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公司介绍
COMPANY PROFILE
发展路线
DEVELOPMENT ROUTE
产品矩阵
PRODUCT MATRIX
新工业人
新工厂
新工业梦
重点客户与生态伙伴
KEY CUSTOMERS & ECOSYSTEM PARTNERS
解决方案与客户案例
SOLUTIONS & CUSTOMER CASES
资本市场及战略方向
CAPITAL MARKET & STRATEGIC DIRECTION
目录
公司介绍
COMPANY PROFILE
定位与简介 团队介绍
院所研发与技术攻坚 重点荣誉
无锡雪浪数制科技有限公司成立于2018年5月，总部位于无锡特色小镇雪浪小镇，致力于帮助制造业利用人工智能
解决工程难题，助力变革与发展，创新研发“工业数据+工业机理”驱动的智能制造数字底座系统“雪浪OS”，建设了“雪
浪云”国家级跨行业跨领域工业互联网平台，面向智能制造提供“雪浪工匠”工业大模型，在航空航天、工程机械、汽
车、船舶、能源电力等高端装备行业的“设计-制造-运维”一体化方向提供产品研发、制造工程、装备运维等雪浪工业智
能体软件服务，并配套雪浪MindCenter与雪浪MindEdge工业智算系统，长期参与工信部与科技部重大项目。国家
级专精特新“小巨人”，中央网信办备案大模型企业，获省部级科技进步特等奖1次。国务院国资委下属国有企业结构调
整基金为第一大机构股东。
定位与简介
高端装备工业AI与智能制造数字底座服务商
定位
国家级“双跨”工业互联网平台
头部国产GPU工业领域
指定合作伙伴
之江实验室理科模型自愿者单位
2024“机械工业科学技术奖”
科技进步特等奖（排名2)
首批高位入选工信部人工智能
赋能新型工业化案例
团队介绍
硕士及以上学历
32%
团队规模
＞200
研发人员
75 %
技术专家
44 %
雪浪云团队的核心成员有来自阿里云、百度、微软、NI(美国国家仪器)、ABB、西
门子等国内外顶尖互联网及自动化公司的专家，还有来自各高校、院士团队的人才。团
队规模200多人，32%硕士及以上学历，44%以上成员为工业工程、大数据、人工智能
技术、自动化控制等领域技术专家，75%以上研发人员。
无锡
上海
杭州
山东
武汉
西安
成都
南京
院所研发与技术攻坚
在科技创新上，雪浪云在国家智能制造专家委主任李培根院士、副主任杨华勇院士、钱锋院士的指导下，与三位
院士分别领衔的浙江大学高端装备研究院、国家流程制造智能调控技术创新中心和华中科技大学国家智能设计与数控
技术创新中心深度合作，沉淀传承与复用更多的工业知识，研发与应用更多专业通用智能体。目前，雪浪云已累计参
与国家重点研发计划等科研项目14项，取得多项知识产权，其中已授权专利82项。
- 工信部2020年工业互联网创新发展工程--面向航空航天产业的“5G+工业互联网”高质量网络服务平台
- 科技部国家重点研发计划，课题承担单位--基于5G的民用飞机复杂生产资源高效配置的智能物流集成管控平台
- 科技部国家重点研发计划，课题承担单位--大型掘进机关键部件及系统监测诊断平台技术及应用开发
- 科技部国家重点研发计划，课题承担单位--多源异构模型驱动的大型工程装备工业互联一体化平台
- 科技部国家重点研发计划，课题承担单位--面向机械加工的智能工厂建模仿真与优化工具软件
- 科技部国家重点研发计划，课题参与单位--地下工程装备全生命周期性能预测与优化技术
- 科技部国家重点研发计划，课题参与单位--复杂环境大型工程装备研制与一体化平台应用验证
- 科技部科技创新2030重大项目，项目参与单位--合成与逆合成问题的人工智能求解
- 国家自然科学基金项目--分布式电驱动液压系统热流固耦合失效机理及寿命预测基础研究
14 国家级科研项目部分清单
项
20 国家级荣誉
+
40 省级荣誉
+
PROVINCIAL 省级荣誉
2024年度江苏省工业软件优秀产品和应用解决方案
2024年度江苏省重点领域首版次软件产品
2023年度江苏省专精特新中小企业
2022年江苏省省级软件企业技术中心
2022年智慧江苏重点工程和标志性工程
2021年度江苏省双创人才创业领军团队
2020江苏省工业互联网发展示范企业
2019年江苏省首批四星级上云企业
NATION 国家级荣誉 AL
