AIGC系列5：工业大模型参考架构，附13页PPT案例

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随着大模型技术的快速演进，“工业大模型”逐渐从概念层面走向工程实践。但在实际讨论中，仍然存在一个普遍问题：工业大模型常被理解为通用大模型在工业领域的简单应用，或被拆解为若干零散的智能场景。

从专业角度看，这种理解显然不足。工业大模型并不是某一种模型能力的延伸，而是一种面向工业复杂系统的新型智能基础设施形态。

一、什么是工业大模型：一种体系化的工业智能形态

工业大模型并非单一模型，也不是孤立的技术组件，而是大模型能力与工业知识、工业数据、工业机理深度融合后形成的智能体系。其目标并不在于生成更多信息，而在于提升工业系统对自身运行状态的理解能力和决策能力。

从内涵上看，工业大模型具有几个鲜明特征。

首先，工业大模型始终以工业体系为主体，服务于研发、生产、管理、服务和设备等工业全流程，而不是脱离工业现实的通用智能应用。

其次，工业大模型呈现出“双路径并行”的技术演进方式。一方面，通用大模型通过工业语料和工业知识进行训练和微调；另一方面，专业小模型围绕工业数据、工业算法和工业机理持续演进。二者并行发展、协同工作。

再次，工业大模型并不是“一个模型”，而是由通用工业大模型、行业大模型和场景大模型构成的模型体系，从通用认知逐步收敛到具体工业问题。

更重要的是，工业大模型所支撑的并不仅是文本生成或信息检索，而是面向知识智能、业务智能、具身智能乃至体系智能的多层次工业智能能力。

正因为具备这些特征，工业大模型天然是一项体系工程，而不是单点技术部署。

二、工业大模型参考架构的整体设计思路

在工程实践中，工业大模型必须通过参考架构来进行设计和落地。这套参考架构的核心思想非常明确：

以工业数据为基础，以算力为运行条件，以多模型协同为核心，以平台与智能体机制为枢纽，以工业应用落地为目标，并由安全与标准贯穿约束。

这不是技术要素的简单堆叠，而是一种面向工业复杂系统的系统性设计。

从结构上看，该参考架构可以清晰拆解为五个纵向核心层次，并由安全与标准作为横向贯穿要素。

三、工业大模型参考架构的五个核心层次

（一）数据层：工业现实的结构化表达

在工业大模型架构中，数据层位于最底层。这一设计本身就表明，工业大模型并不是从模型能力出发，而是从工业现实出发。

该层涵盖行业数据、企业私域数据以及通用语料，并配套数据采集、存储、治理和共享能力，其核心目标并非简单汇聚数据，而是使工业数据具备清晰语义、一致口径和可治理结构，从而成为模型可理解的对象。

（二）算力层：面向工业场景的运行支撑

工业大模型对算力的要求，与互联网场景存在本质差异。其算力体系必须同时满足模型训练、推理部署以及现场实时性的需求。

因此，参考架构明确采用云端算力、边缘算力和端侧算力协同的方式，并强调训推一体化设计。这一层的核心目标，是构建一个可调度、可部署、可长期稳定运行的工业算力环境。

（三）模型层：多模型协同的智能核心

模型层是工业大模型的核心，但其设计逻辑并非单一大模型主导，而是多模型协同。

通用工业大模型、行业大模型和场景大模型逐层收敛，与工业机理模型、工业算法和知识图谱并行存在，共同构成工业认知基础。这一设计清晰表明：工业大模型并不是替代机理模型，而是在更高层次上组织和利用机理模型。

（四）平台与智能体层：能力转化的关键枢纽

模型能力要真正进入工业体系，必须通过平台化和智能体机制进行转化。

平台层通过 API 接口、模型服务管理和能力编排，将模型能力标准化、服务化；智能体（Agent）则承担任务理解、模型调度和能力协同的角色，使工业大模型成为可被系统、流程和角色稳定调用的工程能力。

（五）应用层：工业价值的最终兑现

应用层是工业大模型能力的最终体现，其覆盖范围沿着工业价值链展开，贯穿研发、生产、管理、服务和设备等关键环节。

需要强调的是，应用层并非建设起点，而是整个体系成熟后的结果。真正有效的工业大模型应用，往往以嵌入式方式融入既有系统和业务流程。

四、工业大模型在典型工业场景中的具体应用

在这套参考架构之上，工业大模型的应用并不是功能拼装，而是围绕具体工业问题展开。

1. 生成化研发：复杂设计与仿真的智能支撑

工业大模型通过理解历史设计方案、规范和仿真结果，在工程约束下辅助生成候选方案，降低研发阶段的信息组织和方案探索成本。

2. 精准化生产：复杂工况下的决策支撑

在生产环节，工业大模型融合生产数据、工艺参数和机理模型，对多变量工况进行理解和推演，为工艺优化、排产调整提供决策参考，而非直接控制设备。

3. 智辅化管理：从数据展示走向系统理解

在管理场景中，工业大模型通过对跨系统数据的语义化解读，辅助管理人员理解系统运行状态，分析决策影响路径，提升决策质量。

4. 增值化服务：工业知识能力的外延

随着内部能力沉淀，工业大模型将工业知识转化为可持续输出的服务能力，支撑运维支持、技术咨询和客户服务模式升级。

5. 具身化设备：智能能力向物理世界延伸

在具身化设备场景中，工业大模型承担高层任务理解和决策支持角色，将复杂任务分解为结构化指令，由底层控制系统安全执行。

五、赛迪研究院工业大模型参考架构