、平台、数据、标识、安全等体系的构建，将改变传统的垂直业务系统，催生植根在平台上的以大模型为基础、轻量化的MaaS层服务，优化工业互联网赋能方式，促进工业智能化变革。例如大模型可直接对ERP、WMS、PLM、CRM、SRM等业务系统的运营数据与模型代码进行理解学习，可跨域平台层，主动生成报告图表报告，指导图像识别处理系统、故障诊断系统、时间序列分析系统融合，优化运营管理与决策结果。
三是推动解决方案复用。大模型的出现很大程度上解决了传统模型/服务不能很好实现跨模态、跨领域应用的问题。植根在工业互联网平台上的MaaS层可在多种场景下直接为用户终端提供高质量大模型服务，企业可以通过调度相关的API，并基于特定解决方案的业务场景对数据进行加工训练，从而降低企业的开发和应用成本，实现企业个性化应用业务的部署、优化和升级。大模型可提升语言理解能力和图像生成能力，在研发设计流程调用模型微服务，帮助研发人员精准挖掘并梳理有效的基础知识，生成面向具体应用的基础代码或者进行三维可视化设计，以及建立智能工业知识库等。
我国工业互联网大模型发展的下一步建议
目前，我国积极推动大模型产业发展，华为、百度、腾讯等互联网巨头均推出相关产品，商汤、科大讯飞等领先企业也在持续深化布局。值得一提的是，我国大模型产业仍然面临基础底座建设难、智算中心水平低、数据采集能力差和模型交互能力弱等多方面挑战，未来应在以下4个方面开展相应工作。
一是加强顶层设计。制定推动大模型产业创新发展的相关政策，规范新型基础设施建设标准，出台相关产业的税收优惠政策，鼓励大模型相关企业赋能制造业，优化工业互联网现有体系架构，强化MaaS层功能部署和应用，推动先行先试，打造“工业互联网＋大模型”示范应用，推广大模型赋能工业互联网优秀解决方案。
二是优化资源供给。依托国家财政，建设国家级工业模型库，构建统一调度管理的智算中心体系，筑牢基础大模型底座；依托地方投资、投资基金等渠道，打造工业机理模型资源池，培育大模型技术创新企业。用好工业互联网大数据中心、国家超级计算中心等公共基础资源，鼓励企业的关键设备和核心业务系统上云上平台，推进工业数据采集和分级分类管理。
三是开展技术攻关。高性能、低成本的算力是AI大模型技术创新和产业化的关键资源。聚焦高端GPU芯片、仿真软件等核心环节，重点突破集成电路、工业软件等“卡脖子”问题，推广云计算的大规模集群统一调度技术，推广“一云多芯”的公共云服务，支持兼容ARM、x86等实现混合部署，发挥大规模集群算力优势与集约化成本优势。
四是构建产业生态。发挥市场主体作用，鼓励行业龙头企业和技术领先企业加强技术投入，研制新型大模型产品，充分参与国际竞争；孵化基于大模型创新的技术型企业，构建大模型开源生态，推动“政产学研用金”协同合作，引导更多企业应用大模型，享受大模型带来的便利；建立多元化的人才培养体系，培养大模型领域与制造业领域的复合型领军人才。
作者：中国工业互联网研究院 吴文昊 顾维玺 陈超
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