2024年度“机械工业科学技术奖”科技进步特等奖
2024智能制造创新大赛全国总决赛一等奖
2024年国家级专精特新“小巨人”企业
2024工信部首批 “人工智能赋能新型工业化典型应用案例”
2023年工信部跨行业跨领域工业互联网平台
2023工业APP大赛一等奖
2022年第四届中国工业互联网大赛全国总决赛新锐组一等奖
2022年工信部工业互联网APP优秀解决方案
重点荣誉
2024年度“机械工业科学技术奖” 2024全国智能制造创新大赛一等奖 2024工信部“人工智能赋能新型工业化典型应用案例”
科技进步特等奖
江苏省首个通过国家网信办生成式人工智能服务备案的工业大模型
备案号：Jiangsu-XueLangGongYe-202412070012
“面向典型高端装备智能制造的计算与决策数字底座系统关键技术及应用”项目
荣获2024年度“机械工业科学技术奖(科技进步奖)特等奖
基于数字底座的“通专融合”工业大模型在高端装备的决策优化应用，
荣获2024第四届智能制造创新大赛(制造业+AI赛道)全国总决赛第一名、一等奖、最具投资价值奖
基于数字底座的高端装备“通专融合”工业大模型平台
入选2024工信部首批 “人工智能赋能新型工业化典型应用案例”
雪浪工业大模型平台入选2024年度江苏省工业软件优秀产品和应用解决方案
雪浪工业大模型系统被纳入2024年度江苏省重点领域首版次软件产品
发展路线
DEVELOPMENT ROUTE
2018 2019 2020 2021 2022 业务发展
数据筑基 知识嵌入 1.0 工业数据系统
工业计算系统
工业模型系统
2.0
工业互联网 工业软件
2023 2024 2025 2026
智能加速
3.0
①
②
关注高效、开放、专业的模型底座
从文科到理科模型的多模融合
基础模型与工业模型的通专融合
路线① 通专融合
关注便捷、可控、性价比的算力
兼顾成本与性能、通用GPU
开放的生态，工业算子优化
与工业控制的融合
路线② 算控一体
工业大模型与智能体
产品矩阵
PRODUCTMATRIX
雪浪OS智能制造
数字底座系统
雪浪工匠大模型
雪浪工匠·META LM大模型平台
雪浪工匠·MindCenter一体机
雪浪工匠智能体家族 雪浪工匠AI掌上助手
产品研发智能体
制造工程智能体
装备运维智能体
工匠问答 工具箱
工坊 知识库
雪浪OS智能制造数字底座
雪浪OS是融合计算、数据和模型的工业应用开发与运行一体化软件平台，突破了“数据驱动、知识融合、混合建模、
协同计算”智能制造数字底座系统关键技术，向下连接并汇集复杂高端装备、工业信息系统的海量运行和过程数据，向上
支撑面向高端装备设计、制造和运维全生命周期各领域工业智能化应用软件的快速开发与运行，承载海量工业经验与知识
模型，为高端装备的设计、制造和运维全生命周期管理提供统一技术架构与统一基础平台。
数据Link引擎
支持100+行业通用协议，同时也支持私有协议接入，构建从设备层到云端的全链路数据通道；提供全域系统集成方案，链接
工业领域全流程数据、服务及应用，实现跨系统、跨协议的数据传输和处理，有效降低系统集成周期和难度。
数据主线引擎
采用湖仓一体架构，以流批一体引擎实现毫秒级实时处理与PB级离线任务的深度融合、多模态存储引擎适配AI语料生成，沉
淀产品全量数据模型，构建全价值网络，提供高效数据治理、追溯、管理与应用。
获奖
2024年度“机械工业科学技术奖”科技进步特等奖
可视化应用平台
自主研发分布式异构联合仿真框架，支持FMI标准接口模型，集成36种CAE软件，覆盖23个学科领域的联合仿真需求，支
持基于不同算力需求的仿真任务分布式调度，支持异构运行环境的分布式调度，赋能机械设计智能体基于大模型规划对仿
真工具的自主调用。
混合建模应用平台
提供图形化、端到端智能协同流程一体化应用开发，一站式实现数据接入、AI训练、模型预测、应用开发，支持从底层资
源调度到上层应用开发的垂直整合，无论是研发设计、生产优化还是智能运维，均可在平台环境中完成全生命周期管理，
显著降低系统复杂度与协同成本。
可视化应用平台
通过图形化的界面帮助有一定专业背景的用户搭建可视化应用，支持多模态数据融合及物理级真实感渲染，满足工业设计
评审、虚拟样机展示、工艺流程演变、产线数字孪生等复杂业务展示需求。
二. 雪浪工匠大模型
雪浪工匠大模型是一个专为工业场景设计的全链路开发平台，具备多源数据管理、多源LLM接入、大模型预训练与微
