(资料图)

4月21日消息，中工互联(北京)科技集团有限公司（以下简称「中工互联」）于近日正式完成数千万元融资，本轮融资由沐盟集团独家战略投资。据悉，这是中工互联成立多年以来首次开放对外融资，作为国内首家推出工业领域类ChatGPT多模态大模型解决方案的企业，创新性提出以大模型思维引领工业企业数字化转型，通过多模态大模型平台+场景生成式AI能力形成关键支撑，致力于实现生产企业全价值链重构。

中工互联创立于2018年，是一家工业软件、工业人工智能及工业数字化解决方案厂商。公司深耕工业数字化领域，经过多年发展，在电力能源、油气化工、综合能源、生物制药、电子、军工、食品等领域，沉淀了一系列专业产品与解决方案，形成工业企业全价值链的数字化支持能力。

中工互联与复旦大学NLP实验室合作研发工业垂直领域大模型CIIMOSSTM，基于工业大模型构建智能一体化解决方案，率先服务智能工厂、智慧能源、综合能源优化等领域，帮助企业推动生产及经营流程重塑，实现数字化智能化转型。复旦大学张奇教授表示，中工互联在工业领域具备丰富专业知识积累、技术积累、数据积累和实践积累，结合复旦大学NLP实验室的大模型研究成果，形成“工业技术底座+多模态大模型+AI能力”的全新工业软件形态，具备跨行业、跨专业、跨场景的工业专业应用生成能力，提升工业领域复杂问题的解决能力。

中工互联创始人智振表示，中工互联CIIMOSSTM大模型平台的主要应用方向包括三方面：一是工业级知识问答，通过大模型的学习能力和上下文语义理解能力，打造工业领域的多轮智能知识问答系统，通过行业知识学习、知识图谱建立、用户意图理解和自然语言交互的方式，形成工业领域行业知识、专业知识、厂内知识、操作指导的总入口，更加精准、高效指导生产作业；二是工业插件整合功能，通过大模型插件能力将工厂异构应用系统的统一集成，实现在细分场景下用户与大模型的直接交互，通过全厂统一的人机交互入口实现数据和应用的动态调用；三是工业级设备控制程序动态编程能力，实现DCS、PLC、伺服器、变频器、机械臂等设备的控制代码生成，重塑设备控制场景的核心流程，降低现场人员在设备控制编程方面的劳动强度，提升设备控制编码与调试的效率。

沐盟集团副总经理刘婷表示，我国工业领域数字化、智能化是长期关注的方向。综合产业自身发展阶段、相关技术成熟度及全球竞争、疫情等外部因素的叠加，我们认为当前才真正迎来了产业端落地的渗透加速期及本土化企业的市场红利期。这一背景下，我们选择了行业准入门槛高、客户粘性及客单价高、智能决策要求高且专业厂家更少的“三高一低”流程工业领域以及虽然首次对外融资却在此领域深耕多年的行业老兵中工互联作为投资标的。一方面，从行业来看，我们作为中国通信学会创新驱动委员会资本小组组长单位和全国工商联新能源商会金融工作委员会主任委员单位，充分看好能源等下游应用领域的发展空间及“双碳”背景下传统能源、石化等制造业企业绿色升级带来的机会。另一方面，流程工业领域本身的特征天然性地对全面自动化、智能化从而优化整体决策的要求更高。我认为未来发展趋势是由“数据接入+自动化+人的行业know-how”的执行、决策分家的组合向“海量数据分析挖掘+自动化驱动下的机器决策智能+人的决策”高效融合反馈迭代的“执行、决策一体化的人机协作网络”。我把它类比为由“机器+人”的手脑分家向“人机协作共创”的决策与控制一体化智能优化动态网络形态演进。

我们在对中工互联的投资进行过程中，起初是基于坚定工业智能化的长期趋势，做好“打持久战“的准备，但随着GPT的发布，看到了通用智能技术将成为基础设施从而使技术能力快速泛化的可能性，可这并没有影响反而更坚定了我们的投资决策。领域级大模型的价值及深耕产业有应用场景、行业know-how、私域数据及应用创新能力，在通用技术泛化的趋势下反而格外可贵。GPT的出现让人们对科技发展欣喜的同时也引发了科技伦理包括人类自身发展的思考和担忧。但反观其在工业领域的应用，是扩大人的知识疆域、人与机器共创迭代产生新的知识、系统性优化组织效率、提升生产力，最为接近科技被人创造出来的最本质价值追求。当然，道阻且长，打造这样一个“人与机器智能协同发展持续优化的动态网络体系”本身就是一件具有实验性及开放性的长期课题。可喜地见到中工的创始人智总作为行业老兵，已经及早洞悉了应用需求及可行性，在复旦大学的加持下已经迈出了坚实的一步。我们很有信心，也希望通过我们机构的协同赋能共同参与这一进程的创造。

关键词：