随着技术的飞速发展，人工智能大模型正逐步跨越技术边界，向工业领域深度渗透。大模型凭借其强大的数据处理能力、高度的泛化性以及不断优化的算法结构，正逐步成为推动工业转型升级的重要引擎。艾瑞咨询发布的《2024年中国工业大模型行业发展研究报告》（以下简称“报告”）显示，目前大模型落地工业领域尚处于萌芽期，其产品形态、服务内容都还在逐步摸索中。

　　对于当前大模型落地工业领域的情况，工业互联网的应用已经让部分工业企业经历了数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据资产沉淀、数据应用的过程，部分场景已经具备了向基础大模型投喂的“数据原料”，经过简单数据处理、微调、适配后，可以解决部分垂直细分场景的问题，具有落地可行性。

　　值得注意的是，大模型的能力具有很强的进化性，2024年9月OpenAI推出的最新o1版本，表现出比较强的复杂推理能力，这又是人工智能新水平的一个重要进展。如此看来，未来大模型还具有很大的潜力，在工业领域的赋能和服务也存在诸多可能。

　　对于工业大模型的成长路径，报告指出，工业大模型目前尚处于产品雏形期，有可能借鉴工业互联网平台的成长路径。市场方面，工业大模型市场还处于初期，大模型能力更新迭代快，还有非常大尚未可知的潜力，因此工业大模型的应用也有无限想象空间。

　　不过，已经有一些企业进行了工业大模型落地的探索。大模型落地在工业领域主要以软件为主，但具体产品形态还在摸索中。目前大模型落地工业领域有五种形态：基础底座、工具、软件服务、硬件产品和硬件赋能。基础底座与工具主要由一些基础模型厂商提供，具有较强的头部效应，未来随着大模型能力的提升，有助于赋能软件开发、测试等全流程以及硬件端的具身智能。未来，随着大模型能力稳定性、准确性提升，大模型有望成为新的流量入口，独立形成一个新的产品。

　　在应用场景方面，大模型落地在工业领域目前还是以分析和预测为主，以及比较初级的辅助决策。例如，中移上研在工业安监领域落地的大模型，是根据企业安全监管效率的需求，依托中移工业大模型，经过模型选型—训练共建—部署应用等流程完成工业安监落地，实现全方位、7×24小时视频违规分析，提升安全监管效率。天融信基于项目业务特点与安全需求，聚焦安全事件深度治理与智能分析，整合多源安全数据，利用工业安全大模型构建安全运营管理平台，通过AI模型实时监测工业控制领域的安全威胁，预测潜在风险并智能制定应对策略。同时，通过安全策略引擎驱动决策辅助，结合安全知识与威胁情报进一步优化告警降噪，不断加强通报预警与事件处置的管理，大大提升安全运营效率，保障生产业务的连续性、稳定性及安全性。

　　但同时要看到，工业大模型还存在数据准备不足、应用不够深入等问题。报告指出，大模型落地工业领域的挑战主要聚焦于模型、数据、应用、商业变现等几方面。对于大模型而言，其根本是模型本身的问题，即存在幻觉、不可解释性、成本高等问题。在落地应用方面，则关乎决策成本和应用深度等问题。（路琦）