调、模型评测及自定义应用开发等功能模块，提供知识中台、决策中台、文档智能体、深度洞察智能体等基础应用，全面
提升工业大模型落地效率与质量。
基于大模型+RAG知识库的自然语义理解和分析能力，面向工厂工程师、运维人员和技术管理群体，解决工业现场知识分
散、复杂故障诊断效率低、多模态数据（如设计规范文档、运维手册、产品说明等文档）整合困难的问题。主要功能包括
非结构化文档的智能解析、版本管理、分级权限管控和智能问答、原文溯源、提问引导等。可应用于设计规范问答、设备
维护咨询、安全合规问答等场景。
知识中台
雪浪工匠大模型
雪浪工匠·Meta LM大模型平台
备案
通过国家网信部门备案（备案号：Jiangsu-XueLangGongYe-202412070012）
基于大模型生成SQL的能力，面向工厂数据分析师、生产主管及运维工程师群体，解决工业数据查询门槛高、复杂业务逻
辑编码耗时长、多源异构数据（如设备传感器日志、库存表、工艺参数）快速分析难的问题。主要功能包括自然语言自动
生成精准SQL查询语句、支持多轮对话动态修正分析需求、解析非结构化工业问题描述并关联数据库表结构，能降低数据
分析技术门槛、提升异常定位效率、支撑实时生产决策，可应用于生产监控、设备管理、供应链优化等场景。
决策中台
基于生成式大模型、“检索增强生成（RAG）”、 AGENT智能体组合技术打造的基于可信数据源的制造业技术趋势研究助
手，用于辅助选题策划、资料整理、内容创作等场景，提供句子级别的溯源能力，彻底规避AI幻觉风险，可扩展至智库等
分析领域。面向制造业企业战略规划部门，技术研究院，技术创新中心，高等院校，实验室等单位或机构提供内容服务。
深度洞察智能体
基于大模型的自然语言理解和内容生成技术，面向工厂技术员、工艺工程师及质量管理人员群体，解决工业文档编写效率
低、专业术语标准化不足、多源数据（如设备参数表、工艺流程图、质检记录）整合繁琐的问题。主要功能包括结合工业
知识库自动生成结构化文档模板、支持自然语言交互式修订与补充，能缩短技术文档编写时间、保障标准规范一致性、沉
淀企业隐性经验，可应用于高端装备的投标文件和设计方案编写、工艺方案生成、安全生产规程起草等场景。
文档智能体
二. 雪浪工匠大模型 雪浪工匠大模型
雪浪工匠·MindCenter一体机是一款面向高端装备等行业的“软硬件紧耦合”大模型训推一体机。本产品
内置雪浪工匠·MetaL M大模型平台，整合通义千问和DeepSeek的通用大模型以及浙江大学在高端装备等行业
的语料资源，支持DeepSeek全系列模型本地部署、支持信创，具备开箱即用、安全可控、性能无忧、集群扩
展效率四大亮点，可以有效解决企业面对大模型应用落地过程中的硬件选型、交付周期、训练成本、数据存取
和安全等一系列问题，提供一站式高性价比定制化国产专用训推服务解决方案，可显著降低企业使用大模型的
门槛和成本。
雪浪工匠·MindCenter一体机
曦云C500 GPU 芯片是针对智算及通用计算的完美解决
方案，沐曦自主知识产权架构提供强大高精度及多精度混合
算力，片间互联MetaXLink无缝连接多GPU系统，可广泛应
用于智算以及通用计算、教育和科研等场景。
雪浪MindCenter X100一体机
（沐曦版本）
MTTS4000是摩尔线程专为大模型打造的大模型智算加
速卡，训推兼顾。单卡支持48GB显存和768GB/s的显存带
宽。基于摩尔线程自研MTLink1.0技术，MTTS4000可以支
持多卡互联,率先实现全国产千卡千亿模型算力集群的交付。
雪浪MindCenter X100一体机
（摩尔版本）
不同配置（摩尔、沐曦）
二. 雪浪工匠大模型 雪浪工匠智能体家族
在航空航天、工程机械、汽车、船舶、能源电力等高端装备行业的“设计-制造-运维”一体化方向提供产品研发、制造
工程、装备运维等雪浪工匠系列智能体服务。
产品研发智能体 制造工程智能体 装备运维智能体
装备设计辅助助手（教材、设计规范）
面向高端装备制造领域，为工程师提供智能化设计支持。包括设计手册检索与问答、基于MCP的设计参数自
动计算，多学科仿真模型集成、智能优化计算和模型降阶等核心功能，解决复杂装备参数匹配难、迭代效率
低问题。支持模块化设计、性能模拟及方案自动优化，可快速生成符合工艺要求的设计方案，缩短研发周期
30%以上。
CAD图纸分析助手
