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近一年來，以ChatGPT為代表的大模型技術引發通用人工智能新一輪發展熱潮，成為改變世界競爭格局的重要力量。圍繞人工智能治理的議題探討顯著增多，全球人工智能治理體系加速構建。與此同時，人工智能加速向各產業滲透，已成為促進新興產業與傳統產業、技術與社會跨界融合發展不可忽視的動力。

伴隨第四次工業革命以及工業數字化、網絡化、智能化發展的大浪潮，工業制造業持續深化探索人工智能融合創新及應用：深度學習、大模型等技術創新、組合賦能和工程化落地不斷加速；產業爆發期臨近，老玩家不斷推陳出新、新玩家入局積極活躍；一批新應用場景涌現，并不斷向研發、生產等核心環節滲透賦能，在更大范圍內發揮更核心的作用。

工業互聯網產業聯盟組織產業界系統梳理了相關內容，展開工業智能系列科普活動。

Q1 未來，工業智能發展路線是什么？

未來，工業大模型與專用小模型將成為工業智能發展的兩條路線，在各自適配的工業場景下持續激發價值潛能。

路線一:工業大模型加速與領域適配，提升多任務執行能力，滲透通用性強、數據易獲得、高需求高價值的工業場景，加速向自主通用智能演進。

路線二:專用小模型與強工業機理場景融合更加深入。通用模型賦能工具探索構建，垂直行業AI工程化能力完善，小數據場景痛點解決。

圖1工業大模型與專用小模型路徑

Q2 工業智能相關產業主體發展趨勢有哪些？

趨勢之一是跨界合作，圍繞AI核心能力的兩類典型合作模式逐步成型。兩種合作模式分別為產品綁定性合作模式和知識綁定型合作模式，前者的特點是依托工業企業獲取領域數據和依托工業產品實現AI算法模型落地，后者則是借助工業企業的專業知識，發揮AI企業通用技術優勢。

趨勢之二是新競爭者涌入，咨詢公司滲透布局，以定制化智能解決方案優勢擴大市場占有。咨詢公司具備三方面布局優勢：豐富的工業咨詢經驗、廣泛的智能技術生態伙伴和通過成立研究型機構構建技術優勢。同時，平臺化成為咨詢公司開展智能服務的共性路徑。依托平臺為客戶提供工廠設計、運營咨詢、解決方案開發及部署等工業AI相關服務。

趨勢之三是新環節分化與新主體誕生，行業數據標注與AI服務 型企業成為典型代表。以數據標注為代表的數據服務產業受到資本熱捧，目前集中在倉儲物流與安全場景。由于監督學習仍是工業領域AI算法應用的主要方式，智能任務場景也逐步復雜化，高質量、精細化的標注數據直接影響算法魯棒性和準確性，大規模、高質量 的標注數據集將越來越成為產業發展的剛需。另外，以AI為核心的服務型企業不斷涌現，當前聚焦設備健康管理場景實現探索與應用。與通用領域不同，工業場景碎片化特性突出，并隨著生產工藝改進、設備換新與老化、產品版本更新等變化，工業智能模型需要不斷迭代優化才能適應“新環境”。因此，衍生出一批以AI技術為核心的工業服務型企業，將企業自身的AI能力注入到工業生產管理過程，為用戶提供智能化服務。