摘要：在全球新一轮科技革命与产业变革的浪潮中，工业领域正经历着深刻的智能化转型。工业大模型，作为这一转型进程中的关键技术，犹如强大的新引擎，驱动着智能制造的飞速发展，成为制造业迈向智能化、高效化的核心力量。
工业大模型通过 “数据 + 算力 + 模型 + 应用” 四要素的深度融合，构建起覆盖生产全流程的智能化决策体系，正重塑着研发、生产、管理等全产业链环节，推动制造业进入数字化、网络化、智能化的新阶段。相较于传统工业模型，工业大模型具有强大的数据处理能力，能够实时分析设备运行、生产调度、供应链协同等全维度数据，形成动态优化的决策建议 ；具备跨场景泛化能力，通过预训练与迁移学习，可快速适配不同行业的生产场景，解决传统模型需定制化开发的痛点；还拥有预测与自优化能力，基于深度学习算法，不仅能实时监测生产异常，还能预测设备故障、优化能耗管理，实现从 “被动响应” 到 “主动干预” 的跨越。如下图所示为工业大模型应用场景汇集。
设计研发：创意与效率的双飞跃
生产制造：柔性与智能的生产变革
质量管控：全方位的质量保障体系、
营销与售后：以客户为中心的价值提升
供应链与企业管理：协同与效率的全面提升
01
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设计研发：创意与效率的双飞跃
在设计研发环节，工业大模型的应用正掀起一场创新与效率的变革风暴。
智能辅助设计：创新灵感的源泉
大模型如同一位知识渊博的创意大师，通过整合机械工程、材料科学、电子技术等跨学科知识，对海量设计案例、技术文献及专利数据进行深度学习，为研发人员源源不断地提供创新性设计思路。只需输入关键词或设计描述，大模型就能生成初步设计创意与文案，还能借助 GANs、Diffusion Models 等技术生成高质量产品外观图像与音频 。多模态大模型更是能同时处理文本、图像、音频等多模态数据，实现跨模态信息融合理解，助力设计师突破思维局限，快速捕捉创新灵感。比如海尔集团，借助工业大模型加速家电产品设计创新，生成的设计效果图和方案，让设计师、工程师、市场专家和客户服务团队得以协同合作，提前发现潜在问题，大大缩短产品上市周期 。华天软件的 “华小天” PLM 智能助手，利用深度学习和 AI 大模型技术，实现 PLM 数据智能检索与推荐，提升研发设计知识重用率和数据准确率，减少重复劳动与返工。
系统智能化仿真：虚拟世界的测试先锋
在虚拟世界里，大模型是产品测试的先锋官。它能创建精准的产品虚拟原型，并利用大语言模型的强大知识库与上下文理解能力，捕捉用户需求，生成贴合需求的测试方案，辅助设置虚拟原型测试的参数与场景。结合 CAE 等工业软件，如有限元分析、计算流体力学，大模型能对产品在复杂工况下的性能进行全面仿真，提前揪出设计缺陷与性能瓶颈，针对性优化改进。以汽车发动机研发为例，通过大模型仿真，可模拟不同工况下的发动机性能，提前优化设计，减少物理样机试验次数，降低研发成本，提高产品可靠性。
材料选择与优化：寻找最优材料组合
材料的选择与优化，对产品性能与成本起着关键作用。大模型运用深度学习和机器学习算法，深入学习材料性质、结构与性能间的联系，建立精准模型，评估不同材料性能、成本与可持续性，分析微观结构、化学成分与宏观性能关系，实现从原子尺度到宏观尺度的全面材料设计与预测。比如，为航空发动机叶片选择材料时，大模型能综合考虑高温性能、强度、重量等因素，推荐最优材料，通过改变拓扑结构增强材料力学性能，指导材料合成与制备工艺优化，实现产品性能最大化 。
智能化工业代码生成：代码编写的智能助手
编写工业代码，是一项复杂且耗时的工作，大模型却能轻松胜任，成为工程师的得力助手。它支持多种编程语言和平台，能根据工程师的自然语言描述，严格按照工业编程最佳实践和标准，自动生成符合工业标准的代码，快速产出准确、重复性高、逻辑简单的代码，加速从设计到生产的转换。在自动化生产线控制系统开发中，工程师用自然语言描述控制逻辑，大模型就能生成相应代码，提高开发效率与准确性。
智能工艺设计：知识驱动的工艺创新