解决传统气泡图手动标注繁琐耗时、易出错，数据管理不便的问题。包括智能识别与标注、参数自定义编辑
与调整、个性化报告生成等核心功能，能够精准识别工程机械图纸中的各类关键参数，实现分钟级精准标
注、气泡图智能生成，显著提升标注效率和数据质量。提供灵活的编辑功能，允许用户对识别结果进行精细
调整，确保数据的准确性与一致性；支持定制化报告和检测计划模板，自动生成符合企业需求的报告。可帮
助企业在产品研发、图纸深化设计、首件检测、生产管理、质量检验等场景实现显著降本增效。
产品研发智能体
新材料研发助手
可满足新材料研制过程中，材料研发科学家、材料试制工程师等不同群体需求，包括基于MCP的文献数据提取、
成分配比计算和工艺参数推荐等核心功能，实现材料成分设计、工艺优化与性能预测的协同，缩短新材料研制周
期，解决小试、中试压力大，量产周期长，试错成本高的问题，变革新材料研发从“经验试错”迈向“科学推荐”。
文献数据提取：融合MCP技术，从SCI、EI文献中按研发数据宽表的内容提取材料的成分、工艺和性能等关键数
据。
成分配比和工艺参数推荐：利用大模型技术根据客户订单所要求的材料性能和组织，推荐合适的材料成分配方
和生产工艺。
二. 雪浪工匠大模型 雪浪工匠智能体家族
制造工程智能体
高级排程助手
传统排程系统人工依赖高、数据割裂、规则复杂、效率低下。包括基于统一交互框架的数据集成与管理、业务需求
解析与排产规则生成、生产仿真与实时优化、推理分析与优化结果生成等功能。通过统一交互框架实现与ERP、
MES等异构系统的无缝连接，支持数据实时流转。基于自然语言处理和知识图谱，智能解析多源业务信息并转化
为标准配置，支持非专业人员用自然语言描述需求生成可执行的排程规则。集成Gopt多目标优化算法与MetaM生
产数字孪生实现分钟级排程，并确保排产结果兼备理论最优性与实际可行性。通过态势感知与知识推理精准分析计
划与执行的偏差，洞察异常，生成可解释的分析结果和针对性优化建议。
数模工程要素解用一体助手
功能涵盖多源数模解构转换、工程要素识别、数模持久化归档与检索、数模工业级交互和计算。
对异构多源CAD工程数模进行适配、解析、转换，统一输出以ISO STEP为主要格式的开放数模，识别其中的
工程要素（如：属性元数据、三维精准造型、三维装配关系、构造几何、零件级/装配级特征、三维标注与尺
寸公差、颜色显隐等），以精确造型的三维模型可视化形式，向研制协同、数字化制造、数字化交付各场景
提供精确、流畅、开箱即用的工程级三维数模交互和计算能力支撑。
智能总装工艺助手
解决传统工艺设计、质量管控、工装管理中人工依赖性强、效率低下等问题。包括质量追溯与根因分析、三
维模型生成与数据检索、工装-工序协同优化等核心功能：基于历史工艺数据库与质量案例库的质量追溯系
统，可快速定位缺陷根源；支持三维模型自动生成，产品参数检索系统支持单机历史数据秒级响应；可实现
工装与工序精准对接，自动输出基于历史案例优化的工艺方案。通过多维知识联动与智能决策，显著提升装
配效率30%以上，工艺一致性提升至98%，具备跨领域工艺协同能力。
装备运维智能体
运维图谱构建助手
针对工业设备运维知识碎片化、数据来源广泛且复杂的痛点，全面汇聚并管理历史运维数据（如维修记录、故
障报告等）、实时传感器数据（如温度、压力等参数），同时融入行业标准与专家经验，构建完备的结构化运
维知识库。支持每年10w+条运维知识，为运维工作提供稳定、增长的知识支撑。
围绕BOM和故障现象进行深度挖掘，将与同一类故障现象相关的零部件和知识聚合，形成知识图谱子图，众多
子图相互连接构成庞大的运维知识网络，为运维人员提供全面准确的知识支持。支持语义检索与智能推理，帮
助运维人员快速定位知识节点，为运维提供专业指引。
故障诊断与运维方案助手
改变过往运维人员手动分析海量数据、凭经验排查故障的模式，基于设备实时运行数据与历史案例库，提供
精准故障处置决策支持，指明故障排查方向，有效缩小排查范围，显著提升故障诊断效率，故障排查时间平
均可缩短30%。
依据历史经验和工单数据，快速生成科学的故障处置方案，包括维修步骤、所需工具及应对问题的办法，提
高运维人员故障解决效率，提升设备运行的安全性和稳定，设备故障停机时间平均可减少15%。
故障报告与评估助手
支持对设备过往的故障数据进行统计分析，以直观的图表呈现故障趋势、数量和分类情况，帮助工程师总结
