近日，由清华大学计算机系长聘副教授崔鹏团队联合稳准智能（雄安）科技有限公司（简称“稳准智能”）联合研发的“极数”数据大模型（LimiX）在雄安新区发布最新成果与战略规划。作为国内首个结构化数据通用大模型（LDM），这也是LimiX首次公开亮相。
崔鹏对上海证券报记者表示，自2025年8月29日开源以来，LimiX已经在20余个行业的多个场景进行了落地应用验证，未来有望成为“人工智能+”战略的数字底座之一。
在当天的发布活动上，中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长张钹认为，LDM的兴起，标志着AI范式的重要转变。其技术本质是构建能够理解数据内在因果机制的“通用世界模型”，从而真正实现“一个模型赋能千行百业”。
多位受访专业人士均认为，LDM是激活我国海量工业数据资源、赋能实体经济的“国之重器”。我国已在因果推理、合成数据与通用架构上构筑起独特优势，正处于从技术突破到产业爆发的临界点。LimiX的成功，正在实现从语言大模型（LLM）并跑到数据大模型（LDM）领跑的跨越。
LDM为何能改变工业AI游戏规则？
“如果说LLM像一个‘文科大脑’，擅长处理语言理解、文本生成等任务的话，那么LDM就是一个‘理科大脑’，专注于从结构化数据中分析规律、归纳总结并进行预测决策。”崔鹏这样描述两种大模型的区别。
据崔鹏介绍，LDM可弥补LLM的短板。虽然LLM具有较强的文本理解与生成能力，但因其训练数据中缺乏结构化数据，导致其在处理结构化数据时束手无策。LDM则能够处理表格数据、时序数据、图状数据等结构化数据，胜任数据分类、预测、归因等复杂任务，能够充分发挥数据要素聚集的乘数效应，实现跨场景、跨任务、跨数据形态的通用预测和决策。
在泛工业领域，工业生产参数、设备运行数据、质量检测数据、科研实验数据等均以结构化数据形式呈现，其智能处理能力直接影响产业效率与科研突破。记者了解到，LDM可广泛应用于工业、通信、能源、科研等场景。崔鹏说：“我们团队所研究的模型并非针对特定任务，而是在某种意义上作为工业的智能基座，与相关行业发生‘化学反应’，实现1+1>2的效果。”
据了解，目前，崔鹏团队研发的LimiX模型已在部分指标上领先于美国、德国、法国等国家的同类型模型，属于第一梯队。虽然德国Prior Labs在学术成果上捷足先登，于2025年上半年发表《Nature》，但文章只包含基本的理念与想法；美国Amazon于2025年11月发布模型，但性能与第一梯队仍有较大差距。
中网联合（北京）能源服务有限公司是一家电力交易企业，公司董事长蔡静鹏称，在高比例新能源接入的背景下，传统电网信息不互通、调度不灵活的局限性愈发明显。LDM能够实现毫秒级的功率平衡运算，促进电力供给和用户需求精准对接。此外，LDM还能应对极端天气、节假日出行高峰、企业集中复产等情况下突发的用电负荷预警，可以提前预判几点钟、有多少人用电，让电力负荷调配不再像“开盲盒”。
彩讯股份是一家企业级数字化与智能化服务商。公司CEO白琳对记者表示，运营商数据量非常大，数据结构也很复杂，过去依赖小模型，每个场景都要重新训练，资源消耗非常大，当下行业发展日新月异、节奏持续加快，过往小模型的运作模式已难以适配高效需求，凸显出明显的效率短板。
“如今，通信运营商领域相关企业希望对结构化数据进行有效利用，一套通用模型适配用户流失量预警、用户流量增长趋势预测、换机营销预测等，指导相关企业经营决策与资源分配。”白琳说，“公司的Rich AIbox多模态数据整合能力与LimiX相结合，联合行业合作伙伴共同打造可复制的解决方案，可实现从过去经验判断到数据驱动的升级。”
在LDM赋能高性能金属材料方面，钢研国际新材料创新中心（深圳）有限公司总经理毕中南对记者表示，借助LDM，不仅能发现不同元素含量与材料性能的规律，还能挖掘其优化机理，快速锁定设计参数及成分配方，非常适合新材料这种数据稀缺且昂贵的垂直行业。
