行业已形成共识：工业大模型的比拼，不在参数规模，而是落地能力。朗坤智慧以自研苏畅瑶光垂域工业大模型为内核，将AI能力深度融入设备运维、安全生产、经营管理各个环节，把AI“炼”进工厂肌理，赋能流程工业新型工业化建设。

机理数据双驱动

筑牢「懂行」根基

工业场景的容错空间极小，AI输出的每一条建议，都要经得起工艺、规程、真实工况的反复校验，做到贴合生产机理、风险可控、结果可信。

工业大模型的立身之本，绝非参数表上的冰冷数字，而是它真正“见过”多少工厂的真实工况。瑶光保持理性，坚定做“更懂行”的工业大模型，不拼参数厚度，专耕行业深度。坚持 “机理 + 数据” 双轮驱动，走 “基座大模型+行业垂域微调+机理小模型协同” 的技术路线。

所谓 “懂行”，本质是把行业认知注入模型的基因里。朗坤智慧将设备机理、行业规程、历史故障案例、一线检修经验系统性融入模型训练。过去，老师傅摸一下设备温度、听一声运转异响，就能判断故障根源，可这份本事 “人走就丢”；档案柜里摞着几十年的故障案例、检修规程，也大多沉睡落灰。如今，这些隐性经验、纸质资料全部转化为可训练、可复用的标准化数字资产。

同时，公司联合多家央国企，共建旋转设备故障诊断、火电机组故障预警、煤矿设备运维、钢铁能耗优化等高质量工业数据集，探索出 “厂侧共建、安全合规” 的数据建设模式，为大模型持续输送最鲜活的行业 “养料”。

也正是这份对行业深度的坚守，让苏畅瑶光成功入选「2026工业大模型 TOP50」，位列全国第10。

懂行，不是算法堆出来的，是一个又一个真实工况打磨出来的。

大小模型协同

守住「靠谱」底线

如果说 “懂行” 决定了工业大模型的专业上限，那 “靠谱” 才是它能走进生产现场的安全底线。

工业场景里，很多问题不是 “想出来” 的，而是 “算出来” 的。大模型擅长语义理解与知识推理，却难以保证精准的工况计算；机理模型计算可靠，却欠缺灵活的逻辑串联能力。二者缺一，都算不上真正靠谱。

瑶光给出的解法是 “大小协同、各司其职”，这套模式很像医院的诊疗体系：

 大模型是全科医生，负责听懂业务诉求、串联知识逻辑、给出整体判断； 机理小模型是专科检验设备，负责精准计算、输出客观数据、研判设备状态。

当智能体接到设备告警，大模型会调度对应专业小模型完成计算校验，再结合行业知识库做综合推理，最终确保所有输出结论都绑定知识溯源路径，做到回答有据可查，从根源规避AI幻觉带来的风险。

这套架构的价值正在于此：会“思考”的大模型，加上会“算账”的小模型，既保留了 AI 的灵活性与理解力，又守住了工业场景最看重的可靠性与确定性。

智能体下沉一线

兑现「落地」价值

工业AI要真正在工厂里扎根落地，必须让最懂现场的一线人员，也能轻松驾驭AI工具。

基于这一目标，朗坤智慧自研了面向OT人员的工业智能体编排工具，打造一站式低代码开发平台。一线工艺、运维人员无需精通算法，通过可视化画布即可完成智能体的编排、调试与发布，把大模型、机理模型、业务接口、知识库串联成适配岗位需求的数字助手，让AI变成生产现场人人能用、好用的实用工具。

依托瑶光大模型底座，朗坤智慧面向安全管理、生产运行、机电运维、经营决策八大业务领域，孵化出155个工业智能体。这些智能体化身7×24小时在岗的数字专家，已在国电电力、中煤集团、国核示范、天地奔牛等重点项目落地运行，打通数据分析、智能决策、设备执行的完整链路，护航企业保安全、提效率、降成本、促低碳。

设备预警诊断智能体，将原本数小时的故障定位压缩到几分钟，自动生成诊断报告，预警准确率超90%；两票审核智能体，全流程校验安全措施、隔离方案、作业风险，减少人为疏漏；环保优化智能体，实现给料、排放、能耗AI接管和智能闭环控制，精准调控生石灰、氨水投加量，降低引风机电耗及物料损耗成本，兼顾环保达标与节能增效。

落地不是终点，而是迭代的起点。朗坤智慧FDE团队与客户业务专家联合共创，全程参与需求梳理、数据集建设与模型调优，把真实业务规则、现场约束条件注入模型与智能体，杜绝闭门造车。项目上线后持续跟进使用反馈，依托现场真实运行数据不断优化模型效果，形成 “越用越懂、越用越准” 的正向循环。

工业AI没有捷径，靠的是对工艺的敬畏、对数据的沉淀，以及经得住现场检验的落地方法论。

懂行立专业，靠谱守底线，落地见价值——这既是苏畅瑶光的坚持信条，也是工业大模型真正的长期主义。