摘要：成立近三年，数智院的目标清晰而坚定。我们以产业大模型为核心驱动力，以深厚的工业Know-how与海量时序数据为支撑，通过“行业知识沉淀+多模态算法模型”的融合研创，在持续深耕基础材料与新材料领域的同时，凭借工业AI的泛化能力，加速赋能多元实体产业，旨在成为推动制造业从“信息化建设”迈向“数智价值创造”的关键力量。
肩负使命，锚定方向
近年来，公众对人工智能大模型革命的讨论，更多的聚焦于通用语言大模型。然而，今年以来，随着Gartner等权威机构相继提出领域大模型概念，充分表明：垂直行业的AI应用需求正日趋紧迫，其技术要求也随之日益清晰。
从行业需求层面看，制造业在追求提质增效的征程中，始终伴随着技术的迭代升级。自动化目标为生产环节的连续执行与人力释放；信息化初步疏通了业务流程的孤岛；而工业互联网进一步构建了设备、系统与产业链的连接底座。制造业当前正经历从数字化向智能化的深度转型。传统制造需要的是一个真正懂制造、能落地、可靠性高的AI。它不仅要能从数据中学习，更要深度融合物理规律和行业知识，实现可靠、安全的自主决策执行与优化。
今年7月，在以“人工智能+制造业协同创新发展战略”为主题的长城工程科技会议上，数智院所展示的产业大模型1.0产品，聚焦制造业“实时闭环价值创造”的核心需求。该产品基于“1+1+N”核心架构，通过融合数据模型、机理模型、业务模型和领域知识库，并引入通用语义大模型、多模态和代理式AI架构，打造了赋能业务场景的企业级智能决策平台，在供应链、生产、营销等关键场景中实现了实时协同模型的闭环管理，更在生产侧达成了端到端全工序的实时自动闭环控制。
如今，产业大模型的崛起，正推动制造业迈入一个全新的“数智化”阶段。它不再局限于流程的数字化映射，而是赋予工业系统理解、分析与决策的智能。其愿景，是实现从单点优化到全局协同、从被动响应到主动决策的根本性跨越，最终让智能成为驱动制造业进化的核心力量。
聚焦产业，价值创造
成立近三年，数智院的目标清晰而坚定。我们以产业大模型为核心驱动力，以深厚的工业Know-how与海量时序数据为支撑，通过“行业知识沉淀+多模态算法模型”的融合研创，在持续深耕基础材料与新材料领域的同时，凭借工业AI的泛化能力，加速赋能多元实体产业，旨在成为推动制造业从“信息化建设”迈向“数智价值创造”的关键力量。
（一）高质量工业数据集：从数据到智能引擎的生产要素
工业数据的复杂程度远超通用领域，对实时性与可靠性的要求更为严苛，这使得工业知识、数据与机理的深度结合变得至关重要。为此，数智院推动业务专家、数据专家与算法专家等跨域协作，共同构建产业级数据标准，确立“由场景定义模型、由模型定义数据”的工业大模型建设路径，系统化打造从数据采集、挖掘到治理的一体化解决方案。这一机制有效保障了数据的高质量与高可用，推动工业数据从静态资产转化为持续驱动的动态生产力。
目前，在数据层面，仅水泥行业数智院已累计治理及训练超过1.3万亿余条数据，它们真实、可靠，是产业大模型的“数据金矿”。凭借这份在工业领域独有的“产业数据+业务逻辑+工业机理”的工业Know-how能力，为产业大模型提供了高质量的“燃料”，让每个工厂都能高效获取数智能力，让每个工业场景都能实现价值提升。
（二）产业大模型：推动技术能力在场景中落地生根
随着国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，工业界的共识已悄然转变，“是否接入AI”的论调不再出现，随即而来的是如何更好的应用AI、融入AI。
当前数智院的数据平台及产业大模型已在超百家工厂落地，随着工厂级数据治理、建模与实时闭环价值创造，产业大模型不仅是技术工具，更是将数据作为生产要素，构建传统制造业新质生产力的核心引擎。
产业大模型由一个数智底座、一个产业大模型平台、N个代理式AI应用组成。集成了从数据治理平台、大数据分析平台、机器学习平台，到大数据安全运维平台、行业云平台、使能云平台，再到数据运维平台与工控智脑平台等多个数据平台，实现了数据从采集、治理、分析到安全运维的全链路闭环。在此之上，产业大模型平台则汇聚了3D数字孪生平台、通用语义大模型与业务数字孪生平台，为工业集团提供实时可跨部门、跨场景的可靠智能决策平台。
产业大模型实现了三大核心技术创新，包括时序数据与工业机理融合、多模态场景协同及决策容错模型，助力人工智能在制造业实时、安全闭环执行，创造可量化价值。
未来展望：深耕数智化，赋能新跃迁
数智院作为人工智能+制造业领域的积极探路者，正以产业大模型为核心驱动，通过对数据、机理、业务逻辑、组织架构等关键要素的深度理解，以端到端的场景化智能解决方案推动工业生产与管理新范式。
未来，数智院将进一步深耕工业数智化领域，用新一代的AI技术深度融合工业机理，以工业数据为燃料，助力每一个工厂、每一个企业创造清晰的降本增效提质价值，为中国工业大国的进一步跃迁贡献一份力量。