状态监测 健康评估 异常监测 故障预测 故障诊断 维修决策 图形 1 解决方案 解决思路 将数据和知识库进行深入融合，构建 AI 模型库： 如整合设备传感器数据与知识库中的故障案例，预测 剩余使用寿命（如“轴承预计 48 小时内需更换”）。  对海量数据进行 全面深度分析；  精准预测。 AI 模型库的构建 AI + 平台（手机 / 网页）展示界面 AI+ 在工业的应用——产品 知识经验库 AI+ 工艺优化 AI+ 质量 AI+ 设备 智能体  构建包含传感器数据、机理模型 和专家知识的三维知识库；  避免经验流失；  加速新员工培养与标准化落地；  动态检索，保证信息时效性。  跨系统的数据整合；  实时监测；  精准识别隐性异常 和波动预警。 挖掘最优的参数组合 AI 实 时 监 测 和 预 警 具 体 应 用 设备台账 设备运维 备品备件 管理 设备状态 检测分析 智能异常诊断 趋势分析预警 AI 知识库 智能设备维修 智能点检保养 关键部件预测性维护 基于 DeepSeeK 的 知识问答与故障诊断 AI+ 设备管理（预测性维护）——产品矩阵 无线检测分析系列 测试测量系列

构臃肿、运维复杂、总成本高企。 再次是激活“一方数据”价值。 开源大模型的蓬勃发展极大地降低了 AI 技术的应用门槛，推动了技术普惠。在此背景下，零售 企业自有的“一方数据”价值被空前放大。这包括知识数据（商品知识库、行业报告、内部流程 文档）、内容数据（商品详情页图文、用户评论、客服对话记录、营销素材）以及结构化数据（交 易记录、会员信息、供应链数据、精准的用户行为标签）。 这些沉淀在企业内部的高质量、 到非结构化的客户评论、商品图片等所有数据类型，这些数据对于全面理解客户和驱动 AI 应用 至关重要 。 例如，在实时推荐与精准营销场景中，一体化云数据库能够将商品描述、用户评论、UGC 等非 结构化数据通过向量化存入企业知识库，结合 RAG 技术实现自然语言找商品、语义搜索和多维 度个性化推荐，将“昨天的爆款”推荐转变为“千人千面”的实时个性化推荐 。 11 这种能力将原始、分散的零售数据转化为统一的、AI 友好的资产，使零售商能够超越简单的用 能力，实现了高效的数据预 处理、企业级知识库构建和 AI 应用加速。其“向量+RAG（检索增强生成）”能力能够将商品评 论、用户画像等非结构化/半结构化数据向量化并转化为结构化数据，从而构建企业级知识库。 这显著降低了 AI Agent 的调用门槛，加速了智能选品、智能客服、个性化导购等 AI 应用的落地。 例如，伯俊科技利用一体化云数据库的 AI 原生能力，构建统一企业级知识库，通过 SQL+AI 向

操作指导，辅助运行人员进行异常处理，降低机组设备发生故障的概率和风险。 35 项目建设内容主要包括国信扬电数字孪生建模、大数据模型算法库建设、机 理模型函数组件库建设、监盘预警模型建设、专家知识库建设和监盘报警展示页 面开发。 3. 项目目标 智慧运行系统是利用大数据分析、人工智能和专家系统等手段对电厂历史运 行、试验调整等数据进行机器学习，将电厂运行知识和经验进行数字化、模型化， 行系统稳定高效运行 建设适用于电力行业的工业互联网平台，具有较强的先进性、稳定性与支撑 能力。具备工业大数据实时采集、边缘计算预处理、海量时序数据存储、大数据 建模、机理建模、预警分析、专家知识库等功能，支撑智慧运行系统稳定高效运 行，同时支持横向纵向业务集成和后期扩展，促进电力企业数字化转型。 2、打造智慧运行系统数据服务中心 数据服务中心集大数据实时采集、边缘计算预处理、时序数据存储于一体， 故障产生的多条次生报警淹没源头报警，造成运行人员无法及时判定故障；支持 报警结果调用，模型产生的报警结果可被其他模型做为输入条件调用。 6、构建与监盘模型相结合的专家知识库，建立智慧运行系统指导中心 通过对电厂运行规程、运行经验、故障处理方案等知识的结构化处理，建立 与监盘模型相关联的专家知识库，报警触发时及时推送操作指导和优化方案，辅 助运行人员进行异常处理。实现监盘异常及时告知、及时处理的效果，提高机组 运行的安全性和经济性。

