在工业数字化转型的浪潮中，工业互联网平台与大模型正加速融合，成为推动制造业迈向智能化、高效化、可持续发展新阶段的关键力量。为深入洞察工业互联网平台与大模型融合背后的作用机理、关键技术、应用成效及未来走向，赛迪研究院信息化与软件产业研究所工业互联网研究室从背景视角、理论视角、技术视角、评估视角和未来视角等五大核心视角出发，展开了全方位、深层次、系统性的研究。本期发布《背景视角：工业互联网平台与大模型双向奔赴》。
工联网平台+大模型 | 背景视角：工业互联网平台与大模型双向奔赴
发布时间：2025-04-21
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来源：工业互联网世界
在工业数字化转型的浪潮中，工业互联网平台与大模型正加速融合，成为推动制造业迈向智能化、高效化、可持续发展新阶段的关键力量。本期从背景视角出发，深入探讨工业互联网平台在制造业中的发展现状与潜力，剖析大模型技术的突破及其在制造业中的应用拓展，重点阐述“工业互联网平台+大模型”模式如何通过深化数据要素应用、构建智能应用场景、实现知识沉淀与跨行业赋能，以及推动工业系统从静态优化向动态适应转变，为制造业智能化升级提供关键支撑与创新路径。
工业互联网平台建设推广进入深水区
应用潜力有待进一步挖潜
我国工业互联网平台体系持续完善，已成为制造业数字化转型的关键支撑。
一是从基础能力看，工业互联网平台支撑作用日益增强。截至目前，我国已建成具有一定影响力的工业互联网平台超过340家，重点平台工业设备连接数超过9700万台（套），服务工业企业超过160万家，工业模型总数超过97万个，工业APP数量超过60万个，助力制造业降本增效。依托工业互联网创新发展工程，边缘计算、工业机理模型等平台关键技术加快工程化攻关，带动社会资本投资近260亿元。
二是从应用范围看，工业互联网平台向行业、区域纵深拓展。工业互联网平台已全面深入49个国民经济大类，覆盖工业的全部41个大类，特别是在机械、轻工和电子等行业达到深度融合，有力支撑制造业数字化、网络化、智能化转型升级。平台与园区、基地等产业集群的深度融合，京津冀、粤港澳、长三角等6个工业互联网示范区加快建设，面向政府治理、园区管理和企业转型提供产业检测、集采集销、资源协同、政府管理、招商引资等一系列服务，助力园区提升管理水平、加速产业转型。
三是从服务深度看，各行业各领域企业充分利用平台针对性地解决生产中的难点和痛点问题，基于工业互联网平台的场景解决方案不断涌现，助力制造业提质降本增效成果显著。例如，宝信打造废钢智能检判系统，一车数吨重的毛料仅需25秒即可现场输出质检结果，助力实现智能配料。卡奥斯构建规模定制场景，使用户能够参与到从产品设计到成品生产的全过程，将用户需求直接转化为生产排单，实现以用户为中心的个性化定制和按需生产。
尽管工业互联网平台发展态势良好，但在数字技术创新应用、数据要素价值挖掘、智能解决方案构建等方面仍有巨大提升空间。
大模型里程碑式突破
加速向制造业融合渗透
近年来，大模型技术和应用加速拓展，并不断向制造业渗透融合，形成了一系列模型应用。
一是大模型技术飞速发展。大模型技术的核心是深度学习算法，它依赖于大规模数据来训练神经网络模型，以实现对数据的深度理解和高效分析。近年来，随着算法和硬件的进步，大模型在处理复杂数据方面的能力得到了显著提升。例如，自然语言处理中的BERT、GPT等模型，以及图像识别中的ResNet、AlexNet等模型，都采用了多层神经网络结构，并通过多次迭代训练来优化模型参数，从而实现对复杂数据的高效处理和分析。
