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140ACI03000 BMEP581020 BMXP341000H TSXCANCA100 
140ACI04000 BMEP581020 BMXP342000 TSXCANCA300 
140ACO02000 BMEP582040 BMXP3420102 TSXCANCA50 
140AII33010 BMEP583020 BMXP3420102CL TSXCANCADD03 
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140ARI03000 BMEP584040 BMXP3420302 TSXCANCADD3 
140ARI03010 BMEP585040 BMXP3420302CL TSXCANCADD5 
140ATI03000 BMEP586040 BMXNOE0100 TSXCANCB100 
140AVI03000 BMEH582040 BMXNOE0110 TSXCANCB300
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140CFA04000 BMEH586040 BMXRMS008MP TSXCANCBDD03 
140CFB03200 490NAC0100 BMXRMS008MPF TSXCANCBDD1 
140CFC03200 490NAC0201 BMXRMS128MPF TSXCANCBDD3 




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2023年以來，大模型逐步深入各行各業，為跟蹤大模型在工業領域的應用進展，國際數據公司（IDC）于近日發布了《工業大模型應用進展及展望，2024》（Doc#CHC50964924，2024年6月）報告，梳理了當前市場工業大模型落地進度、主要應用場景，展望了大模型未來應用在工業的方向，供市場參考。工業大模型不只是工業版ChatGPT區別于傳統AI，由于工業領域應用的大模型很多時候需要私有化部署，因此，市場大多采用的是B級參數量的Transform架構模型。但在工業領域應用的，不只有類似ChatGPT的大語言模型，視覺模型、多模態模型、專業領域模型以及控制模型等不同類型的模型都有應用。工業大模型取得初步落地應用經過一年的探索，大模型已經在一些POC的基礎上，落地了少量的商業案例，項目金額從十萬到億元都有分布，以十萬和百萬級項目居多。電力、采礦、油氣、半導體、汽車、消費品等行業頭部企業探索較快。目前，很多工業企業用戶對大模型的認知也逐步走向理性——從報著一些偏高的期待，到更加關注實際能夠發揮何種場景價值。之所以能夠取得目前的應用進展，主要源于2個因素，一是市場各類供應商通過技術上的持續努力，在安全、算力、幻覺等問題上取得了一些突破；二是知識檢索增強（RAG）和智能體（Agent）兩大技術路線為具體應用提供了更多可能。應用場景非常分散，幾個通用場景應用較多工業大模型的應用已經滲透到工業的多個環節，在眾多業務流程的功能點上形成一些應用，相比傳統AI場景顯得更加碎片化。其中，知識管理/知識問答、數據助手/數據問答、專業內容生產以及視覺安監4個方向是目前應用探索最多的方向。在各個具體應用場景方向上，報告列舉了超過80個案例，供市場參考。



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