为更好运用人工智能赋能高质量发展，深度拓展智能制造、智慧生活、智慧政务等应用场景，培育新产业、新消费、新业态、新模式，因地制宜发展新质生产力。近日，山东省政府办公厅正式印发《关于加快人工智能赋能重点领域高质量发展的推进方案》，紧紧围绕打造全国人工智能示范应用高地，突出创新驱动、场景牵引，加快推动大模型示范应用。方案提到要加速赋能重点产业高质量发展，依托自主打造的焱语行业大模型，浪潮科技聚焦工程科技领域知识服务痛点，以“知领大模型”为核心，重塑科研创新范式，助力工程科技领域迈入智能化新阶段。
知识检索有了“精准导航”
在科研工作中，传统 RAG 技术暴露出诸多弊端。对长文本的理解存在偏差，面对多格式文档时兼容性欠佳，而且检索结果冗余严重。这使得科研人员常常被大量不相关的结果所困扰，宛如在茫茫大海中苦苦寻觅一根细针，效率极其低下。
得益于浪潮焱宇行业大模型的多内核架构与混合检索优化功能，知领大模型在此基础上引入混合检索技术，结合智能分块算法，将长专利文档按“背景-方法-结果”结构化切割，精准定位关键段落。用户输入模糊查询时，模型自动重写查询内容，过滤低相关性结果，并经验证模型二次审核。
改良后，检索准确率从68%提升至95%，文献调研时间压缩70%，幻觉问题减少90%，生成报告可直接用于项目申报，极大地提高了科研工作的效率和质量。
科研协作引入“智能流水线”
文献综述需团队分工阅读大量论文，政策分析需逐条比对文件，易遗漏关键信息，传统模式下宛如一条“人工流水线”，耗时费力。
基于焱宇的拖拽式智能体构建平台，知领开发了“文献综述智能体”“政策穿透智能体”等工具。用户上传论文后，智能体自动提取核心结论、生成对比矩阵并标记争议点。在大型工程项目中，政策分析、风险评估、进度规划等智能体分工协作，模拟人类专家团队。
这种智能体生态使科研全流程自动化覆盖率达60%，人工干预减少50%，有效改变了科研工作模式，让科研人员从繁琐的事务性工作中解放出来，专注于创新性研究。
敏感数据有了“安全轻骑兵”
工程科技领域常涉及敏感数据，传统大模型需将数据上传云端，存在泄露风险，且高算力需求让中小机构难以承受。知领采用焱宇行业大模型采用联邦学习+多方安全计算，实现“数据不动模型动”，让数据在本地即可完成计算，确保安全。例如，某航天研究院在本地部署知领模型，涉密数据无需外传，仍能调用公开文献库。
同时，通过模型轻量化技术，知领可在消费级显卡上运行，推理效率显著提升，成本大幅降低。这使得涉密机构模型部署率提升，数据泄露风险归零；中小科研机构使用成本下降，知识服务覆盖更多细分学科，真正实现知识的安全共享与高效利用，推动工程科技领域数智化转型。
大模型的引入，如同为工程科技装上了“知识炼金引擎”。通过全链条智能处理与跨模态协同创新，将浩如烟海的文献数据精准提炼为可落地的“创新真金”，彻底终结低效的“沙里淘金”时代，知识中心也不再是被仰望的“知识库”，而是工程科技工作者手边的“炼金炉”。
