通信世界网消息（CWW）11月20日，2023中国5G+工业互联网大会在湖北武汉开幕。中国工程院院士邬贺铨出席大会并以《AI赋能工业操作系统》为题发表演讲。
据邬贺铨介绍，工业互联网由内网和外网组成。内网主要是现场工控系统，包括PLC、可编程逻辑控制器等工控单元，以及嵌入式软件；外网的重要组成是工业互联网平台。工业互联网就是在现场工控系统上，加上工业互联网平台，以及各种各样的行业应用。
对于如何搭建工业互联网平台，邬贺铨表示目前主要有两种方式，一种是行业级工业互联网平台，主要是综合行业龙头企业的经验和知识形成共性技术，功能明确、技术成熟度、可靠性高，但无法覆盖企业的个性化需求，演进迭代进程也较慢，通常适用于PaaS层。另外一种是企业自身的工业互联网平台，针对企业个性化需求设计，但面临着定制成本高，标准化程度和成熟性不高，通常适于作为SaaS层。而在应用上，常需将两者融合使用。
随着工业互联网平台进入“人工智能大模型时代”，目前已有的基础大模型还很难直接应用于工业领域，需要基础大模型提供方与企业合作开发行业大模型，将特定场景的专业数据加入基础大模型进行再训练，优化出行业大模型嵌入PaaS，将生成式AI能力注入工业操作系统。
“即便基础大模型提供方与企业合作开发行业模型，那也是有一定能力的企业才能做到，对于大量中小企业，还是可望而不可即。”邬贺铨表示，把大模型缩简并通过在PaaS和SaaS间插入一个MaaS新模块的方式为中小企业提供大模型接口，加入企业自身数据对模型进行精细化应用，才是中小企业运用行业大模型的发展之道。
邬贺铨指出，基础大模型提供方与垂直行业企业合作，共同开发行业大模型的方式有两种。
一种是中心化方式，即垂直行业企业把自身数据交给给基础大模型提供方，由对方进行加密数据训练，再将训练结果反馈给垂直行业企业。但问题是垂直行业企业在技术层面要完全依赖基础大模型提供方，未来不能独自升级，还要担心是否会有数据泄露等风险问题。
另一种是非中心化模式，即基础大模型提供方把模型放到垂直行业企业，由企业结合自身数据进行加工微调，但这样的方式也存在挑战。例如，基础大模型训练的方式跟后面垂直行业训练的方式如果不一致，将导致两边的数据产生协同问题，甚至会干扰前面训练的结果。因此，邬贺铨认为，需要把预训练和微调训练交叉混叠进行。
此外，邬贺铨认为，要重视工业互联网的软件生态。目前，工业互联网大量使用开源软件，但我国在开源社区参与度不高。另外在面向不同场景的人工智能计算硬件指令集、软件微架构等方面缺乏统一标准，导致不兼容，也就难以形成规模。他表示，希望通过标准化软件框架，积极参与和主导开源社区建设，选择重要行业软件入手建立生态。
