多个报警同时显示：当某一时段出现多个报警，则平台界 面遵循弹屏叠加的原则，最上一层显示最后一个报警信息。 3) 门禁系统 与厂家提供的协议对接，对一卡通系统中所有设备实现远 程监看，设备在线离线状态侦测，进出人员信息记录查询。 门禁和视频，消防联动，实现火灾预案管理和非法卡刷门 视频弹出。 4) 视频监控系统 软件平面图上显示项目中监控点位，点击点位上的图标， 可在界面中显示该点位的实时监控画面。 通过平台系统的集成，可对信息发布系统进行监测和控制 可通过平台发布相关音视频信息。 当出现报警等异常情况时，能联动信息发布系统进行相关 信息发布。 8) 背景音乐及应急广播系统 对于前端所有的设备进行管理，实时监测设备在线离线状 态，对播放内容做控制，可以实现分区播放，设置广播和视频 等的联动关系。 9) 梯控系统 和梯控系统对接，实现给访客授权使用电梯。实时监测电 梯的运行状态及其他参数信息。 10) 消防报警系统 用户提供更直观的浏览方式。 管理平台可以实现包括以下的浏览功能： 1) 提供本项目分布平面图。可以为用户提供按不同选 择排列的区域图，浏览设备分布、设备属性信息等。 2) 可以浏览查看某个设备的在线、离线工作状态。 3) 系统内各种设备分布浏览、设备运行记录、报警记 录等。 4) 浏览各智能化系统的各种设备、照明回路控制、以 及重大事件处理记录等等。 6) 浏览各区域的环境照度，以及相应照明回路的状态

天内完成，需要 1558 颗 A100。内存角度， GPT-3 训练至少需要 3.2T 内存，至少 44 张 A100，推理任务则主要受显存限 制，需要 4 至 8 张 A100，因此完整的模型无法在终端上离线运行。 优化后大模型可在旗舰机型芯片上运行，AI 落地有望推动新一轮换机潮。 AI 部署本地化具有必要性，优势包括更低的延迟、更小的带宽、提高数据安 全、保护数据隐私、高可靠性等。完整的大模型仅参数权重就占满一张 为众多复杂 AI 模型的控制中心，同时也是接受用户指令的交互窗口，实现 《钢铁侠》电影中“贾维斯”式综合智能管家。23 年 5 月，Google 推出 PaLM 2 轻量版 Gecko，其可在最新的旗舰机型上离线运行。同月，OpenAI 首次推 出 ChatGPT 移动端应用，各家大厂正式进入 AI 模型移动端创新、竞争时期。 智能音箱、全屋智能中控屏、手机、MR 等均有望成为这一时代的交互入口。 产业链 信息，而无需将其暴露给人类， 大大增加了任何需要分析外貌、声音、医学图像或任何其他个人信息的隐私安全。 即使部分数据是出于培训目的而上传，也可以将其匿名化以保护用户身份。 5）高可靠性：去中心化和离线功能使边缘 AI 更加稳定，不受网络访问限制，这 是关键任务系统稳定运行的必要条件。 当边缘 AI 应用程序遇到它无法准确处理的数据时，它通常会将其上传到云端，以 便 AI 算法可以重新训练并从中

为会话管理和语义理解提供信息支撑。 > 人工层 静默坐席解决机器人解决不了的问题。 AI 训练师辅助 机 器人进化。业务专家制定合理的解决方案。 2.3 系统架 构 > 线上提供语义识别能力 > 线下具有离线学习能力 > 返回精确答案或者推荐问题 > 数据驱动智能 > 少量干预加速进化 2.4 单轮会话机器人 QABOT 包子酸了 . 吃出了两个异物， 送的腐竹是长毛的 大早上吃出来苍蝇 一杯可乐兑了半杯水 主动问客户问题，收集信息以提供更好服务 > 不同客户机器人间切换的平滑剂 > 检索式：构建一个闲聊库，检索给出答案 > 生成式：从闲聊库学习生成模型 2.6 闲聊机器人 ChatBot > 建立统一的离线学习流程 > 从人工客服日志中学习人的处理方式 > 算法产生候选，人工轻度干预，加速模型进化 > 前期聚焦于新标准问发现、新拓展问发现、关联问 题挖掘、 Task 子树挖掘 > 与知识管理平台打通，通过知识管理平台进行知识 营 AI 训练师 + 智能客服 = 很多很多的人工 客服 3.1 落地效果 --QABot 实时响应、 24 小时永不离线、轻松应对高峰咨询量、比人工更有耐心 每天解决 72,000 个问题 ≈ 510 个客服努力工作一 天 ≈ 4,100 小时 算法离线准确率 92% 在线智能解决率 83% 线上 效果 ( 外卖 ) 打车司机平台派单少 task 智能解决率 / 量趋势图