再对其输出结果进行评 估，返回一个分数。这个分数可以是基于实际输出与参考输出进行比较得出 的，也可能不需要参考输出， 比如检查输出的格式是否为 JSON 。通过调 整 Agent 的大模型、系统提示词、知识库和工具定义， 观测不同组合下最优 组合。 Agent 的评测系统主要包含数据集管理， Agent 运行以及 Agent 运 行结果的 评估打分。 数据集管理提供了一套可视化的 评测数据集管理工具， 描述：用户可以与大模型进行自然语言对话，获取知识百科类的答复。 功能逻辑： 本地知识库优先：系统首先检索外挂的本地知识库。（内容包含智己汽 车品牌 / 车型等相关内容、竞品、大模型身份） 大模型查询：若本地知识库中没有答案，则大模型按照用户的提问直接 进行答复。 知识库更新：运营人员可以随时更新或扩展本地知识库，以满足特定的 需求。 2. 角色扮演 描述：大模型可以扮演不同的角色，如车载助手、孔子、女友等，与用 当用户对车辆的某个功能感到困惑或不知道如何操作时，可以使用“用 车帮助”功能。 大模型将为用户提供该功能的简要说明和操作步骤。 如果用户需要进一步的帮助，大模型还可以为用户提供相关的视频教程 或图文指南。 13. 专业知识库 当用户对汽车行业的某个知识点有疑问时，可以向大模型提问。 11. 文生音乐 描述：系统可以根据用户的文本描述生成相应的纯音乐。 实现细节： 进入方式：包含“音乐创作” or “ 创作音乐”就可以开启文生音乐模式

器、优化现有方案、 系统，通过大数据建 模和云端分析工具， 物联网等，形成源库。 生产运行智能化 利用源库数据，结合 智能软件和分析工具， 实现厂级智能优化辅 助决策系统，形成大 数据源和大型知识库。 管理决策智慧化 通过汇集、筛选、建 模、分析第一、二层 的工业大数据，集团 公司实现智能管理决 策。 三点三面两阶段：两阶段是指电厂智能化阶段和智能电厂与智能电网对接阶段。根据国家电改的进展 样品化验设备 智能采制化 电厂端 - 燃 料 智能化管控平台 32 设备分解诊断 设备智能优化曲线 智能诊断 电厂端 - 燃 料 智能化管控平台 33 煤种数据库 煤质数据库 优化知识库 配煤知识库 智能配煤 电厂端 34 风机智能维护系统 风机智能维护系统部署于风电场，通过对实时数据、历史数据、异常数据进行 监测，对风功率预测曲线、 SCADA 状态参数、传动链振动监测数据、报警数据进行

人类相比起大模型的不可替代之处。我们发现，大模型可以在研究的各个环节实现常规认知任务的自动化执 行，在收集数据、文献汇总、数理推导、数据分析、文字撰写等方面提高社会科学研究的执行效率，扩充社会 科学家的知识库、认知边界和表达能力。但是，大语言模型作为语言统计模型的本质，决定了它没有提出理论 问题的动机，也缺乏从现实数据中抽象出新概念并构建理论的能力。这部分讨论这为社会科学研究中应用大 语言模型提供了 客观地对待大模型取得的种种进展，破除对它们的迷信，并且更加正确、高效率地利用人工智能。 接下来，我们介绍应用大模型的四种方式：通过网页访问、通过 API 访问、本地部署以及使用整合了大 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 ，询问普通的大模型“胡诗云 是谁？”，它可能完全不知道。如果把国发院所有学生的简历作为知识库，让大模型在回答问题之前先检索与 “胡诗云”相关的文档，将这些文档的内容与用户的问题合并在一起，那么就有可能得到正确的答复了。理论 上，我们也可以采用提示学习（Prompt Learning）的方式，将整个知识库输入给大模型。但正如前文所述，大 模型的上下文长度是有限的。因此，有必要通过检索的方式，

数据平台为支撑的智能工厂数据底座，实现卫星制 造 大 数 据 采 存 管 理 ；封 装 面 向 不 同 对 象（产 品/设 备）、不同过程（设计/工艺/制造）、不同场景（智能 工艺/智能调度）的模型库、数据库与知识库，支撑 业务集成与创新应用。4） 通信层：建立“多网络环 境+多采集手段+多传输方式”相结合的跨域信息 协同环境及工业互联网平台，满足设计-制造-配套 多单位远程跨域协同、工厂制造全要素数据感知需 包含人员、设备、物流等多种制造要素。为保证卫 星生产效率与质量，提高工厂运行效能，提出面向 多专业协同与多因素耦合的工厂生产运行仿真技 术。面向工厂运行过程，建立工厂制造资源要素模 型库及仿真知识库，采用集成化生产运行仿真软件 进行工厂几何建模与运行逻辑建模，对工艺流程、 物流及节拍进行仿真分析，根据仿真结果优化工艺 布局、消除资源瓶颈、均衡生产节拍，支撑工厂计划 资源动态协同管控与生产运行过程的分析优化，工 艺 模 板/决 策 规 则 等 多 维 度 、多 专 业 、结 构 化 工 艺 知 识 库。系统自动感知工艺设计情境，获取产品/专业/ 过程/工艺/工序等信息，描述知识需求并自动检索 工艺知识库及工艺实例库，推送相关工艺知识及实 例。采用混合智能推理方法，对自动推送的装配工 艺知识相似度评估排序、工序实例自动筛选、工艺 流程合理性/参数正确性/引用规范性/风险识别正 确性等规则推理，实现装配工艺的快速生成。

