《面向智能制造的工业大模型标准化研究报告》研究报告从工业大模型在智能制造落地应用过程中面临的瓶颈出发，对比了工业大模型与通用大模型的差异，明确了智能制造与工业大模型的关系，分析了工业大模型现状与挑战，提出了工业大模型定义、特点、技术架构和部署架构，详细梳理了工业大模型应用场景。在此基础上，研究报告进一步分析了国际国内标准化进展与挑战，研究了工业大模型标准体系框架，提出了重点标准化方向，并给出了趋势展望与建议。

智能制造是制造强国建设的主攻方向，是新时代新征程加快发展新质生产力、推进新型工业化的战略性、引领性任务。工业大模型因其具备的上下文理解、指令遵循、内容生成和场景泛化等能力，已成为推动智能制造的重要使能技术之一。工业大模型与制造装备、工业软件的集成应用，也为人工智能与智能制造的深度融合拓展了空间。

工业大模型在智能制造的持续发展中显著提升了离不开统一、全面和协调的标准体系。然而，随着工业大模型的深入应用，工业大模型标准化工作面临工业场景复杂、数据质量差异大、技术更新迭代快、隐私泄露等多方面难题。如何构建普适的、行之有效的标准体系，充分发挥工业大模型的潜力与价值，已然成为当前亟待解决的关键挑战之一。为此，中国电子技术标准化研究院联合各参编单位启动并编制了《面向智能制造的工业大模型标准化研究报告》，具体围绕以下七大主题展开：

1、面向智能制造的工业大模型概述 2、工业大模型现状与挑战 3、工业大模型参考架构 4、工业大模型应用场景 5、工业大模型标准化现状与挑战 6、工业大模型标准体系 7、总结与展望