5.1.1 机器学习算法.............................................................................65 5.1.2 数据处理技术.............................................................................67 5.2 物联网技术...... 本项目将主要围绕以下几个关键点展开：  智能化生产：通过引入 AI 大模型对生产线数据进行实时分 析，实现自动化调度和优化生产过程，减少人为干预和错误 率。  数据驱动决策：建设一个集成的数据处理平台，利用大数据分 析技术提取有价值的信息，为管理层提供精准的决策支持。  个性化定制：根据市场需求和客户反馈，通过 AI 模型快速调 整生产参数，实现产品的个性化定制，提高客户满意度。 统各 组成部分的功能和相互关系。此阶段的设计应包括数据采集层、数 据处理层、智能决策层及应用层等。系统架构可参照如下示意图： 数据采集层将通过 IoT 设备和传感器实时获取车间运行数据， 数据处理层则会将收集到的数据通过大数据分析工具进行处理与存 储，智能决策层基于机器学习和深度学习模型提供决策支持，最终 应用层将为各岗位提供不同的决策和分析工具。 在技术路线选择方面，需综合考量技术可行性、实施成本以及

效处理，从而让园区的建设、运营更加智慧化。在数智园区 内，人、设备、系统将不再是独立的个体，而是通过数字孪 生等技术，实现从物理空间到数字空间的广泛映射，并最终 构成的有机生态体。边缘计算是数智园区的重要技术形态， 通过将数据处理转移到设备边缘与网络边缘，园区将能够近 即时地对广泛的数据进行处理，降低云与网络资源压力，更 好地为园区治理、社会民生、产业经济、运营管理、应急处 置等提供更高效的数据决策依据，加速数智化转型。 化、持续性地训练，从而不断提升识别的性能与精度。 部署于边缘端的 AI 和深度视觉应用能够支持数智园区部署 轻量级应用，直接在边缘端对数据进行清洗、预处理、聚 合和筛选，降低云或数据中心的数据处理压力，节省网络 带宽，同时加快特定环境下的应用响应速度。例如，在园 区路侧部署的边缘人工智能系统可以集中处理安全管理、 流量调度和路灯控制等任务，提供人流统计、异常行为告 警和环境控制（如动态调整灯光强弱）等功能。 分发挥智能化设备的价值。 • 数据处理存在显著时延，难以满足即时分析的需求 数智园区的一个重要方向是汇聚园区内部各种终端、应用的 数据，以管理中枢为依托，对这些数据进行预处理，并通过 大数据、大模型等工具对数据进行分析以及利用，为园区的 各项运营提供决策能力支撑，同时向智慧化、自动化的控制 转型。但是，由于无法实现低延时、高带宽的网络覆盖，缺 乏协同数据处理体系，目前大量数智园区对于数据的利用只

2 序言 PREFACE 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结晶，正以前 所未有的速度重构制造业的智能化体系。随着第四次工业革命的推进，工业大 模型凭借其卓越的数据处理能力、出众的跨模态融合特性以及高效的智能决策 效能，日益成为推动工业智改数转的核心驱动力。然而，尚处于初级发展阶段 的工业大模型，仍面临工业数据多模态复杂性、模型可解释性不足以及应用成 本较高 能制造领域的重要发展方向。当下，制造业数字化转型步伐持续加快，企业置 身于数据呈爆炸式增长、生产流程趋于繁杂、市场竞争愈发激烈的复杂环境之 中，面临重重挑战。而未来的工业大模型将以其卓越的数据处理能力、高度智 能的决策支撑以及跨领域的协同优化效能，为化解这些难题开辟了有效路径。 它能够深入探寻工业数据蕴含的潜在价值，达成生产过程的精细化管控与优化 调度，进而显著提升生产效率、削减成本并增进产品质量。从宏观视角审视， 车制造工 厂，不仅要采集生产线上设备的运行数据，还要收集产品质量检测数据、原材 料特性数据等，同时兼顾正常生产和设备故障、工艺调整等特殊情况下的数据 采集，以保证数据的多样性和完整性。 数据处理环节是提升数据质量的关键步骤。通过数据清洗技术，利用统计 分析、机器学习算法等手段，可以有效剔除无效数据，识别并修复异常值。在 电力设备监测数据中，通过设定合理的数据阈值和变化范围，能够找出并修正

