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。