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<big>2025 年 8 月 29 日，由清华大学计算机系崔鹏教授团队联合稳准智能共同研发的结构化数据通用大模型“极数”（LimiX）正式宣布开源。此次发布标志着我国在结构化数据智能处理领域的技术突破与生态开放迈出关键一步，将显著降低千行百业应用结构化数据 AI 技术的门槛。特别是在结构化数据占主导的泛工业领域，“极数”大模型将助力AI深度融入工业生产全流程，破解工业数据价值挖掘难题，为实现智能制造与新型工业化提供关键支撑，推动产业技术变革和优化升级。</big>

<big>2025 年 8 月 29 日，由清华大学计算机系崔鹏教授团队联合稳准智能共同研发的结构化数据通用大模型“极数”（LimiX）正式宣布开源。此次发布标志着我国在结构化数据智能处理领域的技术突破与生态开放迈出关键一步，将显著降低千行百业应用结构化数据 AI 技术的门槛。特别是在结构化数据占主导的泛工业领域，“极数”大模型将助力AI深度融入工业生产全流程，破解工业数据价值挖掘难题，为实现智能制造与新型工业化提供关键支撑，推动产业技术变革和优化升级。</big>  

<big>在泛工业领域，结构化数据是核心资产——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，也是 AI 赋能工业制造的关键突破口。虽然通用大语言模型（LLM）凭借强大的文本理解与生成能力，已在内容创作、对话交互等领域实现广泛应用，但 LLM 在面对表格、时序等结构化数据时短板明显：数值比较、计算等基础任务易出偏差，更无法胜任数据分类、预测、归因等复杂任务，准确率难以满足真实行业需求。因此，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。由于专用模型难泛化、不通用，面对不同场景需要训练多个专用模型，成本高、效果差，且难以发挥数据要素聚集的乘数效应，严重制约了AI在工业场景的落地路径。</big>

<big>在泛工业领域，结构化数据是核心资产——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，也是 AI 赋能工业制造的关键突破口。虽然通用大语言模型（LLM）凭借强大的文本理解与生成能力，已在内容创作、对话交互等领域实现广泛应用，但 LLM 在面对表格、时序等结构化数据时短板明显：数值比较、计算等基础任务易出偏差，更无法胜任数据分类、预测、归因等复杂任务，准确率难以满足真实行业需求。因此，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。由于专用模型难泛化、不通用，面对不同场景需要训练多个专用模型，成本高、效果差，且难以发挥数据要素聚集的乘数效应，严重制约了AI在工业场景的落地路径。</big>