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中国钢研联合百度打造冶金行业首个'流程感知大模型'：金相分析准确率 97.30%、表面缺陷检测精确率 ≥95%
这是公开报道的其他企业案例，不是 Alan 交付的项目。内容由 AI 收集整理，以原文为准。
企业遇到的问题
钢铁冶金流程复杂，物料跟踪等行业共性技术难题以往成本高且难满足长流程跨域跟踪；金相分析、表面缺陷检测依赖人工经验，质量定级与缺陷分析效率低。
概要
中国钢研（冶金行业最大综合性研发机构）与百度共建冶金行业首个'流程感知大模型'，落地金相分析、表面缺陷检测、物料跟踪三大场景，金相分析准确率 97.30%、表面缺陷检测精确率 ≥95%、物料跟踪 MOTA≥95%，以行业自有数据微调视觉模型并生成结构化质检报告。
原文写明的事实
- 【事实】百度智能云案例页（官方）：中国钢研与百度共建冶金行业'流程感知大模型'。金相分析：完成大模型训练与报告生成工作流，MIOU 91.44%、准确率 97.30%；表面缺陷检测：精确率 ≥95%、召回率 ≥94%、处理速度 100 秒 2000 张图片；物料跟踪：板坯垛位识别+多视角协同跟踪，模型响应 100ms、MOTA≥95%、MOTP≥90%。基于千帆/百舸/一见/甄知等平台私有化落地。
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AI 初评，供参考。具体能不能做，要看你企业的数据、流程和人。
- 难度：中（不适合使用 WorkBuddy 复刻）