2026年是“十五五”開局之年，工業(yè)經(jīng)濟(jì)交出亮眼答卷。國家統(tǒng)計(jì)局最新數(shù)據(jù)顯示，今年1—2月，全國規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長(zhǎng)6.3%，其中高技術(shù)制造業(yè)增加值增長(zhǎng)13.1%，裝備制造業(yè)對(duì)規(guī)上工業(yè)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率接近一半。在人工智能算力需求爆發(fā)和制造業(yè)設(shè)備更新政策雙重驅(qū)動(dòng)下，工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型正加速駛?cè)肟燔嚨馈?/p>

　　就在這一關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，3月18日，紫光云在天津工博會(huì)期間舉辦“模型賦能場(chǎng)景，應(yīng)用兌現(xiàn)價(jià)值”新品發(fā)布會(huì)，正式推出面向工業(yè)制造與半導(dǎo)體芯片設(shè)計(jì)兩大行業(yè)的垂類大模型及智能體產(chǎn)品。這是紫光云戰(zhàn)略升級(jí)為“中國領(lǐng)先的AI+行業(yè)解決方案與服務(wù)提供商”后的首次重大產(chǎn)品發(fā)布，以AI之力回應(yīng)制造業(yè)向“新”而行的時(shí)代呼喚。

　　工業(yè)圖紙大模型：讓“老圖紙”煥發(fā)新生命

　　“人工智能已經(jīng)到了深水區(qū)?！弊瞎庠乒究偛猛跹嗥皆陂_場(chǎng)致辭中一語道破當(dāng)前行業(yè)的關(guān)鍵拐點(diǎn)。他指出，過去兩年，業(yè)界經(jīng)歷了從“百模大戰(zhàn)”的狂熱訓(xùn)練期，到給模型“配工具”的應(yīng)用探索期，而今天，行業(yè)真正需要的是讓AI從“實(shí)習(xí)生”成長(zhǎng)為能夠獨(dú)當(dāng)一面的“業(yè)務(wù)專家”。

　　“工業(yè)圖紙是制造業(yè)的‘源代碼’，承載著產(chǎn)品從設(shè)計(jì)到制造的全部指令。”在發(fā)布會(huì)核心環(huán)節(jié)，紫光云首席技術(shù)官柳義利詳細(xì)介紹了“紫鸞工業(yè)圖紙大模型”的技術(shù)突破與行業(yè)價(jià)值。

　　但長(zhǎng)期以來，圖紙轉(zhuǎn)換、拆解、審核等環(huán)節(jié)依賴人工，效率低下且易出錯(cuò)。成為制約制造企業(yè)響應(yīng)速度與生產(chǎn)質(zhì)量的隱形瓶頸。

　　柳義利分享了三個(gè)典型場(chǎng)景：

　　在某千億級(jí)精密制造企業(yè)，一個(gè)由200人組成的工藝團(tuán)隊(duì)，常年埋頭于海外圖紙的手工轉(zhuǎn)換——將英文圖紙逐頁翻譯、拆解、重繪為國標(biāo)格式。整個(gè)過程耗時(shí)十天以上，成為訂單響應(yīng)鏈條中最沉重的一環(huán)。引入紫光云工業(yè)圖紙大模型后，圖紙解析與轉(zhuǎn)換效率提升超過80%，企業(yè)得以將交付周期從40天壓縮至30天，在激烈的代工競(jìng)標(biāo)中贏得了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

　　國內(nèi)某裝備制造龍頭企業(yè)，工程師們長(zhǎng)期面對(duì)一項(xiàng)重復(fù)而繁瑣的任務(wù)：將3D整機(jī)圖紙逐層拆解為2D安裝指導(dǎo)書。一張整機(jī)圖往往包含上百甚至上千個(gè)零件，人工拆解不僅耗時(shí)，更易因疲勞而出錯(cuò)。紫光云工業(yè)圖紙大模型的介入，徹底改變了這一流程——模型可自動(dòng)生成二級(jí)、三級(jí)裝配圖，并支持企業(yè)根據(jù)自身工藝預(yù)制拆解規(guī)則、靈活調(diào)整裝配順序，實(shí)現(xiàn)裝配圖的合理化與自動(dòng)化。

