图 工业大模型与通用大模型的区别

与通用大模型相比，工业大模型的核心特点包括：

图 工业大模型的核心特点

● 多模态数据融合难度高

在智能制造中，大模型常常需要结合多模态数据(如二维图像、三维扫描、传感器数据等)进行分析与决策。然而，不同模态数据的融合往往面临数据格式、分辨率、采样频率等异构性问题。为了让大模型有效地处理这些多样化的数据类型，需要开发统一的数据表示方法和高效的数据融合算法。

● 行业知识与模型结合困难

制造业往往具有复杂的行业知识，涉及设备操作、工艺流程、质量控制等多个方面。如何将这些隐性和显性知识融入大模型，使其具备理解和应用这些知识的能力，是当前企业面临的主要技术难题。

● 模型迁移与扩展困难

不同产品的特性和工艺流程差异较大，直接迁移大模型可能导致性能下降。为了实现有效的大模型迁移，往往需要解决数据分布差异、特征不一致、标注数据不足等问题。少样本学习和领域适应技术是应对这些问题的潜在解决方案。

● 模型输出的准确性差

模型输出的准确性受数据质量、模型选择、超参数设置等多个因素的影响。然而，工业环境中的数据往往存在噪声大且不完整的问题，导致模型的预测结果准确性低。为此，需要采用数据增强、模型选择优化、超参数调优等技术提高模型的输出准确性，从而确保大模型在实际应用中的可靠性。