本文来自微信公众号“新工业网”，作者：天津光电聚能通信股份有限公司/李长宇。
1引言
工业元宇宙是新一代数字技术的重要组成部分，被视为实现工业生产数字化转型和智能化提升的关键途径，通过构建基于大模型和Web3.0的工业元宇宙智能制造平台，可以实现对工业生产的全流程、全方位、全维度的数字化管理，提高工业生产的效率、质量、安全和可持续性，增强我国工业领域的国际竞争力和影响力。
2主要研究内容
2.1面向智能制造的Web 3.0新型体系架构
研究基于区块链的身份管理、资产确权、资产流通、权益激励、安全监管等核心技术的内在逻辑关系，构建高效率、高可用、强安全、可监管、可扩展的Web 3.0体系架构与前沿技术群，研发相应的原型系统并在智能制造领域开展应用验证，提供员工身份注册、数据分析与优化、智能控制、系统集成等智能制造服务。
重点研究内容包括基于区块链技术的Web 3.0新型体系架构及前沿技术群和Web 3.0原型系统研发与应用验证。
2.2工业智能制造全过程“大模型+”技术体系
面向工业智能制造全生命周期，设计并构建以AI大模型为中心的工业控制体系。在设计环节引入AI大模型以提高自主设计、决策和任务执行的能力。充分发掘大模型代理的零样本和小样本学习能力，从自然语言描述中匹配制造任务和工艺参数，实现任务设计和执行的无缝衔接。在质量监控方面，基于因果科学和干预算法构建增强型因果知识图，以准确定位质量异常。借助因果知识图作为外部知识对大模型进行微调，强化质量缺陷和影响因素之间的因果关系。突破工业智造中感知、学习和交互的瓶颈，为全流程提供可信指导和决策支持，形成高度智能化的“大模型+”技术体系。
2.3工业元宇宙智能制造平台研发
结合工业智造的新型数字化转型，利用VR技术、Web3.0等数智化途径，实现传统工业制造的全方位升级。引入大模型技术体系，以实现对工业智能生产的深度集成与大规模融合计算，让大模型实现工业生产仿真，并通过虚拟仿真能力，产生优化现实工业生产的决策，推动工业智造的进一步提高。同时，采用深度自学习技术，赋予平台自我学习和自我优化的能力，以便更准确地预测和响应工业安全和工业生产的各种情况。
3研究方法和工艺技术路线
3.1面向智能制造的Web 3.0新型体系架构
通过模块化分层机制研究Web 3.0前沿技术内在联系，对分布式数字身份管理机制、数字资产流通机制、权益激励机制及资产安全监管模型进行模块化构建，形成结构清晰、关联紧密、逻辑自洽的Web 3.0新型体系架构与前沿技术群；对Web 3.0智能制造应用领域服务进行细粒度需求划分、服务流程分析，研发Web 3.0原型系统并在智能制造领域开展应用验证。采用的研究方案如下：
1）基于区块链的Web 3.0新型体系架构及前沿技术群
基于低耦合高聚合原则，研究数字身份管理—数字资产流通—资产安全管控等前沿技术间的内在逻辑关系，模块化Web 3.0新型体系架构，提出Web 3.0新型体系架构模块划分机制，定义统一的模块封装方法，建立模块的层次结构及调用关系，定义接口的调用标准，实现各子系统或各功能模块间的互操作。
Web 3.0新型体系架构包含分布式身份管理、资产流通、权益激励和安全防护等基本功能模块，将扩展功能以微服务的方式进行即插即用的热部署，支持更丰富、个性化的功能扩展；Web 3.0新型体系架构具有并发处理能力，通过合理使用缓存机制和分布式数据存储提高数据读写性能，建立有效的监测和调优机制，实现较高的响应速度和资源利用率。融合可信评估技术，从技术先进可靠、数据安全可控、应用稳定可靠等维度来分析和评估Web 3.0新型体系架构及前沿技术群的安全性和可信性，建立Web 3.0新型体系架构。
