工业大模型市场概况

在工业领域，对于模型的准确性和可靠性有着极高的要求。核心业务场景通常要求模型准确率达到95%以上，且对错误结果的容忍度极低。因此，仅依赖通用基础大模型的工业知识是不足以满足这些需求的。《2024年中国工业大模型应用跟踪报告》中指出，工业大模型是在通用基础大模型的基础上，结合行业和场景数据进行预训练和微调，并进行模型压缩形成的大模型。这些模型包括通用工业大模型、行业大模型以及场景大模型。

市场上的工业大模型主要分为两类：由工业企业发布的和由供应商发布的。头部工业企业依托其海量专业数据和丰富的应用场景，主要构建行业大模型和场景大模型。而供应商发布的大模型则覆盖各个层级，其中通用大模型由于需要大量数据和高算力成本，通常由头部AI/互联网公司构建。

工业大模型应用进展跟踪

通用工业大模型

• 创新奇智的奇智孔明工业大模型：面向工业领域，基于Transformer架构，参数量超过750亿，并具备多模态能力。

• 中工互联的智工·工业大模型：通过深度学习和大数据分析，提供智能决策支持，提高生产效率和产品质量。

• 卡奥斯的Cosmo-GPT：专为工业领域定制，拥有700亿参数，经过百万级工业数据微调，具备工业知识问答等专业能力。

• 思谋科技的工业多模态大模型：整合自然语言处理、图像分析等功能，实现自主控制机械臂执行复杂任务。

• 科大讯飞的羚羊工业大模型：以讯飞星火的通用能力为技术底座，升级至V1.5版本，实现工业文本生成等五大核心能力。

• 中国联通的元景工业大模型：包含基础大模型和行业大模型，覆盖多个工业场景，探索大小模型融合方案。

行业大模型

• 南方电网的大瓦特：电力行业首个自主可控电力大模型，基于自主可控算力芯片和学习框架。

• 中国石油的昆仑大模型：联合多家企业共创，发布多个大模型以满足不同业务场景需求。

• 赛轮集团的橡链云聊-EcoRubberChat：依托“橡链云”平台，提供橡胶轮胎行业的智能交互和知识问答。

• 美的集团的美言大模型：搭载家居领域AI大模型，提升自然交互、智能感知和自主决策能力。

• 海信视像的星海大模型：利用自有数据进行训练，突破传统指令式语言对话瓶颈。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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