生成式AI技術(shù)、預(yù)訓(xùn)練大模型與工業(yè)場(chǎng)景的深度融合，正成為工業(yè)AI的發(fā)展趨勢(shì)。今年年初，DeepSeek憑借其強(qiáng)性能、低成本、高效率的AI模型，成為國(guó)內(nèi)先進(jìn)制造企業(yè)的大模型首選。格創(chuàng)東智作為中國(guó)領(lǐng)先的工業(yè)AI領(lǐng)域標(biāo)桿企業(yè)，其“章魚(yú)AI大模型平臺(tái)”通過(guò)提供從Agent構(gòu)建到Workflow編排、端到端RAG檢索、模型評(píng)估管理、行業(yè)應(yīng)用組件、企業(yè)數(shù)據(jù)集成等能力，幫助先進(jìn)制造業(yè)高效構(gòu)建與運(yùn)營(yíng)生成式AI原生應(yīng)用。

近日，格創(chuàng)東智“章魚(yú)AI大模型平臺(tái)”與DeepSeek V3/R1已完成深度協(xié)同。接入模型后，“章魚(yú)AI大模型平臺(tái)”在智能制造領(lǐng)域?qū)⑨尫鸥蠓?wù)潛力，能夠更快速地構(gòu)建智能體知識(shí)庫(kù)、智能體駕駛艙，實(shí)現(xiàn)智能化質(zhì)量檢測(cè)等，同時(shí)在處理復(fù)雜生產(chǎn)工況、工廠故障排查、自動(dòng)派工、設(shè)備預(yù)測(cè)性智控、良率提升、能碳預(yù)測(cè)性管理等問(wèn)題上，提出科學(xué)決策建議，提高生產(chǎn)節(jié)拍與品質(zhì)。這一協(xié)同為半導(dǎo)體等先進(jìn)制造業(yè)的AI應(yīng)用服務(wù)供給、場(chǎng)景智能加速和“預(yù)測(cè)式”生產(chǎn)方式顛覆，帶來(lái)了深刻的變革。

先進(jìn)制造業(yè)作為自動(dòng)化程度高、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)好的中國(guó)智造標(biāo)桿，在進(jìn)階新型工業(yè)化過(guò)程中，仍面臨諸多挑戰(zhàn)：

1、 多系統(tǒng)協(xié)同難題：缺少智能引擎進(jìn)行多系統(tǒng)智能調(diào)度與資源配置。

2、 集控下鉆不連續(xù)：經(jīng)營(yíng)駕駛艙多級(jí)下鉆、根因鎖定、決策行動(dòng)難以連貫。

3、 全面智能化困境：缺乏貫穿精確數(shù)據(jù)采集到智能決策行動(dòng)的智能化工具。

4、 人機(jī)協(xié)同效率低：設(shè)備、系統(tǒng)、現(xiàn)場(chǎng)工程師間數(shù)字化協(xié)作準(zhǔn)確性依賴經(jīng)驗(yàn)。

針對(duì)這些挑戰(zhàn)，格創(chuàng)東智推出了章魚(yú)AI大模型平臺(tái)，該平臺(tái)以AI、大模型技術(shù)為核心，以AI工業(yè)應(yīng)用為工具，融合在TCL泛半導(dǎo)體行業(yè)的近40年廠域試煉的Know-how，成為深度解決這些難題的“秘密武器”。

接入DeepSeek后，章魚(yú)AI大模型平臺(tái)自身性能將拉滿：

1、復(fù)雜數(shù)據(jù)處理高手。依托MLA和 MOE融合架構(gòu)，章魚(yú)AI大模型平臺(tái)的頂層AI應(yīng)用將更精確地找到需求數(shù)據(jù)，對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)處理效率更佳，提升生成式內(nèi)容的質(zhì)量。

2、決策推理專家。DeepSeek通過(guò)多階段訓(xùn)練策略，結(jié)合監(jiān)督微調(diào)（SFT）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）和模型蒸餾技術(shù)，顯著增強(qiáng)了模型的推理能力。基于DeepSeek強(qiáng)大的推理能力，章魚(yú)大模型平臺(tái)上的AI應(yīng)用推理能力將大幅提升，獲得顯著的推理性能優(yōu)化和應(yīng)用場(chǎng)景拓展。

3、易用應(yīng)用平臺(tái)。依托其獨(dú)創(chuàng)MoESparse結(jié)構(gòu)，把計(jì)算量降到極致，攤薄大模型的算力調(diào)用成本，減少服務(wù)擁堵，更穩(wěn)定支撐AI應(yīng)用調(diào)用與并發(fā)。

4、快速搭建服務(wù)級(jí)AI工具。同時(shí)能面向先進(jìn)制造業(yè)細(xì)分場(chǎng)景，打造更多服務(wù)級(jí)AI工具。

