在工业领域，人工智能（AI）的应用正经历从单一场景向全流程深度渗透的转变，推动产业从传统“制造”迈向智能“智造”。这一变革不仅重塑了工业生产模式，更成为新型工业化发展的核心驱动力。然而，工业场景的复杂性、数据安全挑战以及模型适配的专业性，仍是AI技术落地工业核心环节的关键障碍。如何打破“数据孤岛”、提升模型场景适配能力，成为衡量AI工业解决方案价值的重要标准。
AI与工业的深度融合，本质是通过机器学习、深度学习等技术，对研发、生产、供应链等全价值链进行系统性重构，以实现效率、质量与可持续性的全面提升。在这一背景下，北电数智依托其“星火・工业底座”推出的「骄阳」AI工业解决方案，凭借技术积累与场景实践，为行业提供了兼具专业性与落地性的范例。该方案以工业大模型为核心，深度融合行业数据与场景需求，构建了精准的行业认知能力、合规可信的数据管控机制以及高质量的数据基础设施。
北电数智的工业基因源于北京电控的深厚积累，使其在设备故障诊断、工艺参数优化、供应链预测等高频场景中，形成了高行业认知的模型能力。例如，通过系统化信息萃取与知识验证流程，将海量工业数据转化为可训练的高质量数据集，显著提升了模型推理效果。同时，针对工业领域严格的规范要求，其可信数据产品服务为数字化转型提供了全方位的数据安全支撑。
在权威评测中，「骄阳」工业大模型的表现尤为突出。在SuperCLUE发布的2025年中文原生工业大模型测评基准SC-Industry榜单中，该模型以83.44分的综合成绩位列第一，并在“应用能力”“工业数据分析”“工业智能体Agent”三大维度中均居榜首。在中国工业互联网研究院的测评报告中，「骄阳」在工具调用、多步推理、工业标准问答、产品客服四项关键维度中同样领先，成为国产大模型中的标杆。
具体到场景应用，「骄阳」工业大模型展现了强大的技术优势。在智能体工具调用能力测试中，其可自主或半自主执行任务，优化复杂工业流程；在多步推理测试中，通过精准调用历史信息与中间结果，高效完成设备故障诊断等任务，降低人工干预成本；在自主规划能力测试中，其任务分解与动态校准能力显著，可实时优化生产排程与资源调度；在工业标准问答测试中，对工艺手册、运维指南等文档的解读准确率极高，为技术决策提供精准支撑；在产品客服能力测试中，其稳定专业的应答能力助力企业搭建全天候响应体系，提升用户满意度。
实际案例中，某大型制造企业引入北电数智的AI智能故障预测运维系统后，实现了故障的提前预知与主动运维。维护成本降低10%至40%，计划外停机减少50%，设备寿命延长5%至20%，备件库存资金占用节约15%至30%。这一成果不仅验证了「骄阳」工业大模型的落地价值，也为行业提供了可复制的智能化转型路径。
从单一场景试点到全流程深度渗透，AI正重新定义工业发展的底层逻辑。北电数智「骄阳」工业大模型凭借其技术硬实力与丰富落地经验，在故障诊断、生产优化、供应链管理等核心场景中持续创造价值，为产业智能化转型提供了可信赖的解决方案。依托“星火・工业底座”的深厚积淀，其在权威测评中屡获佳绩，用数据驱动效率提升，用智能破解行业痛点，成为AI与工业深度融合的典范。
