工业大模型的“DeepSeek”浪潮来了，如何打通落地的“最后一公里”？

进入2025年，AI大模型技术“狂飙突进”。“来自东方的神秘力量”DeepSeek率先发力，以更低成本实现高性能推理，震惊全球；紧接着谷歌、xAI、OpenAI等科技巨头迅速回应——最新版Gemini 2.5Pro、Grok-3和ChatGPT 4.5等新一代大模型相继问世，将AI技术推向更高水平，行业内呈现出“百舸争流”的热闹景象。这一系列突破，也标志着大模型已在多模态能力、推理性能以及成本效率上实现质的飞跃。而AI智能体，也因Manus的横空出世，引起多方关注。

在通用大模型掀起的技术风暴下，制造业才是大模型产生价值的最大战场，如何让人工智能赋能新型工业化成为当下的共识与挑战。然而，将通用大模型应用于工业领域却常常遭遇“水土不服”，例如难以满足工业场景对实时性、准确性与可靠性的严苛要求，专业知识适配性差，数据安全难以保障，可解释性差，幻觉严重等。究其原因，在于通用大模型缺乏对工业复杂场景和专业知识的深度理解。而工业大模型的出现，为破解这些难题提供了新思路。

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工业大模型：智能制造转型的关键驱动力

工业大模型可视为通用大模型的垂直进化版，而非简单增强。与传统通用大模型相比，工业大模型在数据、部署、性能及应用等维度均展现出本质差异。

在数据层面，工业大模型聚焦专业性、时序性强的工业场景数据，而非互联网语料数据，对数据质量要求严苛。

在部署层面，工业大模型采用数据不出厂的私有化部署，适配复杂工业网络以保障数据安全。

在性能层面，工业大模型依托知识蒸馏等技术，平衡模型规模与实时性，深度融合专业知识以解决复杂工业问题。

在应用层面，工业大模型围绕产品全生命周期提供智能化方案，助力企业降本、提质、增效。

与之对应的，工业智能体不仅集成了工业大模型的核心能力，还针对工业环境进行了特定优化，从而与通用AI智能体在功能和应用场景上形成了鲜明区隔。工业智能体能够“像人一样帮你做事”，面向工业全链条角色，涵盖企业决策层、各专业工程师及质控采购管理者，提供项目管理智能体、研发设计智能体、设计审查智能体等不同角色的应用。不同于通用AI智能体更多停留在自然语言交互层面，缺乏对工业物理空间的感知与控制能力；工业智能体深度集成工业机理模型与行业知识沉淀，能够深度赋能研发设计、生产管理、质量检测、设备运维等环节，以下是雪浪云通过走访，对制造业企业一线复杂工业场景进行深度挖掘，在此基础上，实现了相关工业智能体的落地。

高端装备设计智能体 

某掘进装备企业针对盾构机设计环节中技术资料调阅分散、工具调用繁琐等痛点，构建了大模型驱动的双引擎智能平台。通过大模型技术，将300余项设计规范、100余项典型工程案例构建为结构化知识库，支持自然语言对话精准检索（如输入“软土层刀盘扭矩参数”可秒级定位GB/T 34650-2017条款及相似工程案例）。同时，基于雪浪数智底座打通SolidWorks、ANSYS等15类设计工具接口，大模型通过解析设计需求（如“生成直径6.3米土压平衡盾构机主驱动图纸”），自动调用雪浪算法组件完成参数化建模、强度校核等操作，实现“规范检索-案例参考-工具调用”全链路智能化。系统上线后，技术资料调阅效率提升5倍，复杂部件设计周期大幅降低。创新性将大模型把知识库与设计工具打通，既实现规范条款与设计场景的智能关联，又通过雪浪数智底座保障专业工具调用的稳定性，形成“知识驱动设计”的新范式。