章魚(yú)AI大模型平臺(tái)將顯著增強(qiáng)其在智能問(wèn)答、推理決策、模型進(jìn)化、應(yīng)用編排等方面能力，為先進(jìn)制造業(yè)高效生產(chǎn)和管理職能提供強(qiáng)有力的支持。

這些能力進(jìn)化，將為先進(jìn)制造更多細(xì)分場(chǎng)景智能帶來(lái)新的體驗(yàn)：

垂類專家大模型超專業(yè)。工程師在系統(tǒng)解答、問(wèn)題解決、方案設(shè)計(jì)與復(fù)核場(chǎng)景，只要輸入需求即可1min內(nèi)解答相關(guān)專業(yè)問(wèn)題、進(jìn)行文獻(xiàn)分析、知識(shí)共享，效率提升50%。

AI運(yùn)營(yíng)決策系統(tǒng)更高效。企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)層層分級(jí)指標(biāo)化，指標(biāo)血緣關(guān)系分析、指標(biāo)相關(guān)關(guān)系分析、根因定位、指標(biāo)不達(dá)、預(yù)測(cè)預(yù)警、決策制定。自研AI運(yùn)營(yíng)決策平臺(tái)，涵蓋AI指標(biāo)分析、ChatBI/ChatSearch、指標(biāo)構(gòu)建Agent、指標(biāo)改善Agent等工具，助力企業(yè)運(yùn)營(yíng)降本增效達(dá)1000萬(wàn)-1億元/年。

設(shè)備智控助手很靠譜。面對(duì)設(shè)備多模態(tài)異常報(bào)告，可以實(shí)時(shí)向集智能問(wèn)答和搜索為一體的大模型助手“小魯班”求解，覆蓋某泛半導(dǎo)體頭部企業(yè)4個(gè)生產(chǎn)基地，100+科室的設(shè)備智控輔助，小故障處理效率提升62%；大故障處理效率提升30%。

質(zhì)量管理真方便。已實(shí)現(xiàn)AI生成8D報(bào)告，編撰效率提升90%，人力節(jié)約80%。

品質(zhì)提升很精準(zhǔn)。AI Agent動(dòng)態(tài)模型，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化數(shù)據(jù)清洗、入模變量、特征工程及模型選擇，保持效果最優(yōu)，提升良率，減少報(bào)廢品20%。

工單AI助理超快速。AI識(shí)別工單，受理并基于知識(shí)庫(kù)作業(yè)手冊(cè)直接下單流轉(zhuǎn)。助力客戶3至5秒完成工單AI受理、一件錄單準(zhǔn)確率高達(dá)97%。

智能工廠BI儀表盤(pán)很直觀。為每一個(gè)工程師配備AI 智能數(shù)據(jù)分析師助理,采用前所未有的交互方式, 輕松從數(shù)據(jù)中獲取業(yè)務(wù)洞察，簡(jiǎn)化和降低數(shù)據(jù)分析門(mén)檻。

營(yíng)銷/客服數(shù)字員工超智能。即查即用新品介紹、產(chǎn)品參數(shù)、賣(mài)點(diǎn)話術(shù)及多格式多媒體信息，AI員工精準(zhǔn)切入用戶需求點(diǎn)智能營(yíng)銷。

在某泛半導(dǎo)體頭部客戶服務(wù)實(shí)踐中，基于外掛知識(shí)庫(kù)的顯示領(lǐng)域?qū)＜掖竽Ｐ?，系統(tǒng)論文庫(kù)擴(kuò)充至21萬(wàn)+，沉淀3000本行業(yè)專著，縮短垂類不良問(wèn)題解析時(shí)長(zhǎng)20%，解析問(wèn)題專業(yè)度大幅提升。

一直以來(lái)，格創(chuàng)東智以“讓工業(yè)更智慧”為愿景，在AI和工業(yè)大模型領(lǐng)域積極布局，長(zhǎng)期錘煉與驗(yàn)證AI拳頭產(chǎn)品，致力于AI加速跨系統(tǒng)融合與數(shù)據(jù)分析，用AI縮短一線工程師的學(xué)習(xí)成本，減少系統(tǒng)集成開(kāi)發(fā)成本。其AI服務(wù)的爆發(fā)力和市場(chǎng)表現(xiàn)，獲得了2024年IDC工業(yè)AI解決方案與工業(yè)AI大模型頭部廠商的雙料認(rèn)證。

2025年，格創(chuàng)東智將不斷融合國(guó)產(chǎn)大模型最新發(fā)展，持近億元投入，聚焦AI通用平臺(tái)服務(wù)工具和AI算法技術(shù)創(chuàng)新，不斷迭代格創(chuàng)東智AI服務(wù)力，構(gòu)筑絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，聚焦引領(lǐng)半導(dǎo)體行業(yè)的AI普及與應(yīng)用，為先進(jìn)制造業(yè)奔赴AI時(shí)代，按下開(kāi)機(jī)鍵。