识图谱 操作票系统 OMS 系统 电话交换机系统 自 调度规程 电力 大脑 语言合成 知识 图谱 语音识别 机器 学习 设备台账 安全规程 分析报告 电网拓扑 组织架构 文本材料 上百万字 系统数据 几千 T 自然语 言学习 自 自 电力 大脑 语言合成 知识 图谱 语音识别 机器 学习 语音识别模型 语义识别模型 自然语 言学习 ，武林门站 10kV 大成分线运行改热备 用 武门站 设备 运行改热 备用 业务 电 大脑 城南班 组织 自然语 言学习 刘庄 语言合成 语音识别 人员 all 乡 知识 自 图推理计算 强化学习 自然语 言学习 语言合成 知识 自 图谱 语音识别 机器 ta 自 学习 知识图谱 深度学习 电力 大脑 乡 全方位端口集成 调度许可 法令、收令 发令 汇报 操作票系统 现场人员 手机电话 自动化系统 OMS 系统 电话交换机系统 调度拟操作票 人工调度员 作业现场 异常情况 知识 图谱 语言合成 自 目录 痛点分析 解决思路 功能展示 项目成效 未来展望 3 实时从 OMS 系统自动获取待执行操作票 ； 当天工作开始前短信提醒操作人员及工作负责人 ； 2 C 自 同步记录调度日志

遵循特定格式和要求执行任务 ，可蒸 馏小模 型 ，部署在硬件配置更低的终端中。 领域数据预训练 / 微调 使用包含大量电力专业文献、报告、规 程、 运行日志等语料库对模型进行训练或微调 , 使 其掌握行业语言和基础知识。 知识图谱融合 构建电力专业知识图谱 , 将结构化的实体、 关 系、规则与大模型相结合 , 增强模型的逻辑 推 理和知识关联能力。 ● 行业知识的注入：让大模型“懂”电力 行负荷预测、能效优化、市场参与 决策 “ 辅助机器人” ：面向核心业务场景的智能体范 式 l 认知与决策中枢：是机器人的核心智能所在 ，负责处理最复杂的认知任务。 l 核心大模型 理解与表征： 自然语言理解 ，负责理解输入的指令、数据和上下文信息。 知识推理：基于注入的行业知识和从数据中学到的模式 ，进行逻辑推理、因果分析、态势研判。 复杂决策规划：能够进行多步骤、多目标的复杂决策规划 执行类：调用外部系统接口（构建 MCP 服务）执行操作（如向调度系统下发指令的接口子智能体、 向市场平 台报价的接口 子智能体）。 交互类：负责与人或其他系统进行交互（如生成报告子智能体、 自然语言对话接口子智能体、调用外部 API 的子智能体）。 l 协同工作：“头脑”（大模型）进行规划，“躯干”（数据）提供支持，“ 四肢”（子智能体）根据指令分工协作 ，完成 复杂任务 链。 协同机制

工智能是计机科学的一个分支 ，它企图了解 智能 的实质 ，并生产出一种新的能以人类智能 相似的 方式做出反应的智能机器 ，这个领域的 研究包括 机器人、 语言识别、 图像识别、 自然 语言处理和 专家系统等。 4. 信息化和智能化技术发展对智慧能源的影响 4.5 其他 VR 虚拟现实和 AR 增强现实 5G 通信

Restful 接口获 取； • 前端架构：支持 WebGL 、 WebGPU 、 Vue.js 、 Echarts 等主流框架进行开发展示。 • 后端开发语言： 系统使用 Java 、 Python 、 C# 语言开发，同时支持进行二次开发。 算法优势—逻辑架构  微服务化  可伸缩易扩展  支持同步或异步模式  与 IOT 平台 / 数据仓库完美融合  易于集成 等技术实现，使用 Vue.js 等前端框架简化开发。 中间逻辑层：采用 Java 中间件技术，实现 RESTful API 接口。 后端计算层：使用 Python 科学计算语言，选择合 适的数值计算库、并行计算库和数据库。 安全管理：加强访问控制、认证授权、数据加密 等安全管理措施。 架构特点 软件运行兼容性 数字孪生平台是面向物联网应用的 3D 可视化开发和运营平台，

数据库、关 系数据库、时序数据库等不同的数据管理引擎实现海量工业数据的 分区选择、存储、编目与索引等。 5. 应用开发和微服务技术 多语言与工具支持：支持 Java、Python、JavaScript、Ruby 和 PHP 等多种语言编译环境，并提供 Eclipse integration， JBoss Developer Studio、git 和 Jenkins 等各类开发工具，构 模块，并与云端分析交互共享，实现模型迭代生长。 （五）开发框架，微服务等新型架构大幅降低开发难度与创 新成本 1. 基于微服务架构的开发方式大幅提升工业 APP 开发效率 基于微服务的开发方式支持多种开发工具和编程语言,并通 过将通用功能进行模块化封装和复用，加快应用部署速度，降低 19 应用维护成本。例如 GE Predix 平台基于微服务提供资产绩效管 理、运营优化、资产建模、数据获取等

