形成业务数据模型供孪生工厂使用。 孪生与数字底座模型 利用数据模型建立各模型的关联关系网， 通过统一模型的统一编码识别到虚拟设备， 将物模型 / 业务模型贯通到虚拟设备 中，形成数据驱动虚拟设备的仿真可视。将算法模型 / 成本模型引入到虚拟设备， 用作孪生的仿真分析及优化。 数据模型关系图谱 孪生与数字底座 IOT ▌ 数据采集：软网关采集完数据后会将实时数据统一推送到 IOT 平台。 IOT 效率、成本在全局系统上的优化 提升；能耗、质量在局部车间内的优化提升。 工艺算法模型 能耗算法模型 三维模型 IT\OT 模型 Stage1. 历史多元算法融合 Stage2. 孪生平台算法验证 Stage3. 孪生平台算法分析 Stage4. 孪生平台算法优化 AS 算法模型 立库算法模型 质量算法模型 DT 实施六大阶段 基础建设 共生 (L5) 解决方案 算法库接口预留 IT 业务模拟数据 分析 & 可视化 虚拟场景构建 1:1 建立三维模型库 公共标准统一 数据底座搭建 孪生支撑引擎搭建 OT 模拟数据录入 计算机硬件设

人工智能领域迭代迅速、多种技术流派蓬勃发展，在多个领域已有广泛应用。 背景 1—— 人工智能的概念及发 展 依赖统计学和人工 设计特征构造算法； 代表算法： 支持向量机 (SVM) 决策树 朴素贝叶斯算法 神经网络在多个领 域取得初步应用； 代表算法： 卷积神经网络 循环神经网络 图神经网络 聚焦知识工程 与专家系统构建， 通过人工整理知 识库驱动决策， 受限于知识获取 释性但泛化 能力 弱。 基于海量数据与 大规模预训练； 代表算法： DeepSeek 系列 Qwen 系列 GPT 系列 通过模型组合提升 预测精度； 代表算法： 随机森林 梯度提升决策树 神经网络 ) 深度学习机器学习人工智 能 4/37 在人工智能领域，数据、算力与算法构成发展基石——数据驱动模型训练，算力支撑复杂计算，算法优化 技术路径，三者协同推动人工智能向更高阶形态演进。 虚拟现实 自动驾驶 生态 PyTorch TensorFlow MindScope 训练算法 无监督预训练 强化学习 前沿探索阶段 底层计算库： CUDA 、 CANN( 华为 ) 有监督微调 对比学习 * 互联网爬取、规模大 LLM 预训练 多维并行算法 状态监测、任务调度 语言通用模型： DeepSeek-R1

加入星球获取更多更全的数智化解决方案 碳达峰 " 与 " 碳中和” 能源智慧大脑 能源数据中心 共 享服 务 中心 数 据治 理 中心 大 数据 平 台 数据存储 & 分析 中 心 算 力及 算法中 心 数 据接 入 中心 数 据资 产 中心 企业中台 业务中台 数据中台 能量大数据中心基础平台一体系化的数据质量管理 数据治理 数据标准化 数据检验 异常检测 n 众多 AI 算法 多元线性 规划 帕雷托优化 (Pareto Improvement) 整数混合线性 规划 (MILP) 贝叶斯推理 粒子群算法 (Particle Swarm Optimization) 拖拽代替硬编码 拖拽代替硬编码 人工智能机器 学习 算法库 大数据流计算引擎 以图形化界面操作代替硬编码 ，实时调整应用逻辑 ，及时响应市场和客户需 求 基于 AI 技术的智能化建模引 擎 多类型新能源机组发电出力最优化调配规划分析模型

研究了可调资源个体模型在信息空间的建立方法 二、总体思路及主要内容 8 z 难 点 一 传统聚类算法难以全面适应电 网分布式资源的多样性和规模 难 点 二 分布式资源调峰通信负担重 个体竞争力弱，共识信任难 难 点 三 分布式资源调峰性能评价复杂， 个体差异大，互动策略不明确， 评价体系和信任机制需完善 基于电气距离等多维度指 标的多视角聚类算法，增 强电网资源调节能力 创 新 点 一 基于Hyperledger 基于Hyperledger Fabric平台的 区块链网络双通道机制架构，创新 双通道及智能合约自动化分配算法 创 新 点 二 基于区块链数据的长短期动态评价方 法，构建三维信用评价体系，提出互 动策略和动态评价引入决策优化 创 新 点 三 面向分布式调节资源的 高效聚类策略 成 果 一 面向分布式调节资源的区 块链管控平台 成 果 二 面向分布式调节资源的能 源区块链服务终端 成 果 三 二、总体思路及主要内容 技术难点 资源多样性 聚类难 克服了单一视角聚类算法片面性 聚类中心数 不确定 任务分配维度高 求解难 创新内容 成果成效 多指标聚类 全面评估资源 电气距离 调峰成本 理论功率 自适应算法 无需预设中心数 虚拟聚合策略 简化分配求解 面向分布式调节资源的高效聚类策略 1.精确分类与资源优 化，提升了电网效率 2.自适应算法，增强了 电网的稳定性和适应性 3.简化的任务分配流程，提

