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近日，全球權威咨詢機構IDC發(fā)布《IDC MarketScape:中國工業(yè)大模型及智能體解決方案2025年廠商評估》。報告選取了中國市場18家工業(yè)大模型及智能體解決方案的典型服務商進行重點研究，從現有能力和未來戰(zhàn)略兩個層面對廠商進行評估，為工業(yè)企業(yè)選擇大模型、智能體服務提供了參考。

依托在AI+工業(yè)互聯網領域的科技探索和戰(zhàn)略能力，卡奧斯COSMOPlat被定位于評估中最高的“領導者”類別，并在戰(zhàn)略維度位于報告第一，在工業(yè)大模型建設、智能體開發(fā)等領域的領先探索與實踐獲得行業(yè)權威認可。

報告中提到，工業(yè)領域對大模型與智能體的關注度和投入持續(xù)上升。工業(yè)大模型與智能體正在由萌芽期邁向廣泛探索期，應用場景也在不斷深化與擴展。

“經過近兩年的快速演進，工業(yè)大模型已經從概念探索邁向場景落地，行業(yè)龍頭和大中型企業(yè)均在加速試點，政策與技術生態(tài)的推動也不斷增強。與此同時，數據治理、模型精度、ROI評估及人機融合仍是企業(yè)亟需破解的關鍵問題。總體而言，工業(yè)大模型與智能體將在未來3-5年成為制造企業(yè)數字化轉型的重要驅動力。我們建議企業(yè)結合自身行業(yè)特性與IT能力，選擇合適的服務商與應用路徑，從重點場景切入，逐步構建規(guī)模化可復制的實踐體系。”IDC 中國制造行業(yè)高級研究經理杜雁澤表示。

針對工業(yè)大模型落地的技術和生態(tài)難點，卡奧斯COSMOPlat基于工業(yè)互聯網平臺打通企業(yè)數據鏈路，強化數據基礎與治理能力，以天智工業(yè)大模型為頂層技術支撐，以行業(yè)智能體與工業(yè)軟件為鏈接，以智能終端、工業(yè)機器人為落地手段，構建起軟硬一體的“AI+工業(yè)互聯網”科技體系，實現了感知、決策、執(zhí)行的完整閉環(huán)，為大模型在數據整合、技術融合、生態(tài)協作等各方面創(chuàng)造出獨特優(yōu)勢。

報告中評價，卡奧斯COSMOPlat將既有的工業(yè)數據采集與處理能力逐步轉化為大模型與智能體的競爭優(yōu)勢，在現有應用體系中主動融合AI能力，強化優(yōu)勢環(huán)節(jié)、彌補能力短板，提升整體解決方案的價值，較好地實現了企業(yè)經營管理與生產制造的智能化融合。報告中提到，卡奧斯COSMOPlat已在石化、能源、家電、機械等行業(yè)形成具備行業(yè)特征的垂直大模型，并在注塑、鈑金、汽油調和、空壓站等核心工藝環(huán)節(jié)沉淀出生產工藝優(yōu)化型智能體，實現從通用助手向深度場景應用的突破。

一方面，通過行業(yè)數據資產沉淀與專業(yè)知識注入，天智工業(yè)大模型突破了“通用大模型”的泛化局限，構建垂直領域認知壁壘，面向垂直領域的行業(yè)大模型構建服務，為家電、石化、能源等重點行業(yè)提供定制化模型解決方案。

在石油化工行業(yè)，延長石油攜手卡奧斯COSMOPlat共建延長云享工業(yè)互聯網平臺，構建6大類38個智能體，在示功圖智能診斷、醛分離塔工藝優(yōu)化、油品智能調和等多個核心環(huán)節(jié)取得實效，故障發(fā)現及時率提高90%，質量控制精度提升一倍，汽油調和一次成功率提升60%。

另一方面，智能體成為大模型落地工業(yè)場景的“橋梁”。它改變了傳統工業(yè)場景中復雜、高級別的人機交互模式，一頭承接工業(yè)大模型的決策指令，另一頭接收自然語言指令。通過自主研發(fā)的智能體開發(fā)平臺，平臺集成通用智能體框架與專用智能體開發(fā)模塊，可快速構建具備自主決策、任務執(zhí)行、交互學習能力的智能系統，助力工業(yè)AI落地應用。

在剛剛入選燈塔工廠的海爾上海洗衣機互聯工廠，針對能耗較高的注塑環(huán)節(jié)，工廠與卡奧斯COSMOPlat共同開發(fā)注塑工藝智能體，技術人員只需下達口令后，智能體將自動識別需求、調取數百個工藝參數，并指揮注塑機調整與生產，將調機時間從120分鐘減少為10分鐘，大大減少了資源和能源的損耗。

IDC認為，隨著行業(yè)最佳實踐逐步成熟與傳播，市場將進入少量復制與規(guī)模化應用階段。以工業(yè)互聯網平臺筑牢數據根基，以行業(yè)大模型提升工業(yè)精度，以智能體打通場景落地與交互鏈路，目前，卡奧斯天智工業(yè)大模型已匯聚了大規(guī)模高質量工業(yè)知識庫以及4700+機理模型、200+專家算法、110+智能體開發(fā)工具等生態(tài)資源，并在9大行業(yè)40余場景落地應用，取得了良好的賦能成效。

未來，卡奧斯COSMOPlat也將持續(xù)推動大模型關鍵技術探索，在實踐和數據積累中持續(xù)優(yōu)化學習，打造更多貼合工業(yè)實際需求的場景智能體和行業(yè)大模型，助推制造業(yè)高質量、可持續(xù)發(fā)展。