2026年7月28日，第十一届"创客中国"四川省中小企业创新创业大赛"人工智能"专题预选赛在成都落下帷幕。本次大赛聚焦人工智能前沿领域，吸引了近百个项目报名参赛，经过初筛、路演、专家评审等多轮遴选，最终18个优质项目入围现场角逐，覆盖AI芯片、大模型应用、智能制造等多个前沿方向。协会会员单位成都中嵌自动化工程有限公司凭借"中嵌岷山实时大模型构建及工程化"项目脱颖而出，荣膺专题赛优胜奖。 这一荣誉不仅是对中嵌科技在工业人工智能领域技术创新能力的高度认可，也标志着公司在推动AI与工业控制深度融合的道路上迈出了坚实一步。
工业现场长期面临海量时序数据"采而不用"的困境——数据被采集后未能充分挖掘其价值。中嵌科技此次获奖的岷山实时大模型，正是针对这一行业痛点自主研发的时序预测与分析平台。团队首创"非对称双通道架构"，融合短窗口专家模型与长窗口大语言模型（LLM），实现了对工业控制过程的深度洞察与价值挖掘。
短窗口专家模型专注局部精细建模与毫秒级实时预测，可高效适配电力系统数千个测点的大规模并行处理；长窗口大语言模型则读取数周甚至数月的超长期历史数据，提炼关键引导信号，为主模型提供全局决策依据。两大模型通过"预测—审核—修正"闭环协同机制联动：主模型进行高频即时预测，LLM对预测结果进行全局审视并输出引导信号，主模型据此动态调整策略完成迭代优化。这一架构完美融合了高频敏感性与全局视野，解决了传统单一模型在复杂动态工业场景中易出现的系统性偏差、过拟合等难题，实现了"1+1>2"的协同增益。
在权威公开数据集基准测试中，岷山实时大模型在ETTh1、ETTh2、ETTm1等多个数据集上综合排名靠前。与行业主流模型对比：相比TSMixer提升28.74%，相比Autoformer提升24.21%，相比FEDformer提升12.80%，验证了技术方案的可行性与应用潜力。
从技术突破到工程落地，岷山实时大模型已在电力行业核心场景中完成实战验证。发电侧，提供PHM预测性维护，可提前7至14天预警潜在故障，将非计划停机转变为计划性维护；通过动态优化燃烧参数，可降低供电煤耗1%至3%，兼顾经济性与环保要求。输变电侧，覆盖变压器DGA智能诊断、输电线路覆冰预警（提前72小时精准预测）、配电网故障秒级定位及电网安全裕度实时评估等全方位功能。
中嵌科技依托"数据—模型—应用"的商业闭环，每服务一家客户便积累一组独家生产数据，持续反哺模型迭代。这一"数据飞轮"效应形成了三重业务壁垒：性能代差——数据越多模型越强；超高粘性——客户替换成本超百万元；规模效应——跨项目复用持续降低边际成本。
目前，中嵌科技已与部分领先电厂建立深度合作，在真实燃煤电厂DCS系统中完成端到端工程验证，实现了推理延迟不超过50毫秒的工业级部署。公司核心团队兼具电力系统专业背景与顶尖AI技术实力，核心研究方向亦获得成都市科技局、四川省科技厅等政府课题立项支持。