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工業(yè)大模型（Industrial Large Models, ILMs）是近年來在工業(yè)4.0和智能制造背景下發(fā)展起來的新技術(shù)，旨在通過大語言模型（LLMs）、大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)模型來解決工業(yè)中的復(fù)雜應(yīng)用與需求，其核心在于能夠利用通用知識或特定領(lǐng)域的知識來指導(dǎo)機(jī)器完成特定任務(wù)，如數(shù)據(jù)分析、預(yù)測、決策支持等。

但就目前的發(fā)展來看，工業(yè)大模型要落地并提升工業(yè)生產(chǎn)效率，仍面臨諸多難題。

01

數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性

工業(yè)數(shù)據(jù)收集和清洗本身就是重要挑戰(zhàn)，如果再考慮數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)，難度就更大。從加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的角度來看，數(shù)據(jù)和模型質(zhì)量問題也面臨著挑戰(zhàn)。

01 / 高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給不足

在工業(yè)大模型應(yīng)用中，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，但目前大多數(shù)情況下高質(zhì)量數(shù)據(jù)的供給不足，這直接影響了模型的訓(xùn)練效果和應(yīng)用性能。同時，隨著工業(yè)大模型應(yīng)用大潮到來，高質(zhì)量數(shù)據(jù)的成本可能會越來越高，這對于依賴大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的工業(yè)大模型來說是一個重大挑戰(zhàn)。

其原因在于，數(shù)據(jù)處理和治理平臺缺乏，這導(dǎo)致了工業(yè)大模型在構(gòu)建時難以獲得全面、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給不足，已影響到工業(yè)大模型的性能和應(yīng)用效果，具體表現(xiàn)如下：

● 數(shù)據(jù)治理滯后。大多數(shù)工業(yè)企業(yè)缺乏專門的數(shù)據(jù)管理組織，數(shù)據(jù)管理人力有限，且大部分工作集中在數(shù)據(jù)操作等基礎(chǔ)領(lǐng)域，缺少頂層規(guī)劃、管理的組織架構(gòu)和人員。這種滯后性使得數(shù)據(jù)治理工作難以有效進(jìn)行，進(jìn)而影響到數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。

● 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。這與上面的問題緊密相連。正是由于缺乏對大數(shù)據(jù)資源的整體規(guī)劃和綜合治理，導(dǎo)致一些項目實施中止和失敗，結(jié)果數(shù)據(jù)也爛尾?？此剖菙?shù)據(jù)治理技術(shù)的缺失，本質(zhì)是企業(yè)在大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)、分析應(yīng)用等方面沒有將數(shù)據(jù)質(zhì)量放到重要位置。

● 數(shù)據(jù)安全和合規(guī)性問題。同樣的邏輯線，如果沒有有效的數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)的安全性和合規(guī)性就無法得到保障。這導(dǎo)致企業(yè)在使用數(shù)據(jù)進(jìn)行大模型訓(xùn)練時，面臨法律風(fēng)險和商業(yè)風(fēng)險，影響到企業(yè)的長期發(fā)展。

● 數(shù)據(jù)資源的非競爭性和非排他性。雖然數(shù)據(jù)具有非競爭性和非排他性特征，但在實際應(yīng)用中，如何有效地管理和利用這些數(shù)據(jù)資源，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、安全和合規(guī)性，仍然是一大挑戰(zhàn)。

02 / 數(shù)據(jù)質(zhì)量和多樣性問題

大模型的訓(xùn)練過于依賴互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，而專業(yè)語言數(shù)據(jù)（如書籍、科學(xué)論文等）占比較小，這影響了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性。更困難的是，中文數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容資料中的占比不足2%，且質(zhì)量參差不齊。

03 / 數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)問題

隨著企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)紛紛涌入人工智能大模型賽道，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)成為重要挑戰(zhàn)。公有大模型在企業(yè)級場景下的應(yīng)用存在數(shù)據(jù)安全隱患。

04 / 數(shù)據(jù)開放共享機(jī)制不完善

因為數(shù)據(jù)開放共享機(jī)制不完善，缺少訓(xùn)練大模型的高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)語料庫，限制了高質(zhì)量數(shù)據(jù)資源的有效利用和共享。

