工业制造为什么是 AI 大模型的深水区？

本站综合报道近日，位于崂山区的浪潮（山东）大数据科技有限公司研发的浪潮卓数大模型，顺利通过中央网信办生成式人工智能服务备案。截至目前，青岛已有5款大模型成功通过国家级备案，分别是创新奇智“奇智孔明”、卡奥斯“天智”、海尔科技“HomeGPT Edge”、自然语义“Euler”及浪潮“卓数”。

其中，卡奥斯天智工业大模型作为国内首个基于工业互联网平台的垂域大模型，通过“小模型实时响应 大模型精准优化”的协同模式，显著降低算力需求，同时提升复杂场景适配能力。此外，其构建的工业级RAG（检索增强生成）体系，融合术语理解、跨模态建模与动态索引技术，可实现对长文本、多模态数据的精准检索与响应，为知识密集型工业任务提供核心支撑。

目前，天智工业大模型已在9大行业的40多个场景成功落地，形成“应用案例 经济效益 社会影响”的多维价值回报。例如，在注塑工艺优化智能体中，可实现参数优化、良率提升与成本节省；在示功图故障诊断智能体中，能高效识别设备异常，降低停机风险与损失。同时，该模型通过开放平台连接2000余家企业、50所高校及10万余名开发者，构建起工业智能“云—边—人”共创网络，推动行业标准、专业知识、技术人才与工业数据的融合共建。

卡奥斯天智工业大模型是我国工业大模型发展的代表性案例。当前，我国工业大模型整体呈突飞猛进之势，但发展进程相对低调：早期探索者多为千亿级集团、特大型央企及行业龙头企业，集中在电力、采矿、石油等重资产行业；随着概念普及与技术成熟，更多大中型企业开始入局探索，应用场景逐步向细分领域渗透。

AI大模型对工业领域的重要意义，主要体现在以下四个维度：
一、提升生产效率，优化生产流程
AI大模型能够深度分析生产过程中的海量数据，精准定位生产流程中的瓶颈与问题，并输出针对性优化方案，直接提升生产效率。在部分核心生产环节，模型可实现智能控制与自动化操作，减少人工干预，同时提高生产速度与操作准确性，降低人为失误风险。

二、强化质量管控，提高产品稳定性
AI大模型可对生产全流程数据进行实时监测与动态分析，及时识别潜在质量隐患，并通过预测预警机制提前触发干预措施，从源头避免质量问题发生。此外，模型能通过持续学习生产数据，优化核心工艺参数，进一步提升产品质量的稳定性与一致性。

三、降低运营成本，减少停机损失
一方面，AI大模型可实时监测设备运行状态，通过预测性维护提前发现故障隐患，减少设备非计划停机时间与紧急维修成本；另一方面，模型能分析生产过程中的能源消耗数据，输出节能优化方案，帮助企业降低能源成本，实现绿色生产。

四、推动产业升级，构建新型生态
AI大模型的深度应用，将加速工业领域向智能化、数字化转型，全面提升产业整体智能化水平。同时，其发展还将带动数据标注、模型训练、工业应用开发等相关产业的成长，形成“核心技术 配套服务 场景落地”的新型工业生态。

从技术竞争力来看，目前国内AI大模型在工业领域的文生文准确性（78分）已超越国际平均水平（76分），在电力、建材、纺织等细分行业的知识储备上具备显著领先优势。例如，天正电气研发的“天正智瀚大模型”已通过网信办备案，成为国内首个电气行业专属AI大模型，可覆盖配电设计、用电方案咨询、设备运维指导等全链条业务场景。

综上所述，工业AI大模型的崛起，正推动制造业从传统“经验驱动”向现代“数据智能驱动”跃迁。其价值不仅限于短期的效率提升与成本降低，更在于重构工业知识的生产、传播与应用方式，为我国新型工业化发展提供核心引擎。随着技术持续成熟、生态不断完善，工业大模型将成为全球产业竞争的战略制高点，引领“设备即智能终端、工厂即协同生态”的工业智能化新纪元。