IDC認(rèn)為，目前很多工業(yè)企業(yè)用戶對大模型的認(rèn)知也逐步走向理性，從抱著一些偏高的期待，到更加關(guān)注實際能夠發(fā)揮何種場景價值。以工業(yè)智能產(chǎn)品與服務(wù)提供商中能拾貝為例，基于大模型集成平臺、工業(yè)知識問答、工業(yè)數(shù)據(jù)查詢、工業(yè)AI智能體、工業(yè)智能助手以及工業(yè)場景專業(yè)模型構(gòu)建框架等CyberwLLM系列大模型產(chǎn)品，緊密貼合行業(yè)生產(chǎn)管理需求，引領(lǐng)能源電力AI大模型創(chuàng)新應(yīng)用。

工業(yè)大模型在頭部企業(yè)探索較快，過去一年取得明顯進(jìn)展

工業(yè)大模型已經(jīng)逐步深入到各行各業(yè)，并取得了一些落地應(yīng)用及進(jìn)展。報告指出，工業(yè)大模型包括了視覺模型、多模態(tài)模型、專業(yè)領(lǐng)域模型以及控制模型等多種類型的模型。這些大模型在電力、采礦、油氣、半導(dǎo)體、汽車和消費(fèi)品等行業(yè)的頭部企業(yè)中探索較快，并且已經(jīng)滲透到工業(yè)的多個環(huán)節(jié)，形成了實際應(yīng)用效果。

憑借在能源電力領(lǐng)域AI大模型應(yīng)用的創(chuàng)新成果和在業(yè)務(wù)實踐，中能拾貝的拾貝云能源大模型應(yīng)用產(chǎn)品被提及并收錄于IDC《工業(yè)大模型應(yīng)用進(jìn)展及展望》報告中。基于豐富的行業(yè)積累以及技術(shù)前瞻性，拾貝云能源大模型面向能源電力領(lǐng)域的系統(tǒng)控制、生產(chǎn)運(yùn)行、安全管控、運(yùn)維檢修、物資供應(yīng)、產(chǎn)線基建等業(yè)務(wù)領(lǐng)域提供多種業(yè)務(wù)助手，帶來超越傳統(tǒng)的數(shù)智應(yīng)用體驗。

拾貝云能源大模型應(yīng)用產(chǎn)品CyberwLLM通過精心設(shè)計的5大應(yīng)用模塊和1套模型框架，為能源電力行業(yè)提供了一站式的智能化解決方案：

大模型集成平臺，提供統(tǒng)一的大模型管理標(biāo)準(zhǔn)流程和規(guī)范，實現(xiàn)閉源、開源大模型以及專業(yè)模型的統(tǒng)一接入管理、統(tǒng)一評估管理和推理一體化服務(wù)管理功能，包括模型注冊、標(biāo)準(zhǔn)接入、模型上架管理，評估數(shù)據(jù)、評估標(biāo)準(zhǔn)和評估效果管理，模型部署、資源配置、對外標(biāo)準(zhǔn)服務(wù)和服務(wù)檢測管理等。

工業(yè)知識問答，依托自然語言理解組件，精準(zhǔn)解析用戶提出的問題，準(zhǔn)確把握用戶的查詢意圖。通過多模態(tài)交互技術(shù)，系統(tǒng)能夠更有效地理解和處理多種信息輸入模式，包括文本、圖像等，從而為用戶提供更全面、準(zhǔn)確的工業(yè)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識。在明確問題意圖后，系統(tǒng)能夠通過多輪互動的方式，逐步優(yōu)化答復(fù)，直至生成面向用戶的、語義清晰、語法正確的回答。

工業(yè)數(shù)據(jù)查詢，打造基于自然語言交互的多模態(tài)輸入形式（語音、文字）的數(shù)據(jù)查詢功能，系統(tǒng)使用自然語言處理技術(shù)進(jìn)行查詢需求理解，并對用戶想要查詢的數(shù)據(jù)實體、數(shù)據(jù)表等信息通過RAG增強(qiáng)的模式，實現(xiàn)自然語言轉(zhuǎn)換成SQL查詢語句和執(zhí)行，實現(xiàn)SQL調(diào)度和可視化展示打印查詢結(jié)果（文件&圖表），并能接受人為反饋和糾正，不斷實現(xiàn)查詢結(jié)果的優(yōu)化，實現(xiàn)查詢結(jié)果的自動化分析結(jié)論生成。