05 / 產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模和泛化性不足

產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模和泛化性不足，導(dǎo)致每次更換場景都需要重新訓(xùn)練大模型，成本很高。同時，大模型對數(shù)據(jù)供給的要求極高，如訓(xùn)練GPT-4和Gemini Ultra大概需要4萬億至8萬億個單詞，這對于實際應(yīng)用中的數(shù)據(jù)規(guī)模是巨大挑戰(zhàn)。

02

模型的復(fù)雜性和解釋性

多模態(tài)數(shù)據(jù)建模和可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，是工業(yè)大模型當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)之一。這不僅涉及技術(shù)層面的難題，還包括如何使模型更加透明和易于理解。工業(yè)大模型的復(fù)雜性對其數(shù)據(jù)處理和解釋性產(chǎn)生了顯著影響。

首先，隨著工業(yè)大模型應(yīng)用的復(fù)雜性增加，單一模型已無法滿足所有需求，因此集成學(xué)習(xí)和多模型協(xié)同成為發(fā)展趨勢。也就是說，為了處理更復(fù)雜的任務(wù)和數(shù)據(jù)，需要采用更加復(fù)雜的模型架構(gòu)。

其次，工業(yè)大模型能夠處理龐大的數(shù)據(jù)量，并將復(fù)雜的數(shù)據(jù)翻譯成人類能看懂的語言。這意味著，盡管數(shù)據(jù)處理能力強大，但如何有效地管理和解釋這些數(shù)據(jù)仍然是一個挑戰(zhàn)。特別是在特定領(lǐng)域和任務(wù)中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取和標(biāo)注仍然是一個巨大的難題。同時，大模型的參數(shù)特別多，這帶來了解釋速度的挑戰(zhàn)。

最后，這些因素共同導(dǎo)致了在工業(yè)應(yīng)用中，雖然大模型能夠捕捉更復(fù)雜、更抽象的數(shù)據(jù)模式，提高模型性能，但在實際應(yīng)用中，如何確保模型的可靠性和可解釋性，順暢完成工業(yè)應(yīng)用，仍然是一個難題。

01 / 模型復(fù)雜性問題

在多模態(tài)數(shù)據(jù)建模中，模型的復(fù)雜性對工業(yè)大模型落地的影響主要體現(xiàn)在以下幾個方面。

● 模型性能的提升。模型復(fù)雜度的增加，使大模型能夠捕捉更復(fù)雜、更抽象的數(shù)據(jù)模式，從而提高模型在各種任務(wù)中的性能，更好地理解和處理工業(yè)場景中的復(fù)雜關(guān)系和需求。

● 泛化能力的增強。復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)提供了更豐富的參數(shù)空間，使得模型具有更好的泛化能力。這對于工業(yè)大模型來說尤為重要，因為它們需要能夠在不同的工業(yè)場景中有效工作，而這些場景往往具有高度的多樣性和不確定性。

● 數(shù)據(jù)需求的變化。早期的融合方法表明，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)相對較少時，多模態(tài)學(xué)習(xí)并不占優(yōu)，但當(dāng)數(shù)據(jù)量達(dá)到一定規(guī)模時，多模態(tài)種類豐富性的作用就凸顯出來。這表明，只有運用大量的行業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練和優(yōu)化模型，才能更好提升性能并實現(xiàn)泛化能力。

● 技術(shù)挑戰(zhàn)和成本問題。雖然模型復(fù)雜性的增加有助于提升模型的性能和泛化能力，但也帶來了技術(shù)挑戰(zhàn)和成本問題。例如，集成學(xué)習(xí)和多模型協(xié)同成為工業(yè)大模型發(fā)展的趨勢，這要求更高的計算資源和技術(shù)支持。

同時，不應(yīng)忽略如何有效地管理和利用大量行業(yè)數(shù)據(jù)這一挑戰(zhàn)。另外，可解釋性的機(jī)器學(xué)習(xí)之所以成為問題，是機(jī)器學(xué)習(xí)模型復(fù)雜性導(dǎo)致的。解決這個問題，通常使用剪枝與稀疏約束、參數(shù)量化、降低網(wǎng)絡(luò)寬度和深度、優(yōu)化算法等技術(shù)手段。

