避開OpenAI的鋒芒，中國AI選擇了一條更苦但更重要的路 | 百工驛

卡奧斯天智工業大模型正式發布，成為國內首個基于工業互聯網平臺的垂域大模型。它的出現標志著中國AI選擇了一條與OpenAI截然不同的路徑。

文 |百工驛

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當全球為ChatGPT的對話能力驚嘆時，中國AI正默默潛入工廠車間、油田礦場和生產線，在機器轟鳴聲中啃下一塊更硬的骨頭——工業制造智能化。

2023年9月，卡奧斯天智工業大模型正式發布，成為國內首個基于工業互聯網平臺的垂域大模型。這不是一個能寫詩作畫的通用模型，而是一個深耕制造業的“工業專家”，它的出現標志著中國AI選擇了一條與OpenAI截然不同的路徑。

這條道路更艱苦，需要處理復雜異構的工業數據、適應精密的工藝流程、滿足嚴苛的安全標準。但這也是一條更重要的路，因為它關乎國家經濟的基石——制造業的轉型升級。

01

戰略選擇：為何中國AI不能只做“聊天機器人”

OpenAI展示了AI的“高度”，但中國需要的是AI的“厚度”——扎實支撐制造業轉型升級的厚度。

工業是國民經濟的主體，是立國之本、強國之基。中國擁有全世界最完整的工業體系，但大而不強的問題依然存在。AI如果只停留在“聊天畫畫”層面，就無法解決制造業面臨的實際痛點：生產效率不高、能耗過大、質量控制依賴老師傅經驗等。

通用大模型在工業場景遭遇“水土不服”。就像一個博覽群書的文科生被突然扔進工廠車間，它可能熟讀所有設備手冊，卻依然聽不懂機器的異常噪音，看不懂傳感器數據的微妙變化。

天智工業大模型的選擇，代表了中國AI發展的戰略轉向：不盲目追逐國際熱點，而是立足本國優勢產業，解決最關鍵的經濟命脈問題。

02

天智的解決方案：四大核心能力構筑工業智能底座

為了破解通用大模型在工業場景中的“水土不服”，卡奧斯基于海爾四十年的制造經驗積累，建立了天智工業大模型的技術架構。

該平臺呈現為四個層次的核心能力構建：

數字底座整合了海爾長期積累的制造經驗和數字工業操作系統，著力解決工業數據分散、標準不一的問題。從實際應用來看，這種架構使得原本孤立的生產數據實現了有效聯通和利用。

天智工業基礎大模型通過海量工業數據訓練，建立了覆蓋研發、生產、運維等制造全流程的基礎能力框架。業內人士認為，這為不同行業提供了具備通用能力的底層模型，可作為進一步開發的基礎。

針對不同行業的特殊性，該平臺開發了面向石油化工、能源電力、家電制造等領域的專業模型。據了解，石油化工大模型已經實現了38個具體場景的應用部署。

平臺還提供了一套完整的開發工具和模塊化組件，幫助企業根據自身需求快速構建定制化應用。從實際反饋來看，這種模式確實降低了企業應用AI技術的門檻。

03

技術優勢：五大創新破解工業應用難題

技術分析表明，天智工業大模型通過多項創新解決了工業場景的應用難點：

在模型優化方面，采用算子融合和混合量化等技術，在確保精度的同時，顯著降低了資源消耗。實測數據顯示，其顯存占用減少約50%，參數規模壓縮超過70%，在邊緣設備上的響應時間控制在100毫秒以內。

在知識訓練方面，平臺整合了超過80TB的多模態工業數據和27萬份技術文檔，結合行業指標庫，構建了可解釋的工業知識體系。這種訓練方式確保了模型對工業場景的深度理解。

平臺實現了全流程一體化集成，支持數據快速接入、可視化建模和模型調用。這種設計形成了完整的數據到決策的閉環系統，提高了應用效率。

采用大小模型協同的架構設計，通過不同規模模型的動態配合，在降低算力消耗的同時突破了單模型性能限制。數據顯示，這種架構可降低50%以上的算力需求。

建立了工業級的高精度檢索系統，通過專業術語理解和多模態語義建模，實現了精準的知識檢索和快速響應。這項技術解決了工業場景中知識查找和應用的效率問題。

04

實戰成果：從"單點提效"到"生態共創"的價值躍遷

天智的野心不止于幾個智能應用，而是要打造一個工業智能的開放生態。根據公開數據，天智工業大模型目前已經在家電制造、能源電力、石油化工、電子設備等9個行業得到應用，覆蓋超過40個具體場景。

通過開源開放的模式，它正在連接2000多家企業、50多所高校和10萬開發者，共同構建工業智能創新共同體。

就像一個工業版的“安卓系統”，天智提供基礎能力，各方開發者在此基礎上開發針對不同場景的“APP”（智能應用），共同做大工業智能的生態圈。

這種模式降低了AI技術的使用門檻，讓中小企業也能享受智能化紅利，避免了頭部企業壟斷AI收益的數字鴻溝問題。

石油化工大模型已形成38個智能體，能碳大模型賦能能耗管理全流程，注塑工藝智能體降低能耗10%...這些枯燥數字背后，是中國AI選擇的務實道路。

沒有炫酷的對話演示，但有生產線上實實在在的效率提升；沒有漫天炒作，但有車間里扎扎實實的故障率下降。

這條路沒有聚光燈下的光環，卻照亮了中國制造業轉型升級的前路；沒有國際媒體的追捧，卻贏得了百家企業的認可。

當天智能為一家工廠每年節省千萬成本，當它的智能體能讓石油開采故障發現及時率提高90%，這些價值遠比一個能寫詩的AI更加厚重。

這或許就是中國AI的宿命與使命：不追逐虛名，只創造實績；不漂浮云端，扎根實體經濟。這條路更為艱苦，但也更加重要——因為它關乎國家經濟命脈，關乎中國制造業的未來。