AI大模型在工业研发中的核心价值包括：

- 智能知识管理：打通PLM、PDM、TDM等系统中的海量数据，建设统一的企业知识中台；

- 语义级检索：实现自然语言查询与多轮交互，提升知识定位精准性；

- 推理与归因：通过知识图谱进行关联分析，支持故障诊断、方案优化与多学科协同；

- 自动化生成：自动产出需求文档、流程图、仿真报告、代码等，显著提升工作效率。

为什么选择戴西第三代AI知识库：

- 技术突破：基于GraphRAG的知识图谱与检索增强生成的深度融合，避免幻觉问题，实现可追溯、可解释、可推理的知识体系，真正实现语义理解；

- 全流程智能提效：覆盖需求输入、设计仿真、试验验证到知识决策，成为企业智能化研发助手，支持需求自动生成与评审、仿真模型检索与参数推荐、故障案例追溯与预测性维护、供应链优化与决策；

- 自然语言交互、角色化智能体：支持多轮对话、追问与上下文补充，为不同角色如项目经理、仿真工程师、研发助理提供定制化Agent，提升使用门槛友好度；

- 可持续演进的智能助手：建立提问-反馈-优化的闭环，用户的每一次提问都是知识线索，每一次反馈推动系统自我改进；

- 多模态数据融合：对文本、图纸、表格、图像、视频、3D模型等多类型数据进行统一建模与管理，打通PLM/PDM/SLM等系统数据，打破数据孤岛；

- 数据安全与私有化部署：支持本地化部署，数据全在域内，保护核心知识产权与敏感信息。

戴西知识库如何实现研发全流程的智能降本增效：

- 需求阶段：AI自动生成需求文档并进行智能评审，缩短梳理与对齐时间；

- 设计阶段：自然语言驱动生成流程图、时序图和代码，提升设计效率；可通过自然语言绘制CAD模型并实现网页端轻量显示；

- 仿真阶段：通过知识图谱快速匹配历史模型与参数，避免重复实验；利用云图进行风险分析与优化建议；

- 试验与运维阶段：智能分析日志、预测故障并推荐维护方案；

- 知识沉淀阶段：自动归档项目知识，形成企业级知识资产，帮助新人快速上手。

总结与展望

戴西长期专注于以AI大模型为核心，构建国产自主可控的数字化研发生态，推出DWS数字化研发平台，推动设计与仿真、数据与算力、人员与工具、以及大模型与研发创新的深度融合。未来将以多模态模型、知识图谱、低代码平台等技术协同发展，持续推动“AI+研发”向“AI驱动研发”的升级，助力制造业在全球范围内实现更高效的智能化转型。mile米乐