3月26日，国家 (略) 自主研发打造的国内首个工业设备综合诊断运维AI大模型正式上线， (略) 同步投入使用。

针对当前能源行业设备种类多、结构和机理复杂、运维难度大等问题， (略) 基于国家能源集团自建的人工智能底座，创新打造了国内首个可全面覆盖煤炭、化工、电力等行业专用和通用设备的综合诊断运维大模型。该模型具备强大的数据处理和文本理解能力，相比目前行业内通用诊断模型，在样本覆盖面、泛化能力、诊断准确率方面表现更为突出。

该模型通过构建综合智能知识库，研发“培训智帮”功能，为用户企业提供便捷、高效的综合设备运维指导服务；基于模 (略) ，为运维人员提供了集故障定位展示、拆装、培训为一体的三维可视化工具，助力企业实现设备智能化维修管理，有效提高运维效率，降低运维成本。模型创新采用“云端训练、边端应用、持续更新”模式。在云端，基于海量数据计算分析，对模型进行精准训练和优化；在边端，模型能够迅速适应不同设备和工作场景，为用户企业提供实时、精准的设备运维决策支持。通过持续的数据积累和模型迭代，不断扩展设备覆盖面，提升设备监测诊断准确率和泛化性。

3月26日，国家 (略) 自主研发打造的国内首个工业设备综合诊断运维AI大模型正式上线， (略) 同步投入使用。

针对当前能源行业设备种类多、结构和机理复杂、运维难度大等问题， (略) 基于国家能源集团自建的人工智能底座，创新打造了国内首个可全面覆盖煤炭、化工、电力等行业专用和通用设备的综合诊断运维大模型。该模型具备强大的数据处理和文本理解能力，相比目前行业内通用诊断模型，在样本覆盖面、泛化能力、诊断准确率方面表现更为突出。

该模型通过构建综合智能知识库，研发“培训智帮”功能，为用户企业提供便捷、高效的综合设备运维指导服务；基于模 (略) ，为运维人员提供了集故障定位展示、拆装、培训为一体的三维可视化工具，助力企业实现设备智能化维修管理，有效提高运维效率，降低运维成本。模型创新采用“云端训练、边端应用、持续更新”模式。在云端，基于海量数据计算分析，对模型进行精准训练和优化；在边端，模型能够迅速适应不同设备和工作场景，为用户企业提供实时、精准的设备运维决策支持。通过持续的数据积累和模型迭代，不断扩展设备覆盖面，提升设备监测诊断准确率和泛化性。