在数字化与信息化的浪潮中,人工智能大模型已成为引领新一轮工业革命的重要力量。 在我国大力推进新型工业化的背景下,人工智能大模型的应用与发展更是受到了广泛的关注。 新型工业化要求深化新一代信息技术与制造业融合发展,加快制造业向数字化、网络化、智能化、绿色化转型升级。 而人工智能大模型以其强大的数据处理能力、深度学习能力和自我优化能力,为新型工业化提供了强有力的技术支撑。

1 人工智能大模型在工业领域应用现状

1. 1 人工智能大模型发展现状

近年来,随着大数据、云计算和边缘计算等技术的发展,人工智能大模型的规模和性能不断提升,应用场景也日渐丰富。 例如,GPT 系列模型在文本生成、对话系统等领域展现出了超高性能;BERT 模型则在自然语言理解方面取得了重大突破。 人工智能的发展经历了以下几个阶段。

一是机器学习模型阶段。 20 世纪 50 年代,ArthurSamuel 提出了机器学习概念。 机器学习是一门研究如何让计算机模拟或实现人类学习行为的科学技术,旨在使计算机能够通过经验自动优化和改进其性能。 机器学习的早期发展受到了多个学科的影响,如概率论、优化理论、统计学等。 随着计算机科学和人工智能的兴起,机器学习作为这两个领域的一个重要分支开始形成。

二是深度学习模型阶段。 2006 年,深度学习算法为机器学习带来了革命性的变化。 随后,深度学习模型(如卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络等)推动了人工智能在模式识别、数据分析、预测等多个方面的深入应用。

三是预训练模型阶段。 为了减少数据集构建的工作量并提升模型的领域迁移能力,研究者提出使用基于大规模数据预训练的模型来处理不同的任务。 预训练模型首先在自然语言处理领域取得成功,随后在计算机视觉领域也进行了类似的研究。 此阶段的代表包括 BERT、GPT、ResNet 等模型,它们的参数量从数十亿迅速增长到千亿,并且仍然保持快速上升的趋势。

四是多模态大模型阶段。 随着大模型产业的井喷式爆发,大模型开始向多模态方向发展,即不仅处理文本数据,还能理解和生成图像、音频、视频等其他类型的数据,典型的如 OpenAI 的Sora模型。 目前学术界和产业界都在着力把视频、语音、图像也做成 Token 跟语言一起进行训练,从而生成能够理解物理世界的大模型。

1. 2 人工智能大模型与新型工业化融合探索

人工智能技术广泛应用于工业领域,主要集中在研发设计、生产制造、经营管理等环节,但目前应用的大多是人工智能小模型,实现对特定任务进行精准判别和决策的场景(如工业质检领域),能够迅速判断产品质量是否合格,实现快速检测。 但小模型通常需要依靠个性化的业务逻辑进行数据采集、模型训练与调优,这限制了其在多行业的通用性。 大模型的出现给新一代工业智能带来了想象空间,目前还处于初步探索阶段,如多模态大模型可应用于工业机器人、数控机床等工业设备,使其自我感知、自主规划,真正成为工业智能体。

尽管大模型被视为人工智能的热点,但在工业领域,小模型因其高效、灵活的特点,在特定场景和资源受限的环境中发挥着重要作用。

小模型在工业领域的应用基础和经验积累深厚,其稳定性和可靠性得到了验证,大模型则以其泛化能力和处理复杂任务的优势展现潜力,两者将长期共存并相互补充。 例如,在设备预测性维护场景下,小模型负责即时采集分析振动、温度、噪声、电流、图像等多元信息,大模型深度挖掘设备运行状态与故障特征之间的复杂关系,通过大小模型边云协同实时监测设备健康状态,提前预测设备故障风险,提升工业生产的效率与安全性。 目前,美国谷歌以及我国华为技术有限公司、阿里巴巴集团控股有限公司等都在积极探索人工智能大模型与新型工业化的融合应用,通过研发和应用大模型技术,推动工业领域的智能化和数字化转型。

