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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7页）

某新能源汽车厂的电池Pack生产线，以前要10个工人做质检：检查电池的焊接点有没有虚焊、外壳有没有划痕、接线有没有错。每天要检测2000个电池Pack，每个要查30个点，工人累得眼睛发红，还是难免漏检——去年就因为漏检了一个虚焊的电池，装车后发生自燃，赔了客户100万。

用了盘古的视觉质检模型后，工厂撤掉了8个质检工人，只留2个工人做复核。模型怎么干活呢？

1. 多相机抓拍：在生产线装了16路相机，从不同角度拍电池Pack的照片，每个焊点、每个角落都拍得清清楚楚；

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2. AI快速识别：模型0.3秒内分析完所有照片，虚焊、划痕、错接线这些问题一眼就挑出来，标上红色框；

3. 自动分拣：发现不合格的电池Pack，模型给机械臂发指令，直接挑到“返工区”，不用人工搬。

现在的效果：每天能检测3000个电池Pack，效率提升50%；漏检率从3%降到0.3%，一年没发生过因质检问题导致的事故；人工成本一年省了40万，还避免了百万级的赔偿损失。

七、总结：盘古工业大模型的核心价值——让工业更“聪明”

看到这里，你应该明白盘古工业大模型到底是个啥了：它不是虚无缥缈的技术概念，而是能实实在在帮工厂降本、增效、提质的“工具”。

它的核心价值可以总结为三句话：

1. 让经验“活”起来：把老师傅的隐性经验变成可传承的数字知识，解决“技术断层”问题；

2. 让设备“会说话”：通过数据读懂设备的“健康状态”，从“事后修”变成“事前防”，减少停产损失；

3. 让生产“更智能”：从研发、生产到运维的全流程优化，让工厂从“靠人管”变成“靠AI管”，效率更高、成本更低。

对制造业来说，盘古工业大模型不是“可选项”，而是“必选项”——在工业4.0的浪潮里，谁先用AI武装工厂，谁就能在竞争中跑在前面。

最后提醒一句：盘古工业大模型是“工具”，不是“万能药”——它需要结合企业的实际场景、真实数据才能发挥最大价值。就像一把好刀，得在会用的人手里才能砍出好柴。如果你所在的工厂也想试试AI升级，不妨从一个小场景（比如质检、设备运维）开始，先尝点“甜头”，再慢慢扩大应用范围。

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