1、1 1 工业大模型白皮书（工业大模型白皮书（20252025 年）年）总 策 划：蔡茂林 主持编写单位：北京航空航天大学蚂蚁工场联合编写单位：江苏省高等学校教育信息化研究会撰写团队：仝晓萌 宁方伟 宗意凯 牛 帅 李子瑞 赵旭文 曲虹全 刘青华 李云峰 王东泽 内容审定：张一春 孙万军 发布日期：2025 年 3 月 发布平台： 2 序言 PREFACE 工业大模型作为新一代人工智能技术与工业场景深度融合的结晶，正以前所未有的速度重构制造业的智能化体系。随着第四次工业革命的推进，工业大模型凭借其卓越的数据处理能力、出众的跨模态融合特性以及高效的智能决策效能，日益成为推动工业智改数转的核心驱动力

2、。然而，尚处于初级发展阶段的工业大模型，仍面临工业数据多模态复杂性、模型可解释性不足以及应用成本较高等挑战。为此，行业迫切需要系统性的解决方案，以促进工业大模型技术的有效落地与广泛应用。本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答：工业大模型与通用大模型有何不同？工业大模型的技术体系与关键技术何在？工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些？我国和全球工业大模型的产业生态如何？针对上述问题，本书从多维度展开探讨：聚焦创新聚焦创新：深度剖析工业大模型关键技术与产业机遇。以案为鉴以案为鉴：解析高端装备、智能制造等领域的应用需求。立足实践立足实践：详尽介绍工业大模型应用开发的实施路径

3、。前瞻布局前瞻布局：勾勒工业大模型标准化、生态化发展路径。本书由北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院蔡茂林教授总策划并担任主编，撰写工作主要由博士团队承担，最后由仝晓萌副教授统稿完成。在本书的编写过程中，得到了北京航空航天大学、深圳蚂蚁工场科技有限公司、北京蚂蚁工场智造科技有限公司等单位及众多专家学者的大力支持与帮助，并参考了大量相关文献，在此谨致以最诚挚的感谢。我们衷心希望，本书能够为我国工业智改数转注入全新动能，成为高等学校新工科及人工智能相关教学的有力支持，更期望它能为全球制造业迈向更高效、更绿色的新纪元贡献智慧与力量。3 目录目录 1 工业大模型综述工业大模型综述.8 1.1 工业

4、大模型的核心术语界定.8 1.1.1 工业大模型.9 1.1.2 工业任务/行业模型适配.10 1.1.3 工业数据制备.10 1.1.4 工业基座模型训练.10 1.1.5 工业场景交互应用.11 1.2 工业大模型的特点.11 1.2.1 数据维度.11 1.2.2 模型架构.12 1.2.3 应用范式.13 1.3 工业大模型的分类体系.13 1.3.1 基于技术架构的分类体系.14 1.3.2 基于应用场景的分类体系.15 1.3.3 基于数据模态的分类体系.15 1.3.4 基于功能定位的分类体系.16 1.3.5 分类体系的交叉与融合.16 1.4 与传统模型的对比分析.17 1.

5、4.1 数据治理维度对比.17 1.4.2 模型能力维度对比.17 1.4.3 应用范式维度对比.18 1.4.4 实施成本维度对比.18 1.4.5 技术挑战对比.19 2 工业大模型技术工业大模型技术.20 2.1 工业大模型技术体系概览.20 2.1.1 工业大模型技术体系架构.20 2.1.2 工业大模型的关键组件.29 2.1.3 工业大模型的技术标准.31 4 2.2 工业大模型开发关键技术.33 2.2.1 数据采集与处理.33 2.2.2 大规模预训练技术.34 2.2.3 模型微调与优化.35 2.2.4 模型部署与运维.36 2.2.5 模型安全.36 2.2.6 模型评估

6、.37 2.3 工业大模型应用关键技术.38 2.3.1 提示词工程.38 2.3.2 检索增强.39 2.3.3 知识图谱.40 2.3.4 大模型与小模型协同.41 2.3.5 MOE 与多模态融合.42 2.3.6 AI Agent.43 2.4 工业大模型技术与应用当前问题.44 2.4.1 数据采集与质量问题.44 2.4.2 模型幻觉问题.45 2.4.3 可解释性问题.45 2.4.4 模型应用成本与效益平衡.45 2.4.5 数据安全与隐私保护问题.46 2.5 工业大模型技术未来展望.47 3 3 工业大模型产品解析工业大模型产品解析.48 3.1 工业大模型产品系统结构.4