工業領域正成為大模型技術落地的主戰場。
在技術突破與政策支持的雙重驅動下，人工智能正深度融入工業制造，成為新型工業化的重要引擎。
今年8月，國務院印發的《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》明確強調，要深化人工智能與工業互聯網融合，提升工業系統的智能感知與決策執行能力。
在前不久閉幕的2025世界制造業大會上，我省動作頻頻：
由人工智能“國家隊”科大訊飛、數字安徽以及合肥產投等投資創立的羚羊工業互聯網股份有限公司舉行了專場發布會，發布羚羊工業大模型3.0，在時序基礎模型上獲得重大突破；
省新經濟聯合會會同省內多家商協會聯袂圍繞“工業人工智能、數據賦能”等主題發布推介一批新技術、新場景和行業解決方案；
同時，在省政府新聞辦舉辦的新聞發布會上，省工信廳解讀新近發布政策，大力實施以人工智能為牽引、以“智改數轉網聯綠色”為特征的新型技改。
企業、協會、政府的共同奔赴，技術突破與政策支持雙輪驅動，構成了人工智能特別是大模型技術賦能工業的蓬勃生態。
接下來，如何讓人工智能真正走入車間，解決工業從生產到管理全鏈路各流程中的復雜問題，將成為一個“關鍵分水嶺”。
破解工業的“時間密碼”
9月21日，在2025世界制造業大會“人工智能賦能新型工業化”羚羊專場發布會上，羚羊總裁徐甲甲正式發布了羚羊工業大模型3.0。
有人問徐甲甲：羚羊工業大模型3.0與此前發布的2.0版相比，最大的不同是什么？徐甲甲表示，目前AI與產業的結合越來越深，并在工業時序基礎模型的技術和實戰場景中獲得較大突破。
工業大模型是人機交互的接口，也是工業智能體進行任務規劃與調度的核心，是系列垂類模型的集合。
工業大模型以時序、語言、視覺等多模態大模型為主控，調用一系列基礎模型、機理模型、專用模型、工業軟件系統，用智能體的方式解決工業領域的垂類問題。在通用大模型的基礎上，工業大模型更需要進一步滿足工業生產專業場景的實際應用需求。
羚羊工業大模型3.0的一大突破在于工業時序基礎模型全面升級，同時還強化了工業視覺技術模型，推出了工業智能體和軟硬一體化產品方案。
什么是時序基礎模型？
理解時序模型，首先要從理解時序數據開始。羚羊技術人員告訴記者，時序數據就是隨著時間序列產生的數據。記錄、采集、挖掘時序數據的連續性、動態性和依賴性，找到“過去—現在—未來”的關聯信息，就有機會預測未來趨勢，并及時發現異常。人類生活中時序無處不在，天氣預報、交通能力預測、供應鏈管理、自動駕駛也都需要用到時序預測。最近備受關注的臺風“樺加沙”，對其預測就是時序大模型應用的重要場景。
工業領域70%以上生產數據為時序數據，被稱為“流淌在工業里的血液”。工業時序基礎模型破解了工業的“時間密碼”，帶著重塑工業流程的使命而來。去年以來，國內外時序大模型在模型通用性、預測準確性等方面出現巨大提升，受到廣泛關注。
“目前來看，對時序數據的理解水平還遠不及語言與視覺。”徐甲甲表示，時序建模仍面臨諸多痛點問題，受到不少挑戰。比如工業領域門類多樣、場景各異，涉及設備運行參數、生產流程數據、環境檢測數據、能源管理數據等，且高質量時序數據稀缺，以及長時依賴等使得時序大模型泛化能力（即“舉一反三”的能力）弱，模型容易碎片化。
此次，羚羊工業大模型3.0實現了“時序信號統一表征和多任務統一建模”。這意味著無論是設備運行的溫度、壓力還是震動等不同類型的時間序列，模型都用統一的方式表示并建模，不需要每個場景單獨定制開發，從而避免碎片化。
工業時序大模型與工業語言大模型、工業視覺大模型一起成為羚羊工業大模型的三大基礎模型。
工業大模型的“春天”
從為中小企業數字化轉型搭建平臺，到擁抱通用人工智能發展浪潮，在高端裝備制造業、能源行業持續深耕，羚羊是透視我省工業數字化、網絡化、智能化轉型的重要窗口。
今年上半年，我省規上企業數字化改造累計實現2.05萬家，占全部規上企業的83.02%；重點行業規下企業數字化應用覆蓋率已達71.9%，預計到今年底將實現“兩個全覆蓋”目標。安徽成為全國制造業數字化轉型進步最快的省份。
