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

实体设计 出 CAM 制造工程师 PDM 产品数据管理 CAD 内 核 平 台 PLM 管 理 平 台 知识库智能体： Al+ 结构化知识 库 CAXA 数码大方 您好，我是北京数码大方科技股份有 限公司 (CAXA) 提供的智能助手 “ 智汇通” , 请问您有什么需要帮助的 吗 ? 介绍一下 CAXA 外框架 3 变速箱 4 车座 5 后轮胎 6 照相机 光源 三维智能工艺： Al+ 工艺知识库 CAXA 数码大方 返 回 摩托车智能装配图素高级图素 CAXA 数码大方 数控机床 DNC/MDC 智能编程： Al+CAM 自动生成加工策 略 加工策略 知识库 加工仿真 设计模型 模型特征分析 知识加工智能体 参数优 化 仿真结果 CAXA 数码大方 4 图 ③ 快照 2 使用值息 操作记录 C 刷新日保存图计算凹知识库 工艺校验 27.0.0.1:8080/dnc/craftmgr?node id=process part-5&link _id=product to_assembly-5&node type=process

电话（服务台手工录入） 、 员工移动 app 现场报告、 设备故障监测报修以及巡检异常报修。 2. 支持自动派单（按类型及排班表） 、转单、 挂单等多种场景。 3. 工单系统和物料、 工时（人员管理） 、知识库联动 ， 自动关联分析统计。 维保管理 - 报事 报修处理 保养计划—— 分为一级保养计划、二级保养计划 ， 按照保养周期 ，系统将自动生成保养 运维人员在维修、保养、巡检过程中 可在 APP 端直接发起备品备件的申请， 通过系统进行出入库的审批管理。 维保管理 - 备品 备件管理 知识库管理—— 运维人员上传日常运维操作经验记录， 生成本项目的知识库 ，用于日后维修 保养人员进行查阅 ，指导维修工作， 实现知识经验的共享、引用和查阅。 工作辅助 - 知 识库管理 文档管理—— 实现考勤打卡、值 班日志填写 等工作。 工单处理 借助移动 APP 完成维修工单报修、接单和处理等工作。 巡检计划 利用手机 APP 完成日常巡检任务。 智能 助手 APP 知识库 同步平台端知识库内容。 工位申请 可在移动端填写相关申请信息发起工位的申请 ，具有权限的管理人员可在移动端完 成审批工作 ，在移动端实时查看申请进度。 报事报修 通过移动端 APP 发起报事报修服务

故障统计分析 APP 工单执行 备件管理 备件档案 备件分类 备件出入库 备件库存 备件申购 运维分析 人员绩效雷达 故障分析 维修分析 保养分析 知识库 设备健康 设备健康管理 设备健康评估 异常参数捕获 异常参数展示 参数特征分析 设备维护 AR 现场及远程作业 维保策略 基于 IOT 点巡检 基于 IOT 预防性保养 周期性保养 设备 BOM • 知识分类 • 维修履历 • 故障码 • 故障树 • 知识检索 设备知识库 • 员工档案 • 岗位信息 • 技能等级 • 人员班次 • 人员 KPI 设备人才库 设备运维：工单全流程数字化 IoT 数据赋能设备运维 设备 IT+OT 数据实时呈现 智能调度 知识库 工单计划 备件 人员 工具 工单执行 发起工单 IoT 实时数据 AI 模型 预测异常 通过平台远程调试，非标设备的 电气调试效率提高了 30% ，差旅 成本降低 38% • 通过远程监控、故障报警，帮助 厂商及时掌握设备运行情况，减 少人为设备报警率 50% 以上 • 通过平台售后知识库，故障处理 速度提高了 3.8% ；同时依托工 况记录及超载报警等信息，界定 故障以及事故责任 某重工集团，作为起重装备龙头企业，公司发展面临如下困扰：  技术人员进行现场高空作业调试，差旅以及人工成本高；

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

技术文档共享 √ N2N 高清音视 频 AR 工作流 智能识别定位 精准虚实叠加 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：智能机器人 汇报完毕 加入星球获取更多更全的数智化解决方案

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，