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华为盘古工业大模型：工业界的“超级大脑”到底能干啥？（第5页）

某电子厂用了智能调度后，生产线利用率从70%提升到90%，订单交付周期从15天缩短到10天，客户满意度提高了不少。

5. 智能控制：实时调整设备参数，产品质量更稳定

很多工业生产过程对参数要求极高——比如化工反应釜的温度差1℃，可能就会生产出不合格的产品；纺织厂的纱线张力差0.1牛顿，可能就会断纱。以前这些参数靠人工手动调整，反应慢还不准。

盘古的控制模型能实现“实时智能控制”，就像给设备装了个“自动调节器”。比如化工反应：模型会实时监测反应釜的温度、压力、物料浓度，一旦发现温度偏高，马上给加热装置发指令“降温2℃”；发现浓度不够，马上调整进料速度。整个过程不用人工干预，参数波动范围比人工控制小一半以上，产品合格率从95%提升到99%。

6. 知识管理：把“老师傅经验”变成“企业财富”

工厂里最宝贵的不是设备，而是老师傅的“经验”——比如“听声音就知道电机哪里坏了”“摸温度就知道焊接好不好”，但这些经验往往“只在师傅脑子里”，一旦师傅退休，经验就丢了（行业里叫“知识孤岛”）。

盘古的自然语言处理模型能帮企业“留住经验”：让老师傅把经验写成文字、拍成视频、录成语音，模型会把这些内容整理成“知识库”，然后做成“智能问答系统”。新员工遇到问题，直接问系统“电机异响怎么办”，系统就会调出老师傅的经验：“先听异响频率，如果是高频声，大概率是轴承磨损，拆下来换轴承就行”。

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某机械厂用了这个系统后，新员工的上手时间从6个月缩短到3个月，老师傅的经验也变成了“可传承的财富”，不用再担心“技术断层”。

五、和普通AI比，盘古工业大模型强在哪？3个核心优势

可能有人会问：“我工厂里已经有AI了，为啥还要用盘古？”答案很简单：盘古解决了普通AI在工业场景里的3个“老大难”问题。

1. 从“单一任务”到“多任务协同”：一个模型顶十个

普通AI是“单项冠军”——质检AI只能质检，运维AI只能运维，要解决多个问题就得装十个八个AI，不仅成本高，这些AI之间还“互不说话”（比如质检AI发现零件不合格，不会告诉生产AI“调整参数”）。

盘古是“全能冠军”，能同时处理多个任务还能协同。比如：

- 视觉模型发现零件有划痕（质检任务）；

- 数据分析模型马上查生产数据，发现是焊接温度过高导致的（分析任务）；

- 控制模型直接给焊接机发指令，把温度调低（控制任务）；

- 最后报告模型生成“质量异常分析报告”（报告任务）。