基于AI大模型的钢铁知识智能体与智慧决策系统

【需求背景】 随着钢铁智能制造向认知智能、自主决策、全局优化深度进阶，行业亟需摆脱传统数据展示、单点智能的局限。依托工业AI大模型构建钢铁专属知识智能体与智慧决策系统，实现行业工艺知识、运维知识、安全知识、能耗知识的数字化沉淀，让系统具备自主感知、自主思考、自主研判、自主调度、自主优化的能力，替代人工经验进行复杂工况决策，实现全工序主动预判、全局优化、闭环管控，是钢铁企业建设高阶智能工厂、提升核心竞争力的必然趋势。 【需解决的主要技术难题】 1、专属知识碎片化、知识图谱构建难度大，通用大模型不具备钢铁垂域专业知识，业问答与决策准确率低。2、模型决策黑箱严重，优化结果、研判结论无清晰推导逻辑，决策可解释性差。3、多约束、强耦合场景下，复杂任务拆解、多目标权重匹配、跨工序协同优化的智能决策算法建模难度极高。4、通用智能体仅具备问答、分析、预警能力，缺少工业场景专属任务拆解、流程编排、指令下发、结果校验、迭代优化的闭环能力。 【期望实现的主要技术目标】 1、构建钢铁垂域专属知识底座与工业知识图谱； 2、打造低幻觉、可解释的钢铁工业大模型能力； 3、部署多场景钢铁专属知识智能体，实现自主认知研判； 4、实现全工序多目标全局智慧协同决策； 5.、建成“感知-推理-决策-执行-迭代”全智能闭环。 以数据驱动公司运营效率提升，大幅降低重复工作，为各层级智慧决策提供有利支撑。 【技术需求】 ](https://www.kczg.org.cn/needs/index?type=1) — 采集元信息 — 需求单位：宁波\*\*\*公司 所在地区：浙江省 宁波市 北仑区 合作方式：委托开发 预算：双方协商 截止日期：2026-12-31 发布日期：2026-07-15 数据来源：科创中国 来源链接：https://www.kczg.org.cn/needs/detailThe?type=1&id=8423107