标题：工业大模型应用：从消费者端到工业领域的挑战与突破

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当前，工业大模型的应用场景已拓展至生产制造、研发设计和经营管理等多个环节，然而，将这些技术巧妙应用于工艺设计领域，成为了亟待解决的技术难题。本文旨在探讨工业大模型在不同场景下的应用现状、挑战以及未来发展方向。

在一场名为“数实蓉合”的数字转型腾讯专场对话活动中，中国计算机学会计算机应用专委会副秘书长刘晶提出，将AI大模型引入工业制造领域，就如同面对一系列复杂的“山地战”，相较于“平原战”（即消费者端应用），其挑战更为艰巨。刘晶进一步指出，大模型在工业制造中的成功应用主要体现在生产流程优化、人机协作、设备协同与瑕疵检测等方面，但在辅助决策制定，特别是复杂工艺方案设计方面，仍有巨大的发展空间。

数据资源的稀缺性是制约工业AI大模型发展的关键因素之一。刘晶强调，大量的高质量数据对于提升模型在工艺设计领域的表现至关重要，然而，这些宝贵的数据往往被各家企业视为核心资产，不愿轻易共享。因此，构建一个能够广泛收集、整合并有效利用这类数据的行业大模型，面临着巨大挑战。

IDC发布的报告揭示了工业AI大模型应用的多维挑战，包括数据可靠性、成本高昂、企业间应用集成的复杂性以及针对特定场景模型的开发与积累。报告还指出，尽管AI大模型在工业制造领域的应用已初见成效，尤其是在生产制造、研发设计和经营管理等环节，但如何克服上述挑战，实现大模型在工业场景中的高效、精准应用，仍是业界亟需探索的课题。

腾讯智能制造行业高级战略总监王巍表示，将AI大模型应用于具体工业场景并非易事，需要投入大量数据资源和时间，进行反复验证与优化。他强调，每一种特定的工业应用场景都需要构建专门的大模型，以适应该场景的独特需求。

在对话中，来自腾讯云、东方电气集团等企业的专家分享了制造业数字化转型的成功案例。他们指出，制造业企业寻求数字化转型的主要动力在于应对日益激烈的市场竞争、提升效率和降低成本、以及开拓海外市场的需求。通过运用数字化技术，企业能够在产品研发、生产管理等方面实现创新，增强竞争力。

2023成都创交会期间举办的“数实蓉合”对话腾讯专场，围绕先进制造业与产业数字化转型的主题，深入探讨了制造业的机遇、实践案例与未来发展趋势，共同构建数智协同生态，为推动产业变革与创新提供了新的思路和动力。

综上所述，尽管工业大模型在多个领域展现出潜力，但其在工艺设计等关键领域的应用仍面临诸多挑战。未来，随着技术的不断进步和数据共享机制的完善，预计会有更多创新性的解决方案涌现，助力工业大模型在工业制造领域发挥更大的作用。