　　某電力設(shè)備制造企業(yè)，面臨模具復(fù)用難題，上萬套模具信息分散、檢索困難，規(guī)格不一、標(biāo)注混亂，重新開模成本高昂。紫光云模型通過智能識(shí)別與檢索，幫助企業(yè)快速定位可用模具，大幅降低重復(fù)開模成本。

　　“工業(yè)圖紙大模型通過‘版面分析—信息提取—符號(hào)識(shí)別—圖樣解析—人工校驗(yàn)’五步法，實(shí)現(xiàn)對(duì)PDF、圖片等格式圖紙的智能解析與結(jié)構(gòu)化處理，確保信息提取的完整性與可追溯性。同時(shí)，模型支持企業(yè)自定義標(biāo)準(zhǔn)與二次微調(diào)，實(shí)現(xiàn)‘越用越聰明’?！绷x利表示。

　　王燕平強(qiáng)調(diào)，紫光云的路徑并非從零開始，而是在多年服務(wù)政企客戶的基礎(chǔ)上，將AI能力與行業(yè)know-how深度融合。“越是領(lǐng)先的制造企業(yè)，越重視AI的應(yīng)用。”王燕平表示，紫光云不做“萬能模型”，而是聚焦具體場(chǎng)景，解決具體問題。此次發(fā)布的工業(yè)圖紙大模型，正是基于老客戶的新需求，將AI轉(zhuǎn)化為可落地的生產(chǎn)力工具。

　　三重閉環(huán)，破局B端大模型落地

　　在當(dāng)今企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深水區(qū)，大模型在B端的規(guī)?；涞孛媾R著三重核心挑戰(zhàn)：算力資源昂貴且分散導(dǎo)致的“算力鴻溝”、企業(yè)私有數(shù)據(jù)與通用模型脫節(jié)形成的“數(shù)據(jù)壁壘”，以及模型能力與復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景難以融合產(chǎn)生的“應(yīng)用斷層”。

　　針對(duì)大模型在B端落地面臨的挑戰(zhàn)，紫光云提出“算力閉環(huán)—數(shù)據(jù)閉環(huán)—應(yīng)用閉環(huán)”三大體系，打通大模型從基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建到實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值轉(zhuǎn)化的“最后一公里”。柳義利介紹，紫光云依托紫鸞6.0智算算力平臺(tái)、紫鸞知識(shí)平臺(tái)、智能體開發(fā)平臺(tái)等產(chǎn)品，構(gòu)建了從算力底座到行業(yè)應(yīng)用的完整能力鏈。

　　在算力閉環(huán)層面，紫鸞6.0智算算力平臺(tái)，通過自研的加速框架，確保了在模型訓(xùn)練與推理過程中的算力利用率最大化，為上層智能應(yīng)用提供了彈性、高效且綠色的算力“底座”，完成了從“算力堆砌”到“算力效能”的閉環(huán)。

　　在數(shù)據(jù)閉環(huán)層面，針對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)“私有化、碎片化、高價(jià)值”的特點(diǎn)，紫鸞知識(shí)平臺(tái)通過構(gòu)建從數(shù)據(jù)清洗、知識(shí)抽取、向量化存儲(chǔ)到混合檢索增強(qiáng)的全鏈路能力，將沉睡在企業(yè)內(nèi)部的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為大模型可理解、可調(diào)用的高質(zhì)量知識(shí)庫，實(shí)現(xiàn)了從“原始數(shù)據(jù)”到“精準(zhǔn)知識(shí)”的閉環(huán)。

　　在應(yīng)用閉環(huán)層面，紫光云智能體開發(fā)平臺(tái)是一個(gè)低門檻、高效率的模型應(yīng)用構(gòu)建工廠。企業(yè)用戶無需從零開始訓(xùn)練模型，即可基于平臺(tái)，通過可視化編排和插件集成，快速開發(fā)面向特定場(chǎng)景的智能助理、決策助手或自動(dòng)化流程智能體。這使得大模型能力能夠無縫嵌入到企業(yè)的研發(fā)、生產(chǎn)、管理等核心業(yè)務(wù)流程中，實(shí)現(xiàn)從“模型能力”到“業(yè)務(wù)價(jià)值”的最終閉環(huán)。

