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香港：华泰金融控股（香港）有限公司具有香港证监会核准的“就证券提供意见”业务资格，经营许可证编号为：AOK809 美国：华泰证券（美国）有限公司为美国金融业监管局（FINRA）成员，具有在美国开展经纪交易商业务的资格，经 营业务许可编号为：CRD#:298809/SEC#:8-70231 华泰证券股份有限公司 南京 北京 南京市建邺区江东中路 228 号华泰证券广场 1 号楼/邮政编码：210019

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产过程和市场动态的全面洞察，将采取多层次、多维度的数据采集 方案，结合现代数据分析技术，形成高效的决策支持系统。 首先，数据采集将涵盖以下几个主要方面： 1. 生产设备数据：通过与生产线上的各类传感器和 PLC（可编程 逻辑控制器）连接，实时采集设备运行状态、产量、停机时 间、故障记录等信息。这些数据用于分析设备的运行效率及潜 在的故障预警。 2. 质量检测数据：借助在线检测系统，自动化采集产品在生产过 数据采集主要来源于生产设备、传感器、人工输入和外部系统。通 过物联网技术（IoT），实现对各类生产设备的实时监测，采集数 据类型包括但不限于设备状态、生产进度、原材料消耗、质量检测 结果等。这些数据将通过 PLC（可编程逻辑控制器）和 SCADA（数据采集与监视控制系统）等设备进行采集和传输。 在数据存储方面，采用分层存储策略，以应对不同类型和频率 的数据需求。实时数据通过边缘计算设备进行处理，并快速转发到

工业场景交互应用是工业大模型构建的最后一个阶段。这一阶段主要关注 工业大模型在实际工业场景中的应用，包括与工业硬件设备、操作人员、其他 工业软件系统等的交互。例如在生产制造场景中，工业大模型可能需要与生产 线上的机器人、PLC（可编程逻辑控制器）等设备进行交互，为生产操作提供 决策支持、故障诊断等服务。 1.2 工业大模型的特点 图 1.6 工业大模型特点 工业大模型作为新一代人工智能技术与工业场景深度融合的产物，正在重