破关系型数据库的缺陷，实现数据 的融合分析。 哈尔滨电气集团 - 大数据处理能力升级 哈尔滨电气集团 - 大数据分析能力升级 现有系统数据库通过建立基于专家设计知识、制造知识的 标准样本及故障样本，并对比两者的差异，实现故障主 题、子题、故障因子的预设性分析，功能较为单一，且扩 展性较差，仅能针对单种水轮机产品分析 开发基于大数据的通用工业故障分析算法及 通用数据分析算法，为各种产品的实际应用

的简单堆砌，而是响应国家"人工智能+"战略、打造一体化全场景智能交互环境的生动 实践。每个场景都经过深度调研和反复验证，既体现技术前沿性，又具备商业可复制 性，为产业发展提供了清晰的路径指引。 图谱还特设"无锡样本"专章，深入剖析这座物联网之城如何从先行先试到引领示范， 如何将技术创新转化为产业优势，如何构建起覆盖全产业链的生态体系。无锡的经验 不仅是地方实践的成功案例，更是中国 AIoT 产业发展模式的缩影和标杆。 传感器方案，多模态系统的误报率降低了 95%，漏报率降低了 99%，真正实现了"防 患于未然"。 生成式 AI 在感知领域的应用在 2025~2026 年形成了持续亮点。通过大规模预训练和 少样本学习，生成式 AI 模型能够理解和生成各种模态的感知数据。在感知增强方面， 生成式 AI 可以将低分辨率、高噪声的传感器数据恢复为高质量的感知信息。例如，在 安防监控中，即使是在夜间或雾霾天气下拍摄的模糊图像，也能够通过 学习句子表示。多任务预训练如 ExT5 同时优化 多个目标。预训练数据的规模和质量直接影响模型能力。 模型规模与涌现能力存在幂律关系。从 GPT-2 的 15 亿参数到 GPT-3 的 1750 亿参数， 模型展现出了少样本学习、上下文学习等涌现能力。PaLM 达到 5400 亿参数，在推理 任务上取得突破。但并非所有能力都随规模线性增长，某些能力在特定规模阈值后突 然出现。计算最优的扩展定律指导如何分配数据、模型大小和计算预算。稀疏模型如

环境监测  环境状态监测、报警  环境关系模型， 环境预警 能耗预警  能源使用超标预警  能耗异常报警  “ 跑冒滴漏”分析，预警 辅助决策 在数据采集的基础上，利用大数据和大样本分析方法，将获 取的数据进行分类、整理、计算、获得数据分析模型，基于 此建立辅助决策知识库与模型。 三维可视化 将三维建模、数字孪生、数据可视化等技术结合起来，实现 基于楼宇三维模型图的管控一张图展示，监控状态更直观。

何在自己的生活中使用人工智 能，或者他们对人工智能未来的一个梦想。 通过这样的教案，我们不仅传递了人工智能的基础知识，还激发了学生的兴趣，鼓 励他们深入探索这个不断发展的领域。 2. 少样本提示 少样本提示（Few-shot Prompt），通俗来讲就是给AI提供几个示例，让它学习你 的例子，从而更容易产生符合你预期的结果，这是目前提示工程中使用最广泛的技 巧之一。 下面以写藏头诗为例，我们在提问时加入一些示例，看看效果。 Models” （https://arxiv.org/pdf/2201.11903.pdf）表明，思维链技巧仅在大于或等于 100B参数的模型（如ChatGPT等主流大模型）中使用才会有效。如果你使用的是小 样本模型，那么这个方法便不会生效。 5. 自我一致性 根据谷歌研究院的Xuezhi Wang等人在2022年发布的研究成果，当我们只使用1条逻 辑链来优化模型时，仍然存在模型出错的可能性。为了解决这个问题，Xuezhi

视觉模型、多模态模型、专业领域模型等不同类型的模型在工业中都 进行了一定程度的概念验证和应用 [33]. 2025 年, 由中国深度求索公司开源的 DeepSeek R1, DeepSeek V3 大语言模型在自适应建模与零样本学习、数据整合与加工、特征提取与逻辑推理、深层次的模式挖 掘与决策优化等能力方面展现出显著的进步, 使得结合检索增强生成 (retrieval-augmented generation, RAG)

时生产汽车数 量得出。 ·车型比率。大多数丰田整装工厂生产多个车型。因此，必须通过 每种车型占所有车型的百分比，确定各种车型的产量。 ·车型产量。等于车型比率乘以产量。 你可以从表4-1的样本运行率中看出，所有的要素均为变化要素， 可以控制它得到谈判过程中可以评估的方案。这些衡量标准，或关键绩 效指标（KPI），也被运用在日常的工厂运营监督中。 月度计划流程要求所有销售和全球范围内生产运营部门都参与。每 果必要的话，可以在几个选定区域进行手动调整。 请大家注意，尽管每个区域订单都包含某一特定区域最畅销的包装 和颜色组合，全国性的分配通常都会更加均匀。除此之外，任何月度变 化都变得难以被察觉到了。表4-9展示的是按4个不同区域样本采集的不 同的生产结构，放在一起之后，就会使生产结构在全国范围内更加均 匀。 一旦完成销售订单，就被转发到日本的丰田汽车公司。丰田汽车公 司再整理所有全球范围内销售公司的订单。接下来，要将这些销售需求 类似，这种 逻辑具有专利性和隐秘性，就好比一个黑匣子。放进去的是每日生产计 划，取出来的是每日生产顺序。工厂使用这种生产顺序下零件订单，也 能输入到整装线控制系统中，保证车辆能够以正确顺序启动。 样本生产计划 假定表5-1包含了我们将要制定的生产计划的车辆清单。为了简单 起见，每辆车只有3个配件（如等级、发动机汽缸和颜色）。等级可以 是LE或XLE。发动机可以是4个汽缸，也可是6个汽缸，颜色有3种：红