工業(yè)AI智能體，基于大模型的智能體進(jìn)行工作任務(wù)高可靠規(guī)劃（Planning），實現(xiàn)自主推理、執(zhí)行和主動分析，通過智能體記憶模型增強(qiáng)和調(diào)度Agent協(xié)同增強(qiáng)技術(shù)，使得機(jī)器可理解工作任務(wù)的內(nèi)涵、自主完成任務(wù)的拆解、編排，并能夠調(diào)用工具庫完成連續(xù)任務(wù)的協(xié)同執(zhí)行，實現(xiàn)智能輔助開展工業(yè)領(lǐng)域生產(chǎn)和運(yùn)維各項工作。

工業(yè)應(yīng)用智能助手，以B/S微應(yīng)用組件、移動APP組件、小程序/H5插件、瀏覽器插件等各類形式，提供可隨時呼叫、主動協(xié)助或后臺邏輯回調(diào)等方式的應(yīng)用助手功能，讓企業(yè)現(xiàn)有信息系統(tǒng)輕松集成嵌入基于問答、問數(shù)和智能體的AI助手，在應(yīng)用前端以擬人化助手方式協(xié)助用戶快速進(jìn)行系統(tǒng)使用，在后臺加入AI智能知識搜索、數(shù)據(jù)查詢、智能分析與工作自動執(zhí)行的功能，快速提升系統(tǒng)智能化程度。

工業(yè)場景專業(yè)模型構(gòu)建框架，針對基于大模型技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)控制、生產(chǎn)運(yùn)行、安全管控、運(yùn)維檢修、物資供應(yīng)、產(chǎn)線基建等工業(yè)場景的專業(yè)模型構(gòu)建需求，提供各類典型場景的語料圖譜、知識圖譜的結(jié)構(gòu)和材料收集標(biāo)準(zhǔn)、方法、轉(zhuǎn)換工具、導(dǎo)入處理工具等體系性方法與工具集和，并通過大模型集成平臺對接大模型進(jìn)行專業(yè)模型訓(xùn)練、微調(diào)的執(zhí)行和成果驗證評價，幫助用戶快速構(gòu)建符合自身場景所需的專屬模型及進(jìn)行發(fā)布應(yīng)用。

工業(yè)大模型應(yīng)用：一系列高價值場景逐步落地

報告指出，工業(yè)大模型的應(yīng)用已有從十萬元到億元不等的項目規(guī)模。其中，市場供應(yīng)商在安全、算力、視覺等問題上取得了一些技術(shù)突破。目前，工業(yè)大模型的應(yīng)用探索主要集中在知識管理/知識問答、數(shù)據(jù)分析助手/數(shù)據(jù)問答、專業(yè)內(nèi)容生成及視覺識別增強(qiáng)四個方向。

其中，采礦、電力行業(yè)應(yīng)用較多的是視覺模型泛化增強(qiáng)，用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練視覺大模型，使模型具備更強(qiáng)的場景泛化識別能力，提升檢驗準(zhǔn)確率，減少缺陷樣本需求，縮短項目冷啟動時間，應(yīng)用于產(chǎn)品質(zhì)檢、安全監(jiān)測復(fù)判等環(huán)節(jié)。

以拾貝云能源大模型CyberwLLM為例，該模型基于拾貝聚能（CyberwLLM ModelHub）、拾貝問道（CyberwLLM Chat）、拾貝詢數(shù)（CyberwLLM Query）、拾貝智源（CyberwLLM Agent）、拾貝扶丞（CyberwLLM Copilot）五大核心應(yīng)用，透過拾貝緣起（CyberwLLM ModelBuilder）模型框架，構(gòu)建了更加貼合工業(yè)應(yīng)用場景的能源AI引擎。拾貝云能源大模型旨在助力企業(yè)在知識應(yīng)用、生產(chǎn)作業(yè)流程以及智能決策制定等方面實現(xiàn)創(chuàng)新升級，推動企業(yè)運(yùn)營效率和決策質(zhì)量的全面提升。

