直击痛点！船舶工业垂类大模型为知识管理、数据分析等提供智能解决方案！

选型指南

2025-05-09 16:45:00

作者：JIfan

阅读量：71

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文章摘要：我们知道工业在知识管理与数据分析等领域面临诸多棘手难题，知识获取零散、处理效率低下，数据分析依赖人工、精准度欠佳等问题，严重制约着船舶企业的决策效率与竞争力。而船舶工业垂类大模型的出现，宛如一道穿透迷雾的强光，直击这些痛点，为知识管理、数据分析等关键环节提供了智能化解决方案，为行业的转型升级注入了强劲动力。

我们知道工业在知识管理与数据分析等领域面临诸多棘手难题，知识获取零散、处理效率低下，数据分析依赖人工、精准度欠佳等问题，严重制约着船舶企业的决策效率与竞争力。而船舶工业垂类大模型的出现，宛如一道穿透迷雾的强光，直击这些痛点，为知识管理、数据分析等关键环节提供了智能化解决方案，为行业的转型升级注入了强劲动力。

船舶工业垂类大模型

一、船舶工业：传统巨擘的转型困境

船舶工业那可是历史悠久、规模庞大的传统产业，在全球经济和海洋战略中占据着举足轻重的地位。它涵盖了船舶设计、建造、修理、配套设备制造等多个环节，是技术密集型和资金密集型的典型代表，不过也面临着许多的问题，如下所示：

（1）知识获取与处理难题：在船舶工业里，专业领域的知识那叫一个海量又复杂。从船舶设计规范到建造工艺，从海洋工程知识到国际海事法规，每一个环节都充满了专业术语和技术细节。以往，员工获取这些知识主要靠查阅大量资料、参加培训课程或者向有经验的同事请教。这种方式不仅效率低下，而且获取的知识往往零散不系统，难以形成完整的知识体系。比如说，一个新入职的设计师要了解新型船舶推进系统的设计要点，可能需要花费大量时间在各种文献和资料中寻找相关信息，还可能因为理解偏差而导致设计错误。

（2）数据分析困境：船舶工业在运营过程中会产生大量的数据，包括船舶订单数据、建造进度数据、市场调研数据等。然而，传统模式下对这些数据的分析主要依赖人工，处理速度慢、精准度低。人工分析往往只能对数据进行简单的统计和描述，难以挖掘数据背后的深层次信息和潜在价值。比如，在预测船舶市场趋势时，人工分析可能只能基于有限的历史数据和主观判断，无法充分考虑各种复杂因素的影响，导致预测结果不准确，给企业的决策带来风险。

（3）报告生成繁琐：船舶工业经常需要撰写各种报告，如市场调研报告、项目可行性研究报告、技术分析报告等。这些报告的生成过程繁琐复杂，从数据收集、整理到分析、撰写，需要耗费大量的人力和时间。而且，人工撰写的报告质量参差不齐，可能存在数据不准确、分析不深入、结论不清晰等问题，难以满足企业的决策需求。

（4）智能体应用缺失：在船舶工业的业务场景中，很多工作还停留在传统模式，缺乏智能体的支持。像船舶市场指标查询、订单预测等业务，如果能够借助智能体实现自动化和智能化，将大大提高工作效率和决策准确性。但目前，船舶工业在这方面的应用还非常有限，很多工作仍然依赖人工经验和简单工具。

二、中关村科金得助智能船舶工业垂类大模型：破局利器横空出世

（1）大模型的基本概念与特点

中关村科金得助智能利用模型训练平台训练了一个船舶工业垂类大模型，是基于深度学习技术，针对船舶工业的特定领域和业务需求进行训练和优化的大型语言模型。它就像一个超级大脑，拥有海量的知识储备和强大的语言理解和生成能力。与通用大模型相比，船舶工业垂类大模型更加专注于船舶工业领域，对行业知识和业务场景的理解更加深入和精准。它能够处理复杂的自然语言任务，如问答、文本生成、数据分析等，为船舶工业提供全方位的智能化支持。

中关村科金得助智能船舶工业垂类大模型：破局利器横空出世

（2）与传统模式的对比优势

知识获取与处理高效精准：船舶工业垂类大模型就像一个随叫随到的知识专家，无论员工遇到什么专业问题，只要向它提问，就能快速得到准确、详细的答案。它通过对大量船舶工业领域文献、报告、案例等数据的学习和训练，构建了丰富的知识图谱，能够快速检索和匹配相关信息。而且，大模型支持多轮连续对话，可以根据用户的反馈进一步深入探讨问题，提供更加个性化的解决方案。

数据分析深度挖掘价值：在数据分析方面，船舶工业垂类大模型具有强大的优势。它能够快速处理海量数据，运用先进的算法和模型对数据进行深度挖掘和分析。通过对数据的关联分析、趋势预测和风险评估，大模型能够发现数据背后的潜在规律和价值，为企业的决策提供有力支持。比如，在分析船舶市场订单数据时，大模型可以综合考虑宏观经济环境、行业政策、市场需求等多种因素，预测未来一段时间内的订单走势，帮助企业提前做好生产计划和市场布局。

报告生成自动化高质量：船舶工业垂类大模型可以大大简化报告生成的过程。它能够根据用户的需求和输入的数据，自动生成各种类型的报告，如市场调研报告、项目可行性研究报告等。生成的报告内容丰富、结构清晰、数据准确、分析深入，能够满足企业的决策需求。而且，大模型还可以对报告进行智能审核和优化，提高报告的质量和可读性。

