钢铁行业大模型架构、应用与展望

李井先，赵贵州，杨爱玲，钱柏丞，姚佳琛，张海宁( 江苏金恒信息科技股份有限公司)

摘要: 随着中国钢铁行业数字化转型快速发展，钢铁企业沉淀了海量知识资产和数据资产。如何深度挖掘知识和数据价值，逐步实现从数字化到智能化的过渡和升级，成为钢铁行业的挑战性难题。大模型( Large Model) 已经进入规模应用阶段，行业大模型是其深入垂直领域的关键。钢铁行业作为典型流程工业，场景资源和数据资产丰富，亟需行业大模型赋能，打造知识、数据和智能融合驱动的新业态新模式，实现智能化升级与高质量发展。本文首先提出了钢铁行业大模型的架构设计思路，研究了数据架构、平台架构和应用架构; 介绍了知识引擎应用、深度研究智能体、金相检测大模型和具身智能大模型，探索了自然语言大模型、视觉大模型和视觉-语言-动作大模型的应用模式; 最后从行业数据空间、大小模型协同体系和应用安全防护等方面对钢铁大模型未来发展进行了展望。

关键词：大模型；钢铁行业；架构；应用；模型协同