探索工业大模型的奥秘：2024年中国工业大模型行业发展研究报告免费下载

前言

这篇研报探讨了中国工业大模型行业的发展现状、市场格局、面临的挑战及未来发展趋势。核心观点如下：

• 工业大模型正处于萌芽阶段，具有不可解释性和幻觉不可消除等特征。

• 工业大模型与工业互联网平台玩家重合度高，市场产品和服务形式尚在探索中。

• 大模型落地工业的探索聚焦于偏运营的、具有一定容错能力的场景。

• 工业大模型的成长路径可能借鉴工业互联网平台，但也面临诸多不确定性。

• 大模型落地工业的主要挑战包括模型、数据、应用和商业变现等方面。

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1、背景篇

大模型落地工业具有可行性

• AI本质：由一系列参数化的数学函数组成的计算系统，本质是概率模型。

• 大模型能力获取：通过预训练、微调、正向反馈和强化学习获取能力。

• 工业大模型可行性：工业互联网等工作已让部分工业企业具备数据积累和资产沉淀，大模型落地工业成为可能。

2、市场篇

玩家纷纷涌现，但产品和服务形式尚在摸索中

• 主要玩家类型：互联网大厂、ICT企业、AI厂商、传统软件厂商、数据及物联网厂商、制造业大厂、机器人厂商、安全厂商。

• 市场切入点：各厂商锚定自身优势点，围绕具体应用场景摸索大模型在工业的落地性。

• 产业链及图谱：上游服务方集中，中游市场参与玩家众多，下游市场需求广阔但尚处于探索阶段。

工业大模型的产业价值流转情况

• 上游：服务方整体集中，头部效应明显。

• 中游：市场参与玩家众多，结合行业know how/数据积累进行基础大模型微调、RAG是主要服务思路。

• 下游：市场需求广阔，但尚处于探索阶段。

工业大模型玩家将如何挣钱

• 定制化的综合解决方案：当前核心收费模式。

• 其他收费方式：API调用、智能体调用及分发抽佣等尚在积累阶段。

• 未来可能性：大模型能力的进化带来诸多可能的变现方式。

3、思考篇

模型能力进化带来不确定，合作利大于弊

• 竞争要素：基础能力、模型能力、模型应用是主要竞争点，短期看技术优势，长期看模型应用深度。

• 大小模型关系：大小模型并存且协同融合赋能工业应用。

• 服务走向平台化：大模型落地工业的服务平台化特征开始显现。

• 数据拉通的影响：产业数据拉通助力工业大模型能力进化，对大模型落地工业的广度、深度都有裨益。

4、专家篇

一线企业专家的项目实践经验分享及前瞻的思考

• 卡奥斯：强调降低客户使用大模型的成本，提供一体机产品，推动行业智能化。

• 格创东智：面临数据问题和ROI问题，认为大模型将不断进化，深入核心生产制造环节。

• 天融信：大模型在安全服务中的应用，强调减少幻觉工作，提出垂域安全模型。

• 中移上研：数据拉通对大模型落地工业的影响，强调数据资产化和安全防护。

• 上海电力设计院有限公司：大模型在生产经营过程中的应用，强调数据安全和隐私保护。

• 通答AI：大模型在工业领域的应用方向，强调与小模型融合和隐形资产的沉淀。

• 智谱：大模型在工业领域的应用思考，强调任务或模型角度和生产流程环节的融合。

本研报详细分析了中国工业大模型行业的发展现状、市场格局、面临的挑战及未来发展趋势。工业大模型正处于萌芽阶段，具有不可解释性和幻觉不可消除等特征。

市场产品和服务形式尚在探索中，主要玩家类型多样，产业链及图谱显示上游服务方集中，中游市场参与玩家众多，下游市场需求广阔但尚处于探索阶段。

大模型落地工业的主要挑战包括模型、数据、应用和商业变现等方面。未来，大模型能力的进化和合作将带来诸多可能的变现方式。
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