材料研发智能体 

在新材料研发领域，以往研发人员需要通过人工方式解读最新刊发的材料领域顶刊论文来扩充完善产品研发数据库，根据客户订单对材料的性能要求从产品研发数据库中筛选性能接近的材料成分和生产工艺，论文解读非常耗时，成分和工艺组合种类繁多，导致小试、中试压力依然很大。如今，借助“大模型+论文数据抽取”和“大模型+材料研制推选”的新模式辅助进行材料研制，通过论文数据抽取智能体和材料研制推选智能体来进行论文核心数据的提取和材料成分工艺组合的推选，提高论文数据提取效率，减低组合数量降低试制成本，间接提升了企业竞争力。

复杂装配工艺智能体 

在复杂电子装备企业，针对百万级零部件的MBOM语义关联与工艺知识管理难题，通过"数据治理智能体+工艺知识引擎"构建了新一代工艺智能平台。基于特征向量空间映射图谱技术，对各类工艺规范文件和历史工艺卡片实施多模态数据治理，建立覆盖零件三维特征图谱、工艺路线网络、工序参数等的知识体系，实现工艺标准化和一致性。更重要的是，通过快速的整本工艺生成将原先几天的工作量，缩短至几小时，效训练有素提升5-10倍。

 图纸识别智能体

在工程机械企业紧急采购特殊液压阀的实战场景中，基于工业大模型构建的“图纸识别智能体”实现了制造业供应链的智能化突破。图纸识别智能体可在5分钟内完成3000份图纸的智能解析，实现图纸四维数据（几何形状、加工工艺、材料属性、公差标准）的自动分类输出，自动匹配全球3.2万家供应商数据库，将传统72小时的寻源周期压缩至分钟级。

高端装备运维智能体 

某核电动力装备企业的维修智能体平台针对传统作业模式中知识分散、排故效率低的痛点，通过融合知识图谱与大语言模型技术实现革新突破。项目构建覆盖60万+故障条目、维修手册的知识图谱，并开发多模态检索引擎，结合图神经网络推理与向量语义检索，实现故障链路深度分析。搭载微调后的智能体后，维修人员通过自然语言交互生成指令，即可获取关联检测流程、历史相似案例及智能生成的维修方案。实施后，排故流程单节点平均耗时降低3小时，方案通过率提升15%。相较于传统应用，创新性构建“知识图谱+LLM”双引擎架构，实现故障的自动分析和排故方案推荐；构建动态自进化知识网络，新案例从人工整合升级为自动整合，推动维修从“经验驱动”向“AI精准决策”转型。

在工业智能化转型的关键阶段，工业大模型与工业智能体正从两个维度重构制造体系：前者通过深度整合工业知识图谱、物理机理与生产数据，构建起行业专属的认知中枢；后者则以自主决策能力重塑生产流程，形成“感知—分析—执行”闭环，二者协同推动工业制造从“经验驱动”向“数据智能驱动”跃迁。

然而，值得注意的是，尽管工业大模型与工业智能体优势显著，但在落地过程中，企业仍面临诸多挑战。例如，搭建工业大模型与工业智能体系统，需要专业的硬件设备与软件平台，不仅前期投入巨大，后期运维也需要专业团队，这对中小企业而言是沉重的负担。此外，模型训练与部署的效率较低，难以满足工业快速迭代的需求。在此背景下，技术服务商的创新解决方案显得尤为关键。而无锡雪浪数制科技有限公司（以下简称“雪浪云”）凭借在工业数字化、智能化领域的深厚积累与实践，为工业大模型与工业智能体的落地应用带来了新的转机。

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推动工业大模型落地的雪浪力量 

工业智能化浪潮下，实现大模型与制造业深度融合需系统性攻克“人、机、场”三者的协同难题。

从“人”的维度，传统制造业面临知识断层与效率瓶颈：资深工程师经验难以数字化传承，跨领域知识融合能力不足，复杂问题响应效率低下，且重复性文档处理、多系统切换等操作严重制约工作效率。

