摘 要 不同场景下时序数据的异质性极大地影响了智能决策中时序预测算法的泛化性和有效性，对其应用构成了重要阻碍。 时序预测大模型是解决这一挑战的重要技术。综合了时序预测领域的最新研究动态，从模态视角自上而下地探讨了时序预测大 模型的4种实现思路：基于提示的方法、基于微调的方法、基于对齐的方法以及时序预测基础模型。梳理了时序预测大模型构建过程中的核心要素和可用技术。探讨了未来的重要挑战和研究方向。