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卡奥斯工业大模型一个指令“做到底”的能力，提升了大模型的工业精度，也让人工智能应用落地工业更加便捷、成本更低，将进一步助推工业智能的普惠应用。

王超举例，过去生产线发生故障时，处理流程是人员接到设备报警信息后赶到现场，查找哪台设备发生了故障，然后制定维修方案，处理周期基本在4小时以上。海尔将卡奥斯工业大模型应用于工厂之后，它学习了整个生产线上各种设备的故障代码及相应的处理方案。当生产线再遇到问题时，卡奥斯工业大模型就能快速识别出来是哪条生产线、哪个设备出现了什么样的故障，以及故障应该如何维修。

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“大模型可以快速把这些信息告诉工人，这样可以节省很多维修时间。”王超说。

目前，大模型在B端（企业用户端）尤其是在工业领域应用已成为行业共识。华为、阿里巴巴等企业都在推动大模型与工业制造场景的结合。

但大模型在工业场景的深入应用并不容易。王超告诉记者，工业场景呈现碎片化特点，工业大模型往往需要针对特定场景开发出特殊功能。卡奥斯工业大模型正在通过适配各种场景，沉淀大模型的通用能力，这一过程可能需要3年到5年时间。