工业大模型，是指在工业生产中使用的大型模型。工业大模型在满足大模型技术基本特征的同时，具备在各个工业领域及工业各环节进行应用的能力，或在工业装备、软件等融合中赋能的模型。
相较于工业专用小模型而言，工业大模型泛化性强，可以单模型应对多任务，更适合长尾落地。另外，从工程层面来讲，工业大模型的开发成本及维护成本，低于工业专用小模型。
工业大模型的应用范畴：
第一，语言理解与知识问答能力
利用大模型对于自然语言的理解能力，能理解和识别用户意图，使员工能通过自然语言就能与机器进行交互；另外通过为大模型外挂知识库，增强知识检索能力，可以提升知识获取和共享效率。
这些能力在工业领域可普遍应用于智能客服、知识管理、教学与培训、工业文档检索与统计等场景中，大幅提升工作效率，减少人力劳动和成本。还可以基于行业大模型提供知识问答/异常诊断/产线维护/排产建议，大幅提升制造效率，降低运维成本。
第二，创作与内容生成能力，如工业运控软件代码、设计模型、应用文档的生成
在模型具备语言理解的基础之上，工业大模型具备了内容创作与生成的能力，这种内容生成的能力可大幅提高内容生成效率，提升员工工作效率。其与
工业设备及系统的自然交互及推理的能力，可助力基于 LLM 工业代码的快速生成、优化与调试，大大促进工业应用的生成与落地。
第三，识别/模拟/预测能力
在工业质检环节，用大量数据训练视觉大模型 (CV)，使模型具备更强的场景泛化识别能力，可用于产品质检，安全监测复判等流程，助力实现零样本或少样本缺陷检测。
在生产制造环节之外，工业大模型的仿真与模拟能力，亦可助力工业产品研发与设计环节。例如实时仿真模型的建立与仿真环境的创建。在预测方面，工业大模型助力由原先局部建模预测至基于全局信息、更高效、高精度预测的转换与优化。
第四，多模态分析能力，由传统单一格式的工业数据处理，转化为多格式数据综合转换分析
大模型不仅能够处理单一类型的工业数据，还能够综合分析多种格式的数据，实现跨格式的信息转换与分析。在工业应用中，大模型能同时处理包括设备运行数据、业务数据和管理决策数据在内的多种数据类型，为企业的运营和决策提供更为全面和精确的数据支持。