02 / 模型解釋性問題

● 用戶理解和信任。解釋性模型能夠幫助用戶理解模型的決策依據(jù)，從而增加對模型的信任度。這是因為，當(dāng)用戶能夠清晰地理解模型是如何作出決策時，他們更傾向于相信模型的輸出是準(zhǔn)確和可靠的。此外，模型的可解釋性還可以提高模型的可信度和可靠性，這對于需要高度精準(zhǔn)性和可解釋性的工業(yè)場景尤為重要。然而，不能忽視大模型存在“幻覺”和無法解釋的問題，這對強調(diào)精準(zhǔn)性和可解釋性的工業(yè)應(yīng)用構(gòu)成了挑戰(zhàn)。對此，研究人員提出了多種解釋方法，如特征歸因、基于擾動的解釋和基于梯度的解釋等，以幫助用戶更好地理解模型的工作機(jī)制。

● 因果關(guān)系的確定。

工業(yè)大模型在解釋性方面確定因果關(guān)系的難點主要如下。

一是模型復(fù)雜性。大模型的復(fù)雜性是導(dǎo)致其難以解釋的一個重要原因。由于深度學(xué)習(xí)和其他高級機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用，模型的結(jié)構(gòu)變得非常復(fù)雜，這使得從模型中提取出可解釋的因果關(guān)系變得困難。

二是數(shù)據(jù)不確定性。由于數(shù)據(jù)本身的不完整或不準(zhǔn)確，可能會影響到因果關(guān)系的準(zhǔn)確推斷。

三是關(guān)聯(lián)關(guān)系與因果關(guān)系的區(qū)分。大模型可能會捕捉到關(guān)聯(lián)關(guān)系，但這些關(guān)聯(lián)并不一定代表真正的因果關(guān)系。如何正確區(qū)分兩者至關(guān)重要，但這一過程在實踐中往往充滿挑戰(zhàn)。

四是泛化性問題。即使能夠從大模型中提取出某些因果關(guān)系，這些關(guān)系也可能不具備良好的泛化性。即對相似的樣本，其解釋可能劇烈變化，導(dǎo)致用戶無法通過看少量樣本解釋得到本質(zhì)的、對其他樣本也適用的原因。

五是反事實推斷的難點。在缺乏反事實數(shù)據(jù)的情況下，進(jìn)行反事實推斷是業(yè)界的難點。這種情況下，如何準(zhǔn)確地預(yù)測假設(shè)改變某個條件會發(fā)生什么，具有極大的挑戰(zhàn)性。六是混雜因素和選擇偏差。在實際應(yīng)用中，如何有效地識別和處理混雜因素、選擇偏差等問題，以減少偏差和誤差，也是確定因果關(guān)系時面臨的一個重要挑戰(zhàn)。

綜上所述，工業(yè)大模型在解釋性方面確定因果關(guān)系的難點，主要集中在模型復(fù)雜性、數(shù)據(jù)不確定性、關(guān)聯(lián)關(guān)系與因果關(guān)系的區(qū)分、泛化性問題、反事實推斷的難點，以及混雜因素和選擇偏差的處理上。

03 / 解釋與精確度的平衡

工業(yè)大模型在解釋性方面，平衡精確度與復(fù)雜性的方法主要體現(xiàn)在：選擇合適的模型復(fù)雜度、采用可解釋性算法、設(shè)計易于解釋的代理模型、知識注入和模型融合、權(quán)衡可解釋性和有效性等。

03

算力成本高

訓(xùn)練一個大型模型，初期的算力成本非常高，尤其是在參數(shù)越高、模型越大的情況下，泛化能力雖然增強，但相應(yīng)的成本也會顯著增加。這對于許多企業(yè)來說，可能是一個重大的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。工業(yè)大模型訓(xùn)練初期算力成本高的技術(shù)挑戰(zhàn)主要包括以下幾個方面。

● 高算力需求。大模型的訓(xùn)練需要巨大的算力支持。例如，動輒幾億的算力投入僅是模型訓(xùn)練階段的需求，而在模型推理應(yīng)用階段，對算力的需求要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于訓(xùn)練階段，算力成本可能達(dá)到百億量級。當(dāng)然，算力成本隨著新技術(shù)的應(yīng)用已進(jìn)入下降通道。