全局展示、智慧运维、系统监控、运行策略、异常诊断、远程控制、设备监测 节能 / 建筑智 能 化 AI 核心算法 能源 IBMS 异常用能诊断算法 冷热站智慧控制算法 多系统耦合节能控制算 法 设备故障评估与预测算 法 智慧运维算法 安全控制算法 寿命预测算法 智能运维算法 优化控制算法 电力交易算法 解决方案 / 产品架 构 边 缘 侧 AI 智能终端 子 系 统 光伏系统 设备 以“大平台”聚合可调资源， 智能辅助决策， 开展分层分级响应 以“强服务”注重用户无感体验，拓展节能降费增值服务， 实现多方共赢 安全控制算法 AI 赋能 优化控制算法 降本、增效、智能 智能运 维算法 寿命预测算法 8 储能 + 以“双碳”为目标，以技术创新为内生动力、以市场机制为根本依托、以政策环境为有力保障，推动新型储能高质量、规模化发展， 控制目标，在确保安全性与节能 的前提下，实现经济收益最大化 AI 优势：建立先进的综合能源管理 框架 基于 AI 的先进综合能源管理框 架 传统基于逻辑和阈值低控制框架 AI 算法 时间序列 高斯回归 聚类分析 XGBoost SVM 隐马尔可夫

更新 FMEA 和 SPC 的相关设置 ， 以便更好地监控未来的生产过程。 3 、 质量预测 根据实时生产数据和模型 ，预测产品质量趋势 ，及时发现潜在质量问题。 4 、 工艺参数优化 利用优化算法 ，对关键工艺参数进行调整 ， 以实现产品质量的最 大化。 形成闭 环 ， 持 续 改进 AI+ 质量管理——架构蓝图 ① 生产过程透明化（ SPC 全流程 监控，保障设备生产过程工艺稳 基本模块 算法管理模块 算法管理模块 单工序闭环控制 单工序闭环控制 算法模型库管理 AI 质量等级评价 AI 质量等级评价 算法模型调优功能 AI 知识库 AI 知识库 算法模型部署功能 基于类 DeepSeeK 的 知识问答与故障诊断 基于类 DeepSeeK 的 知识问答与故障诊断 开发平台 开发平台 AI+ AI+ 质量管理——算法 算法系统核心——强大的混合算法引擎： LSTM 模型和 MIP 数学规划工具；  高精度预测“将会发生什么”，更基于实际业务规则，计算出“应该怎么做实现最 优”，真正实现从数据洞察到行动决策的无缝衔接。 模型训练库（评价多模型效果） 算法 底层大模型 + 行业模型 如锂电池行业模型： • 化成工序预测模型 • 分容工序预测模型 • 涂布、辊分、卷绕等工序闭环 调优 AI 模型 ... 系统模块——设备集成 &

IoT G IS AI 使 能 场景化算法管理 AI 开发服务 AI 基础算法 高后果区监控 智慧化场站 智慧工地 集 成 运 维 持 续 经 营 安全应急联动 生产巡检监护 设备管理维 重复：规则确定 0 海量：业务量大 复杂：成 本高 “ 靶心” 5G 人工智能 云 VR/AR 算法 应用算法 “ 大脑” 算力 华为云平台 “ 心脏” 1 PTT 作为泰国国家石油公司 ，有大量的输油管道设备需要人工 识别及分类整理。通过华为云 OCR 定制模型开发 ，帮助 PTT 智 节省人力成 本 识别效率 大量存在的行业知 识 地球系统的复杂性 样本少且标签不准 确 行业专家想通过 AI 获 取科 学规律而非单纯的 数字 行业数据 + 专业知识 +AI 算法 + 算力 ，成 为人工智能在油 气勘探 领域的持 续 推动力。 对事物的深刻认识 ，决策和判断力 上下文、 专家见解、 行业积淀 处理过的、 有意义的数据 原始观测和度量 在油气领域需要结合和行业知识

