当前,人工智能大模型正在加速产业数字化转型。但不少企业盲目追逐通用大模型;在工业、工程、能源、政企真实业务场景里,脱离行业数据、业务规则、现场流程的AI,很难落地、产生实际业务价值。
我们深耕定制化软件研发多年,核心思路始终不变:场景先行、数据打底、模型赋能。我们不做脱离业务的通用大模型,而是在现有成熟产品矩阵之上一一智慧工地、油田智慧运输系统、砼业云平台、CRM/ERP、小汇智能机器人等,沉淀行业高质量数据资产,搭建行业知识库,把大模型能力原生融入业务流程。
依托长期项目积累的行业大数据底座,我们稳步落地Data+AI 融合路线:
数据治理先行:打通多源异构业务数据、设备时序数据、文档图纸、巡检记录,清洗、结构化、构建行业知识图谱,为大模型提供可信 “原料”;
垂类微调,贴合业务:基于油田、混凝土、工程施工等行业专属语料微调,让模型看得懂工单、规范、设备告警、运输台账,回答专业问题;
嵌入原有系统,不推翻重建:大模型不是单独页面,而是作为智能能力插件,接入现有平台;
打造行业智能助手:也就是我们的【小汇智能机器人】能力升级,支持智能问答、单据摘要、异常研判、报告自动生成、风险预警、方案辅助推演;
可控可追溯:面向国企、能源客户,重点保障输出可溯源、权限可控、数据安全合规,满足产业客户对可信 AI 的要求。
软件的本质是服务业务;AI 大模型的价值,是让软件从 “记录数据、流程管控” 升级为理解业务、主动预警、辅助决策。
从代码开发、系统交付,到数据资产沉淀、行业大模型迭代,是中汇软件既定的长期发展方向。未来,我们将持续把大数据、大模型、智能体能力沉淀到产品中,为能源、工程、建筑、政企客户交付更懂行业、更好用、更安全的数智化解决方案。
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本期制作/Production
责编:
胡海青
编审:
苏焕焕、刘玉
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