當前，如何充分利用異構化、碎片化、失衡化的算力資源滿足差異化的智能工業任務要求，是工業互聯網的智能化發展過程中急需解決的難題。本文聚焦工業互聯網的云邊端協同調度，突破傳統基于小模型的調度策略，深入探討了網絡大模型在該領域的應用潛能。首先，從云邊端的數據異構、算力異構、算法異構三個維度深入剖析了現存挑戰；然后，結合NetGPT、NetLLM和LAMBO等典型網絡大模型的實際應用案例，探討了它們在降低算力、優化網絡任務和提高效率等方面的顯著優勢；最后，進一步提出了多模態模型融合、大模型云邊端協同部署、行業定制模型開發等未來發展方向，論述了實施難點及潛在解決方案，旨在為工業互聯網的智能化演進提供新的思路與策略。
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