需要对数据 的意义进行挖掘，这就需要借助一些专业的工具和模块对数据进行进一步的处 理。 基于以上三方面内容的提议以及对于项目前期功能、需求的整理归纳，项目平台宜 选用 XX 科技的 KingSCADA 软件平台，该平台足以直接实现数据的采集及其相关的展 示功能；而对于更深层次的数据挖掘，该平台则可充当基础载体，辅以 XX 科技专业的 信息化功能模块即可满足更高级的功能需求。以下项目建议也都是基于该软件平台进行 驱动库中拥有五千余种不同厂家不同设备的驱动，如 果设备型号或通讯协议匹配，一般可直接通讯），只要设备具备通讯的基础条件，如： 额外的通讯接口，寄存器点表，厂家建议的通讯参数等，那么数据就可以被采集到 KS 中。 对于 KS 中的数据采集逻辑如下图所示： 本次项目中，设备多为西门子、三菱、欧姆龙等品牌，这些品牌的驱动在 XX 驱动 库中也存在着多种型号，应可以满足当前需求。如果现场设备的数据采集基础条件不具 输。可能 还需要分布式的去部署采集器以及建设相应的内部网络。采集器即部署了 XX 数据采集 软件的计算机，一般如果直接在生产现场使用，都是采用的工控机，以达到应对更苛刻 的现场环境的目的。 对于本次项目，我们建议采用如下的采集器部署方式： 8 通过该方式的采集链路部署，可以有效的减少数据传输中的不稳定因素产生，同时 可以简化和规范数据采集过程中的网路结构。在今后功能出变化或者设备出现调整时，

者任务的核心。 经济学家作为知识工作者，毫无疑问处在这次变革的中心。经济学家的日常工作，包括数据分析、编程和 专业写作等，恰恰都是大语言模型擅长而且仍在快速进步的领域。如果我们采用 O*NET 对于经济学家的任 务描述，请 GPT-4o 来评判有多少会受到人工智能的影响，经济学家已经有 64% 的任务暴露于人工智能的影 响之下。人工智能的飞速发展，一方面使我们好奇：究竟是怎样的技术，能够具备如此令人惊叹的文字输出和 模型的其它应用，包括代码编辑器以及大模型知识库。对于一般咨询的场景，使用网页访问即可满足要求；而 1从概念的包含关系上看，人工智能（Artificial Intelligence, AI）包含了生成式人工智能，生成式人工智能又包含了大语言模型，简称大模型。本文 主要讨论大语言模型的影响，因此若上下文中无特殊说明，本文中的 “AI”、“大模型” 均指代大语言模型。 2 人工智能时代的社会科学家 5 对于需要大规模文本分析的应用，则需要通过 能，也出现了潜在的新问题。我们讨论了大语言模型在文本数据分析以及智能体模拟中的潜在问题。最后，研 究是一场孤独的修行，研究者也可以将 AI 作为自己的另一个 “朋友”，让自己在研究之路上不再孤单，从而在 科学探索的路上走得更远。对于每一种应用，我们都会提供相应的案例以及提示词，并总结相关的提示技巧。 本文所展示的案例远不能覆盖所有的应用场景，希望这些示例能抛砖引玉，启发读者们更多更有创意的应用。 本文的主要贡献体现为以下两

