中新网重庆新闻3月30日电(张廉)当通用大模型仍在参数竞赛中徘徊，工业垂类模型已经悄然掀起制造业应用革命。两江新区广域铭岛数字科技有限公司(简称“广域铭岛”)，构建起算力、算法、数据为重点的Geega OS工业AI应用平台，在此基础上成功打造多个工业垂直类模型，深度融合行业“独门诀窍”与多模态数据，能够真正“听懂工业话、执行工业事”，持续推动智能制造转型升级。
抓好“三大关键” 筑牢模型底座
大模型的发展离不开强大算力、精准算法以及海量数据这三驾马车。行业想要真正应用大模型能力，打牢地基必不可少。
“我们打造有GPU池化管理平台、AI应用开发平台、数据编织虚拟化引擎，针对性解决‘铁三角’难题，夯实模型基座。”广域铭岛工业操作系统产品负责人邓泽华进一步给记者阐释这三大平台运行机制。
图为广域铭岛办公区。 王加喜 摄
算力是大模型的核心“底座”，让算力成为“算利”，创造更多的企业价值，成为其必须解决的难题之一。广域铭岛的GPU池化管理平台，相当于打造了一套算力的智能推荐“算法”，高效调度突破算力瓶颈。
“我们将物理 GPU 资源池化，将其划分为一个个‘网格’，除了人工调度之外，还会自动识别需求，通过算法动态推荐最优算力配置，算力资源利用率提升30%－40%。”邓泽华谈到，该平台支持包括智能训练、智能调优、智能部署、智能推理在内的全流程算力智能调度能力。
算法调优开发平台基于通用基座大模型，如DeepSeek、通义千问等，结合工业垂类数据微调生成行业专用模型，结合行业数据微调模型，生成高度适配工业垂类模型，支持模型轻量化，适配工厂本地化部署需求。
“早在DeepSeek出圈之前，我们便在通义千问等大模型基础上，结合设备本地‘知识库’，打造文件生成、工时分析、装配路径自动优化、AI实训道场等垂直类模型。”邓泽华介绍。
以其打造的数据编织虚拟化引擎为例，该引擎把分散在各个系统中的数据分成“块状”，然后根据使用需求“编织”起来，打破了数据孤岛，用户可以便捷获得数据访问权限，来跨系统查询使用数据，降低获取数据成本、投入，减少数据的搬运搬迁。
落地工业垂类模型 激活转型升级“新动能”
DeepSeek 席卷各行各业的同时，大量制造企业却发现通用大模型“通而不专”，依旧难以解决其复杂、专业的实际业务难题。
在工业领域实现深度应用的工业垂直类模型价值凸显。广域铭岛通过“工业基座＋领域微调”架构，目前已落地应用多个工业垂直模型，为制造企业降低应用成本，解决了工业大模型应用落地的“最后一公里”难题。
“我们在工艺制造、技能评定、人才道场三个领域做了较多尝试。”广域铭岛卓越业务产品负责人韦缅华说，“我们现在已经利用AI深度赋能吉利集团工厂的生产工艺环节，并快速进行全面工艺AI化，预计一年内完成80%的场景覆盖。”
以特色工艺专家模型为例，该模型能够依据输入的工艺要求，自动精准生成标准作业程序规范，涵盖人员操作步骤、标准工时、工艺参数等信息，提升新车型的工艺设计效率超50%。
以往编写车型的标准作业文件，大概需要一个人做260天。而现在通过工艺专家模型对于标准体系对历史数据的学习，就可自动生成标准作业文件。
现目前，通过工艺专家模型，标准作业文件准确率能够达到90%以上，吉利集团旗下已有5款汽车使用该平台进行验证，并且还将以每月5款车型进行滚动验证。根据测算，利用这一平台，单车研发人力成本降低40－50万元左右。
工时分析在汽车制造领域具有重要作用，不仅涉及对生产过程中各项任务所需时间的记录和分析，还涉及到通过数据分析来优化生产流程、提高生产效率。
“每个环节的动作、用时，以前都是靠工厂班组长们拿秒表掐，然后形成Excel人工去分析。”韦缅华谈到，“现在将视频录下来之后，可以让AI去帮班组长理解视频，计算组装时间是否合理，然后再告诉员工最优的组装方式。”
再将这些动作放到三维仿真平台进行分析，就可还原具体产线生产场景，优化工时与装配路径，提升生产效率，降低产线改造成本。这一应用对于新车型老工厂尤为适用，能够让工厂最少的改造状态下满足生产，实现最优解。
针对制造业总装工艺环节的人才技能考核场景，广域铭岛开发了自动生成工艺质量等考核试题大模型，解决考核中出题工作量大、耗时费力等痛点。
同时，广域铭岛自主研发了智能道场应用，运用AI应用自动评估人员训练动作的达标情况与结果有效性，全方位保障技能训练的质量与效率，进而显著提升作业人员在生产现场的效率与质量。
下一步，广域铭岛将持续强化对生产制造全量数据的收集，构建数据之间的关联关系，实现多模态数据的高效映射转化，打造一套高度适配工业生产制造的数据基座平台，为AI模型提供高质量的数据支撑，使得工业机理与AI技术得以深度融合，为企业构建起从数据洞察到智能决策的闭环能力。(完)
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