工艺设计的创新，离不开知识的驱动。大模型通过构建工艺知识图谱，实现工艺自动推理、基于三维模型搜索的工艺快速创建以及工艺知识智能问答应用。基于图数据库语义表达与管理，大模型挖掘利用知识，实现工艺设计知识匹配与推送。华天软件的 SVMAN 工艺系统，创新性研发 “知识图谱耦合小样本学习” 的智能工艺生成应用，构建多维工艺知识图谱，融合领域专家经验与模型，开发迁移增强型小样本学习算法，保持高工艺推理准确率，开创工艺设计从 “经验驱动” 向 “知识 - 数据双驱动” 的变革。
02
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生产制造：柔性与智能的生产变革
进入生产制造环节，工业大模型如同一位智慧的生产指挥官，正引领着生产模式向柔性化、智能化大步迈进，为企业带来更高的生产效率与更强的市场适应性。
柔性生产：生产线的自适应优化
在生产现场，大模型就像一位不知疲倦的监控者，通过对生产现场的实时监控，实现对视频流中目标的识别、跟踪与定位，及时察觉设备故障、人员违规等异常情况 。它还能分析员工操作行为，预测违规操作风险，自动调整生产参数，实现生产过程的自适应控制。利用历史运行数据，大模型能精准分析预测设备故障发生的时间与概率，结合设备维护手册和专家知识库，提供详细维修指导与解决方案。某汽车制造企业借助大模型优化生产线，实时监测设备运行状态，提前预测故障，使设备停机时间大幅减少，生产效率显著提升 。
文档生成与内容创作：生产信息的智能输出
技术手册、维护文档与分析报告的生成，以往是一项繁琐的工作，如今大模型让这一过程变得轻松高效。它通过自然语言处理技术，自动从技术参数和产品功能描述中提取关键信息，生成详尽易懂的技术手册与用户指南，确保信息准确一致，为用户提供清晰操作指导 。针对设备维护与故障排除，大模型根据历史维护数据和常见问题，自动编制维护流程和故障处理指南，帮助维护人员快速定位问题、采取措施，减少设备停机时间 。在生产与市场分析方面，大模型从生产数据和市场动态中提取信息，自动生成详细分析报告，为工程师决策和市场策略调整提供有力数据支持。
智能排程：生产计划的智能优化
生产计划的制定与排程，直接影响着生产效率与资源利用率。大模型与企业资源管理系统紧密结合，实时监控采集生产线上设备运行状态、原材料库存水平、人员排班情况以及订单交付信息等数据，运用运筹学等算法，制定出最优生产计划和排程方案 。在电子制造企业，面对不同型号、配置和订单需求的电子产品，工业大模型根据设备产能、物料供应、工艺路线等约束条件，合理安排生产任务优先级和顺序，实现生产线高效切换和资源优化配置，提高生产效率与按时交付率。
智慧云制造：制造即服务的智能化升级
云制造理念下，工业大模型进一步推动 “制造即服务” 的智能化升级。在需求端，大模型基于计算几何、3D 几何模型引擎及 3D 模型分析，实现加工图纸自动解析，并根据加工工艺、材质、加工精度等参数快速智能化报价，实现加工询价快速反馈与订单达成 。面对海量订单与协同制造资源，大模型能实现智能化快速匹配与调度，在海量订单加工需求中找到最合适的加工资源，快速分发加工任务、实现快速上机 。它还能对制造加工可行性进行智能化分析，实时输出反馈，无需人工判断图纸设计问题，降低试错成本 。此外，大模型将各类制造资源和能力虚拟化、服务化，构建制造资源和能力的云服务池，用户可快速找到符合自身需求的制造资源与服务。
绿色制造：可持续发展的制造新路径
在追求可持续发展的时代，大模型成为推动绿色制造的重要力量。它通过云制造模式，实现资源共享、信息共享与协同创新，提高制造效率与质量，降低成本与风险 。通过共享生产设备、专用工具、生产线等制造资源，大模型减少了闲置产能，提高生产资源利用效率 。将分散、闲置的生产资源弹性匹配、动态共享给需求方，降低了企业对自投自建制造资源的依赖 。调动企业各类制造资源协同合作，优化资源配置，减少企业设备购置、维护等成本投入，降低整体制造成本 。共享制造资源还促进企业间合作交流，形成紧密产业生态，推动行业升级发展，助力企业有效利用清洁能源和材料，减少废物排放和环境污染，推动绿色制造发展。