根據《2024年工業互聯網平臺發展指數報告》，我省區域發展水平全國排名第6。全省擁有3家“雙跨”（跨行業、跨領域）工業互聯網平臺、22家國家級特色平臺，數量均居全國第5。
3年來，我省共培育工業互聯網重點平臺92家、企業平臺2000多家。工業互聯網平臺深度賦能27個細分行業領域，覆蓋全省15個地市，形成了一批典型應用場景。總體上，形成了雙跨型平臺創新引領、行業型平臺產業聯動、區域型平臺橫向覆蓋、企業級平臺有效賦能的發展格局。羚羊正是我省3家“雙跨”平臺中的1家。
“目前，工業互聯網平臺解決了設備和數據‘連得上’的問題，下一階段的核心是解決如何‘用得好’的問題。”中國工業互聯網研究院副總工程師田野表示。
大模型的訓練需要高質量的數據來“投喂”。我省產業的數字化轉型為智能化升級奠定了良好的基礎。包括羚羊在內的平臺和應用企業早已在人工智能上進行嘗試。
比如美亞光電，通過搭建以羚羊工業大模型為技術底座的智能生產運營管理系統，實現生產過程透明化、質量全鏈路追溯和動態調度管理，顯著提升生產管理數字化分析能力和全流程質量追溯水平，推動企業從傳統制造向智能制造轉型。
今年8月，國務院印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》。9月23日，在省政府新聞辦召開的新聞發布會上，省工信廳對新出臺的《安徽省以新型技術改造推動制造業高端化智能化綠色化發展行動方案》進行了解讀，進一步提出大力實施以人工智能為牽引、以“智改數轉網聯綠色”為特征的新型技改。
“2025年是中國工業大模型發展的關鍵分水嶺，在技術爆發與政策支持的雙重驅動下，工業大模型的應用將從初步興起走向廣泛探索階段。”徐甲甲相信，“AI+工業”正在迎來春天。
理解工業，解決“真問題”
工業大模型不斷升級，能否解決工業生產實際場景中的“真問題”，是人們普遍關心的話題。
在羚羊工業大模型3.0發布前的一周，國能安徽展示了與羚羊公司聯合開發的AI電力交易輔助決策系統成果。
今年，在國家政策推動下，各省電力現貨市場建設全面提速，電力交易的復雜度和頻次呈指數級增長。
羚羊為國能安徽打造的AI電力交易輔助決策系統，不僅將電力交易員從每天動輒上千條的數據處理中解脫出來，還推動電力交易員從“數據搬運人”到“策略師”的轉變。
交易系統可以對氣象App、煤炭平臺、調度公告等渠道的60多種電力交易關鍵數據進行自動抓取整合，也可以預測分析并生成第二日交易的上、中、下三種策略，供交易員結合自身經驗作出選擇。
交易系統覆蓋滾動撮合交易（一種允許買賣雙方根據市場變化實時提交電量和價格申報的交易方式）、綠電交易、現貨交易等核心場景，在國能安徽的實際應用場景中已取得顯著成效：滾撮交易盯盤時間從1.5小時縮短至15分鐘，效率提升84%；綠電交易摘牌工作量減少83%，從1小時壓縮至10分鐘；現貨交易月均度電收益提升5%至10%；復盤分析數據統計效率提升95%。其中，就離不開時序大模型的有效預測。
像能源電力這樣對生產連續性和穩定性要求較高的行業，若發生系統故障或錯誤決策，可能引發事故并帶來經濟損失。
在長慶石化，羚羊團隊深入整個石油煉化中最復雜的裝置之一——常減壓裝置一線業務場景，與深諳業務的“老師傅”團隊一起用半年時間梳理真實作業場景下的故障模式，過去需要泵專家、煉化專家等不同領域專家的設備診斷，現在基于時序大模型的技術能力，可以實現統一運維，設備故障診斷誤報率比原來降低了46%。
工業軟件姓“工”，不姓“軟”，這是軟件行業的一個共識。工業大模型領域亦是如此。
“工業大模型的落地并非簡單地將通用大模型嵌入通用，必須深入垂直場景，理解行業，做到可信任、易遷移。”徐甲甲表示。真實場景的突破，是人工智能落地工業的“最后一公里”。當大模型真正扎根工業、賦能工業，“安徽制造”將擁有更強勁的科技引擎。（記者 豐靜）
責任編輯：王振華
