回复@icefighter: 在 2026 年，安赛乐米塔尔（ArcelorMittal）并不是唯一的“孤勇者”。事实上，全球工业领域正掀起一场**“开源底座 + 自建模型”**的降本增效革命。除了安赛乐米塔尔，以下几家全球巨头也在利用 Apache IoTDB 等开源工具，构建属于自己的工业软件和 AI 大模型体系：
1. 德国博世（Bosch Rexroth）
博世是欧洲最早拥抱 Apache IoTDB 的巨头之一。
软件开发布局：
博世将 IoTDB 集成到了其核心的 ctrlX AUTOMATION 工业自动化平台中。
大模型应用：
博世利用 IoTDB 存储的亿级时序数据，在其内部研发了一套名为 “ctrlX OS” 的生态系统。他们通过自研的 AI 模型，在边缘侧（Edge）直接对液压系统、机器人手臂进行预防性维护。博世的软件能力强到可以输出给其他工厂使用，成为了工业界的“安卓”。
2. 韩国浦项制铁（POSCO）
作为钢铁行业的领跑者，浦项制铁在 AI 和开源数据库上的布局极具代表性。
数据底座：
POSCO 建立了 Applied AI 平台，不仅利用 Google Cloud，还深度整合了开源时序数据库来处理全球工厂的生产线数据。
大模型应用：
浦项制铁研发了 “Physical AI”（物理 AI），通过 2026 年最新的虚拟环境仿真技术（如 NVIDIA Omniverse 平台），在虚拟空间中训练大模型。这些模型利用 IoTDB 提供的实时传感器反馈，实现了从“人工经验”到“模型自主决策（PLC 自动控制）”的跨越。
3. 巴斯夫（BASF）
全球化工巨头巴斯夫正通过 “Quriosity”超级计算机 配合开源大数据栈进行研发。
软件开发布局：
巴斯夫推行 “数字实验室”（Digital Laboratory），利用开源数据库整合了数百个生产装置的传感器数据。
大模型应用：
巴斯夫定制了名为 ChemLLM 或类似的领域模型。它不仅理解文本，还能读懂 IoTDB 中的工艺曲线。例如，模型可以根据原料成分的微小波动，自动调整数公里长管道内的化学反应压力，实现能源效率的最优化。
核心洞察：为什么这些巨头都选“开源+自研”？
这些巨头不再满足于购买横河、霍尼韦尔的“黑盒”软件，原因如下。
查看图片//@icefighter:回复@icefighter:安赛乐米塔尔（ArcelorMittal） 的确展示了极强的“软件定义工业”能力。他们不仅利用 Apache IoTDB 这种先进的时序数据库来管理数据，而且在 2025-2026 年 已经进入了**“定制化工业大模型”**的深水区。
以下是对其内部软件开发实力及大模型战略的深度解析：
1. 安赛乐米塔尔的软件开发能力：从“外包”到“自主掌控”
安赛乐米塔尔并不是一家传统的“傻大黑粗”钢厂，其研发体系（Global R&D）拥有超过 1,500 名研发人员。
自主中间件 AMBus：
他们甚至开发了名为 AMBus（ArcelorMittal Bremen Bus） 的集成平台。这种“松耦合”的架构允许他们像拼积木一样集成 IoTDB、AI 算法和各种工业系统，这在重工业界是极高水平的软件工程能力。
ARTHUR 平台：
这是他们内部的“工业大数据底座”，所有的机器学习模型和数字孪生（Digital Twin）都在此运行。他们使用 IoTDB 存储的海量时序数据，正是为了喂养这个平台。
2. 定制大模型的现状：已超越简单的“聊天”
在 2026 年的背景下，安赛乐米塔尔对大模型（LLM/ILLM）的应用已经不仅仅是管理，而是直接介入决策与控制：
生成式生产模拟（Generative Simulation）：
他们已经采用了生成式 AI 模型来模拟实时的生产场景。这不仅是管理工厂，而是模型通过分析 IoTDB 里的历史数据，预测下一次设备故障或质量波动，并给出最优参数建议。
Tacit AI 知识图谱：
针对复杂的维修和工艺手册，他们定制了类似“工业大脑”的大模型。根据 2024 年底的案例，一线工人通过移动设备与 AI 对话，查询时间从 43 分钟缩短到 1 分钟。这背后是模型对工厂数万个资产和失效模式的理解。
多模态融合（TPT 类似技术）：
虽然没有像中控技术那样高调宣传 TPT，但安赛乐米塔尔在其卢森堡和巴西的钢厂中，已经实现了将**视觉识别（看钢材表面缺陷）与时序数据（看轧制压力/温度）**融合的大型多模态模型。
3. 为什么他们不直接买，而是要“自己定制”？
工艺壁垒：
钢铁生产涉及复杂的材料科学。通用大模型（如 GPT-4）不懂“1c 节点”或“232 层堆叠”对钢材强度的影响。安赛乐米塔尔需要将物理机理模型（First Principles）注入大模型。
数据主权：
钢厂的工艺参数是核心商密。利用 IoTDB 在内网构建大模型，可以确保数据不出厂，避免被科技巨头“反向收割”。