03
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质量管控：全方位的质量保障体系
质量是工业生产的生命线，工业大模型为质量管控打造了一套全方位、智能化的保障体系，从质量检测到设备运维，再到质量管理，全面提升产品质量与生产效率。
质量检测：高效精准的质量把关
现代工业生产对质量检测的速度、精度和智能化要求越来越高，大模型的出现，为智能化检测技术注入强大动力 。以往基于深度学习算法开发检测模型，针对新产品需大量训练数据和较长训练周期，而工业大模型泛化能力强，便于实现检测算法快速迁移 。联想研究院人工智能实验室推出的基于自研工业质检基础大模型的边缘大脑 AI 小样本终身学习质检平台，仅需少量正常样本，即可快速建模识别产品异常，部分场景甚至无需训练就能直接质检推理 ，应用后冠捷质检效率与准度提升 30%，生产效率最高提升 150% 。同时，基于工业大模型底座开发的垂直行业检测模型，在复杂背景检测、弱缺陷检测方面性能优势明显，能有效提升缺陷分割与分类准确率，一定程度上实现零样本异常检测 。在缺陷样本获取困难的工业质量检测场景，大模型还可作为样本增广工具，通过生成对抗网络模拟缺陷图像，扩充训练数据集，缩短开发周期，提升质量检测仪器性能。
设备状态监控与智能运维：设备健康的智能守护者
工业设备的稳定运行，直接关系到生产的连续性与产品质量。在智能制造体系中，通过对设备运行参数、工况的实时监测，可获取大量多源、多模态数据。基于这些数据和历史数据，工业大模型成为设备健康的智能守护者 。它能实现对设备状态的精准判断与预测，提前察觉潜在故障隐患，实现设备预测性维护 。一种基于智能大模型的设备状态分析方法，通过获取设备运行状态数据，提取故障数据特征构成训练集，训练智能大模型学习故障数据特征与故障类型的映射关系，从而对实时运行状态数据进行故障检测 。当设备出现异常时，大模型还能辅助故障诊断，结合知识库与数据分析，快速定位故障原因，提供维修指导，减少设备停机时间，保障生产顺利进行。
质量大数据处理和质量管理：数据驱动的质量提升
企业中与质量相关的 “人”“机”“料”“法”“环” 数据，实时质量检测结果、设备运行监测数据以及历史数据和工艺知识，共同构成质量大数据和知识库。工业大模型基于这些质量大数据，为质量管理带来数据驱动的变革 。在质量回溯和根因分析方面，大模型能对质量问题基于大数据回溯，查找故障点与原因，结合工艺知识分析质量根因，快速定位问题源头，指导调整改进 ；在质量预测预警上，大模型可基于质量大数据预测生产质量，提前预警，便于企业提前安排对策 ；在质量工艺改进和良率爬坡上，大模型综合分析质量相关历史与实时数据、工艺知识，指导调整生产工艺参数，改善产品质量，在新产品导入时快速寻找最优工艺路线，缩短良率爬坡周期，助力企业持续提升产品质量与竞争力。
04
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物流配送：高效智能的物流新体验
在物流配送环节，工业大模型如同一位智慧的物流规划师，凭借强大的数据分析与智能决策能力，为物流配送带来全新变革，实现配送路径优化、装载优化与运输资源协同，大幅提升物流效率与服务质量。
配送路径优化：最优配送路线的智能规划
物流配送中，路径选择直接影响配送效率与成本。工业大模型结合地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）和交通大数据，成为智能路径规划专家 。它实时获取交通路况、车辆位置和状态、货物配送需求等信息，运用先进路径规划算法和智能调度技术，为物流车辆规划最优行驶路线 。以快递配送为例，大模型综合考虑快递网点分布、客户位置、交通高峰时段等因素，规划出既能避开拥堵路段，又能保证快递按时送达的最优路线，提高车辆满载率和运输效率，减少运输时间和成本 。据研究，采用大模型优化配送路径的物流企业，运输成本平均降低 15% - 20%，配送时间缩短 10% - 15%。
装载优化：空间利用率的最大化提升