2）Web 3.0原型系统研发与应用验证
针对Web 3.0原型系统在智能制造领域的应用需求，在基于其他课题所提出的关键技术上建立完善的Web 3.0新型体系架构。以Web 3.0作为存储、流通、验证、确权、激励等核心功能的基础平台，结合各类隐私保护、攻击检测与监管等安全防御技术，设计工业园区、数据分析与优化、智能控制、系统集成等各类工业生产的支撑技术模块，最终打造可持续健康发展的Web 3.0工业生产可信系统平台，营造个性化的新型智能制造环境。
在Web 3.0基础平台上进行定制开发的过程中，通过API接口实现数据链上化、智能合约编写、资产流通、身份验证以及数字资产交易等关键环节。信息模块将担任数据中介的角色，实现用户身份的分布式创建和认证，并对用户信息数据进行抓取和合法性筛选等。交互模块和智能模块针对服务需求进行数据处理和运算，并通过API接口促成链上内容与链下用户的可视化交互。原型系统具体构造如图3所示：
a、API接口：连通Web 3.0新型体系架构的基础层、用户层、数字资产层和激励层，并接入智能制造系统日常运作产生的数据日志和各类交易、创作、生产等相关流转数据。将开发者构造的服务规则（智能合约脚本）上链并自动化执行。
b、服务支撑建设：为满足智能制造服务的生产规划、质量评估、可信交易等功能，提供从服务研发、服务发布、服务运行全链路的基础支撑。交互模块为开发者提供页面框架和分布式跨平台通用框架，为用户提供表单处理功能和实时数据流功能，满足链上链下的数据交互需求（资产流通、创作上链、链上交易等功能），并为智能制造过程提供实时可信的通信功能。信息模块接通用户层的去中心化多重身份验证，实现去中心化的分布式验证，读取园区工厂信息，并依据园区历史数据构建相应的工业产业链。智能模块可筛选数据内容，并结合人工智能模型实现管理人员/员工偏好分析、技术产品推荐等功能，从而实现精确、可靠的智慧推送服务，实现智能制造领域的各类需求。
c、服务建设：依托服务支撑的各类技术，为用户提供完善的生产规划、可信交易、质量评估、智能控制等，实现线上线下创作内容可追溯、可确权、可流通且可信度有保证，营造个性化、强智能、深度文化体验的工业生产环境。
d、客户端：将服务部署到移动端和PC端，实现跨平台的数据展示，实现服务和管理的便利性。
3.2工业智能制造全过程“大模型+”技术体系
依托工业元宇宙安全保障体系，构建以AI大模型为中心的工业控制体系，围绕工业智能制造全生命周期，实现与人类及其所处环境进行的以目标为导向的交互，突破制造场景中各个环节的感知、学习和交互的能力瓶颈。采用的研究方案如下：
1）大模型赋能的产品自主研发机制
在研发设计环节，引入AI大模型进行产品的自主设计、决策和任务执行。首先利用大模型代理的零样本和小样本学习能力，从自然语言描述中提取特定的制造任务及其相关的工艺参数；然后，大模型根据确定的制造任务设置制造场景，选择合适的终端执行器，按照指示完成相应的制造任务。基于大模型的few-shot和CoT提示，将任务程序转换为代理提示机制，促成代理、任务设计和执行能力三者的无缝集成。采用自上而下和自下而上的双重提示技术来激活大模型代理，自上而下的策略将复杂的任务分解为更简单的子任务，自下而上的策略则通过增量添加细节和约束来细化提示。这种双重方法允许根据复杂的制造细节制定和完善提示策略。
2）因果知识指导的大模型质量监控方法
