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大模型在制造业的应用案例 “人工智能+制造业”加速数字化转型！

成功案例

2025-08-27 16:05:15

作者：JIfan

阅读量：51

文章目录

文章摘要：近期国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，制造业正加速数字化转型。数字化转型一般会用大模型进行赋能，凭借着强大的跨模态理解、知识生成与泛化能力，成为解决制造业“数据孤岛”“场景碎片化决策低效”等难题。今天分享2个大模型在制造业的应用案例，中国船舶经济研究中心利用得助大模型平台对船舶行业大模型[百舸]进行升级，构建起覆盖智能问答、研报写作、文档解读、情报分析等全链路解决方案；同时利用得助大模型平台打造了有色金属工业大模型，助力企业降本减排，实现绿色冶炼转型。

近期国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，制造业正加速数字化转型。数字化转型一般会用大模型进行赋能，凭借着强大的跨模态理解、知识生成与泛化能力，成为解决制造业“数据孤岛”“场景碎片化决策低效”等难题。今天分享2个大模型在制造业的应用案例，中国船舶经济研究中心利用得助大模型平台对船舶行业大模型[百舸]进行升级，构建起覆盖智能问答、研报写作、文档解读、情报分析等全链路解决方案；同时利用得助大模型平台打造了有色金属工业大模型，助力企业降本减排，实现绿色冶炼转型。

一、大模型赋能制造业数字化转型的时代背景

从政策层面看，2025年6月3日，工业和信息化部党组书记、部长李乐成主持召开会议，深入学习贯彻习近平总书记关于人工智能的重要指示批示精神，落实党中央、国务院重大决策部署，研究推动人工智能产业发展和赋能新型工业化的思路举措。会议提出要夯实产业基础；强化算力供给，统筹布局通用大模型和行业专用大模型，注重软硬件适配，加快建立高质量行业数据集，提升重点产品装备的智能化水平。

8月26日国务院发布的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，以科技、产业、消费、民生、治理、全球合作等领域为重点，为深入实施“人工智能+”行动划定了清晰的发展路径。在工业制造业也是重要方向，提出推进工业全要素智能化发展的要求，深化人工智能与工业互联网融合应用，增强工业系统的智能感知与决策执行能力。

关于深入实施人工智能+行动的意见

从产业应用上来看，大模型已在研发设计、生产制造、供应链等领域展现出显著价值。当然目前大模型在制造业的应用也面临着技术落地难度大、场景适配性不足、落地路径不明确等难题。

二、大模型赋能制造业数字化转型的核心技术

1.大小模型协同技术

通过组合大模型（如GPT、LLaMA等）与小模型（如轻量级NLP模型）实现优势互补、降低成本、优化效率。

2.模型轻量化技术

含动态剪枝（自适应删除冗余连接）、动态量化（依输入数据调整量化参数）、知识蒸馏（迁移大模型知识到小模型），解决大模型在推理效率低、成本高的问题，适配制造业算力有限场景。

3.模型边缘适配与云边端协同技术

优化大模型适配边缘设备，云端、边缘端、终端分工协作，“云端训练、边端推理”提升响应速度与隐私保护能力，构建云边端一体工业算力体系。

4.工业多模态技术

融合文本、图像等多模态工业数据，通过算法处理实现信息融合与知识融入，提升复杂工业场景理解准确性。

5.大模型应用开发平台

汇聚管理、训练推理、应用开发于一体的大模型平台，提供模型部署、API服务、版本控制、模型监控、模型上架及下线等功能，帮助制造业快速部署大模型应用。

得助大模型平台是一个企业级垂类大模型构建平台，该平台以“平台+应用+服务”的三级引擎战略推动垂类大模型在行业中的落地。通过算力工厂、数据工厂、模型工厂、智能体工厂等全链路的大模型开发和应用能力，与行业伙伴的专业数据和知识相结合，快速训练出适用于不同场景和行业的垂类大模型。

得助大模型平台

三、大模型在制造业的应用案例

1.船舶制造业：中国船舶集团经济研究中心

中关村科金得助智能作为船舶行业垂类大模型大模型合作伙伴，助力中国船舶集团经济研究中心自主研发的船舶行业大模型"百舸"，日前正式完成与DeepSeek-R1的深度集成！百舸深度融合船舶领域百万级专业知识库与DeepSeek-R1的长文本推理与深度思考能力，构建起覆盖智能问答、研报写作、文档解读、情报分析等全链路解决方案，标志着我国在船舶工业"数智大脑"建设领域实现关键突破，为央企发展新质生产力提供了创新实践范本。