大模型賦能工業應用

史曉淩 工業技術軟件化產業聯盟知識工程專委會主任、創新方法研究會AI專委會秘書長、 TRIZ 三級專家。擁有20年創新方法與知識工程、知識圖譜及大模型的理論研究與實踐經驗。擅長為企業數字化轉型和工業軟件智能化升級提供總體方案與落地實施。主持及參與 及省部級課題 10 余項，出版專著 15 部，擁有發明專利 9 項，參與制定 標準 4 項。<br />茹海燕 TRIZ 三級專家、6sigma 黑帶。擁有20余年知識工程、人工智能、創新方法和數字化轉型領域的咨詢、產品研發及 化實施經驗。擅長引導企業開展知識工程規劃和實踐，推動管理轉型。服務的多家跨行業客戶獲得 、 MIKE 獎和 運營獎。參與撰寫 標準 3 項，發表 外論文 10 余篇，出版書籍 10 余部，擁有專利授權 8 項。<br />譚培波 工程師、 TRIZ 三級專家、6sigma 黑帶。深耕通信領域 20 年，專註於知識工程與創新工作 18 年。在衛星通信、射頻技術、知識工程、創新創意及質量改進等方向積累了豐富的探索、設計與實踐經驗，近年來聚焦於大模型和 Agent 項目的實施，對人工智能技術與創新方法的融合應用有深入且獨到的見解。已發表核心期刊論文 4 篇，獲授權專利 10 余項，參與撰寫書籍 10 部、參與制定 標準 4 項。<br />張學龍 長期從事技術研發工作，專註於人工智能軟件研發領域。 知識圖譜、知識工程、數字化工廠及行業大模型等產品的研發。對 外大模型發展有深入的理解，創新性地融合知識圖譜與大模型技術，支持其在企業成功落地應用。參與制定國資委組織的油氣行業大模型測評體系。在人工智能技術領域獲授權發明專利 8 項、實用新型專利 2 項。<br />柳晶晶 創新方法研究會 AI 專委會副秘書長、 工程師。長期從事知識工程、知識圖譜與大模型等技術的理論研究和產品研發，以及賦能企業業務轉型與升級實戰工作，擁有 10 余年行業經驗。出版專著 3 部，發表文章 2 篇，擁有發明專利 8 項。

