识图谱 操作票系统 OMS 系统 电话交换机系统 自 调度规程 电力 大脑 语言合成 知识 图谱 语音识别 机器 学习 设备台账 安全规程 分析报告 电网拓扑 组织架构 文本材料 上百万字 系统数据 几千 T 自然语 言学习 自 自 电力 大脑 语言合成 知识 图谱 语音识别 机器 学习 语音识别模型 语义识别模型 自然语 言学习 ，武林门站 10kV 大成分线运行改热备 用 武门站 设备 运行改热 备用 业务 电 大脑 城南班 组织 自然语 言学习 刘庄 语言合成 语音识别 人员 all 乡 知识 自 图推理计算 强化学习 自然语 言学习 语言合成 知识 自 图谱 语音识别 机器 ta 自 学习 知识图谱 深度学习 电力 大脑 乡 全方位端口集成 调度许可 法令、收令 发令 汇报 操作票系统 现场人员 手机电话 自动化系统 OMS 系统 电话交换机系统 调度拟操作票 人工调度员 作业现场 异常情况 知识 图谱 语言合成 自 目录 痛点分析 解决思路 功能展示 项目成效 未来展望 3 实时从 OMS 系统自动获取待执行操作票 ； 当天工作开始前短信提醒操作人员及工作负责人 ； 2 C 自 同步记录调度日志

感知环境、分析数据并作出决策， 为用户提供了更加便捷、智能的 生活体验。 经海量数据训练而成 大模型经过海量数据的训练 和优化，能够捕捉到数据中 的细微规律和潜在联系。 具备语言理解生成力 大模型具备卓越的语言理解 和生成能力，能够流畅地进 行自然语言交互。 可处理多样复杂任务 大模型具有高度的灵活性和 可扩展性，能够处理多样且 复杂的任务。 大模型如百科全书 大模型是人工智能领域的璀 璨明珠，其知识库广泛而深 智能体在学习到模型内部知识 不够时，利用调用外部 API 的 方式，通过获取外部实时信息、 访问专有的信息知识库等方式 更新信息。大语言模型擅长文 本处理、意图理解等，但是对 于计算等操作能力较弱。因此 需要使用工具提升大语言模型 的操作能力，常用工具包括模 块化推理、知识和语言。 01 规划 规划主要是对子目标的管理和 拆解，将大的任务拆解为小的 子任务，并对这些子任务进行 组织化建模、协作式模拟 、高级团 队 Al 应用。 https://creWAllnc/crewAl Microsoft Semantic Kernel (1) 提供轻量级 SDK, 支持多种编程语言； (2) 强调安全性、合规性和多步骤任务管理。 为企业软件提供 Al 能力增强。 https://microsoft/semantic-kernel Microsoft AutoGen (1)

按角色生成报告 自定义报告模块 图谱构建 知识图谱 大模型 数据源 智能交互 用户 大模型 知识图谱 业务需要查询制度之间复杂关联关系 ( 例如某监管文件在行内细化的各种制度、规程 ) ，涉及的语言分析及交互可以通过大模型有效解决。 监管科技相关的知识库建设 知识图谱 知识抽取 需要调用 知识服务 文本数据 问答结果 用户提问 提示组装 大模型调用 结构化数据 决策增强 AI+ 方案 报告及画像 AI+ 方 案 风险核查 AI+ 方案 监控分析 AI+ 方案 AI 挖掘方案 如何设计 MaaS 新模 式 多模态构图方案 多语言模型接入能力 同盾微调 大语言模型 API 工具调用 风控工具集 风险分 征信 Embedding 内容生成 知识提取 RAG 管道 向量检索 知识检索 领域助手 领域 议并实施处理 增强知识库 结合知识、数据自 主生成场景策略 自主规划、拓展核 查智能体 自主、多维度画像 推理生成 分场景结合意图生 成报告 自动监控，深入分 析以及优化建议 大语言模型 LLM 风控策略 风控规则 客户核查 案件核查 客户画像 信用报告 尽调报告 更多 风控运营 策略 AI 核查 AI 画像 AI 报告 AI 运营 AI 风控工具集

010101011010 01010101 01010101 01010101101 数据存储 二、工业大数据采集 本教材以 MySQL 为数据存储的工 具，它采用的是标准化的 SQL 语言， 使得数据的存取和更新更加容易，对于 复杂的查询也非常方便。 MySQL 的体积小、速度快、成本 低，能够及时处理上千万条记录，初步 满足和支持大数据存储所需的高并发读 写和高效率读写需求。随着其分库与分 块的方法使系统快速恢复运行。 可靠性高 PLC 各模块均采用屏蔽措施，抗干 扰能力强，同时还具备良好的自诊 断功能，一旦出现异常情况， CPU 将立即采取有效措施。 编程简单 PLC 通常采用梯形图为编程语言， 梯形图形象直观，简单易学，使用 者不需要具备计算机的专门知识也 可快速学会，并用来进行编程。 01 02 03 04 PLC 的特点 采集 PLC 数据 二、工业大数据采集 数字量 七、工业大数据应用 课程目录 三、工业大数据建模  理解统一建模语言 UML 类图的表示方法  掌握 UML 描述信息模型的基本方法 知识目标 技能目标  掌握 UML 工具 StarUML 的使用  能够绘制车间设备的信息模型  能够绘制生产过程的信息模型 学习目标 三、工业大数据预处理 •统一建模语言 UML •什么是类？如何表示类？ •如何表示对象关系？ •如何转化为二维表？

