未来随着AI大模型向多模态方向进化发展，还可能实现语音、视频等层面的交互，甚至是设备与环境之间的交互，届时将打破工业机器人的应用边界，让其走进更多的工业场景。
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。
为了确保大模型能够充分发挥其效用，必须将其与适宜的终端设备进行整合，犹如大脑与手脚的协同工作。
应用工业大模型可以大幅提升生产效率、节约研发成本、优化资源配置，但就目前发展来看，工业大模型要落地，扔面临数据质量和可靠性、模型的复杂性和解释性、算力成本高、行业知识不足、应用场景受限、成本和几乎壁垒等诸多难题。
数据质量和隐私问题也是大模型商业化过程中不可忽视的难题。在收集、存储和处理海量数据的过程中，必须建立健全的数据安全体系，确保用户隐私得到充分保护。
IDC预计，全球AI计算市场规模将从2022年的195亿美元增长到2026年的346.6亿美元，其中GenAI计算市场规模将从2022年的8.2亿美元增长到2026年的109.9亿美元。