合理装载货物，对提高物流运输效率与降低成本至关重要。大模型根据货物种类、体积、重量等多维度信息，建立精准装载模型，并智能匹配合适装载工具 。在集装箱运输中，大模型考虑货物形状、重量分布、易碎程度等因素，优化货物摆放顺序和位置，提高集装箱空间利用率，减少空载率 。例如，某物流企业使用大模型进行装载优化后，集装箱空间利用率从 70% 提升至 85% 以上，有效降低运输成本 。同时，大模型还能通过模拟货物在运输过程中的受力情况，优化装载方案，提高货物运输稳定性，降低货物损坏风险 。
运输资源协同：物流资源的高效整合
物流运输涉及众多环节与资源，如何实现协同是提升效率的关键。工业大模型整合分析海量物流数据，打破物流各环节以及产业链上下游间的数据壁垒 。它基于货物特征、存储位置、运输需求、运输资源、路况信息、天气状况、成本效率等约束条件，预测物流需求、统筹物流资源，开展供需匹配和协同运输 。在电商大促期间，大模型根据各地区订单量、仓库库存、物流车辆分布等信息，合理调配运输资源，实现不同仓库、不同运输工具间的协同作业，提高物流运输效率 。通过运输资源协同，企业物流运输效率可提高 20% - 30%，有效降低物流成本，提升客户满意度 。
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物流配送：高效智能的物流新体验
在物流配送环节，工业大模型如同一位智慧的物流规划师，凭借强大的数据分析与智能决策能力，为物流配送带来全新变革，实现配送路径优化、装载优化与运输资源协同，大幅提升物流效率与服务质量。
配送路径优化：最优配送路线的智能规划
物流配送中，路径选择直接影响配送效率与成本。工业大模型结合地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）和交通大数据，成为智能路径规划专家 。它实时获取交通路况、车辆位置和状态、货物配送需求等信息，运用先进路径规划算法和智能调度技术，为物流车辆规划最优行驶路线 。以快递配送为例，大模型综合考虑快递网点分布、客户位置、交通高峰时段等因素，规划出既能避开拥堵路段，又能保证快递按时送达的最优路线，提高车辆满载率和运输效率，减少运输时间和成本 。据研究，采用大模型优化配送路径的物流企业，运输成本平均降低 15% - 20%，配送时间缩短 10% - 15%。
装载优化：空间利用率的最大化提升
合理装载货物，对提高物流运输效率与降低成本至关重要。大模型根据货物种类、体积、重量等多维度信息，建立精准装载模型，并智能匹配合适装载工具 。在集装箱运输中，大模型考虑货物形状、重量分布、易碎程度等因素，优化货物摆放顺序和位置，提高集装箱空间利用率，减少空载率 。例如，某物流企业使用大模型进行装载优化后，集装箱空间利用率从 70% 提升至 85% 以上，有效降低运输成本 。同时，大模型还能通过模拟货物在运输过程中的受力情况，优化装载方案，提高货物运输稳定性，降低货物损坏风险 。
运输资源协同：物流资源的高效整合
物流运输涉及众多环节与资源，如何实现协同是提升效率的关键。工业大模型整合分析海量物流数据，打破物流各环节以及产业链上下游间的数据壁垒 。它基于货物特征、存储位置、运输需求、运输资源、路况信息、天气状况、成本效率等约束条件，预测物流需求、统筹物流资源，开展供需匹配和协同运输 。在电商大促期间，大模型根据各地区订单量、仓库库存、物流车辆分布等信息，合理调配运输资源，实现不同仓库、不同运输工具间的协同作业，提高物流运输效率 。通过运输资源协同，企业物流运输效率可提高 20% - 30%，有效降低物流成本，提升客户满意度 。
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营销与售后：以客户为中心的价值提升
在营销与售后服务环节，工业大模型始终以客户为中心，凭借强大的数据处理与智能交互能力，为企业挖掘客户潜在价值，提升客户满意度，创造更大的商业价值。
客户画像与精准营销：个性化营销的精准出击
