- 工聯(lián)網(wǎng)
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- 2025年7月15日 09:42
工聯(lián)網(wǎng)消息(IItime) 人工智能作為新一輪科技革命的核心引擎，正重構(gòu)全球工業(yè)格局。我國AI產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大，工業(yè)智能技術(shù)在各個工廠加速落地，為智能工廠提供了基礎(chǔ)設(shè)施支撐。然而，大模型在工業(yè)場景中的深度應(yīng)用仍受限于數(shù)據(jù)質(zhì)量、算力成本和技術(shù)適配性等瓶頸。如何將AI技術(shù)有效轉(zhuǎn)化為傳統(tǒng)工業(yè)的生產(chǎn)力，已成為“智能制造”轉(zhuǎn)型的核心命題。
在此背景下，基于阿里云AI Stack，阿里云推出工業(yè)智能化解決方案——靈匠AI一體機。該方案通過軟硬一體的深度協(xié)同，適配當前復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下的智能化需求。
靈匠AI一體機核心優(yōu)勢
內(nèi)置300+工業(yè)大小模型，三步構(gòu)建工業(yè)智能應(yīng)用。無論是智能質(zhì)檢、工藝優(yōu)化還是設(shè)備運維智能體，只需三步即可通過一體機完成模型調(diào)用與應(yīng)用開發(fā)。
自研時序大模型，實現(xiàn)精準與泛化的平衡。突破傳統(tǒng)AI模型的局限，靈匠AI一體機將工業(yè)機理知識融入模型訓(xùn)練，既保障對特定場景的精準預(yù)測，又能實現(xiàn)跨領(lǐng)域的遷移。
洞察工業(yè)數(shù)據(jù)異常與波動關(guān)鍵原因，讓監(jiān)測更智能。靈匠AI一體機從實時數(shù)據(jù)采集到智能分析，不僅能監(jiān)測異常，更能追溯根本原因，提供預(yù)警與優(yōu)化建議。
自研新一代工業(yè)控制器AI-MPC，關(guān)鍵產(chǎn)品自主可靠。一體機通過動態(tài)優(yōu)化算法，實現(xiàn)關(guān)鍵工藝參數(shù)的智能控制和優(yōu)化。
工業(yè)級高性能實時調(diào)度引擎AXS，毫秒級運行調(diào)度。一體機內(nèi)置多種算法開發(fā)與服務(wù)化運行框架，支持自定義算法上架、異構(gòu)算法混合編排與高性能實時調(diào)度，可快速交付行業(yè)智能方案。
單節(jié)點千萬設(shè)備在線，性能業(yè)界領(lǐng)先。通過業(yè)界領(lǐng)先的協(xié)議插件實現(xiàn)協(xié)議持續(xù)擴展，顯著降低設(shè)備接入成本。
靈匠AI一體機應(yīng)用場景
靈匠AI一體機適用于發(fā)電、石化、新能源、工業(yè)節(jié)能、鋼鐵、建材、汽車及零配件、消費品等多領(lǐng)域。
支撐原材料工業(yè)減碳綠色生產(chǎn)。基于靈匠AI一體機，水泥行業(yè)客戶搭建了低碳制造智能先進控制系統(tǒng)，通過時序預(yù)測算法進行質(zhì)量預(yù)測以及AI調(diào)度優(yōu)化，成功實現(xiàn)大規(guī)模環(huán)保協(xié)同處置時的工況穩(wěn)定性控制，及燃煤替代率的有效提升。
支撐火力發(fā)電行業(yè)智能化升級。針對火電廠主機與輔機的協(xié)同運行進行優(yōu)化調(diào)度，處理參與電力市場時的機組組合優(yōu)化、負荷分配問題。結(jié)合電廠的AI專業(yè)模型與時序預(yù)訓(xùn)練模型的預(yù)測能力，完成對電廠機組運行狀況的評估，并且結(jié)合機組的運行經(jīng)濟性實現(xiàn)多個機組的運行策略優(yōu)化，同時根據(jù)多源數(shù)據(jù)生成對電價的預(yù)測和報價方案，完成從電價投標策略和機組運行策略的協(xié)同。
行支撐裝備制造實現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量提升�；诋a(chǎn)線設(shè)備數(shù)據(jù)、原材料特性數(shù)據(jù)、產(chǎn)品檢測數(shù)據(jù)及生產(chǎn)過程視頻數(shù)據(jù)，以時序預(yù)訓(xùn)練模型、視覺多模態(tài)模型、大語言模型共同構(gòu)成失效分析智能體，結(jié)合工藝知識與質(zhì)量管理專家經(jīng)驗，實現(xiàn)從原材料變化、設(shè)備運行狀態(tài)異常，到生產(chǎn)過程行為異常等環(huán)節(jié)的全面質(zhì)量失效模式分析。
支撐工業(yè)設(shè)備在生產(chǎn)環(huán)節(jié)的智能化管理。通過對生產(chǎn)線多模態(tài)數(shù)據(jù)的感知和融合，對時序數(shù)據(jù)（電流、振動、溫度等）、空間數(shù)據(jù)（點云、缺陷分布等）、語義數(shù)據(jù)（操作手冊、日志）進行跨域?qū)R，利用時序預(yù)訓(xùn)練模型進行短期預(yù)測和長期推理，進行異常工況的識別，生成報警、處置建議以及長期預(yù)案，對生產(chǎn)和設(shè)備維護進行優(yōu)化管理。