同的需求。 收银台：安装感烟报警探测器、无线火灾报警主机、智慧用电设备，以满足客 户对于明火火灾与电气火灾监测预警的需求。安装网络视频摄像机，以满足客户对 于人员纠纷、收银情况记录、防盗、警情确认的需求。 就餐区：安装感烟报警探测器以满足客户对于明火火灾监测预知的需求安装网 络视频摄像机以满足客户对于人员纠纷、防盗、警情确认的需求。 后厨区：安装感温报警探测器、可燃气体探测器、智慧用电设备，以满足客户 九小场所智慧消防解决方案 对于燃气泄漏、明火火灾、电气火灾监测预知的需求。安装视频监控摄像机以满足 客户对于防盗、警情确认的需求。 疏散通道：安装感烟报警探测器以满足客户对于明火火灾监测预知的需求。安 装智能分析摄像机，以满足客户对于消防通道占用、拥堵预警的需求。 所有消防探测器通过主机与监控设备一起，经局域网将报警信号、视频信号传 收银台：安装感烟报警探测器、无线火灾报警主机、智慧用电设备，以满足客 户对于明火火灾与电气火灾监测预警的需求。安装网络视频摄像机，以满足客户对 于人员纠纷、收银情况记录、防盗、警情确认的需求 仓库：安装图像型感烟探测器以满足客户对于明火火灾监测预知、警情确认、 防盗管理的需求。安装智慧用电设备以满足客户对于电气火灾监测预警的需求。安 装网络视频摄像机以满足客户对于人员纠纷、防盗、警情确认的需求。 营业区域：安装

现数据的访问控制，以确 保数据的安全性和可靠性。 数据访问控制 数字孪生数据底座 扫描仪技术 通过扫描仪技术，可以对工厂内设备、生产线等对象进行快速测量 和扫描，以便对工厂进行数字化表示。 人工录入 对于部分无法自动化采集的数据，可以通过人工录入的方式进行数 据采集。 传感器技术 通过传感器技术，可以实时监测工厂内设备、生产线等对象的工 作状态和数据，以便对工厂进行数字化表示。 物理模型采集与建模方法 数据采集的准确性和及时性对于数字孪生模型的真实性和有效性至关重要。 数据存储 数字孪生智能工厂的数据存储主要包括设备数据、生产线数据、产品信息等。数 据存储的安全性和可靠性对于数字孪生模型的安全性和有效性至关重要。 数据管理体系建设 数据可视化 数字孪生智能工厂的数据可视化 主要包括设备状态监测、生产线 运行数据、产品信息等。数据可 视化的直观性和可操作性对于工 厂的智能化控制和优化至关重要。 数字孪生智能工厂的数据挖掘主 要包括设备故障预测、生产线优 化调度、产品工艺优化等。数据 挖掘的准确性和有效性对于工厂 的智能化控制和优化至关重要。 数据分析和报告 数字孪生智能工厂的数据分析和 报告主要包括设备运行状态分析、 生产线效率分析、产品市场竞争 力分析等。数据分析和报告的及 时性和准确性对于工厂的智能化 控制和优化至关重要。 数据可视化与数据挖掘技术应用 数据分析 数字孪生智能工厂的数据分析

...................... 179 5 绪论 当前中国制造企业正努力通过成本缩减、加强质量管理和投产周期的缩短等更加精细化 的手段以提升企业竞争力。对于很多制造企业来说，虽然已经应用了 ERP、CRM、PLM 等企 业级管理软件，但生产制造过程仍然犹如“黑箱”，对生产现场的管控能力十分薄弱： 车间管理者和企业管理人员不能实时、透明地了解生产线上的实际状况，虽然企业 系统具有很强的行业特性。不同行业、不同生产模式的企业，对于 MES 的需求有 极大的差异。因此，热潮之下，制造企业更应冷静思考如何进行 MES 的选型与实施，有效 规避风险，确保 MES 应用取得应有效果。 7 e-works Research 的研究表明，企业在 MES 实施及应用过程中不可避免地面临以下问题： 需求不清：由于对 MES 的理解有限，导致对于 MES 的需求难以准确把握，或需求 程中才发现系统满足不了客户的需求，需要进行大量二次开发，增加了实施成本。 上述问题成为企业实施和应用 MES 的难题，甚至直接导致了企业 MES 项目流产。 总之，虽然 MES 的应用热潮已经来临，但对于广大的中国制造企业而言 MES 还处于刚 刚起步阶段，很多企业还处于概念理解、需求认知和应用摸索阶段。 为此，e-works Research 积聚业内专家资源、深入了解企业需求、洞察主流供应商技术