二是市场规模加速拓展。大模型技术的市场规模也在不断扩大。根据IDC的预测，2024年全球生成式AI支出将会达到387.9亿美元，占整体AI比例为16.7%，未来到2027年，生成式AI的全球支持将达到1454.2亿美元，年复合增长率会达到55.3%。在中国市场，2024年生成式AI支出将达到35.3亿美元，占整体AI比例达到16%，未来到2027年中国生成式AI支出预测将达到129.3亿美元。这表明大模型技术正在成为推动人工智能产业发展的重要力量。
三是制造业领域应用持续拓展。大模型技术作为数字化转型的关键技术之一，正在加速向制造业融合渗透。通过应用大模型技术，制造业可以实现更高效的生产过程优化、产品质量控制以及供应链管理等。越来越多的企业开始探索大模型在制造业的应用场景，寻找爆款应用以推动产业发展。
“工业互联网平台+大模型”
有望成为制造业智能化升级的关键载体
“工业互联网平台+大模型”模式能够充分发挥两者的优势，实现制造业的智能化升级。
一是深化数据要素应用。工业互联网平台能够汇集海量的工业数据，这些数据为大模型的训练提供了丰富的素材。大模型通过深度学习和分析这些数据，能够更准确地预测设备状态、优化生产流程，实现更高效的智能制造。大模型通过不断的迭代和优化，能够提升算法的准确性和效率。这使得工业互联网平台在处理复杂任务时更加迅速和准确，为企业的决策提供有力支持。
二是构建智能应用场景。“工业互联网平台+大模型”能够充分发挥双方优势，构建设备预测性维护、智能化制造、供应链智能管理等场景应用。例如，通过大模型对制造数据的分析，企业能够实现更加精准的生产控制和调度，提高生产效率和产品质量。大模型能够对供应链数据进行深度分析和预测，帮助企业实现供应链的智能化管理。大模型能够通过对设备运行数据的分析，预测设备的故障风险和维修需求。
知识沉淀与跨行业赋能
“工业互联网平台+大模型”构建
可迁移的工业智能基座
工业互联网平台沉淀的行业机理模型与大模型的通用认知能力深度融合，推动工业知识从“经验碎片”向“系统化知识库”演进。
一是行业机理模型的数字化封装。传统工业互联网平台通过行业机理模型沉淀了海量特定场景的领域知识（如设备故障诊断规则、工艺优化参数），但这些知识受限于行业经验碎片化与场景封闭性，难以突破垂直领域的认知边界。大模型利用语义理解、逻辑推理等通用认知能力，通过自监督学习提炼行业机理模型中的共性规律，将分散的行业Know-how转化为可迁移的通用知识图谱。例如，机械装备领域的振动监测规则可抽象为“时序信号异常检测范式”，跨行业适配能源、交通等场景。
二是知识复用的飞轮效应。大模型通过少样本学习机制，使得通用知识可快速适配新场景，通过利用目标领域的微量数据快速微调基座模型，使通用知识框架与特定场景需求对齐。由此构建的“行业数据积累→大模型知识提炼→跨行业赋能→新数据反哺”正向循环，不仅解决了制造业知识复用率低的痛点，更推动行业机理模型从“专用模型”向“通用模型”跃迁，解决了当前“一模型一场景”定制化开发导致的低效问题，为规模化应用铺平道路。
实时协同与自适应优化
“工业互联网平台+大模型”驱动
工业系统从“静态优化”到“动态适应”
“工业互联网平台+大模型”模式的突破传统工业系统响应滞后的瓶颈，推动系统从离散的静态优化向全局动态协同演进，实现全链条实时决策与自主迭代。
一是边缘端实时推理闭环。工业互联网平台的边缘计算节点与云端大模型形成“端-边-云”协同架构，通过模型轻量化与动态加载技术，实现高频工业数据的实时推理与决策闭环。这种架构使制造系统能够即时感知设备状态波动、环境扰动等变量，并基于在线强化学习动态调整控制策略，将传统“监测-分析-响应”的事后处置模式转变为“预测-干预-解决”的主动控制范式。
二是供应链级弹性重塑。大模型通过多模态时序数据融合，突破传统MES/ERP系统的固定周期调度局限，构建起覆盖供应链全链路的数字孪生体。该孪生体可实时模拟市场波动、产能约束、物流中断等多种扰动因子组合，动态生成抗扰动方案，实现从生产排程到库存管理的全链条自适应优化。
