___________________________________________________________________________________ 6 数字化转型项目方案 标注、三维工艺设计管理、产品运营监控看板、仿真分析、电子手册管理、现场服务管理、问题管 理等是首要的建设需求。 最终建设打造一体化的全生命周期数据管理平台。并实现与企业其他系统的集成包括 OA、CRM、HRS、SRM、ERP 实现计算公式或过程的可视化，便于相关设计师了解计算过程或公式； 3) 实现计算内容的可配置和扩展功能。  MBD 三维标注： 1) 基于现有的产品标注的模式，定义 MBD 三维标注的标准标准； 2) 基于现有的三维标注标准，基于 Creo 进行二次开发三维标注工具，按照不同制造类型 的模型，进行 MBD 三维标注； 3) 针对三维标注的模型，实现基于 Windchill 的存储、管理、签审，实现无纸化的设计。  设计导航 的有效性，避免现有的方式（只修改二维图不修改三维模型），同时控制了三维模 型的状态，便于其他产品的针对历史数据的借用，提高设计效率。  解决方案 a) 首先通过访谈，与研发、标准化针对于图面标注标准达成一致意见，形成二维图标 __________________________________________________________________________________

Spark 推理引擎 Prometheus ElasticSearch 流 引 擎 (CEP+UDF) 故障预警 模型训练 电池分析 报表分析 数据标注 详单查询 车联网应用 OpenTSDB HBase 倒排索引 列存：分析 批量 写入 实时 写入 SQL 动态列 稀疏表 数据应用及报表 A P S A R A 云 栖 大 会 客户案例 数据清理与处理 数据标注 数据网关 量产车 工程车 • 简单易用，多模一体化存查算，业务开发大幅提效 • 高扩展与性价比，存算分离云原生架构，成本优化 以 上 数据工程师 数据报表 数据大屏 数据筛选、验证计算、统计分析 Lindorm 一体化数据存储计算 自动驾驶元数据 标注数据 电动汽车 智能网联 汽车 加氢站 数据 电池溯源 数据 Momenta 自动驾驶数据平 台 数据 场景 数据 基座 Lindorm 流引擎 实时 ETL

脑等设备加 载电子标准 作业指导书 离线数据包 • 可基于制造过程仿真的三维动画演示 • 可集成 AR 展示 • 可通过 MES 客户端反馈作业指导偏差或错 误 业务能力描述 • 基于三维模型转换，标注信息和工艺信息， 自动生成三维作业指导书模板 • 基于模板，自动生成标准作业指导书 • 电子标准作业指导书可以自动下发至对 应工位 MES 客户端，并可以根据变更自动 更新 核 心 业 务 变压器产业经营单位数字化建设路线图顶层规划 • 细分产业数字化规划落地实施行动建议 • 附件一：变压器研发数字化能力对标 • 附件二：变压器产业业务现状及痛点分析 • 附件三：变压器产业数字化项目卡片 总目录 三维模型与标注 参数化与模块化 三维模 块化设 计 标准化与结构化 三维验证及可视化 结构化 工艺设 计 与此同时，我们从细分产业层面着重对变压器研发数字化能力建设进行了对标分析，总结与 先进企业 充参考 西门子 ABB 特变 数据与基础设施 组织架构 仿真 验证集 成 用例与工具 领军 先进 起步 分散式 集中式 实现全三维设计与标注 （ 100% 覆盖） 分散式组织 数字化成熟度 组织模型 实现全三维设计与标注 （ 100% 覆盖） 正逐步推广全三维设计 （ 25% 覆盖） 基于大量分类库与参数化 模板实现重用（ 70% 覆 盖） 基于大量分类库与参数化