CANN( 华为 ) 有监督微调 对比学习 * 互联网爬取、规模大 LLM 预训练 多维并行算法 状态监测、任务调度 语言通用模型： DeepSeek-R1 等 无监督数据 图像生成 集 群 早期的深度学习受限于计算能力和数据规模，难以发挥优势。随后多层感知机与卷积神经网络结合反向传 播算法，显著提升了模型的学习能力。随后，基于注意力机制的 Transformer 架构改变了自然语言处理 的范式，使大规模预训练成为可能。近年来，大模型凭借超大规模参数和海量数据学习，在多模态学习、 推理和通用人工智能方向取得重要进展，为人工智能的发展开启了新的阶段。 大模型 模态扩展 真实龄据感知 电气信号始码 高雌特征映射 电气词表扩充 提 供 统 一 的 多 模 态数 据 表 示 基 础 算 子 基座 能力扩展 注意力机制 深层特征提取 自研高性能电力大语言模型 电力大模型全流程关键技术体系 1 数据生成：大规模高质量电力专业数据集构建 3 模型训练：电力大模型分布式训练关键技 术 预训练：基础模型能力训练 支 持 分

遵循特定格式和要求执行任务 ，可蒸 馏小模 型 ，部署在硬件配置更低的终端中。 领域数据预训练 / 微调 使用包含大量电力专业文献、报告、规 程、 运行日志等语料库对模型进行训练或微调 , 使 其掌握行业语言和基础知识。 知识图谱融合 构建电力专业知识图谱 , 将结构化的实体、 关 系、规则与大模型相结合 , 增强模型的逻辑 推 理和知识关联能力。 ● 行业知识的注入：让大模型“懂”电力 行负荷预测、能效优化、市场参与 决策 “ 辅助机器人” ：面向核心业务场景的智能体范 式 l 认知与决策中枢：是机器人的核心智能所在 ，负责处理最复杂的认知任务。 l 核心大模型 理解与表征： 自然语言理解 ，负责理解输入的指令、数据和上下文信息。 知识推理：基于注入的行业知识和从数据中学到的模式 ，进行逻辑推理、因果分析、态势研判。 复杂决策规划：能够进行多步骤、多目标的复杂决策规划 执行类：调用外部系统接口（构建 MCP 服务）执行操作（如向调度系统下发指令的接口子智能体、 向市场平 台报价的接口 子智能体）。 交互类：负责与人或其他系统进行交互（如生成报告子智能体、 自然语言对话接口子智能体、调用外部 API 的子智能体）。 l 协同工作：“头脑”（大模型）进行规划，“躯干”（数据）提供支持，“ 四肢”（子智能体）根据指令分工协作 ，完成 复杂任务 链。 协同机制

工智能是计机科学的一个分支 ，它企图了解 智能 的实质 ，并生产出一种新的能以人类智能 相似的 方式做出反应的智能机器 ，这个领域的 研究包括 机器人、 语言识别、 图像识别、 自然 语言处理和 专家系统等。 4. 信息化和智能化技术发展对智慧能源的影响 4.5 其他 VR 虚拟现实和 AR 增强现实 5G 通信

Restful 接口获 取； • 前端架构：支持 WebGL 、 WebGPU 、 Vue.js 、 Echarts 等主流框架进行开发展示。 • 后端开发语言： 系统使用 Java 、 Python 、 C# 语言开发，同时支持进行二次开发。 算法优势—逻辑架构  微服务化  可伸缩易扩展  支持同步或异步模式  与 IOT 平台 / 数据仓库完美融合  易于集成 等技术实现，使用 Vue.js 等前端框架简化开发。 中间逻辑层：采用 Java 中间件技术，实现 RESTful API 接口。 后端计算层：使用 Python 科学计算语言，选择合 适的数值计算库、并行计算库和数据库。 安全管理：加强访问控制、认证授权、数据加密 等安全管理措施。 架构特点 软件运行兼容性 数字孪生平台是面向物联网应用的 3D 可视化开发和运营平台，

数据库、关 系数据库、时序数据库等不同的数据管理引擎实现海量工业数据的 分区选择、存储、编目与索引等。 5. 应用开发和微服务技术 多语言与工具支持：支持 Java、Python、JavaScript、Ruby 和 PHP 等多种语言编译环境，并提供 Eclipse integration， JBoss Developer Studio、git 和 Jenkins 等各类开发工具，构 模块，并与云端分析交互共享，实现模型迭代生长。 （五）开发框架，微服务等新型架构大幅降低开发难度与创 新成本 1. 基于微服务架构的开发方式大幅提升工业 APP 开发效率 基于微服务的开发方式支持多种开发工具和编程语言,并通 过将通用功能进行模块化封装和复用，加快应用部署速度，降低 19 应用维护成本。例如 GE Predix 平台基于微服务提供资产绩效管 理、运营优化、资产建模、数据获取等

从“看数据”转化为“看趋势、识风险、自动 预警”；  从“经验驱动”转化为“数据驱动 + 智能决 策”。 AI+ 质量应用 AI 应用的价值 将 SPC+FMEA （失效模式与影响分析） +AI+LLM （大语言模型）的智能认知能力深度融合，打造 了一个“数据驱动 - 问题归因 - 知识生成 - 闭环优化”的全生命周期管理平台。 AI+ 质量管理——简介 模块 传统质量管理 AI+ 质量管理 检测方式 生产过程可预测（ AI 驱动优化， 实现预测性维护与分析）：构建 AI 模型实现质量预测、工艺调优 与故障预判，形成主动式管控闭 环。 ③ 知识经验可关联可沉淀 （ FMEA 失效模式与影响分析 +LLM 大语言模型，闭环反馈）： 产品研发设计和生产过程知识库、智 能体问答应用。 AI+ AI+ 质量管理——产品清单 基本模块 基本模块 算法管理模块 算法管理模块 单工序闭环控制 单工序闭环控制 算法模型库管理