海尔卡奥斯_天智工业大模型
应用场景：注塑工艺调参、设备故障诊断、设计研发、物流调度等工业场景智能化
投稿方：loki · 服务商：海尔卡奥斯 · 收录时间：2026/10/13
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案例事实
1. 一句话摘要
投稿方未提供
2. 行业 + 企业规模
互联网与软件 · 赋能企业16万家，服务15大行业
3. AI 能力类型
智能体流程
4. 原来怎么干的
注塑调机依赖老师傅经验反复调试，耗时120分钟；设备故障靠人报修；新员工培训周期长；经验难以跨工厂复用
5. AI 介入在哪一步
AI介入工艺调参、设备维修、设计研发、物流调度等环节：注塑工艺智能体自动识别需求、调取参数并指挥设备调整；GenAI维修助理实现故障智能响应与诊断；现场人员负责确认与执行
6. 模型与架构
天智工业大模型；‘天上有大模型、空中有智能体、地面有AI终端’全栈式架构；含石油化工、能碳、家电等垂域大模型；未提及私有化部署、微调/提示词细节及系统对接情况
7. 数据基础（必填项）
海尔集团40余年制造业经验与平台数字化实践沉淀的工业知识库；服务16万家企业积累的跨行业数据；家电工厂全流程生产数据；未说明数据量、清洗与标注投入
8. 效果
注塑调机时间120分钟 → 10分钟（统计口径：单次调机耗时）；设备维修效率提升75%；新员工培训时间缩短50%；AI在维修诊断中的采纳率未明确给出；准确率未提及
9. 投入
平台持续研发投入；卡奥斯为科技部全国重点实验室及国家新一代人工智能开放创新平台承建单位；未说明具体人力、预算档位、周期及推理成本
10. 坑
工业数据孤岛林立，跨企业数据难以共享，模型泛化受限；不同行业工艺差异大，垂域模型需逐个训练；中小企业缺乏数据基础，落地门槛高
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