崔鹏说：“结构化数据通用大模型不仅可以解决工业场景里的问题，还能突破AI for Science的部分痛点问题，将为科研带来难得的机遇。”
一个模型为何能赋能千行百业？
LimiX的开源发布与传统AI在工业领域的应用有什么区别？
崔鹏表示，LDM是人工智能从感知走向决策、赋能新型工业化的核心引擎。LimiX的开源发布，其重要意义在于终结了传统AI在工业领域“一个场景、一套数据、一个模型”的低效范式。
——打破专用模型的“跷跷板效应”。崔鹏称，工业领域的传统AI应用存在“跷跷板效应”：若想解决更多的任务，就要牺牲特定任务的精准性；若想精准性高，就要放弃一部分通用性。LDM或将打破这种“跷跷板效应”，实现通用性与精准性的双提升，既能保证跨场景、跨任务、跨数据形态的通用性，又能保证预测性能超过90%场景中的专用模型，无需参数微调或超参数优化。
——提高决策信心和透明度。蔡静鹏对记者表示，LDM不仅提供了一个重要的结果支撑，还打开了“黑匣”，其产生的每一个结果都具备较强的可解释性，可以提高决策的信心与透明度，让专业人员在决策的过程中更信任人工智能与数据结果。
中冶京诚数字科技（北京）有限公司总经理田淑杭称，以电机轴承故障为例，传统的故障诊断仅对明确的采集参数进行报警，比如震动大，温度高。而LimiX可预测振动频谱中赫兹分量异常升高、润滑油油温上升的趋势，在未达到故障标准时就提前预警，防患于未然，大大降低设备设施的运维成本。同时，LimiX还可以从数据的角度，找到影响设施故障的未知因素。
——大幅降低开发和使用成本。毕中南说，目前工业结构化数据处理依然依赖私有数据+专用模型的传统范式，需要针对不同的场景进行一对一开发和适配，成本较高。崔鹏表示：“根据现有测算，LDM概念验证的经济成本仅为工业领域传统‘私有数据+专用模型’模式的10%。”田淑杭认为，传统模型在部署上对资源要求较多，而LimiX为轻量化模型，可以部署于冶金等产线及相关边缘设备，可以实现毫秒级的本地实时推理和预警。
首个LDM为何落地雄安？
国内首个LDM为何在雄安诞生？走进雄安科创中心、中关村科技园等平台载体，创新气息扑面而来。这里构建了分级分类的培育体系，为企业提供从空间选址、融资对接到创业辅导的全链条服务，一批高成长型科技企业在此破茧成蝶。
据记者了解，“十四五”以来，雄安新区不断完善人工智能创新生态，助力本地AI创新平台建设、人才培育与资源集聚。
稳准智能相关负责人告诉记者，2025年6月，雄安人工智能产业园开园、雄安新区与清华大学联合AI研究院揭牌后，清华相关团队创办的稳准智能入驻园区。园区给予企业近乎零租金的房租补贴，使其能将更多资金用于研发；还协助企业在2025年9月顺利完成Pre-A轮融资，为其发展筑牢资金基础。
“LimiX开源以来，我们已在能源、钢铁、化工、通信等行业实现在新区的落地验证。目前，公司正在和中国雄安集团智慧能源公司进行合作对接，有望根据天气情况、居民人数等预测用气量，帮助该公司精准预测接下来一段时间内需要购买的燃气量。”上述负责人表示。
谈及LimiX在雄安的应用，张钹表示，包括清华大学在内的科研机构都有不少的技术积累，这些技术积累在地方进行产业落地，可以很好促进当地产业经济发展。雄安新区有很多好的政策，可以很好地让这些先进技术落地。
他还建议雄安新区打造LDM创新中心，推动标杆模型规模化示范，通过构建“数据大模型（LDM）+产业集群”的生态，为全国提供AI驱动新型工业化的“雄安方案”。下一步，应以应用示范为突破口，以生态建设为支撑，以政策协同为保障，全力推动LDM走进千行百业，将其锻造为赢得新一轮全球科技与产业竞争的战略支柱。
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