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1、卡奥斯天智工业大模型价值领航实践1前言一、工业大模型的发展历程1.1 工业智能化转型驱动1.2 工业大模型的崛起与演进1.3 工业大模型的发展挑战1.4 卡奥斯天智工业大模型创新实践二、天智工业大模型平台创新与核心能力2.1 数字底座2.2 天智工业基础大模型2.3 天智行业大模型2.4 智能体开发平台三、天智工业大模型优势3.1 开源技术精简优化3.2 工业知识精调训练3.3 全流程一体化集成3.4 大小模型协同架构3.5 工业级高精度RAG体系四、天智工业大模型行业应用实践五、总结与展望Gartner 的调研报告创新洞察:生成式AI对制造战略领导者的意义4.1 应用场景4.2 典型应用案例

2、4.3 经济与社会效益32344445567777888911991113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-Industry-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

3、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。2引言

4、卡奥斯天智工业大模型价值领航实践1.1 工业智能化转型驱动工业作为国家现代化经济体系的战略性基石，其智能化转型已然成为全球产业链重构以及竞争力重塑的关键领域。在数字经济与实体经济深度融合的宏观背景之下，工业系统面临着生产效率提升、产业链协同优化以及可持续发展能力构建等重要战略任务。目前，工业领域积累了丰富的数据、基础能力和场景需求，为工业生产与人工智能技术的深度融合奠定坚实基础。人工智能技术作为新型生产要素，凭借知识挖掘、智能决策以及自优化能力，正推动工业系统朝着全要素、全流程、全产业链的智能化方向转型。35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

5、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，

6、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。1.2 工业大模型的崛起与演进目前，工业大模型的发展已经取得了一定成效，但鉴于工业行业的属性，依旧存在以下痛点，集中表现在三个方面：（1）数据方面数据质量与语料库构建的双重瓶颈。数据质量是工业大模型应用的基石。工业领域涵盖广泛，包括41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类，其数据结构多样，数据质量参差不齐。因此，提升工业数据质量、推进数据标准化以及高效构建和维护工业语料库成为制约工业大模型进一步应用发展的瓶颈。（2