米乐m6近年来，为加快推进新型工业化，我国大力推进工业互联网平台建设。在利好政策带动下，目前我国工业互联网体系化建设已取得良好进展，形成了若干工业互联网平台与广泛的应用成果，通过整合广泛而深度的生态资源，赋能设备、工厂、企业及产业链等诸多智能场景。步入发展新阶段，我国新型工业化面临智能化与产业协同的新挑战，亟需建设智能、标准、互联互通的共性基础底座，提升工业应用的研发与部署效率，繁荣数字工业应用生态。卡奥斯作为双跨平台榜首，创新打造“BaaS数字工业操作系统”，为全方位推动工业数字化转型提供了工业互联网赋能下的新工具、新抓手。

　　卡奥斯COSMOPlat工业互联网平台是首批且稳居工信部认证的“跨行业跨领域工业互联网平台”榜首的平台，凭借多年来数字化转型的实战经验，已经沉淀了深厚的能力与经验。随着平台的持续发展，卡奥斯依托“BaaS引擎”已形成对ICT、OT等工业资源的高度抽象，沉淀了海量的高质量工业数据，提炼了丰富的数字工业共性服务，面向下层工业设备提供了互联互通的统一接口，面向上层工业软件提供了标准、易用、开放的研发与部署接口。这已经具备了像Windows与Andriod等单机操作系统的资源管理能力，故可称之为“BaaS数字工业操作系统”。

　　在已有工业互联网技术的基础上，卡奥斯BaaS数字工业操作系统以“大连接大数据大模型”为推进主线，逐步推动设备、工厂以及产业的数字化升级与互联互通，促进工业数据要素跨组织流转、促进工业企业从数字化走向智能化、促进全行业的数字生态建设与复用，为我国工业企业在全球取得竞争优势夯实数字技术基础。

　　在传统制造业产业链生产关系的构架中，每个工厂都有自己的设备米乐m6、系统、数据，每个企业也有自己的目标、利益、盲区，容易造成工厂内外部合作困难的问题。BaaS数字工业操作系统通过云计算、物联网等通用技术与工业知识的集成创新，打破工厂内部、内外部合作中原有的边界，实现广域资源的泛在连接。一方面全面接入工厂设备、人员、数据等工业企业的生产要素，在工厂中对生产关系进行重构，使得设备和人之间的协作，车间和车间之间的合作变得更透明、通畅；另一方面链接全产业链上下游合作企业，为工业企业拓展数字经济的商业边界，创造适应数字生产力的新型生产关系，成为工业数字化技术创新的基础设施。

　　2023年1月16日，在卡奥斯BaaS数字工业操作系统赋能下，合肥海尔卡奥斯智控互联工厂成功入选第10批全球灯塔工厂，成为国内智能行业首座灯塔工厂。工厂以BaaS数字工业操作系统为基础底座实现了生态的构建，连接各攸关方WMS、MES等系统，已连接100+客户、 500+供应商、6家自有工厂。系统根据6个工厂的产能负荷、库存和运输距离等条件，通过智能调度算法模型，实现多工厂产能协同，综合调度生产资源，同时基于历史销售库存数据和13周滚动预测分析动态调整原料、产成品安全库存，实时预警交付风险、采购风险。赋能后，工厂订单准时交付率达到100%，原材料库存周转天数降低56%，订单交付周期缩短50%。

　　随着我国智能制造、工业互联网等战略政策的深入推进，工业企业在各系统中积累了大量的数据，但存在着数据间信息分散、关系难建立米乐m6、数据孤岛化、工业知识难提取等问题，工业数据到工业智能之间存在巨大的技术鸿沟。因此，未来企业间竞争表面是技术与市场，背后是数据运用能力的竞争。

　　BaaS数字工业操作系统连接工业设备、产品、服务等资源，基于工业数据融合建模与工业知识图谱应用，通过突破数据主线等技术，挖掘工业数据隐含关系、隐性知识实现分析优化，提取机理模型等高价值工业知识，实现从工业大数据到工业知识的自动转化。

