北京航空航天大学&深圳蚂蚁工场科技有限公司：
《2025工业大模型白皮书》

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《2025工业大模型白皮书》，由北京航空航天大学和深圳蚂蚁工场科技有限公司联合编写，旨在深入探讨工业大模型的技术体系、应用领域、产业生态以及人才培养等关键议题，为工业智能化转型提供理论支持和实践指导。

工业大模型综述：工业大模型是新一代人工智能技术与工业场景深度融合的成果，具有卓越的数据处理能力、跨模态融合特性和智能决策效能。它通过整合多模态数据与行业知识实现智能化决策，分为通用型、行业型和场景型三类，构建过程包括工业数据制备、工业基座模型训练和工业场景交互应用三个阶段。工业大模型的特点包括多模态数据融合、小样本与冷启动挑战、数据物理约束等，其技术体系架构涵盖基础设施层、基座层、模型层、交互层和应用层。

工业大模型技术：工业大模型技术体系以五层架构为核心，包括基础设施层的算力支持、数据存储和网络连接；基座层的多模态预训练、工业机理嵌入和模型优化；模型层的任务导向模型和行业领域模型；交互层的多模态交互技术和工业智能体；应用层的智能问答、场景认知、过程决策、终端控制和内容生成等功能模块。关键技术包括数据采集与处理、大规模预训练技术、模型微调与优化、模型部署与运维、模型安全和模型评估。

工业大模型产品解析：工业大模型产品架构设计包括路由分发架构模式、大模型代理架构模式、基于缓存的微调架构模式、面向目标的Agent架构模式和智能体组合架构模式。产品功能模块涵盖工业知识库管理、多模态数据处理、智能决策支持等。产品接口设计采用标准化的RESTful API接口。技术路线的选择依据、主要方向和优化策略针对不同架构模式进行了详细阐述。商业模式类型包括SaaS服务订阅模式、私有化部署模式、解决方案+模型组合模式、联合开发模式和平台生态模式。盈利模式分析涉及基础平台服务收费、解决方案与定制化服务收费、增值服务与生态价值变现、数据价值变现、战略合作与品牌溢价以及服务升级与客户生命周期价值提升等方面。

工业大模型应用：工业大模型在高端装备、智能制造、新能源汽车、航空航天和高端新材料等重点领域有广泛应用，涵盖研发设计辅助、生产过程优化、产品质量检测和设备预测性维护等主要场景。应用过程中面临数据收集与清洗、技术与业务融合、模型幻觉与可解释性、模型应用成本与效益平衡等问题，需要采取相应的风险应对措施，包括数据安全与隐私风险、法律遵从与伦理风险、精度与应用失败风险的应对策略。未来展望包括应用场景的拓展、应用效果的提升和应用模式的创新。

工业大模型实施路径：企业专属工业大模型实施导论提出了总体框架和关键步骤，包括需求分析与场景定义、数据采集与处理、模型开发与训练、工具选型与应用、系统集成与测试、产品部署规划与执行、产品使用培训与指导、产品效果监测与评估以及技术服务的内容、流程和优化。风险管理方面，重点关注数据隐私与安全问题，提出了数据加密技术、联邦学习与隐私计算、模型推理保护机制、数据访问权限管理和安全评估与应急响应机制等解决策略。

工业大模型产业生态：工业大模型产业发展迅速，面临市场机遇与挑战。全球产业布局呈现区域化和行业化特征，中国产业布局具有明显的区域集聚和产业集群化特点。国内工业大模型产业链图谱涵盖上游的硬件基础设施、软件平台与服务、数据获取与管理，中游的模型研发与优化，下游的广泛应用领域。全球工业大模型产业未来展望包括算法与架构优化、多模态大模型融合、智能云与智能端协同等发展趋势，市场规模增长预测、应用场景拓展、行业深化与拓展以及全球产业的竞争态势和合作机会。

工业大模型人才需求：当前工业大模型领域面临人才供需失衡问题，未来人才需求呈现垂直化、全栈化、国际化趋势。关键岗位包括工业大模型算法工程师、工业数据治理专家、行业解决方案架构师等，提出了加快学历教育、加强职业培训、建立激励机制等人才培养策略。

总结与思考：工业大模型已成为推动制造业数字化转型的关键技术引擎，但仍存在数据质量、模型解释性、计算资源需求和行业知识融合等方面的不足。未来研究方向包括轻量级模型架构、模型可解释性、知识蒸馏和迁移学习技术、多模态融合技术、隐私计算和联邦学习的应用。未来应用方向涵盖专业领域延伸、数字孪生技术融合、边缘计算部署、协同应用场景拓展和工业互联网深化。政策建议包括数据治理、技术创新支持、人才培养、应用推广和产业生态建设等方面，以促进工业大模型的健康发展和制造业的智能化转型升级。