在智能制造领域，通过结合通用大模型和特定工业场景的专有数据，形成了垂直化、场景化、专业化的工业大模型。应用方向包括产品智能设计、系统智能人机交互、生产线自我优化、设备预测性维护、质量控制自动化、智能物流规划和智能供应链管理、能源消耗优化等。未来，在工业领域深耕细作，主打“专而精”的工业大模型将成为新型工业化进程的核心驱动力。

四级架构为工业大模型应用提供支撑。基础设施层包括算力（GPU/TPU）、网络（高带宽低时延）与传感设备等硬件基础；数据层通过数据清洗、增强与知识建模，将原始数据转化为结构化知识；模型层以混合专家模型（MoE）、轻量化部署等技术为主实现高效推理；应用层覆盖研发设计、生产制造、供应链管理等九大场景，形成闭环智能系统。

这一架构不仅解决了传统制造业数据孤岛问题，还通过云边端协同计算实现了实时响应。例如思谋科技的工业质检大模型在边缘设备上实现零样本缺陷检测，将模型适配周期从数月缩短至数天。

三级部署架构适用于大中型企业，应用场景涵盖工业制造的大部分业务领域，如图3-3所示，涉及一级训练和二级推理。

二级部署架构适用于中小型企业，应用场景涵盖工业制造的部分业务领域，如图3-4所示。与企业规模相适配，部署层级可进一步调整为两级覆盖车间级和设备级，并降低对算力设施的需求。