工业大模型已成为推动我国工业数字化转型核心引擎丨川观智库快讯

川观智库研究员  张敏

工业大模型的使用，有助于新型工业化建设，助力工业企业降本增效，推动国产算力、工业软件、行业应用等不同领域发展，催生千亿元级市场空间。当前工业大模型在哪些环节应用较多，在制造、采矿、能源等关键领域还有哪些发展痛点，该如何破解？川观智库根据近期相关行业报告进行了梳理。

当前，工业大模型已成为推动中国工业数字化转型的核心引擎。依托Transformer 架构（一种深度学习模型）和多模态能力升级，工业大模型正从感知智能向认知智能演进，完成从概念验证到生产核心环节的渗透，全面赋能制造、采矿、能源等领域。制造业方面，工业大模型覆盖研发设计、质量管控、供应链协同全价值链，通过虚拟样机、全流程追溯、智能产销协同，破解设计脱节、质量滞后、数据孤岛等痛点。采矿业方面，大模型赋能地质勘探、智能开采、安全预警，实现减人、提效和增安。能源方面，依托大模型构建统一数据底座，优化资源勘探、电力输送与终端用能，助力双碳目标落地。

尽管应用前景广阔，工业大模型产业发展仍面临多重痛点。技术层面，模型准确率难以匹配工业高可靠性要求，AI无法深度嵌入；生产算法与工业实际情况脱节，工程化适配能力不足等问题。应用层面，存在定制化成本高、跨场景迁移困难，投资回报率偏低，具身智能与物理世界校准不足等问题；产业层面，存在高端工业软件对外依存度高，中小企业转型面临资金、人才壁垒，全产业链数据协同不畅等问题。

针对上述痛点，业内人士从技术、应用、产业三方面提出建议。技术上，要推动 AI 从感知智能向认知智能升级，走数据与知识融合路线，强化模型可解释性与系统鲁棒性（robustness，亦称健壮性/稳健性），提升工业生产连续性和稳定性。应用上，要提炼标准化场景方案，搭建模块化平台，降低定制成本，聚焦高价值、高风险场景实现规模化复制，提升投入产出比。产业上，要加速国产化替代与算力适配，构建产学研协同生态，推动大小模型协同，覆盖工业全生命周期；打通上下游数据孤岛，补齐中小微企业数字化短板，完善行业标准体系。

业内人士分析，工业AI正以场景为核心重构生产范式。采矿业方面，趋势是引入“AI调度员”来实时处理碎石、滑坡等突发逻辑，重点推进井下智能Agent应用。能源业方面，趋势是“神经网络+机理模型”深度融合，AI负责计算，工程规则负责校准。制造业方面，AI正在从“替代人”转向“增强人（Cobots）”，趋势不再是全黑灯工厂，而是AI Agent辅助工人进行快速换产，在工艺参数优化和精密装配人机协作上形成行业共识。