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工業(yè)大模型難落地?朗坤智慧構建“全流程”“高價值”AI能力

線下回顧 2025.05.24 工業(yè)大模型,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會

5月22日,由中國信息通信研究院信息化與工業(yè)化融合研究所承辦的“2025工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會—工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺高質(zhì)量發(fā)展論壇”在蘇州召開。


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論壇匯聚政、產(chǎn)、學、研多方權威力量,工業(yè)和信息化部信息技術發(fā)展司兩化融合推進處馮偉處長,江蘇省工業(yè)和信息化廳信息基礎設施處姜永發(fā)處長發(fā)表開幕致辭,中國鋼研集團專家做主題演講,朗坤智慧、浪潮云洲、美云智數(shù)、藍卓數(shù)字等國家級“雙跨”平臺技術領袖,及北京首鋼、新華三、中科云創(chuàng)、國軒高科等企業(yè)領導進行分享,通過政策導向解讀、前沿技術研判及戰(zhàn)略經(jīng)驗分享,為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺高質(zhì)量發(fā)展提供頂層設計與生態(tài)共建的新思路。


會上,朗坤智慧副總裁毛旭初發(fā)表《基于蘇暢工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的瑤光工業(yè)大模型在工業(yè)領域的應用與創(chuàng)新》主題報告,針對工業(yè)大模型應用的熱點問題,結合公司具體實踐做分享。


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由朗坤智慧聯(lián)合太鋼不銹打造的“基于蘇暢工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的太原鋼鐵AI智慧能耗優(yōu)化系統(tǒng)項目”,榮獲“2025年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用案例”。


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“當前工業(yè)大模型應用正處于關鍵發(fā)展期,但很多企業(yè)仍面臨落地困惑?!泵癯蹰_門見山地指出,“企業(yè)常常困惑于如何選擇合適的平臺、如何實現(xiàn)場景落地,以及如何準確把握大模型的能力邊界。”


針對這些普遍問題,毛旭初以電力行業(yè)為例進行了深入剖析。他認為,電力行業(yè)IT基礎扎實,管理系統(tǒng)完備,數(shù)據(jù)積累豐富,而且對新技術接受度高,是大模型應用的理想試驗場。但如果直接應用通用大模型,仍會遇到專業(yè)場景推理不準確、業(yè)務場景適配困難等實際挑戰(zhàn)。


“我們需要的不是‘萬能’的通用模型,而是真正懂行業(yè)的‘專業(yè)’模型?!边@種模型需要具備三大核心能力:一是對行業(yè)知識的深度理解和推理能力;二是對工業(yè)多模態(tài)數(shù)據(jù)的識別分析能力;三是對專業(yè)工藝的仿真計算能力?!斑@三項能力缺一不可,是工業(yè)大模型區(qū)別于通用模型的關鍵所在?!?/span>


朗坤智慧基于26年深耕能源行業(yè)的經(jīng)驗積累,自主研發(fā)瑤光工業(yè)大模型解決方案,在故障診斷、運行優(yōu)化等關鍵能力上實現(xiàn)突破性提升。通過深入挖掘發(fā)電企業(yè)核心需求,已開發(fā)出覆蓋安全生產(chǎn)、設備運維、能效優(yōu)化等關鍵業(yè)務領域的高價值應用場景。


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“早期大模型應用切忌貪多求全。”毛旭初建議,企業(yè)先做好整體規(guī)劃,從一兩個高價值場景切入,做深做專做透后,再逐步推廣。他以設備故障診斷為例說明,傳統(tǒng)方法需要“一兩個小時”的分析過程,而依托瑤光大模型“狀態(tài)監(jiān)測+診斷助手+運維決策”三大智能體協(xié)同配合,實現(xiàn)了從預警到診斷再到維修策略推薦的閉環(huán)管理,將運維流程縮短至“分鐘級”。


運行優(yōu)化是另一個重點應用領域。毛旭初指出,傳統(tǒng)性能計算和耗差分析往往止步于發(fā)現(xiàn)問題,而瑤光大模型基于“行業(yè)大模型+機理模型”的創(chuàng)新架構,既保證了方案的通用性,又能針對不同機組特性提供個性化優(yōu)化建議。


對于工業(yè)大模型的實施路徑,朗坤智慧已形成“全流程”服務能力:從最初的場景規(guī)劃、數(shù)據(jù)準備,到模型訓練調(diào)優(yōu)、應用開發(fā),再到最后的部署實施和持續(xù)優(yōu)化,公司都能提供“一站式”專業(yè)技術支持。


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“我們不只是提供技術工具,更重要的是幫助客戶建立可持續(xù)的AI應用能力?!泵癯醣硎?,朗坤智慧專家團隊深入電廠生產(chǎn)一線,與運行、檢修等各崗位人員共同協(xié)作,確保每一個場景應用都能真正融入業(yè)務流程,這種“技術+服務”的模式已經(jīng)在全國多家發(fā)電企業(yè)得到驗證。


和其他大模型相比,瑤光大模型在知識問答、智能建模、輔助消缺、經(jīng)營決策等應用上,更“懂”工業(yè)場景,也更“懂”使用者意圖,可廣泛適用于電力、煤炭、化工、鋼鐵、建材、裝備制造等各流程工業(yè)領域。


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