首先，针对噪声数据，采用基于统计的方法进行过滤。例如， 对于数值型数据，可以通过设定合理的数据范围，将超出该范围的 数据视为异常值并进行处理。对于分类数据，则通过频数分析，将 出现频率过低的类别视为噪声数据并进行剔除。 其次，针对缺失值问题，根据数据的特性和业务需求，选择合 适的填补方法。对于数值型数据，常用的方法包括均值填补、中位 数填补以及基于模型的预测填补。对于分类数据，可以通过众数填 补或根据其 容量，满足未来数据增长的需求。 其次，针对不同数据类型和应用场景，选择多样化的存储引 擎。对于结构化数据，采用关系型数据库（如 MySQL、 PostgreSQL）进行存储，支持复杂查询和事务处理；对于半结构 化数据，采用 NoSQL 数据库（如 MongoDB、Cassandra），支持 灵活的数据模型和高吞吐量的写入和查询。对于时间序列数据，采 用专门的时序数据库（如 InfluxDB、TimescaleDB），以支持高 1 模型选择与优化 在模型选择与优化阶段，首先需要根据工业园区的具体需求和 应用场景，确定适合的大模型类型。对于数字政府领域，可以考虑 选择基于 Transformer 架构的预训练模型，如 BERT、GPT 等，这 些模型在自然语言处理任务中表现优异，且具有较强的泛化能力。 对于特定的业务场景，如企业数据分析、政务文档处理等，可以在 预训练模型的基础上进行微调，以适应具体的任务需求。

化，包括《可穿戴产品分类与标识》、《可穿戴产品数据规范》、《可穿戴产品应用 服务框架要求》。这三项标准对于智能穿戴设备的发展具有正向激励作用。 在人们越来越关注健康的大环境下，能提供运动数据分析和监测的运动手环 很有市场;在饱受慢性病侵袭的老年人中，相比于繁重的医疗设备轻巧的健康监 测手环很有市场;对于对世界充满好奇又缺乏危险意识的小朋友，一款颜色鲜艳 的定位手环很有市场;面对商场超市排长龙的结账队伍，快速高效的支付手环很 能穿戴设 备的研究理论还不是特别完善。刘思言指出可穿戴设备作为物联网和移动互联 网融合的重要体现，器产品形式丰富多彩，主要分为四类产品：网络延伸类、独 立应用类、医疗健康类和控制娱乐类。业界对于可穿戴智能设备即将引领终端市 场的大趋势，持一致认同态度。 中国调研网基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了智能穿 戴行业市场现状及发展前景，预计未来可穿戴设备行业的投资亮点将集中在以下 在对智能穿戴设备的发展前景方面，姜梦静指出，智能穿戴设备真正将人 体作为大数据时代的入口，是人的智能化眼神，在智能网络的辅助下，人们可以 更好地感知外部与自身的信息，实现无缝交流，智能穿带设备是未来智能设备的 代表。 而对于智能穿戴设备在健康领域的发展，赵亦俊、张涛指出，穿戴性、智 能化、专业化是智能穿戴设备的特点。健康监测、智能管理、健康产业是智能穿 戴设备在健康领域的主要方面。同时，智能穿戴设备在健康领域发展中也有一系

