| S/N | 名稱 | 企業(yè) | 國家 |
|---|---|---|---|
| 1 | Predix | GE | 美國 |
| 2 | 盤古大模型 | 華為 | 中國 |
| 3 | Industrial Copilot | Siemens | 德國 |
| 4 | Electric EcoStruxure | Schneider | 法國 |
| 5 | DeepMind | Alphabet | 美國 |
| 6 | 九天.工業(yè)大模型 | 中國移動 | 中國 |
| 7 | 星辰大模型 | 中國電信 | 中國 |
| 8 | Samsung Smart Factory AI | Samsung | 韓國 |
| 9 | Lumada | Hitachi | 日本 |
| 10 | Joule | SAP | 德國 |
| 11 | 星智大模型 | TCL華星光電 | 中國 |
| 12 | COSMO-GPT | 卡奧斯 | 中國 |
| 13 | Production System AI | Toyota | 日本 |
| 14 | Ability Genix | ABB | 瑞士 |
| 15 | 蘇暢瑤光大模型 | 朗坤智慧 | 中國 |
| 16 | Bosch AI Factory | Bosch | 德國 |
| 17 | 通義千問（工業(yè)版） | 阿里巴巴 | 中國 |
| 18 | 智擎工業(yè)大模型 | 航天云網 | 中國 |
| 19 | 騰訊工業(yè)大模型 | 騰訊云 | 中國 |
| 20 | MX Workmate | NOKIA | 德國 |
| 21 | 羚羊工業(yè)大模型 | 科大訊飛 | 中國 |
| 22 | 光明電力大模型 | 國家電網 | 中國 |
| 23 | Watsonx Code Assistant | IBM | 美國 |
| 24 | DeepL Pro | DeepL | 德國 |
| 25 | 京東言犀工業(yè)版 | 京東集團 | 中國 |
| 26 | 昆侖大模型 | 中國石油 | 中國 |
| 27 | 大瓦特 | 南方電網 | 中國 |
| 28 | Forge | Honeywell | 美國 |
| 29 | “東方.翼風”大模型 | 中國商飛 | 中國 |
| 30 | Omniverse | NVIDIA | 美國 |
| 31 | 美言大模型 | 美的集團 | 中國 |
| 32 | Industry 5G AI | Ericsson | 瑞典 |
| 33 | ?？倒I(yè)視覺大模型 | ?？低?/td> | 中國 |
| 34 | “天樞”智研化工大模型 | 中國石化 | 中國 |
| 35 | Industrial Copilot | Microsoft | 美國 |
| 36 | Philips HealthSuite | Philips | 荷蘭 |
| 37 | 根靈工業(yè)大模型 | 樹根互聯(lián) | 中國 |
| 38 | ID.Factory | Volkswagen | 德國 |
| 39 | C3 AI Suite | C3.ai | 美國 |
| 40 | 百舸船舶行業(yè)大模型 | 中國船舶 | 中國 |
| 41 | Manufacturing Intelligence | Hexagon | 瑞典 |
| 42 | 地知大模型 | 中煤集團 | 中國 |
| 43 | 智產大模型 | 浪潮集團 | 中國 |
| 44 | Autodesk Fusion 360 | Autodesk | 美國 |
| 45 | 星海大模型 | 海信集團 | 中國 |
| 46 | FANUC FIELD System | FANUC | 日本 |
| 47 | LG Smart Factory AI | LG | 韓國 |
| 48 | Monitron | Amazon | 美國 |
| 49 | 網易伏羲工業(yè)大模型 | 網易 | 中國 |
| 50 | 日日新SenseNova | 商湯科技 | 中國 |
| 2025.03 DBC/CIW/CIS | |||
2012年，GE首次提出“工業(yè)互聯(lián)網”這一概念，并于2015年成立數(shù)字集團，率先推出首個面向工業(yè)數(shù)據和分析的工業(yè)互聯(lián)網平臺Predix。Predix推出后一時風頭無兩，成為制造業(yè)紛紛效仿的標桿。過去兩年，全球范圍內對工業(yè)人工智能的投入持續(xù)加碼，“All in AI”的熱潮席卷了工業(yè)領域，眾多科技巨頭和研究機構紛紛將目光投向了大模型的研發(fā)與應用。這股熱潮不僅推動了AI技術的快速發(fā)展，更為大模型在工業(yè)領域的應用奠定了堅實的基礎。