从“机”的维度，硬件与软件的双重挑战亟待突破：工业场景对实时性、可靠性的严苛要求与云端算力延迟形成矛盾，工业机理模型与AI技术融合困难；此外，数据安全也成为智能化升级的“卡脖子”环节。

从“场”的维度，工业场景的多样性与特殊性构成落地屏障：不同工业细分行业的需求差异、研发到运维的全周期覆盖，均需针对性解决方案，迫使技术方案必须兼顾标准化与场景适配性。

为破解工业智能“人、机、场”的协同困局，雪浪云推出了极具针对性的“工匠AI助手+雪浪Mind系列一体机+工匠智能体应用”组合解决方案，打造完整的工业大模型落地生态，系统性地破解了工业大模型落地过程中的难题。

雪浪工业大模型“人-机-场”解决方案

“人”以工匠角色为载体，打造工匠·工程AI助手。帮助工程师解决专业工程难题的AI智能体工具，主要服务机械装备、集成电路、航空航天等行业，主要功能包括专业技能机器人、工程图纸分析助手、数字化转型助手。工匠可以回答各种工程问题并进行对话，帮助人们获取制造业装备类设计、制造、运维的知识，是永不下班的工程师、永不退休的老师傅。

人—工匠·工程AI智能助手

从“机”的角度出发，为制造业企业提供私有化部署所需要的算力服务器，集成雪浪工业大模型平台与工业知识管理系统，帮助制造业方便快捷的用好大模型，开发好基于自身积累的工业知识的大模型应用，让大模型更好的理解自身企业。

机—雪浪·MindCenter一体机系列

MindCenter一体机内置三大基础服务：

1. 内置雪浪工业大模型平台：帮制造业企业快速地接入并管理现有的通用大模型，快速地让企业用上最好的大模型。实现大模型管理与服务，包括各类通用大模型的管理与基于大模型的智能体开发。

2. 内置企业私有工业知识管理系统：帮助制造业企业实现对私有的工业图纸、设计手册等各类文档等核心知识以及经验进行管理并快速接入大模型实现使用，让私有化部署的大模型能够回答企业自己的问题并辅助决策。包括空间管理、工业知识提取与存储、工业知识管理、知识审核等功能。

3. 内置技术文档辅助生成服务：帮助制造业企业在定制过程中的设计文档辅助生成。如产品设计方案撰写、技术标书的辅助撰写，解决复杂产品设计过程中的不同领域工业知识分散、数据量大带来的集成难、错误率高的问题，提升作业效率与质量。

“场”为场景智能体，打造工匠·专业通用智能体，结合不同工业场景需求，打造研发设计、生产制造、智能运维全生命周期的通用智能体，目前围绕化学知识抽取、材料研发、机械工艺、图纸识别、盾构标书生成、核电运维等多个场景，雪浪云已经打造了五大标准智能体应用（详情见下文），覆盖高端装备、能源电力、机械制造等关键行业。

场—工匠·专业通用智能体

1. 科技文献知识提取智能体：机械、化工类的工业知识专业度高、形式多样（方程式、文本描述、数据公式），关键信息表达有多种形态（图标、文本、表格、视频），通过人员阅读理解相关科技文献、关键技术文本材料等耗时费力、整理困难，通过本智能体帮制造业快速从科技文献中抽取所需要的学科关键工艺、参数、方程、合成路径、加工方法、反应条件等，并建立抽取知识的内在联系，帮助企业快速构建自身工业知识库，大幅提升科技文献的吸收与转化效率。

2. 机械装备研发智能体：包含产品市场智能洞察、设计方案辅助决策分析、智能设计审核、产品测试智能分析功能。提升复杂机械装备的设计效率，快速定位产品市场、提供最佳材料与部件组合规避设计雷区、确保设计合规自洽、结合测试数据提供优化建议。