步实现了“人的孪生”。 然而，通用语言大模型也存在一些潜在的问题和挑战，在严肃的专业产品领域应用还存在很多问题： 2.1.2 模型技术——AI模型 01 ChatGPT的知识来源于公域知识，对于企 业自用大模型，需补充企业私域知识才能 使模型的输出结果满足企业的标准规范 通用大模型 缺少必要的专业知识 02 在严肃产品领域中，所有结果都要禁得起 推敲，因此生成过程逻辑要高度透明，数 硬件开发及仿真测试等过程文件的生成，最后由设计师对生成结果完成评价和筛选。 汽车设计AIGC系统主要由三部分构成：知识数据、设计大模型和工具链。 (1) 知识数据：对于研发领域，知识数据是专业工程师不断学习总结和实践应用而验证正确有效的数 据。对于企业垂直领域大模型的构建，不仅需要高价值的行业共性知识，更需要企业具备一定的私域 知识积累。在大数据时代的背景下，企业在数据湖中积累的大量研发知识，为NKL 流程的完整性来保证。设计大模型通 过流程等企业私域知识训练，使大模型具备自动识别流程完整性能力。 • 三是模型对于输入知识的补全能力，设计大模型通过搭建本地化的企业大模型，通过模板等企 业私域知识训练，使大模型具备完整需求主动交互收集能力。 • 四是应用的具体场景与需求，针对于不同的具体场景，提供不同的交互逻辑与问题解决方式， 在不同的应用领域上，提供特化的训练模型。 2.2 汽车设计AIGC系统

年，全球淡水资源将减少40％，同时世界人 口迅速增 长，爆发全球水资源危机的可能性极大 ①。 全球环保非营利机构CDP的调查研究显示水资源匮乏、水 质恶化、供水压力以及极端气候天气情况都成为商业运营 中 的重要的风险评估要素，而对于这些风险的置之不理可 能带 来5倍于积极应对所需要的财务成本 ②。 面对日益严峻的挑战，联合国将清洁饮水和卫生设施列为 《2030 可持续发展议程》列举的 17 个可持续发展目标之 一， 并于 环节中，资产 信息管理，运营监视与控制，资产预测性分析 的应用需求普遍 存在，比如各类水厂及水电站，对于数字 孪生，智慧运营等数 字化升级建设热火朝天；而在海水淡 化厂，自来水及污水处理 厂等厂区以及水利水电工程建设 初期的数字化设计，可以为智慧水长远的发展，打造坚实的 基础；而在污水处理厂，对于 先进过程控制的需求也逐渐 涌现，通过此，以帮助水处理厂 提高运营效率，减少化学品 消耗，降低功耗及资产的损耗。 要的技术支持和售后服务，这对确保系统长期稳定运行至 关重要。 解决方案 通过构建集中监控平台，用户可以站在企业运营的角度，制 定统一的标准，降低后期维护和跨部门协助复杂度，减小信 息孤岛，方便在系统之上扩展更多的高级应用。对于集中 监控平台来说，我们推荐采用AVEVA™ System Platform 来构建，AVEVA System Platform 是一个先进、开放和 可实时扩展的平台，平台中包含数据采集、处理、存储、分

远程对分散的建筑工地进行统一管理，避免使用人力频繁的去现场监管、检查， 减少工地人员管理成本，提高工作效率。 2) 通过视频监控系统及时了解工地现场施工实时情况，施工动态和进度，防范措施 是否到位，特别是对于场面比较大的工地，对于重点项目企业领导也需要远程监管。 3) 出现异常状况和突发事件时，可以及时报警，提醒管理人员及时处理； 4) 对塔式起重机安全监管上存在技术不足，普遍存在的超载和违章作业等现象，企 （GB5031-2008） 塔式起重机安全规程（安全装置规定部分） （GB5144-2006） 《福州市建设工程塔式起重机安全监控管理系统技术规定》 2.4 设计思路 对于工地综合安防管理系统的建设，绝不应该是对各个子系统进行简单堆砌，而是在 满足各子系统功能的基础上，寻求内部各子系统之间、与外部其它智能化系统之间的完美 结合。系统主要依托于综合安防管理平台， 远程对分散的建筑工地进行统一管理，避免使用人力频繁的去现场监管、检查， 减少工地人员管理成本，提高工作效率。 通过视频监控系统及时了解工地现场施工实时情况，施工动态和进度，防范措施 是否到位，特别是对于场面比较大的工地，对于重点项目企业领导也需要远程监管。 监管建筑工地现场的建筑材料和建筑设备的财产安全，避免物品的丢失或失窃给 企业造成损失； 将施工实况展现于客户面前，向客户展现工地的建设规划和进度，达到一个宣传