人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有'头雁'效应，溢出带动性很强。通用人工智能大模型（以下简称'大模型'）作为人工智能从专用化迈向通用化的发展新阶段，是集智能感知、智能分析、智能决策、智能执行等功能于一体的泛在智能技术，通过数据、算力、算法三要素深度融合，实现生产要素优化配置。
从生产结构来看，人工智能技术已成为现代工业生产的核心组成部分，能够大幅提高生产效率、优化资源配置、降低生产成本，为新型工业化发展提供强大的技术支持和动力。通用人工智能与制造业深度融合，可以进一步加速工业体系向高端化、智能化、绿色化迈进。
一、大模型及其工业应用发展总体情况
一方面，全球范围掀起大模型发展浪潮。大模型的出现将人工智能推向新的发展阶段，国内外龙头企业成为大模型角力的技术高地。AI 大模型是具有大规模参数和复杂结构的人工智能模型，随着模型增大、训练数据量增多，以及计算能力提升，AI 大模型在自然语言处理、图像识别、语音识别和多模态识别领域取得了重要突破，自 2020 年以来，大模型在全球市场迅速增长，迎来爆发期。
国外方面，OpenAI 作为业界领先机构已发布语言类大模型 ChatGPT（2022）和 GPT-4（2023）、语音大模型 Whisper（2022）、视觉大模型 DALL-E（2021），微软将 GPT-4 相关能力整合入 Windows 11 系统、Office365、Bing 等重点产品形成 Copilot 系列应用；同时，谷歌推出多模态大模型 Gemini（2023），Meta 发布语言大模型 LLaMA（2023），国外科技巨头纷纷加入大模型竞赛。
国内方面，各科技企业亦积极跟进全球大模型发展趋势，百度发布语言大模型'文心一言'、阿里巴巴发布语言大模型'通义千问'、科大讯飞发布语言大模型'星火认知'、百川智能发布'百川大模型'、智谱 AI 发布 ChatGLM 系列语言大模型、中国科学院发布跨模态大模型'紫东太初'。
另一方面，大模型向 B 端尤其是工业领域应用已成为行业共识。大模型已呈现出以基础大模型为技术底座，工业应用为切入点的发展趋势，工业大模型概念应运而生。基础大模型（Foundation Model）通过提升模型的参数量和结构通用性，融合和表达更多领域知识和模态知识，形成全知全能的通用模型。
而工业大模型依托基础大模型的结构和知识，融合工业细分行业的数据和专家经验，形成垂直化、场景化、专业化的应用模型。工业大模型相对基础大模型具有参数量少、专业度高、落地性强等优势，可以为工业垂直领域的技术突破、产品创新、生产变革等提供低成本解决方案。
二、大模型工业应用七大模式
工业产品从全生命周期来看可以划分为研发、设计、仿真、生产、测试、运维、售后等环节，本报告针对各环节的特点和要素进行分析，并结合大模型自身的能力特征，初步提出以下大模型在工业领域的潜在应用模式。
（1）原理化研发大模型
可以对产品的结构数据进行分析，从微观层面探究产品的构型和机理，并通过模型的涌现能力生成具有新结构、新特性的产品。以药物研发为例，人工智能大模型可以通过分析大量的已知药物分子数据，从中找出最优的药物候选，并生成一个新的药物分子设计方案，从而大大缩短药物研发的时间和成本，提高药物研发的成功率。
靶点发现和药物结构设计。靶点发现是药物研发过程中的核心环节，靶点是药物在体内的作用结合位点，药物与靶点之间的关系可以类比于钥匙和配套的锁。传统的靶点发现需要做大量的科研工作，对靶点做大量的生物学假设，并设计一系列的实验进行验证，需要漫长的周期。而大模型通过分析已知的药物分子结构数据、药物分子与疾病相关性的知识图谱，从中找出与疾病靶点相互作用的分子特征，然后利用这些分子特征，自动地生成新的药物分子设计方案。药物方案评估和优化。在生成若干药物分子设计方案后，模型可以在人工提示下，对生成的设计方案进行评估，筛选出最有前景的药物候选。同时，可以通过药物分子的结构和性质，优化其药效和毒性，通过预测药物的代谢途径和药物浓度，优化药物的剂量和用药方案。
辅助临床实验设计。实验验证是药物研发中必不可少的环节，但是实验通常需要消耗大量的时间和资源。人工智能大模型可以帮助研究人员设计更有效的临床试验方案，例如预测药物的安全性和有效性，优化临床试验的样本规模和时间等。通过预测和筛选，减少实验的数量和复杂度，从而提高药物研发的效率和质量。
（2）前瞻化设计大模型
可以生成创新性的产品设计方案，从而更好地辅助技术人员快速将设计构思和意图转化为具体实施方案。以传统工业设计为例，大模型可以实现工程制图、设计方案的快速生成，并辅助进行布局优化、参数校核，大幅缩减工业设计耗时，提升产品研发效率。
数学建模和代码编写。在工业设计过程中，很多问题需要建立特定的数学模型进行分析求解，例如机械产品设计中常遇到诸如力学强度校核、尺寸优化、标准零件选型等问题，邀请专家专门分析和建模成本高。而大模型可以根据具体设计需求，在短时间内为这些问题提供参考方案，并自动生成相应的程序代码，指导进行具体的工业设计实践。多样化设计方案生成。以 CAD 为例，现有的海量标准化素材库提供了大量工程制图、布局规划等数据，大模型可以利用这些数据，结合设计者的创意思路和特殊需求，生成多样化的设计方案，供设计者进行参考。还可对设计方案进行快速优化调整，帮助工程师以更快的速度和更少的错误率创建布局。
（3）高效化仿真大模型
可以利用自身的生成能力提供符合设计需求的虚拟化仿真测试场景或环境，解决工业产品设计中测试数据量少、测试环境单一等问题，提升产品的可靠性。以汽车制造为例，通过人工智能大模型来生成仿真测试环境，进行汽车碰撞模拟和安全性评估，可以大幅提升仿真的精度和效率，推动车辆设计和安全性能的提升。
多元化仿真场景生成。汽车企业在车辆实际测试、模拟实验中积累了大量的真实数据，包括车辆结构、碰撞数据，以及材料特性等信息。大模型可以利用这些数据学习车辆结构、材料属性与碰撞响应之间的非线性关系，理解不同参数（如碰撞速度、角度、车辆构造等）对于碰撞响应的影响，并通过自身的涌现能力生成新的、多样化的碰撞场景。这就可以让车辆模型在不同情况下进行仿真预测，包括之前未经历过的情形，并弥补特殊场景中的数据缺失，提升汽车仿真测试的全面性和准确性。
