4月25日，天津市数据局公布首批“数据要素×”典型案例，菲特（天津）检测技术有限公司申报的工业制造领域<数据和模型驱动的汽车质量综合管控应用>成功入选天津市“数据要素×”典型案例。

    菲特致力于推进AI在工业领域的研发应用，依托数十年积累的数亿条工业核心数据和自研的六大标准化平台，以行业大模型作为服务产品，形成基于数据和模型驱动的质量综合管控解决方案，旨在打通“数据链”转变“服务链”，推动工业制造向智能化、精细化、高效化方向迈进。

    一、菲特自研六大标准化平台，实现场景内全链路数据收集

    目前，工业数字化转型面临的问题主要集中在数据采集、处理和利用三个环节。菲特以汽车行业生产环节的质量管控为主要服务目标，依托公司自研的六大平台（AI图像算法平台、AI大数据算法平台、工业控制平台、工业系统平台、光学算法平台、视觉开发平台），通过数据采集、数据处理、模型搭建、数据分析、工业AI垂类大模型建立等手段，实现数字技术与传统制造业的深度融合，旨在实现制造业生产环节中的质量管控数字化和智能化。

    二、依托自有的行业垂类大模型，构筑完整的生产数据与质量数据闭环

    以行业大模型服务作为终极产品，首先面向汽车行业打造大模型，并进行AI赋能。再基于汽车行业的成功经验，将行业大模型的模式推广至多个领域，并在广泛的工业场景下形成更多的行业专属模型。

    菲特以分布式数据中心和训练中心为基础，利用行业公约通用知识、研发设计文档、工艺文档、实时质量结果等生产工艺数据，结合视觉检测与图像生成CV大模型，在以少量样本完成高精度质量检测的基础上，构筑完整的生产数据与质量数据闭环，训练具备工艺分析能力的行业垂类大模型，探索数据驱动的服务模式创新。

（转自菲特检测）