3. 合金材料研发智能体：提供科技文献数据与工艺提取、合金材料工艺辅助推荐功能。实现从科技文献提取合金材料的合金成分、工艺信息、金相组织、材料性能等关键数据，加速完善研发产品数据库，并根据客户订单所要求的材料要求，推荐合适的材料成分配方和生产工艺，减少小试、中试次数，缩短试制周期，降低研制成本。

4. 机械零部件CAD图纸分析智能体：通过对CAD图纸的智能解析，快速提取技术要求、标注信息、几何、规格、加工工艺、最小公差等相关数据并建议参数之间的内在逻辑关系，从而进一步提供加工工艺生成、加工设备推荐于匹配、零部件选型、供应链匹配。提升零部件的生产质量及协同效率，降低通用零部件的设计与工艺生成工作量。

5. 复杂电子产品装配工艺智能体：帮助电子装备类企业在装配工程中提供分散在文档、视频、图片等不同文件中的人工经验与工艺数据，转化成可检索、可推理的数字化知识，通过AI算法库与模型库如质量控制、工艺优化，实现电子装配现场的工艺快速动态检索与辅助决策，把工艺知识从档案室带到生产线，帮助现场操作工快速解决工艺难题，提升复杂产品装配效率提升装配质量。

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工业沉淀：从工业互联网走向工业人工智能 

雪浪工业大模型的诞生分三个阶段。第一阶段，雪浪以"数据筑基"为核心，携手中铁装备、铁建重工等伙伴搭建工业数据系统，通过雪浪OS智能制造数字底座系统实现工业数据全生命周期管理，初步构建算力底座。

第二阶段是用好工业知识，深耕大飞机、航发场景，将海量的工业知识打造成面向工业设计优化、工厂仿真、流程模拟等工业软件产品，并在吉利、青山工业等企业落地应用。

目前所处的阶段是AI辅助决策，一方面联合上海人工智能实验室、通义千问、DeepSeek等，打造通专融合的工业大模型，另一方面联合摩尔线程、沐曦、华为等国产GPU打造算控一体的大模型一体机。未来雪浪将深化工匠系列产品与工业的深度融合，最终形成覆盖研发设计、生产制造、运维服务全链条的工业智能体，以开放生态推动制造业向"智能泛在"时代迈进。

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雪浪优势：工匠系列背后的经验与支撑 

1. “工业数据与机理”驱动的雪浪OS智能制造数字底座

在航空航天、工程机械、汽车等行业积累的丰富的数字化工程经验，累计服务逾500家工业核心客户，底座包括核心分布式计算引擎、工业数字主线引擎、工业图形计算引擎，实现分散的工业知识素材快速聚合、工业数据治理与语料合成，荣获2024年度“机械工业科学技术奖”科技进步特等奖。

2. 面向工业的理科模型专家队伍及专有工业语料资源

基于之江实验室理科模型，在科学计算方向实现针对工业场景的特有训练及微调，长期与浙江大学、华中科大、华东理工在工信部及科技部众多重点研发项目合作，在工业机理与大模型融合方向积累资深专家队伍，在机械装备行业语料上具备独特的数据资源优势。

3. 国产GPU厂商在工业大模型领域的生态合作伙伴

自研工业向量数据库，实现基于GPU的大模型算子优化加速大模型运行效率，是华为、摩尔线程、沐曦在工业领域大模型的战略合作伙伴。

后记 

当下，大模型作为炙手可热的数字化技术之一，正在颠覆传统工业的运作模式，成为支撑产业高质量发展的重要力量。而当DeepSeek等通用大模型重塑全球AI格局时，雪浪工业大模型及Mind系列一体机则正凭借行业深度、技术厚度与生态广度，加速大模型从互联网试验场走向工业生产线。

如今，在雪浪云的推动下，“工业智能化”正具象化为车间里的每一次精准预警，图纸上的每一处智能标注，产线中的每一轮自主优化。当工业文明遇见智能之火，一场始于数据、归于价值的智造革命，正在悄然发生。