當(dāng)前，如何充分利用異構(gòu)化、碎片化、失衡化的算力資源滿足差異化的智能工業(yè)任務(wù)要求，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能化發(fā)展過程中急需解決的難題。本文聚焦工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的云邊端協(xié)同調(diào)度，突破傳統(tǒng)基于小模型的調(diào)度策略，深入探討了網(wǎng)絡(luò)大模型在該領(lǐng)域的應(yīng)用潛能。首先，從云邊端的數(shù)據(jù)異構(gòu)、算力異構(gòu)、算法異構(gòu)三個(gè)維度深入剖析了現(xiàn)存挑戰(zhàn)；然后，結(jié)合NetGPT、NetLLM和LAMBO等典型網(wǎng)絡(luò)大模型的實(shí)際應(yīng)用案例，探討了它們在降低算力、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)任務(wù)和提高效率等方面的顯著優(yōu)勢；最后，進(jìn)一步提出了多模態(tài)模型融合、大模型云邊端協(xié)同部署、行業(yè)定制模型開發(fā)等未來發(fā)展方向，論述了實(shí)施難點(diǎn)及潛在解決方案，旨在為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的智能化演進(jìn)提供新的思路與策略。
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