● 硬件成本高昂。大模型訓(xùn)練需要大量的GPU資源。以微軟與英偉達(dá)合作推出的Megatron Turing-NLG（MT-NLG）模型為例，該模型擁有5300億參數(shù)，其訓(xùn)練過程消耗了4480塊A100 GPU，單次訓(xùn)練的成本可達(dá)數(shù)百萬美元。其中，還不包括電費等其他成本，如ChatGPT的初始算力投入成本約為7.59億美元，電費高達(dá)591,864kwh/日。

● 數(shù)據(jù)和算力資源分散。當(dāng)前，我國數(shù)據(jù)開放共享機(jī)制不完善，缺少訓(xùn)練大模型的高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)語料庫。同時，各地、各高校院所紛紛建立智算中心，造成算力資源分散嚴(yán)重。這不僅增加了獲取足夠算力的難度，而且提高了整體的運營成本。

● 技術(shù)瓶頸和優(yōu)化方向。大模型訓(xùn)練是典型的超算應(yīng)用場景，對算力、算法、數(shù)據(jù)三方面技術(shù)均有一定要求。需要專用的高速互聯(lián)計算網(wǎng)絡(luò)、高性能文件存儲和強勁的GPU算力共同完成。此外，大模型對單位實例下的算力密度要求達(dá)到了前所未有的高度，這也使得其對計算平臺的要求發(fā)生了顛覆性的巨大變化。

● 算力資源調(diào)度管理能力。為了降低千億參數(shù)大模型訓(xùn)練成本，需要提升算力資源調(diào)度管理能力。除了直接的硬件成本外，還需要考慮如何高效地管理和調(diào)度這些寶貴資源所付出的成本。

04

行業(yè)知識不足

通用大模型在解決行業(yè)中遇到的復(fù)雜任務(wù)時，往往因為行業(yè)知識、語料不足而難以有效應(yīng)對。

● 行業(yè)知識缺乏：工業(yè)大模型在應(yīng)用于特定行業(yè)時，往往需要具備該行業(yè)的專業(yè)知識。然而，目前很多通用大模型缺乏對應(yīng)行業(yè)的深入知識，這使得它們難以解決行業(yè)中遇到的復(fù)雜任務(wù)。在工業(yè)制造領(lǐng)域，專業(yè)知識的缺乏是關(guān)鍵難點之一。

● 高質(zhì)量語料短缺：對于從頭開始訓(xùn)練的模型來說，高質(zhì)量語料的短缺會在很大程度上限制大模型的發(fā)展。特別是在中文語料方面，由于英文語料庫的占比最大，依賴英語訓(xùn)練的大模型更具有可信性和權(quán)威性，比較而言，中文大模型在語料方面極度不足。

● 數(shù)據(jù)量和質(zhì)量要求：行業(yè)大模型對數(shù)據(jù)的要求更高，不僅需要涵蓋專業(yè)知識，還需要大量的數(shù)據(jù)支持。這些數(shù)據(jù)往往涉及用戶敏感信息，其融合、脫敏等處理也存在一定難度。

● 二次預(yù)訓(xùn)練需求：由于通用大模型在行業(yè)知識和語料方面的不足，它們很難直接應(yīng)用于解決行業(yè)中遇到的復(fù)雜任務(wù)。因此，需要對這些模型進(jìn)行二次預(yù)訓(xùn)練，以適應(yīng)特定行業(yè)的應(yīng)用需求。

● 專屬大模型的挑戰(zhàn)：雖然“專屬大模型”旨在通過積累對應(yīng)行業(yè)和場景的知識，來更好地支撐垂直行業(yè)各式各樣的應(yīng)用與服務(wù)，但這也面臨著如何有效整合和利用行業(yè)知識的挑戰(zhàn)。

05

應(yīng)用場景受限

盡管工業(yè)大模型在生產(chǎn)制造、研發(fā)設(shè)計和經(jīng)營管理等場景中有著廣泛的應(yīng)用潛力，但在工藝設(shè)計等具體應(yīng)用層面仍存在“硬骨頭”。

