清华院士团队打造中国首个焊接大模型过审

2026年6月1日，工业领域迎来一项重要进展：博清科技的“际銮”焊接大模型，正式通过国家生成式人工智能服务备案。这不仅是普通备案——它是我国首个在工业焊接垂直细分领域获得国家级“身份证”的大模型。焊接这项工作虽看似远离日常生活，却支撑着中国制造业近四分之一的产值，堪称工业根基的关键一环。

凭借这张国家级备案，博清科技成为国内重工业具身智能机器人赛道中，首家完成大模型国家级备案的企业。其含金量极高：同时满足“重工业场景”“具身智能”“大模型备案”三大严苛条件的企业，全国仅此一家。

“际銮”这一命名背后，站着一位传奇人物——清华大学潘际銮院士，中国焊接学科的主要奠基人，被尊称为“中国焊接之父”。博清科技的核心产品——无轨导全位置爬行焊接机器人，正是潘院士团队历时二十多年持续攻关的产业化成果，拥有完全自主知识产权，属于中国原创、全球首创的技术。“际銮”这个名字本身就是一份深沉的致敬。

在硬科技领域，“院士团队+专精特新企业”的协作模式并不鲜见。但博清的独特之处在于，其起点极其具体、极其迫切：船舶制造、海洋工程、核电装备等重工业现场，仍有大量焊接任务只能依赖人工完成。高温、高危、高强度的作业环境，使得招工难、留人难的问题日益严峻。而焊缝质量直接关系到船体结构安全与压力容器可靠性，容不得一丝闪失。

“无轨导”三个字，正是这款爬行机器人的核心突破所在。传统焊接机器人需要预先铺设导轨才能沿焊缝移动，面对大型曲面构件——如船体外板、大型储罐——几乎束手无策。博清的解决方案，是让机器人像壁虎一样吸附在金属表面，自由移动、自主识别焊缝路径。这种能力放在二十年前，仿佛科幻小说；如今，它已是博清数百个落地项目的标配技术。

“际銮”焊接大模型，相当于在机器人硬件平台之上构建了一个“工艺大脑”。它将长期依赖老师傅口传心授的焊接经验，转化为可建模、可计算、可复用的知识体系。过去，工程师需要根据材料类型、板厚、坡口形式等参数查阅手册、反复调试、制作试板，一个复杂构件的工艺开发周期动辄数周；现在，只要输入工件的基础信息，大模型就能输出完整的焊接工艺方案。博清公布的实测数据显示：工艺开发效率提升了60%。

更关键的是，该大模型能在焊接过程中实时预测内部缺陷——气孔、夹渣、未熔合——通通可以在早期被捕捉到，无需等待后期探伤再返工。同时，它还能根据熔池状态、热输入变化等动态因素，自动优化电流、电压、焊接速度、摆动幅度等关键参数，彻底告别“一套参数打到底”的粗放模式。

博清提出的发展路径，是从“经验驱动”迈向“数据驱动、智能决策”。如果其宣称的综合生产成本降低40%能够通过第三方权威验证，那么在利润率普遍只有个位数的重工业领域，这将是质的飞跃——一个焊接工段，或许就能从亏损转为盈利。

在消费互联网圈，生成式AI服务备案早已不是新闻。但在工业垂直领域，尤其是焊接这种高度专业化、强工艺约束的场景，大模型通过国家备案仍然相当稀缺。

当前的AI监管政策，对工业应用整体持开放鼓励态度。焊接大模型不生成文本内容、不编造事实、不介入公共舆论，其潜在风险维度与通用大模型有本质区别。博清顺利过审，实际上为同类工业垂类大模型探索出一条清晰可行的合规路径。

简而言之：焊接大模型无法依靠海量互联网语料训练而成。其底层数据源于博清在船舶、海工、油气、核电、轨道交通、能源电力六大重点行业数百个真实项目中沉淀的焊接工艺数据库，叠加企业自主研发的焊接知识图谱。这种数据资产具有极强的行业专属性和时间积累性——“际銮”的技术壁垒，深深绑定在二十年持续打磨的工程实践和院士团队的知识传承之上。后来者即便算力再强，想在短期内复制这套闭环能力，几乎不可能。目前，博清已服务百余家属地央企及国企客户。大模型在它们产线中的实际部署深度与应用渗透率，才是下一阶段观察产业价值落地的真正标尺。

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