技术解读 | 为什么工业场景需要「可解释」的模型，而不是更大的参数量

从产线落地视角出发，解释可解释性、鲁棒性与数据闭环对工业模型的重要性。

在消费场景中，模型回答「看起来不错」通常足够；而在产线现场，一次误判可能意味着整批产品返工甚至安全事故。

工业模型的价值排序因此发生变化：可解释性优先于参数规模，鲁棒性优先于榜单成绩，可持续的数据闭环优先于一次性交付。星澜在多个项目中采用「小模型 + 知识库 + 规则引擎」的组合，在参数量下降 6 倍的同时，将现场可用率提升至 99.1%。