经验，减少故障报告编写时间；通过多源数据融合分析，量化评估故障影响程度，提供可靠性改进建议，为
制定科学的运维策略提供数据支持，也为员工培训积累案例。
二. 雪浪工匠大模型
雪浪工匠AI掌上助手 工匠是基于大模型研发、帮助回答并解决工程难题的手机端个性化智能成长型助手，提供“工匠问答、工具箱、工
坊、知识库”四大核心服务。
主入口，用户可通过文字、语音、图片等方式交互工程问
题或场景。
工匠问答
通过工匠特色的可信数据空间，提供精准、可溯源的
答案。
可调用工具箱中的工具协同解决问题，完成特定的工
程任务。
中国机械工程学会是工匠战略级合作机构，内置机械
工程学会的知识服务与会员服务，工匠问答可以通过
加载专业知识库进行升级。
包括基于工业软件，结合工业知识与大模型研发的小而精
准的智能工具。
工具箱
特色工具：“图零”“机械设计手册”“模具手册”“数控助
手”“锦囊”等。
工具可通过工业互联网打通外部仿真环境以及线下实
体机械装备，可通过知识库进行升级。
精选独家合作伙伴联合研发。
工业智能体产品矩阵
INDUSTRIAL INTELLIGENT PRODUCT MATRIX
制造业标准智能体的协同操作间。
工坊
智能体是融合工业知识的高阶AI形态，用户可按小时/
天/月“雇用”由“工匠”及联合核心生态研发的制造业标
准智能体，并协同工匠问答、工匠工具，完成复杂
任务。
标准智能体可通过知识库进行升级。
用于强化问答与工具能力的语料引擎，内容可用不可见。
知识库
联合中国机械工程学会、大连化物所等合作单位成立
专家团队，在离散制造与流程化工方向，根据不同学
科主题或跨学科主题，建立专业可信知识库。
管理关键合作伙伴如知网的MCP，用户可选择不同的
知识库或MCP，升级工匠问答与工具的等级。
四大核心服务
重点客户与生态伙伴
KEY CUSTOMERS & ECOSYSTEM PARTNERS
重点服务客户
生态联合模式
通用工业知识语料库 工业垂直知识语料库 工业语料治理与合成
基础计算设施
工业知识语料
行业模型和行业智能体
场景模型及应用企业
共建农业、机械工业高质量数据集
共同发布机械工业大模型平台
共同打造凌云MindCenter训推一体机
共同服务商飞集团的AI工程，
同时提供对外能力服务
AI芯片 基础大模型
盘古大模型
解决方案与客户案例
SOLUTIONS & CUSTOMER CASES
研发设计智能体
应用案例
动力装备企业：高端装备仿真分析与设计
优化智能体
掘进装备企业：高端装备设计智能体
新材料制造企业：材料研发智能体
3D打印行业：产品质检助手
合成反应多模态知识理解与表征智能体
工程机械企业：研发三册辅助生成智能体
制造工程智能体
应用案例
国产大飞机：数字飞机全生命周期管理平台
复杂电子装备企业：装配工艺智能体
工程施工单位：桥梁施工工法工艺生成
汽车制造企业：生产管控智能体
轨道交通企业：大模型应用开发与服务平台
化学生物研究所：DMTO+化工大模型
某核电研究所：基于大模型的核电DCS运维辅助
运维管理智能体
应用案例
汽车制造企业：装备运维知识全生命周期管理
某核电动力装备企业：高端装备运维智能体
供应链智能体
应用案例
供应商资信智能体
某复杂电子装备研究所：
工业数据分析共建共享知识平台
动力装备企业：高端装备仿真分析与设计优化智能体
装备研制过程中建模仿真工具散落繁多，工具间数据流转依赖人工，装备多学科集成仿真分析困难、业务效率低下；系统仿真模型中较多参数
的配置依赖工程师经验，模型准确性不足，影响仿真分析结果的可靠性；装备非线性结构力学、CFD仿真模型由于复杂性和高维度为计算资源
和时间成本带来了巨大的挑战，仿真设计优化耗时长。
智能体在具备专业软件工具调用计算、仿真数据分析处理及流转、模型分析及降阶训练等专业场景的自动化执行能力的基础上，依据专业的仿
真业务流程（设计优化、序贯近似建模、模型标定等）处理仿真分析业务，并结合实际业务问题及模型情况调整业务流程、推荐合适的算法
（智能优化、模型降阶、敏感性分析等），智能体不仅支持自动执行业务，也支持与工程师进行交互式引导。
仿真分析与设计优化工作的完整性、规范性、明确性得到提升，大幅降低研发工程师工作内容的盲目性和结果的不一致性，具体效果包括装备
复杂仿真分析耗时缩短30%以上、复杂仿真模型降阶效率提升50%以上、仿真模型准确性平均提升10%以上。
客户痛点
技术创新
应用价值
