不确定性传播：测量误差的链式传导效应 1.2.2 模型架构 ◼ 混合架构 主流架构呈现"预训练+微调+物理嵌入"的混合模式： ➢ 基础层：基于 Transformer 的通用特征提取 ➢ 领域适配层：融入设备动力学方程、材料本构模型等机理知识 ➢ 任务特定层：面向检测、预测、优化等场景的轻量化模块 ◼ 实时推理架构 为满足产线实时性要求，架构设计突破包括： ➢ 动态计算图：根据输入数据复杂度自适应调整计算路径 过程 中，使模型在解决实际问题时能够遵循工业领域的基本原理。例如，在能源行 业中，嵌入电力系统的物理规律后，模型可以更精准地优化电网调度方案，从 而提升能源利用效率。在航空制造领域，嵌入流体动力学知识后，模型能够更 好地优化飞机零部件的设计，减少空气阻力并提升燃油效率。此外，工业机理 嵌入还能够帮助模型更高效地处理异常情况。例如，在设备故障检测中，嵌入 设备运行机理后，模型可以快速识别出可能导致故障的关键因素，并提供针对 使其能够更好地理解和应对行业特定问题。例如，在航空航天领域，行业领域 模型需要处理涉及空气动力学、材料力学、飞行控制等复杂知识的任务。通过 嵌入航空航天领域的知识图谱，模型能够更准确地分析飞行器的运行状态，并 为设计优化、故障预测等任务提供科学依据。同样，在汽车制造领域，行业领 域模型结合了装配工艺、车辆动力学、质量控制等专业知识，能够帮助企业优 化生产线布局、提升产品质量并降低制造成本。在能源行业，行业领域模型通