这些问题的背后，是制造业对"智能决策"能力的迫切需求。大模型的突破性价值在于其"认知+推理+生 成"的三位一体能力。通过训练海量行业数据，大模型不仅能模拟人类工程师的经验判断，还能在复杂 工况下自主优化决策路径。例如，在钢铁行业，有大型钢企通过部署行业大模型，某产线采用自动排程 编制效率提升40%，轧硬卷周转周期缩短12%，减少返回卷35%，年均增效超千万元。案例揭示了大模 型不是简单的工具叠加，而是制造业"知识资产化"的关键载体。 大模型在制造业的落地并非简单的技术移植，而是涉及数据治理、算法优化、场景适配的系统工程。从 技术实现路径来看，主要呈现以下特征： 一是数据驱动的智能决策。制造业积累的海量生产数据（设备运行数据、工艺参数数据、质量检测数据 等）为大模型训练提供了丰富素材。通过构建行业知识图谱，大模型能够实现数据的深度关联分析。例 如，某化工企业利用大模型对生产过程中的5000+个参数进行实时监控和预测，成功将产品合格率提升 至99.8%。这种基于数据的智能决策，使生产过程从"经验驱动"转向"数据驱动"。 周城雄（中国科学院科技战略咨询研究院研究员） 近日，工业和信息化部召开专题会议，明确提出推动大 ...