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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6页）

一个模型搞定“发现-分析-解决-总结”全流程，比多个普通AI效率高10倍以上。

2. 从“需要大量数据”到“少样本就能用”：小厂也能用得起

普通AI是“数据吃货”——要训练一个质检AI，得喂几千几万张图片，很多小厂生产批次少，根本攒不够数据，只能用人工。

盘古的“少样本学习能力”解决了这个问题。就像教小孩认字，普通AI要教100遍才会，盘古教10遍就会了。比如小厂新生产一种零件，只要给盘古10张合格件、5张不合格件的图片，它就能准确质检，不用再等攒够几百张图片。

这让中小企业也能用得起AI——以前一套AI质检系统要几十万，还要花几个月收集数据，现在几万块、几天时间就能落地。

3. 从“可能瞎编”到“高可信输出”：工业场景敢用

普通AI有个大毛病：“不懂装懂”（行业里叫“幻觉”）——比如问它设备故障原因，它可能随便编一个，普通人根本分不清对错。但工业场景里“瞎编”后果严重：比如把“轴承问题”说成“电机问题”，维修师傅换错零件，不仅没修好，还可能把设备搞坏。

盘古通过“知识注入”和“真实数据训练”，把“幻觉率”降到了极低。它输出的每一个结论都有“依据”——比如“建议调整焊接温度”，会附上“根据过去1000次不合格品数据，温度超过300℃时瑕疵率提升80%”的证据，让工人敢用、放心用。

六、实际落地案例：盘古在工厂里的真实表现

光说不练假把式，咱们看两个盘古工业大模型的真实落地案例，看看它在实际场景里到底能创造多少价值。

案例1：石化行业——给反应釜装“智能大脑”，一年多赚2000万

某石化厂的核心设备是“催化裂化反应釜”，主要任务是把重质油变成汽油、柴油。这个反应对温度、压力、进料速度的要求极高，参数差一点，汽油产量就会降，还可能产生更多废料。

以前靠人工控制参数，工人每小时看一次仪表盘，凭经验调整，汽油收率（产出的汽油占原料的比例）一直在88%左右。装了盘古工业大模型后，发生了三个变化：

1. 实时监测：模型每秒收集100个数据点（温度、压力、进料量、催化剂浓度），比人工频繁1000倍；

2. 智能计算：模型根据数据实时算最优参数，比如“进料速度提高0.5吨/小时，温度降低5℃，汽油收率能提升0.3%”；

3. 自动调整：直接给反应釜的控制系统发指令，自动调整参数，不用人工动手。

结果是：汽油收率从88%提升到89.5%，看起来只提升了1.5%，但对年处理100万吨原料的工厂来说，一年多产1.5万吨汽油，按每吨8000元算，多赚1.2亿元；同时废料减少了20%，又省了800万，总共多赚1.28亿元。

案例2：汽车行业——AI质检替代人工，漏检率降90%