石化装备AI管理—中化工业互联网平台深度赋能 实时数据 离线数据 • Modbus协议 • JT/T808协议 • MQTT协议 • 提供其他协议转MQTT协议的SDK • CSV格式 • 用户可自定义表头（需提供对应文档） • XLS格式 • XLSX格式 丰富数据接口 系统通过对大量数据接口及文件 格式的兼容，可链接多种实时、离线 数据，从而满足故障诊断客户初次加 装、二次改造升级、数据分析服务等 动、温度、流量、压力等。 用户数据 数据预处理 特征探索 机器学习建模 模型评估 批量/实时诊断 数据预处理 历史数据 实时数据 特征提取 大数据分析 样本库构建 模型训练 分类/预测 离线 在线 振动信号 转速信号 温度信号 载荷信号 石化装备AI管理—主要功能组件 配置接口 拖拽算法模型 自定义诊断规则 灵活数据展示 定制化业务 丰富数据接口 海量数据算法 可配置诊断规则

24V 强切模式对信号传 输距离和音量控制器数量的限制，而且 节省了线材和管材。。  Luna 云服务器支持消防报警、拆除报警、 声压检测、终端上线、终端离线、终端故 障多种联动触发方案，可联动触发网络音 频终端定时文件离线播放、录音、发送短 信、发送邮件、短路输出、媒体库播放、 频道广播等功能。 消防联动触发 服务器备份  服务器支持备份功能，增加备用服务器， 通过网络与主用服务器对接，实时同步 检测到线路、音量、工作等状态，方便 故障维护。 酒店广播解决方案 系统功能 星级酒店智能广播系统解决方案 离线节目播放  IP 网络音频终端内置 2GByte SSD ， 支持服务器远程管理，支持限带宽后台 下载或空闲时段自动下载功能，减轻网 络负担，媒体库文件可开启离线自动播 放功能。  通过遥控器、触摸屏或设备面板按键的操 作 IP 网络音频终端，实现服务器曲目库中 节目的任意点播；网络适配器液晶屏具有

合期。 动态业务流识别对运营商和行业客户带来的主要收益包括： 包识别的方法： 基于 DPI：对数据包各种协议特征进行分析、提取、识别数据报文类型。 基于在线推理：针对特定业务的包特征预先进行离线学习，获得能够识别包特征的模型，然后在线部署并在线推理， 获得包特征。 扩展业务类型 支持针对每一种业务定制 QoS 保障策略，不再局限于 3GPP 定义的 5QI。 简化运维，提升运维效率 精准无线解决方案 12 2 包识别结果： 包属性： 包间隔 / 包大小 / 上层协议类型 包类型：视频 -I 帧 /P 帧、远程操控 - 控制指令 / 任务信息 DPI 在线推理 离线学习 模型构架 远程操控-控制指令 远程操控-任务信息 I桢（丢包率为10-6） P桢（丢包率为10-3） 图 3-5 包特征识别 在行业应用场景中，关键业务往往对传输时延和可靠性的要 预置QoS模板+业务流匹配 基于性能统计结果，自动调优 离线学习，主动预测，智能调整 无线环境变化较缓慢，但变化范围较大， 对时延可靠性等业务传输质量有明显影响； 无线环境变化较剧烈，有较明确的周期或区域特征， 能够通过机器学习有效预测变化的场景 应用场景 实现机制 调度参数优化 调度参数优化 QoS满足 QoS不满足 调度参数优化 调度参数优化 MR等数据 进行离线学习 预测无线环境和 业务行为的模型

