大模型技术浪潮下装备制造企业数字化转型的机遇与挑战
发布时间：2025-08-14 10:52:44 | 来源：中国网 | 作者： | 责任编辑：孙玥目前，大模型应用无疑成为备受关注的核心议题。大模型技术对装备制造行业的机遇与挑战并存：一方面，其为装备制造行业开创了数字化转型的新路径，带来诸多极具价值的启发；另一方面，在应用场景落地过程中，面临着一系列严峻且亟待解决的挑战。基于此，笔者针对其存在的挑战，提出应对策略，期望为推动大模型技术在装备制造行业的有效落地提供有益参考。
一、大模型为装备制造行业带来的机遇
（一）智能设计优化，缩短研发周期
装备制造设计环节复杂耗时，大模型整合设计标准、材料特性、过往案例等海量数据，经深度分析，快速生成多样设计初稿，并依性能、成本等参数自动优化，模拟实际工况运行。如在装备设计中，大模型精准计算部件受力、散热等关键数据，助力工程师快速筛选最佳方案，缩短设计周期，使企业能更快响应市场，推出创新产品。
（二）生产流程智能化，提升效率与质量
生产制造过程中，大模型结合物联网实时收集设备状态、物料供应、生产进度等信息，实现智能排产与调度。遇设备故障、物料短缺等突发状况，能迅速重新规划流程，保障生产连续性。借助AI视觉识别，大模型对产品高精度质检，及时发现细微瑕疵，降低次品率。
（三）设备预测性维护，降低运维成本
装备制造企业设备多样且昂贵，传统维修方式弊端明显。大模型通过传感器收集设备运行数据，运用算法精准预测潜在故障，如疲劳磨损、零部件老化等。企业可提前安排维护，避免设备突发故障致生产停滞，降低运维成本。
二、大模型技术应用的挑战
（一）数据安全与隐私保护困境
装备制造企业数据含核心技术、商业机密及客户敏感信息。大模型应用涉及数据采集、存储、传输与使用等多环节，任一环节漏洞都可能致数据泄露，如黑客攻击服务器窃取关键设计图纸、生产工艺数据，将给企业带来毁灭性打击。为此，企业需构建严密防护体系，技术上采用加密、访问控制等手段，管理上完善制度、加强人员培训，建立应急响应预案，全方位保障数据安全。
（二）模型适配性难题
装备制造行业细分领域多，工艺流程复杂，各场景对大模型需求差异大。通用大模型难满足特定细分场景，定制模型则面临研发成本高、技术人才缺、开发周期长等问题。此外，跨主体合作研发时，知识产权归属、利益分配、数据共享边界等复杂问题需提前谋划，制定合理框架协议，确保合作持续高效。
（三）技术融合阻碍
大模型技术在装备制造业的应用场景中，存在着技术架构差异、数据标准不统一、实时性要求与可靠性要求等技术问题。以下举例说明：
1．技术架构差异引发的融合难题：企业内部CAD／CAM、ERP、MES等系统各有独特架构与数据交互模式，大模型基于深度学习框架，侧重海量数据并行计算与模式识别。如CAD软件以精确几何模型为核心，数据格式封闭；大模型处理设计数据时倾向语义化、向量形式分析。二者数据结构与处理方式不同，导致大模型融入现有设计制造流程时，数据对接与协同困难，增加系统集成复杂度。
2．数据标准不统一阻碍融合进程：装备制造涉及多环节、多部门及众多供应商，数据来源不同，格式、精度、编码规则差异显著。大模型与物联网融合实现设备智能运维时，传感器采集的设备运行数据，在频率、单位、有效位数等方面可能不一致，而大模型对输入数据标准化要求高，否则影响训练与预测准确性，这需企业投入大量精力清洗、转换数据并制定标准。
（四）算力需求与成本压力
大模型训练和推理需要强大的计算能力支持，这意味着企业要投入巨额资金购置高性能服务器、GPU集群等硬件设备，且后续的设备维护、能源消耗成本也居高不下。对于众多中小装备制造企业而言，如此庞大的算力成本难以承受，限制了大模型技术在行业内的普及应用。
三、应对策略思考
（一）数据安全与隐私保护应对策略
1．技术层面
数据加密：在数据采集阶段，对原始数据进行加密处理，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。使用先进的加密算法，如AES（高级加密标准），对存储的数据进行全量加密，即使数据存储介质丢失或被盗，数据也难以被破解。
访问控制：构建基于角色的访问控制系统（RBAC），根据员工的工作职责和业务需求，精细划分数据访问权限。只有经过授权的人员才能访问特定的数据，且对敏感数据的访问需进行多因素身份验证，如密码、指纹识别、短信验证码等。
数据脱敏：在数据用于大模型训练或共享给第三方时，采用数据脱敏技术，对敏感信息进行模糊化处理，如对客户姓名、身份证号等进行掩码或加密替换，既保证数据的可用性，又保护隐私。
