在大模型浪潮席卷各行各业的当下，制造业也迎来了从“自动化”走向“认知智能化”的关键窗口期。

但不同于通用领域那样的文本问答和内容生成，制造企业的知识和场景更“硬核”：设备型号成百上千、工艺流程环环相扣、质量标准因厂而异。

艾科斯幂的大模型，并不是从语言模型出发，而是从制造现场出发。

我们坚信，大模型真正能为制造业带来价值，前提是它必须“听得懂工业语言、看得懂工艺流程、答得出现场问题”。

一、模型“长”在真实产线上

艾科斯幂的母公司——苏州环球科技，是一家国家级专精特新“小巨人”企业，55年来深耕链条、轴承与智能系统的研发、制造、销售，生产基地坐落于江苏泰州，工厂拥有高度离散、流程复杂的制造环境。

为满足“高质量、快交付、低成本”的客户需求，苏州环球科技多年前就启动了以智能化、数字化为核心的运营体系建设，全面部署MOM系统、工业互联网平台和智能调度系统。

这意味着我们的AI模型不是停留在PPT上的设想，而是：

→ 在真实设备异常中学习处理逻辑

→ 在工艺变更场景中训练推理能力

→ 在产线实际操作中检验问答准确性

我们的知识，不是抓取的，是沉淀的；我们的场景，不是编造的，是每天都在运行的。

二、让AI真正“理解”工厂

知识不是堆积在数据库里就能“被用”，制造业的知识碎片复杂、结构各异，如何组织、理解、再利用，是模型真正发挥作用的关键。

艾科斯幂自主构建了覆盖设备、工艺、质量、工装、异常、人员、流程等多维度的制造知识图谱，实现了：

→ 工业知识的结构化建模

→ 关键实体与属性的语义联结

→ 支持业务上下游联动的知识闭环表达

这让模型具备了“行业认知”的能力，不再仅仅是关键词匹配，而是能够基于知识图谱实现深度推理、精准检索与场景问答，真正对制造问题“对症下药”。

三、让模型“落地生根”

很多模型只能演示，不能部署。我们为什么能真正落地？因为我们不仅有模型，还有完整的MOM平台、工业知识库与交付体系。

我们深知：

→ 工厂数据如何采集

→ 业务流程如何运行

→ 系统如何集成与部署

例如我们打造的企业运维RAG知识库，就通过大模型 + 企业私有知识，实现了：

→ 设备问题秒级响应

→ 操作流程结构化解答

→ 知识实时更新、全流程私有化部署

这不仅是技术能力的体现，更是“模型工程化能力”的体现。我们做的，不是“贴着制造标签的AI”，而是让制造场景原生驱动AI的构建与迭代。

企业级智能问答知识库

目前我们基于大模型能力已推出的场景化产品 —— 企业级问答知识库，该方案结合企业内部知识资产与大模型推理能力，实现以下几方面功能：

→自然语言提问，秒级精准回答

运维或售后人员可直接通过日常语言提问，系统可快速从企业知识库中检索相关内容，并由大模型生成结构化、可执行的专业答复。

→文档驱动，实时溯源

系统基于语义理解返回匹配文档片段，并可一键跳转查看原始资料，方便用户验证、比对，显著降低“大模型幻觉”风险。

→知识可持续更新，闭环利用

企业新增文档可直接接入，无需反复训练模型。知识库始终保持最新状态，真正实现经验沉淀与复用。

→灵活集成，贴合业务系统

该解决方案已成功嵌入客户现有系统，作为外挂知识助手，支持快速部署、开箱即用。

如果说 MOM 是制造企业的大脑中枢，那么 RAG 知识库 + 大模型，正是为这个“大脑”插上了认知的翅膀。它不只是知识搜索工具，更是制造企业迈向“认知型智能”阶段的关键一步。

大模型的核心不只是算力，而是能不能听懂行业语言，能不能服务现场决策，能不能融入真实流程。

未来，我们将继续从一线生产现场出发，让AI真正“长在工厂里”，从知识中台走向认知智能，让工业知识不再沉睡，让每一个一线问题都有“可靠答案”。

用制造知识赋能模型，让AI真正服务一线，这是艾科斯幂坚持的路径，也是我们交付能力的底气。