科大讯飞 17小时前
今天,来给自己加个油!
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中国石油昆仑大模型,由科大讯飞支持建设,是中国石油行业首个通过权威评测的大模型。该模型在语言理解和推理能力上表现出色,超越国内主流通用大模型。昆仑大模型涵盖3000亿参数的语言模型及多个专业、场景应用,助力能源领域智能化升级。该项目的成功,标志着中国在大模型技术和应用领域的领先地位。通过与中石油的深度合作,科大讯飞在技术攻坚和行业实践中积累了深厚经验,为能源行业的智能化转型提供了有力支持。

⛽️ **行业突破**: 昆仑大模型是中国石油行业首个通过权威评测的大模型,其语言模型在行业理解和推理能力上表现优异,标志着中国大模型技术的领先地位。

🛠️ **技术链条**: 项目基于讯飞星火大模型底座构建,包括行业大模型、专业大模型和场景大模型,核心围绕语言模型展开,提供强大的技术支撑。

💡 **应用场景**: 昆仑大模型应用于规章制度问答助手,通过底层架构替换、文本处理优化、算力模型升级和数据格式转换,将准确率从45%提升至93%。

🤝 **合作模式**: 项目采用“共创模式”,中石油与科大讯飞团队深度融合,共同解决技术难题,加速系统落地。

🚀 **未来展望**: 科大讯飞将聚焦自主可控的底座能力和重点应用赛道,深化垂直场景应用,赋能千行百业,推动行业大模型深度应用。

2025-07-11 16:48 安徽

相信不少人都见过这个场景👀

车往加油站一停,油枪一插,加油机屏幕上的数值噌噌往上跳,眼见着油箱就要满了……

图源:中国石油公众号

汽油和柴油进入加油站之前,要经过一系列的步骤:

地质勘探找到油田👉 钻井开采原油 👉 炼油厂通过蒸馏、催化裂化等工艺把原油“变身”成汽油、柴油 👉 通过管道、油罐车运到区域油库 👉 油罐车配送到各个加油站……

这个过程需要几天到几周时间,主要看距离和运输方式🚚

图源:中国石油公众号

根据中国石油和化学工业联合会的统计数据,2024年,我国原油表观消费量7.64亿吨。你可能以为石油就是用来开车的,但实际上它已经“占领”了你的生活:💄化妆品里的润肤成分

💻手机、电脑的塑料外壳

👗衣服上的化纤面料

💊药品、洗涤剂的化学原料

🛍️轮胎、塑料袋、油漆涂料

……

石油的用途已远超“燃料”范畴,形成从交通工具驱动、工业原料合成到生活必需品渗透的全覆盖网络。

其战略价值不仅在于能源属性,更在于作为基础原料的不可替代性——小至一支唇膏,大至全球供应链,石油既是工业的“血液”,亦是技术替代最难攻克的堡垒。

如今,正因为AI的加入,石油这条产业链条的每一个环节都变得更智能、更可靠。

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行业首个

昆仑大模型正式通过权威评测

最近能源领域迎来了一个重磅突破——

由科大讯飞支持建设的中国石油昆仑大模型正式通过中国信息通信研究院油气大模型系统能力评测——这是行业首个通过此项权威评测的大模型。

📑评测报告显示,昆仑大模型在多项关键指标上表现优异,尤其是语言模型在行业理解与行业推理能力上的综合精度📈分别超出国内主流通用大模型6.51%和6.53%。

在最新的昆仑大模型建设成果中,讯飞重点参与建设了3000亿参数的语言大模型及众多专业、场景大模型及行业大家、数字文书、数字科研助理、天然气市场商情智能分析、动设备智能诊断助手等32个场景应用,助力能源领域智能化升级

这一重大突破的背后,折射出的是中国大模型技术和应用如今的领先世界地位。从央国企到大模型厂商,从技术大牛到一线用户,大家齐心协力让中国AI在能源领域深度应用

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从0到1的突破

“昆仑大模型作为行业标杆项目,此前并无类似案例可参考,这意味着整个过程需要大量探索性工作,技术难度从初期就远超预期。”科大讯飞驻中石油昆仑大模型项目架构师谢发祥介绍道。

那么这个到底有多难呢?

