人民网雄安9月22日电 （记者王红）日前，稳准智能（雄安）科技有限公司发布新一代结构化数据大模型LimiX—2。该模型在TabArena、BCCO、TALENT三项国际主流结构化数据专业评测中得分均位列第一。

稳准智能副总裁余飞介绍，LimiX—2数据大模型擅长和真实世界结构化数据打交道，可以从传感器、生产线、设备终端的海量结构化数据里找规律、做预测、辅助决策，直接服务于生产场景。

和国际上多数同类模型只聚焦“预测单个数据结果”的研发思路不同，LimiX—2更侧重挖掘全部数据变量之间的因果关联——不只是算出数据变化趋势，还能梳理出趋势背后的关联逻辑。此次模型参数规模提升至400M，既验证了团队技术路线在更大参数规模下的可行性，也让模型能更快适配不同行业、不同场景的需求。

据了解，TabArena、BCCO、TALENT是该领域公认的专业评测体系，覆盖多种真实业务数据场景。过去企业做同类数据分析，通常要针对单一业务定制专用模型，一旦业务维度增加、场景调整，原有模型就难以适用，需要推倒重建。公开评测结果显示，LimiX—2在因果分析能力上的表现，优于传统分析方式和其他同类通用模型。

针对企业核心运营数据量级不够，且不便用于公开训练的行业共性难题，LimiX—2还升级了自动化合成数据生成引擎，让模型在落地企业场景前，就能接触到更丰富的数据结构与变量关系，提升场景适配效率。

这种“面向结构化数据”的智能，补足了当下大语言模型的不足。大语言模型LLM（Large Language Model）擅长语言、知识、检索和内容生成，可以显著提高信息处理效率。但是人类不知道的知识、没有获得的认知，大语言模型也同样无法知晓。因而，LLM无法看懂工厂设备监测数据背后的规律，也无法为设备维护、保养、生产决策调整等提供可靠建议。

在产业层面，LimiX系列模型的应用能力已经得到验证。一个典型案例来自中国钢研科技集团有限公司。在特种钢研发中，技术人员需要从30个工艺参数中寻找影响材料性能的关键因子。传统试验需要反复调整参数，每调整一次都要重新炼钢。LimiX利用100多个历史样本，从30个参数中锁定5个关键因果性因子，研发成本降低70%以上。

中国团队的持续探索和领先，也离不开国内促进传统产业从“数字化走向智能化”的政策支持。今年初，工业和信息化部启动“工业数据筑基行动”，明确提出，围绕研发设计、中试验证、生产制造、经营管理、产业协同等关键环节，开展行业大模型应用、工业智能体研发等场景落地，赋能行业提质降本增效。稳准智能首席科学家崔鹏表示，当前结构化数据模型领域正处于技术快速发展阶段，LimiX—2是团队的阶段性研发成果。未来团队会继续深耕相关技术，推动人工智能在数据分析领域从“做预测”向“支撑决策”延伸。