2023年以来,大模型逐步深入各行各业,为跟踪大模型在工业领域的应用进展,国际数据公司(idc)于近日发布了《工业大模型应用进展及展望,2024》(doc#chc50964924,2024年6月)报告,梳理了当前市场工业大模型落地进度、主要应用场景,展望了大模型未来应用在工业的方向,供市场参考。
工业大模型不只是工业版chatgpt
区别于传统ai,由于工业领域应用的大模型很多时候需要私有化部署,因此,市场大多采用的是b级参数量的transform架构模型。但在工业领域应用的,不只有类似chatgpt的大语言模型,视觉模型、多模态模型、领域模型以及控制模型等不同类型的模型都有应用。
工业大模型取得初步落地应用
经过一年的探索,大模型已经在一些poc的基础上,落地了少量的商业案例,项目金额从十万到亿元都有分布,以十万和百万级项目居多。电力、采矿、油气、半导体、汽车、消费品等行业头部企业探索较快。目前,很多工业企业用户对大模型的认知也逐步走向理性——从报着一些偏高的期待,到更加关注实际能够发挥何种场景价值。
之所以能够取得目前的应用进展,主要源于2个因素,一是市场各类供应商通过技术上的持续努力,在安全、算力、幻觉等问题上取得了一些突破;二是知识检索增强(rag)和智能体(agent)两大技术路线为具体应用提供了更多可能。
应用场景非常分散,几个通用场景应用较多
工业大模型的应用已经渗透到工业的多个环节,在众多业务流程的功能点上形成一些应用,相比传统ai场景显得更加碎片化。其中,知识管理/知识问答、数据助手/数据问答、内容生产以及视觉安监4个方向是目前应用探索多的方向。在各个具体应用场景方向上,报告列举了超过80个案例,供市场参考。
供应商积极拥抱大模型
很多工业领域各方向的供应商,都在积极跟进大模型技术,推出工业大模型、大模型平台以及结合了大模型的一些通用或应用。
未来,应用将逐步深化和拓展
尽管目前在探索的工业大模型场景众多,但碎片化明显,这些碎片化场景逐步成熟需要一定的时间打磨,且可能只有部分场景未来能够实际规模化落地。未来技术的进步和成熟,沿着“辅助工具——业务系统——业务工程师——业务专家”的路径,大模型的应用将从价值相对浅的场景,逐步向高价值场景深化。远期随着企业内大模型持续融入各业务流程,在数据平台层之上,应用层之下,可能形成一层模型层,对下接企业内的各种数据,业务系统接口,对上提供各类api或直接作为统一的业务入口。
分析师观点
idc中国研究经理崔粲表示,工业大模型目前应用场景较多,但碎片化明显,各类应用方向或将逐步成熟。建议工业企业开展大模型应用前,做好数据基础准备工作,选择合理的切入点开展应用。
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