近日，广东省工业和信息化厅发布2026 年第二批制造业赋能资源遴选通过名单公示，经企业申报、地市推荐、专家多轮评审，广东互动电子有限公司共有3 个垂类大模型 + 1 个 AI 平台成功入选省级制造业赋能资源库。

   本次入选，代表公司工业 AI 产品技术实力获得省级主管部门认可，未来将面向全省制造企业开放成熟可落地的 AI 解决方案，助力广东制造业数字化、智能化高质量发展。

本图引自广东省工业和信息化厅《广东省工业和信息化厅关于2026年第二批制造业赋能资源遴选通过名单的公示》

附件：广东省工业和信息化厅关于 2026 年第二批制造业赋能资源 遴选结果的公示

https://gdii.gd.gov.cn/attachment/0/625/625494/4956855.xlsx

相关报道：

广东省工业和信息化厅《广东省工业和信息化厅关于2026年第二批制造业赋能资源遴选通过名单的公示》

 https://gdii.gd.gov.cn/zwgk/tzgg1011/content/post_4956855.html?sessionid

本次入选四大赋能资源清单

01基于清远地区行业人才招聘数据集的制造业人才垂类大模型

解决痛点：区域制造企业通用大模型输出脱离本地用工实际，岗位匹配水土不服

模型基于ejob8.com清远本地制造业招聘数据集训练而成，原始数据全部完成脱敏、去重、实体标注，严守个人信息保护规范。深度学习清远本地岗位薪资、技能要求、人员流动特征，输出更贴合区域产业现实的人岗匹配结果。

✅核心亮点

.本地化数据集驱动，拒绝泛化通用匹配结果；

.岗位、简历深度语义解析，摆脱关键词检索带来的错配漏配；

.产能‑用工联动推演，科学测算淡旺季用工规模；

.支持云端 / 私有化两种部署模式，可自动归档生成人力业务台账。适用场景：清远及周边区域流水线工厂、非标制造、精密加工企业，兼顾对外招工和内部人才风险研判。

02纺织服装表面缺陷垂类大模型

解决痛点：面料纹理复杂、瑕疵细微，人工质检效率低、漏检误检高

该模型是面向轻工纺织服装行业自研的工业视觉垂类大模型，依托专属纺织服装表面缺陷图像数据集完成专项训练微调。采用「工业采集终端 + 边缘推理网关 + 云端 AI 算法中台」云边协同架构，可识别破洞、跳线、污渍、色差、起毛、褶皱、断纬、异物附着八大高频缺陷。

✅核心亮点

.针对复杂面料纹理做算法优化，降低通用大模型误检问题；

.支持边缘离线推理 + 云端批量处理，适配产线高速检测；缺陷综合识别准确率≥95%，单张 2K 图片推理≤400 毫秒；

.标准化 API 可对接 MES、质检管理系统，配套全流程落地服务。

适用场景：纺织织造车间、服装深加工、窗帘家纺成品产线，实现面料、成衣外观缺陷自动筛查，替代传统人工目视质检。

03工业企业人才招聘垂类大模型

解决痛点：制造企业招工匹配不准、用工靠经验、人力成本高、技工留存难

区别于通用招聘平台，这是专为制造业打造的垂类 AI 模型，打通外部招聘与内部人力治理，构建「智能招聘匹配‑用工需求拆解‑动态人力配置‑人才风险预警」全链路能力。

✅核心亮点

.面向普工、操作工、设备技工、质检岗等工业岗位做专项训练，过滤无效简历；

.产能用工联动分析，结合订单、产线负荷测算真实用工缺口；

.深度对接 HR 系统，实现外部招聘与内部编制、离职风险预警一体化；

.适配流水线大批量招工、季节性用工、高端技术技工招聘三类典型模式。

适用场景：量产流水线工厂、非标订单制造企业、精密加工企业，实现精准招工、人力降本、稳定在岗人员队伍。

04 AI 一体化智能运维管控平台

解决痛点：设备运维多系统割裂、故障事后抢修、告警泛滥、过度依赖资深工程师经验

平台聚焦工业装备、物联网终端、政企信息系统运维，融合自然语言解析与时序异常检测双重 AI 能力，打通监测‑预警‑工单‑处置‑归档完整闭环，推动运维从事后抢修转向主动预判。

✅核心亮点

.设备风险预警 + 运维工单管理一体化，消除多套系统数据孤岛；AI 解析报修工单自动分派，时序算法识别设备隐性故障，过滤无效告警；

.故障知识库沉淀处置经验，降低对个别技术人员依赖；

.支持 2000 台以上设备接入、千级工单并发处理，7×24 小时稳定运行。

适用场景：智能制造工厂、产业园区、政企单位，面向工业装备、IT 基础设施、物联网集群开展预防性智能运维。

   本次入选的四大赋能资源，覆盖 “质检检测‑人力管理‑设备运维” 关键环节，既有垂类大模型能力，也配套行业专属数据集，可为纺织、轻工、各类制造企业提供成熟可落地的数字化解决方案。

   未来我们将持续打磨工业垂类 AI 产品，助力更多制造企业降低转型门槛，释放新质生产力。