统一技术底座与引擎：共通技术组件赋能上层业务应用，实现告警处置规则、数据计算规则、业务运行流程等方面的设计时配置 以及运行时支撑，提升上层业务应用开发效率及灵活度  模型定义与具体实现解耦：统一完成各场景下模型、算法以及策略的标准化接口设计，以及运行时动态调度机制设计  模型知识积累与迭代：模型以及策略知识库管理，对同一类型不同实现的模型策略进行行业场景分类，并实现应用动态评估  业务灵活装配：业务组件 专家诊断：大数据、多维度、分析模型 照明插座 暖通空调 动力用电 特殊用电 专业设备 建立分项计量体系及分析方法 建筑用能 比例 区域用能 对比 历史用能 对比 标杆 / 标 准对比 …… 丰富的算法和模型 专家诊断分析系统 运行管理诊断 • 建筑功能特点用能诊断 • 气候规律季节性用能诊断 设备 / 系统设计诊断 • 设备 / 系统能耗指标诊断 • …… • 非工作时间用能诊断 负荷响应模型 效果评估 负荷控制 负荷响应策略 影响因素 负荷 可调负荷 反馈影响：用电不满 意度和实际运行效果 在可控负荷的实际运行状态和 用电不满意度等因素下应用粒 子群优化算法，机器学习算法 等 建立设备能效单元 LSTM 模型 通过负荷分析求解区间 内的可调负荷来建立不同的负 荷响应模型和各模型对应的负 荷响应策略，通过人工确认执 行策略的负荷控制，控制后进 行效果评估和负荷响应模型预

过互联网或现场总线等技术实现 原始数据的实时准确传输。 Data Collector 工业设备 数 据 采 集 大数 据基 础技 术平 台 数据处理 数据存储 PLC 工业机器人 CNC … 工业级算法分析引擎 通用搜索引擎 … 内存存储 全文搜索 TSDB … 数据管理 / 服务 资产管理 / 服务 数据安全 数据分析 应 用 层 二、工业大数据采集 传感器是工业现场常用的物理环境测量 数据模型：数据模型是对现实世界的抽象。 数据建模的目的是为了管理和分析数据，从海量数据中发现新知识。 数据模型：  物理对象的信息模型 （项目 4 ）  数据分析的算法模型 （项目 5 ） 数据模型 数据分析 算法模型 工厂物理对象 信息模型 三、工业大数据建模 建立工厂信息模型  从现实世界到数据库 现实世界 信息模型 数据库关 系模式 抽象 转化 三、工业大数据建模 理解两种不同预测算法的应用场景 知识目标 技能目标  掌握数据分析工具的安装和使用方法  掌握两类常见的回归和分类预测方法  能够使用数据分析工具进行分类预测分析 学习目标 五、工业大数据建模 •大数据分析过程 •建立算法模型的关键 •机器学习及应用场景 •机器学习类型 •认识算法建模工具 Weka •Weka 界面 •Weka 数据 •Weka 文件格式 •回归分析算法思想 •如何评估归回分析模型的优劣

软件层技术栈：开源unitree_legged_sdk支持关节位置 / 速度 / 力矩三级控制，配套unitree_mujoco仿真环境实现 Sim2Real 快速迁移；融合 VILENS 多传感器定位算法（400Hz 预积分频率），复杂地形定位漂移＜2cm/100m，步态自 适应能力覆盖楼梯、碎石等 8 类典型场景 3. 工程化与成本优势：采用碳纤维 + 镁铝合金轻量化设计（整机重量 15kg），工业级机型防护达 IP67/IP68；激光雷 达、执行器等核心部件成本占比＜40%，规模化生产后价格仅为波士顿动力 Spot 的 1/5-1/3，消费级机型（Go2 Air） 起售价不足万元 4. 行业突围核心：以 “执行器自研 + 算法开源” 打破国际技术垄断，unitree_legged_sdk开发者生态覆盖全球超 2000 家科研机构，工业级机型（B2/W）已实现管廊巡检、电力运维等场景规模化落地，成为国产四足机器人 “技术验证 主控板采用模块化设计思路，将功能模块分离布局，大幅提升系 统可靠性与可维护性，是实现 “感知 - 决策 - 执行” 闭环的核心 硬件载体： • 核心板模块：作为 “运算大脑”，搭载高性能工业级芯片， 承担算法处理（如运动规划、AI 视觉识别）、数据融合与系 统调度任务，为实时控制提供强大算力支撑； • 通信模块：涵盖无线（如 Wi-Fi、蓝牙）与有线（如 CAN 总 线、串口）通信单元，负责主控板与动力模块、外设、上位