..........................................................................................15 2.2 数据处理层..............................................................................................17 计算层是大模型底座的核心，主要负责模型的训练、推理和优 化。采用高性能计算集群和分布式计算框架，支持大规模并行计 算，提升模型训练效率。为了提高模型推理的速度和准确性，引入 边缘计算和云端协同机制，实现实时数据处理和分析。此外，计算 层还支持动态资源调度，根据业务需求自动分配计算资源，确保系 统的高效运行。 服务层提供标准化的 API 接口和微服务框架，支持业务的快速 开发和集成。通过服务治理和监控机制，确保服务的高可用性和可 构建和部署。应用层还提供智能分析和决策支持功能，帮助园区管 理者实现科学决策和高效管理。 为提升系统的整体性能，架构设计中引入了以下关键技术： - 分布式存储与计算：实现海量数据的高效处理。 - 边缘计算与云端协同：提升实时数据处理能力。 - 动态资源调度：优化资源利用效率。 - 微服务架构：提高系统的灵活性和可维护性。 通过以上设计，大模型底座能够为工业园区数字政府提供强有 力的技术支撑，实现业务的智能化、高效化和可持续发展。

2.8 不具备能源计量的用能单位可委托具备法定资质的社会公正计量行(站)对大宗能源 的贸易交接、能源消耗状况提供公正计量数据。 6.3 数据采集终端 6.3.1 数据采集终端应实现数据接入、数据处理存储及上传、安全隔离、运维管理等功能。 对化工园区内用能单位主要能源品种数据及园区公辅工程能源设备数据采集的相关技术要 求须符合 GB 38619。 6.3.2 数据接入：数据采集应具有稳定性 SQL、OPC、Modbus、DL/T 645、CJ/T188 等通 讯协议。数据采集应满足计算和统计单位产品能源消耗量及工序能耗量、制定和考核各级能 耗定额、计算节能技改的节能量等需要。 6.3.3 数据处理存储及上传：应支持对采集到的数据进行存储、验证、筛选、汇总、整理 打包，采用 HTTPS 将数据上传至支撑平台，应具有数据校验、支持断点续传、数据错误重 新采集等功能。数据应完整、真实、准确、可 接入。实时数据的接入频率应不大于每 15 分钟/次。应支持接入数据采集终端设备上传的断 点续传、数据错误重新采集的数据。 7.2.2 数据存储：对能源在线监测原始数据储存应不少于 3 年。 7.2.3 数据处理：应支持对采集到的数据进行预处理、汇总统计。数据预处理，应符合 GB/T 38673 的规定。汇总统计，应支持按统计周期汇总统计数据，统计周期包括但不限于小时/ 日/月/年。 7.2.4 业务

生产计划数据等，这些数据需要进行处理、清洗和整合， 以便进行后续分析。 数据处理 通过数据分析技术，我们可以对工厂的生产过程进行实时 监控和预警，发现生产异常及时进行处理，提高生产效率 和管理水平。 数据分析 通过数据可视化技术，我们可以将抽象的数据以图表、图 像等形式进行展示，使数据更容解和分析。 数据可视化 大数据处理与分析技术 通过物联网技术，我们可以实现设备的互联和互 通，实现数据的实时传输和共享。 通过云计算技术，数字孪生智能工厂可以弹定地 扩展或收缩计算资源和存储空间，以满足不同规 模工厂的需求。 云计算技术 大数据技术可以实现对海量数据的处理和分析， 为数字孪生智能工厂提供强大的数据处理能力。 大数据技术 物联网技术可以实现设备的互联互通，为数字孪 生智能工厂提供实时数据交互的能力。 物联网技术 智能工厂数字孪生技术架构体系 通过传感器、扫描仪等设备，对实 际工厂的设备、生产线等进行数据

公司开发了 RAL 语 言 同时麦道公司研制了 MCL 语言 任务程序员能够指挥机器人系统去完成的分立单一动作就是基本 程序功能。这些基本功能包括运算、决策、通信、机械手运动、工具 指令以及传感器数据处理等。 2 、工业机器人编程语言的基本功能 （ 1 ）运算功能 运算能力是机器人控制系统最重要的能力之一。装有传感器的机器 人能根据运算结果，自行决定工具或手爪下一步应到达何处。 （ 2 ）决策功能 一个工具控制指令通常是由闭合某个开关或继电器而开始触发的， 以直接控制工具运动，或者送出一个小功率信号给电子控制器是最简 单的控制方法，而且对控制系统的要求也较少。 （ 6 ）传感数据处理功能 传感数据处理是许多机器人程序编制十分重要而又复杂的组成部 分。用于机械手控制的通用计算机只有与传感器连接起来，才能发挥 其全部效用。传感器具有多种形式，按照功能把传感器概括如下： 视觉传感器

用时分析 综合报表 大屏看板 EAct EAtm 网口 FTP 设备采集数据处理 EMdc Application Server 生产管理数据处理 EMan Application Server 设备数据采集边缘服务器 EMdc Edge Computer 其他数据处理 Application Server API 多功能 识别器 任务指令 设备状态