√ N2N 高清音视 频 AR 工作流 智能识别定位 精准虚实叠加 59 3.4 工业 AR/VR: 数字说明书 • 支持多种媒体数字内容映射至真实物体 • 支持技术文档的沉淀，形成知识库 • 支持多款眼镜终端，一键即可把云端内 容发布至作业人员视野 • 作业人员按需操作的效率显著提升 • 减少作业人员的工作负担，提高工作质量的一致性 流程数字化 智能识别定位 精准虚实叠加 历史维修和预测维修信息的多模态提示 √ 遇到难题时远程专家和人机问答 √ 全流程摄录存档并自动知识库化 √ • 巡检过程不发生遗漏，相关数据获取准确及时，工作效率提升 30% • 及时掌握维修信息，快速构建故障模型，率先进行预测性维修，安全 水平提升 50% • 巡检、排故和维修等全过程知识库化有助于建设企业知识库，从容应 付人员流失问题，构建企业竞争壁垒 3D SLAM 物体识别 定位和导航 人机问答 智能客服 实现和真实客服代表，以及企业现有系统的无缝集成，提供自学习机制以及知识维 护系统升级机制，做到可以云部署也可以本地部署。 MOLI 多媒体 / 多模态 智能客服机器人 企业知识 图谱 知识库管理平台 真实客服代表 丰富仪表盘 众包平台 脸谱 微信 APP 网页 人机协助 客户 企业 IT 系 统服务池 用户画像 自学习系统 智能客服：技术架构 模版引擎 模板引擎

AGV 孪 生 体 节拍调试 工艺仿真 布局规划 虚拟调试 机器人调试 CNC 调 试 设备定义 AGV 调 试 干涉检查 路径规划 机器视觉 姿态传感器 位置传感器 知识库 深度学习 机器人虚拟 反向控制 NC 虚 拟 PLC 虚 拟 伺服传感器 料 人 法 测 环 机 虚 平台实现了由实到虚 —— 以创建 EA211 发动机产线为 例 数据采集 智能产线中控解决方案 对传感器采集的数据进行算法分析优化，实现预测性维护。 通过数字孪生采集的大数据来做预判，在有问题的部分，设 备三维模型通过高亮显示，来提示需要维护保养的内容。并 通过知识库指示维修人员进行维护。典型零件寿命预测。 企业精益生产管理 一汽大众动力总成生产线 基于数字孪生智能制造工厂实施过程基本流程 （潍柴股份） 导入模型 模型轻量化 设备工艺规划 工件物流规划

新思享会、工业互联网技术与应用师资研修班等培训 活动，为智改数转网联工作做好服务保障。 （二）汇集线上线下优质服务资源 打造大模型训推一体机和AIoT智算平台等核心产品，为客户提供自主构建专属知识库、分场景自定义 智能体、多模型调度服务及AIoT视觉智算技术产业化验证服务，目前已在钢铁、汽车零部件、两轮电动车等 行业陆续开展应用。 （三）开发“模型即服务”创新产品 （四）建设无锡市工业大数据中心 中汽数据（天津）有限公司：应用大语言模型技术推动汽车 试验场景实现智能化应用 摘要：中汽数据基于对汽车试验管理业务流程的深度理解与行业标准法规的资源积累，通过打造多模 态语料预处理工具链和高质量汽车试验领域知识库，实现非结构化数据的高效治理与动态更新，进一步构 建了专业领域的高质量语料集，结合L1/L2级行业大模型，开展面向RAG模型优化及策略研究和AIGC生成 技术研究与模型优化研究，实现试验场景的智能问 度。围绕汽车研发试验场景，基于开源大模型，开展模型优化、场景适配研究，开发应用。开展面向RAG模 型优化及策略研究和AIGC生成技术研究与模型优化研究。优化生成模型的架构，提升生成内容的质量，实 现知识库增强，参数调优，嵌入质量评估模块，提升生成内容的专业性和准确性。使用剪枝、量化、蒸馏等 技术优化模型，训练和推理效率。 （三）开展模型预训练和微调 针对行业积累的Word、PDF、扫描件等非结构