服务制造业数字化转型的大数据平台产品系统Vibe Coding

1、当前，以材料基因工程为代表的材料信息学研究十分活跃，但是，局限于新材料的发现、物性预测、机理研究等方面，产业价值尚未广泛显现。因此，大数据及AI应该融入到材料产业的研发、制造、供应链等各个环节中，推动材料产业的研发、工艺、应用等业务的高效创新。
2、制造业数字化转型的主要标志，应是企业运用大数据和人工智能技术等来决策研产供销服等活动。材料企业的研发、生产和应用，包含着复杂知识体系，更加需要数据驱动决策。

本项目将材料科学与工程、工业互联网技术和企业经营管理方法紧密融合，围绕制造业的研发、生产、供应、销售、服务等全流程提供外部数据,国内外尚无同类定位的项目，具有显著的独创性和先发优势。
创新点一是结合材料行业知识模型和大语言模型，建立数据管理、数据搜索召回的材料专业的模型算法。创新点二是融合大语言模型和材料行业知识模型，根据用户的不同需求，通过AI智能助理为用户提供高效服务。

作为产品负责人，管理项目团队，负责0-1规划制造业数字化大模型产品，融合材料知识和AI技术搭建材料大模型，形成材料自动化流水线大数据工厂，基于三段九步法进行需求调研、产品设计及研发，监管项目进度，按照产品进度要求完成产品上线、迭代等工作。
项目采用分布式大数据集群架构 + 多 Agent 智能体架构；技术栈覆盖多模态解析、LLM 辅助标注、分布式存储与并行计算、通用大模型基座 + 材料领域 SFT 微调、领域对齐、RAG 检索增强；五层架构：数据源接入层 → 数据治理与生产层 → 模型能力层 → Agent 应用层 → 服务层，构建专有大模型 + 领域轻量化小模型的大小模型融合推理体系。