尹子琦

云手机场景下，用户需要在不同 App 里完成订外卖、订机票、查信息等操作，流程割裂、学习成本高。项目目标是做一个 类“智谱牛牛”的多 Agent 系统，把手机里的每个 App 通过 GUI Agent 封装成可调用能力，用户只需要一句自然语言指令，系统自动完成整套操作。

本项目旨在依托国产开源大语言模型 Qwen3-32B，构建面向燃机专业领域的智能问答与数据分析能力，实现对燃机运行、维护及管理全过程的智能化支撑。项目以燃机知识问答与数据问答为核心应用场景，结合项目现有的工况数据、运行规程、设备手册及历史故障案例，通过高质量语料构建、预训练（PT）及监督微调（SFT）等技术手段，打造具备专业领域理解、数据分析与推理能力的行业专用模型。 在技术实现上，项目将 Qwen3-32B 作为训练基座模型，利用其在中文处理、长上下文理解、指令跟随及复杂推理等方面的优势，针对燃机领域特有任务进行定向优化。系统部署采用华为昇腾 910B 集群及高性能推理框架，实现高并发、低延迟的模型服务，满足现场实时交互需求。 项目建设完成后，将在以下方面实现突破： 专业化知识理解：精准解析燃机领域技术规程、诊断步骤及运行数据。 数据驱动决策支持：为运行调度、故障排查提供智能分析。 可扩展的技术架构：支持多场景扩展与持续模型迭代，保障系统在未来业务需求变化中的适应性。 本项目的实施将有效提升燃机运行管理的智能化水平，降低人工分析成本，缩短决策周期，为能源安全与运行效率提供坚实的技术保障。