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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。
隨著大模型進入應用時代，針對個性化、合規、實時性需求，邊側大模型服務成為大趨勢。其中，政務大模型是最為典型的邊側大模型行業應用之一。
隨著第四次工業革命的推動，工業生產逐漸邁入了數字化和智能化的時代。在這一時代背景下，工業大模型作為推動工業創新的核心引擎，扮演著越來越重要的角色。同時，工業大模型的廣泛應用也給算力網絡提出了更為復雜和嚴峻的實時性需求。本文深入研究了工業大模型在數字化轉型中的關鍵問題，著眼于其對算力網絡的需求，分析了工業大模型在實時性方面的復雜需求，提出了面向工業大模型的算力網絡架構，并對算力網絡的關鍵技術進行了介紹，為工業大模型的高效運行提供了技術支持，為工業數字化、智能化的快速發展提供了助力。
專家認為，大模型將會是未來十年科技領域里面最重要的事情之一。大模型將開啟人工智能的“大一統時代”。
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