附图 4-1 项目 143 ㎡主力户型示意图 第 37 页 附图 4-2 项目小区示意图 3.2 应用目标 1 精准且高效的数据获取，替代传统人工测量，获取室内毫米级精度点云数据（毫米级），实 现高效量房。嘉禾滨湖颂项目因项目施工周期短，对整体量房要求高，项目需要在人力有限的 情况下，能高效快速地完成套四 143 平米主力户型的测量及三维建模。精准尺寸测量信息获取，

编写代码来创建.dxf 或.stl 文件。此外，Éncy 还能支持工程师操作机床，回答与 SprutCAM X 软件操作相关 的任何问题。例如，当工程师给出指令“在点(100, 25)处钻一个直径 10 毫米的孔”， Éncy 即可生成相应的 CAM 执行代码。 4.2.2 车间和设备管理 在车间管理方面，大模型能够协助监控生产线，确保工艺流程的顺畅与高效；在 设备管理领域，大模型通过支持

求，适合作为中高端车型的 基础智能配置。但受限于像素数量，当前无法实现复杂图形投影、精细化交互等高阶功能，场景化表达 能力较弱。 百万级像素则以“照明+交互双驱动”为核心，百万级独立像素可实现毫米级光形调控，投影感官更 为细腻，并且在交互和娱乐场景上能够给用户带来更好的视觉体验，是高阶智能驾驶的重要视觉交互载 体。但当前的核心短板在于成本高昂、系统复杂度高，对整车电子电气架构、散热设计的要求更高，目

的视频数 据、调度位置、控制信息等快速传输。5G 无人机可集成变焦、红外 和广角等不同摄像头，通过 5G 网络将采集的高清视频实时回传到控 制中心，实现电力巡检、港口巡检等功能。5G 矿卡可集成毫米波雷 达、超声波雷达、摄像头等传感器，利用 5G 网络进行远程操控，可 结合北斗等技术开展融合定位导航，实现矿卡的“装、运、卸”自动化 生产作业。 10 图 4 移动感知类工业 5G 终端设备

准确率成为业界研究的热点。为提升 Wi-Fi 感知的精度，可通过匹配人体精细化 特征的信号波形和序列设计，使得信号能反应人体特征的细微变化；也可使用多 MIMO 天线技术获取更多维的无线信道信息；或采用更短波长的毫米波来实现感 知。为提升 Wi-Fi 感知准确率，可探索增强环境抗干扰技术以避免统计特征被干 扰淹没，或探索多 AP 节点间同步与协调技术以获取整网更准确和丰富的信息， 以支持更准确的光纤传感。

提高响应速度和能效。 智能驾驶技术是新能源汽车的重要发展方向，工业大模型在视觉感知、路 径规划和决策优化等方面具有广泛应用。在视觉感知方面，大模型可以处理多 传感器数据（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等），提高目标识别精度。在路 67 径规划方面，大模型可以结合地图数据、交通流量信息和驾驶习惯，优化路径 选择，提高行驶效率。在决策优化方面，大模型可以基于强化学习算法，优化 自动驾驶系统的决策逻辑，提高安全性。

最低气温 TEM_Min 摄氏度(℃) 相对湿度 RHU 百分率 最小相对湿度 RHU_Min 百分率 水汽压 VAP 百帕 降水量 PRE_1h 毫米 极大风速的风向(角度) WIN_D_INST_Max 字符 最大风速 WIN_S_Max 米/秒 最大风速的风向(角度) WIN_D_S_Max 度 2