在当今数字化转型浪潮中，“AI + 制造”已成为推动产业升级的重要力量。而在这其中，工业语料作为 AI 技术与制造业深度融合的关键要素，正逐渐成为行业的焦点。本文将带你一文读懂工业语料在 AI + 制造中的重要性、应用场景以及技术进展。

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工业语料的定义

工业语料是指在工业生产、制造、运营过程中产生的所有结构化与非结构化数据的总和。

它包括但不限于：设备传感器数据、生产日志记录、工艺参数文档、质量检测报告、设备维修记录、供应链信息、产品设计图纸、工业标准规范等。

与通用领域的语料不同，工业语料具有鲜明的行业特性、专业术语和特定的数据格式，是制造业知识的重要载体。

任何AI模型的训练都离不开高质量的数据，工业语料库本质是高质量的数据库，为工业大模型训练提供“燃料”，是模型参数调整的依据。其核心功能包括支持算法生成、语料资源扩充、多维度分析、关键词提取等。
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工业语料的核心价值

1. 数据是AI的”食物”

任何AI模型的训练都离不开高质量的数据。在制造业中，没有足够的工业语料，AI就如同无源之水、无本之木。工业语料的质量和数量直接决定了AI模型的表现。

1. 行业知识的数字化表达

工业语料承载着制造业的核心知识——工艺know-how、设备特性、材料行为等。这些知识通过语料的形式被数字化，成为AI可以理解和学习的”语言”。

1. 解决制造业长尾问题

制造业中存在大量”长尾问题”——那些出现频率低但影响重大的异常情况。只有通过积累丰富的工业语料，AI才能识别和处理这些罕见但关键的场景。
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工业语料应用场景

1、质量优化

通过分析历史生产数据和质量检测报告，AI可以找出影响产品质量的关键因素，优化工艺参数。

2、预测性维护

设备传感器数据结合维修记录，可以训练出精准的设备健康状态预测模型。

3、智能排产

订单数据、设备状态数据和工人技能数据的融合，使AI能够生成最优的生产排程。
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工业语料的关键技术与发展挑战

– 数据治理：需清洗、去噪、统一格式，并对多模态语料（文本、视频、音频等）标注。将原始工业数据结合知识图谱转化为可用语料，缓解行业语料短缺问题。

– 安全合规：工业语料涉及企业核心数据，需确保安全性与合规性。

– 生态协作：需建立企业间协同机制，促进语料流通与共享。
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工业语料的实践应用与政策支持

1、典型应用场景：

– 船舶、汽车领域：上海打造重点领域大模型，通过语料库提供精准决策支持。

– 故障诊断与工艺优化：开发工业语料产品，赋能制造业研发设计环节。

– 地方实践：

– 上海：发布“工业语料库1.0版”，建立市级语料平台（如库帕思），举办技术沙龙推动合作。

– 山东：利用工业语料规模优势，征集产业数据仓与知识语料库，推广至大模型企业。

2、政策推动：

– 上海行动方案：上海经信委正在加快推进大模型赋能制造业发展，推动建立工业语料开发、应用、服务、流通等全链条机制，加快形成“通专融合”的工业语料体系。要进一步夯实工业语料治理基础，缓解企业内部数字化系统“烟囱”“孤岛”现象，增强企业数据清洗和语料治理能力。要加大工业语料通用服务和工具供给，提供清洗、标注、测试等环节专用工具，满足制造业不同行业场景的服务需求。要探索企业间的协同合作机制，推动链主企业、平台企业、专业服务商和大模型企业联合，挖掘共性问题，共同建立语料开发合作和资源共享的协同机制。

– 全国性活动：中国工联院开展语料质量评估征集，构建公共服务平台。
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未来发展趋势

– 产业数据拉通：随着制造业数据整合，工业语料将更丰富，提升大模型落地效果。

– 标准化生态建设：需加强语料库构建标准，推动开放协作。

– 与新型技术融合：结合具身智能数据采集（如沪东造船厂合作案例），支撑智能体大模型训练。

工业语料是工业智能化升级的战略性资源，其核心在于专业性、高质量与场景适配性。当前发展需突破数据治理、安全合规等技术瓶颈，通过政策引导与生态协作（如上海、山东的实践）构建标准化语料体系，最终推动AI大模型在工业研发、生产、管理等环节的深度赋能。