在竞争激烈的市场中，精准把握客户需求是营销成功的关键。工业大模型整合企业内部客户关系管理系统（CRM）数据、销售数据以及外部市场调研数据等，运用数据挖掘和机器学习技术，构建出细致入微、精准无比的客户画像 。通过分析客户的行业类型、企业规模、采购历史、消费偏好等多维度信息，大模型能精准识别潜在客户，为其量身定制个性化营销方案 。在高端装备制造行业，大模型通过分析客户数据，识别出潜在大客户，为其提供定制化产品解决方案和专属营销服务，增强客户信任与合作意愿，提高营销活动针对性和推广效果，提升客户购买转化率。
销售预测与市场趋势分析：市场变化的提前洞察
准确预测销售趋势和洞察市场变化，是企业制定战略决策的重要依据。工业大模型如同一位敏锐的市场洞察者，通过对宏观经济形势、行业发展趋势、竞争对手动态、产品生命周期以及企业自身销售数据等多源数据的深入分析，运用时间序列分析、回归分析、机器学习等方法，对产品销量、销售额、市场份额、价格走势等关键销售指标进行精准预测 。某电子制造企业利用大模型分析市场数据，提前预判某类电子产品市场需求将大幅增长，及时调整生产计划、加大市场推广力度，成功抢占市场份额，实现销售额大幅增长 。大模型的市场趋势分析功能，还能帮助企业提前洞察市场变化和潜在机会，提前布局，制定相应市场策略和销售计划，在市场竞争中抢占先机。
智能故障诊断与远程技术支持：快速响应的售后保障
售后服务的质量，直接影响客户对企业的满意度和忠诚度。大模型通过与现场工程师交互、多语言知识问答、语音播报和数字人交互等形式，化身智能客服，迅速理解客户需求与问题，提供实时故障诊断建议和解决方案 。当客户反馈设备故障时，大模型根据客户描述和设备运行数据，快速判断故障原因，指导客户操作或远程协助解决问题 。某工业设备制造商应用大模型提供智能故障诊断与远程技术支持，客户设备故障响应时间从平均 24 小时缩短至 2 小时以内，有效减少设备停机时间，提升客户使用体验 。大模型还能作为智能客服，回答客户关于产品使用、维护、保养等问题，提供及时准确信息支持，与客户流畅对话交流，增强客户对企业的好感与信任。
数据分析与决策支持：售后数据的价值挖掘
售后服务数据中蕴含着丰富的信息，大模型通过对客户反馈、维修记录、设备性能参数等售后服务数据的深度挖掘与分析，发现潜在问题和趋势，为企业决策提供有力支持 。通过分析客户反馈数据，企业能了解产品质量和性能问题，进而对产品进行针对性改进和优化 。某汽车制造商分析大模型处理的售后数据，发现某款车型部分零部件故障率较高，及时召回并更换零部件，同时改进零部件设计和生产工艺，提升产品质量和客户满意度 。大模型还能对产品寿命进行智能预测，帮助企业提前规划售后服务资源，合理安排维修备件库存，降低售后服务成本，提高服务效率和质量。
知识库构建与更新：售后知识的智能管理
构建和更新售后知识库，对提升售后服务水平至关重要。大模型整合存储大量工业知识和经验，构建全面的售后知识库，为企业员工提供便捷知识获取渠道 。当员工遇到售后服务问题时，可通过大模型快速查询相关知识和解决方案，提高问题解决效率 。大模型还能实时输入新的知识和经验，对知识库进行优化和更新，确保知识库与时俱进 。某机械设备企业应用大模型构建售后知识库，员工解决售后服务问题的平均时间缩短 30%，服务质量和客户满意度显著提升 。通过持续更新和完善知识库，大模型助力企业不断提升售后服务水平，增强企业市场竞争力 。
07
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供应链与企业管理：协同与效率的全面提升
在供应链与企业管理领域，工业大模型同样发挥着关键作用，推动着企业管理模式的创新与升级，实现供应链各环节的高效协同与资源优化配置。
供应商智能评价与资源配置优化：供应链源头的优化管理
在供应链的源头，供应商的选择与管理至关重要。工业大模型对供应商的历史交易数据、产品质量数据、价格波动情况以及供应商的财务状况、生产能力等信息进行综合评估和分析，建立起科学的供应商智能选择模型 。通过对这些多维度数据的深度挖掘，大模型能够精准评估供应商的绩效，包括交期、质量、服务、可靠性等关键指标，开展供应商绩效评价 。企业可以根据评价结果，通过差异化采购策略优化配置供应链资源，与优质供应商建立长期稳定合作关系，确保原材料的稳定供应和产品质量，降低采购成本与供应风险 。某电子制造企业利用大模型评估供应商，淘汰了部分绩效不佳的供应商，与优质供应商合作后，原材料质量提升，采购成本降低 10% - 15%。
