// AI 新闻 · 2026-11-01 · Nature
工业软件云平台融合知识图谱与大语言模型的设计与实现
中国科学院工程热物理研究所与浙江先进数控机床技术创新中心联合研发了一款工业软件云平台，该平台基于知识图谱与大语言模型（LLMs）构建，部署于私有云环境中，采用云-雾-边-端架构，包含资源、赋能、驱动和应用四层结构。平台通过数据治理、知识检索、任务规划、验证、执行及反馈的闭环流程实现制造流程中的异构资源协调与知识复用。知识图谱提供领域约束与证据，LLMs生成候选计划方案，机理模型与确定性软件服务负责计划验证与执行，智能代理协调各环节的服务调用与反馈。
原文发布 2026-11-01 08:00（北京时间）来源 Nature自动整理 · 已核对原文
01摘要
在五轴叶片盘计算机辅助制造（CAM）和数控机床健康监测（PHM）两个工程场景中验证了平台能力：CAM应用使整体编程与准备时间减少40.27%，单件加工时间降低12.29%；PHM应用实现了数据采集、故障推理、维护计划制定与知识更新的集成。当前评估基于具体案例数据，跨企业场景的性能验证尚未完成。
由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。
02要点
- 平台融合知识图谱与大语言模型，构建云-雾-边-端架构，支持制造流程中的异构资源协调。
- 在五轴叶片盘CAM和数控机床PHM场景中实现任务规划与执行闭环，显著缩短编程与加工时间。
- 知识图谱提供领域约束，LLMs生成计划方案，机理模型负责验证与执行，代理协调服务流程。
- 当前评估基于特定案例数据，尚未完成跨企业场景的性能验证与广泛适用性测试。
03原文出处
Nature · 发布于 2026-11-01 08:00（北京时间） · 上方为原标题
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