Core Technology
核心技术
理数融合 · 工业智能技术底座 — 从数据沉淀到模型落地
20000 个日夜的现场沉淀20 载春秋的材料深耕
精诺数据深耕工业智能十余年，独创"理数融合"方法体系 —— 将工业机理模型与数据驱动方法深度融合， 自主构建从数据底座、工艺知识图谱到智能大模型的全链路技术栈，让老师傅的经验变成可计算、可迁移、可复用的工业知识。
Patents
① 专利图谱
以"理数融合"为主轴，构建覆盖工艺、装备、算法的工业智能专利体系
近百件
发明专利 & 软件著作权
含已授权、在审、规划中
精诺 + 河工大
共建单位
产学研深度融合
1500万+
专利转让金额（元）
核心技术产业化落地
国际领先
技术成果鉴定
经权威机构评定
产学研共建 · 成果产业化
精诺数据与河北工业大学深度共建，沉淀近百件发明专利与软件著作权，累计专利转让超 1500 万元，核心技术已在多家灯塔工厂与行业标杆企业落地，推动中国工业智能从"实验室"走向"车间"。
Expert Appraisal
② "国际领先"成果鉴定
相关技术成果经权威机构鉴定达到国际领先水平
技术鉴定文件 · 整理中
相关课题经权威机构鉴定为"国际领先"水平。鉴定报告封面与结论摘要正在准备上线。
AI Ready
③ 高质量数据集 · AI Ready
破解工业领域"真实数据稀缺、标注成本高"的痛点，为大模型训练提供可信语料
175万+
高性能金属材料多模态数据集
20000 个日夜现场沉淀、20 载材料深耕
86 种
合金知识图谱
工艺-组织-性能全链路
238 个
标准工艺包
经产线验证的可执行方案
1 个
理数融合工业大模型
含首个工业大模型国标
50+ 篇
高水平论文
IEEE TII、AAAI 等
数据产品登记证书 · 北方大数据交易平台
转炉炼钢辅料计算模型
以高质量数据集为基础，融合工艺机理，构建可工程化部署的四模型协同体系
1
成分预测模型
基于历史数据和实时参数，预测钢水中各元素含量
2
合金加料模型
通过精确计算优化合金投料量，降低综合成本
3
供氧控制模型
对冶炼过程氧气消耗进行精确控制
4
造渣优化模型
控制造渣剂加入，确保冶炼质量