数据资源开发利用提质扩面。数据基础制度体系初步建立， 数据资源规模质量持续提升，2024 年我国年度数据生产量达 41.06ZB，同比增长 25%，累计数据存储量达 2.09ZB，同比 增长 20.81%，数据标注成为新兴产业，7 个数据标注基地加 快建设，数商企业数量超过 100 万家。三是数字技术和实体 经济深度融合。智慧农业加快发展，实施《关于大力发展智 慧农业的指导意见》。制造业数字化转型稳步推进，截至 2024 年来增长44倍。公共数据授权运营加快探索，多个地区制定 出台授权运营专项政策文件，上线运营平台或者运营专区。 数据标注产业加速发展，《关于促进数据标注产业高质量发 展的实施意见》出台，推动我国数据标注产业发展取得阶段 性成果，成都、沈阳、合肥等7个数据标注基地加快建设， 积极引进和培育数据标注企业，形成医疗、工业、教育等行 业的一批高质量数据集。 数据来源：复旦大学数字与移动治理实验室 图 7 建码”等平台为抓手提升数字政府服务效能，统筹推进数字乡 村和智慧城市建设，积极发展数字文旅，扩大数字交流合作。 四川省深化数字四川建设，加快数字经济创新发展，推进天 府数据中心集群、国家数据标注基地等建设，有序推动政务 数据共享交换和可信数据流通，持续实施“聚源兴川”行动， 推动网络信息技术创新成果转化应用，深化政务服务、城市 治理、生态保护等方面的数字应用赋能，培育跨境电商等数

mand Levels）方法，构建了 18 个通用能力量表，涵盖基 础认知能力、知识领域及外部干扰因素。每个量表定 义了 0~5 的需求层级，用于标注任务对特定能力的需 求强度。研究团队利用 GPT-4o 对 20 个基准测试的 1.6万个任务实例进行了标注，构建了 ADeLe v1.0数据 集，支持对AI系统能力的解释和预测 ［22］。 4.3 仿真环境与综合基准平台 仿真环境和基准平台是具身智能评测的重要工 ADele能力需求层级评估方法 18个通用能力量表 DEPSI环境 仿真环境与综合基准平台 Tong通用智能评测平台 具身智能评测 方法与平台 高性能仿真引擎 桃源2.0 RoboMIND GPT-4o标注 魏家馨，马瑞涛，滕一阳，王 芃 具身智能标准化研究与评测方法探索 本期专题 Monthly Topic 51 2025/07/DTPT 态交互、群体智能等领域仍缺乏系统性标准，评测工

在技术层面，尽管许多保险公司已经开始尝试引入人工智能 （AI）、大数据和区块链等新兴技术，但在实际应用过程中仍存在 诸多障碍。例如，AI 模型的训练需要大量的高质量数据，而保险公 司在数据采集和标注方面往往面临资源和技术上的限制。此外，如 何确保 AI 模型的可靠性和安全性，避免因算法偏差或数据泄露导 致的声誉风险，也是保险公司亟需解决的问题。 为了应对这些挑战，保险公司需要采取切实可行的措施，尤其 平台，确 保数据的完整性、一致性和安全性。数据清洗和预处理是必不可少 的步骤，包括缺失值填充、异常值处理、数据标准化等，以提高模 型的训练效果。此外，数据标注质量直接影响模型的性能，因此需 要建立专业的标注团队或外包服务，确保标注数据的准确性和一致 性。 为了支持 AI 大模型的训练，保险公司还需具备以下数据需 求：  历史保单数据：包括保单基本信息、客户信息、赔付记录等， 用于风险预测和定价模型。 源，如天气数据、地理位置信息等，以丰富特征维度。 3. 模型训练：采用监督学习算法（如随机森林、XGBoost 等） 或无监督学习算法（如聚类分析）对理赔数据进行训练。通过 历史欺诈案例与非欺诈案例的标注数据，模型能够学习到欺诈 行为的特征。 4. 模式识别：利用训练好的模型对新的理赔数据进行预测，识别 出潜在的欺诈行为。模型可以输出欺诈概率或欺诈评分，帮助 理赔人员快速定位高风险案件。

