数字化浪潮下，大模型正在各个领域取得进展。随着国内语言类大模型开始面向社会大规模应用，在工业领域，如何通过大模型赋能企业提质提效，完成转型升级也备受瞩目。
9月14-15日，2023世界工业互联网产业大会在青岛正式召开。在这个连续举办8年，致力于打造出工业互联网领域行业深层次赋能、产业全方位融合、生态高水平构建的重要平台的盛会上，作为连续五年工信部跨行业跨领域工业互联网平台榜首，卡奥斯COSMOPlat又带来了突破性新成果。
据悉，继自主研发的COSMO-GPT工业大模型正式上线后，卡奥斯再上新智能柔性装配、生产工艺优化、工业企业智能中台等三大应用。其中，其研发的国内首套基于大模型的人工智能装配系统，解决了以洗衣机生产为代表的离散制造业效率低的痛点，实现了工艺设计环节效率提高不小于30%，换产调试环节效率提高不小于50%。
研发基于大模型的人工智能装配系统，突破效率极限
以往大规模个性化生产洗衣机，过程繁琐又复杂。即便是智能化生产，也难以避免局部的自动化存在产品多样性柔性不足，造成换产效率低的问题。比如，滚筒洗衣机内外桶配重块就无法自动装配，大部分流程仍依靠人工完成。由此会产生工艺响应不及时、工人无法快速掌握新工艺、质量不可靠等问题。
如何解决这些问题呢?卡奥斯COSMOPlat研发出基于大模型的人工智能装配系统——模型驱动的智能柔性装配系统，提供了一种高柔性高可靠高精度智能化解决方案。卡奥斯工业智能研究院执行院长秦承刚在大会上分享，该系统通过动作级的工艺机理建模，实现了装配任务序列及最优控制参数的精准规划，直接生成机器人控制代码，以数据驱动的人、机、料、法协同，最大限度缩短工艺设计周期。
在新系统协同下，研发人员通过语音指令，就能使工业机械臂自主完成验证洗衣机等工件的装配动作。从利用3D扫描技术精确定位零部件，到根据零部件的型号自动匹配装配工艺，再到完成设备的柔性组装，整个流程井井有条。效率上，工艺设计环节效率可提高不小于30%，换产调试环节效率可提高不小于50%。
COSMO-GPT工业大模型赋能，推动工业领域智能化升级
在新成果的背后，是卡奥斯COSMOPlat自主研发的工业大模型COSMO-GPT在做支撑。而除了“理解工业语言，生产高效柔性”的智能装配能力外，其在工艺优化和工业企业智能中台应用方面也具备强大的实力。
针对工业生产中存在的工艺经验难传承、工业机理难构建、工艺优化难实现等痛点问题，COSMO-GPT将工业经验升华成工业智能，把工艺优化普惠到每一家企业。同时，COSMO-GPT融合了深度的工业知识与行业Know-How，打造工业企业的专属智能中台，通过BaaS数字工业操作系统的大连接、大数据、大模型技术铸就AI服务底座，让企业的工业软件知你所需，答你所问。
此外，COSMO-GPT还实现了多模型融合创新及多模型协同调度创新。通过工业领域智能评测、优选5+开源通用大模型，COSMO-GPT博采众长，实现大模型“百花齐放”;同时，依托于BaaS工业大脑内置的海量机理模型与专家模型库，COSMO-GPT可以通过大模型的推理和决策能力，实现工业的高精度与高效率。
如今，COSMO-GPT已逐渐被应用到越来越多行业。在化工行业，帮助园区产业链图谱、姿态识别、路径规划、应急及产业分析;在智能制造上，提供企业工艺自动成链、工序推荐、数据异常监控等能力，实现工艺链梳理耗时缩短40天;在城市产业数字化进程中，助力全行业产业链价值剖析和工业互联网企业综合服务平台升级……
通过赋能千行百业，COSMO-GPT工业大模型推动工业领域智能化不断升级。随着其实践的不断深入，相信未来它将以更快速度、在更大范围、更深层次拓展，推进中国工业数字化转型进程。
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