焱宇行业大模型在科技科研领域的助攻，已为万千工程科技工作者支撑起80%的重复性劳动——文献检索准确率从68%提升至95%，调研时间压缩70%;拖拽式智能体生态覆盖60%科研流程，人工干预减少50%，终结了低效的沙里淘金模式。

　　然而焱宇对于科研的支撑远不止承担文献整理、科研写作、数据清洗等基础体力劳动，凭借对行业的深度认知，还在多学科政策研判、深度解析、协同创新等复杂脑力场景建起刚性支撑架，科研人员得以腾出双手，向创新高地发起冲锋。

　　从单一工具到万能工具箱

　　传统大模型往往依赖单一模型架构，面对复杂的跨学科需求时，往往显得力不从心、难以兼顾。例如，当科研人员需要解析德文专利时，模型可能强行用中文逻辑“硬译”，导致术语错乱;分析政策文件时，又因缺乏法律知识而遗漏关键条款。单一模型难以满足科研工作多样化需求，易出现“通用但不精准”的问题。

　　焱宇行业大模型采用多内核灵活插拔架构，根据不同场景自动选择最优模型内核，如处理德文专利时调用多语言专家模型，政策解析时切换至法律合规模型，针对跨学科研究等复杂任务，焱宇提供模型融合技术，将不同内核的优势结合，生成综合解决方案。

　　该多内核架构优势不仅限于语言处理，在材料科学等科研场景中同样显著。传统模型分析材料性能时功能有限，而焱宇多内核模型可同步调用材料科学、物理及化学模型，实现跨领域综合分析，为工程材料选型提供更精准全面的决策依据。

　　多内核架构为科研人员提供了更加精准、灵活和高效的知识服务，推动了工程科技领域的智能化发展，如同塞进科研人手中的万能工具箱，打破了“全才不专” 的局限。

　　“手工作坊”变“智能流水线”

　　传统的科研流程高度依赖人工协作，科研人员需要花费大量时间和精力在文献综述、政策分析等基础性工作上，效率低下且容易遗漏关键信息。

　　焱宇行业大模型通过其拖拽式智能体构建平台，开发了多种智能体工具，用户上传论文后，智能体自动提取核心结论、生成对比矩阵并标记争议点，科研流程从“手工作坊”变“智能流水线”。

　　以文献综述为例，过去科研人员需要阅读和分析成百上千篇论文，团队成员分工合作，逐篇阅读、提取关键信息并进行整理，这一过程耗时费力。而现在，“文献综述智能体” 能够在短时间内自动完成这些任务。它不仅可以快速阅读大量文献，还能精准提取核心结论，生成对比矩阵，并标记出文献中的争议点。这使得科研人员能够在更短的时间内掌握研究领域的现状和前沿动态，为后续的研究工作打下坚实的基础。

　　从“单兵作战”到“多方协同”

　　在大型工程项目中，智能体的协作优势更为明显。“政策穿透智能体”可以深入解析政策文件，标记关键点和变化趋势，为项目的合规性和战略规划提供支持;“风险评估智能体”和“进度规划智能体”能够分别对项目的风险和进度进行实时监控和优化建议。这些智能体模拟人类专家团队的协作模式，从不同角度为项目提供全面的分析和决策支持，确保项目的顺利推进。

　　通过这种智能体生态，科研全流程的自动化覆盖率得到了显著提升。人工干预减少，科研人员得以从繁琐的事务性工作中解放出来，专注于创新性研究和关键问题的解决。这种转变不仅提高了科研效率，还为科研工作带来了更高的质量和创新能力。

　　当大模型竞争从参数竞赛转向场景深耕，焱宇行业大模型正以垂直领域深度、知识增强精度、场景落地速度构建核心壁垒，未来，随着知识图谱的不断扩张，焱宇将不止于支撑，而是进化为推动工程科技创新的“战略伙伴”。

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