百亿参数背后的工业基因：央企大模型如何“读懂”制造全流程

在“新质生产力”与“人工智能+”战略的双重驱动下，某特大型中央制造企业积极探索工业领域大模型的落地路径，携手中关村科金打造工业大模型智能应用平台。该平台聚焦工业场景的复杂需求，突破数据处理、模型训练、内容生成等技术瓶颈，为制造业数字化转型提供了可复制的“央企方案”，助力构建自主可控的工业智能生态。​

一、工业智能化的破局需求​

传统工业模式在知识管理、决策支持、产业链协同等方面存在三大核心痛点：​

知识沉淀与利用低效：累计数百万份行业报告、技术文档分散存储，跨部门检索效率低，专业知识复用率不足30%。

决策支持能力薄弱：市场动态、产业链数据缺乏实时分析工具，重大决策依赖人工研判，周期长达数周。

全球化适配不足：海外市场拓展中，多语种技术资料处理、跨境政策分析等需求难以通过传统工具满足，制约国际化进程。​

响应国家“强化工业领域人工智能应用”的号召，该企业将工业大模型作为破局点，目标构建覆盖“数据-模型-应用”全链条的智能平台，实现从经验驱动到数据驱动、从人工处理到智能决策的范式转变。​

二、打造垂直领域工业大模型​

针对工业场景的专业性与复杂性，项目团队构建了“基础模型+垂直训练+ 场景适配”的三层技术架构，突破传统通用大模型的局限性：​

底层架构：筑牢自主可控技术底座​

国产算力支撑：采用国产化服务器集群，部署百亿参数规模的工业大模型，确保核心技术自主可控；​垂直领域数据增强：注入企业积淀的数十亿字符行业知识（含技术标准、专利文献、历史研报等），通过增量预训练强化模型对工业术语、制造流程的理解能力，解决通用大模型“专业知识贫血”问题；​多模态融合能力：支持文本、图表、数据报表等多格式输入，适配工业场景复杂的信息交互需求。​

核心能力：攻克三大技术关卡​

数据准备与清洗：建立工业数据治理体系，整合数十个主题数据库、数万份行业报告，通过智能标注工具清洗非结构化数据，确保训练语料的专业性和安全性；​模型训练优化：采用“指令微调+人类反馈强化学习”（RLHF）技术，针对工业场景定制化训练，避免生成内容出现“幻觉”或意识形态偏差；​内容生成校准：构建实时更新的工业知识库，与大模型形成“双引擎”，在知识问答、报告生成等场景中，优先调用经审核的专业数据，确保输出内容准确率达 95% 以上。​

场景化应用：构建智能工具矩阵​

辅助决策应用实现全产业链知识问答、长上下文分析和多语种支持等功能。

研报撰写应用服务20+个专业的创作场景，包括课题申请背景意义、周报日报生成、专业文献写作等。在大模型的加持下，员工10分钟左右即可完成一份专业报告，由专家在报告基础上进行微调和数据核对后，实现高水平材料稳定产出。在模型训练中，整理录入大量的专业红线、优秀范文和素材，避免大模型出现意识形态和幻觉问题。同时提供8个效率工具，支持报告润色、语法纠错等功能。

知识库应用整合了该制造企业百万级的行业资料库，同时支持用户自己建立个人化知识库。用户也可以随时选择共享资料平台上的报告，或者对自己上传的原报告进行分析、问答、总结。

作为央企数字化转型的标杆实践，该项目印证了工业大模型的落地逻辑—— 不是颠覆传统，而是以场景为锚点，用技术激活数据，让智能赋能决策。