智能体应用落地场景丰富：船舶工业垂类大模型为智能体在行业中的应用提供了有力支持。通过与智能体技术相结合，大模型可以实现船舶市场指标查询智能体、订单预测智能体等多种智能体应用。这些智能体能够自动化地完成各种业务任务，提高工作效率和决策准确性。比如，船舶市场指标查询智能体可以实时获取市场动态信息，为用户提供详细的查询结果和分析报告；订单预测智能体可以根据历史订单数据和市场趋势，预测未来一段时间内的订单量，帮助企业合理安排生产计划。

三、中关村科金得助智能船舶工业垂类大模型的具体应用场景

（1）智能问答：知识获取新途径

在船舶工业中，员工经常需要获取各种专业知识，如船舶技术、市场趋势、客户营销等方面的信息。船舶工业垂类大模型可以提供智能问答服务，员工只需通过自然语言提问，就能快速得到准确的答案。比如说，一个销售人员想了解某款新型船舶的性能特点和竞争优势，就可以向大模型提问，大模型会从专业的角度进行详细解答，并提供相关的市场数据和案例支持。而且，大模型支持多轮连续对话，能够根据销售人员的进一步提问，深入探讨问题，提供更加全面的信息。

（2）数据库接入：数据整合与分析利器

船舶工业拥有大量的结构化数据库、行业知识库和互联网信息，但这些数据往往分散在不同的系统中，难以进行有效的整合和利用。船舶工业垂类大模型通过数据库接入功能，可以实现对这些数据的统一管理和检索。它支持多轮连续对话，通过检索增强机制调取相关数据，生成专业的市场画像。比如，在分析某个船东的信用状况和采购需求时，大模型可以从数据库中提取该船东的历史订单数据、付款记录、市场评价等信息，进行综合分析，为企业提供决策参考。

（3）智能体应用：业务场景智能化落地

船舶市场指标查询智能体：这个智能体就像一个船舶市场的“晴雨表”，能够实时获取市场动态信息，包括船舶订单量、价格、船型分布等。用户可以通过自然语言与智能体进行交互，查询感兴趣的市场指标。智能体不仅能够提供准确的数据，还能对数据进行简单的分析和解读，帮助用户了解市场趋势。比如，企业想了解近期大型集装箱船的市场需求情况，智能体可以快速查询相关数据，并分析市场需求的变化趋势，为企业制定市场策略提供依据。

订单预测智能体：订单预测对于船舶企业的生产计划和资源配置至关重要。订单预测智能体利用机器学习和深度学习算法，对历史订单数据和市场趋势进行分析，预测未来一段时间内的订单量。它考虑了多种因素，如宏观经济环境、行业政策、竞争对手情况等，提高了预测的准确性。企业可以根据预测结果合理安排生产计划，避免产能过剩或不足的情况发生。

（4）报告智能生成：从数据到洞察的全流程自动化

行研报告创作：船舶工业垂类大模型提供了“标题-大纲-全文”三阶段智能写作功能，覆盖经研报告、行业分析、舆论监测等8大类场景。用户只需输入相关需求，大模型就能自动生成合适的标题和大纲，并填充详细内容，输出符合行业规范的深度报告。比如，企业要撰写一份关于船舶行业绿色发展趋势的研究报告，大模型可以根据行业动态和相关数据，快速生成报告的框架和内容，为企业节省大量的时间和精力。

数据联动分析：在报告生成过程中，大模型可以调用船舶数据库、经济指标及历史案例，自动生成竞品对标、风险评估与趋势预测内容。通过对数据的深度分析，大模型能够挖掘数据背后的潜在价值，提升报告的决策价值。比如，在分析某个船舶项目的可行性时，大模型可以对比同类项目的成本、收益、风险等指标，为项目决策提供全面的参考。

智能报告解读：对于已有的行业报告，大模型可以支持上传PDF、Word等格式的文件，自动解析技术参数、市场数据与政策要点，生成可视化摘要与关键结论。用户可以通过查看可视化摘要，快速了解报告的核心内容，提高信息获取效率。

（5）智能情报跟踪：全球数据聚合与秒级洞见生成

船舶工业是一个全球性的产业，需要及时了解全球船舶市场的动态和情报。船舶工业垂类大模型构建了全球船舶情报监测体系，实时抓取新闻网站、行业报告、期刊论文及国际海事组织动态，聚焦新造船市场、绿色零碳船舶、LNG产业等30+核心主题。它支持中英双语切换，一键生成情报摘要、关键事件提取及多维度关联问答。用户可以通过侧边栏智能推荐的相关实体（机构、技术产品、政策）及同类情报，快速了解全球船舶市场的最新动态。

五、得助智能模型训练平台免费预约演示

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中关村科金得助智能船舶工业垂类大模型作为传统产业智能化升级的新引擎，为船舶工业的发展带来了新的机遇和挑战。它以其强大的智能化能力，解决了传统模式下的诸多痛点问题，为船舶工业的知识管理、数据分析、报告生成等方面提供了全方位的智能化支持。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，船舶工业垂类大模型必将在船舶工业的智能化转型中发挥更加重要的作用，引领船舶工业驶向更加智能、高效、绿色的未来。

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