机器学习与深度学习：用于异常检测、预测性维护、质量预测 等。  计算机视觉：用于自动化质检、定位识别、实时监控等。  自然语言处理：用于语音识别、语义分析、自动化指令下达 等。  边缘计算与云计算：用于实时数据处理、存储和远程监控。 边缘计算和云计算技术的结合则为 AI 技术在制造业的应用提 供了强大的计算和存储支持。边缘计算通过在设备端进行实时数据 处理，减少了数据传输的延迟，提高了响应速度；而云计算则提供 E –> G[定位识别] E –> H[实时监控] I[自然语言处理] –> J[语 音识别] I –> K[语义分析] I –> L[自动化指令下达] M[边缘计算与云 计算] –> N[实时数据处理] M –> O[数据存储] M –> P[远程监控] 综上所述，AI 技术的关键技术组件在新能源汽车制造中的应 用，不仅提高了生产的智能化水平，还为生产效率和产品质量的提 升提供了强有力的 驱动的自动化生产线 可以减少对人工的依赖，进一步降低人力成本。根据市场研究数据 显示，引入 AI 技术的新能源汽车制造企业，其生产成本平均可降 低 15%-20%。  技术成熟度高  数据处理能力强  生产流程优化效果显著 在操作层面，AI 系统的集成相对简便。通过与现有的 ERP（企 业资源计划）和 MES（制造执行系统）的无缝对接，AI 可以快速 融入现有的制造流程，无需大规模的基础设施改造。此外，随着云

客户及行业的碳中 和诉求，联合业内众多合作伙伴，基于 DCIM 底层数据架构，结合现 V 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 有成熟的 PaaS 平台架构及数据处理组件，开发了一套适用于数据中 心的智能化的能碳管理系统。 本白皮书旨在与行业同盟分享零碳数据中心碳管理范围、可视 化要求和系统功能，供从事数据中心的规划设计、新建、改建、扩 建工程的技术选 行验 证、校验和清洗，确保数据的准确性和一致性。 （6）数据存储：将提取和清洗后的数据存储到适当的位置，如 数据库、数据仓库、云存储等。确保数据存储的可靠性、安全性和 易访问性，方便后续的数据处理和分析。 （7）错误处理和监控：设置错误处理和监控机制，能够自动检 测和处理数据采集和提取过程中的错误。通过日志记录、告警通知 等方式，即时发现和解决数据的异常情况。 26 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 实现碳报告的自动生成方式主要包含以下几个工具： 1、数据集成和自动提取：确保碳排放数据的准确性和可靠性， 通过数据集成和自动提取工具，将碳排放数据从各个数据源自动获 取并整合到一个统一的数据库中。 2、数据处理和分析工具：使用数据处理和分析工具，如电子表 格软件或专业的碳管理软件，对碳排放数据进行处理、计算和分析。 这些工具可以自动执行公式和计算，生成各种指标和报告。 3、可视化工具：使用数据可视化工具，将碳排放数据转化为易

实世界的复杂关系。大模型的核心 在于学习数据中的联合概率分布，即多个变量组成的向量在数据集中出现的概率分布， 进而通过使用深度学习和强化学习等技术，能够生成全新的、富有创意的内容。与传 统的数据处理方法不同，大模型并不简单地区分自变量与因变量，相反，它致力于在 庞大的知识数据库中提炼出更多的特征变量。这些特征变量不仅数量庞大，而且涵盖 了多个维度和层面，从而更全面地反映现实世界的复杂关系。以自然语言处理为例， 允许用户迅速生成、优化自动化代码并加速仿真流程，将原本需要数周的任务缩短 至几分钟。该工具整合了西门子 Xcelerator 平台的自动化与仿真信息，并结合微软 Azure OpenAI 服务提升数据处理能力，同时确保客户对数据的完全控制，不用于 AI 模型训练。 Industrial Copilot 旨在提升整个工业生产周期的效率，通过自然语言交 互，使维修人员得到精确指导，工程师能迅速使用仿真工具，从而推动工业创新和 Manufacturing COPILOT，目标是解决当前制造业专业人员在数据管理 和分析方面面临的挑战。通过融合和整理来自 ERP 系统、制造执行系统（MES）、传 感器以及历史记录器等多样化数据，该平台改变了数据处理方式。同时基于大模型能 力，允许用户以自然语言询问并与数据互动，将复杂的数据分析过程转换为简单直观 的对话。Manufacturing COPILOT 不仅能处理和分析原始数据，还能识别并解释复杂的

