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一
大模型浪潮下的制造业“新命题”
当ChatGPT掀起全球AI狂欢,DeepSeek等国产大模型以“技术平权”之势加速落地,一场关于“深度思考”的变革正在工业领域悄然发生。
行业之困:
数据沉睡:海量生产数据未被挖掘,决策依赖经验而非洞察。
系统割裂:传统工业软件“机械化执行”,缺乏自主分析与协同能力。
知识孤岛:工艺参数、设备运维等核心知识分散难复用。
破局关键:
智能制造需要的不只是“更快的工具”,而是能“思考、学习、进化”的智能体——这正是威士顿(301315)生成式AI应用布局的核心方向。
二
威士顿的“大模型+工业”双箭齐发
工业智能体革命:从“软件”到“大脑”
2024年,威士顿启动了“基于AI智能体的工业软件研发及工业场景应用”研发项目,该项目旨在基于大模型技术与思维链(Chain-of-Thought)框架,研发AI智能体,重构公司生产控制类工业软件的底层逻辑,从而实现系统级的智能化。
知识引擎“威助手”:让制造知识“活”起来
公司2024年已研发完成全新一代智能中枢——威助手,是公司战略布局大模型技术的重要里程碑,目前已成功接入DeepSeek模型,且已实现商用落地。
精准知识问答:
·基于高级检索增强生成(RAG)技术,ToB的应用形态下回答更精准。
·可支持多种大语言模型的灵活切换应用,适配企业不同的需求场景。
知识资产化:
·文本向量化存储+智能标签体系,将散落各处的经验转化为可复用的数字资产。
·与MES/PLM系统无缝对接,实现“数据-知识-决策”闭环。
领先的技术架构:
·基于全新AI平台架构开发,不同场景下,模型切换无需代码改造。
·可实现多模协同,有效降低企业算力负荷。
三
为什么是威士顿?——制造业大模型的“三重壁垒”
1. 工业Know-How壁垒:20年服务卷烟、汽车、港口等制造行业的场景积累,训练数据覆盖典型工业应用场景。
2. 技术融合壁垒:基于自主研发的iWisdom数智底座,可快速方便为客户搭建“大模型+专业小模型+智能体”企业应用。
3. 落地闭环壁垒:从知识管理应用到智能体,均与威士顿工业应用软件深度集成,拒绝“空中楼阁式AI”。
四
未来已来:威士顿的“AI智造”愿景
未来,公司将在AI领域加大研发力度,聚焦两个方向:一是推动工业智能体与工业企业应用深度融合,显著提升工业企业管理效率;二是对多模态大模型应用进行科研,支持企业语音、图纸、视频等企业混合应用场景。
无论是“威助手”还是“工业智能体”,威士顿正以扎实的技术布局,为制造业提供从“知识管理”到“决策革命”的AI全栈应用能力。
“当大模型遇上制造业,不是替代人类股票杠杆平台app,而是赋予人类‘超脑’——威士顿的目标,是利用AI重构工业软件,赋能企业管理人员全新信息交互模式。”
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