武汉科技大学研发全球首个耐火材料垂直领域大模型

轻点鼠标，登录系统，在对话框中输入“镁碳砖抗热震性优化方案”，仅仅几秒钟，一份逻辑严密、数据翔实的分析报告便自动生成……近日，由武汉科技大学先进耐火材料全国重点实验室研发的，全球首个耐火材料垂直领域大模型“祝融·耐火智工”上线试用。

“祝融”是一个专精耐火材料领域的AI大模型。 它“阅读”了上万篇该专业文献，不仅精通专业术语与复杂理论，具备智能问答、文献摘要生成、知识归纳等核心功能，还像一位博闻强记的“老师傅”一样，全天候为科研人员和企业员工提供精准的专业指导。它的诞生，标志着这一传统高温工业打破了“经验壁垒”，向“人工智能+”时代迈出了关键一步。

“我尝试用它优化试验方案，没想到响应速度极快，回答也非常专业。”材料科学与工程专业2025级硕士研究生何国平发现，“祝融”不仅能举一反三地补充细节，还能指导学生快速厘清专业背景，“大大减少了我们实验走弯路的几率，效率提升明显”。

“专业精准、业务贴合，能真切解决实际问题。”谷城华亿新材科技副总范兵在深度试用后，给出了极高评价。他更看重“祝融”的进化潜力：“未来如果能连接企业知识库，它就能转型为企业专属的咨询伙伴，提升企业效能。”

取名“祝融”，既是中国式的科技浪漫，更暗含深意。“祝融是传说中的火神，以火施化，造福万民；而耐火材料的使命正是降伏与驾驭高温。”实验室副主任金胜利教授一语道破初衷。他坦言，作为典型的传统制造业，耐火材料行业长期面临经验难传承、新员工入门门槛高、知识体系碎片化等痛点。如何将隐性经验显性化？“祝融”因此应运而生。

要把AI培养成行业专家，最难的是“教材”。摆在研发团队面前的，是上万篇格式五花八门的专业文献和内部资料，里面还夹杂着大量复杂的相图、显微结构图和数据表格。这种图文混排的数据，普通大模型根本读不懂，极易产生认知偏差。

为了啃下这块“硬骨头”，由实验室主任李亚伟教授牵头，联合计算机科学与技术学院徐新教授团队开展了跨学科攻关。团队通过高强度的专业特训和指令微调，将沉睡在文档里的“死数据”清洗成机器能理解的“活知识”，最终让大模型进化成了耐火材料领域的专家。

针对企业最担心的配方与数据泄露问题，项目团队采取了校内服务器“本地化部署”方案，确保全流程可控。李亚伟表示：“现在的‘祝融’是个博学的‘智囊’，下一步我们要让它变得更‘聪明’。未来团队将紧密对接国家‘人工智能+’战略，围绕耐火材料全生命周期，深化模型在实验设计、制备及评价环节的推理能力，推动行业从传统的‘经验试错’向‘科学数智研发’转型，助力绿色低碳发展。”(融媒体中心)