文章来源：智能制造IMS
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问卷调查？
应用工业大模型可以大幅提升生产效率、节约研发成本、优化资源配置，但就目前发展来看，工业大模型要落地，仍面临数据质量和可靠性、模型的复杂性和解释性、算力成本高、行业知识不足、应用场景受限、成本和技术壁垒等诸多难题。
工业大模型（Industrial Large Models, ILMs）是近年来在工业4.0和智能制造背景下发展起来的新技术，旨在通过大语言模型（LLMs）、大数据分析和深度学习模型来解决工业中的复杂应用与需求，其核心在于能够利用通用知识或特定领域的知识来指导机器完成特定任务，如数据分析、预测、决策支持等。
但就目前的发展来看，工业大模型要落地并提升工业生产效率，仍面临诸多难题。
1、数据质量和可靠性
工业数据收集和清洗本身就是重要挑战，如果再考虑数据安全和隐私保护，难度就更大。从加速企业数字化转型的角度来看，数据和模型质量问题也面临着挑战。
1.1高质量数据供给不足
数据处理和治理平台缺乏，导致了工业大模型在构建时难以获得全面、高质量的数据进行深度学习训练。
1.2数据安全和隐私性问题
随着企业和科研机构纷纷涌入人工智能大模型赛道，数据安全和隐私保护成为重要挑战。
1.3数据规模和泛化性问题
泛化性不足导致每次更换场景都需要对大模型进行重新训练，极大地提高了训练成本。
1.4数据开放共享机制问题
数据开放共享机制不够完善，缺少训练大模型的高质量工业数据语料库，限制了高质量数据资源的有效利用和共享。
2、模型的复杂性和解释性
多模态数据建模和可解释的机器学习模型，是工业大模型当前面临的挑战之一。这不仅涉及技术层面的难题，还包括如何使模型更加透明和易于理解。工业大模型的复杂性对其数据处理和解释性产生了显著影响。
2.1模型复杂度问题
模型性能的提升，直接导致了模型复杂度的增加。复杂度的增加对数据样本提出了更高的要求，同时也带来了更大的技术挑战和成本问题。
2.2模型解释性问题
模型在解释性方面确定因果关系的难点，主要集中在模型复杂性、数据不确定性、关联关系与因果关系的区分、泛化性问题、反事实推断的难点，以及混杂因素和选择偏差的处理上。
3、模型算力成本高
大模型训练是典型的超算应用场景，对算力、算法、数据三方面均有一定要求。需要专用的高速互联计算网络、高性能文件存储和高性能GPU共同完成。训练一个大型模型，初期的算力成本非常高，对于许多企业来说，可能是一个重大的经济负担。
4、应用场景受限
尽管工业大模型在生产制造、研发设计和经营管理等场景中有着广泛的应用潜力，但在工艺设计等具体应用层面仍存在些许问题。
4.1模型场景适用性问题
1）模型训练样本数据质量差，缺乏抗干扰能力；
2）模型训练成本、推理成本居高不下；
3）对于高安全、高稳定场景来说，模型可靠性无法完全保证；
4）模型自适应性能力不足。
4.2工业设计适应性问题
1）数据问题，直接影响模型训练效果和应用性能；
2）场景应用适配性问题，前沿技术与真实应用场景存在较大鸿沟；
3）缺乏多模型之间的数据协同，难以适配复杂场景；
4）模型设计和调试困难，需要调试人员具备丰富经验和专业知识。
5、技术难以突破
训练大模型的成本和技术壁垒较高，需要积极寻求业内合作，使用相应的技术与能力。这对于大多中小企业来说，会是难以逾越的障碍。
结语
尽管存在诸多挑战，但通过应用工业大模型可以大幅提升生产效率、节约研发成本、优化资源配置已是业界共识。因此，工业大模型应用被视为推动制造业高质量发展的重要手段。
未来，工业大模型产业将朝着定制化、边缘计算、产业协作等方向发展。这意味着未来的工业大模型将更加注重满足特定行业或应用场景的需求，同时也将更加注重与产业的深度融合和协作。
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