传统选材流程高度依赖专家经验，需要反复查阅产品数据库、国内外标准、专利资料及历史研发文档，不仅耗时长，而且难以形成统一、可沉淀的决策逻辑。尤其在高端制造、特种装备、新能源等高要求应用场景下，材料性能匹配、工艺适配性及成本控制等因素相互交织，对选材人员提出极高要求。

深圳泰豪研发的大模型智能选材系统，正是针对这一痛点打造的智能决策平台。系统以大语言模型为核心，通过语义理解、问题拆解与知识融合能力，实现从“用户需求表达”到“材料推荐报告生成”的全流程智能化闭环。

当用户提出选材需求（如应用场景、性能指标、加工工艺、成本区间等）后，系统首先利用大模型的深度语义理解能力，对自然语言问题进行结构化解析，识别关键约束条件与隐含技术要求。随后，系统自动进行任务拆解，形成多维度检索与分析路径，包括：企业内部产品数据库检索、国内外材料标准库比对、相关专利技术方案分析以及企业研发知识库与历史案例调取。

通过多源数据的并行检索与语义匹配，系统构建起完整的知识支撑框架，确保选材决策不仅“符合指标”，更“有据可依”。在获取多源知识数据后，系统通过大模型的推理与综合能力，对材料性能匹配度、工艺适配性、应用风险、替代可行性及成本结构进行综合评估，形成多维度研判结论。系统自动生成结构化《智能选材分析报告》，报告内容逻辑清晰、引用来源可追溯，可直接用于技术评审、客户沟通或内部立项论证，大幅提升决策效率与专业度。

该系统不仅是一套选材工具，更是一套可持续进化的知识决策体系。通过持续接入新增标准、专利、产品数据及研发成果，系统知识库不断扩展；同时结合专家反馈机制，实现模型推理逻辑的持续优化与校准，形成“数据—模型—专家”三位一体的协同机制。