工业大模型关键技术及应用

工业智能化的"深水区”突破，从来不是单一技术的孤军奋战，而是理论、方法、实践与生态的协同发力；工业大模型的价值释放，也绝非"技术至上”的自我迭代，而是"需求导向”的落地赋能。基于这样的考虑，作者基于十余年服务政府、行业、企业推进数字化转型的实践和思考，编写本书，以"工业大模型赋能工业智能化发展与企业数智化转型”为核心主线，尝试构建一套覆盖"理论―技术―方法―案例―工具”的完整工业大模型方法体系，为填补当前工业大模型从技术到应用的体系化空白贡献一些力量，助力更多工业企业跳出"伪智能化”困局，真正实现数智化转型的提质、增效、降本，也为更好衔接"技术供给”与"产业需求”，提供一些启发和参考。

付宇涵，国家工业信息安全发展研究中心信息化所转型研究部主任，高级工程师。长期从事两化融合、智能制造、数字化转型、工业互联网等领域理论和政策研究、标准研制与应用、产业发展研判、行业咨询和解决方案培育推广等工作，主持省部级课题30余项，发表相关论文20余篇，发布研究报告20余册，获软件著作权2项，获工信部工业和信息化优秀研究成果一等奖1次、二等奖1次，中心优秀成果一等奖1次，三等奖2次。

第一部分（时代背景）：迈向工业智能化
第一章 全球工业数智化浪潮与进程
一、工业智能化发展时代已然到来 002
二、部分国家工业数智化发展布局 006
三、全球工业大模型发展现状与趋势 016
四、本章小结 022
第二章 我国工业数字化与智能化
一、我国工业智能化的提出 024
二、我国工业数智化发展十大研判 032
三、本章小结 042
第二部分（体系架构）：工业大模型的理论体系与技术架构
第三章 对工业大模型的基本认识
一、工业智能化的核心诉求 045
二、工业大模型的基本认识与主要功能 057
三、工业大模型的三大核心要素 065
四、本章小结 083
第四章 面向工业对象的数据建模
一、工业大模型的四层架构体系 086
二、工业大模型的三级支撑理论 095
三、“大模型+小模型”的协同范式 108
四、本章小结 113
第五章 面向工业对象的数据建模
一、工业对象数据建模的逻辑 115
二、工业对象数据建模的过程 125
三、工业对象建模与工业大模型落地 140
四、本章小结 144
第三部分（落地应用）：工业企业的大模型应用策略
第六章 工业企业应用大模型的路径与策略
一、技术路径：工业企业应用大模型的几种方式 147
二、业务匹配：工业企业应用大模型的核心策略 157
三、资源保障：工业企业应用大模型的关键配套保障 161
四、本章小结 164
第七章 工业大模型应用全流程验证与评价
一、建设前：前置评估与需求验证 166
二、建设过程中：阶段性评估与迭代验证 177
三、应用过程中：持续评估与效果验证 183
四、本章小结 188
第四部分（实践场景）：主要场景及行业应用
第八章 工业大模型应用的主要场景
一、产品设计与工艺设计智能化 191
二、生产制造智能化 201
三、经营管理智能化 209
四、运维服务智能化 218
五、不同行业应用场景侧重点 226
六、本章小结 234
第九章 工业企业数智化转型场景诊断大模型
一、为什么：打通“数智化”改造“最后一公里” 236
二、理论体系：深入细分行业数智化转型重点、规律、路径研究 239
三、方法工具：工业企业数智化转型场景诊断系统 250
四、本章小结 254
第十章 总结与展望
一、全书核心观点总结 256
二、工业大模型技术与应用展望 259
三、工业大模型落地：理论与实践的双向奔赴 262