一. 研发设计智能体应用案例 研发设计智能体应用案例
掘进装备企业：高端装备设计智能体
某掘进装备企业针对盾构机设计环节中技术资料调阅分散、工具调用繁琐等痛点，构建了大模型驱动的双引擎智能平台。
通过大模型技术，将300余项设计规范、100余项典型工程案例构建为结构化知识库，支持自然语言对话精准检索（如输入“软土层刀盘扭矩参
数”可秒级定位GB/T 34650-2017条款及相似工程案例）。
基于雪浪数智底座打通SolidWorks、ANSYS等15类设计工具接口，大模型通过解析设计需求（如“生成直径6.3米土压平衡盾构机主驱动图
纸”），自动调用雪浪算法组件完成参数化建模、强度校核等操作，实现“规范检索-案例参考-工具调用”全链路智能化。
系统上线后，技术资料调阅效率提升5倍，复杂部件设计周期大幅降低。
创新性将大模型把知识库与设计工具打通，既实现规范条款与设计场景的智能关联，又通过雪浪数智底座保障专业工具调用的稳定性，形成
“知识驱动设计”的新范式。
客户痛点
技术创新
应用价值
新材料制造企业：材料研发智能体 在新材料研发领域，以往研发人员需要通过人工方式解读最新刊发的材料领域顶刊论文来扩充完善产品研发数据库，根据客户订单对材料的性能
要求从产品研发数据库中筛选性能接近的材料成分和生产工艺，论文解读非常耗时，成分和工艺组合种类繁多，导致小试、中试压力依然很大。
减少小试、中试次数，缩短试制周期，降低研制成本。
客户痛点
技术创新
应用价值
提供科技文献数据与工艺提取、合金材料工艺辅助推荐功能。实现从科技文献提取合金材料的合金成分、工艺信息、金相组织、材料性能等
关键数据，加速完善研发产品数据库；
根据客户订单所要求的材料要求，推荐合适的材料成分配方和生产工艺。
材料研发智能体
研发设计智能体应用案例
3D打印行业：产品质检助手
产品订单多为纯定制化小批量生产；各产品检测要求不一且检测项目类型多；图纸参数量大且为手工标注提取。
基于二维图纸一键实现核心参数的气泡图标注与参数提取；集成航标铸件尺寸公差和机械加工等标准知识，快速且精准地对标注的图纸参数进
行公差范围解析换算；可指定模板一键转化生成定制化的检测模板，高效协同设计与生产检测数据标准，极大提升设计与生成的衔接效率，降
低管理协同成本。
客户痛点
技术创新
应用价值 图纸参数智能标注，打破设计与检测协同壁垒，标注时间减少80%；
图纸参数解析提取一步到位，减少公差换算成本，检测效率提升50%；
尺寸检测报告模板一键生成，检测报告生成效率提升50%。
合成反应多模态知识理解与表征智能体 客户痛点 化学知识领域性强、知识表示形式多样、多模态信息分散导致合成知识理解难。
技术创新 突破化学知识约束下的多模态信息抽取及细粒度信息互补融合方法，通过构建多模态预训练方法，融合多源有机合成知识，整合化学结构、文
献示意图、文本描述等多种数据类型，全面地捕捉化学反应过程中分子、基团间的耦合关联与反应机理的深层规律，并在此基础上，基于图嵌
入等技术构建知识图谱，形成合成知识的结构化表征，为复杂合成路径的精准预测和优化设计提供了数据基础。
应用价值 形成国家标准合成知识库：抽取50万种以上反应知识，一次抽取精度65%以上（高于国际领先水平62%），显著提升新工艺、新材料研发效率
和质量。
一. 定位与简介 研发设计智能体应用案例
工程机械企业：研发三册辅助生成智能体
企业研发人员需花费大量时间手工整理三册（《产品设计开发说明书》《产品使用说明书》《产品工艺文件》），文档编制效率低，专业人员
耗时大。各部门各自维护数据，信息更新不及时，版本不一致，跨部门协作混乱，频繁出现数据错误的问题。
构建三册语义级知识库，实现内容的智能关联与溯源，将不同文档的要素通过知识向量解析，便于内容追踪与自动同步更新。
客户痛点
技术创新
应用价值 三册编制效率提升，平均节省人工20小时/套；文档一致性校验提升，跨部门返工率下降。
国产大飞机：数字飞机全生命周期管理平台 生产管控复杂 ：百万级零组件动态协同、34类专业学科交叉，导致排产调度低效（20万道工序），质量问题追溯需人工穿透10万张图纸。
数据协同低效 ：设计（PLM）、制造（MES）、运维（EAM）数据割裂，构型变更需人工比对8万小时寿命周期数据，交付资料审查耗时长达30天。
工艺设计依赖经验 ：工艺文件编制依赖专家隐性知识，设计更改漏贯率超15%，装配偏差引发5%的返工成本。
