如果，每一个员工都有一位具备企业百科全书能力的“首席知识官”如影随形；如果，每一个员工都有一个“数字员工”随时随地驱动业务系统对复杂的工作任务进行规划和执行……这样的智能化工业场景正在拉开大模型时代工业互联网的发展序幕。

9月20-24日，2023世界制造业大会在安徽合肥如约而至，大会期间，羚羊工业大模型正式发布，这个搭载了“最聪明国产大模型”讯飞星火认知大模型核心技术底座的工业领域大模型，同步推出5个面向工业场景的产品，为“大模型+制造业”的应用落地打前站。本篇，我们走近5个产品之一——羚羊数字工匠，探寻它如何做足“笨功夫”，帮助企业的员工变得“更聪明”。

羚羊数字工匠

解决“大模型+工业”三大痛点

9月21日，2023世界制造业大会羚羊专场发布会上，羚羊工业互联网公司羚羊数字工匠产品团队的温伟军进行了产品发布。

（羚羊工业互联网公司羚羊数字工匠产品团队温伟军正在发布）

温伟军认为，大模型在工业场景的实际应用有三大难点：一是要将大模型的能力转变成工业领域的能力，“它要能够理解工业领域特有的专业术语、定义、规则、逻辑、模型，要能够从‘一本正经地胡说八道转变成工业领域精准性的、确定性的工业指导’”；二是要能够在企业进行低成本轻量化部署；三是要在工业企业找到合适的可以落地的产品，真正为工业企业带来价值。

针对三大难点，羚羊数字工匠一体化平台是很好的解决方案。温伟军剖析了该平台的三层架构：第一层是羚羊数字工匠的底层能力——搭载了羚羊工业大模型的工业文本生成、工业知识问答、工业理解计算、工业代码能力、工业多模态能力，这些能力是核心技术底座；第二层是服务引擎，包括提示词工程、模型精调、流程编排、数据插件、模型管理、助手配置等，大模型对各行各业知识进行增强预训练，从而帮助企业轻量化、低成本进行部署；第三层是应用空间，根据企业的四大要素——知识、业务、数据、机器，陆续推出知识工匠、业务工匠、数据工匠、机器工匠，从而实现智能化自主化管理运用企业知识、跨系统多任务执行、数据治理自动化及生成交互式BI、调度工厂机器智能化生产。“未来，我们工业企业的每一个员工，无论他是经营管理者还是生产线员工，都会有一个专属的数字员工，帮助他完成智能时代的一切操作”。

（2023制造业大会期间，羚羊数字工匠正式发布）

“知识建模”从1年缩短到1天

知识图谱技术实现“追根溯源”

对每个企业来讲，如何将企业自身的知识对员工进行“内化”是提升组织协同能力的关键动作，企业的知识既包括各类规章、制度、流程、标准、作业指导书、运行检修书等“显性知识”，也包括业务线具有丰富经验的老专家老师傅身上的“隐性知识”。温伟军认为，现实中面临两大痛点：一是成本高，企业通常要长期维护一个专业的专家团队来构建知识库；二是即便知识库构建起来，仍然是“死知识”，目前很多知识管理软件并没有将知识库“活化”，仍然需要通过人去关联知识、生成知识、寻找答案。

面对这些痛点，温伟军介绍，羚羊数字工匠可以基于大模型技术实现知识生命周期的增强，通过羚羊工业大模型在知识建模、知识获取、知识演化、知识检索、知识问答5大核心能力上进行赋能，完成知识库的构建和活化使用。

温伟军以船级社“验船师”的工作来举例。对在船级社工作的“验船师”来讲，要在浩如烟海的数万篇上百亿文字的专业规范指南里面找到具体问题对应的规范，并“对症下药”针对8000多个船上设备进行检查，以保证船舶在大海里安全行驶，挑战极大。

对此，传统的解决办法是，船级社通过构建一支有十几年丰富经验的专家团队作为验船师的后台“首席知识官”，为他们解答各种现场船检遇到的困难问题。现在，有了羚羊数字工匠，船检师只需简单Prompt提问“400吨的货船搜救定位装置应该如何配备”这样的实际船检场景问题，系统就能在纷繁复杂的船检知识库里精准找到文献回答，并且给出文献的明确来源，以及关联的知识图谱。这背后靠的是“大模型+知识图谱”的技术能力，“过去，船检师可能要花费数月或者一年时间进行船检知识建模，现在，知识工匠只要一天甚至几个小时就可以完成”。

业务工匠如影随形

1024将推出数字工匠和机器人工匠

除知识工匠外，发布会上，温伟军还分享了羚羊数字工匠的另一个子产品——业务工匠给工业场景带来的解决方案。

温伟军介绍，“业务工匠有三个特点，一是横跨多个业务系统，二是能够和业务系统数据进行实时交互，三是可以按复杂任务规则进行任务规划和执行”。

（羚羊工业互联网公司羚羊数字工匠产品团队倪军正在发布现场演示）

现场演示环节，当羚羊公司羚羊数字工匠产品团队的倪军向系统提出“请帮我分析明天的生产计划物料是否齐套”，系统识别问题后，马上接入“齐套检查助手”，根据作业员设置的业务规则和业务系统数据，系统马上输出一份生产计划报告，提取出“计划编码备料单”的内容后，系统一步一步计算备料单中4个物料是否齐套，对不齐套的物料进行仓库定位查询和采购订单查询，最后输出一份包括“物料编码、备料数、领料数、库存数、采购订单数、是否齐套”等完整要素的检查结果报告。羚羊工业大模型的工业理解计算能力将作业员从原来的“文山表海”里面解放出来，帮助他们一步到位了解问题的症结所在，并聚焦解决重点问题。业务工匠可以根据不同的业务场景，打造出物料齐套业务工匠、生产计划业务工匠、设备质检业务工匠等一系列特定业务场景的智能业务助手。

温伟军透露，面向工业场景的另外两个数字工匠——数据工匠和机器人工匠正在研发过程中，将在今年的科大讯飞全球1024开发者节陆续发布，分别解决数据治理自动化及生成交互式BI、调度工厂机器智能化生产等问题，“欢迎大家加入羚羊数字工匠合作人计划，期待我们一起为企业打造聪明的大脑”。