当前，人工智能正以前所未有的深度和广度融入工业制造领域。从屏幕前的智能问答到车间里的自动化生产，再到办公室内的定制化设计，大模型技术正在重塑工业制造的每一个环节。随着今年政府工作报告明确提出持续推进“人工智能+”行动，工业大模型已成为推动新型工业化的核心引擎，引领制造业向智能化、高效化方向迈进。

一、发展路径：从“大而全”到“专而精”的行业深耕

工业大模型的发展呈现出明显的专业化趋势，正从通用型模型向垂直行业深度定制转型：

1. 行业共识形成：打造“懂技术、会行业”的专业模型

• 以通用模型为技术底座，结合行业知识库与场景数据，构建面向特定领域的专业模型已成为行业主流选择。

• 这种“通用+垂直”的模式既保证了技术先进性，又确保了行业适用性，有效降低了企业应用门槛。

2. 合作模式多元化：生态共建推动产业升级

• 自研模式： 部分头部企业如卡奥斯工业智能研究院自主研发COSMO-GPT工业大模型，实现语音指令控制设备组装。

• 合作模式： 更多企业选择与科技巨头合作，如宝武钢铁与华为合作提升钢板成材率，国家电网与阿里、百度共建光明电力大模型。

• 跨界融合： 制造业企业与通信运营商、互联网公司等多方协同，形成技术互补、资源共享的产业生态。

二、应用深化：从“外围辅助”到“核心控制”的关键跃迁

工业大模型的应用正经历从边缘到核心的深刻转变：

1. 设计研发环节：智能化升级

• 上海核工程研究设计院推出的“智汇星”核电设计大模型（参数量130亿），整合设计准则、经验及法规要求，已检查设计文件17万份，实现设计方案自动生成与智能审核。

• 京东工业发布的Joy industrial大模型，聚焦供应链优化，通过AI技术实现运维资源最优调度。

2. 生产制造环节：精准化控制

• 中国钢研引入百度智能云一见视觉大模型平台，结合70多年行业数据打造金相分析大模型，将钢铁成分分析、缺陷检测的分割准确率提升至95%。

• 卡奥斯COSMO-GPT实现语音指令控制洗衣机柔性组装，展现了大模型在复杂装配场景中的应用潜力。

3. 质量控制环节：智能化检测

• 大模型在视觉检测、参数分析等领域的应用，正在替代传统人工检测，提高检测精度与效率。

三、场景拓展：多行业“实操经验”积累

工业大模型已在多个重点行业形成规模化应用：

• 能源电力： 国家电网光明电力大模型推动能源电力科技创新

• 电子信息： 森玛仕格里菲与腾讯合作打造PCB行业智能生产新路径

• 交通物流： 南京港基于元景大模型打造智慧港口，实现集卡防吊起智能监控

• 石油化工： 中国石化部署DeepSeek大模型，重塑运营管理范式

• 煤炭开采： 鄂尔多斯文玉煤矿基于九天·工业大模型的AI智能体覆盖70余个场景

四、价值创造：四大核心作用凸显

中国工程院院士桂卫华指出，大模型在工业领域主要发挥四方面作用：

1. 优化设计过程，提高研发效率

2. 基于交互能力推动产品和服务智能化

3. 拓展生产制造智能化应用边界

4. 基于助手模式提升经营管理水平

这些作用正从理论走向实践，在降本增效、质量提升、创新加速等方面产生实实在在的价值。

五、挑战与展望：走向深度工业智能

尽管工业大模型应用取得显著进展，但仍面临诸多挑战：

技术挑战：

• 工业场景对可靠性、安全性的极高要求

• 多模态数据融合与处理的复杂性

• 实时响应与决策的时效性需求

产业挑战：

• 数据孤岛与标准化问题

• 复合型人才短缺

• 投入成本与产出效益的平衡

未来趋势：

1. 深度控制： 从辅助决策向自主控制演进

2. 全链协同： 打通研发、生产、供应链全环节

3. 人机融合： 形成“人类专家+AI助手”的新型工作模式

4. 生态共建： 形成开放协同的工业智能生态体系

结语：工业智能新时代的开启

 工业大模型正从“外围辅助工具”转变为“核心控制引擎”，这一转变不仅代表着技术应用的深化，更预示着工业生产方式的根本性变革。随着“人工智能+”行动的持续推进，工业大模型将在更多场景中实现从“可用”到“好用”再到“必用”的跨越，最终推动中国制造业实现从“制造”到“智造”的全面升级。

 在这一过程中，政产学研用各方的协同创新、生态共建将成为关键。只有通过技术突破、场景深耕、生态培育的多轮驱动，工业大模型才能真正成为新型工业化的核心引擎，为中国制造业高质量发展注入强劲动能。