引言
当前，全球制造业正经历深刻的数字化与智能化变革［1］，工业大模型作为人工智能技术与制造业深度融合的核心技术，正在以前所未有的深度和广度重塑产业链、供应链及价值链体系［2］。依托深度学习、自然语言处理与多模态感知等前沿技术，工业大模型具备强大的数据处理、知识推理与智能决策能力，能够打破数据孤岛，构建跨企业、跨环节、跨场景的智能协同体系。工业大模型强大的泛化能力与自主学习特性，显著提升制造企业的生产效率与资源配置效率，助力其实现高效化、柔性化转型，增强整体竞争力［3］。
尽管工业大模型在制造业的应用前景广阔，但其发展仍面临诸多挑战［4-5］。制造业数据高度异构、复杂多样，实现高效整合与智能应用仍存在技术瓶颈。模型的可解释性、安全性和适用性亦亟待提升，以确保其在实际生产环境中的稳定性与可控性。同时，从政策和产业生态的角度来看，当前工业大模型的标准体系不完善、产业链协同机制不健全，也制约了其规模化推广［6-8］。
基于此，本文聚焦工业大模型赋能制造业数字化转型的路径，构建理论分析框架，系统梳理其典型应用场景与关键痛点问题，深入探讨赋能机制与落地路径，提出推动其规模化应用的政策与技术举措。旨在为工业大模型在制造业中的有效落地提供理论支撑与实践参考，助力制造业向智能化、绿色化、高质量方向发展。
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作者信息：
秦峥1，李育涛2，郭淑芳1
（1.国家工业信息安全发展研究中心，北京100040;2.中国科学院大学，北京100049）
