工业互联网的下一站：卡奥斯的AI大模型解法

踏入WAIC 2025的展厅，扑面而来的是一种浓郁的智能化气息，各大展台都陈列着最具未来感的前沿技术。

其中，一个聚焦工业互联网相关的展台吸引了我的注意。

传统工业，与AI有什么关系呢？

在卡奥斯COSMOPlat的展区，电子屏幕上跳动着各种工业数据。孪生制造一体化平台上，工厂孪生、产线仿真、价值链仿真等虚拟板块有条不紊地工作着，模拟实体工厂的运转，让参观者在孪生世界清楚看见从整体布局到产线细节的变化。展台中央的AI+智慧化工智能沙盘前，参观者正用iPad扫描场景，随着镜头移动，屏幕上实时显示着设备热点，轻触即可进入数字内容页面，查看产线参数、能耗数据等详细信息。

展区入口，工作人员和虚拟屏幕上的海尔兄弟一问一答，向展区观众解释着卡奥斯展台内的各种知识，趣味十足。

与其他展台相比，卡奥斯沉淀出一种务实与冷静的气质。其展示的“AI+工业互联网”的最新成果，让人感觉到一种传统工业互联网时代迈向AI大模型时代的必然性：一面是传统工业互联网平台面临的增长瓶颈，一面是AI大模型带来的全新可能性。面对新的挑战和需求，卡奥斯基于海尔40年制造经验，正以天智工业大模型为引擎，重新挖掘传统工业在AI时代的活力。

那么，在AI时代，传统工业互联网迎来了怎样的挑战？工业互联网大模型，如何下沉以赋能成千上百的企业？

展会上五花八门的智能应用让人不禁思考：AI的出现，为传统工业互联网带来了怎样的变量？为什么它如此迫切地需要垂域大模型？

一方面，传统机器学习算法和小模型面临能力与成本的双重制约。就像一个人虽然具备多种感官，却因大脑无法整合信息而难以做出准确判断，小模型在复杂工业场景中往往力不从心。并且，开发成本同样令人却步。由于工业场景高度差异化，标准化平台难以满足企业的个性化需求。当企业尝试定制开发小模型时，往往面临周期长、成本高的困境，许多渴望数字化转型的中小企业望而却步。

另一方面，通用大模型存在专业适配的鸿沟。通用大模型虽然在部分领域表现优异，但在工业场景中常因缺乏行业专业知识而水土不服。工业领域对可靠性的要求极为严苛，算法识别的可用度必须达到99%以上。面对高标准，通用大模型往往需要深度定制，但这一过程不仅耗费资源，还可能因行业经验不足而事倍功半。

正是这种“小模型不够用，大模型不好用”的困境，催生了垂域大模型的崛起。垂域大模型既能实现多源数据融合，又能内化行业知识图谱，为工业互联网提供量体裁衣的智能解决方案。

德勤《2024工业AI白皮书》显示，78%的制造企业认为多模态智能是突破当前技术天花板的关键，但行业内成熟解决方案不足15%。显著的供需缺口显示出，工业互联网拥抱AI变量已迫在眉睫。

正如海尔集团董事局主席、首席执行官周云杰所说，工业互联网不能只做“一百米宽度，一米深度”的“工业版电商”，而是要做深。这个“深”，指的就是智能化和行业知识的深度。显然，要突破这些瓶颈，工业互联网需要一次彻底的大脑升级。

随着AI的到来，工业互联网有望实现质的飞跃，迫切需要引入大模型技术。然而，工业互联网对大模型的要求极高，不仅需要强大的计算能力，还需要深度的行业知识和精准的场景适配，这使得许多企业望而却步，亟待有人破局。

在此背景下，作为国内头部工业互联网品牌，卡奥斯给出了自己的行业解法。

首先是突围。工业互联网制造企业沉淀了数十年各行各业的专业数据与知识呼唤着更懂工业的垂域大模型，但谁能将工业互联网与大模型强强联合起来？就在这个关键时刻，卡奥斯率先出击，打造首个基于工业互联网的垂域大模型“天智工业大模型”，奠定了行业的科技底座。

卡奥斯的第一步是建立统一的数据底座，打通企业内部异构数据源，让沉默的数据开始对话，而这离不开海尔集团40年制造业经验和平台数字化实践。进一步，大模型整合了各类工业数据要素，贯通了多元工业应用场景，可以赋能家电、石化、能源等领域。以能碳方面的行业大模型为例，卡奥斯集成80TB+模态工业数据和千亿参数，相当于为巨人构建了中枢神经系统，让所有感官信息都能汇集到大脑。

