近日，浪潮云洲開發的“知業大模型”，順利通過國家網信辦“境內深度合成服務算法”和“生成式人工智能服務上線”雙備案。它融合了浪潮云洲工業互聯網平臺海量工業數據，具備工業數據分析、工業知識推理、工業代碼生成等能力，可助推新型工業化提質增效。

數據作為新型生產要素，正成為價值創造的重要源泉。2023年國家數據局等17部門聯合印發的《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》明確指出，要激活數據要素潛能。近年來，大模型的興起，使數據“新要素”價值有力釋放，數據要素的乘數效應持續發揮。

在此背景下，為解決大模型在工業場景落地中實時性不足、可信度低、準確性與可解釋性差的問題，浪潮云洲開發了“知業大模型”，通過融合通用人工智能大模型、知識圖譜等多種技術，反復優化算法。

“知業大模型”能夠通過處理和分析來自生產線、供應鏈、市場和客戶等不同來源的海量數據，實現文本、圖像、視頻等多模態數據的高效處理和融合，打造出模型自調優、多知識源協同、智能體編排、安全性監管等核心技術能力，為用戶提供面向企業智能化應用場景的大模型應用一站式開發及服務平臺。

工信部公布數據顯示，目前，工業互聯網已全面融入49個國民經濟大類，實現工業大類的全覆蓋。這意味著工業互聯網已不再是單純的技術革新，而成為產業轉型、智能制造升級的關鍵路徑。因此，如何解決各行業發展的痛點、難點，用智慧賦能千行百業，成為“知業大模型”迭代發展的重要課題。

面向制造業行業和工業企業，“知業大模型”以1個基礎模型為核心，對行業知識進行高效整合、抽取和建模，自動從數據中抽取出有價值的信息，能夠構建起行業特有的知識圖譜，搭建“N個行業模型”，從而為不同行業提供智能化的決策支持、流程優化、風險控制等服務。

在推動新型工業化進程中，大模型的核心驅動力源自數據、算法、算力以及廣泛而深入的應用場景，尤其是隨著規模化應用場景的開放與普及，顯著加速了在新型工業化領域的融合應用。“知業大模型”通過集成多個專家模型，能夠針對不同的工業場景和問題提供專業處理決策，切實推動大模型垂直化、產業化落地。

目前，浪潮云洲以“知業大模型”為基礎，立足行業，深入企業，落地場景，已打造出鋁業、風電、農業等5款行業大模型，形成數字化轉型服務、工藝優化、柔性生產、農業種植等15款場景大模型。