2 工业大模型技术架构及难点

2. 1 人工智能大模型典型特征

现阶段的人工智能大模型区别于早期的人工智能,通常具有数据驱动、知识表示和推理、自适应和优化等特点,具体包括:参数规模大,大模型通常具有亿级甚至万亿级的参数量,这使得它们能够捕捉和学习更加复杂的数据模式和关系;泛化能力强,大模型在大规模、多样化的数据集上进行预训练,能够学习到丰富的通用知识和方法,从而在广泛的任务和场景中表现出较好的泛化能力;支持多模态,大模型能够处理和理解多种类型的数据(如文本、图像、音频等),实现跨模态的关联学习和生成;自监督学习,大模型通常采用自监督学习方法进行预训练,这使得它们能够从无标注的大规模数据中学习有用的特征;迁移学习,大模型在预训练之后,可以通过迁移学习快速适应特定的下游任务,通常只需要少量的微调;高性能计算需求,由于模型的规模和复杂性,大模型的训练和推理需要强大的计算资源,包括图形处理器集群和高性能的处理器;注意力机制,许多大模型基于 Transformer 架构,利用自注意力机制来捕捉输入数据的长距离依赖关系;涌现能力,大模型在达到一定规模后展现出小模型所不具备的能力(如上下文学习和逐步推理),这些能力对于解决复杂任务至关重要。

2. 2 工业大模型总体架构

基于大模型的技术特点,提出工业大模型的总体架构,包括数据层、计算层、模型层、应用层。 其中,数据层负责采集与处理海量的工业数据;计算层负责提供强大的计算能力,支持模型的训练、验证和调优;模型层负责利用这些数据训练和优化模型;应用层负责将训练好的模型与应用系统结合部署到实际的生产环境中,实现智能化决策和控制(见图 1)。

图 1 工业大模型总体架构图

2. 2. 1 数据层

数据采集:从各种来源(如传感器、数据库、日志文件等)收集原始数据;数据清洗:去除重复、错误或无效数据,对数据进行预处理和标准化;数据标注:对部分数据进行人工或自动标注,用于监督学习;数据存储:使用分布式存储系统(如 HDFS、Cassandra 等)存储大规模数据集。

2. 2. 2 计算层

计算资源:提供高性能计算资源,包括图形处理器等加速器; 分布式训练: 采用分布 式训练框架 ( 如TensorFlow、PyTorch 等) 提高训练效率;计算调度:使用计算调度系统(如 Kubernetes、YARN 等) 进行任务的调度和管理。

2. 2. 3 模型层

模型设计:根据业务需求选择合适的模型结构和算法;模型训练:在计算层进行模型的训练,不断调整参数以优化性能;模型评估:使用验证集和测试集评估模型的性能,如准确率、召回率等;模型优化:根据评估结果进行模型结构的调整或参数的优化;模型存储与版本管理:使用模型仓库(如 Git、TFS 等)进行模型的存储和版本管理。

2.2. 4 应用层

模型部署:将训练好的模型部署到生产环境,提供实时或批量的预测服务;业务集成:将模型预测结果与其他业务系统进行集成,实现业务价值的转化;监控告警:对模型性能进行实时监控,发现异常及时告警;持续优化:根据实际应用情况持续优化模型性能,提升业务效果。

2. 3 工业大模型技术难点

尽管人工智能大模型具有诸多优点,但在工业应用中也面临着一些技术难点。

一是数据质量和隐私安全。 工业数据的结构多样,质量参差不齐,且涉及企业核心机密,对数据的保护和隐私要求高,限制了数据的共享和流通,无法形成高质量数据集。

二是高可靠性和实时性要求。 工业环境对模型的可靠性和实时性有严格的要求,任何预测或决策的失误都可能导致严重后果。 但工业大模型的决策过程往往缺乏透明度,因而缺乏可解释性,这在关键应用中可能成为限制因素。

三是计算和存储资源受限。 工业软件主要运行在本地,计算和存储能力有限,更新迭代慢,阻碍了大模型的研发设计和落地。 为了在资源受限的工业环境中部署大模型,需要有效的模型压缩和优化技术。

四是高额训练和部署成本。 大模型的训练和推理需要大量的计算资源,包括高性能计算集群、存储空间和网络连接等,这些都导致高昂的成本。 此外,从安全角度出发,许多工业场景需要私有化部署以保护生产安全和数据安全,但私有化部署通常需要更高的成本。

