工业大模型作为大模型技术在工业领域的延伸，目前处于萌芽阶段。文章分析了大模型的概率模型本质及其不可解释性、幻觉等特征，指出工业互联网积累的数据资产为大模型落地提供了基础。市场玩家多为原有工业互联网平台厂商，切入点在于自身技术或行业优势。商业模式目前以定制化解决方案为主，API 调用等模式尚在探索。文章探讨了大小模型并存协同的关系，认为平台化服务是未来趋势。主要挑战集中在模型缺陷、数据质量、应用深度及商业化变现。短期内技术优势重要，长期看行业 Know-How 与应用深度更为关键。
工业大模型伴随着大模型技术的发展，逐渐渗透至工业领域，目前处于萌芽阶段。就大模型的本质而言，是由一系列参数化的数学函数组成的计算系统，且是一个概率模型。其工作机制是基于概率和统计推动进行的，而非真正的理解和逻辑推理，因此当前大模型具有不可解释性和幻觉不可消除等主要特征。
就大模型落地工业的情况而言，工业互联网、工业智能制造等工作已经让部分工业企业遍历了数据采集 - 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。部分场景已经准备好了向基础大模型投喂的'数据原料'，当经过简单数据处理、微调、适配后，可以解决部分垂直细分场景问题，具有落地可行性。
就工业大模型的发展进度而言，工业大模型与工业互联网一样，都是要挖掘数据资产的价值。而数据准备的阶段性工作在工业互联网时期大部分已经准备好，故我们预计工业大模型的进程在技术不受限的前提下，可能会快于工业互联网。当然，工业大模型是以大模型技术为驱动，其进程快慢很大程度受限于大模型本身能力的进化。
工业大模型玩家与工业互联网平台玩家重合度高，其成长路径目前也表现出高度相似的特征，但目前市场产品、服务、落地场景都处于探索阶段，大家都在同一起跑线。
就参与玩家而言，大模型技术底蕴、行业 Know-How、运维资源等方面是各类玩家主要锚定的优势，且都是基于自身优势点，围绕具体应用场景摸索大模型在工业的落地性进行市场切入的。
就具体产品形态而言，整体还较为稚嫩，目前大模型的能力更多还是依附于已有产品体系，鲜少有独立的产品出现。未来随着大模型流量入口特性明朗，有望独立成产品。
就应用场景而言，当前大模型的不可解释性和幻觉等特性，与工业'0 容错'的特性相悖，因此当前大模型落地工业的探索更多聚焦于偏运营的、具有一定容错能力的场景（如知识问答、辅助设计/代码生成等），而生产制造等核心场景的探索需要静待模型进化以及 CV 大模型、多模态大模型的发展。
就发展挑战而言，模型、数据、应用、商业变现是无法避开的话题，且各方相互影响，互利共赢。
AI 本质就是一系列参数化的函数所组成的计算系统，并在一定的框架环境下，进行数据计算和参数调优的过程。整体来看，AI 通用技术框架主要分为基础层、技术层、应用层三层。不同公司在整体框架上都保持一致，只不过针对基础层和技术层的部分内容划分略有区别，但主旨就是为各类函数组成的计算系统提供环境、数据、算力等支撑，最终达到模型运行并输出结果的目的。
具体到不同层级的主要玩家而言：
大模型是从海量数据中学习并记住泛知识后，在域内数据 + 提示数据集的修正下，具备在某类具有相对更准确能力的计算系统，其本质是概率模型。
据 Andrej Karpathy 所言，大模型本质由巨大的参数文件 + 运行参数的代码文件两大核心组件构成。其中：
因此，总结来看，大模型能力获得主要有四步：
以上，也说明大模型的能力不是只要参数量足够大就具备涌现能力，是需要逐项优化才逐步具备某些能力的。需要注意的是，大模型本质是一个概率模型，可从 2 个角度理解：
大模型的本质是由一系列参数化的数学函数组成的计算系统，是人工智能系统对知识的一种表示和处理方式，本身就具备'数据喂养—认知构建'的'学习'能力。因此，在已经学习海量通用数据、具备一定泛化能力的基础模型的基础上，向其'喂养'特定行业/场景的数据及规则，经过定制开发、调整、训练、调优等操作后，该基础模型将获得特定行业/场景能力的'认知能力'，在一定程度上可称为特定行业/场景大模型。
就工业领域而言，工业互联网、工业智能制造等工作，已经让部分工业领域企业遍历了数据采集 - 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，部分场景已经准备好了向基础大模型投喂的'数据原料'。当经过数据处理、适配、微调，甚至是训练后，逐步演进为工业大模型，可以解决部分垂直细分场景问题，大模型落地工业成为可能。
根据基因不同可将工业大模型厂商分为 8 类：
综合来看，虽然各家优势有异，但切入市场的策略相似，即：锚定自身优势点，围绕具体应用场景摸索大模型在工业的落地性，且目标都是有钱、技术底蕴、有意愿的头部客户。当前，对比国内外企业的市场切入思路，主要差异有二：
上游服务方整体集中，且头部效应明显；中游市场参与玩家众，虽服务能力各有侧重，但结合行业 Know-How/行业数据积累进行基础大模型微调、RAG（检索增强生成）是主要服务思路；下游市场需求广阔，但尚处于探索阶段。