　　卡奥斯与某龙头电机企业合作，依托BaaS数字工业操作系统中数据自动增值工具包等核心组件，将原始数据自动转化为更有价值、可训练可推理的数据。同时，通过工业数据提取工业机理模型，并进一步构建成工业知识图谱，指导工程师做出最佳决策。企业在BaaS数字工业操作系统的帮助下，实现电机生产线全部工序负荷分析，优化调整工序间负荷分配达到各工序能力平衡，生产线效率提升。目前整套系统在企业内部已采集68类、432台设备的11635个点位数据，每天实时采集2.4亿条数据记录，沉淀各类工业机理70余个，结合BaaS工业操作系统中的AI决策智能引擎，企业总体设备故障处理时间降低28%，设备综合效率提升16%。

　　ChatGPT等人工智能大模型向世界展示了生成式AI的强大能力。在最近的短短几个月中，文心一言、GPT-4、PaLM-E等各种大模型技术持续涌现，不断刷新我们对“人工智能”的认知，人类已经站在通用人工智能时代的门口了。卡奥斯凭借在人工智能领域的技术积累以及海量的工业数据，基于开源大模型积极展开面向工业大模型技术研究，为BaaS数字工业操作系统内置了私有化部署的自研轻量“工业大模型”，为数字工业操作系统注入了更强大的“智能”。

　　与ChatGPT等语言类基础大模型不同的是，这种以智谱AI开源的ChatGLM模型为基础进行“工业知识+AI”融合的工业大模型具备更强的专业性和准确性。一方面，由BaaS数字工业操作系统提供的工业领域图谱、行业标准、专利、专用词典等集成起来的大型数据库和机理模型，提供了强大的底层数据支撑；另一方面则是基于AI技术形成的工业大规模预训练模型，两者结合共同形成了“工业AI”的“最强大脑”，为卡奥斯BaaS工业大脑赋能。

　　目前，BaaS数字工业操作系统已建设公开数据集510个、专用数据集52个，面向工业设计、工人作业指导、安全巡检、故障诊断维修等典型应用场景，能够根据用户提问米乐m6，实现在线信息查询、预订、下载等，满足多领域、多主题、多状态的问答识别。此外，BaaS数字工业操作系统还探索两类工业融合应用范式：首类是插件式，工人只要将需求提交给工业AI助手，一个对话框就可以解决所有问题。第二类是增强式，只需接入摄像头、麦克风、温度、压力、湿度等传感数据，便可输出故障诊断预测等信息。

　　卡奥斯BaaS数字工业操作系统未来将继续推动工业操作系统的标准建设与开源开放，促进工业应用与工业智能生态持续繁荣。未来，卡奥斯将重点布局以下方向，以保持数字工业操作系统的竞争力。

　　（1）从赋能企业走向赋能跨产业链协同，制定产业链数据分类分级标准和数据合作共享机制，实现跨域制造、产品、服务全要素资源的互联互通，推动产业链上下游企业以及跨产业间的数据交换和共享，逐步实现全产业链的互联互通。

　　（2）卡奥斯BaaS数字工业操作系统将坚持开源开放的原则，开展公共数据集、公共模型库建设和“企业数据集+联邦计算”等模式沉淀行业知识，从中找到并打造可推广复用的共性产品方案，与行业伙伴一起共建生态。卡奥斯也将持续投入数字工业操作系统的标准化建设，加速形成行业共识。

　　（3）人工智能技术的快速发展将给工业领域带来智能化的飞跃。卡奥斯BaaS数字工业操作系统将以工业数据+机理融合应用为主要模式，联合优质企业共建更大规模的高质量工业数据集，并实现内置工业大模型训练过程中的数据可用不可见。内置工业大模型未来将采用开放的形式服务于整个工业领域，使得更多的企业能够获得生产过程的全局最优解，加速中国工业向智能化演进。

　　工业互联网和传统产业的融合，是数字化浪潮下工业变革的一次世纪碰撞，工业操作系统作为工业互联网的核心，发展之路任重道远。未来，卡奥斯将紧跟政策导向、制造业发展需求，持续推动BaaS数字工业操作系统迭代升级和开源开放，为工业企业提供一个全面承载数字化转型的工业操作系统，激发智造新活力。