人工智能在工业领域的融合趋势 - 人工智能正加速融入工业研发、生产、管理与服务的全链条，驱动效率提升、质量优化和绿色发展 [1] - 工业场景的复杂性与高要求使得能解决核心痛点的高质量AI解决方案价值凸显，直接关系到企业智能化转型的成效 [1] - 大模型加速向工业细分场景深度渗透，文档、数据分析能力与智能体能力成为衡量模型从“可用”到“好用”的核心标尺 [1] 北电数智骄阳工业大模型的核心能力 - 工业文档问答能力可针对工艺手册、设备运维指南等文档精准定位问题核心内容，输出结构清晰、符合工业标准的回答，降低工业文档使用门槛 [1] - 工业数据分析能力能对表格类数据进行精准解析，同步输出具有生产指导价值的深度洞察结果，帮助企业实时掌握生产态势、优化流程 [2] - 工业智能体具备强大的自主及半自主任务执行能力，能基于场景做出有效决策，并可与其他系统协同交互以优化工业流程 [2] - 模型拥有出色的多轮任务规划与工具调用能力，深度整合超过100种工业领域常用运维工具，搭建专业MCP服务平台 [2] - 为某头部装备制造企业打造的预测性维护智能体可提前预警设备故障风险，将设备非计划停机时间大幅降低50% [2] 工业大模型应用面临的挑战 - 工业大模型在工业领域应用面临“场景适配性”挑战，主要体现在工业专业知识体系与通用大模型知识结构存在显著差异 [3] - 工业场景的小样本需求与通用大模型的海量数据训练模式不相匹配，产线实时决策的确定性要求与大模型的概率性输出特性难以协调 [3] - 适配性挑战背后反映出高质量数据稀缺与结构复杂、数据孤岛广泛存在、知识注入机制不足等技术瓶颈 [3] 北电数智的破局策略与优势 - 公司以产业协同与技术突破为双引擎，积极推动构建工业数据标准及开放协议体系，借助可信数据空间技术达成数据安全共享 [4] - 着重开展场景化微调数据生成、复杂任务强化学习等核心技术研发，提升模型对行业的认知能力 [4] - 模型已构建“精准的垂类认知、高质量数据治理体系、严格的合规可信管控机制”三大优势 [4] - 精准的垂类认知源于北京电控深厚工业基因，能持续积累工业场景数据和实践经验，在工业高频应用场景构建高行业认知能力 [4] - 高质量数据治理体系通过系统化信息萃取与知识验证流程将工业数据转化为训练数据，提高模型推理效果 [4] - 严格的合规可信管控机制保障数据可信安全，为工业数字化转型提供支撑 [4] 未来展望 - 伴随AI与更多工业场景加速融合，北电数智骄阳工业大模型将凭借持续技术创新攻克“场景适配性”难题 [5] - 模型将加速转化为驱动工业领域实现质量提升与效率飞跃的核心生产力要素，为我国工业数字化转型注入强劲动力 [5]