叢書前言

前言

第1章　AI驅動的工業創新範式

1.1　傳統科研方法的局限性與AI的崛起　/ 1

1.1.1　傳統科研方法　/ 1

1.1.2　企業對科研方法創新的迫切需求　/ 3

1.1.3　AI的發展推動技術突破　/ 4

1.2　數據密集型科學與AI驅動的創新　/ 6

1.2.1　第四範式：數據密集型科學　/ 6

1.2.2　AI驅動的數據分析創新　/ 7

1.3　AI推動跨學科研究與覆雜系統化　/ 11

1.3.1　工業覆雜系統的多學科協同需求　/ 11

1.3.2　AI推動跨學科協同　/ 14

1.4　生成式AI與創新設計　/ 17

1.4.1　創新設計的方法論　/ 17

1.4.2　TRIZ在工業領域中的困境　/ 19

1.4.3　生成式AI在創新設計中的應用　/ 24

1.5　科研與創新生態系統的構建　/ 26

第2章　大模型驅動的工業智能

2.1　工業智能的演進　/ 29

2.1.1　從規則驅動到數據驅動　/ 30

2.1.2　從數據驅動到語言驅動　/ 34

2.1.3　大語言模型的認知湧現　/ 35

2.2　語言模型的突破　/ 36

2.2.1　從統計語言模型到經網絡模型　/ 36

2.2.2　Transformer架構的突破性創新　/ 37

2.2.3　參數規模與湧現　/ 39

2.2.4　科學研究第五範式：語言範式　/ 42

2.3　基於LLM的工業應用技術路線　/ 44

2.3.1　莫拉維克悖論　/ 44

2.3.2　生成式不僅是算法也是方法　/ 46

2.3.3　生成式工業應用的技術路線　/ 47

2.3.4　知識圖譜是生成式工業應用成敗的關鍵　/ 48

第3章　LLM的技術演進路徑

3.1　LLM的數學基礎　/ 51

3.1.1　概率論與信息論語言模型　/ 51

3.1.2　化算法的理論突破　/ 53

3.1.3　分布式計算的數學建模　/ 53

3.2　GPT是LLM工業應用的起點　/ 54

3.2.1　Transformer架構的範式革命　/ 54

3.2.2　自監督學習的預訓練　/ 56

3.2.3　MOE實現業務小模型與LLM的融合　/ 57

3.3　DeepSeek類推理模型將機理融入工業LLM　/ 59

3.3.1　動態稀疏激活機制　/ 60

3.3.2　多模態融合架構　/ 61

3.3.3　模型壓縮技術創新　/ 61

3.3.4　機理模型構建強化學習語料　/ 62

3.4　智能體在工業領域的應用　/ 65

3.4.1　AI發展的新段：智能體　/ 65

3.4.2　微軟的智能體框架　/ 66

3.4.3　LLM在智能體中的定位　/ 68

3.4.4　工業智能體的點　/ 68

第4章　LLM為工業應用賦智

4.1　工業軟件的智能化需求　/ 71

4.1.1　中國工業軟件的發展現狀　/ 71

4.1.2　工業軟件的知識化：從知識管理到AI驅動的準應用　/ 73

4.1.3　工業軟件的智能化：從現狀到未來　/ 75

4.2　LLM領域化應用的設計　/ 77

4.2.1　需求理解　/ 77

4.2.2　場景設計　/ 77

4.2.3　知識工程設計　/ 78

4.3　LLM領域化應用的設計原則　/ 79

4.3.1　原則一：多模態數據協同與融合　/ 80

4.3.2　原則二：數據驅動實時化　/ 80

4.3.3　原則三：自然語言交互化體驗　/ 81

4.3.4　原則四：主動學習積累知識　/ 81

4.3.5　原則五：模塊化、可擴展與自適應　/ 82

4.4　LLM領域化應用案例　/ 82

4.4.1　覆雜工藝參數化與動態控制　/ 82

4.4.2　跨模態質量檢測與缺陷溯源　/ 83

4.4.3　智能供應鏈協同與自主決策　/ 83

4.5　未來工業軟件的發展趨勢　/ 84

第5章　LLM應用於工業領域的挑戰

5.1　數據依賴與風險　/ 87

5.1.1　數據依賴與領域遷移瓶頸　/ 87

5.1.2　模型訓練段的數據風險　/ 89

5.1.3　模型推理段的數據泄露威脅　/ 90

5.1.4　全流程數據護體系構建　/ 91

5.2　模型的可解釋性與透明度　/ 92

5.2.1　模型可解釋性缺失的根源分析與發展方向　/ 92

5.2.2　知識圖譜與機理模型的顯性知識約束機制　/ 94

5.2.3　大語言模型與業工具的協同推理架構　/ 94

5.2.4　多模態可解釋性增強技術體系　/ 95

5.2.5　可信工業智能系統的構建實例　/ 95

5.3　工業場景中的計算資源限制　/ 100

5.3.1　實時推理效率與資源消耗　/ 100

5.3.2　面向工業場景的模型輕量化策略　/ 102

5.3.3　機理模型與LLM的混合建模架構　/ 103

5.3.4　動態協同計算架構設計　/ 104

5.4　模型更新與維護的挑戰　/ 105

5.4.1　模型更新策略的經濟性與技術性矛盾　/ 105

