平台 ( 信息域 ) 数据特点 DI/DO AI/AO 枚举字符串环境参数、设备状态、故障 报警 全域、用户行为分析、外部系统接入数据 数据库 实时型、低时频数据刷新 关系型、离散型、全文搜索引擎数据库、大数据文件系统、 ( HDFS 、 Kudu 、 HBase) 布署与运行 本地、可脱上位机运行 本地、异地、云布署、不能脱机运行 集成对象 BAS 、 FAS 、建筑能效监控系统、 平台 ( 信息域 ) 数据特点 DI/DO AI/AO 枚举字符串环境参数、设备状态、故障 报警 全域、用户行为分析、外部系统接入数据 数据库 实时型、低时频数据刷新 关系型、离散型、全文搜索引擎数据库、大数据文件系统、 ( HDFS 、 Kudu 、 HBase) 布署与运行 本地、可脱上位机运行 本地、异地、云布署、不能脱机运行 集成对象 BAS 、 FAS 、建筑能效监控系统、

时间。首先， 根据业务需求和数据特点，选择合适的索引类型。对于频繁查询的 字段，如用户 ID、时间戳等，建议使用 B 树索引，因其在等值查 询和范围查询中表现优异。对于全文搜索场景，如日志分析或文本 检索，推荐使用全文索引（如 Elasticsearch 的倒排索引）以支持 高效的模糊匹配和分词查询。 在索引设计时，需综合考虑查询模式和数据更新频率。对于高 频更新的表，过多索引会增加写操作的开销，因此需权衡索引数 保数据的完整性和一致性。对于非结构化数据，如日志或文档，使 用 NoSQL 数据库如 MongoDB，以提高存储和查询的效率。同 时，为了优化数据检索速度，我们引入了 Elasticsearch 作为搜索 引擎，支持全文搜索和复杂查询。 用户管理模块负责用户的身份验证和权限控制。我们采用 OAuth 2.0 协议，实现安全的单点登录（SSO）功能。用户权限通 过 RBAC（基于角色的访问控制）模型进行管理，确保不同角色的

节对各类实现大模型结合具身智能的系统架构进行 分类与介绍; 第 4 节从模拟器、模仿学习和视频学 习等方面介绍具身智能训练的数据来源, 探讨大模 型如何为机器人训练带来丰富的数据; 最后在第 5 节对全文进行总结并提出研究方向. 1 感知与理解 在与环境的交互中, 具身智能通过摄像头、麦 克风等传感器接受原始数据, 并解析数据信息, 形 成对环境的认知. 在处理此类信息时, 大模型有着

行数据预处理，确保数据质量和一致性。 o 数据存储：对于结构化数据，选用 PostgreSQL 作为关 系型数据库，支持复杂查询和事务处理；对于非结构化 数据，采用 Elasticsearch 实现高效的全文检索能力。此 外，使用 Amazon S3 或阿里云 OSS 作为海量数据的存 储解决方案。 2. 机器学习与深度学习 商务 AI 智能体的核心是智能化决策与预测能力，因此需选用 成熟的机器学习框架和工具：

智能知识库分析：大模型结合向量数据库的方式为让其具备领域级知识理解能力提 供了可能性，平台通过灵活的知识库分析框架，支持文本向量分段、大模型QA拆分、QA精 准导入等多种知识录入方式；同时通过“向量+全文+重排”的方式进一步提高了答案的召 回率和准确性，适应问答、阅读、生成等不同场景。 任务可视化编排：目前的企业业务需求千差万别，想让大模型完全自主地规划与完成 任务是不太现实的，而通过工作流编