客户痛点
制造效率突破 ：C919总装故障工单下降20%，单机装配周期从18个月缩短至15.3个月，物料齐套预警准确率达95%。
数据协同质变 ：航司客户选型配置响应从7天提速至4小时，符合性声明材料自动生成率从30%提升至90%，试飞数据融合效率提高500%。
运维能力升级 ：基于大模型的故障诊断准确率提升70%（如航后排故时间从48小时压缩至14.4小时），航材支援决策时效性提高60%。
应用价值
飞机全要素数据融合引擎 ：基于知识图谱构建200+本体模型，实现跨PLM/MES/QMIS系统的数据贯通，使构型追溯效率提升80%（如客户选
型结果30秒生成数字样机）。
云端轻量化三维渲染技术 ：采用STEP标准转换和GPU集群渲染，实现WEB端30万零件级大模型交互（加载速度<5秒），支持航司客户沉浸式
审查MBD模型公差精度±0.01mm。
分布式离散事件仿真引擎 ：融合数字孪生与运筹优化算法，构建部装-总装-试飞多级仿真模型，动态推演5000+生产扰动事件，排产方案生成
效率提升50%。
技术创新
一. 定位与简介 制造工程智能体应用案例
复杂电子装备企业：装配工艺智能体
在复杂电子装备企业，针对百万级零部件的MBOM语义关联与工艺知识管理难题，通过\"数据治理智能体+工艺知识引擎\"构建了新一代工艺智
能平台。
基于特征向量空间映射图谱技术，对各类工艺规范文件和历史工艺卡片实施多模态数据治理，建立覆盖零件三维特征图谱、工艺路线网络、工
序参数等的知识体系，实现工艺标准化和一致性。
通过快速的整本工艺生成将原先几天的工作量，缩短至几小时，效训练有素提升5-10倍。
客户痛点
技术创新
应用价值
工程施工单位：桥梁施工工法工艺生成
方案可执行性差：桥隧施工工艺复杂，设计到执行返工率高,方案存在很大优化空间。
方案经济性差：历史方案缺乏数字化沉淀，方案工艺经济性由人工复核，部分场景需要500+专家人天。 客户痛点
技术创新 表格生成：提出了一套智能补全和生成方案，对技术件中表格的缺失项（如图片、链接公式、技术参数等）进行智能化处理。
公式计算：自动抽取上下文结构化信息，自计算和校验公式。
智能校验：研发基于大模型和CAE软件新型智校验方法，自动校验施工工艺方案的是否符合准。
应用价值 施工成本优化：方案编制成本降低30%，方案总修改轮数由2.8降至1.9，降低方案返工率70%，节省总施工成本5%。
施工方案优化设计与制造：优化的数字化方案反向优化施工设备与装备的设计与运维。
强梁钢结构施工方案校验过程
先CAE建模，然后根据实际的约束和负载（自重、风负载、钢梁负载等）模拟各种工况，
检查应力和位移是否满足设计需求
一. 定位与简介 制造工程智能体应用案例
汽车制造企业：生产管控智能体
集成局限性：多系统纵向集成困难，缺乏从设备层到决策层的实时数据链条。
协同局限性：传统分层体系架构固化，横向协同低效难以满足动态生产需求。
决策局限性：数据断层难以生成统一的全局视图，生产决策响应迟缓。
客户痛点
突破传统刚性排程框架，构建从需求预测到废料回收的全流程闭环管理，实现分钟级排产迭代，动态响应市场需求波动。已在吉利16个生产基地
全面落地应用，平均降低库存量25%，提升资源配置效率15%。应用价值
基于LLM具备的泛化推理与自适应认知能力，打破传统管控集成局限性，实现对复杂计划调度、异常根因追溯等任务支撑。
通过MCP打破SCADA、MES等系统间的异构壁垒，构建统一语义空间下的智能协同机制，支撑多智能体任务协商与资源调度，打破传统管控
协同局限性，形成闭环优化的智能制造决策链条。
基于多目标优化平台Gopt及工厂仿真与实时优化软件Meta M联动，结合云-边协同架构支撑秒级策略优化，打破传统管控决策局限性，实现
决策可解释性，有效规避大模型黑箱风险，支持数字孪生驱动的动态参数校准，提升决策准确性。
技术创新
轨道交通企业：大模型应用开发与服务平台
客户痛点 企业内部知识分散、管理非标准化，导致查找困难、重复劳动和决策延误。
现有信息化、智能化体系无法满足企业灵活多变的业务需求和发展需要。
应用价值 大模型应用开发与服务平台不仅能够大幅提升中车信息技术有限公司的智能化场景构建能力，缩短新功能上线周期，还能显著改善知识管理效
率，将知识检索时间从平均30分钟缩短至5分钟以内，减少20%的重复工作量，从而全面提升企业的运营效率和创新能力。
