解密智工·工业大模型：为何在企业级工业应用中脱颖而出！

截至去年11月，以智工·工业大模型为代表的国产大模型中垂直大模型占比高达76.3%，涵盖工业、医疗、金融等多个领域。

在工业领域，为什么通用大模型在工业企业级场景中的应用会出现“水土不服”的情况？智工·工业大模型研发人员表示，基于以下四点，工业大模型更适宜企业级应用。

智工具身智能工厂演示系统

首先，通用大模型领域知识不足。许多工业领域涉及复杂的工艺流程、专有技术等，需要有深厚的领域知识作为支撑。

其次，决策风险高。工业大模型要求0幻觉、准确率在95%以上，通用大模型其预测存在一定不确定性和误差，应用于关键决策环节风险较高。

第三，实时响应需求。一些工业过程如机器人控制需要毫秒级的实时响应能力，而目前大模型的推理延迟通常较高，难以满足这一需求。

智工·工业大模型展台

最后，隐私合规要求严格。通用大模型是在开放互联网数据上训练的，其内部信息难以完全隔离和审计，可能存在隐私风险。

较通用大模型，智工·工业大模型具有更强的工业领域专业性和需求针对性，训练和部署成本也更低，成为大模型发展的重要方向。