五是大模型的泛化能力。 工业环境复杂多变,大模型需要能够适应不同的工业场景和需求,大模型需要具备足够的泛化能力,以适应工业领域多样化的应用场景。

六是模型管理体系和监控机制。 随着工业环境和数据的变化,模型需要定期地训练和调优,这要求建立完善的管理体系和监控机制。

3 工业大模型应用场景及实施路径

3. 1 工业大模型典型应用场景

如表 1 所示,工业大模型在研发设计、生产制造、经营管理、售后服务等领域有着广泛的应用前景。

表 1 工业大模型典型应用场景

3. 2 工业大模型落地实施路径

要实现工业大模型在实际生产中的应用落地,需要遵循一定的实施路径(见图 2)。

图 2 工业大模型实施路径图

一是要明确应用场景和需求,确定模型应用的具体目标和任务。 这需要深入理解工业生产过程中的关键环节和问题,结合企业的实际需求,明确大模型应该解决的问题和达到的效果。 例如,在生产过程中,可能存在设备故障预测、生产计划优化、质量控制等问题,这些问题都需要通过大模型进行解决。

二是选择模型适配和集成,搭建模型开发和训练平台。 大模型是工业大模型应用的核心,其性能和效果直接影响到工业生产过程的改善。 因此,需要根据工业生产的特点和需求,选择合适的大模型,并进行针对性的裁剪和优化。 考虑到行业复杂性,有可能采用多个工业大模型进行模块化集成,需要投入资源建设模型开发和训练平台,包括模型设计、集成、调优等全流程支持,同时还需要大规模算力和数据支持模型的训练,形成整体解决方案。

三是构建数据集,收集行业知识,形成行业知识库。 工业生产过程中产生了大量的数据,包括设备运行数据、生产过程数据、质量检测数据等,这些数据需要进行收集、清洗、处理,以便于模型训练和优化。 此外,由于工业数据的特点,数据的实时性和多样性也需要被考虑进去,以便于模型能够及时响应生产过程中的变化。 加强模型与行业知识的结合,可以通过知识图谱、规则引擎等技术,将行业知识和经验融入模型,提升模型的行业适用性。

四是对基础大模型进行训练和调优,生成行业大模型和专用小模型。 使用行业知识库训练大模型,训练过程中要注意控制模型规模,防止过拟合。 可采用分布式训练方式,提高训练效率。 模型训练完成后,要进行调优,使其适应具体业务场景,可以采用迁移学习等方式,实现快速适应。 经过训练和调优,生成满足需求的行业通用大模型和细分场景专用小模型( 工业APP、知识引擎等)。

五是将训练好的模型部署到实际生产环境中,并进行持续监控和维护。 模型部署到实际生产环境中,需要考虑模型的可扩展性和可维护性,以便于在生产过程中能够持续地发挥作用。 同时,需要进行持续的监控和维护,并通过反馈机制实现持续迭代优化,以确保模型的稳定性和效果。

4 工业大模型应用挑战、对策及未来趋势

4. 1 工业大模型应用挑战及对策

在实际应用中,工业大模型面临着数据采集与更新、数据安全与隐私保护、模型泛化能力、生成结果可信、计算资源需求、人工智能伦理等方面的挑战。 为了应对这些挑战,需要采取一系列对策。

在数据采集与更新方面,采用更加高效的数据采集技术,利用多模态大模型对文本、音频、视频等海量数据进行全面采集并处理,或者通过与其他企业或机构合作,建立数据共享机制。 同时,还需要建立数据更新机制,定期更新数据以保证模型的实时性和准确性。在数据安全和隐私保护方面,采用差分隐私、联邦学习等技术来保护敏感数据,避免数据泄露和滥用。此外,还需要建立完善的数据分类分级管理制度和监管机制,确保数据的安全和隐私。