01 / 場景適應(yīng)性問題

● 首先是數(shù)據(jù)和模型質(zhì)量問題。包括如何解決數(shù)據(jù)標(biāo)注效率、跨域?qū)W習(xí)，以及數(shù)據(jù)管理等問題，以訓(xùn)練出更具泛化性、魯棒性（即系統(tǒng)或算法在面對各種隨機(jī)噪聲、異常情況和攻擊等干擾時的抗干擾能力）和場景適應(yīng)性的模型。

● 其次是應(yīng)用成本挑戰(zhàn)。目前，定制化千億參數(shù)通用大模型的成本難以被客戶接受，算力成本仍然高居不下，訓(xùn)練卡價格仍在上升。未來考慮到LLM不斷升級，訓(xùn)練推理成本或?qū)⒊掷m(xù)上行。

● 再次是模型應(yīng)用的可靠性。工業(yè)領(lǐng)域，尤其是生產(chǎn)制造流程，最重視安全、可靠和穩(wěn)定。這就對人工智能模型，包括大模型提出了更高的要求。因此，保障應(yīng)用的可靠性成為了一個核心需求。同時，高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給不足成為最大挑戰(zhàn)。

● 然后是自動化和自適應(yīng)性不足。未來的工業(yè)大模型將越來越注重自動化和自適應(yīng)性。工業(yè)系統(tǒng)需要能夠自動調(diào)整和優(yōu)化模型參數(shù)、數(shù)據(jù)處理流程，以及模型的部署和推理策略。然而，目前這一領(lǐng)域的技術(shù)和實踐還處于初級階段。

● 最后是技術(shù)與應(yīng)用場景間的鴻溝。AI大模型的落地關(guān)鍵，是解決技術(shù)與應(yīng)用場景間的鴻溝。這涉及如何使大模型更好地適應(yīng)特定的工業(yè)應(yīng)用場景，以及如何克服不同模型和算力平臺特性的差異帶來的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。另外，在高精度要求行業(yè)中，應(yīng)用場景適應(yīng)性問題難度更大。

02 / 工藝設(shè)計適應(yīng)性問題

數(shù)據(jù)問題：尤其是工藝數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，直接影響到模型的訓(xùn)練效果和應(yīng)用性能。

專業(yè)知識缺乏：盡管大模型技術(shù)具有強大的表征、泛化和自適應(yīng)能力，但在特定的工業(yè)應(yīng)用場景中，專業(yè)知識的缺乏仍然是一個關(guān)鍵難點。

模型適應(yīng)性問題：隨著感知環(huán)境和應(yīng)用場景的變化，模型的訓(xùn)練和調(diào)整變得越來越困難。如何使大模型能夠更好地適應(yīng)不同的工業(yè)場景，成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界面臨的共同課題。

技術(shù)與場景應(yīng)用的適配性問題：從應(yīng)用落地角度出發(fā)，解決前沿技術(shù)與真實應(yīng)用場景之間的鴻溝是大模型落地的關(guān)鍵，包括如何全方位匹配應(yīng)用落地時的要求，以確保技術(shù)的有效性和實用性。

多模型協(xié)同與集成學(xué)習(xí)的需求：隨著工業(yè)大模型應(yīng)用的復(fù)雜性增加，單一模型不可能滿足所有需求。因此，集成學(xué)習(xí)和多模型協(xié)同成為發(fā)展的趨勢。

模型設(shè)計和調(diào)試的難度：設(shè)計和實現(xiàn)適合特定任務(wù)的模型結(jié)構(gòu)，需要深入的專業(yè)知識和經(jīng)驗。同時，調(diào)試模型中的錯誤或性能問題也是一項復(fù)雜的任務(wù)。

06

成本和技術(shù)壁壘

訓(xùn)練大模型的成本和技術(shù)壁壘較高，需要尋求業(yè)內(nèi)合作，使用相應(yīng)的技術(shù)與能力。這對于中小企業(yè)來說，會是難以逾越的障礙。

01 / 成本問題

工業(yè)大模型的應(yīng)用成本較高，至少在百萬級起步，甚至可能達(dá)到上千萬。對于企業(yè)而言，引入和維護(hù)大模型需要大量的資金投入。

02 / 人才問題

工業(yè)大模型的應(yīng)用不僅需要大量的資金投入，還需要專業(yè)的人才支持。技術(shù)研發(fā)、算力資源投入、數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注，以及市場推廣與商業(yè)化擴(kuò)展等方面都需要專業(yè)的人才進(jìn)行操作和管理。同時，隨著AI技術(shù)的發(fā)展，對人力資源的需求也在不斷擴(kuò)大，這進(jìn)一步增加了企業(yè)的負(fù)擔(dān)。工業(yè)大模型應(yīng)用中，人力成本高的原因主要包括以下幾點。

