设成本激增，这在近期美股科技股的震荡中得以集中体现；而从长期来看，行业将陷入 算力军备竞赛的循环，每一轮技术突破和应用场景扩展都将催生新的算力需求与资源投 入，持续重塑行业竞争格局。 ➢ 资源优化：随着模型使用方案的平民化，中小企业和个人开发者得以将有限资源聚焦于 场景创新与技术优化，无需在基础能力建设或算力消耗上投入过多成本。 ➢ 市场激活：这种高性价比、低门槛的大模型服务模式，将吸引更多初创团队涌入赛道， 催生多元

它不仅需要强大的大语言模型支持 ，还需要构建复杂的智能规划和决策系统 ，以及与各种 工具和系统的集成。此外 ， AI Agent 还需要不断地进行训练和优化 ， 以提高其智能水平和适应性。 因此 ，对于一些中小企业来说 ， A I Agent 的部署成本可能较高 ，但对于大型企业和对智能化要求较高的企业来说 ， AI Agent 带来的价值可能远超其成本 6. 基于大模型的智能 体 n RAG 和智能体

应用场景，工业大模型基于真实缺陷图生成仿真缺陷 图的能力，目前在准确性方面依然有待提升。 第五，成本和技术问题。 工业 AI 技术尤其是工业大模型的部署，要面对高昂的 训练成本和技术壁垒，这往往令中小企业望而却步。 工业大模型的应用不仅需要大量的资金投入，还需要 专业的人才支持。包括技术研发、算力资源投入、数 据采集与标注，以及市场推广与商业化扩展等方面都 需要专业的人才进行操作和管理。在技术壁垒方面，