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| 平台:Android | 厂商: 云鼎之上的伏羲大模型,如何让化工智能真正生根?股份有限公司 | 官网:暂无 |
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> 厂商新闻《云鼎之上的伏羲大模型,如何让化工智能真正生根?》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-01 13:47
在过去十年,中国化工产业保持全球领先产能,占世界化工总产量约40%。但与此同时,能耗高、波动大、利润率下滑成为普遍现象。
根据国家统计局发布的2024年工业经济数据,全国石油和化工行业实现营业收入16.28万亿元,同比增长2.1%,但同期实现利润总额7897.1亿元,同比下降8.8%,呈现“规模增长、利润承压”的态势。生产效率提升进入瓶颈期,传统自动化系统难以支撑复杂场景的实时优化与安全管控。
行业亟需一场智能化的变革,来打破增长缓慢的困境。
10月29日,继2023年山东能源集团联合华为发布矿山大模型后,云鼎科技历时2年深耕,深度融合工艺机理与专家经验,在北京发布了更懂化工的云鼎伏羲大模型。
现场没有喧嚣的消费级AI营销,也没有炫目的生成图像展示,取而代之的是排列有序的参数曲线、能耗下降的百分比、蒸汽流量曲线的动态平衡图。它们看似枯燥,却在行业人士眼中,代表着一个长期被忽视的变革:AI第一次真正读懂了化工行业。
那么,为什么行业需要一个更懂化工的大模型?打造这样一个大模型,云鼎又做了哪些努力呢?
化工行业作为国家能源与经济的重要支柱,其智能化转型已不是一道选择题,而是一条关乎生产安全、提升效率与企业可持续发展的必由之路。
长期以来,化工生产面临着独特的复杂挑战。从原料投放到产品输出,整个过程涉及复杂的物理化学反应和能量传递。但实际生产中,工艺控制往往依赖老师傅的经验判断,面对原料波动和复杂耦合的工艺系统,参数调整常常滞后,导致能耗居高不下、产品质量不稳定,行业亟需智能化。
然而,当行业真正踏上智能化之路,却发现理想与现实之间存在鸿沟。企业内部,生产、设备、安全等数据彼此割裂,难以整合利用;各类AI算法、视觉识别、预测控制系统在不同企业被重复开发、难以复用。
这种作坊式的碎片化智能带来三大难题:
第一,模型不可复制。每一个AI系统都要从零开发和训练。高度定制化的开发方式成本高昂、周期漫长,导致项目难以规模化推广,许多试点成果最终止步于碎片,无法形成系统。
第二,算法无法沉淀。化工工业现场积累了数十年的工艺经验、操作规程和故障处理知识,大多以非结构化形式存在于老师傅头脑或文档中,缺乏系统性积累。这就导致AI模型无法跨项目、跨企业实现知识迁移与持续进化,陷入重复造轮子的困境。
第三,安全与合规隐忧。数据分散存储于多个孤立系统中,权限管理混乱,访问路径不透明,无疑增加了数据泄露的风险。敏感工艺参数、设备状态信息一旦外泄,可能引发安全事故或带来商业损失。
可见,化工行业需要一种能够深度融合工艺机理、专家经验与海量数据的新型智能引擎。通用大模型虽在通用领域表现出色,但缺乏对化工领域专业知识的深度理解,难以直接解决化工行业痛点。
因此,一个更懂化工的行业大模型,成为破局的关键。
在智能化已成为矿山行业共识的今天,众多企业纷纷投身转型浪潮。然而,当前行业的主流方案,大多致力于解决点和线的问题,但普遍缺乏一个能够贯通全域、承上启下的智能化基座。
在这种背景下,云鼎科技开始了一场面向垂直领域的深度探索。
早在2023年,云鼎就与华为联合打造矿山大模型,解决煤矿智能化难题。两年后,这套经验被带入化工领域,累计构建了220余类AI应用场景,覆盖近百家单位,形成一套可复制、可推广的行业智能化“云鼎方案”。
在持续沉淀行业知识的基础上,一个更复杂、更智能、更懂化工的伏羲化工大模型孕育而生。
“伏羲”这一命名,取自中华文明早期的智慧符号——伏羲八卦。其寓意是从混沌中建立秩序,恰恰呼应了化工产业从依赖经验走向智能决策的变革历程。目前,该模型已在榆林能化、鲁南化工、未来能源等多个化工企业落地应用。
