RK | 企業 | 備注 |
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1 | 華為 | 盤古(礦山/電力/鋼鐵/醫學) |
2 | 賽輪集團 | 橡鏈云聊-EcoRubberChat |
3 | 美的 | 美言大模型(智慧家居) |
4 | 中國移動 | 九天·工業大模型 |
5 | 中國石油 | 昆侖大模型 |
6 | 中國聯通 | 元景工業大模型 |
7 | 卡奧斯 | Cosmo-GPT |
8 | 朗坤智慧 | 朗坤蘇暢瑤光工業大模型 |
9 | 網易 | 伏羲工業大模型 |
10 | 國家能源集團 | 能源通道大模型 |
11 | 創新奇智 | 奇智孔明AlnnoGC |
12 | 中國船舶 | 百舸船舶行業大模型 |
13 | 新華三 | 百業靈犀 |
14 | 中能拾貝 | 拾貝云能源大模型 |
15 | 安恒信息 | 恒腦安全垂域大模型 |
16 | 南方電網 | 大瓦特電力大模型 |
17 | 三峽集團 | 大禹大模型 |
18 | 南方電網 | “馭電”智能仿真大模型 |
19 | 浪潮 | 智產大模型 |
20 | 依柯力inkelink | 依柯力工業視覺大模型e-VisionT/e-VisionR |
21 | 中國煤科 | 太陽石礦山大模型 |
22 | 中國中化 | “天樞”智研化工大模型 |
23 | 中核八所 | “龍吟”大模型 |
24 | 江行智能 | 源問大模型 |
25 | 中煤集團 | 中煤“地知”大模型 |
26 | 吉利 | 星睿AI大模型 |
27 | 華院計算 | 華院鋼鐵行業大模型 |
28 | 思謀科技 | IndustryGPT |
29 | 云南白藥 | 雷公大模型 |
30 | 理想汽車 | Mind GPT |
31 | 格創東智 | 章魚智腦 |
32 | 羚數智能 | 百工工業大模型 |
33 | 達觀數據 | 曹植 |
34 | 京東方 | 顯示工業大模型 |
35 | 恒遠科技 | 產線大腦 |
36 | 中科創達 | 魔方Rubik |
37 | 海螺集團 | 水泥建材人工智能大模型 |
38 | 中工互聯 | 智工·工業大模型 |
39 | 天士力 | 數智草本 |
40 | 江蘇歐軟 | WISE |
41 | 比亞迪 | 璇璣AI大模型 |
42 | 思必馳 | DFM-2 |
43 | 遠舢智能 | 小舢大模型 |
44 | 海信視像 | 星海大模型 |
45 | 凌云光 | LusterLVM視覺大模型 |
46 | 寧德核電 | 錦書大模型 |
47 | 中煤科工 | 煤科衛士大模型ChinamjGPT |
48 | 豫信電科 | 中原智造工業視覺大模型 |
49 | 開物信息 | 般若礦山大模型 |
50 | 電科數字 | 智異 |
2025.05 DBC/CIW/CIS |
驅動工業智能化變革的技術引擎
工業大模型不僅是技術層面的革新,更是工業生產力躍遷的關鍵變量,從算法架構、數據治理到產業生態,多維度推動工業行業向智能化、柔性化、綠色化方向演進。
工業大模型技術演進正在從算法突破到多模態融合,核心技術架構正經歷從通用性到行業適配性的深度優化,多模態能力的突破也是另一大技術亮點。尤其傳統工業數據局限于單一模態(如傳感器數值或圖像),而工業大模型通過融合文本、圖像、視頻、時序數據等多模態信息,實現了跨格式數據的綜合分析與決策。
工業大模型對工業行業的整體變革來說,其正在重構工業生產范式與價值鏈。其中,對制造業的改造主要體現在三個層面:效率提升、流程重塑與價值延伸。
效率提升方面,在智能制造領域,大模型能夠通過實時數據分析優化生產節拍;流程重塑方面則是讓傳統線性生產流程被動態化、自適應的工作流取代;價值延伸層面則是讓工業從生產端向研發、服務端延伸,大模型可輔助生成設計圖紙、優化材料配方,甚至可以通過知識問答系統沉淀行業經驗,降低技術傳承門檻。
全球競爭與標準博弈
全球主要經濟體已將工業大模型納入國家戰略。我國通過《智能制造大模型白皮書》和“十四五”專項補貼(單個項目最高8000萬元),加速技術落地。歐盟《工業AI倫理框架》則強調模型透明性與責任劃分,試圖在技術標準上占據話語權。
政策差異導致技術生態呈現區域分化,北美聚焦高精度軍工與航空模型,亞太則以電子制造與新能源為主戰場。
數據治理成為政策核心議題。我國推動國家級工業場景圖譜與語料庫建設,旨在解決數據碎片化與質量標準不統一的問題。而美國通過“數字孿生體計劃”強制要求供應商集成第三代工業大模型,強化技術生態控制。
從技術瓶頸到生態協同
盡管工業大模型發展前景廣闊,但仍面臨多重挑戰。例如數據瓶頸,工業數據存在多模態融合困難、冷啟動問題突出。復雜場景需億級數據集支撐,但企業數據私有化與保密性限制共享,導致模型泛化能力受限。
還有可靠性風險問題,工業場景對容錯率近乎零容忍,而人工智能大模型的“幻覺”問題(不可解釋性)制約其在核心生產環節的應用。也因此當前工業大模型的落地多集中在知識問答、輔助設計等容錯性較高的場景中。
相關人士表示,未來技術演進將圍繞在輕量化、邊緣智能、神經符號系統融合、生態化服務框這幾個方面。模型壓縮技術與存算一體芯片的突破,將推動大模型向工業終端下沉,實現實時推理與低延遲響應。結合深度學習與符號邏輯,增強模型可解釋性,滿足工業場景的透明決策需求。垂直領域模型超市、行業知識圖譜共享平臺等模式,促進技術普惠與跨企業協作。
結語
工業大模型作為人工智能技術與工業場景深度融合的產物,正以前所未有的速度和廣度重塑全球制造業的競爭格局。工業大模型不僅是技術工具,更是重構工業文明的基礎設施。其通過數據、算法與場景的深度耦合,推動制造業從“經驗驅動”向“智能驅動”躍遷。
面對工業大模型發展過程中的挑戰唯有在技術可控性、數據開放度與商業可持續性之間找到平衡,工業大模型才能真正成為第四次工業革命的核心引擎,引領全球制造業邁向高質量發展新紀元。
(文/任江湖)
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