科技日报记者 洪敬谱
日前，在2025世界制造业大会“人工智能赋能新型工业化”羚羊专场发布会上，羚羊工业互联网股份有限公司（以下简称羚羊公司）总裁徐甲甲正式发布了羚羊工业大模型3.0。此次发布的核心突破在于工业时序基础模型技术，为羚羊公司在“AI+工业能源”领域的前瞻布局奠定关键基础。
当前AI与产业融合持续深化，从大语言模型、视觉模型到时序基础模型，多模态结合已成为复杂制造业场景的刚需解决方案。这一技术演进标志着工业AI正从通用场景向垂直场景深度转型，为“中国智造”发展注入新动能。
“人工智能与制造业的结合，正处于从早期的种子用户到跟进型探索者的关键过程。”徐甲甲认为，人工智能与制造业的结合能否跨越鸿沟，能否被广大制造业企业、实用主义者广泛接受，面临巨大考验，“我们相信随着技术的发展，人工智能与制造业的结合能够跨越鸿沟。”徐甲甲说。
据调研，中国人工智能与制造业结合的市场规模已达140亿元，复合年均增长率保持在40%—55%。面对市场机遇与行业痛点，徐甲甲提出破局路径：聚焦工业场景“真问题”，而时序数据正是核心突破口。他将时序数据比作“工业血液”，强调其是工业领域的主流数据——如同医疗领域的电子病历，语言、视觉数据多为外围监测信息，唯有时序数据能触及工业业务核心。
当前，工业时序数据面临种类场景多、高质量数据稀缺、异构不稳定、长周期关联建模难四大挑战，导致检测精度低、泛化能力弱、模型碎片化等问题。对此，羚羊公司基于Transformer架构搭建时序基础模型框架，实现时序信号统一表征与多任务统一建模，有效破解行业痛点。
这一技术突破已在实际场景落地见效。在中国石油长庆石化厂区，传统设备运维模式被重塑：当“减压4线泵P1020A出口流量低”警报响起后，常减压大模型立即启动，实时融合分析智能仪表数据、可燃有毒气体报警、视频流等系统数据，几分钟后给出准确诊断。
提前预测故障、自动归因处理等这些场景原来需要花费巨大的人力和时间，如今有了时序基础模型，让原本需要专家现场诊断的复杂问题在几分钟内就能自动完成。时序基础模型正在唤醒工业领域的“沉睡数据”，让这些承载着设备真实运行状态的时序信息真正“开口说话”，创造更大价值。
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