人才需求增加。隨著大模型技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，企業(yè)需要吸納大量的人工智能領(lǐng)域人才，如機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、領(lǐng)域?qū)＜业?，這些崗位的薪酬相對較高，從而推高了整體的人力成本。

技術(shù)門檻高。企業(yè)自身開發(fā)大模型的難度很大，不僅訓(xùn)練成本、存算成本過高，而且開發(fā)工具與社區(qū)支持也不足，這導(dǎo)致企業(yè)在應(yīng)用大模型時面臨較高的技術(shù)門檻和成本壓力。

數(shù)據(jù)處理需求大。中文大模型的成本高，一個主要原因就是中文數(shù)據(jù)量和質(zhì)量與英文存在差距，訓(xùn)練中文大模型需要采集和處理更多的中文語言數(shù)據(jù)。此外，算法開發(fā)、測試、迭代、產(chǎn)品化等都需要大量技術(shù)人才的支持，進(jìn)一步增加了人力成本。

極度依賴硬件資源。GPU作為訓(xùn)練模型與加速推理的關(guān)鍵算力硬件，其成本也是影響人力成本的一個重要因素。

03 / 技術(shù)壁壘

數(shù)據(jù)處理難題：在工業(yè)大模型應(yīng)用中，數(shù)據(jù)獲取與處理是一個重要的挑戰(zhàn)。例如，從中國科學(xué)院文獻(xiàn)情報中心獲取的千萬級PDF論文數(shù)據(jù)解析就非常困難。

模型應(yīng)用可靠性：工業(yè)領(lǐng)域尤其是生產(chǎn)制造流程，對安全、可靠和穩(wěn)定性的要求極高。這對人工智能模型，包括大模型提出了更高的要求。

應(yīng)用成本挑戰(zhàn)：從大模型驅(qū)動的AI應(yīng)用方面來看，應(yīng)用成本需要大幅度降低。目前定制化的大模型應(yīng)用成本較高，這是企業(yè)面臨的一個重要挑戰(zhàn)。

芯片和分布式訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施軟件的技術(shù)壁壘：雖然大模型這項技術(shù)本身的技術(shù)壁壘并不算高，但是芯片和穩(wěn)定的分布式訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施軟件技術(shù)壁壘卻很高。

算力基礎(chǔ)設(shè)施的挑戰(zhàn)：大模型部署技術(shù)難點大，參數(shù)量太大，一般的顯卡無法滿足需求。

產(chǎn)業(yè)突破的挑戰(zhàn)：大模型的難點不僅僅在于技術(shù)追趕，更重要的是如何在產(chǎn)業(yè)場景中落地應(yīng)用，創(chuàng)造實際價值。

數(shù)據(jù)和模型質(zhì)量問題：工業(yè)AI在數(shù)據(jù)和模型質(zhì)量方面的問題，會對大模型的工業(yè)應(yīng)用構(gòu)成不小的挑戰(zhàn)。

技術(shù)和商業(yè)落地的雙重挑戰(zhàn)：企業(yè)很難真正把大模型做得面面俱到，因為每一項業(yè)務(wù)都有其專業(yè)性。關(guān)鍵是要考慮如何盡快形成自己的技術(shù)壁壘，并成功商業(yè)落地。

盡管存在諸多挑戰(zhàn)，但通過應(yīng)用工業(yè)大模型可以大幅提升生產(chǎn)效率、節(jié)約研發(fā)成本、優(yōu)化資源配置已是業(yè)界共識。因此，工業(yè)大模型應(yīng)用被視為推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要手段。

未來，工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)將朝著定制化、邊緣計算、產(chǎn)業(yè)協(xié)作等方向發(fā)展。這意味著未來的工業(yè)大模型將更加注重滿足特定行業(yè)或應(yīng)用場景的需求，同時也將更加注重與產(chǎn)業(yè)的深度融合和協(xié)作。