自2023年以来，大模型技术正以前所未有的速度渗透至千行百业，为各行各业的数字化转型注入新的活力。为精准把握工业领域大模型的应用进展，国际数据公司（IDC）近日发布的《工业大模型应用进展及展望，2024》报告（Doc#CHC50964924）为市场提供了宝贵的参考。该报告深入梳理了当前工业大模型的落地进度、主要应用场景，并对未来发展趋势进行了展望。

“工业大模型”：不止是工业版ChatGPT

 与传统的人工智能技术不同，工业大模型往往需要私有化部署，这意味着市场上的模型大多采用B级别的参数量和Transformer架构。然而，在工业领域的应用远不止于类似ChatGPT的大语言模型，还包括了视觉模型、多模态模型、专业领域模型以及控制模型等多种形式，共同构建了丰富的工业智能生态。

初露锋芒：工业大模型实现初步落地应用

 经过一年的积极探索，工业大模型已在概念验证（POC）的基础上，催生出少量商业化案例。这些项目的金额分布广泛，从十万到亿元不等，其中十万级和百万级项目占据了多数。在电力、采矿、油气、半导体、汽车、消费品等行业的领先企业中，大模型的探索步伐尤为迅速。如今，许多工业企业用户对大模型的认知已日趋理性，不再抱有过高的期望，而是更加聚焦于其在实际场景中能够产生的价值。

 推动这一应用进展的关键因素主要有两个：一是各类市场供应商在技术上的持续攻关，克服了安全、算力、幻觉等棘手问题。二是检索增强生成（RAG）和智能体（Agent）两大核心技术路线的突破，为大模型在具体应用开发中提供了更广阔的想象空间。

碎片化中的亮点：通用场景应用广泛

 工业大模型的应用已广泛渗透至工业的各个环节，在众多业务流程的功能点上形成了初步的应用。与传统AI场景相比，目前的工业大模型应用呈现出更加碎片化的特点。其中，知识管理/知识问答、数据助手/数据问答、专业内容生产以及视觉安监这四大方向，是当前应用探索最频繁的领域。报告列举了超过80个实际案例，为市场提供了丰富的参考信息。

 目前，众多工业领域优秀的供应商正积极拥抱大模型技术，纷纷推出工业大模型产品、大模型平台，以及结合了大模型能力的通用或专业化应用，展现出蓬勃的创新活力。

未来展望：应用将持续深化与拓展

 尽管当前工业大模型涌现出众多探索性场景，但其碎片化特征依然明显。这些碎片化的场景需要时间来打磨并走向成熟，且并非所有场景都能实现规模化落地。展望未来，随着技术的进步与成熟，大模型应用将沿着“辅助工具——业务系统——业务工程师——业务专家”的路径，逐步从价值相对浅层的场景，向高价值场景不断深化。长远来看，当大模型深度融入企业的各项业务流程，在数据平台层之上、应用层之下，有望形成一个全新的“模型层”。这一层将连接企业内部的各类数据和业务系统接口，并向上提供各类API，或直接作为统一的业务入口，实现更高效的协同。

分析师观点：

 IDC中国研究经理崔粲指出，尽管工业大模型应用场景众多，但碎片化是目前的主要特征，各类应用方向有望逐步走向成熟。他建议，工业企业在开展大模型应用前，务必做好数据基础准备，并选择合理的切入点来启动应用，以确保最佳的落地效果。