定制化综合解决方案是当前核心收费模式，更多收费模式可能需探索。大模型落地于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，其变现方式虽有一些相近服务或行业可以参考，整体不确定性非常高，但一切尝试也都有意义。
工业大模型供给方常规的做法是：与基础大模型厂商合作 - 测试大模型特点、性能 - 结合自身产品/能力进行微调 - 根据客户需求进行客制化服务。因此，目前相对比较确定的变现方式是类似于'保姆式'的针对某个场景/具体功能的综合解决方案服务收费。除了定制化的解决方案收费外，部分供给方也开始尝试通过软硬件一体产品进行补充收费。
虽然一些基础大模型的厂商 API 调用是目前较为普遍的变现方式，但深入到工业大模型服务领域，API 调用、智能体调用及分发抽佣等方式的变现还处于积累阶段，目前市场还需要验证。
值得注意的是，大模型的能力具有很强的进化性，例如 OpenAI 推出的 o1 版本表现出比较强的复杂推理能力，这是人工智能新水平的一个重要进展。因此大模型未来的能力极限在哪里，我们尚未可知，大模型能为工业领域带来哪些类型的赋能和服务，同样也未知。正是这份未知，未来工业大模型的变现将存在诸多可能。
工业大模型市场还处于非常初期的阶段，大模型能力更新迭代快，还有非常多尚未可知的潜力，故工业 + 大模型的应用可能也有无限想象空间。工业大模型的成长路径可借鉴与参考工业互联网平台的，主要原因有 2 点：
但大模型的成长路径也具有极强的不确定性，因为：
因此目前急需解决的是产品 - 项目的积累与闭环链路构建，打牢基础后，项目 - 平台及生态才有机会逐步验证。
大模型落地工业领域的服务框架依然分为基础底座 - 模型及服务 - 模型应用三层。其中，模型及服务是核心，主要提供两大类型的服务：
当前，工业大模型市场的模型应用都是在大模型的基础能力 + 模型的适配与适用的基础上进行定制衍生的。
目前大模型落地工业时的产品切入角度主要有 5 大类：基础底座、工具、软件服务、硬件产品、硬件赋能。
目前大模型落地工业主要表现为 3 大特征：
大模型落地工业的挑战主要聚焦于模型、数据、应用、商业变现几方面。
基础能力、模型能力、模型应用是主要竞争点：短期看，具有模型技术优势的企业占优，长期看，则是模型应用更深的企业有望后来居上。
大模型落地工业，本质上还是以能解决客户需求为导向。从需求方角度看，客户主要关心两点：结果准确性 + 服务于业务。因此，对于供给方而言，模型技术与业务理解缺一不可，只不过具有不同基因的企业，在基础能力、模型能力、模型应用这三方面所具备的优势不同，但这三方面是大模型落地的主要竞争要素，且不同发展阶段其相对优势也有所不同。
具体而言：从短期来看，工业大模型行业是大模型技术发展带来的，以模型技术推动行业发展为主，此时，具有技术优势的企业将占领先机；从长远来看，技术本身是为行业服务的，故具有行业 Know-How 积累的企业反而能推动行业走的更远，其相对优势将会更加明显。
工业大模型与工业专用小模型并存，且是协同融合赋能工业应用的关系。
在进行工业应用时，大小模型各有所长，其能力都不可忽视，当前也不存在谁替代谁的情况。大模型落地工业应用时，主要依托于强大的生成能力和针对复杂信息的捕捉与构建能力，因此在知识问答、文本/图片生成等以创造见长的场景应用比较多。而小模型则凭借高性价比、预测结果相对准确等优势，在工业质检、设备维护等场景高度成熟。
整体来看，大小模型融合赋能工业应用是必然。原因主要有二：其一，大模型除了能有效促进小模型推理能力、鲁棒性性能提升外，还能通过调用的形式充分利用小模型，进一步发挥小模型应用的敏捷性；其二，通过小模型归纳总结业务/场景的运转原理后，可帮助供给方预判针对项目设计的大模型行动方案的可行性，进而降低项目时间和金钱成本。
大模型落地工业的服务平台化特征已开始显现，且逐步形成垂直行业大模型 + 智能体 + 小模型 + 机理模型为主的平台化调用方案。
大模型虽然在一定程度上具有泛化能力，但具体到应用时，需要进行微调等操作，其具有很强的定制属性，如何减少重复性工作，甚至减少定制化是各供给方共同探讨的命题。而行业大模型 + 智能体 + 小模型 + 机理模型为主的平台化调用方案似乎成为大部分企业的共同选择。但有两点需要注意：
工业大模型正处于从概念验证向实际落地过渡的关键时期。虽然面临模型幻觉、数据壁垒、商业闭环等挑战，但随着基础大模型能力的不断进化以及工业数据资产的进一步沉淀，其在工业场景中的应用潜力巨大。未来，大小模型协同、平台化服务以及垂直领域的深度定制将成为主流发展方向。企业应抓住机遇，结合自身优势，积极探索适合自身的落地路径。
微信公众号「极客日志」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志 zeeklog
使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
解析常见 curl 参数并生成 fetch、axios、PHP curl 或 Python requests 示例代码。 在线工具，curl 转代码在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online