注的新兴技 术，对传统安防系统进行智能化的武装，完成智能化建设。 AI：基于图片和视频的深度学习算法，让人脸的识别、抓拍和比对，以及 行为分析等技术的准确率大大提高。 AR：通过利用地图标签标注技术，将人眼无法感知的资源以标签的方式叠 加到高点实况画面中，相比实况能获得更多信息反馈与临场感，让指挥更高效、 更精确。 大数据：将人员、车辆的结构化信息进行存储，这些结构化信息可以用于 传统安防监控系统点位命名复杂，通过列表式查询摄像机点位，无法直 观展示点位具体位置信息  传统安防系统，人员报警、车辆报警等信息通过列表式展示，无法直观 感知、同一呈现、快速处理 AR 实景，利用地图标签标注技术，将人眼无法感知的资源以标签的方式叠 加到高点实况画面中，包含监控点位、道路、建筑、卡口等各类信息，以及车 辆报警、人员布控报警等相关信息，相比实况能获得更多信息反馈与临场感， 让指挥更高效、更精确。 。 包括标签加载、标签标注、标签拾取、建筑定位、空间信息查询、属性信息显 示、盲区分析、热度叠加、淹没分析、电子围栏、布控管理、应急演练等功能。 1) 标签加载 实现摄像头、物联网传感器等对象在三维实景内的叠加嵌入。 2) 标签标注 实现标签对象的标注信息（如名称、状态）显示与隐藏。 图 134 模型内加载摄像头标签、地点标签的效果。 同时，实现了标签标注信息的展示。 3) 标签拾取

化处理，确保数据质量满足大模型的训练和推理需求。具体步骤包 括去除重复数据、填补缺失值、数据归一化以及通过正则表达式处 理文本数据。对于非结构化数据（如客户反馈、邮件内容），将使 用自然语言处理（NLP）技术进行分词、词性标注和情感分析。 接下来，DeepSeek 大模型的部署将采用容器化技术，通过 Docker 和 Kubernetes 实现模型的高可用性和可扩展性。模型训 练和推理任务将在 GPU 集群上运行，以提升计算效率。同时，模 同时，需要使用标准化工具对数据进行格式化处理，确保数据的一 致性和规范性。 层次结构化和标注是提升数据可用性的重要手段。对于非结构 化数据（如客服对话文本），可以通过自然语言处理技术进行分 词、实体识别和情感分析，并将其转化为结构化数据。对于结构化 数据，应明确字段含义并建立统一的编码规范。例如，客户行为数 据可以按照时间段、行为类型和频率进行标注。 为保证数据的均衡性，需要采取以下措施： - 对不同类别的数  数据收集：每月定期从多个渠道（如社交媒体、客户服务记 录、销售数据等）收集客户数据。  数据清洗：对收集到的数据进行去重、缺失值处理和异常值检 测，确保数据质量。  数据标注：对部分关键数据进行人工标注，以提高模型训练的 准确性。 其次，引入先进的算法和技术也是模型迭代的重要环节。我们 可以根据最新的研究成果和行业最佳实践，选择和应用更高效的算 法。例如，可以尝试引入卷积神经网络（CNN）来处理复杂的图像

平台能力开放：支持平台服务、应 用 、模 型开放，与三方平台灵活对接 ⑥ 开发管控能力：实现模型开放全流程管控、 日志审计 数据 资产 管理 样本管理 元数据管理 样本标注 算力 资源 管理 预训 练模 型 模 型 管 理 外部 算法 引入 模 型 评 估 流 程 管 理 流程制定 工作流管理 任务管理 调 度 引 擎 开 发 工

、功能建设 对于设备内部结构进行精细化建模的设备，系统提供设备拆装功能，主要有 两种形式： 2 、提供用户自由选择设备某部分进行 拆装的功能。 1 、标准化组装工艺流程展 示及标注功能。 设备培训管理——组装 3 、功能建设 2 功能建设 • 2.2 功能建设 根据工艺流程图纸，通 过控制上下游关断阀门及设 备流量，制作生产工艺动态 流程，通过模拟气、液流动