商業(yè)
2000 萬筆“重建”不羨仙，離人與故鄉(xiāng)的重逢，還有很多事可以訴說
大模型不好用”的困境，
楊亮
4小時前
卡奧斯的：AI大模！型解法
2025-08-03 20:18:21
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踏入WAIC2025的展廳，撲面而來的是一種濃郁的智能化氣息，各大展臺都陳列著最具未來感的前沿技術。
其中，一個聚焦工業(yè)互聯網相關的展臺吸引了我的注意。
傳統(tǒng)工業(yè)，與AI有什么關系呢？
在卡奧斯COSMOPlat的展區(qū)，電子屏幕上跳動著各種工業(yè)數據。孿生制造一體化平臺上，工廠孿生、產線仿真、價值鏈仿真等虛擬板塊有條不紊地工作著，模擬實體工廠的運轉，讓參觀者在孿生世界清楚看見從整體布局到產線細節(jié)的變化。展臺中央的AI+智慧化工智能沙盤前，參觀者正用iPad掃描場景，隨著鏡頭移動，屏幕上實時顯示著設備熱點，輕觸即可進入數字內容頁面，查看產線參數、能耗數據等詳細信息。
展區(qū)入口，工作人員和虛擬屏幕上的海爾兄弟一問一答，向展區(qū)觀眾解釋著卡奧斯展臺內的各種知識，趣味十足。
與其他展臺相比，卡奧斯沉淀出一種務實與冷靜的氣質。其展示的“AI+工業(yè)互聯網”的最新成果，讓人感覺到一種傳統(tǒng)工業(yè)互聯網時代邁向AI大模型時代的必然性：一面是傳統(tǒng)工業(yè)互聯網平臺面臨的增長瓶頸，一面是AI大模型帶來的全新可能性。面對新的挑戰(zhàn)和需求，卡奧斯基于海爾40年制造經驗，正以天智工業(yè)大模型為引擎，重新挖掘傳統(tǒng)工業(yè)在AI時代的活力。
那么，在AI時代，傳統(tǒng)工業(yè)互聯網迎來了怎樣的挑戰(zhàn)？工業(yè)互聯網大模型，如何下沉以賦能成千上百的企業(yè)？
展會上五花八門的智能應用讓人不禁思考：AI的出現，為傳統(tǒng)工業(yè)互聯網帶來了怎樣的變量？為什么它如此迫切地需要垂域大模型？
一方面，傳統(tǒng)機器學習算法和小模型面臨能力與成本的雙重制約。就像一個人雖然具備多種感官，卻因大腦無法整合信息而難以做出準確判斷，小模型在復雜工業(yè)場景中往往力不從心。并且，開發(fā)成本同樣令人卻步。由于工業(yè)場景高度差異化，標準化平臺難以滿足企業(yè)的個性化需求。當企業(yè)嘗試定制開發(fā)小模型時，往往面臨周期長、成本高的困境，許多渴望數字化轉型的中小企業(yè)望而卻步。
另一方面，通用大模型存在專業(yè)適配的鴻溝。通用大模型雖然在部分領域表現優(yōu)異，但在工業(yè)場景中常因缺乏行業(yè)專業(yè)知識而水土不服。工業(yè)領域對可靠性的要求極為嚴苛，算法識別的可用度必須達到99%以上。面對高標準，通用大模型往往需要深度定制，但這一過程不僅耗費資源，還可能因行業(yè)經驗不足而事倍功半。
正是這種“小模型不夠用，大模型不好用”的困境，催生了垂域大模型的崛起。垂域大模型既能實現多源數據融合，又能內化行業(yè)知識圖譜，為工業(yè)互聯網提供量體裁衣的智能解決方案。
德勤《2024工業(yè)AI白皮書》顯示，78%的制造企業(yè)認為多模態(tài)智能是突破當前技術天花板的關鍵，但行業(yè)內成熟解決方案不足15%。顯著的供需缺口顯示出，工業(yè)互聯網擁抱AI變量已迫在眉睫。
正如海爾集團董事局主席、首席執(zhí)行官周云杰所說，工業(yè)互聯網不能只做“一百米寬度，一米深度”的“工業(yè)版電商”，而是要做深。這個“深”，指的就是智能化和行業(yè)知識的深度。顯然，要突破這些瓶頸，工業(yè)互聯網需要一次徹底的大腦升級。
隨著AI的到來，工業(yè)互聯網有望實現質的飛躍，迫切需要引入大模型技術。然而，工業(yè)互聯網對大模型的要求極高，不僅需要強大的計算能力，還需要深度的行業(yè)知識和精準的場景適配，這使得許多企業(yè)望而卻步，亟待有人破局。
在此背景下，作為國內頭部工業(yè)互聯網品牌，卡奧斯給出了自己的行業(yè)解法。
首先是突圍。工業(yè)互聯網制造企業(yè)沉淀了數十年各行各業(yè)的專業(yè)數據與知識呼喚著更懂工業(yè)的垂域大模型，但誰能將工業(yè)互聯網與大模型強強聯合起來？就在這個關鍵時刻，卡奧斯率先出擊，打造首個基于工業(yè)互聯網的垂域大模型“天智工業(yè)大模型”，奠定了行業(yè)的科技底座。
卡奧斯的第一步是建立統(tǒng)一的數據底座，打通企業(yè)內部異構數據源，讓沉默的數據開始對話，而這離不開海爾集團40年制造業(yè)經驗和平臺數字化實踐。進一步，大模型整合了各類工業(yè)數據要素，貫通了多元工業(yè)應用場景，可以賦能家電、石化、能源等領域。以能碳方面的行業(yè)大模型為例，卡奧斯集成80TB+模態(tài)工業(yè)數據和千億參數，相當于為巨人構建了中樞神經系統(tǒng)，讓所有感官信息都能匯集到大腦。