而面对行业内智能化程度不足的问题，卡奥斯用工业大模型实现了专业知识的深度沉淀。与通用大模型博而不精的特性不同，工业场景需要的是真正的专家级智能。为此，天智工业大模型融合了海量工业知识、机理模型和专家算法，目前已涵盖4700多个机理模型、200余项专家算法，使模型具备了专家级的思考能力。

以卡奥斯天智·能碳大模型为例，作为首个源自可持续灯塔工厂实践的千亿参数能碳大模型，它积累了超30年能源管理经验、学习了300多个丰富的项目案例，实现了智能知识问答、数据分析、风险预判和能源诊断，就像一个经验丰富的能源行业老专家。

然而，大模型的技术突破只是起点。成功突围后，如何让资金和技术能力有限的中小企业也享受到大模型的红利，是另一大挑战。

面对千企千面的差异化需求，卡奥斯给出了多种解决方案。以COSMO-Sphere企业级工业互联网平台为例，该平台采用“1+N”模块化架构，企业可以像搭积木一般按需拼装自己的数字化系统。同时，平台提供的低代码和AI工具让不擅长编程的业务人员也能快速开发智能应用。

不仅仅是企业，AI赋能的关键是让每一个人平等地使用。因此，下沉到每个基层技术员工成为不可或缺的一环。

为了让使用更加便利，卡奥斯推出了110多个智能体开发工具。例如在能源领域，行业大模型形成人机交互服务智能体“能源小智”。管理人员可通过语音、图文与其24小时在线交互，无需手动找菜单，就能查询能耗数据、生成节能建议。

卡奥斯的AI实践让平台从一个被动的工具，变成了一个主动的、能够自我优化的智能伙伴。这意味着，AI不是要取代人，而是要成为人的得力助手。工业大模型的下沉，不仅是技术的普及，更是智能的民主化。当AI从科技底座走向车间一线，工业互联网的下一站，将是“人人可用、处处智能”的新时代。

看完了技术赋能的解决方案，我们再来看看实际的落地效果。

在卡奥斯的展台，我看到了一个个AI走进工厂后发生的真实故事。

在陕西的黄土高原上，一个千亿级参数的石油化工大模型正在悄悄改变着百年油田的命运。通过延长云享工业互联网平台，过去依赖人工的油井诊断实现了自动化，生产效率平均提升了20%。

我们在现场看到了卡奥斯天智·能碳大模型落地的模型智慧园区。

卡奥斯能源展台的模型智慧园区内，智慧能源总控中心居中，变电站、风力发电站、办公区等大楼林立四周。园区以蓝色为主基调、绿化带交错分布，智能化、低碳节能的气息扑面而来。而这样一个智慧园区总计能减少碳排放5.5亿吨、节约用电2亿kwh。

展区另一侧，灯塔工厂方案大屏里的多个“首个”格外引人注意。

简单来说，卡奥斯的灯塔工厂建设咨询服务就是一套帮助企业把传统工厂升级成“智能工厂”的全流程服务包，目标是让工厂变得更高效、更省钱、更赚钱。

而在卡奥斯助力下，海尔上海洗衣机互联工厂建厂周期缩短6个月、制造效率提升57%，打造出洗衣机行业首个元宇宙未来工厂；在卡奥斯创智物联合肥互联工厂，工厂订单交付周期缩短50%、现场缺陷率降低33%，是国内智能控制器行业首座灯塔工厂；海尔天津洗衣机互联工厂聚焦绿色制造，成为中国本土首座“可持续灯塔工厂”，能源消耗下降35%。

从这些实实在在的成果中，我们能清晰感受到，“AI+工业互联网”不再是一个遥远的概念，而是正在发生的、能带来真实价值的变革。从建设周期到生产效率、从产品质量到交付速度，它正在成为工业领域的新质生产力，推动着整个制造业向更高层次迈进。

离开展馆时，我脑海里反复回响着一个词：融合。我们看到的不是简单的“工业+AI”，而是AI作为一种思维方式，彻底融入工业的血脉。工业互联网提供了场景和数据，AI提供了智慧和决策，两者缺一不可，相互成就。

或许，我们正处在一个从量变到质变的关键节点——工业互联网的AI突变时刻。工业互联网与AI的深度融合是大势所趋，也是工业经济高质量发展的必由之路。

传统工业互联网要保证在新时代不落伍，就离不开AI保驾护航。而产业工人将与AI形成全新的协作关系，让生产力将得到前所未有的解放。

看见这一趋势的卡奥斯则以高价值为导向，通过天智工业大模型这一技术底座，将大模型能力下沉到千行百业的生产一线，让不同规模的企业都能享受到技术红利，共同推动工业生产向更高效、更智能、更可持续的方向发展。

审核编辑 黄宇