中國工業報王珊珊

近年來，我國智能產業蓬勃發展，新技術和新應用不斷涌現，為制造業帶來新機遇。權威數據顯示，截至2023年底，我國人工智能核心產業規模接近5800億元，顯示出強勁的增長勢頭。

當前，制造業是大模型應用的主戰場。制造領域經歷了智能制造與AI1.0階段的融合后，正在逐步完成多個場景的智能化升級。工業大模型的到來，正在為這個領域帶來新的機遇和挑戰。

近日，在2024世界智能產業博覽會上，浪潮發布智產大模型。浪潮基于通用基礎大模型，研發聚焦生產智能化的工業大模型，深度融合數字技術與生產制造場景，充分發揮深度學習，加快培育面向工業領域的大模型，推動人工智能賦能新型工業化，提升制造業企業生產智能化水平。

智產大模型定位于工業大模型，集成了專業數據、業務流程和通用大模型能力，其在通用大模型基礎上，疊加行業、領域、企業相關的專業知識語料，通過迭代微調訓練，面向生產制造領域，為企業級客戶提供可私有化部署的行業大模型及其智能應用。智產大模型囊括可擴展模型基座，可以接入主流開源可商用大模型及自研大模型；中間層的服務引擎用于連接大模型和智能應用廣場，提供數據處理、大模型精調、大模型部署、應用開發和管理等全生命周期服務。

從制造到智造，伴隨物聯網數據的激增以及運算能力的提升，工業大數據、工業大模型正在真正進入落地階段。

目前，浪潮的智產大模型聚焦裝備、電子、食品、紡織、石化、采礦、鋼鐵、鋁業等八大行業，以MaaS（模型即服務）支撐垂直行業大模型，以及面向產品研發、工藝優化、設備運維等業務場景的智能體應用開發，打造智能生產數據分析平臺；同時，以大模型+小模型融合應用的方式，輸出生成式及確定式能力，并已實際應用于多家制造業企業，對生產效率有顯著提升作用，如專精于發動機活塞環制造的福建東亞機械有限公司在應用智產大模型后，通過機器視覺數據與行業數據集微調，生產效率提高20%，產品合格率由之前的90%提升到99%。

在冶金領域，面向轉爐煉銅造渣期終點預測，基于“數采-數算-數用”模式，浪潮智能生產通過匯聚冶煉數據，構建標準造渣期終點數據集，依托行業大模型，實現造渣期終點的智能化預測，從而提升轉爐造渣期終點的預測精確度，解決傳統預測存在的作業難度大、設備損耗多、安全風險高等問題。

在煤礦安全生產領域，浪潮通過建設反“三違”視頻安全智能管控平臺，構建15種“三違”行為智能識別算法模型，涵蓋158類“三違”行為場景識別，快速實現視頻素材標定、模型訓練、算法模型構建，精準辨識監控畫面的異常行為，并進行雙向語音和聲光報警，助力“三違”行為由月度平均40多起降低到不足10起。

在工業領域設備更新和技術改造方面，魯南中聯水泥借助浪潮智能生產，基于智產扁鵲設備健康管理平臺，部署600余個傳感器，采集水泥生產過程中設備及工藝流程數據，結合平臺端的十余種水泥工藝智能控制，以及診斷模型、數字孿生仿真系統，實時模擬水泥“兩磨一燒”生產工藝，實現全流程精準控制，設備故障率降低50%，非計劃停機時間減少70%。

此外，浪潮同步正式發布“浪潮精質”品牌，旨在打造“4241”生產智能化產品體系，囊括傳感器、儀器儀表、一體機、工業互聯設備4類智能硬件，搭建“孿生+”和“智產+”2個共性技術平臺，面向生產場景提供研發設計、生產制造、安全管控及運維服務4類智能軟件，助力智能工廠建設。

據不完全統計，目前行業已有大模型包括：羚羊工業大模型、華為盤古、新華三百業靈犀、網易工業大模型、依科力工業大模型、安恒信息恒腦、達觀數據曹植、西北工業大學秦嶺翱翔等，都在持續深化科技創新，拓展工業大模型應用，助力發展新質生產力。