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2025年第47卷第2期
人工智能视域下工业大模型优化的路径研究
安士才
（山东捷瑞数字科技股份有限公司山东烟台264003）
摘要人工智能技术的快速发展为工业领域带来了深刻变革，工业大模型作为新一代人工智能技术的重要载体，在
推动工业智能化转型中发挥关键作用。针对工业大模型在实际应用中存在的数据质量参差、模型泛化能力不足、算力资
源受限等问题，文中从数据层面、模型架构、计算优化和部署应用4个维度探讨了优化路径。通过分析工业场景特征，提
出了基于领域知识的数据增强方法、轻量化模型裁剪策略、分布式训练加速方案和边缘智能部署框架，为提升工业大模
型性能和应用效果提供了新思路。
关键词：工业大模型；模型优化；数据增强；轻量化；边缘部署
中图分类号TP391
ResearchonthePathofIndustrialModelOptimizationfromthePerspectiveofArtificialIntelligence
ANShicai
（ShandongJieruiDigitalTechnologyCo.，Ltd.，Yantai，Shandong264003，China）
AbstractTherapiddevelopmentofartificialintelligencetechnologyhasbroughtprofoundchangestotheindustrialfield,and
industriallarge-scalemodels,asanimportantcarrierofthenewgenerationofartificialintelligencetechnology,playakeyrolein
promotingthetransformationofindustrialintelligence.Inresponsetotheproblemsofunevendataquality,insufficientmodel
generalizationability,andlimitedcomputingresourcesinthepracticalapplicationofindustriallarge-scalemodels,thispaper
explorestheoptimizationpathfromfourdimensions:datalevel,modelarchitecture,computationaloptimization,anddeployment
application.Byanalyzingthecharacteristicsofindustrialscenarios,domainknowledgebaseddataaugmentationmethods,
lightweightmodelpruningstrategies,distributedtrainingaccelerationschemes,andedgeintelligencedeploymentframeworkshave
beenproposed,providingnewideasforimprovingtheperformanceandapplicationeffectivenessofindustriallarge-scalemodels.
KeywordsIndustriallarge-scalemodel，Modeloptimization，Dataaugmentation，Lightweight，Ed
- 乡村振兴、双碳、储能、绿色金融 + 关注
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