工业AI构成:基础大模型(L0)一行业大模型(L1)-场景型(L2)的多层级模型架构

　　基础大模型(如盘古大模型NLP):吸收了海量数据的知识具有参数量大、高可泛化、性能优异等特点。根据输入模态的不同，基础大模型可分为视觉大模型、音频大模型、语言大型、多模态大模型等(晟腾910b 千卡级别)

　　行业大模型(希维):在基础大模型的基础上，利用行业数据进一步预训练和微调而成，在行业领域内具有专家级别的能力可在云中心和边缘侧进行推理应用。例如电力大模型、公路大模型、煤矿大模型、水利大模型、零售大模型、轨道大模型、工业制造大模型等(晟腾910b 百卡级别)

　　场景/任务模型(希维):专注于某个具体的场景或业务，根据用户不同的需求，基于行业大模型进行针对性的优化工作，使得模型可以在云上部署或边端部署。例如表计巡检、皮带巡检商品陈列检测、门店巡检、生产运行异常检测等。