2．管理层面
制度建设：制定完善的数据安全管理制度，明确数据的采集、存储、使用、传输、销毁等全生命周期的安全规范和操作流程。建立数据安全事件报告与处理机制，规定一旦发生数据安全事故，相关人员应在规定时间内上报，并启动应急处理流程。
人员培训：定期组织员工进行数据安全培训，提高员工的数据安全意识，使其了解数据安全的重要性以及常见的数据安全风险防范措施。培训内容包括网络安全知识、密码管理、数据泄露案例分析等，通过实际案例加深员工对数据安全的认识。
（二）模型适配性应对策略
1．加大研发投入
内部研发团队建设：企业组建专门的大模型研发团队，招聘具有深度学习、数据科学等专业背景的人才，加大对模型研发的人力投入。同时，为团队提供良好的研发环境和资源支持，如高性能计算设备、丰富的数据集等，鼓励团队针对企业特定需求进行技术攻关。
研发资金保障：设立专项研发基金，确保大模型适配研发工作有充足的资金支持。资金主要用于算法研究、模型训练优化、技术工具采购等方面，保证研发工作的顺利推进。
2．产学研合作
高校合作：与高校建立长期合作关系，高校拥有前沿的科研成果和丰富的学术资源，企业可与高校相关专业实验室合作开展联合研究项目。高校研究人员负责基础理论研究和算法创新，企业则提供实际业务场景和数据，将科研成果快速转化为实际生产力。
科研机构合作：与专业科研机构合作，利用科研机构在行业内的专业优势和技术积累，共同开发适合装备制造细分场景的大模型。科研机构能够提供专业的技术指导和解决方案，帮助企业攻克技术难题，提高模型的适配性和精准度。
技术服务商合作：引入专业的技术服务商，技术服务商具有丰富的项目经验和成熟的技术产品，能够为企业提供定制化的大模型解决方案。企业与技术服务商合作，根据自身需求对现有模型进行二次开发和优化，缩短模型研发周期。
3．合作框架协议制定
知识产权归属：在合作协议中明确规定各方在合作过程中产生的知识产权归属，对于基于企业数据开发的模型及相关技术成果，应明确企业拥有主要知识产权；对于高校、科研机构提供的基础算法等知识产权，可根据贡献程度协商确定归属或采用授权使用的方式。
利益分配：制定合理的利益分配机制，根据各方在合作中的投入、贡献程度以及风险承担情况，确定合作成果商业化后的利益分配比例。例如，对于因大模型应用带来的经济效益，可按照一定比例分配给合作的高校、科研机构和技术服务商，激励各方积极参与合作。
数据共享边界：明确数据共享的范围、方式和安全责任，企业向合作方提供的数据应进行脱敏处理，并在协议中规定合作方对数据的使用权限和保密义务。合作方只能将数据用于特定的合作项目，不得擅自泄露或用于其他商业用途，确保企业数据安全。
（三）技术融合应对策略
1．针对技术架构差异
中间件开发：开发专门的中间件，作为大模型与现有技术系统之间的数据转换和交互桥梁。中间件能够将大模型所需的语义化、向量形式数据与传统系统的精确几何模型等数据格式进行相互转换，实现数据的无缝对接。
系统架构重构：对企业现有技术系统架构进行适度重构，引入面向服务架构或微服务架构，将复杂的系统拆分为多个独立的服务模块，每个模块专注于特定功能，提高系统的灵活性和可扩展性。这样在融入大模型时，能够更方便地对相关服务模块进行升级和整合，降低系统集成难度。
2．解决数据标准不统一：
数据清洗与转换工具开发：企业自主开发或引入专业的数据清洗与转换工具，对不同来源的数据进行预处理。工具能够自动识别数据格式、精度、编码规则等差异，并按照统一标准进行转换。
数据标准制定：联合行业协会、上下游企业以及相关标准化组织，共同制定装备制造行业的数据标准规范。标准涵盖数据采集、存储、传输、使用等各个环节的数据格式、接口规范、编码规则等内容，推动整个行业数据标准化进程，为大模型与其他技术的深度融合奠定基础。
（四）探索多元算力解决方案
大型企业可考虑建设私有云与边缘计算相结合的混合算力架构，在企业内部部署边缘计算节点处理实时性要求高的数据，将复杂模型训练任务上传至私有云完成，提高算力利用效率。中小装备制造企业可借助公有云服务，按需租用算力资源，避免前期高额硬件投入；也可通过企业联盟形式，联合采购算力服务，降低单位算力成本。
大模型技术为装备制造行业的数字化转型与创新发展带来了前所未有的机遇，但只有正视并有效应对应用过程中的挑战，才能真正发挥其价值，推动装备制造行业迈向智能化、高效化的新发展阶段，在全球产业竞争中占据优势地位。
（作者系济南市“海右菁英培训工程”菁英一班北大国企班学员：张海明）