随着大模型技术向垂直领域深度渗透，如何在复杂场景中实现高效、精准的智能化应用成为行业关注焦点。西安星舟志屹智能科技有限公司（以下简称“星舟志屹”），作为一家专注于人工智能技术，深耕智慧能源领域应用项目的创新企业，于近日基于昇腾AI硬件+昇思MindSpore AI框架正式发布“星舟大模型DeepSeek版”。该模型通过知识蒸馏、微调技术、私有专家库及海量数据库理解等核心技术，为能源管理提供了全新的解决方案，助力行业实现技术跃迁。

一 知识蒸馏：轻量化模型赋能实时决策

在旅游业和能源领域，高实时性、低延迟的决策需求对AI模型的部署效率提出了严苛要求。星舟大模型通过知识蒸馏技术，将大型预训练模型的知识高效迁移至轻量化模型中，在保证精度的同时大幅降低算力消耗。星舟志屹技术总监冯文在发布会上表示：“传统模型在边缘设备的部署常受限于算力与功耗，而知识蒸馏技术让星舟大模型既能保留复杂场景的理解能力，又可在景区人流监测终端、能源监测设备等场景中实现毫秒级响应。”目前，该技术已应用于某5A级景区智能管理系统，模型推理效率提升3倍，游客流量预测误差率降低至1%以下。

二 微调技术：垂直领域精准适配
智慧能源与旅游业的业务场景高度专业化，通用模型往往难以满足需求。星舟大模型依托行业独有的海量数据库，结合微调技术，可快速适配特定任务。例如，在电网设备故障预测场景中，模型通过微调学习数万条历史故障数据与专家诊断记录，使预测准确率提升至98%；在旅游业资源调度任务中，模型针对节假日客流高峰、多模态数据（如票务系统、气象信息）进行优化，资源分配效率较传统算法提高40%。“微调不仅让模型更‘懂行’，还大幅缩短了开发周期。”冯文补充道。
三 私有专家库：构建行业知识壁垒

智慧能源与旅游业的业务场景高度专业化，通用模型往往难以满足需求。星舟大模型依托行业独有的海量数据库，结合微调技术，可快速适配特定任务。例如，在电网设备故障预测场景中，模型通过微调学习数万条历史故障数据与专家诊断记录，使预测准确率提升至98%；在旅游业资源调度任务中，模型针对节假日客流高峰、多模态数据（如票务系统、气象信息）进行优化，资源分配效率较传统算法提高40%。“微调不仅让模型更‘懂行’，还大幅缩短了开发周期。”冯文补充道。

四 海量数据库理解：驱动复杂场景智能化

面对能源与旅游业动辄PB级的异构数据（如气象数据、设备运行记录、游客画像），星舟大模型凭借强大的多模态理解能力，实现了从数据清洗、特征提取到知识挖掘的全流程自动化。在某能源集团的风电场优化项目中，模型通过分析10年气象数据、设备运行记录及电网负荷信息，生成风机布局优化方案，预计年发电量提升12%；在旅游业中，模型对景区游客轨迹、消费行为等数据进行实时解析，辅助管理部门动态调整服务资源配置，游客满意度提升25%。

# 01 技术底座：高效算力与持续进化

在星舟大模型的技术架构中，昇腾+昇思的组合发挥了关键作用。例如，在知识蒸馏技术落地时，昇腾的异构计算架构支持轻量化模型与大型预训练模型的同步高效运行，结合昇思的自动并行编译能力，使知识迁移效率提升50%以上，确保能源边缘设备在低功耗环境下仍能实现实时推理。而在处理能源领域PB级多模态数据时，昇腾AI硬件与昇思的分布式并行技术深度融合，使模型的数据清洗与特征提取速度提升3倍，为海量数据库理解提供了底层保障。

# 02 展望：深耕垂直场景，推动行业变革

“星舟大模型的目标不仅是技术领先，更是为行业提供可落地的价值。”星舟志屹研发总监张高翔表示。未来，公司计划将大模型能力扩展至更多场景，如能源供应链优化、设备智能维护等，并与行业头部企业共建生态，推动智慧能源领域的全面数字化转型。

星舟志屹计划与昇腾+昇思生态深度绑定，基于昇思科学计算套件拓展模型在具身智能+大模型的技术边界，进一步夯实国产工业级大模型的技术壁垒，为智慧能源注入更强动能。