大模型成了电气行业“百事通”

从车间里不知疲倦的机械臂，到无处不在的无线网络；从千家万户窗前的光影，到街巷路边的灯火——电力早已渗透进生产生活的每个角落。而在庞杂的电气行业中，高低压成套环节堪称现代电力系统的中枢神经。成套厂家处于产业链中游，其拳头产品电气控制机柜，核心职责是把电路集成、联通，再加以控制和保护。

“当前，能源清洁化和电网数字化是重要趋势。”浙江万榕信息有限责任公司总经理黄帅直言。在这一趋势驱动下，高低压成套行业正面临数字化、智能化的转型压力。今年5月，我们走进“中国电器之都”温州乐清，在万榕信息亲眼见证人工智能如何为这个老牌传统行业注入新活力。

大模型成为定制方案“设计师”

一台外表普通的机柜内部，形态各异的铜排、线缆、开关、元器件有序分布。指示灯闪烁间，电力顺着线缆传输出去，唤醒设备、点亮灯光——工厂、楼宇、体育场馆甚至街头巷尾，都少不了这种电气控制机柜的身影。

万控集团生产的电气控制机柜样品

但看似“简约”的机柜，生产过程远不简单。黄帅介绍：“非标定制化是高低压成套产品的核心特点。要满足不同应用场景的用电需求，每个订单都得单独设计定制。设计、画图、测量全得人工完成，涉及数千个参数，工序繁琐、耗时极长，极易出错，生产效率很低。”

“电气机柜设计的现状是什么？手工画图、人工看图纸。”黄帅坦言，“以铜排为例，客户买回柜体和元器件后，得到车间现场安装，用尺子量距离和走排，再现场画图。有了图纸才谈得上生产制造。”

面对这种局面，黄帅对如何用数据和新技术赋能产业有自己的思考：“设计是成套行业的核心环节。若能实现快速设计，就能快速报价和制造，降本增效自然水到渠成。”

从设计端入手，雄厚的数据积累是万榕信息的底气。万榕信息母公司万控智造是电气机柜行业龙头，市场占有率第一。黄帅透露，万控智造一年完成的柜体方案多达36万个，方案难度和覆盖面在国内首屈一指，也因此积累了行业内规模最大的数据。

万控智造旗下的智能生产车间

基于此，万榕信息提出了构建“行业级产品方案中心”的转型方向。黄帅展示了与腾讯云携手打造的“万智云电气产业互联网平台”——从输入参数到生成1:1的3D模型，只需数分钟。目前平台已录入4100多个元器件模型和1600多个结构方案模型，结合用户需求参数在数据库中匹配、生成最优方案，图纸和3D模型均可自动生成。一个小时内，就能完成原本需要一星期的设计工作。

万榕信息“产品方案中心”自动生成的3D机柜模型

人工智能的赋能效果也直接体现在交期上。从黄帅展示的数据来看，从5月6日开始购买元器件、制作铜排，到5月13日柜体制造组装完成，交期仅7天。黄帅说：“三年前，原有工程交期约45天，现在客户交期压缩了20%以上。”

打破传统人工看图 让AI自动识别图纸

方案中心能顺利投入使用，离不开海量数据的支撑。要把数以万计的电气控制机柜方案图纸数字化录入系统，困难重重——首当其冲的就是图纸的“不规范性”。

“不同设计院的图纸风格不同，不同工程师的画图习惯也不同，甚至很多图纸是手绘的，文字描述也随机。”黄帅坦言，“虽然有一套统一的符号语言，但客户绘图风格迥异，要把格式统一起来形成可训练模型的图纸，难度极高。”

对此，腾讯云OCR大模型成了最佳解决方案。腾讯云智能制造华东区商务总监姚志忠介绍：“通过OCR识别，只需数分钟就能把不规范的图纸转换成标准格式；仅需4小时，就能把电路图那样的图纸转换为可投入生产的初稿，大大降低了协同和沟通成本。”

不过，电气机柜图纸的行业特点使OCR大模型训练难度远高于其他行业。黄帅展示了一张“规范化”后的图纸，密密麻麻的线条和符号令人眼花缭乱。他指着线条解释：“外侧方形线条代表柜体轮廓，其他线条代表内部线缆排布。在大模型看来，方案主线和网格线完全相同，但方案主线直接影响核心链接方式，一旦识别错误，影响极大。”

OCR大模型识别后输出的标准图纸

要让大模型“学会”识别不同线条的含义，大量标注和训练不可或缺。“我们为不同线条标注特征值，模型完成识别后，根据元器件排布和走向推算线条，再结合区域内其他线条比对。这种训练对模型和工程师都是挑战。”黄帅感叹。即使经过大量针对性训练，腾讯云OCR模型在电气机柜行业的这一痛点仍难以完全解决。“目前大模型能解决95%的问题就算不错了，最终交付仍需人工复审。”

面对如此繁重的工作，人才、资金、技术缺一不可。对于可能出现的收支不平衡，万榕信息董事长木信德态度坚定：“万榕信息的目标不是盈利，而是通过为整个电气产业创造价值来实现自身价值。5年内，我们都会维持‘纯投入’状态。”

木信德进一步指出：“万榕信息处于产业链中间环节，起集成上下、融通上下游的作用。我们希望通过‘万智云’互联网平台和方案中心、数据中心的打造，给产业链中其他企业带来帮助，共同发展，从而为电气行业、为整个产业链赋能。”

大模型助力电气行业人才培养

说到大模型技术的行业应用，问答大模型是绕不开的课题。无论在哪个细分行业，问答功能始终是最基础、最容易落地的应用。

而在电气行业，这个看似“简单”的问答大模型，却在人才培养方面扮演着关键角色。

“电气行业工程师门槛极高，培养周期长。尤其是在成套行业，不同厂家零部件规格不同，工程师必须了解各种现存标准，需要学习的标准多达数百份，一本标准内容就有几百页。”黄帅解释，“其中，工程师需要在三四个月内重点学习的标准就有数十本，难度极高。正因如此，人才始终是电气行业一大痛点：招聘难、培训学习难、培训后留人难。”

木信德也坦言：“我们从事的电力运维业务比较特殊，年轻人不愿意做，上手也慢。老师傅虽然积累了经验，但知识都在脑子里，交替时容易断层。同时，遇到问题，工程师还得在纸质文件中找答案，查询难度很高。”

针对这些痛点，原本“默默无闻”的问答大模型在人才培训中发挥了事半功倍的作用。姚志忠表示：“通过问答大模型打造的专业‘专家系统’，工程师只要学会‘提问题’，就能快速获取所需知识。这样一来，任何新手都能快速上手业务，培训周期大幅缩短，也在一定程度上缓解了电气行业人才紧缺的燃眉之急。”

“榕博士”问答大模型的测试样本

这个名为“榕博士”的问答大模型，是腾讯云精调行业大模型和万榕信息海量行业知识相结合的产物。黄帅说：“目前后台已训练了1000多种标准的相关问答，经测试，大模型回答准确率超过92%。”

木信德评价：“在大模型的帮助下，既减少了很多年轻人死记硬背的负担，又让过往经验得到传承，这是一件非常了不起的事。”

基于此，姚志忠对大模型的未来应用充满信心：“未来，基于混元大模型的底层能力，腾讯会有更多前沿技术应用到工业领域，帮助更多企业客户实现数字化转型。”