74%的工业大模型落地场景全失败
本帖最后由 寂静回声 于 2026-1-21 10:55 编辑投入数千万的供应链优化大模型，预测结果比采购团队经验判断晚两周；号称替代分析师的千亿参数模型，熊市里疯狂输出危险建议，仅存活17天就紧急下线。” 这不是极端个例，而是工业大模型落地的残酷现实。最新行业数据显示，工业领域大模型项目失败率高达74%，远超传统IT项目45%的平均水平，制造业更是以79%的失败率成为重灾区。工业大模型曾被寄予“重构生产效率”的厚望，从研发设计到供应链管理，全链条都想借AI之力实现跃迁。
但现实中，多数项目却沦为“昂贵的数字奢侈品”，平均寿命仅8.4个月，失败项目平均烧掉1200万元却颗粒无收。
核心问题集中在三大致命陷阱，让企业陷入恶性循环。工业场景的复杂性，远非通用大模型能驾驭。三星电子曾耗资数千万构建供应链优化模型，试图预测零部件短缺风险，结果模型每次预测需运行6小时以上，等结果出炉，采购决策早已完成；国内某头部券商的分析师替代模型，因训练数据中A股“涨停板”规则样本占比不足0.3%，在特殊市场环境下完全逻辑错乱。制造业的痛点更突出：某汽车零部件企业引入通用视觉大模型检测高反光部件，误检率飙升至20%；化工企业的工艺优化模型，因不理解行业机理，给出的参数调整建议反而导致能耗上升。“用卫星导航找便利店”，成为行业对场景错配项目的精准自嘲。工业大模型的投入远不止模型研发，算力、数据、维护等隐性成本往往成为“预算黑洞”。
某制造企业发现，模型上线后推理成本是训练阶段的3倍，每月云服务费用高达360万元；某电商平台200万预算的项目，仅数据清洗和标注就花了180万，占总支出的90%。更棘手的是持续投入，金融行业大模型每周需更新监管政策数据，每次微调成本相当于重训一个小型模型；制造企业的模型要适配多品种生产，每月迭代费用占总预算的10%，长期下来远超初期投入。工业数据的敏感性和复杂性，让大模型落地面临“两难”。不开放核心数据，模型训练不足导致效果拉胯。开放数据，又可能引发机密泄露。某医疗科技公司的大模型，虽对训练数据做了匿名化处理，仍被攻击者通过多轮提问还原出患者隐私信息；某制造业企业使用第三方优化模型，被植入后门逻辑，导致缺陷产品被误判为合格。同时，工业数据格式混乱、噪声大、标注缺失等问题，让模型“食不饱、吃不好”。
某装备企业用生产日志训练模型，因数据未做标准化处理，模型准确率始终停留在60%以下，无法落地使用。这谈的只是表面的那什么企业数据是一敏感性，一点关系没有。
点评
真实原因是大模型自己就不行，我说的是常识，工业常识都不懂，经常性的胡说八道。
因为大模型架构下的生成式AI就是在那猜文字生成组合概率，根本没有理解力这玩意。
而国产大模型的猜测能力又比美国的差，buff叠加，那国产工业大模型简直没眼看。
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乐观派：还有26%没全失败。
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