工业互联网围绕全产业链、全价值链、全要素的全面链接，构建新一代信息技术赋能制造业的新生态，强调海量生产要素的互联互通、运行数据的价值挖掘和工业知识的沉淀复用，这为大模型的应用提供了“天然土壤”。具有大算力、大算法和大数据特征的大模型，将在以下3个方面进一步优化工业互联网。

（1）优化全生产流程
数以亿计的基础算法、高度的泛化能力和合理的机器生成能力不仅可以提高消费互联场景中消费者体验，还可以通过工业互联网等渗透到研发设计、生产制造、运营管理、产品服务、人员培训等工业全过程，从而促进工业互联网向行业渗透。例如在生产制造方面，大模型能在生产制造流程中帮助工人精准设定设备的工艺参数，提供有效的精细化操作指引，在突发故障时提供快速诊断能力和应急解决方案。

（2）变革传统工业逻辑
大模型可拓展应用于工业领域中语音转换、图像识别、智能决策等环节，工业互联网网络、平台、数据、标识、安全等体系的构建，将改变传统的垂直业务系统，催生植根在平台上的以大模型为基础、轻量化的MaaS层服务，优化工业互联网赋能方式，促进工业智能化变革。例如大模型可直接对ERP、WMS、PLM、CRM、SRM等业务系统的运营数据与模型代码进行理解学习，可跨域平台层，主动生成报告图表报告，指导图像识别处理系统、故障诊断系统、时间序列分析系统融合，优化运营管理与决策结果。

（3）推动解决方案复用
大模型的出现很大程度上解决了传统模型/服务不能很好实现跨模态、跨领域应用的问题。植根在工业互联网平台上的MaaS层可在多种场景下直接为用户终端提供高质量大模型服务，企业可以通过调度相关的API，并基于特定解决方案的业务场景对数据进行加工训练，从而降低企业的开发和应用成本，实现企业个性化应用业务的部署、优化和升级。大模型可提升语言理解能力和图像生成能力，在研发设计流程调用模型微服务，帮助研发人员精准挖掘并梳理有效的基础知识，生成面向具体应用的基础代码或者进行三维可视化设计，以及建立智能工业知识库等。