■编者按山东锚定“人工智能+制造”赛道，走垂直领域大模型“专而精”的发展路线，垂域模型发展水平领跑全国。今起本报推出“工业大省有‘模’力”栏目，记者深入垂域大模型企业采访，围绕技术优势、应用场景、产业价值、生态格局等方面，展现山东垂域大模型的创新实践，助力山东加快打造人工智能创新生态、产业集聚和示范应用高地。敬请关注。
大模型走进制造车间，第一件事应该先九游体育,九游体育股份有限公司,九游体育官方网站,九游Sports干什么?不是写文案，也不是陪人聊天，而是一台设备突然报警，它得知道该查哪几个参数;一条产线开机率下降，它得顺着工序往前找原因;一张几十年前留下的工业图纸，它最好还能看懂、还原，继续拿来用。
这时候，考验的已经不是一个大模型“知道多少”，而是它到底能不能真正进入生产场景。
在创新奇智科技集团股份有限公司的“大模型制造车间”里，奇智孔明AInnoGC工业大模型正在啃的，就是这道题。它拥有750亿参数，具备人机对话、文本生成、SQL代码生成等能力，应用覆盖工厂管理、工业设计、智能制造实训等领域。在此之上，还搭建起工业本体智能体平台、ChatRobot工业具身智能机器人、ChatCAD生成式AI工业设计软件等应用。IDC数据显示，创新奇智列中国工业大模型应用市场份额第1位。
设备数据、生产规则、工艺经验，大量信息只存在于企业内部。一台设备和另一台设备是什么关系，一道工序出了变化会传导到哪里，老师傅凭什么判断一个异常，这些都不是仅靠互联网语料就能学会的。
创新奇智科技集团股份有限公司产品总监朱冰介绍，工业项目往往要和客户一起定义问题、分析数据、整理流程，再把这些经验沉淀下来。通用模型很难直接获得企业内部的工具、数据和业务经验。
所以，奇智孔明做的第一件事，是让大模型“认识这家工厂”，这其中一个重要办法是构造“本体”。
设备、工艺、规则、物料、订单，原来散落在不同系统里，现在被重新组织成实体、属性和关系。简单说，就是先给AI把工厂的关系理清楚。
在“大模型制造车间”的现场演示中，朱冰利用系统，先去理解业务目标，再读取企业数据，推断不同数据之间可能存在的关系，逐步形成设备、故障、规则等构成的本体。随后，用户只需要用自然语言提出需求，大模型就能进一步生成设备故障诊断的工作流。
如果大模型说“可能是蒸汽压力异常”，生产人员接下来一定会问：凭什么?采访中展示的设备诊断案例里，系统会直接读取现场实际数据。每一步查了什么、调用了什么、依据什么排除，都能够回看。这就像老师傅排查故障。
确认原因后，系统会给出处置方案，现场人员审核确认后，再创建工单，进入下一步流程。
朱冰把工业大模型称作后台的“支柱和灵魂”——呈现在用户面前的，可能是一个智能体、一套软件，甚至一台机器人，但背后真正负责理解问题、调度工具和汇总判断的，仍然是大模型。
玻纤生产，是奇智孔明进入真实生产流程的一个典型案例。从原料配比到窑炉熔化，再到漏板拉丝，几道工序环环相扣。一次微小波动，都可能造成断丝，进而影响开机率和产量。
原料环节，机器学习小模型分析原料检测数据、历史配方和生产结果，预测配方质量;窑炉环节，视觉小模型持续观察中间产品状态，再和实时IoT数据结合;拉丝环节，本体又把产线、通路、拉丝机、漏板、工艺参数和生产事件连接起来。
小模型负责感知和计算，大模型负责理解问题、调用工具，再将结果汇总起来。过去分散的一个个算法，变成一套能够协同工作的系统。
“只有经过真实生产数据的持续滋养，大模型才能真正理解不同的细分行业。”朱冰说。毕竟，模型能力不只是在机房里练出来的，更需要在车间里“磨”出来。
创新奇智把总部落在青岛，一个重要原因就是山东工业门类丰富，与其“AI+制造”的方向高度契合。
在山东开放的工业场景里，大模型有机会不断碰到真实问题，再把解决问题的能力继续沉淀下来。接下来，大模型还要继续往车间深处走。朱冰判断，工业垂类大模型会逐渐从相对外围的环节，进入更多生产执行和工业设计等核心领域。
越往核心走，问题也越难。它不仅要懂知识，还要懂工艺;不仅要会分析，还要可靠、可追溯;不仅能给一个答案，还得能够调用软件、设备甚至机器人，把答案变成动作。
通用大模型追求的是知识的广度，而工厂更在意另外一些东西：一个结论够不够准确，一次判断有没有依据，一个建议能不能真正执行。
这里容不得太多“差不多”。也正是在这一点上，我们才能理解垂域大模型真正的价值。
所谓“垂”，不是给大模型贴上一个行业标签，而是让它真正进入这个行业的知识、数据、规则和流程之中。
山东发展垂域大模型，也有一层独特优势。制造业门类多、产业链条长，意味着这里有足够多的真实问题可以拿给大模型去做。模型在场景里学习，场景又被模型重新改造。
所以看一个垂域大模型，不妨少问一句“有多少参数”，而是多问一句：它到底懂不懂这个行业?
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