安全数据中台 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 11 安全数据中台实现对接入的所有安全监测数据、威胁情报库数据的整合、归 档、应用并对上层提供数据的服务能力。主要提供安全数据集成、安全数据处理 治理、安全数据计算等，形成安全数据服务资源目录，统一为上层提供数据服务。 5. 应用系统设计 应用系统是以安全数据中台提供的数据服务为核心，为用户提供资产管理、 安全监测、安全分析、响应处置、安全运营和态势感知等应用。 测、预警、应急处置提供了完备的技术和数据支撑。 （2）能力层面，打造了业内首个车联网专用安全大模型： 以通义千问安全大模型基座为基础，依托车联网安全知识库打造了车联网安 全大模型，具备每日 PB 级的数据处理能力，流量采集完整率和准确率达 100%， 车联网风险识别准确率 ＞95%，覆盖车联网业务场景＞12 大类，形成安全资产、 安全检测流程的双闭环能力。 图 2-10 车联网安全大模型，形成安全资产、安全流程双闭环能力 个专用小模型，实现对不同场景下安 全风险的精准检测。 （二）数据处理能力提升 对分布式数据存储系统进行扩容和性能优化。在接下来的一年内，增加 20% 的存储节点，提升系统的存储容量和读写速度，确保能够应对车联网数据量的快 速增长，保障数据存储的稳定性和高效性。 优化数据汇聚和计算流程。采用更先进的数据调度算法，减少数据处理时延， 将数据从采集到分析完成的时间缩短 30%。同时，引入数据预处理技术，在数据

供量身定制的软 件应用，包括但不限于数据分析平台、智能管理系统、移动应用等。并且能够根据政 策变化和技术进步，持续更新和迭代软件产品，确保系统的先进性和适用性。 （3）数据处理与分析能力 解决方案商须具备强大的数据处理能力，能够从海量数据中提取有价值的信息， 为园区管理提供决策支持。运用大数据分析技术，帮助园区实现精细化管理，提高资 源利用效率。 （4）安全保障能力 解决方案商需要 慧园区市场普遍具有技术领先、 服务模式灵活、生态资源丰富等优势。数算基础设施服务商通常拥有先进的计算和存 储技术、AI技术和网络安全技术等，能够为智慧园区提供高性能的云计算服务，支持 大规模数据处理和复杂的算法运算；结合机器学习、计算机视觉等，服务商可以为园 区提供自动化的安防系统、智能交通管理、能耗优化等服务；可采用多层次的安全防 护措施，确保园区数据的安全性，防止数据泄露或被非法访问；同时，数算基础设施 的服务体验、卓越运营的 能力。在技术架构方面，华为云智慧园区解决方案聚焦边、云、用的融合技术实现方 式，提供一体化方案协同能力。 其中，智慧园区边缘计算架构力求满足用户对边缘智能的远程管控、数据处理、 分析决策、就近智能化的诉求，为用户提供完整的边云协同一体化服务。 图表46：华为云智慧园区边缘计算架构 来源：华为云 54 基于智慧园区ROMA技术架构的云服务集成方案已在华为自身园区方案中孵化成

为满足客户需求的不确定性，我们需要频繁调整排产计划，通过多点数据采集核对信息，确保生产正确高效地进行；  采用 5G+MEC 对工厂进行部署，可解决 MES 与 300+ 终端互通，实现每天近 15.2 万条的数据处理，并确保数据不出园区； 5G+ 应用介绍 小 英 温测 仪 业务特性 • 人员与设备精准定位 小邓 小张 校准 器 • 路径正向、反向跟踪与查询 • 地理位置电子围栏管理

库 设施 三维 表现 设施 材质 库 设施 规则 库 设施 颜色 设施 材质 设施 规则 GIS 数据、 AutoCAD 数据、外业探测数据等多种数据类型导入 提供数据处理工具供用户选择 数 据 处 理 工 具 通过数据驱动快速建立三维设施数据 临时数据 三维设施数据 外业探测 表格数据 AutoCAD 数据 Gis 数据 导入工作空间 根据空间