伏羲化工大模型的独特之处,正在于它并非一个孤立的解决方案,而是为整个化工智能体提供了一个统一、可进化、深度融合知识与数据的智能基座。
伏羲大模型的破局之力,首先体现在其懂行的深度。
它并非一个通用的AI模型,而是将矿山大模型的通用能力与化工领域数十年的工艺机理、专家经验进行了深度融合。当大多数方案致力于用技术解决行业问题时,云鼎选择让技术先成为行业专家,从而真正打通工业全流程。
在气化配煤环节,它能精准预测煤质,将检测周期从数周缩短至五分钟、吨煤成本降低0.5元,提升气化炉运行稳定性;在甲醇精馏过程中,系统通过智能优化使吨甲醇蒸汽消耗下降近3.95%,年创效超过三百万元;在低温甲醇洗等装置上,模型成功将人工操作频次降低90%,稳步迈向黑屏操作的自动化目标。
其第二重优势,在于构建了一个分工协同、层层支撑的智能生态。
云鼎打造的“神农-仓颉-伏羲”体系,并非模块堆叠,而是有机组合:神农数字化平台作为数字化地基,致力于解决80%的通用性、基础性数字化难题,已成功在36个项目中落地,为创新扫清障碍;仓颉平台作为智能体工厂,通过低代码开发让AI应用得以快速规模化复制,从小时级缩至秒级的知识获取和三分钟的数据分析解决了“最后一公里”的落地难题;伏羲大模型作为智能中枢,则为整个体系注入了真正的行业灵魂。三者环环相扣,形成了从基础设施到应用开发,再到智能决策的完整闭环。
第三重差异化,在于对安全与协同的闭环重构。
在生产环境监控上,方案将AI视觉分析技术与核心生产场景深度融合,在装置区、重大危险源等关键区域布下智能天网。在鲁南化工,该系统覆盖了20余类风险监测,能在3秒内发现异常,告警准确率达到92%以上,真正实现了从“人防”到“技防”的质变,将安全隐患防患于未然,化解于前端。
最终,云鼎方案的独特之处在于其纯粹的产业视角。
从矿山到化工,从解决有没有到追求好不好,伏羲大模型的诞生,标志着工业大模型的应用进入了深耕细作的新阶段。它不再追求技术的炫目,而是专注于解决生产一线最真实、最痛的难题。
当大模型真正扎根于产业土壤,与工艺血脉相连,它所释放的能量,足以重塑一个行业的未来。伏羲的问世,正代表着这样一种源于产业、重塑产业的智能新趋势。
伏羲的意义早已超越节能数据或优化系统本身,它更像一块试金石,检验着整个行业是否真正迈向智能化转型。
过去的AI开发如同手工作坊,每个模型都需要从头训练。而伏羲的诞生让AI开发迈入了工厂式开发的新阶段。在云顶科技的智能体平台云鼎仓颉上,伏羲模型实现了标准化迁移,同一个模型能够复用于不同装置、不同企业,甚至不同的反应体系。这意味着AI不再只是昂贵的定制方案,而是可以规模化生产的工业部件。就像蒸汽机曾经重塑制造业一样,大模型正在彻底改变AI本身的生产逻辑。
在榆林能化,系统融合原煤数据与煤气化工艺,构建出高精度预测模型,可提前预判灰熔点、黏温特性等关键指标,平均预测偏差小于3%;在鲁南化工,低温甲醇洗运行优化系统实现了工况的自适应调节,人工干预频次降低90%以上,大幅提升了操作效率与系统稳定性;在某煤制油项目,64台高清摄像头布设于输煤皮带的关键位置,结合大模型视觉技术实现全天候实时监测,异常识别准确率高,现场巡检工作量减少70%,显著降低了成本、提升了效益。
可以说,伏羲并非一个孤立的技术奇点,而是中国工业智能化版图中不可或缺的一块拼图。在云鼎科技的整体架构中,盘古大模型提供底层AI算力支撑,仓颉平台负责智能体开发部署,神农平台承载数字化管理,而伏羲则深入到化工生产的最底层,从机理、工艺到反应过程。
从矿井到化工厂,从算法到智能体,从局部应用到行业生态,伏羲化工行业大模型代表了一种中国特色的技术路径:以产业为核心,以大模型为中枢,以生态为增长方式。
在未来,AI将不再只是工具,而是与人类协同工作的智能伙伴。那些仍在轰鸣的反应塔、闪烁的警示灯、流动的蒸汽,将在算法的引导下,重新定义生产的秩序。
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