5.4.2　封閉環境下的模型維護與更新機制　/ 108

5.4.3　模型版本疊代的風險控制體系　/ 110

5.5　工業應用中的倫理與法律問題　/ 112

5.5.1　大模型的倫理風險　/ 112

5.5.2　人機協作模式下的社會倫理重構　/ 113

5.5.3　知識產權邊界的模糊化挑戰　/ 115

5.5.4　合規性風險的自適應治理難題　/ 116

第6章　LLM工業應用評測

6.1　LLM評測的指標體系　/ 120

6.1.1　基礎評測指標　/ 120

6.1.2　場景評測指標　/ 121

6.1.3　工程化性評測指標　/ 124

6.2　自動化評測工具與方法　/ 127

6.2.1　評測流程設計　/ 128

6.2.2　自動評測工具　/ 129

6.2.3　指標評測方法　/ 133

6.3　人類反饋與評測的結合　/ 136

6.3.1　基於家知識的多維度反饋標註體系　/ 136

6.3.2　動態反饋權重的自適應調節機制　/ 137

6.3.3　反饋驅動的持續學習與評測閉環系統　/ 137

6.4　分段評測策略與實例　/ 138

6.4.1　LLM分段評測策略　/ 138

6.4.2　LLM分段評測實例　/ 140

6.5　工業應用中的LLM評測挑戰　/ 152

6.5.1　數據稀缺性與領域適配的挑戰　/ 152

6.5.2　動態工業環境下的評測魯棒性挑戰　/ 152

6.5.3　評測結果的可信度與可解釋性挑戰　/ 153

6.5.4　領域家依賴性與評測一性的挑戰　/ 153

6.6　評測方法的未來趨勢　/ 154

6.6.1　動態自適應評測框架的構建與化　/ 155

6.6.2　可解釋性增強評測體系的深化發展　/ 155

6.6.3　隱私護聯邦評測範式的創新突破　/ 156

第7章　LLM工業應用實施方法論

7.1　工業應用智能化的企業實施方法論　/ 158

7.1.1　企業實施知識工程方法論DAPOSI　/ 159

7.1.2　大語言模型與知識圖譜　/ 161

7.1.3　大模型升級企業實施方法論　/ 164

7.2　可行性研究　/ 167

7.2.1　需求收集　/ 167

7.2.2　需求分析　/ 171

7.2.3　可行性評估　/ 174

7.3　數據處理　/ 176

7.3.1　數據采集　/ 178

7.3.2　數據清洗　/ 178

7.3.3　語料標註　/ 182

7.3.4　知識加工　/ 193

7.3.5　知識存儲　/ 195

7.4　模型訓練　/ 197

7.4.1　基礎大模型選擇　/ 197

7.4.2　算力資源準備　/ 200

7.4.3　領域模型訓練　/ 201

7.4.4　知識註入模型　/ 209

7.5　系統署　/ 212

7.5.1　資源準備與系統署　/ 212

7.5.2　現場實施　/ 212

7.6　持續化　/ 220

7.6.1　常見問題　/ 221

7.6.2　檢測機制　/ 222

7.6.3　糾正與化　/ 223

7.6.4　資源配置　/ 223

7.6.5　未來趨勢　/ 224

第8章　LLM在工業領域的應用案例

8.1　辦公應用　/ 225

8.1.1　智能會議管家　/ 225

8.1.2　通用撰寫　/ 229

8.2　科研應用　/ 233

8.2.1　行業知識管理與智能問答　/ 233

8.2.2　科研報告生成　/ 240

8.2.3　業報告總結　/ 243

8.2.4　翻譯助手　/ 247

8.3　生產應用　/ 250

8.3.1　生產數據的智能問答　/ 250

8.3.2　設備健康管理與預測性維護　/ 255

8.3.3　生產化智能體　/ 258

第9章　工業智能的未來新技術

9.1　量子計算與大模型　/ 263

9.1.1　量子疊加與糾纏性加速LLM訓練　/ 263

9.1.2　將語言等效為物理問題　/ 264

9.1.3　量子–混合架構的系統設計　/ 265

9.2　邊緣計算與分布式AI　/ 265

9.2.1　邊緣智能的實時性化　/ 265

9.2.2　分布式AI的協同訓練與推理　/ 266

9.2.3　邊緣–雲協同架構的設計與化　/ 266

9.3　新型硬件加速技術　/ 267

9.3.1　用AI芯片架構創新　/ 267

9.3.2　存算一體技術突破　/ 267

9.3.3　光電子與量子混合加速技術　/ 268

第10章　工業智能的未來方法與新應用

10.1　工業智能的未來方法　/ 269

10.1.1　覆雜系統建模的理論突破　/ 269

10.1.2　自主協同決策的算法框架　/ 270

10.1.3　人機共生的智能架構設計　/ 271

10.2　工業智能的新應用　/ 271

10.2.1　智能工廠的自主化系統　/ 271

10.2.2　跨行業知識遷移的智能解決方案　/ 272

10.2.3　可持續制造的智能閉環系統　/ 273