广州中海达天恒科技有限公司 中海达无人机知识体系 （中） 广州中海达天恒科技有限公司 技术服务部 陈俊华 18613098112 第 1 页 广州中海达天恒科技有限公司 目录 1. 无人机系统...........................................

第 1 页 广州中海达天恒科技有限公司 中海达无人机知识体系 （上） 广州中海达天恒科技有限公司 技术服务部 第 2 页 广州中海达天恒科技有限公司 目 录 1. 无人机简介.

知识工程助力智慧能源 n 本质 • 通过 CPS 消除了物理丐界和虚拟丐界的差异 ，使得被原子形态捆绑的物理丐界的潜能得以释放，可以像基亍比特的虚拟丐界一样迚行无 拘无束，自由奔放，业务可以广阔协同 ，数据可以随需传递，资源可以整合共享。 • 打破企业内、企业间和全产业链的连接壁垒 ，打破人、机器、物料、产品之间的连接壁垒，极致地释放整个工业体系的潜能。 • 更迚一步地，还打破工业不商业之间的壁垒 2 n 以知识为基础、 以仺真为驱动、以质量为目标，能够持续创新，丌断开发新产品、新服务 n 基亍智能科学的理论、技术、方法和信息 ，采用自动化和虚拟化技术不工具 ，利用智能感知、 亏联网、于计算、大数据挖掘等手段 n 整合和优化利用各类内外部资源 ，实现信息流、物资流、资金流、知识流、服务流的高度集 成不融合 物联网 服务流 智能科学 整 合 质量为目标 知识流 。 。 信息经过分类、关联、加工后，可以变成有价值的知识。 何时、该用何种知识、解决何种问题，就是智慧。 经过工作实践证明有效的经验、方法、规范、流程、成 果案例。（提炼出信息之间的关系） 加工处理后有逻辑关系的数据的集合 丏业软件中的数据（原始素材） 信 息 管 理 系 统 智慧 Wisdom 知识 Knowledge 信息 Information 数据 Data DIKW 模型（数据→信息→知识→智慧）

具身智能的基础知识 2025 年 9 月 11 日 R1 .0 版 目录 CONTENTS 具身智能 的基 本概念 具身智能 的发 展演 进 具身 智能 的核 心技 术 具身智 能 的产 业链 具身智能的基 本概念 PART ■ 具身智能的基本概念 □ 具身智能的定义 > 具身智能 (Embodied Intelligence) , 是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统。 按形态 ) —— 仿生机器人 > 仿生机器人是一类通过模仿生物体的结构、运动方式、感知机制或行为特性来设计和工作的机器人。 > 它们融合了生物学、机械工程、电子技术、控制科学和人工智能等多个领域的知识 ，旨在让机器人能够像生 物一样灵活、高效地适应复杂环境并执行任务。 > 代表：水下仿生机器人、空中仿生机器人、地面仿生机器人、特殊仿生 . … ■ 具身智能的核心技术 □ 具身智能的分类 物体探作 动作控制算法 数 据层 交互 视觉 物理交互 行动适应 听觉 压力 觉 计算机视觉 通用大模型 知识图谱 深度学习 强化学习 生成式 Al 自 然语言处理 云化操迮平台 VR/AR/XR/MR

工业机器人基础知识 1 2 3 4 5 6 7 8 • 工业机器人意义与定义 • 工业机器人分类 • 工业机器人组成和性能参数 • 工业机器人的结构 • 工业机器人控制技术 • 工业机器人传感系统 • 工业机器人的应用 • 工业机器人发展方向 1 、工业机器人意义与定义  为什么要用机器人？  有些工作对人体有伤害，如 喷漆，重物搬运；  有些产品要求极高的质量，

上海爱数信息技术股份有限公司 AISHU Technology Corp 数据驱动智慧校园建设 爱数围绕全域数据能力，打造多款数据管理平台，增强数字化韧性，以“数据”和 “ 知识”双擎驱动智慧校园建设，筑梦智慧教育新未来，为教育大计护航助力。 www.aishu.c n 无论时代如何发展 ，教育“传道、授业、解惑”的本质从未改变。 随着云计算、物联网、大数据和人工智能等技术的发展 ，教育的内涵在不断深化。教育 • 知识沉淀难度高 • 知识赋能无法达成 “ 数据”和“知识”双擎驱动智慧校园 数据是高校的“血液” ，是保障正常管理和服务运营效能提升的基础。高校中存在海量 的非结构化数据 ，且正以每年几十、几百 TB 级快速增长。对于高校如此庞大的数据量， 如何将其在安全合规的基础上进行协同共享 ，是高校数据资源能够高效利用的保障。 在这些数据资源中 ，积累着大量的知识 ，其中不乏教学资料、学术文献、科研报告、试 ，其中不乏教学资料、学术文献、科研报告、试 验数据、会议视频音频等。知识于高校而言 ，是最大的资源、也是最强的生产力 ，知识 是高校的智力 ，是高校保持旺盛生命力、保持可持续发展的能力源泉。 但当前 ，数据资源中的知识并未被高效利用 ，知识沉淀、传承与赋能仍无法达成。因而， 在“数据”和“知识”双引擎驱动下 ，将围绕高校数据资源的整合、协同共享与知识沉 淀进 行智慧校园建设。 智慧校园建设三要素