更通“器”

拾貝聚能CyberwLLM ModelHub引擎以開放架構(gòu)接入各類主流廠家大模型產(chǎn)品，以及工業(yè)領(lǐng)域尤其是能源電力的行業(yè)大模型，打通聚合工業(yè)領(lǐng)域智能化重器的能力。

更懂“行”

拾貝問道CyberwLLM Chat引擎深入理解工業(yè)領(lǐng)域尤其能源電力行業(yè)場景，提供可溯源的智能問答服務(wù)，實現(xiàn)知識的有效應(yīng)用和傳承。

更有“數(shù)”

拾貝詢數(shù)CyberwLLM Query通過自然語言交互，自動生成查詢并提供數(shù)據(jù)可視化，解決BI取數(shù)難題，提高數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。

更“智”能

拾貝智源CyberwLLM Agent快速響應(yīng)業(yè)務(wù)變化，自動生成任務(wù)規(guī)劃和執(zhí)行方案，提升工業(yè)企業(yè)的業(yè)務(wù)響應(yīng)速度和智能化水平。

更“曉”事

拾貝扶丞CyberwLLM Copilot作為智能分析和應(yīng)用助手，嵌入式地對接融入到企業(yè)信息系統(tǒng)，快捷提升企業(yè)系統(tǒng)智能化能力和改進(jìn)形成基于自然語言的用戶使用交互方式。

更貼“芯”

拾貝緣起CyberwLLM ModelBuilder給出了工業(yè)領(lǐng)域尤其是能源電力各類場景基于大語言模型技術(shù)構(gòu)建專業(yè)模型的框架，極大縮短工業(yè)企業(yè)構(gòu)建模型的探索和開發(fā)過程，能夠?qū)Ｗ⒂趯ψ陨硎煜さ臉I(yè)務(wù)知識和資料數(shù)據(jù)收集處理，快速構(gòu)建專業(yè)模型形成工業(yè)領(lǐng)域的智能核心。

依靠以上CyberwLLM大模型系列產(chǎn)品，中能拾貝已經(jīng)與能源電力行業(yè)多家龍頭企業(yè)共建了設(shè)備巡檢、技術(shù)監(jiān)督、檢修管理、故障診斷、作業(yè)風(fēng)險管控、工單兩票、物資倉儲、生產(chǎn)指揮等場景專業(yè)模型并構(gòu)建了問答、問數(shù)、智能體和應(yīng)用助手的智能應(yīng)用，取得了人工智能在工業(yè)領(lǐng)域切實落地和深入應(yīng)用的良好效果。

展望未來，IDC預(yù)計大模型的應(yīng)用將逐步深化和拓展，從現(xiàn)有場景技術(shù)升級到融合提升現(xiàn)有應(yīng)用，再到支撐分析決策，隨著技術(shù)成熟度提升，更多高價值場景逐步落地。長遠(yuǎn)來看，企業(yè)內(nèi)大模型可能會融入各業(yè)務(wù)流程，在數(shù)據(jù)平臺層之上，應(yīng)用層之下形成一層模型層，提供各類API或直接作為統(tǒng)一的業(yè)務(wù)入口。

IDC建議，在開展大模型應(yīng)用前，工業(yè)企業(yè)應(yīng)做好數(shù)據(jù)基礎(chǔ)準(zhǔn)備工作，并選擇合理的切入點(diǎn)進(jìn)行應(yīng)用。作為深耕能源電力領(lǐng)域多年的工業(yè)智能產(chǎn)品與服務(wù)提供商，中能拾貝擁有成熟的企業(yè)級能源大模型部署方案及應(yīng)用案例，能夠助力工業(yè)企業(yè)按需規(guī)劃大模型的建設(shè)和應(yīng)用，通過技術(shù)手段以最小的成本實現(xiàn)價值最大化。