在质量监控环节，过程内部和过程之间存在多种类型的质量缺陷和影响因素，因此，强化质量缺陷和影响因素之间的模糊因果数据是准确定位质量异常的关键所在。为了使大模型更可靠地遵循指令以适应复杂的因果推理，拟基于因果知识图对大模型进行微调。首先从产品缺陷调查表、产品质量检验、维修报告中提取质量问题与影响因素的因果关联对，基于因果科学和干预算法来消除伪相关因素，构建出一个增强型的因果知识图。然后根据因果知识图谱中的实体和关系构建一个质量相关的提示数据集（包含多轮对话的输入和输出），将其作为额外的语料，对开源的LLM基础模型进行微调，最终得到一个因果知识图指导后的大模型，能够根据输入的质量缺陷描述，利用因果知识图中的因果关系，生成合理且可靠的回应。
3）AI大模型工业过程控制架构
结合以上两方面研究内容，构建一个以AI大模型为核心的工业控制体系架构。通过引入AI大模型进行产品设计与决策，并利用其在质量监控与异常处理方面的优势，实现与人类及其所处环境的目标导向交互。
该工业控制体系旨在突破制造场景中各个环节的感知、学习和交互的能力瓶颈，从而实现工业智能制造在效率和质量方面的智能化提升。
AI大模型可以为工业智能制造全流程提供可信指导和决策支持，形成“大模型+”技术体系。
3.3工业元宇宙智能制造平台研发
1)智慧园区安全平台研发
通过大模型系统的应用，实现智慧园区安全管理的全流程智能化，依托设计完整的大模型，实现全体系信息互联互通和智能化决策，从而提升工业园区管理的效率和质量。智慧园区是一个涉及多种技术、应用于多个领域、服务于多个对象的多维立体的综合系统。
针对每一场景的应用环节，使用上述大模型技术体系，优化生产管理活动，产生辅助决策，达到提高全生命周期效率的效果。具体实施效果如下：
a、提升园区安全管理水平：通过实时监控及时发现和处理各种安全事件，这不仅能有效减少安全事故的发生，还能提高安全的整体管理水平。
b、降低维护运营成本：传统的安全管理系统需要大量的人力物力投入，包括安保人员的巡逻、设备的定期维护等。而智慧大模型系统通过集成化、智能化的管理方式，可以大幅降低这些成本。
c、增强安全防范能力：智慧大模型系统通过大数据分析、人工智能等先进技术，可以对厂区的安全状况进行深度挖掘和预测。不仅可以帮助企业提前掌握潜在的安全隐患，还能为企业的安全管理提供决策支持，从而进一步提升安全防范能力。
2）工业产线智能制造平台研发
通过大模型系统的应用，实现工业元宇宙智能制造平台的全流程智能化，依托设计完整的工业大模型，实现全体系信息互联互通和智能化决策，从而提升工业制造的效率和质量。通过设计可信的外部接口对接市场数据、生产数据、销售数据和售后数据，完成各环节的智能化过程；通过设计工业大模型结构，牵引和驱动高层决策对底层数据的主动抓取；通过设计去中心化的决策系统，完成全流程的智能化决策。
工业元宇宙智能制造平台涵盖工业活动的四大生命流程：研发设计、生产制造、营销销售、售后服务。
针对每一流程环节，使用上述大模型技术体系，优化工业生产活动，产生辅助决策，达到提高全生命周期效率的效果。具体实施方式如下：
a、研发设计环节：核心是创新和设计，包括了从产品概念、设计、原型测试到产品开发的所有步骤，包括市场调研、产品设计、原型测试。
b、生产制造环节：核心是生产和质量控制，包括了从供应链管理、生产流程控制到产品质量检测的所有步骤。
c、营销销售环节：核心是销售和市场推广，包括了从市场策略制定、产品推广到销售服务的所有步骤。
d、售后服务环节：核心是客户服务和产品维护，包括了从售后支持、产品维修到客户反馈的所有步骤。
4结论
通过构建面向智能制造的Web 3.0新型体系架构，形成工业智能制造全过程“大模型+”技术体系，完成web3.0安全产品、工业园区虚拟仿真系统组件、工业安全攻击和防护系统、元宇宙场景演示系统和工业智能控制平台等系列产品开发，最终实现一套工业元宇宙智能制造平台。
