工业大模型的训练依赖海量产线数据，但数据割裂与隐私泄露风险导致企业陷入“不敢共享、不愿开放”的困局。某头部汽车制造企业曾尝试构建智能质检模型，但因供应商数据格式混乱、核心工艺参数敏感，最终模型因样本不足导致误检率高达15%。

吉利联合长三角12家零部件供应商，基于联邦学习技术搭建分布式训练框架。各节点数据保留本地，仅交换加密参数更新，实现冲压件缺陷检测模型精度提升23%，同时通过区块链存证确保数据主权可追溯。这一模式被工信部纳入《工业数据安全应用典型案例集》，成为跨企业数据协作的标杆。

工业现场复杂电磁环境与恶意攻击导致大模型面临输入扰动、后门植入等威胁。某电力系统预测性维护模型曾因雷暴天气下的异常传感器信号，误判变压器状态，引发区域性供电中断。

国家电网AI实验室构建工业级对抗样本库，模拟强噪声、信号截断等20类攻击场景，并研发动态权重剪枝技术，使风光功率预测模型在对抗测试中保持92%的稳定准确率。该体系已防护全国83%的特高压变电站，全年减少故障损失超7亿元。

工业大模型需跨设备、跨平台部署，但异构系统接口与安全协议差异导致生态协同效率低下。某工程机械集团曾因不同厂商PLC控制器协议不兼容，使故障诊断模型落地周期延长6个月。

卡奥斯COSMOPlat推出兼容OPC UA、Modbus等137种工业协议的中间件平台，内置模型加密容器与实时风险感知模块，三一重工借助该平台将泵车液压系统预测模型快速部署至全球1700个工地，模型推理延迟压缩至8毫秒，且实现零数据泄露。