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第489章 君兰工业大模型（第1页）

荣华光学研究院的成功，尤其是其开发的在线无损检测和熔池监测技术在解决实际问题、提升钢铁厂效率和品质上取得的显着成效，如同一股强劲的东风，吹拂到了君兰科技的核心地带。许强敏锐地捕捉到了其中蕴含的巨大潜能——这不仅仅是光学技术的胜利，更是工业场景数据价值的完美印证！

在荣华钢铁厂积累的海量、高价值的生产数据（设备运行参数、能耗、工艺步骤、质量检测结果、环境变量，再结合光学研究院提供的实时视觉与光谱数据），不再仅仅是冷冰冰的数字，而是蕴藏着工艺优化、预测性维护、智能决策的金矿。

许强立刻向林天提交了一份充满激情的战略报告：《关于基于荣华钢铁实践经验，开发工业大模型的构想》。报告的核心观点直击痛点：

1痛点即机遇：当前工业领域普遍存在经验依赖性强（老师傅退休即断层）、故障预测滞后（停机损失巨大）、工艺优化靠“试错”、不同系统数据孤岛严重等问题。

2荣华实践的价值：荣华钢铁提供了一个极其复杂、数据链条完整、验证场景真实的“超级试验田”。这里产生的数据质量高、维度广、关联性强，是训练工业大模型不可多得的“富矿”。

3junl10的蓝图：提议整合君兰erp在流程管理和数据整合上的优势、荣华钢铁的实战数据与工业场景、以及君兰科技在ai算法上的积累，开发一个垂直专注于工业制造领域的大模型平台——junl10。

林天看到报告，眼中精光闪烁。这与他心中“技术驱动产业升级”的蓝图不谋而合，甚至走得更远！他当即拍板：“立项！名字就叫‘禹皇计划’（寓意如同大禹治水，梳理庞杂工业数据，将其驯服为生产力）。许强任总负责人，刘庆友负责核心技术攻坚！郝建协调集团资源，荣华厂必须全力配合数据开放与场景验证！光学研究院作为核心数据源之一深度参与！”

“禹皇计划”正式启动！一场工业智能化的攻坚战在君兰科技打响。

核心挑战与技术突破：

1数据“炼金术”：

数据融合之困：钢厂数据来源极其庞杂：来自君兰erp的订单、物料、成本信息；来自底层dccada系统的实时设备传感器数据（温度、压力、转速、电流等）；来自系统的生产执行数据；来自光学研究院的高维图像、光谱、热成像数据；甚至还有人工录入的日志和经验总结。格式不一、频率不同、质量参差。

突破：刘庆友团队开发了强大的工业数据湖和多模态数据融合引擎。利用知识图谱技术，将来自不同源头、不同格式的数据进行清洗、对齐、关联，构建起描述钢铁生产的“数字孪生”底层框架。这是junl10的“土壤”。

2模型“铸剑”：

垂直领域大模型的特殊性：工业数据噪声大、时序性强、因果关系复杂，通用大模型（如chatgpt类）在此领域效果有限，需要针对性架构设计。

突破：技术委员会集中攻关：

模型架构：采用tranfrr+gnn（图神经网络）+lt（长短期记忆网络）的混合架构。tranfrr处理全局信息，gnn捕捉设备、工序、物料之间的复杂拓扑关系，lt学习强时序依赖。

领域预训练：使用荣华厂海量历史数据（经过脱敏处理）对模型进行大规模的领域预训练（pre-trag），让模型深刻理解钢铁生产的“语言”和“逻辑”。

多任务微调：在预训练基础上，针对不同场景（如预测设备故障、优化配料配比、识别质量缺陷成因、预测能耗）进行特定任务的微调（fe-tung），形成一系列强大的工业智能子模块。

3场景“淬火”：

落地是关键：大模型不能是空中楼阁，必须在实际生产场景中创造价值。

突破：聚焦核心痛点：

预测性维护（pd）模块：分析设备多维传感器数据，结合历史维护记录，提前（数小时甚至数天）预警关键设备（如轧机主电机、高炉鼓风机）潜在故障，精准定位故障类型，推荐维护方案。在荣华某炼钢产线试用三个月，意外停机时间减少35，维护成本降低22。

工艺优化（prce0ptiizer）模块：实时分析原料成分、环境参数、设备状态、操作参数，结合目标产品质量要求，动态推荐最优的工艺参数设定（如温度曲线、轧制压力、冷却速率）。在一条特种钢产线上，产品合格率提升了48个百分点，吨钢能耗下降15。

智能质量分析（artqa）模块：融合光学检测的图像数据和传统理化数据，结合历史质量缺陷库，不仅识别缺陷，更能追溯缺陷产生的根源工序和关键参数异常，指导工艺改进和源头预防。大幅缩短了质量分析周期，溯源准确率超85。

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junl10初露锋芒：

经过近一年的封闭开发和迭代验证，“禹皇计划”迎来了里程碑。基于荣华钢铁厂真实数据和场景锤炼出的junl10工业大模型平台在君兰科技内部正式发布（10版本）。

它的特点鲜明：

垂直工业knw-hw：深度扎根钢铁制造，理解工业语言和逻辑。

多模态感知与决策：能处理结构化数据（erp）林天：无限神豪。

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