性，导致传统手工焊接效率低下且 质量稳定性不足，而传统示教型编程耗时冗长，其依赖人工操作的局限性日益凸显，已难以 满足现代制造业对高效、灵活与智能化生产的核心诉求。 随着焊缝跟踪、信息传感、离线编程、智能控制、人工智能等技术的迭代突破，焊接机 器人的智能化水平迎来显著提升。通过搭载激光传感器与 3D 视觉系统，智能焊接机器人可 精准识别焊缝位置、尺寸及形状特征，实现焊接路径的自主规划，推动焊接技术向“免示教” 业化应用的程度， 还需克服诸多技术与非技术难题。 本蓝皮书以智能焊接机器人为核心，重点阐述了其各核心模块的发展态势，其中包含焊 接机器人本体、3D 视觉及激光焊缝跟踪系统、智能焊接控制系统、离线编程软件、焊接配套 设备如焊接电源、焊枪等，结合智能焊接机器人产业链各环节的技术特点，剖析智能焊接机 器人市场和技术趋势，同时对智能焊接机器人的应用行业、应用场景和应用趋势进行分析， 旨在厘清 23 2022-2030 年中国智能焊机器人用焊枪市场规模及预测(单位：亿元) ... 36 图表 24 国内外机器人离线编程软件主要企业及产品 ......................... 37 图表 25 2022-2030 年中国智能焊机器人离线编程软件市场规模及预测(单位：亿元) ............................................

行业*天*全国，行业 *月*全国 用途：支持整体经营计划（KPI制定，营销资源分配，供 应链资源分配） 评估口径：达成率 real/fcst （离线）商品销量预测：支持补货、调拨决策 （离线）仓单量预测：支持仓库、配送产能（人力）准备 （离线）GMV预测：支持长期经营计划 销量预测 预测标的：销量（需求） 提前期：未来1~8周 颗粒度： 货品*天*仓 用途：支持采购、补货、调拨决策 供应链预测场景及特性 T T-1h T-1d T-1w T-4w T-8w T-1y 预测场景细分方式： • 预测标的：GMV、销量、单量、客服呼叫量、云计算请求量等各种不确定的需求 • 提前期：离线（长期（y, m）、中期(w)、短期(d)）、实时(h) • 颗粒度：预测对象颗粒度（店铺、行业、类目；商品、sku、货品；货主、行业）* 时间颗粒度（月、周、日、小时） * 空间颗粒度（全国、大区、省、市、区、街道；仓、门店）

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

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

支持在地图显示门禁点位位置及门禁信息  点击门禁图标可以远程控制门禁的开关  发生报警时可联动视频弹出  门禁状态实时反馈，包括在线、离线 第 17 页 2.4.3 电子巡更  支持在地图显示巡更点位位置及巡更信息  支持巡更上报功能，可查看巡检事件  监控状态实时反馈，包括在线、离线  历史巡更数据查询 第 18 页 2.4.4 入侵报警  支持在地图显示入侵点位位置及点位信息  报警后地图弹出视频图像，并定位位置 进行报警布、撤防管理  与视频、声光等其他设备联动  设备在线、离线故障检测实时反馈 第 19 页 2.4.5 应急广播  远程控制寺院所有广播设备开关，支持对播放内容进行控制  实现手动播放、定时播放、插入播放，能设置播放权限的优先级  监测各个末端设备的运行状态，可以进行区域、整体广播播放与呼叫  设备在线，离线故障检测反馈  支持与其他智能化系统配置联动 第 20 页

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

DRAM，显著加速 QPS（每秒 查询数）和响应时间，降低访问延迟。比起“小 L� + 多核”的设计，至强 ® 6 的“大 L� + 强核”架 构，能显著降低 P�� 查询延迟，稳定服务体验。 2、离线数据处理业务 针对离线数据处理业务的高吞吐计算能力、海量存储弹性扩展、高效数据传输、低延迟网络以及高容 错与数据可靠性保障等要求，ECS g�i 支持弹性临时盘和高性能存储解决方案，在本地 Shuffle 测试 微秒，可实现大规模 组网及高弹性等优势，这有助于提升离线数据处理的 I/O 带宽和效率。 高性能存储：ECS g�i 支持存算分离架构，用户可以根据业务需求灵活配置计算和存储资源。 例如在构建数据存储方案时，可以根据冷热数据的不同需求，将数据存储在 OSS（对象存储服 �� 务）中，并通过 EED（临时缓存盘）提供高性能的临时存储服务。这种架构有助于提升离线数据 处理的灵活性和效率。 内存通道升级：至强 内存通道升级：至强 ®6 性能核处理器内存通道从 8 通道升级到 12 通道，能够输出更大的内 存带宽和更高的数据传输速率，有助于进一步提升数据预处理任务的效率和体验，特别是对于 需要处理大量数据的离线任务来说至关重要。 3、游戏 / 量化交易业务 游戏和量化交易业务均对实时性、计算性能与稳定性要求严苛。例如游戏后台必须持续低时延响应 玩家操作，以保障足够流畅的体验，同时，高帧率渲染和复杂环境模拟对后台的计算资源需求极大。

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

哪吒科技数仓架构演变（V2.0） 1.6 哪吒数仓应用场景面临的挑战 应用场景 时效性要求 数据特点 面临的问题 RTG 效率分析（堆场机械效率 分析） 离线跑批（H+1） 数据维度复杂，下钻层次多 存在异常数据，数据不准， 任务资源占用高 某码头交接班分析 离线跑批（H+1） 数据维度比较单一，数据量少 数据量不大的情况下， 单个任务资源占用高 集疏运数字孪生 实时性要求高，数据产生到落 地在1s内

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；