规范开发流程，建立DataOps 研发运营体系 2.2 技术架构 数据源 数据接入 实时 采集 批量 采集 仓模块(GaussDB) LakeFormation 元数据 HDFS | Hudi 数据存储 离线分 析 Hive Tez Spark MR 实时计算 Flink SparkStreaming HetuEngin e（presto） 交互式 分析 ClickHouse 湖模块（MRS） 5小时 6小时 批处理能力 40% • 运用checkpoint点及夜间校 准等手段，保障实时数据的准 确性。 • 移动驾驶舱、可视化大屏等 520个实时指标。 • 构建数据集模型，执行离线 计算、实时计算； • 增强交互式查询和深度分析 能力； • 平均耗时200~400ms。 • 融合敏捷开发与数据运维； • 通过自动化流程管理，持 续集成与部署，提高数据 研发效率；

AnalyticDB PostgreSQL 及生态工具部负责人 周文超 第一部分：Data+AI 大咖观点 15 从数据工程与业务实践的角度来看，由离线数据处理到实时数据处理，再到今天的 Data+AI 时代，数据处理的底层逻辑到底发生了怎样的变化？为何多模处理能力变得 越来越重要？我们邀请了在学术界和产业界均有丰富经验的周文超博士，他现在是阿 时序、交易等多种模态的数据，比如：IoT 设备数据、车机图像数据等，这些多模数 据是数据处理和分析的一大挑战。 算力的多元融合：算力也朝着多模态和异构方向发展。过去，无论是在操作系统、数 据库、离线数据处理还是实时数据处理中，主要关注的是以 CPU 为核心的算力。然 而，随着大模型的出现，GPU、FPGA、ASIC 等硬件逐渐加入到算力矩阵中。特别是 GPU，原本用于图形加速和比特币等领域，现在因其能处理更多向量数据，并且可用 Data+AI 领 第一部分：Data+AI 大咖观点 16 域需要攻克的另一个重要挑战。 数据处理的实时性：实时性也是数据处理领域的一个难点。从最初的离线数据处理， 到现今的实时数据处理，我们见证了数据处理走向实时化的过程。过去，数据主要以 批次形式处理，一天或一周进行一次分析或训练。后来随着实时分析场景的增加，需 要分钟级甚至秒级的数据处理能

从产品力来看，在优质内容、大模型刺激下，学习平板的竞争走向标准化和专业化；教育电子纸聚焦 于学练场景焕发新的活力；错题打印机、单词卡等便携类产品通过拓科、拓场景强调高端化与性价比； 早教类产品有着物美价廉、离线可用、材质安全的特点，细分品类独占细分场景。教育大屏国内增长 见顶；学习平板校内发展遇冷；基于智能手写笔的智慧作业逐步实现常态化落地；XR设备仍面临体 系化内容缺乏、交互体验差等关键制约因素。 www.iresearch.com.cn 校外消费级—词典笔 软硬功能由固定走向繁盛，大模型显著提升翻译、口语练习及跨科能力 词典笔在早期主要实现离线扫描功能，硬件形态较为固定，后随着新厂商的进入，智能化程度的提升，软硬功能逐渐活泛，软件增 加口语练习等功能，内容拓展至全科，硬件屏幕更大，笔头也更宽；近期随着竞争进一步加剧，软硬功能加速升级迭代。硬件通过 速度快，市 场快速成熟并进入价格战，产品毛利逐渐走低，市场格局和体量趋于稳定。 来源：公开资料、专家访谈等，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 阶段一 阶段二 阶段三 • 软件以扫描翻译为主，离线使用 • 硬件形态固定为扫描笔的形态 • 软件：增加口语练习、内容上拓展至全科 • 硬件：逐渐做大屏幕，加宽笔头扫描范围 软硬功能固定 软硬功能活泛 • 软件：增加大模型应用，口语训练场景更加开放，拓展科目更全

一盘货统仓统配路径： 建设数字化运营能力 OMS TMS WMS SRM BMS …. 业务系统 外部数据 数据补录平台 运作指标分析 入库全流程宽表 出库全流程宽表 实时近源数仓 物流数仓 离线全量数仓 财经领域宽表 数据应用 供应商绩效分析 客户满意度分析 运输全流程宽表 指标分析 订单处理进度预警 任务预警 数据质量预警 监控预警 仓库作业可视化 车辆作业可视化