数据资产入表综合服务平台

　　推进新型工业化，是党中央、国务院统筹中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局作出的重大战略部署。我国是制造业大国，制造业数字化转型和智能化改造是推进新型工业化的重要举措。但是由于工业制造流程长、数据类型多样、数据设施和数据质量参差不齐，导致企业内部数据应用难、企业间数据互通难等问题突出。卡奥斯物联科技股份有限公司通过搭建基于工业互联网平台的制造业全流程数智化解决方案，旨在打通制造企业在研发设计、生产制造、市场运营、供应链管理等多环节、多场景的数据，有效提升数智化水平，助力我国新型工业化高质量发展。

图1 制造业全流程数智化解决方案

　　一是建设统一的数字底座，提高数据采集效率。通过建设统一的工业操作系统基座，支持企业快速一键部署制造执行系统（MES系统）、企业资源管理系统（ERP系统）、客户关系管理系统（CRM系统）等“小、快、轻、准”类应用，提升部署效率、降低部署成本。通过建设面向工业的现代物联栈，支持与工业领域主流的硬件平台、广泛的工业现场总线和网络接口以及上百种工业通讯和物联协议兼容，提高工业数据采集和物联效率。
　　二是提供灵活的数据存储，激励和帮助中小企业上云用数。满足不同客户的数据存储需求，提供本地化和云端存储的灵活数据存储方式。结合中小企业的业务特点、IT基础设施现状等，量身定制适合的上云方案和优惠激励措施，组建专业的技术支持团队，为中小企业提供从咨询、规划、迁移到运维等服务，帮助中小企业上云用数。
　　三是打造高效的大数据处理中心，支撑企业高质量数据治理。设计“天数”大数据平台，核心模块包括数据开发管理平台、数据资产目录、数据同步系统、数据科学平台和数据服务平台等，功能覆盖数据标准管理、元数据管理、数据治理、数据开发、数据服务等全套功能。支持企业低成本、高效率进行数据治理，助力工业数据“供”出来、“动”起来、“用”起来。
　　四是融合大数据和大模型技术，开展智能化数据应用。开发“天智”工业大模型和多个行业智能体，应用场景包括智能制造、智能研发、智能工艺优化、智能问答、智能设备维修、智能柔性装配等，助力企业提质、降本、增效，充分发掘数据要素价值。研发了基于知识图谱、机理模型等工业知识的大模型自主进化技术，以及基于大模型的专家模型调度编排技术，有效解决工业精度问题。训练了具有百亿参数内置了3900多个机理模型与200多个专家算法库的卡奥斯天智工业大模型，提升了机械臂控制指令生成的准确性及便捷性。打造了从工业数据到工业知识再到工业智能的标准化流程，实现了从原始生产数据到大模型能力转化的闭环，助力企业实现工业生产智能化。
　　五是推动跨产业链数据流通，提高全链协同效率。以链主企业需求为牵引，驱动产业链上下游企业数据共享。通过推动产业链上下游数据的标准化、结构化，提升数据传输的安全性，实现了上下游研发协同、生产协同、物流协同、库存协同，最终整体协同效率提升40%以上。
　　六是共建服务生态，充分释放倍数效应。采用大企业共建、中小企业共享、开发者共创的商业模式，构建可持续的工业数据要素新生态。以场景-企业-行业-园区-城市为主线，形成立体化赋能，充分发挥数据要素乘数效应，助力新型工业化。