技术创新 实现多模态知识自动解析打标，自动抽取并构建知识图谱，基于知识库&知识图谱的实现知识全生命周期管理，提供全面准确的知识问答
以标准API链接企业内部应用，基于可视化流程编排的大模型智能体开发，缩短应用开发周期，提升业务响应速度
一. 定位与简介 制造工程智能体应用案例
催化剂研发企业：反应动力学模型自动生成智能体
动力学模型开发高度依赖人工完成文献调研、机理构建和实验设计，周期长、重复性工作多，效率难以提升。现有方法依赖研究者手工提取文献
信息，容易遗漏关键反应步骤或中间体，影响模型准确性。试验方案需精确匹配模型需求，但现有流程缺乏自动化协同，实验任务分配和数据采
集效率不高。
客户痛点
应用价值 显著提升动力学模型开发效率，实现从文献到实验再到模型的自动化闭环流程，大幅缩短研发周期、提升建模精度。
技术创新 文献自动分析与机理提取：通过化工大模型理解与解析大量领域文献，实现反应路径与机理信息的自动提取与结构化表达。
智能实验任务生成：结合已知机理与模型需求，自动生成高通量实验任务，包括变量设置、运行条件与采样计划。
闭环建模与优化：机器人实验平台执行任务后，自动采集数据，智能体拟合并更新模型参数，实现效率提升。
某核电研究所：基于大模型的核电DCS运维辅助
基于大模型的核电DCS运维辅助过程。
客户痛点
技术创新
应用价值
知识检索效率低：文档查找耗时，跨语言障碍，多源信息整合困难。
信息流转效率低：故障信息解读之后，故障到工单不及时，处置决策支持不足。
数据利用率低：历史数据未充分利用，反馈单价值缺乏挖掘，分析挖掘缺少工具。
运维知识库搭建：提出了一套可同时满足非结构化文档和结构化数据的知识抽取+向量化的核电运维知识库，满足核电日常运维业务所需的知识
检索与问答总结。
数据检索快速生成：基于自然语言自动生成SQL查询，灵活检索数据仓库中的数据，并根据需要自动形成决策支持图表。
故障运维助手：结合DCS系统故障编码，自动检索设备手册形成工单，基于已完工工单的信息，匹配经验反馈库内数据，选择性生成经验反馈。
一. 定位与简介 制造工程智能体应用案例
汽车制造企业：装备运维知识全生命周期管理 一线维修人员依赖个人经验，故障处理缺乏统一知识库，遇到新问题需反复问人或查手册，效率低下。设备维修记录以纸质或自由文本为主，难
以沉淀形成标准流程或供后续复用。 客户痛点
应用价值 故障定位时间缩短，效率提升8倍。运维知识复用率提升至55%，减少重复劳动。新员工独立处理率提升，培训周期缩短50%。
技术创新 构建装备运维知识全生命周期管理系统，利用大模型解析运维文本、图纸、语音记录，提取关键工况参数并构建图谱，实现知识标准化，形成
语义理解链路。
运维人员通过语音或图片提问，大模型匹配历史案例或图纸资料，快速响应精准答案，提升一线维修支持。
引入大模型自动分析维修记录，智能化知识萃取机制，实现经验自动沉淀。
一. 定位与简介 运维管理智能体应用案例
某核电动力装备企业：高端装备运维智能体
客户痛点 某核电动力装备企业的维修智能体平台针对传统作业模式中知识分散、排故效率低的痛点，通过融合知识图谱与大语言模型技术实现革新突破。
应用价值 实施后，排故流程单节点平均耗时降低3小时，方案通过率提升15%。
相较于传统应用，创新性构建“知识图谱+LLM”双引擎架构，实现故障的自动分析和排故方案推荐；构建动态自进化知识网络，新案例从人工
整合升级为自动整合，推动维修从“经验驱动”向“AI精准决策”转型。
技术创新 项目构建覆盖60万+故障条目、维修手册的知识图谱，并开发多模态检索引擎，结合图神经网络推理与向量语义检索，实现故障链路深度分析。
搭载微调后的智能体后，维修人员通过自然语言交互生成指令，即可获取关联检测流程、历史相似案例及智能生成的维修方案。
供应商资信智能体 传统企业使用表格或分散系统记录供应商信息，难以快速调取、比对和更新。人工审核供应商资质时，效率低下，且易遗漏异常企业、失信记
录，影响采购决策的合规性和安全性。特别是在多地区、多子公司的情况下更为复杂。 客户痛点
应用价值 审核效率提升，异常供应商识别率提升，显著降低合作风险。
技术创新 基于大模型，构建供应商资信智能体，模型实时追踪关联企业、法人变更、失信等事件，主动预警，提升对上下游异常情况的反应速度。结合企
查查等数据源，利用语言模型判断供应商资质是否有效、是否匹配企业准入标准，规避人工盲区。
一. 定位与简介 供应链智能体应用案例