　　“大模型的行業(yè)落地沒有捷徑，只有深耕業(yè)務(wù)和產(chǎn)業(yè)，才能真正兌現(xiàn)價(jià)值?！绷x利強(qiáng)調(diào)，紫光云不做“理想化”的模型，而是與客戶共創(chuàng)、持續(xù)迭代，讓AI真正進(jìn)入企業(yè)的核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)。

　　王燕平進(jìn)一步闡釋了紫光云在工業(yè)領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局。他表示，紫光云早在2017年便布局工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，是國家首批工信部認(rèn)定的十五家跨行業(yè)跨領(lǐng)域工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)之一。此次發(fā)布工業(yè)圖紙大模型，正是基于對(duì)工業(yè)場(chǎng)景的深刻理解與客戶需求的精準(zhǔn)響應(yīng)。

　　“工業(yè)領(lǐng)域的復(fù)雜度遠(yuǎn)超想象，但這也正是我們的機(jī)會(huì)?！蓖跹嗥街赋?，紫光云將聚焦工業(yè)、芯片、醫(yī)療、教育四大賽道，以AI賦能行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

　　讓大模型走出實(shí)驗(yàn)室

　　針對(duì)大模型在企業(yè)市場(chǎng)落地難的問題，行業(yè)內(nèi)已經(jīng)形成了一個(gè)共識(shí)：不能只給企業(yè)一個(gè)“聰明的大腦”，還得幫企業(yè)把“算力、數(shù)據(jù)、應(yīng)用”這三個(gè)環(huán)節(jié)全部打通。簡(jiǎn)單來說，就是既要提供算力支持，又要能處理企業(yè)自己的數(shù)據(jù)，最后還得讓模型真正用起來。

　　目前，不少廠商都在朝這個(gè)方向努力。

　　滴普科技的做法是打造一個(gè)企業(yè)級(jí)的“AI操作系統(tǒng)”。他們把升級(jí)后的大模型和兩個(gè)核心平臺(tái)——數(shù)據(jù)融合平臺(tái)、智能體平臺(tái)打包在一起，推出了DeepexiOS。這個(gè)系統(tǒng)的核心是先用數(shù)據(jù)平臺(tái)把企業(yè)里亂七八糟的各種數(shù)據(jù)整理成高質(zhì)量的“知識(shí)庫”（本體數(shù)據(jù)集）；然后讓大模型基于這些業(yè)務(wù)知識(shí)去學(xué)習(xí)和理解；最后通過智能體平臺(tái)，讓模型能自己拆解任務(wù)、執(zhí)行操作。

　　滴普科技認(rèn)為，只有懂業(yè)務(wù)邏輯的模型，才能真正幫企業(yè)干活。

　　螞蟻數(shù)科則是推出了一個(gè)全棧式的“智能體開發(fā)平臺(tái)”——Agentar，它把行業(yè)里的專業(yè)知識(shí)和大模型深度融合，用海量的專業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，讓它的推理更精準(zhǔn)。它提供了簡(jiǎn)單的“拖拽式”開發(fā)工具，內(nèi)置了很多行業(yè)模板，企業(yè)不用寫太多代碼就能快速做出自己需要的智能應(yīng)用。

　　光有一個(gè)通用大模型遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，企業(yè)真正需要的是一個(gè)從底層算力到數(shù)據(jù)治理再到上層應(yīng)用都能打包解決的“交鑰匙工程”。這一共識(shí)的背后，是B端大模型落地面臨的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)：算力資源分散且昂貴、企業(yè)私有數(shù)據(jù)與通用模型脫節(jié)、模型能力難以嵌入核心業(yè)務(wù)流程。只有把這三大環(huán)節(jié)徹底打通，大模型才能真正走出實(shí)驗(yàn)室，變成企業(yè)手里好用的生產(chǎn)工具。（王珊珊）

　　轉(zhuǎn)自：中國工業(yè)報(bào)

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