1.钢铁设备知识知识库的构建与赋能
（1）工业知识库构建：领导构建覆盖全厂设备的超大规模知识图谱。整合设备台账、历史维修记录、传感器数据、操作规程、专家经验手册等海量多源数据。
（2）设备管理领域大模型开发：基于通用大模型，利用领域知识进行持续预训练和指令微调，打造钢铁行业的“设备专家模型”。
（3）智能问答与诊断助手：开发面向设备工程师和维护人员的智能交互系统。实现通过自然语言提问，快速获取设备参数、历史故障、维修方案、备件信息等，并能辅助进行故障根因分析。
2.管理业务综合分析与管理决策支持
（1）业务报告生成：自动分析生产、设备、能耗、质量等数据，并生成综合性管理日报、周报的系统。
（2）决策模拟与推演：构建基于大模型的决策支持系统，通过模拟不同决策对效率、成本和状态的潜在影响，为管理层提供数据驱动的决策依据。
3.前沿技术探索
（1）智能体研究：探索开发能够自主执行复杂任务的智能体，例如自动巡检数据分析、自动触发维修工单、与库存系统交互申请备件等。
（2）具身智能与机器人应用：研究与现场巡检机器人、AR眼镜等硬件的结合，实现“大脑”与“手脚”的联动，提升现场点检业务的智能化水平。
（3）持续学习与模型进化：研究大模型在工业场景下的持续学习机制，确保模型能够随着新数据和新知识的产生而不断进化，避免知识老化。