发布管理 配置管理 知识库管理 服务目录 服务水平 服务请求 运行管理 议程 11 产品功能说明 项目背景和需求分析 前言 项目建设思路 总结与建议 Ultra-Uflow产品框架 12 展 现 层 业 务 服 务 层 业 务 逻 辑 层 数 据 层 接口 个人工作台 综合报表 工单管理 服务运营 服务转换 日常任务 服务台 知识管理 问题管理 事件管理 最佳的基础流程实践 符合国内用户 使用习惯 定制灵活 易于后期维护 全方位的 运维管理手段 提供运维考核、知识库、 值班管理等一些附加管理 手段 表单和流程可视化化设计， 快速适应后续业务流程的 变化，程序结构清晰，维 护方便 产品功能介绍—首页 公告 单点登录 知识库 快速通道 工单列表 产品功能介绍—支持各种流转模式 15 十七种动作：“建、派、抄、协、交、审、领、退、驳、 实现短信 发送接口 服务流程平台 门户系统 知识管理系统 实现知识管理集成接口 实现待办集成、 单点登录接口 IE浏览器 非IE浏览器 国产浏览器 支持各类浏览器 知识管理——全新的WEB2.0的体系架构 •开放性：人人都可参与、不需要认证即可发布， 所有人都可以评论….. •交互性：互动式的问答、动态的积分制度….. •相关性：知识之间的关联联系，同类推荐….. •个性化：以我为主的个人工作空间、

4 亿 数据量约 78GB CHIMA 20Pag2 Tsinghua Confidential | lvhairong@tsinghua.edu.cn 2019 年 8 月 清华大学提出知识注入 BERT 模型，后由 Baidu AI 更新迭代 到 3.0 版本 参数量 1.15 亿， 1.25 亿， 100 亿 数据量约 12GB ， 22.9G ， 4TB 2020 年 3 月 成本高、部署困难、每次调用花费不菲，对 工程能力有很高的要求， GPT-3 模型的 训 练成本在 875 万 -1093.75 万美元之间 03 因为数据的偏见性，很可能生成有害内容 05 时效性差，无法实时地融入新知识，知 识范围局限于基础大规模语言模型使用 的预训练数据时间之前 02 反映的是标注人员的偏好，在标注人 员分布不均的情况下，可能会引入新 的偏见问题 06 CHIMA 20Pag2 大模型精确性提升思路：知识嵌入 ③ 精 准 可 解 释 ④ 医 疗 应 用 ⑤ 数 基 生 命 ② 剖 析 大 模 型 ① 关 于 预 训 练 大模型语言本身具有很强的语言理解或生成能 力，然而为了提高其叙述内容的真实性和严谨 性，需要采用特定的技术路线，例如将知识图 谱中的事实描述融入大模型的训练过程中。 知识嵌入： Zhang 等人通过将知识图谱的表示 向量加入到

....... 3 6 政务大模型生产能力 ................................................................... 3 6.1 政务知识管理 ..................................................................... 3 6.2 模型开发 ............... 务大模型的技术研发与应用实 践，推动其在政策分析、智能办公、市民服务等场景中的规范化落地，围绕政务大模型的生产能力、通 用服务能力、场景服务能力、运营支撑及安全保障五大维度制定此标准，明确模型开发、知识管理、多 轮交互、数据安全等核心要求，旨在构建技术统一、安全可信、场景适配的政务大模型能力框架。本标 准的实施将为数字政府智能化转型提供技术基准，促进政务领域人工智能技术的健康发展。 T/ISC 0079—2025 政务大模型生产能力 6.1 政务知识管理 6.1.1 政务知识资源库建设 a) 应支持对知识进行分类管理，帮助用户进行精细化的知识管理和分类，提升查找和使用知识的 便利性； b) 应支持对公共知识属性进行管理，支持用户自定义创建和对已有的属性进行修改、删除等操作， 以便于搜索和过滤； c) 应支持类目知识属性管理能力，支持对知识进行分类管理，用户可以自定义创建类目并将知识 分配到相应的类目中，如地