卡奥斯工业互联网平台近日发布《卡奥斯天智工业大模型价值领航实践》报告，系统阐述其自主研发的国内首个工业垂域大模型——天智工业大模型的落地成效与技术突破。该模型依托海尔集团40年制造业经验与数字化实践，通过整合工业数据要素、贯通应用场景，已形成覆盖9大行业40余个细分场景的智能化解决方案。
报告指出，当前工业智能化转型面临三大核心挑战：数据质量与语料库构建瓶颈、场景适配与模型可靠性难题、供需双方转型路径错位。天智工业大模型通过构建"数字化底座+基础大模型+行业大模型+智能体开发平台"的四层架构，创新性地解决了这些痛点。其中，数字化底座实现工业数据从"散乱孤"到"通用活"的转变，基础大模型支持多源异构数据训练，行业大模型则通过轻量化技术降低部署成本。
在技术能力方面，该模型具备五大核心优势：开源技术精简优化、工业知识精调训练、全流程一体化集成、大小模型协同架构、工业级高精度RAG体系。例如，通过算子融合与混合量化技术，模型推理效率提升30%；构建的行业指标库覆盖石油化工、能源双碳等20个垂直领域，支持复杂工艺的精准建模。
实际应用场景中，注塑工艺智能体使调参周期缩短60%，设备维修智能体降低维修成本25%，示功图故障诊断智能体将石油开采故障识别准确率提升至98%。在空压机联控优化场景，机组调度效率提高40%，企业级智能知识助手则推动办公流程自动化率达到75%。这些实践已为百余家客户创造超十亿元经济效益。
技术架构层面，天智平台提供从数据治理到智能应用开发的全链条支持。数据一键入湖功能实现跨系统数据整合，算法可视化建模工具降低技术门槛，智能体开发平台支持"生成即部署"的快速迭代。特别在多模态意图理解方面，模型可同时处理文本、图像、时序数据，动态调度专家模型应对复杂工业场景。
目前，卡奥斯已联合科研机构、行业龙头及生态伙伴构建开放工业智能生态。通过持续优化工业知识引擎与训推平台，模型在双碳管理、质量检测等新兴场景的适配速度提升50%，为工业大模型从企业单点应用向产业生态重构提供了可复制的技术路径。
