一、多源异构数据集成、数据质量评 价与清洗、实时计算和分析处理等诸 多关键技术。 — 工业AI智能体（Agent）：利用开源 大模型、LangChain、LangGraph等大 模型框架，以及MCP、RAG、Functio nCall、Text2SQL、Text2KG等大模型 技术，构建工业Agent基础框架和能 力，为工业场景提供创新解决方案。 工业智能体是一种特殊的人工智能 体，它专门针对工业生产制造场景设

度学习技术持续自我优化，提升生产效率，在降低能耗的同时 保持高效稳定的运行。数字孪生技术的引入，助力设备的精细 化监控，为资源的精准调度与配置优化提供了强有力的技术支 撑。 （三）基于新兴技术的智慧经营决策 借助 AI Agent 等的部署，使企业能够在经营管理中获得更 强的智慧决策支撑。一是强化数据共享和综合分析，应用人工 智能技术对企业内部的生产数据、市场趋势、供应链状况等进 行实时监控和深度分析，提供动态感知、预测预警和快速响应

营管理、用户服务等领域拓展应用，并基于其强大的自省能 力，持续迭代优化输出质量，打造新型电力系统智能化运行 新范式。 图 8：基于大模型的风场运营新范式 运行 交易 检修 设备 数据源 风场运营代理 （LLM Agent） 反省 方法论 计划 工具 模仿 (Free Shot) 说明书 (Zero Shot) 感知 气象大模型(LWM) 记忆 行动 对 人 员 工作计划 工作分配 工作指导

营管理、用户服务等领域拓展应用，并基于其强大的自省能 力，持续迭代优化输出质量，打造新型电力系统智能化运行 新范式。 图 8：基于大模型的风场运营新范式 运行 交易 检修 设备 数据源 风场运营代理 （LLM Agent） 反省 方法论 计划 工具 模仿 (Free Shot) 说明书 (Zero Shot) 感知 气象大模型(LWM) 记忆 行动 对 人 员 工作计划 工作分配 工作指导

机遇。 通过学习海量文本、视频数据，大模型能够生成复杂、细致且高保真的驾驶场景，并根据输入条件和反馈 动态调整，显著提升了场景生成和测试的灵活性与全面性。目前主流的自动驾驶汽车测试方法采用 Agent 环境框架，通过软件仿真、闭轨测试和道路测试相结合。其基本思想是在真实的驾驶环境中测试自动驾驶 汽车的智能体，观察其性能，并与人类驾驶员的性能进行统计比较。然而，现有的自动驾驶汽车测试的挑