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卡奥斯天智工业大模型价值领航实践

求数科技

2025-10-10

工业领域生产过程复杂、技术含量高、涉及到众多专业知识与经验，通用大模型在工业应用中面临数据、成本、可靠性等挑战，如高质量工业数据供给不足、模型训练成本高昂、业务流程的适配度欠缺以及大模型幻觉等问题，难以掌握工业领域的深度知识与内在逻辑，无法精准契合工业场景对于高效性、稳定性与精确性的需求。

卡奥斯COSMOPlat基于海尔集团40年制造业经验和平台数字化实践，打造了国内首个基于工业互联网的垂域大模型-天智工业大模型（COSMO-Industrr-Model），并不断深入业务场景，持续构建技术壁垒。天智工业大模型平台是卡奥斯工业互联网平台的智能中枢，它以数据为基础，以大模型为核心，通过大小模型结合实现企业智能化场景全覆盖，以工业智能体加速业务流程变革，效率成倍提升，为工业企业的智能化转型提供了强有力的支撑，有望引领工业领域在大模型应用浪潮中开辟出一条特色化、高效化的创新发展之路。

天智工业大模型目前已在9大行业40多个细分场景进行了应用落地，如工艺参数优化、设备预测性维护、设备故障维修、能源调度优化、企业知识管理、工业软件流程自动化等，一方面有效帮助客户解决了数据杂乱、知识孤岛、决策低效的问题，实现提质、降本、增效；另一方面形成了“数据→知识→决策→数据”的飞轮效应，实现智能化螺旋上升，以及跨行业跨场景的融合创新。

人工智能技术历经单点突破、场景深耕阶段之后，大模型技术通过预训练范式实现了认知能力的革命性提升，在技术、应用与创新等多维度呈现出蓬勃发展的趋势。随着大模型在各领域应用的不断深入，工业领域无疑成为其大展身手的重要阵地。然而，作为技术密集与知识沉淀的深水区，工业系统呈现出多维度复杂性特征。

从精密工艺链到动态技术矩阵，从跨学科专业知识到长期经验积淀，传统通用型人工智能模型在工业场景中面临多维瓶颈：高质量工业数据结构化供给不足导致模型认知基座薄弱，高昂训练成本与算力资源消耗制约规模化应用，业务流程适配性缺陷引发决策精度衰减，而模型幻觉问题更使得工业级可靠性难以保障。为此，工业大模型立足工业场景特性构建专业技术体系，融合海量工业知识形成专属能力优势，实现跨领域经验沉淀与智能决策深度耦合，它的深度应用是新质生产力的重要体现，它犹如一颗强劲的核心动力源，为工业互联网2.0持续蓬勃发展提供着不可或缺的驱动力，是推动工业智能化转型迈向更高层级、更广维度的关键引擎。

卡奥斯COSMOPlat基于海尔集团40年制造业经验和平台数字化实践，整合了各类工业数据要素，贯通了多元工业应用场景，汇聚了全产业链生态资源，打造了国内首个基于工业互联网的垂域大模型-天智工业大模型，具备更广博的工业知识和更深的工业行业 Know-how，能够读懂工业语言、理解工业工艺及机理、生成工业执行指令及执行工业机械控制，形成工业生产的智能中枢，持续创新工业互联网与垂域大模型深度融合的特色路径，赋能大规模个性化定制与工业全流程智能化协同，推动制造业在大模型应用中形成兼具定制灵活性与产业适配性的创新发展范式。