工業(yè)大模型正以顛覆性力量重構全球制造業(yè)的價值鏈。作為人工智能與實體經濟深度融合的標桿，全球50家領軍企業(yè)通過技術創(chuàng)新與場景突破，推動工業(yè)智能從單點工具向全鏈條認知系統(tǒng)躍遷。
美國：算力霸權下的技術壟斷
美國憑借底層芯片技術與基礎算法的雙重優(yōu)勢，構建起全球工業(yè)大模型的“技術金字塔”。英偉達推出的大模型，通過強化學習框架實現(xiàn)機器人動作指令的自動生成與優(yōu)化，其訓練效率比傳統(tǒng)方法提升50%以上。谷歌DeepMind的RT-X模型依托Open X-Embodiment數(shù)據庫，整合22種機器人、527項技能的百萬級軌跡數(shù)據，使零樣本任務成功率提升至75.8%。這種技術突破的背后，是美國對算力生態(tài)的絕對掌控——英偉達A100/H100芯片占據全球AI訓練市場85%份額，而DeepMind借助Alphabet的TPU芯片集群，實現(xiàn)單模型千億參數(shù)的實時推理。這種“芯片+算法+數(shù)據”的三位一體戰(zhàn)略，使美國在全球工業(yè)大模型產業(yè)鏈中占據高附加值環(huán)節(jié)。
德國：精密制造傳統(tǒng)的數(shù)智化升維
德國則將百年工業(yè)Know-How注入大模型架構設計，形成獨特的“可信AI”范式。德國工業(yè)大模型的競爭力源于三大內核：1. 機理嵌入：將熱力學方程、材料疲勞曲線等物理規(guī)律編碼為模型先驗知識；2. 工程化閉環(huán)：如寶馬車間機器人通過VLA（視覺-語言-動作）模型實現(xiàn)抓取動作的毫米級精度控制；3. 生態(tài)協(xié)同：聯(lián)合博世、蔡司等企業(yè)構建工業(yè)數(shù)據聯(lián)盟，破解95%制造企業(yè)的數(shù)據孤島難題。這種“嚴謹性優(yōu)先”的技術哲學，使其在汽車制造、精密儀器等高端領域形成護城河。
中國：場景創(chuàng)新驅動的生態(tài)突圍
中國依托全球最豐富的工業(yè)場景，開創(chuàng)“需求倒逼技術”的創(chuàng)新路徑。華為盤古大模型采用5+N+X分層架構：L0基礎層集成99.99%精度的視覺識別模型；L1行業(yè)層覆蓋鋼鐵、電力等30個領域的專用模型，如湘鋼配煤優(yōu)化模型使焦炭質量預測準確率達90%；L2場景層支持開發(fā)者3周內完成皮帶撕裂預警系統(tǒng)開發(fā)，效率提升5倍。中國移動九天·工業(yè)大模型則在電力領域實現(xiàn)設備故障定位誤差率低于1.5%，安監(jiān)場景覆蓋50大類風險識別。
中國的突破性實踐體現(xiàn)在：1. 輕量化部署：通過模型剪枝技術將參數(shù)量壓縮30%，適配邊緣設備實時推理；2. 多模態(tài)融合：整合文本、圖像、傳感器數(shù)據生成決策鏈，寶武鋼鐵熱軋線成材率因此提升0.5%，年增產值超9000萬元；3. 政策賦能：依托“東數(shù)西算”工程構建算力網絡，支撐區(qū)域制造業(yè)智能化轉型。
DeepSeek的加持
難能可貴的是，DeepSeek橫空出世，使得中國工業(yè)得到質的飛躍。比如，DeepSeek大模型的引入對制造業(yè)工業(yè)機器視覺檢測領域帶來了顯著的技術革新。其R1方法遷移到視覺領域后，通過強化學習優(yōu)化，顯著提升了模型的視覺推理能力。例如，VLM-R1項目展示的模型能準確識別圖像內容，并結合專業(yè)知識進行推理，在復雜場景中框選目標物體。這種多模態(tài)視覺理解能力可直接應用于工業(yè)檢測中的缺陷識別、分類及定位任務。同時，DeepSeek在領域外測試數(shù)據上表現(xiàn)更優(yōu)，泛化性與穩(wěn)定性得到增強，使工業(yè)場景中的噪聲數(shù)據或未知缺陷類型檢測更具魯棒性。
結語
這場變革的本質，是工業(yè)文明從“機械復制”向“認知創(chuàng)造”的躍遷。當美國的算力霸權、德國的工程嚴謹性與中國的場景活力深度交織，全球制造業(yè)將迎來真正的范式革命。
（文/開門與關門）
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