在工業領域，人工智能（AI）的應用正經歷從單一場景向全流程深度滲透的轉變，推動產業從傳統“制造”邁向智能“智造”。這一變革不僅重塑了工業生產模式，更成為新型工業化發展的核心驅動力。然而，工業場景的復雜性、數據安全挑戰以及模型適配的專業性，仍是AI技術落地工業核心環節的關鍵障礙。如何打破“數據孤島”、提升模型場景適配能力，成為衡量AI工業解決方案價值的重要標準。

AI與工業的深度融合，本質是通過機器學習、深度學習等技術，對研發、生產、供應鏈等全價值鏈進行系統性重構，以實現效率、質量與可持續性的全面提升。在這一背景下，北電數智依托其“星火?工業底座”推出的「驕陽」AI工業解決方案，憑借技術積累與場景實踐，為行業提供了兼具專業性與落地性的范例。該方案以工業大模型為核心，深度融合行業數據與場景需求，構建了精準的行業認知能力、合規可信的數據管控機制以及高質量的數據基礎設施。

北電數智的工業基因源于北京電控的深厚積累，使其在設備故障診斷、工藝參數優化、供應鏈預測等高頻場景中，形成了高行業認知的模型能力。例如，通過系統化信息萃取與知識驗證流程，將海量工業數據轉化為可訓練的高質量數據集，顯著提升了模型推理效果。同時，針對工業領域嚴格的規范要求，其可信數據產品服務為數字化轉型提供了全方位的數據安全支撐。

在權威評測中，「驕陽」工業大模型的表現尤為突出。在SuperCLUE發布的2025年中文原生工業大模型測評基準SC-Industry榜單中，該模型以83.44分的綜合成績位列第一，并在“應用能力”“工業數據分析”“工業智能體Agent”三大維度中均居榜首。在中國工業互聯網研究院的測評報告中，「驕陽」在工具調用、多步推理、工業標準問答、產品客服四項關鍵維度中同樣領先，成為國產大模型中的標桿。

具體到場景應用，「驕陽」工業大模型展現了強大的技術優勢。在智能體工具調用能力測試中，其可自主或半自主執行任務，優化復雜工業流程；在多步推理測試中，通過精準調用歷史信息與中間結果，高效完成設備故障診斷等任務，降低人工干預成本；在自主規劃能力測試中，其任務分解與動態校準能力顯著，可實時優化生產排程與資源調度；在工業標準問答測試中，對工藝手冊、運維指南等文檔的解讀準確率極高，為技術決策提供精準支撐；在產品客服能力測試中，其穩定專業的應答能力助力企業搭建全天候響應體系，提升用戶滿意度。

實際案例中，某大型制造企業引入北電數智的AI智能故障預測運維系統后，實現了故障的提前預知與主動運維。維護成本降低10%至40%，計劃外停機減少50%，設備壽命延長5%至20%，備件庫存資金占用節約15%至30%。這一成果不僅驗證了「驕陽」工業大模型的落地價值，也為行業提供了可復制的智能化轉型路徑。

從單一場景試點到全流程深度滲透，AI正重新定義工業發展的底層邏輯。北電數智「驕陽」工業大模型憑借其技術硬實力與豐富落地經驗，在故障診斷、生產優化、供應鏈管理等核心場景中持續創造價值，為產業智能化轉型提供了可信賴的解決方案。依托“星火?工業底座”的深厚積淀，其在權威測評中屢獲佳績，用數據驅動效率提升，用智能破解行業痛點，成為AI與工業深度融合的典范。