从“看数据”转化为“看趋势、识风险、自动 预警”；  从“经验驱动”转化为“数据驱动 + 智能决 策”。 AI+ 质量应用 AI 应用的价值 将 SPC+FMEA （失效模式与影响分析） +AI+LLM （大语言模型）的智能认知能力深度融合，打造 了一个“数据驱动 - 问题归因 - 知识生成 - 闭环优化”的全生命周期管理平台。 AI+ 质量管理——简介 模块 传统质量管理 AI+ 质量管理 检测方式 生产过程可预测（ AI 驱动优化， 实现预测性维护与分析）：构建 AI 模型实现质量预测、工艺调优 与故障预判，形成主动式管控闭 环。 ③ 知识经验可关联可沉淀 （ FMEA 失效模式与影响分析 +LLM 大语言模型，闭环反馈）： 产品研发设计和生产过程知识库、智 能体问答应用。 AI+ AI+ 质量管理——产品清单 基本模块 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

能力 ， 布局 AI 与核工业创新融合 - 示例“数智员 工” 通过智能体技术， 为业务系统提供智能化能力 通过智能标注和 RAG 技术 ，构建企业知识库 通过自然语言对话分析 数据 ，智能生成图表 通过自然语言对话查 询和办理各类业务 智能知识管理 赋能传统业务 智能数据分析 统一业务入口 打造 AI 能力 ， 布局 AI 与核工业创新融合 - 示例“数智员 工” 中核集团将继续秉承开放、

01 02 03 04 后期维护困难（软件多、服务器多、 应用环境多 ), 使用学习成本高 访问方式各异 ( 壁挂式现场查看、需要安装客户端 ） 架构各异（ C/S 、 B/S ，不同语言） 获取报警方式不同 ( 声光、短信、 APP 推送、邮件） 05 现状及痛点 服务器资源浪费 01 02 03 04 应用软件浪费 数据对接麻烦 设计时一个部门，实施、运行时 分散，设计运维一体化落地困难 及国产操作系 统） 标题栏定义、首页定义、图形配置、远程维护 菜单管理，个性化定制 看板管理 秒级刷新 协议全面 设备全生命周期 菜单权限、功能权限、数 据权限，全面的权限管理 多语言 多主题 联动控制 视频联动 电气综合管理、集中监控、 统一运维 01 方便 02 灵活 06 全面 失电报警 数据加密 ( 硬件 或软件加密 ) 用户密码管理 遥控密码管理

同的。 结合公司特点，全面完成 各业务系统横向数据融合， 支撑智能风电建设。 信息孤岛 根据业务需求，结合企业 数据治理建设，完成公共 数据模型标准、主数据标 准化建设，统一接口语言 . 统一的接口语言 以企业架构为指导，基于一 体化平台和公共数据模型， 建立业务蓝图。开展公司全 生命周期业务流程，业务对 象梳理分析、统一设计，从 系统角度反推业务标准化， 制定统一的业务规范。 . 好数字化移交 ; 另一方面 建立完善数据中心。 数字化风电 圣经上说：“如果一群人可以都说同一种语言，那么他们所计划的事情将没有不可能实现的”。 使用数据标准作为企业所有系统的公共语言：如同人们在交流中无论是写信、电话、面谈、电子邮件等，均使用同一本字典。同理， 在计算机之间交流的多种形式中都应该使用公共模型，包括消息交换、数据集成（ ETL 据 模型设计工作，并组织相关项目技术团队完成数据模型构 建，形成公司统一数据模型 指导新业务建设：纳入企业数据架构 标准，指导新建业系统建设工作。 规范数据交换“语言”： 统一数据模型作为业务系统间 数据交换所遵从的标准语言，可降低数据转换的复杂程度， 提高数据交换效率； 规范共享数据存储：作为公共数据资源池公共数据的 存储规范，降低数据交换复杂程度，减少接口开发和维护工 作，减少数据重复存储，提高数据交换的效率；

相同的目标，但不同的基础和的环境，所以实施的途径不同。 中国要“开道超车” 6 • 从感觉到记忆到思维这一过程，称为“智慧”，智慧的结果就产生了行为和 语 言，将行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称“智能”，将感觉 、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程，它是智力和 能 力的表现。 -- 百度 • 智能制造，就是面向产品全生命周期，实 现泛在感知条件下的信息化制造。通过智 能化的感知、人机交互、决策和执行技术