自然语言大模型用于工业场景：如何让“文科生”协同工程师干活?

本文基于我的一个公益性演讲而成。主要探讨了大模型在流程工业落地应用的关键技术考量，从原理性介绍到实际案例，阐述了大模型融合应用的路径和挑战。

人工智能发展与大模型兴起人工智能的发展历程经历了多次技术浪潮，从早期的专家系统到神经网络，再到当前的深度学习和强化学习。在这一发展过程中，大模型技术作为新一轮AI发展的主要特点，正引领着行业变革。以ChatGPT、Claude、Gemini、deepseek等为代表的生成式大模型，通过超大规模的参数和训练数据，展现出前所未有的能力。

大模型的定义与分类

大模型可以定义为具有大量参数（相比于数据量）、可模拟复杂状态、拥有记忆体系和特定算法的模型系统。

从技术角度，大模型可分为以下几种类型：

按技术路径分类：

大自然语言模型(LNLM):如GPT系列，专注于语言理解和生成

大数据模型：侧重于多源异构数据的处理和集成分析

按机器学习机制分类：

基于深度学习的大模型：通过大量数据进行预训练，适用于特定任务，提供对未知数据的预测、分类和生成

基于强化学习的大模型：基于动态交互，学习如何在环境中优化决策，适用于复杂决策任务

按工作原理分类：

判别式大模型：学习输入(X)与输出(Y)的条件概率分布P(Y|X)，直接建立决策边界，擅长分类、预测和回归任务

生成式大模型：学习输入(X)与输出(Y)的联合概率分布P(X,Y)，能够生成新数据，适用于文本/图像生成、补全与创作

"文科生"做"理科生"的工作:生成式大模型解决工程问题的关键挑战

如果将判别式大模型比作"理科生"，擅长精准计算、分类和预测；那么生成式大模型则更像"文科生"，擅长语言表达、内容创作和知识整合。我们面临的核心挑战是：如何让这个"文科生"（生成式大模型）来解决传统上需要"理科生"（判别式大模型）才能完成的工程问题？

这一挑战的关键在于三个方面：

理解生成式大模型的本质：生成式大模型虽然不是为精确计算而设计，但其强大的知识关联能力和语境理解能力，使其能够通过合适的提示引导，实现对工程问题的解析和处理。

提示工程的结构化设计：通过精心设计的提示语，将工程问题转化为生成式大模型能够理解和处理的形式，限制其发挥空间，引导其产生更确定性的输出。这就像是为"文科生"提供了解题的标准模板和框架。

输出验证与校准机制：建立有效的验证机制，利用专业知识或其他辅助模型（特别是机理小模型），对生成式大模型的输出进行校验和修正，确保其在工程领域应用的可靠性。

这种"文科生做理科题"的理念思路，也是本文探讨的核心命题。

流程工业智能化的特点与难点

流程工业具有生产流程长、动态多变、机理复杂的特点，其智能化面临诸多挑战：

多维度的复杂性：流程工业问题涉及时间和空间两个维度，从纳秒到年的时间尺度，从纳米到千米的空间尺度，不同尺度需要采用不同的调控策略。

显性知识与隐形知识共生：流程工业核心竞争力往往体现在"人有我精"和"人无我有"的能力上，其中80%的核心竞争力来自隐形知识，而80%的问题量却来自显性知识领域。

数据特征的不确定性：工业实时数据的特征提取与标识面临数据采集颗粒度不足、测点有限等问题，难以完全描述连续系统的所有特征。

域内泛化与域外泛化的挑战：模型在知识域内泛化的结果通常更可信，但应用场景有限；而域外泛化虽然应用潜力更大，但可信度验证缺乏统一标准。

小模型与大模型融合的技术路径

针对流程工业的特点，小模型（机理模型）与大模型（数据驱动模型）的融合成为解决实际问题的有效途径。这种融合体现在两个方面：

空间维度：大模型通过数据挖掘提取特征，形成数据模式的特征切片，为状态描述提供横向支撑。

时间维度：小模型基于机理推导，提供系统演化的主导方向，为预测和控制提供纵向引导。

以流化床反应器为例，通过结合反应动力学特性（小模型）和催化剂失活过程特点（数据驱动模型），建立了包含质量守恒方程、经验关联式和传热模型在内的综合模型，实现了对复杂反应过程的精准控制。基于大模型与小模型融合的思路，我们研究团队开发了流化床反应过程实时优化（RTO）平台，实现了一系列技术突破。

大模型应用中的提示工程

在工程场景应用中，生成式大模型的提示语设计至关重要。这本质上是解决"如何让文科生正确回答理科题"的问题。优化提示词是减少大模型输出不确定性的关键，核心思想是减少模型的自由发挥空间，使其回答更精准、更稳定。

实施过程中需要注意：

理解大模型的工作方式，就像了解一个文科生的思维模式确保问题定义明确，减少歧义（通常设定温度参数T=0.05），相当于给文科生提供标准答题模板对模型输出进行后期验证（依靠人工、机理知识或辅助判别模型），如同让理科生检查文科生的解答标准化提示语应经过严格测试和实际应用验证，形成正式文档，并纳入企业变更管理流程（MOC），定期进行修正和更新。

这种方法论实际上是在为生成式大模型构建一套"工程思维框架"，让其能够以更加确定性的方式处理工程问题。

实施大模型前的关键思考

在流程工业实施AI大模型，需要思考以下十个关键问题：

工业原始问题定义：明确核心问题或挑战

人类的智能角色定位：确定人在AI辅助下的新角色

AI带来的效益评估：量化把人类自动化的效益所在

对AI幻觉的接受度：评估风险容忍度

技术难度与成熟度：评估现有工具和框架的适用性

知识收集的颗粒度：确定数据细节层次

知识贡献者挑选识别：明确关键知识来源

项目倡导者与用户：确定推动者和实际使用者

企业核心技术人员：识别关键技术角色

预算计划评估：明确资源限制

结语与思考

大模型在流程工业的应用面临三大瓶颈：原始数据的无赋意性、数据分布不均匀导致的域外泛化问题、以及对人工赋意工作的高度依赖。这些挑战在本质上反映了流程工业数据的特殊性：表面上数据充足，实际上有效信息不足。

从"文科生解决理科问题"的视角来看，我们面临的根本挑战是如何通过恰当的框架和方法，使生成式大模型（这个精通百科全书但缺乏工程细节能力的"文科生"）能够解决精确性、确定性要求较高的工业问题。这需要我们在模型训练、提示工程和结果验证等多个环节建立严谨的方法论，为这个"文科生"提供足够的结构化指导，使其能够顺利完成"理科作业"。

未来发展方向应聚焦于三个方面：无赋意数据向赋意数据的高效转化、提高模型域外泛化能力的算法创新、减少人工赋意依赖的自动化技术。只有在这些方面取得突破，才能让"文科生"（生成式大模型）发挥它的特长，尽量掌握一定的"理科思维"，自然语言类大模型技术才能在流程工业真正实现价值最大化，成为推动行业转型升级的核心驱动力。通过小模型与大模型的有机融合，结合机理知识与数据驱动方法，流程工业可以走出一条既尊重专业规律又拥抱技术创新的智能化转型之路，实现先进智能工厂的建设目标。