2025天智工业大模型价值领航实践白皮书_19页_8mb

卡奥斯天智工业大模型价值领航实践总结

背景与发展历程

工业智能化转型是全球制造业的关键趋势，驱动因素包括数字经济与实体经济深度融合。天智工业大模型作为国内首个基于工业互联网的垂域大模型，由海尔集团40年制造业经验支持，旨在解决工业场景中的数据、成本和可靠性挑战，如数据供应不足、模型训练高成本和业务流程适配性问题。发展历程强调了技术演进和创新实践，涵盖工业智能化、数据治理和场景适配的挑战。

平台与核心能力

天智工业大模型平台构建于数字底座之上，包含四个核心模块：数字底座实现数据标准化和治理；天智工业基础大模型提供通用工业知识；天智行业大模型针对特定领域如石油化工、能源双碳和家电；智能体开发平台支持快速开发和部署智能应用。平台优势包括数据一键入湖、算法可视化开发和大小模型协同架构，采用先进技术如算子融合、混合量化和支持开源模型。

核心优势

• 协同优化技术：模型量化压缩率达70%以上，提升推理效率。
• 工业知识精调：基于超80TB多模态数据和行业指标库，训练模型适应特定需求。
• 全流程一体化：集成数据自动流转和算法开发，实现高效部署。
• 高精度RAG体系：强化工业术语理解和多模态数据关联，提升知识检索和决策精度。
• 生态支持：数字底座支持可信数据流通和工业知识引擎，确保安全性和标准化。

行业应用与实践

天智大模型在9大行业40余种场景落地，涵盖智能设计、生产、双碳、服务等。典型案例包括：

• 注塑工艺优化：降低能耗和成本，提升效率。
• 设备维修智能体：设备维修效率提升75%，成本降低20%。
• 示功图故障诊断：诊断效率提升300%，故障及时率提高90%。
• 空压机联控优化：多机组调度效率提升50%。
  经济效益显著，累计创造十亿级经济效益；社会效益包括推动智能化转型和构建开放生态。

总结与展望

天智工业大模型实践展示了工业智能化转型的关键作用，未来将继续深化数据价值挖掘和智能体生态发展，目标是通过数据全生命周期管理和服务化转型，引领工业大模型向特色化、体系化方向演进，促进产业链协同和创新。