在工程领域，知识服务绝非简单的信息收集与搬运。

区别于基础科学的“明日之问”，工程科学追求“今日之用”。广大工程科技工作者把科学发现同产业发展密切联系，用知识驱动了经济社会发展，同今日中国脉动同频共振。

工程知识服务，如同在矿山中精准“炼金”，是推动技术革新和社会发展的关键力量。

中国工程科技知识中心，构建起国家工程科技领域公益性、开放式的资源集成和知识服务平台，经过十余年发展，平台已成为支撑 4000 余万工程科技工作者创新实践的重要基础设施。随着知识数量地快速增长，为满足广大工程科研人员的智能化服务需求，浪潮科技在现有知识中心数据治理体系与服务能力基础上，打造了可信的知识增强大模型——知领大模型。

基于6838万向量知识，知领汇聚30多个专业领域资源，知领大模型在工程科技领域一级学科覆盖率达100%，二级学科覆盖率达90%；资源体量达100TB，为科研工作者提供了更加高效、精准的知识支持，塑科技科研服务新范式。

由此，传统知识服务模式向智能知识处理体系转型。

知识检索有了“精准导航”

在科研工作中，传统 RAG 技术暴露出诸多弊端。对长文本的理解存在偏差，面对多格式文档时兼容性欠佳，而且检索结果冗余严重。这使得科研人员常常被大量不相关的结果所困扰，宛如在茫茫大海中苦苦寻觅一根细针，效率极其低下。

得益于浪潮焱宇行业大模型的多内核架构与混合检索优化功能，知领大模型在此基础上引入混合检索技术，结合智能分块算法，将长专利文档按“背景-方法-结果”结构化切割，精准定位关键段落。用户输入模糊查询时，模型自动重写查询内容，过滤低相关性结果，并经验证模型二次审核。

改良后，检索准确率从68%提升至95%，文献调研时间压缩70%，幻觉问题减少90%，生成报告可直接用于项目申报，极大地提高了科研工作的效率和质量。

科研协作引入“智能流水线”

文献综述需团队分工阅读大量论文，政策分析需逐条比对文件，易遗漏关键信息，传统模式下宛如一条“人工流水线”，耗时费力。

基于焱宇的拖拽式智能体构建平台，知领开发了“文献综述智能体”“政策穿透智能体”等工具。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。在大型工程项目中，政策分析、风险评估、进度规划等智能体分工协作，模拟人类专家团队。

这种智能体生态使科研全流程自动化覆盖率达60%，人工干预减少50%；跨学科项目交付速度提升3倍，错误率下降40%，彻底改变了科研工作模式，让科研人员从繁琐的事务性工作中解放出来，专注于创新性研究。

敏感数据有了“安全轻骑兵”

工程科技领域常涉及敏感数据，传统大模型需将数据上传云端，存在泄露风险，且高算力需求让中小机构难以承受。知领采用焱宇行业大模型采用联邦学习+多方安全计算，实现“数据不动模型动”，让数据在本地即可完成计算，确保安全。例如，某航天研究院在本地部署知领模型，涉密数据无需外传，仍能调用公开文献库。

同时，通过模型轻量化技术，知领可在消费级显卡上运行，推理效率显著提升，成本大幅降低。这使得涉密机构模型部署率提升，数据泄露风险归零；中小科研机构使用成本下降，知识服务覆盖更多细分学科，真正实现知识的安全共享与高效利用，推动工程科技领域数智化转型。

大模型的引入，如同为工程科技装上了“知识炼金引擎”。通过全链条智能处理与跨模态协同创新，将浩如烟海的文献数据精准提炼为可落地的“创新真金”，彻底终结低效的“沙里淘金”时代，知识中心也不再是被仰望的“知识库”，而是工程科技工作者手边的“炼金炉”。

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