而面對行業(yè)內智能化程度不足的問題，卡奧斯用工業(yè)大模型實現了專業(yè)知識的深度沉淀。與通用大模型博而不精的特性不同，工業(yè)場景需要的是真正的專家級智能。為此，天智工業(yè)大模型融合了海量工業(yè)知識、機理模型和專家算法，目前已涵蓋4700多個機理模型、200余項專家算法，使模型具備了專家級的思考能力。
以卡奧斯天智·能碳大模型為例，作為首個源自可持續(xù)燈塔工廠實踐的千億參數能碳大模型，它積累了超30年能源管理經驗、學習了300多個豐富的項目案例，實現了智能知識問答、數據分析、風險預判和能源診斷，就像一個經驗豐富的能源行業(yè)老專家。
然而，大模型的技術突破只是起點。成功突圍后，如何讓資金和技術能力有限的中小企業(yè)也享受到大模型的紅利，是另一大挑戰(zhàn)。
面對千企千面的差異化需求，卡奧斯給出了多種解決方案。以COSMO-Sphere企業(yè)級工業(yè)互聯網平臺為例，該平臺采用“1+N”模塊化架構，企業(yè)可以像搭積木一般按需拼裝自己的數字化系統(tǒng)。同時，平臺提供的低代碼和AI工具讓不擅長編程的業(yè)務人員也能快速開發(fā)智能應用。
不僅僅是企業(yè)，AI賦能的關鍵是讓每一個人平等地使用。因此，下沉到每個基層技術員工成為不可或缺的一環(huán)。
為了讓使用更加便利，卡奧斯推出了110多個智能體開發(fā)工具。例如在能源領域，行業(yè)大模型形成人機交互服務智能體“能源小智”。管理人員可通過語音、圖文與其24小時在線交互，無需手動找菜單，就能查詢能耗數據、生成節(jié)能建議。
卡奧斯的AI實踐讓平臺從一個被動的工具，變成了一個主動的、能夠自我優(yōu)化的智能伙伴。這意味著，AI不是要取代人，而是要成為人的得力助手。工業(yè)大模型的下沉，不僅是技術的普及，更是智能的民主化。當AI從科技底座走向車間一線，工業(yè)互聯網的下一站，將是“人人可用、處處智能”的新時代。
看完了技術賦能的解決方案，我們再來看看實際的落地效果。
在卡奧斯的展臺，我看到了一個個AI走進工廠后發(fā)生的真實故事。
在陜西的黃土高原上，一個千億級參數的石油化工大模型正在悄悄改變著百年油田的命運。通過延長云享工業(yè)互聯網平臺，過去依賴人工的油井診斷實現了自動化，生產效率平均提升了20%。
我們在現場看到了卡奧斯天智·能碳大模型落地的模型智慧園區(qū)。
卡奧斯能源展臺的模型智慧園區(qū)內，智慧能源總控中心居中，變電站、風力發(fā)電站、辦公區(qū)等大樓林立四周。園區(qū)以藍色為主基調、綠化帶交錯分布，智能化、低碳節(jié)能的氣息撲面而來。而這樣一個智慧園區(qū)總計能減少碳排放5.5億噸、節(jié)約用電2億kwh。
展區(qū)另一側，燈塔工廠方案大屏里的多個“首個”格外引人注意。
簡單來說，卡奧斯的燈塔工廠建設咨詢服務就是一套幫助企業(yè)把傳統(tǒng)工廠升級成“智能工廠”的全流程服務包，目標是讓工廠變得更高效、更省錢、更賺錢。
而在卡奧斯助力下，海爾上海洗衣機互聯工廠建廠周期縮短6個月、制造效率提升57%，打造出洗衣機行業(yè)首個元宇宙未來工廠；在卡奧斯創(chuàng)智物聯合肥互聯工廠，工廠訂單交付周期縮短50%、現場缺陷率降低33%，是國內智能控制器行業(yè)首座燈塔工廠；海爾天津洗衣機互聯工廠聚焦綠色制造，成為中國本土首座“可持續(xù)燈塔工廠”，能源消耗下降35%。
從這些實實在在的成果中，我們能清晰感受到，“AI+工業(yè)互聯網”不再是一個遙遠的概念，而是正在發(fā)生的、能帶來真實價值的變革。從建設周期到生產效率、從產品質量到交付速度，它正在成為工業(yè)領域的新質生產力，推動著整個制造業(yè)向更高層次邁進。
離開展館時，我腦海里反復回響著一個詞：融合。我們看到的不是簡單的“工業(yè)+AI”，而是AI作為一種思維方式，徹底融入工業(yè)的血脈。工業(yè)互聯網提供了場景和數據，AI提供了智慧和決策，兩者缺一不可，相互成就。
或許，我們正處在一個從量變到質變的關鍵節(jié)點——工業(yè)互聯網的AI突變時刻。工業(yè)互聯網與AI的深度融合是大勢所趨，也是工業(yè)經濟高質量發(fā)展的必由之路。
傳統(tǒng)工業(yè)互聯網要保證在新時代不落伍，就離不開AI保駕護航。而產業(yè)工人將與AI形成全新的協(xié)作關系，讓生產力將得到前所未有的解放。
看見這一趨勢的卡奧斯則以高價值為導向，通過天智工業(yè)大模型這一技術底座，將大模型能力下沉到千行百業(yè)的生產一線，讓不同規(guī)模的企業(yè)都能享受到技術紅利，共同推動工業(yè)生產向更高效、更智能、更可持續(xù)的方向發(fā)展。
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