硕橙九畴工业大模型，工业AI再进化

硕橙九畴工业大模型消除了大语言模型（LLM）和工业应用之间的鸿沟，将工业运维、质检、安监等核心任务的智能化程度提升至新的水平，实现工业AI的再进化。

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▍接入DeepSeek易，建设工业大模型难

近期，开源DeepSeek的横空出世在人工智能领域又掀起了一股”飓风”，其技术架构层面的创新在突出推理能力的同时大大降低了大模型训练和微调的成本以及推理过程的能耗，使大家看到了大模型在工业领域更深度应用的曙光。一时间大量工业企业蜂拥部署或接入DeepSeek，仿佛一夜间跃进AI时代。然而，细看就会发现，大部分的接入方式仍停留在使用ollama（一个一键下载和运行大语言模型的工具）在本地服务器上运行DeepSeek R1的满血版或者蒸馏版本的模型，小部分则基于R1和自有知识库做了一定的检索增强（RAG）。然而，这些操作虽然引入了强大的R1，但基本上目前只能完成的问答式交互或写作秘书等任务，离真正的工业智能仍然相距甚远——DeepSeek虽然为国内的人工智能领域注入了一针强心剂，但从整体能力上尚未能突破现有语言大模型的窠臼实现质的飞跃。

书籍、对话和代码等逻辑性强、规范性好的文字或字符构成了大语言模型的绝大部分训练数据。在此基础上，大语言模型对于语言文字有较强的整理和归纳能力；使用一定数量的逻辑文本恰当地训练后，大语言模型也体现出了相当强的思维能力。然而，大语言模型很少学习也较难理解随机性强、规范性差的工业传感数据，不能很好地认识工业领域的物理世界。再加上部署成本高（无法大规模部署）、推理速度慢（无法实时响应工业需求）、电力算力消耗大（运行成本高）等原因，大语言模型很难直接用于工业现场。

为消除大语言模型和工业应用之间的鸿沟，充分发挥大语言模型的特长并将其融入工业应用，更好地实现工业智能化，硕橙科技郑重推出九畴工业大模型。

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▍硕橙九畴工业大模型

九畴工业大模型，是硕橙科技基于深耕工业领域多年积累的海量工业数据、大量应用案例和行业专有知识，结合硕橙原创的机械故障物理特征体系，自主研发的面向工业场景的垂直领域大模型。

● 目标

消除大语言模型和工业应用之间的鸿沟，将大语言模型融入工业应用，充分发挥其特长，在硕橙科技现有产品的基础上，更快更好地实现关键工业应用的智能化，推动AI在工业领域全面、快速和有效地发挥作用。

● 架构

一直以来，硕橙科技并没有为了AI而使用AI，而是以解决问题为导向，灵活地组合使用统计、（传统）机器学习和深度学习等不同层次的数据处理方法，以最适合客户需求的方式解决工业领域的问题。

同样，硕橙科技也完全从实用的角度看待和使用大语言模型。九畴工业大模型架构由硕橙科技原创，将开源、可私有化部署的大语言模型与已有技术互补融合，形成了硕橙科技独有的，包含统计、机器学习、深度学习和大语言模型在内，层层递进的数据科技树。该架构可以充分满足不同数据处理方法的要求（表1），发挥它们的优势，实现各种智能工业应用。

表1

硕橙九畴工业大模型架构及其在工业场景中的位置如图1，图中“⬆”符号表示数据的流动方向。

图1

硕橙原有基于统计、机器学习和深度学习的产品和技术被保留并归入架构的“小模型”层中，运行在工业应用的第一线，以满足高并发实时判别任务亚秒乃至毫秒级响应的要求，并生成各类应用的标准化数据。

上述标准化数据虽然可被人类解读，但由于大部分数据仍然以时间序列的格式输出，并不能被大语言模型很好地理解和分析。为此，九畴工业大模型包含一个关键层——智能编码器。它由大语言模型和代理模型构建，专门用于将标准化数据转为既包含数据也充满逻辑的文本报告，作为大语言模型的输入。

九畴工业大模型的大语言模型基于九畴工业数据集——硕橙近十年积累的跨行业工业问题的高质量思维链式数据集，在可私有化部署的大语言模型基础上微调而成（SFT）。结合智能编码器的输出，它可以利用自身强大的推理能力，汇总运行状态、分析故障根因、溯源安全威胁、生成维护策略、为客户提供高度智能化的报告。

●能力

基于上述架构，九畴工业大模型覆盖了工业领域不同层次的大部分需求，兼顾了实时、短时和长时间尺度的响应能力，可在很多关键的工业场景中发挥作用。

● 应用

九畴工业大模型主要应用于工业运维、质检和安监等领域。

▪ 智能运维

九畴工业大模型可以融合噪声、振动、温度、转速、电流、液面、视觉等传感器数据，基于健康度动态评估模型，实时监测和预测机器设备的状态，提前发现潜在故障，优化维护保养安排，减少非计划停机时间，自动生成维修维护策略，缩短计划停机时间，提升备件库存周转率，降低运维成本。

以钢铁冶金设备监测为例，部署硕橙运维解决方案后，通过视觉、声音、振动、温度、电流等传感器对设备机械故障、电气故障及液压气动故障全方位、自动化地监测预警，可以延长 10% 平均设备使用寿命，紧急维修频次下降60%，非计划停机时间减少40%，备件库存周转率提升30%，年度运维成本降低30%。

▪ 质量检测

九畴工业大模型可以融合声学、振动与视觉等传感器数据，面向小样本场景深度优化质量检测解决方案，将平均缺陷检出率提高到99%以上，质量评价稳定性和可靠性显著超越人类质检员。

以继电器质检为例，部署硕橙质检解决方案后，检出率高达99.95%，效率提升90%，年质量管理成本减少15%。

▪安全监测

九畴工业大模型可以结合多模态数据，实时感知态势，识别人员行为，提前发现安全隐患并预警，辅助决策和判断，加速应急响应，缩短处置周期。

以某化工厂为例，部署硕橙安监解决方案后，事故减少40%，排放超标事件减少80%，应急响应时间减少70%，员工缺勤率下降25%，生产中断次数减少67%。

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▍展望

硕橙九畴工业大模型将聚焦新能源、钢铁、冶金、石化、桥隧等行业，以模型即服务的方式提升运维、质检和安监等业务场景的智能化程度，构建一个集数据融合、智能推理、灵活部署于一体的工业AI整体解决方案，为工业的数字化和智能化提供坚实的支撑， 引领行业迈向更加智能、高效、可持续的未来。

我们始终坚信，真正的工业智能不应是实验室里的参数竞赛，而应是扎根车间、 服务生产的价值创造。硕橙九畴工业大模型，不仅填补了大语言模型与工业应用间的技术鸿沟， 更推动了工业智能的演进路径，让AI真正成为工程师的智能协作者，生产可靠性的守护者，以及工业进化的核心驱动力。