需求预测与供应链协同：供需平衡的智能调节
准确的需求预测是实现供应链协同的基础。工业大模型整合分析历史数据、市场趋势、社会经济、政策法规、技术发展等多方面因素，对未来市场和供应需求进行精准预测 。基于需求预测结果，企业通过平台实现与供应商之间的信息共享和协同工作，实时共享生产计划、库存水平、物流信息等 。供应商可根据企业需求及时调整生产和配送计划，提高供应链的协同效率和响应速度 。在快消品行业，大模型预测市场需求，帮助企业提前调整生产计划和库存水平，避免缺货和积压，提升供应链整体效益 。
风险识别与延伸管控：供应链风险的有效防范
供应链面临着诸多风险，如技术风险、气象风险、市场风险、政治风险等。工业大模型通过对海量数据的分析，能够敏锐识别潜在的风险因素，及时触发风险处置预案，帮助企业采取应对策略 。大模型还能监测并集成上下游的工艺过程、制造质量、使用过程、售后服务等数据，识别、分析并优化潜在的质量问题，实现质量延伸管控，降低供应链风险 。某汽车制造企业借助大模型识别出供应商所在地区可能出现的自然灾害风险，提前调整采购计划，与其他供应商协调，确保零部件供应，降低供应链中断风险 。
库存和库位优化：库存管理的智能化升级
库存管理直接影响企业资金周转和运营成本。工业大模型实时监测并分析供应链全链条各环节的实时库存及趋势数据，结合市场需求预测，为企业优化库存配置 。根据货物的体积、重量、形状等特征参数与存储设备、存储要求、业务需求等因素，大模型建立模型对仓储库位进行优化，合理布局库位和存储位置，提高仓储利用率 。某电商企业利用大模型优化库存配置和库位布局，库存周转率提高 30% - 40%，库存成本降低 15% - 20%，提升了供应链的透明度、敏捷性和韧性 。
人力资源管理：智能问答提升管理效率
在人力资源管理中，大模型化身为智能问答助手，极大提升了 HR 部门的工作效率和员工的工作体验 。利用大数据和自然语言处理技术，大模型实时响应员工关于福利政策、培训资源、考核标准等企业办公制度方面的查询 。员工只需通过自然语言提问，大模型就能快速准确提供答案，使人力资源管理更加高效和透明 。当员工询问年假政策或培训课程安排时，大模型能迅速给出详细解答，节省员工时间，减轻 HR 部门工作负担，增强员工对企业的满意度和归属感 。
企业文档管理：文档处理的智能化助手
企业日常运营中，文档处理工作繁杂。工业大模型成为企业文档管理的智能化助手，根据企业需求，快速生成各类管理文件，如报告、计划、政策文件等 。只需输入关键数据和信息，大模型就能自动填充模板相应位置，生成规范文档 。大模型还能根据文档内容、类型、日期等属性，对管理文件进行智能分类和归档，帮助员工快速找到所需文件 。面对复杂查询意图，大模型也能精准理解，提供准确搜索结果 。同时，大模型通过加密和权限控制等技术手段，识别并保护敏感信息，如客户数据、财务数据等，确保信息的安全性和隐私性 。
法律文件生成：法律事务的智能辅助
在企业法律事务中，大模型展现出强大的辅助能力。基于案件的基本信息、事实情况和诉求点，大模型自动生成结构完整、内容准确的法律文书 。它还能模拟律师对话方式，引导企业逐步细化问题，提供针对性法律指导 。在合同审核方面，大模型协助公司法务部门对合同进行审核、修改和跟踪，识别合同中的关键条款、风险点和潜在法律问题，提供修改建议 。在知识产权申请和维护工作中，大模型协助处理商标、专利的申请和续展等事务，提高法律事务处理效率和准确性，降低法律风险
工业大模型在各领域的广泛应用，已展现出巨大的变革力量。从设计研发的创新突破，到生产制造的智能升级；从质量管控的精准保障，到物流配送的高效协同；从营销售后的客户价值挖掘，到供应链与企业管理的优化提升，工业大模型正全方位重塑工业领域的发展格局。
