发布日期：2025/5/19     来源：光泰产业计量工程研究

随着全球制造业向智能化转型加速，工业大模型作为人工智能技术的集大成者，正逐步成为推动智能制造发展的核心驱动力。中国电子技术标准化研究院联合多家企业编制了《面向智能制造的工业大模型标准化研究报告》，系统梳理了工业大模型的技术框架、应用场景及标准化挑战，揭示了这一技术如何重塑智能制造的未来。本文基于报告内容，总结出工业大模型的发展现状、核心挑战及未来趋势，并提出观点性建议。

国际竞争格局加剧了标准制定紧迫性。美国NIST通过《关键和新兴技术国家标准战略》抢占话语权，欧盟《人工智能法案》则强调伦理合规。若中国不能主导工业大模型标准体系，可能在未来全球产业链分工中陷入被动。

工业大模型的标准化挑战集中体现在三方面。一是场景碎片化。制造业涵盖41个工业大类、666个小类，不同行业的数据格式、设备协议差异显著。例如，钢铁行业需处理高温传感器数据，而生物医药依赖基因序列分析，单一标准难以适配。二是技术黑箱化。大模型的复杂架构导致可解释性不足。例如，某汽车工厂曾因模型误判生产线异常而停机，事后发现源于训练数据噪声未被有效过滤。三是数据治理难题。工业数据质量参差不齐，约30%的企业因数据标注成本过高放弃模型优化。此外，隐私泄露风险（如工艺参数被逆向破解）阻碍跨企业数据共享。

构建面向智能制造的工业大模型的标准体系。一是基础设施层。主要规范算力、传感、网络、装备、基础设施/资源管理与调度等技术要求，为工业大模型产业发展构建基础设施底座。二是技术支撑层。主要规范工业数据处理、工业知识获取、混合专家模型（MoE）训练、工业大模型微调、工业大模型模型部署与更新、工业大模型验证等技术要求。三是集成与服务层。主要规范知识检索与增强、基于工业大模型的智能装备、工业智能体编排、专家模型集成、装备/应用集成、平台与接口、模型服务等相关技术要求。四是应用场景层。围绕工业大模型的生命周期，主要规范研发设计、生产制造、质量管控、供应链、营销、售后服务、企业管理等相关技术要求。

工业大模型不仅是技术革命，更是制造业范式的重构，其标准化进程将决定各国在智能制造赛道上的竞合位势。随着工业大模型与数字孪生、量子计算的深度融合，制造业将迎来“超智能生产”时代，模型自主迭代周期缩短至小时级，生产线可实时重构拓扑结构，产品良率逼近理论极限。要实现这一愿景，需以标准为锚点，构建“技术研发-场景验证-标准输出-产业推广”的闭环体系，让工业大模型真正成为智能制造跃迁升级的引擎。