本文来自微信公众号“IOT视点”。
近几年，工业数字化转型是当前工业发展的重要趋势，随着人工智能技术的不断发展，大模型的应用场景和效果也将不断得到拓展和提升，而大模型作为一种具有强大预测和决策能力的模型，能够为工业数字化转型提供有力支持。
拥有自主自研的工业大模型是首要核心，其可以为工业发展带来更优的生产规划、高效的流程监测与耗材计算、控制成本、员工培训等优势，通过大模型的应用，不仅可以为单一企业带来发展机会，更为整个产业链条的循环发展增强韧性。
工业数字化转型的迫切性
工业企业是国民经济的重要支柱，也是社会进步的重要推动力，随着科技的发展和市场的变化，工业企业面临着前所未有的机遇和挑战。
数字化技术的发展为工业企业提供了提高效率、降低成本、增强竞争力、创造新价值的可能性；数字化技术的普及也给工业企业带来了激烈的市场竞争、客户需求变化、技术更新换代等压力。如何在这样的环境中实现工业企业的数字化转型，成为了许多企业家和管理者关注的问题。
工业企业的数字化转型不仅仅是引入一些新设备、新软件或新平台，而是要从战略层面出发，构建以数据为核心、以智能为驱动、以互联为基础、以创新为目标的数字化生态系统，这也是个工业企业需要探索和实践的未来方向。
·数字化转型是顺应时代发展的必然选择。随着信息化与工业化的深度融合，以及数字化技术的不断发展，工业企业面临着前所未有的机遇和挑战。数字化技术的发展为工业企业提供了提高效率、降低成本、增强竞争力、创造新价值的可能性。工业企业如果不及时进行数字化转型，就可能失去市场竞争力，甚至面临被淘汰的风险。
·数字化转型是提升自身核心竞争力的必要手段。在数字化时代，工业企业需要利用数字化技术和方法，对产品、服务、流程、组织、文化等进行全面的创新和优化，以适应和引领市场变化。通过数字化转型，企业可以构建以数据为核心、以智能为驱动、以互联为基础、以创新为目标的数字化生态系统，从而提升自身的核心竞争力和可持续发展能力。
·数字化转型也是响应国家政策、推动经济稳中求进的必要举措。近年来，国家已经连续多年将“数字经济”写入政府工作报告，强调数字化转型的重要性。同时，政策也为企业提供了支持和引导，鼓励企业加大数字化转型的投入力度，推动工业经济的高质量发展。
可以说，工业数字化转型的迫切性体现在多个方面，企业要肯定成绩、查找问题，锚定智能制造主攻方向，在数据价值化上下真功夫，把数字化转型升级做实、做深、做优，推进新型工业化。及时抓住数字化转型的机遇，通过技术创新和模式创新，提升自身的竞争力和可持续发展能力。
大模型的探索与发展
大模型指的是具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。其设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各个领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。
60多年前就有人工智能的研究，直到2016年阿尔法战胜围棋高手，发现人类下棋下不过计算机了，迎来了人工智能爆发式的发展，随后ChatGPT在全球范围内引发了海啸般的狂潮，从一个基础大模型到，ChatGPT4，参数已经增加了一万倍。随着计算能力的提升和大数据的普及，大模型的研究和应用得到了快速发展。越来越多的学者和企业开始探索大模型在各个领域的应用，以推动人工智能技术的进一步发展。
在大模型的探索过程中，研究者们不断尝试使用更复杂的网络结构、更先进的优化算法和更大规模的数据集来训练模型，以提高模型的性能和泛化能力。同时，随着技术的不断进步，大模型的训练和推理成本也在不断降低，使得大模型在更多领域得到应用。
大模型的发展也带来了许多革命性的变化。它推动了弱人工智能向通用人工智能的跃升，使得人工智能系统能够处理更加复杂和多样化的任务。此外，大模型还推动了生产力的跃升，从传统的算力向机器智力转变，为各行各业带来了巨大的创新和价值。
然而，大模型的发展也面临着一些挑战和问题。例如，如何设计更有效的网络结构、如何优化模型的训练过程、如何降低模型的推理成本等。这些问题需要研究者们不断探索和创新，以推动大模型的进一步发展。
大模型带给工业数字化转型的惊喜
当下，我国有200个左右的大模型。一些大模型的单位，都瞄准了做工业，比如说百度要跟吉利合作做智能客服，跟国家电网合作，做分布式电网调度，百度还做ＭＬＡ疫苗序列有效分析。可以预见的事，大模型的出现会工业上的数字化转型和高质量发展带来很好的技术支撑。
首先，大模型具有海量的数据基础和先进的算法，具有强大的数据处理和分析能力，能够处理海量的工业数据并从中提取有价值的信息。可以实现对工业数据的深度挖掘和分析，能够帮助企业发现生产过程中的瓶颈和问题，为工业决策提供有力的数据支持。
其次，大模型可以应用于工业生产的各个环节，提高生产效率和质量。例如，在生产规划方面，大模型可以根据历史数据和实时数据，预测未来的生产需求和生产能力，从而制定更加科学的生产计划。在流程监测方面，大模型可以实时监测生产过程中的各项指标，及时发现异常并进行处理，确保生产过程的稳定和安全。在耗材计算方面，大模型可以精准计算各种耗材的消耗量和更换周期，降低生产成本。
再者，大模型具有跨行业、跨场景的通用智能程度，可以实现预训练后的自主闭环优化。这意味着大模型不仅可以在特定行业或场景中发挥作用，还可以在不同行业和场景之间进行迁移和应用，实现更广泛的智能化改造。传统的工业AI存在成本高、落地门槛高等问题，而大模型的通用性和智能性为工业AI的发展提供了新的可能。通过大模型的应用，工业AI可以更加高效地解决工业领域中的复杂问题，推动工业智能化的进程。
此外，大模型还可以应用于员工培训、质量控制等方面，通过智能化的手段提高员工的工作效率和质量，降低人为因素的干扰。
因此，大模型在工业数字化转型中发挥了重要作用，它带来了生产效率的提升、工业智能化的加速以及工业与数智的深度融合等惊喜，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，大模型将为工业领域带来更多的创新和价值。
