GB-Z 203-2026《人工智能 工业大模型技术要求》

1GB/Z203-2026《人工智能工业大模型技术要求》本文件规定了工业大模型的技术要求，包括工业大模型的预训练、适配微调、推理交互和部署实施等方面的技术要求。本文件适用于工业大模型的开发、适配、部署过程。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。GB/Z204—2026人工智能工业大模型体系架构GB/T45288.1—2025人工智能大模型第1部分：通用要求3术语和定义工业多模态数据industrialmultimodaldata在工业生产和制造环境中产生的、包含多种类型信息的复杂数据集合。工业机理知识industrialmechanismknowledge在工业领域中，基于物理、化学、材料学、力学等基础学科知识，经过长期的生产实践和实验验证，所形成的关于产品、设备、工艺、生产系统等领域的内在运行规律和因果关系的认知。注2:领域知识包括设备结构、故障模式、工艺流程等。4缩略语下列缩略语适用于本文件。CAD:计算机辅助设计(ComputerAidedDesign)CAE:计算机辅助工程(ComputerAidedEngineering)CAPP:计算机辅助工艺规划(ComputerAidedProcessPlanning)CPU:中央处理器(CentralProcessingUnit)FPGA:现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray)GPU:图形处理器(GraphicsProcessingUnit)LoRA:低秩自适应微调(Low-RankAdaptation)2NPU:神经网络处理器(NeuralProcessingUnit)RAG:检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration)TPU:张量处理器(TensorProcessingUnit)5工业大模型预训练技术要求5.1工业自监督预训练要求工业自监督预训练：a)应支持单模态工业数据的自监督预训练，包括工业时序数据、CAD/CAE/CAPP文件、机器指令、工业软件代码、工业图像音视频等数据；b)应具备跨行业领域预训练能力，如航空、钢铁、石化、电力等领域数据，强化模型在多领域的泛化性；c)应具备分布式训练能力，适配数据并行、模型并行、混合并行等分布式训练方法，强化模型对多样性数据的感知能力；d)宜具备多任务学习、领域自适应学习、抗干扰学习能力，强化模型在多场景下的适应性和可靠性；e)宜具备对小样本工业数据的扩充能力，如工业时序数据生成与扩充。5.2工业多模态预训练要求工业大模型多模态预训练：a)应具备工业多模态数据的编解码器；c)应具备高效注意力机制，增强工业多模态数据间的语义关联；d)宜支持对比学习与掩码预测，提升工业特征表达能力。5.3工业多模态数据协同表征与对齐要求工业多模态数据表征与对齐：a)应支持多种格式的结构化、半结构化与非结构化工业数据接入；b)应具备工业多模态数据中不同模态的对齐能力；c)宜具备跨模态特征融合能力，支持2种以上模态融合，提升模型对跨模态工业场景的表征能力。6工业大模型适配微调技术要求6.1工业行业知识微调要求工业行业知识微调：a)应结合行业知识库，通过适配层调整模型参数，增强领域适应性；b)应支持行业专属数据与知识的增量微调，优化模型表现；c)应具备跨领域适配能力，提升模型在多行业场景下的通用性；d)应支持高效参数微调方法(如LoRA、Adapter),提升适配效率。6.2工业任务导向微调要求工业任务导向微调：a)应至少支持智能问答、场景认知、过程决策、终端控制、内容生成、科学发现等中的1种任务；b)应根据不同任务需求设计指令集，包括但不限于设备健康诊断与维护任务、生产调度优化任务、产品质量检测任务、人员操作规范检查任务、安全生产隐患检测任务、流程工业参数调控任务等，并基于此对模型进行微调，任务指令集种类不少于5种；c)宜具备2种以上任务的多任务联合微调能力，增强模型的任务泛化性。6.3工业机理知识嵌入要求工业机理知识嵌入：a)应将基础学科知识转化为模型可理解形式；b)应支持在损失函数/奖励函数中引入工业机理知识约束，确保输出结果符合科学原理；c)应支持基于知识图谱的方式嵌入领域知识；d)宜采用可解释性机制，展示工业机理约束在模型推理过程中的作用。7工业大模型推理技术要求7.1工业检索增强生成要求工业大模型应支持通过与外部知识库集成，采用RAG等技术，提升推理结果的准确性、时效性与可解释性，具体包括：a)应支持与结构化(如知识图谱、数据库)和非结构化(如文档、手册)知识库的高效连接与信息检索；b)应具备检索增强生成能力，在生成回答或决策建议时融合来自知识库的实时检索结果；c)应具备知识库动态更新与版本管理机制；d)宜支持基于语义索引的高效向量检索机制，保证知识检索的相关性与速度；e)宜具备知识溯源与引用机制，在推理或生成结果中标注其知识来源，提高可追溯性与可信度。7.2工业大小模型协同推理要求工业大模型协同推理技术应支持工业基座大模型与专用小模型的协同工作机制，根据任务复杂度和现场计算资源情况，动态选择或组合模型执行推理任务，具体包括：a)应支持基于任务需求、输入内容复杂度、响应时延要求等条件的模型选择策略，实现模型的按需调用；b)应具备统一的接口和调度框架，支持不同规模模型的协同推理与输出融合；c)应支持工业大小模型级联式、并行式等推理模式，提高响应速度与整体性能；d)宜支持工业大小模型云边协同推理模式；e)宜支持投票机制、加权机制、仲裁机制、调度机制等协同策略，对多个模型的推理过程与结果进行融合，实现多模型协同推理；f)宜支持跨模型知识共享与蒸馏机制，实现大模型知识向小模型迁移，提升小模型性能。7.3工业高效推理技术要求工业大模型高效推理技术：a)应支持模型压缩技术(如剪枝、量化和蒸馏等)降低计算复杂度和存储需求；4b)应支持高性能硬件加速，如CPU、GPU、TPU、NPU、FPGA等，满足工业应用场景对实时性的高要求；c)应支持混合精度推理(如FP16、INT8),在保持模型精度的同时提高推理速度；d)应具备低时延推理机制，包括动态批量处理与异步推理，优化实时性。8工业大模型部署技术要求8.1私有云/本地部署要求工业大模型私有云/本地部署：a)应设计适合边缘设备运行的轻量化模型版本，满足低功耗与低时延需求；b)模型推理服务器内存总带宽应不小于800GB/s;c)电源模块、风扇模块应具有热插拔和备份功能(如1+1冗余，N+1冗余等);d)工业网络宜满足时间敏感网络(TSN)标准，确保数据同步精度不大于2μs;e)应具备模型自动分布式部署功能，支持多节点协同推理，提升大规模任务处理能力；f)应支持蒸馏小模型来应对工业级实时数据处理，延迟不大于100ms。8.2公有云平台部署要求工业大模型云平台部署：a)应支持多种云服务提供商，以确保部署的灵活性和可扩展性；b)应支持标准化的API接口，以提升模型的互操作性和降低集成复杂度；c)应具备模型自动化更新和部署流程，以确保模型更新迭代后的快速安全替换，减少中断服务时间；d)应具备模型推理过程的监控与日志记录功能，包括调用频次、响应时间、异常检测等，日志保留周期不小于3年；e)应支持分级存储策略(热、冷),热数据访问延迟不大于50ms,冷数据访问延迟不大于1s;f)存储系统RTO(恢复时间目标