工业大模型不是简单地把大模型用在工业领域，而是大模型技术结合工业数据和业务场景的创新。数据和场景，就是工业大模型落地应用的任督二脉。
图：中工互联科技集团董事长智振（右）高质量数据：工业大模型训练基础
高质量的工业数据集，涵盖了庞杂的专业知识、标准、规范、文档等。高质量数据集是支撑工业大模型训练的基础和源泉。工业数据的多样性、复杂性和实时性，要求工业大模型研发企业拥有长期的数据积累和高效的数据管理能力。
凭借多年来在工业互联网和智能制造领域的深耕，中工互联大模型研发团队具备了收集和处理大规模、高质量工业数据的能力。这些数据不仅包括生产过程中的传感器数据、设备运行数据，还涵盖了企业运营中的各种业务数据。通过对这些数据的分析和挖掘，能够为智工·工业大模型提供丰富的训练素材，使其在预测、优化和决策支持方面展现出强大的能力。
图：高科技装备制造场景应用创新：工业大模型展现应用价值的关键
工业场景的复杂性和多样性决定了工业大模型在不同应用场景下的表现差异。中国有句俗话，叫“好钢用在刀刃上”。这句俗语形象地阐述了工业大模型落地应用的关键。通过应用创新，将大模型匹配到工厂场景中。
单一的通用大模型无法适应多样化的工业环境。在与英格索兰、中国中车、江山变压器等行业知名企业合作过程中，智工·工业大模型研发人员发现，不同领域对模型的专业化程度和场景适配性有着不同的需求。一些领域更偏重于模型对专业领域知识和复杂工业数据的建模能力，另一些则更关注模型从海量非结构化数据中高效提取知识的能力，还有些则对大模型的视觉理解和分析能力更为重视。
图：工厂车间这些差异决定了，在为不同行业客户服务时，不可能采用“一刀切”的通用大模型方案，而必须根据工厂不同场景下的业务特点“量体裁衣”，构建出与其业务场景高度贴合、满足其专业需求的定制化大模型解决方案。只有这样，工业大模型才能真正落地工业，发挥其应有的价值。
这样的工作，也只有具备深度工业积累的大模型研发公司能做。这就是所谓的“熟能生巧”。智工·工业大模型的“巧”来自于长期的“熟”习积累。一家圈外的人工智能公司，与工厂工程师专业对话能力都没有，又怎么能谈业务赋能和场景创新呢？
图：用大模型技术能力+工业积累打造工业大模型凭借多年在工业软件SCADA产品和工业互联网平台CIICOS平台上的积累，中工互联形成了对各类工业场景的深刻理解。这种理解不仅仅是对单一工业流程的熟悉，更是对整个生产供应链条和业务生态的整体把握。通过深度参与各类工业项目，中工互联能够在大模型的开发过程中，精准捕捉不同场景的需求，量身定制相应的解决方案，从而提升大模型的实用性和适应性。
只有彻底将丰富的工业数据资产与工业场景需求相结合、相贯通，人工智能+工业的潜能才能彻底迸发出来。这也是工业大模型之所以能给传统工业带来革命性创新的根本原因。
（来源：News快报）