开创性探索挑战:作为行业先发的大模型端到端交付项目,缺乏成熟案例参考,整个技术路径需从零摸索。

用户体量挑战:同时承载对内应用——“员工助手”和对外应用——“行业大家”的双重功能,跨领域、跨层级的用户规模呈指数级增长,系统架构复杂度急剧放大。

系统集成挑战:需打通应用层到底层AI能力的多层级技术链路,同时要构建新的统建框架与中石油现有IT生态的有机融合。

据谢发祥介绍,在整个架构过程中,讯飞星火大模型的底座发挥了至关重要的作用,甚至可以说是项目建设中最重要的基础支撑之一。

技术链条的核心逻辑:

L1层:基于底座模型训练的行业大模型

L2层:进一步基于L1开发的专业大模型

L3层:面向具体场景的大场景大模型

“所有搭建的几十个场景应用,以及服务于模型训练、推理的平台,本质上都是基于底层模型能力构建的——平台为模型训练和推理提供服务,应用则依托训练好的模型开发。因此,整个技术链条的核心始终围绕讯飞的语言模型底座展开,它是所有上层能力的根基。”谢发祥说。

科大讯飞油气业务部项目经理张树林在推进昆仑大模型项目时,让他印象最深的是规章制度问答助手效果提升这一攻关。

规章制度问答助手最初正确率只有45%,经常在差旅补助、出差标准等关键问题上出错。

面对中石油集团层面约800篇规章制度,如何让AI真正“读懂”?

一共有四重突破路径:

底层架构替换:采用公司智能体平台的知识库作为新底层架构,利用其更精准的知识采编能力替代原有系统。

文本处理优化:基于客户示例文本训练矢量模型,在保持原语言模型不变的基础上优化文本拆分逻辑,提升处理准确率。

算力模型升级:从13b长文本模型升级到70b星火X1深度推理模型,将星火X1作为结果汇总和推理的核心引擎。

数据格式转换:针对表格数据采用人工转换方式,将表格内容手动转为易懂的文字格式,提升模型识别准确性。

👉结果:准确率从45%提升至93%!

项目建设过程中,“和客户共同成长”是高频词。“很多骨头都是大家共同啃下的。”张树林说。

谢发祥也说:“项目推进采用‘共创模式’。中石油专门成立了包含技术专家与业务专家的大模型项目组,与讯飞团队形成平行对接关系。双方在产品研发、测试、工程算法等环节均配备专门对接人员,通过深度融合共同解决问题、探讨技术方案并产出最终方案。这一过程耗时较长,但双方团队在边实践边学习中不断成长,最终逐步达成共识,为系统落地提供了关键支撑。”

🌱昆仑大模型正在一步一步成长——在行业大模型上,语言大模型参数从700亿提升至3000亿,视觉大模型参数从3亿提升至44亿,多模态大模型参数从160亿提升至800亿。同时建设了行业大家(行业用户应用)、数字员工(内部管理服务类应用、专业应用生产领域应用、智能油伴消费者应用4大产品线共100个场景。

“从去年5月底项目启动至今,整整一年时间,我们团队终于看到了项目的阶段性成果——能作为其中一员参与并见证,内心满是自豪与成就感。”谢发祥谈及3000亿参数昆仑大模型成果发布时感慨万千。

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26年经验积累

做“最懂行业的大模型”

项目成功实现的背后,是讯飞在技术攻坚与行业共生实践中积淀的深厚经验💪

技术上:

和华为联合打造了首个全国产化算力平台“飞星一号”,每一行代码、每一组数据都是自研,实现全栈自主可控。

场景应用上:

在做底座大模型的同时深入研究行业,26年AI积累覆盖教育、医疗、金融、司法、政务等多个场景,做“最懂行业的大模型”。

此外,讯飞还总结出“建算力、理数据、训模型、落场景、保安全、精运营”的从顶层规划到执行落地的全套解决方案,能够满足不同体量客户的需求。

近两年,讯飞已支持中国石油、中海油、国家管网、国家能源集团、华润、绿发等央国企及 20 多个行业头部企业建设了多个极具代表性的行业大模型。

面向未来,科大讯飞将聚焦自主可控的底座能力和重点应用赛道,继续深化垂直场景应用,赋能千行百业。同时我们也期待与更多伙伴携手,共同探索行业大模型的深度应用。

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