在模型泛化能力方面,采用预训练和迁移学习等技术,利用其他领域的知识来提升模型的性能。 更重要的是需要通过引入更多的特定行业特定场景特征和数据来增强模型的泛化能力,提高模型的工业属性。在生成结果可信方面,需要引入外部知识,实现数据-知识双轮驱动,构建多模态知识图谱,对模型生成内容进行约束,解决模型常识错误和推演错误,以确保生成结果的准确性和可靠性。

在计算资源需求方面,可采用分布式训练等技术,不断优化算法和模型结构,降低计算资源的消耗和成本。 在行业专用模型训练过程中,可采用工业大模型和专用小模型协同发展策略,减少对边缘计算资源的消耗。

在人工智能伦理方面,在模型训练过程中引入多样性训练数据,使用公平性指标和算法审查等策略,以减轻模型中的偏见和歧视。 此外,还需要制定明确的伦理准则和规范,明确人类与工业大模型之间的权责,设定合理的自主决策界限。

4. 2 工业大模型应用趋势

随着人工智能技术的不断发展和创新应用场景的不断涌现,工业大模型的应用前景十分广阔。 未来,工业大模型将朝着更加智能化、自适应和高效化的方向发展。 同时,随着边缘计算、云计算等技术的不断进步和应用场景的不断拓展,工业大模型将能够更好地满足工业生产的需求,推动新型工业化的深入发展。

4. 2. 1 基础大模型与工业 APP 结合,行业定制属性凸显

随着大模型参数规模的不断增大,由模型规模带来的性能提升边际效应递减。 大模型与小模型协同发展将是趋势,基于基础大模型或行业大模型输出知识与认知推理能力给专用小模型,提高小模型的训练效率和泛化能力;小模型基于大模型基础,结合垂直场景感知、认知、决策、执行能力,反馈执行与学习结果给大模型,使大模型知识与能力持续优化。 随之带来的是工业大模型将向专业化、实用化方向发展,大模型将更倾向于满足特定工业场景,预计将有数十或数百个基础工业大模型结合工业 APP,打造一批行业“智脑”,为企业提供更为精准的解决方案。

4. 2. 2 智能代理系统与具身智能应用深入,工业智能体崭露头角

智能代理系统与具身智能应用的深入,将使得工业智能体的概念逐渐成为现实。 大模型与工业设备、工业系统融合形成工业智能体,将具备更强的自主决策和自适应能力,能够在复杂的工业环境中独立完成任务,甚至在某些情况下超越人类的决策水平。 这种趋势将进一步提升工业生产的效率和灵活性,为新型工业化注入更强的动力。

4. 2. 3 数据要素和价值效益变化,产业协作模式革新

工业大模型的训练依赖行业大模型和海量数据,尤其是行业数据。 同时,随着工业大模型技术的不断成熟和应用范围的扩大,行业内外部企业开始尝试利用人工智能技术来优化全业务流程,实现工业价值效益生产方式的全面升级。 因此,工业大模型的应用将带来产业协同模式新一轮创新,新的协作机制和保障措施将在探索中不断完善,硬件厂商、软件开发商、系统集成商、工业企业、用户等多方将构建大模型生态圈,共同推动工业智能升级。

5 结束语

人工智能大模型作为新一轮工业革命的重要驱动力之一,正在为新型工业化提供强大的技术支撑。 首先,本文通过文献分析总结了人工智能发展历程,对工业大模型数据驱动、知识表示和推理、自适应和优化的技术特点进行了深入分析,从数据层、计算层、模型层、应用层 4 个层面提出工业大模型总体架构。 

结合其技术特点和架构,总结工业大模型在研发设计、生产制造、经营管理、售后服务等环节的典型场景。 而后,给出大、小模型协同的工业大模型实施路径,为指导大模型在工业生产中应用落地提供参考。 最后,对工业大模型应用的挑战及对策进行分析,同时研判了未来发展趋势,包括“大模型+工业 APP”的行业定制应用、“智能代理系统+具身智能”的工业智能体、“数据要素+大模型” 的产业协作变革,可以为行业应用大模型提供有益的参考和指导。 目前,工业大模型处于初步探索阶段,实际应用案例较少,典型场景和实施路径还不成熟,未来的研究可以在技术实现路径和场景创新突破等方向继续深化和拓展,以进一步推动工业大模型的应用。