车辆位置 门窗防护 人脸识别 ● VS 管理层 UI 修改 V V V V V 响应时延长 • 需要接入智能硬件终端设备系统，会增 加数据传输和数据处理的复杂度，提高 系统响应时延。 受控于终端设备厂家 • 由于平台系统的设备控制及设备数据处 理等功能都集成在终端设备厂家的系统 上面，导致智慧园区平台系统和终端设 倒闭的情况，这对系统运维及升级会带 来很大困难。 平台优势 - 用户 缩短响应时延 • 设备直接接入园区设备基础管理平台， 减少数据传输和数据处理的复杂度，缩 短系统响应时延。 弱化终端设备厂家影响 • 由于终端设备直接接入智慧园区设备基 础平台，去掉了终端设备厂家自带的系 统，设备的数据采集和处理以及控制等 数据查 询 5 数据排名 6 分段统计 u 系统阐述 环境监测系统由污染源在线监测仪（集气象五参数）、 数据采集和传输系统、后台数据处理系统、信息监控管理平 台组成。客户以 Web+APP ，通过公网访问本系统，实时 在 线监控、统计分析、管理监督等工作。 环境监测系统 序号 配件 备注 1 颗粒物浓度监测仪 支持 PM10\PM2

作为智能汽车领域的核心基础设施，阿里云汽车全栈 AI 云能力正在发挥着关键作用。从 AI 基础设施到 PaaS 平台，再到 MaaS 服务，阿里云构建了完整的产品技术生态，其核心优势在于强大的 AI 算力支撑、高 效的数据处理能力以及领先的大模型技术，为车企提供了强大的技术支撑。 AI 基础设施架构 ：高性能算力与高效资源协同的突破 智能驾驶无疑是车企争夺的技术高地，各大车企都在智能驾驶上持续发力。海量数据的训练、复杂模型 数据闭环处理 ：虚实融合与智能治理的能力 智能驾驶研发需要实现数据采集、数据合规、数据预处理、数据标注、数据检索和挖掘、模型开发和训练、 仿真测试的全栈数据闭环。这个过程中，海量数据存储、多源异构数据处理，实现虚实融合（真实路况数据与 虚拟仿真数据的协同处理）与智能治理是关键。通过智能存储、高效流转、仿真加速与 AI 挖掘，阿里云构建 支撑智能驾驶迭代的虚实融合数据闭环与智能治理体系，助力车企构建高效数据引擎。 智能驾驶，是汽车行业 AI 应用的前沿领域，正逐步改变我们的交通方式和生活方式。智能驾驶旨在通过 多种传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等）收集车辆周围环境信息，然后利用高性能计算平台和 AI 算法进 行数据处理和分析，从而实现车辆的精准控制和自动行驶。这包括对道路、交通标志、其他车辆和行人的识别 与感知，基于这些信息进行路径规划，以及在复杂路况下做出实时决策，如加速、减速、转弯等，最终达到无 需人类

计算处理插件类型和个数 • 数据接入和转出的连接 配置每一个边缘设备内计算模 块（插件）的： • 协议转换 • 数据处理 • 边缘计算 • 选择相应边缘设备，显示设 备详细信息以及边缘计算任 务状态的监控和管理 • 支持 CPU 、内存、网 络、 JVM 等多种资源的使 用监控，对数据处理过程、 条数、错误数量等进行统计 连接，让现场情况更清晰 • 连接现场各类信号，将工业智能的触角伸到一线 商业分析 2.0 10+ 垂直网站、论 坛汽车数据采集 秒级 KPI 分析和多 维数据敏捷分析 DMS 、客 服、 CRM 数据集成 和管理 互联网数据实时采集 销售域数据打通 高性能大数据处理 5 大运营领 域， 30+ 业务场景实 时监控分析 360 度业务实时决策 构建车主标签体系，实 现车主细分、偏好分析 汽车车主灵活分析 互联网化市场分析 基于 AI 模型的网络分  指导和帮助业务人员完成数据分析工作 新能源汽车 大数据平台 基础平台 提供基础的数据采集、 存储、处理能力，并能 提供细颗粒度的管理功 能。 数据处理 提供实现数据采集汇聚、整 合处理等服务，完成项目范 围内的数据处理要求。 算法模型 基于汇聚的数据，建立五大分 析模型，实现对用户、车辆的 分析洞察 分析应用 实现分析成果的可视化呈现， 并开放分析定制能力，帮助相

....................................................................................... 16 3.3.1 数据处理功能模块..................................................................................... 16 3.3.2 所以应充分借助软硬件的配合，将数据进行采集和统一的存储，为后续的功能建 设奠定基础； 数据的展示：当数据被采集且存储后，就需要着手建设数据展示的相关功能。这 里可以借助于上位机软件的图像数据处理功能将相关内容呈现出来，如图表等一 些更容易被使用者所接受的方式； 数据的意义：一些数据或是数据与数据之间往往还存在着一些更深层次的意义， 那么简单的展示无疑是不能充分利用这些数据的深层意义的。所以就需要对数据 不会因牵一发而动全身导致项目整体的修改难度增加，每一个单元以及结构都可以单独 的被替换和修改，不会影响到其他结构。 2.2．数据的展示 数据的展示，是指将采集到的和已存储的数据，经由 KS 的图像数据处理以及分析 功能，以直观和容易被用户接受的的文本、图像、表格、曲线等形式进行人机交互的过 程。 在这一部分，最为关键的无疑是 KS 的部署方式以及功能划分。按照一般的要求， 功能上现场可能存

从描述、诊断到预测、 决策不断深入 实现资源可见、描述、分析 资源优化 高性能，最高 20000IOPS ， 满足 256M/s 吞吐性能； 可视化实时数据流程管理 数据处理依赖系统服务器 及数据库硬件配置，综合成本高 数据处理 智能制造 + 云平台效益评 估 生产工艺优化 生产工艺优化效率 70% 设备性能优化 设备综合利用率 11% 生产品质追溯 生产过程、制造因素和产品工艺参数追溯