• 2011 年以来中国工业控制领域唯一 IEC 国际标 准 主导及参与 3 项国际标准 /12 项国家 标准 • EPA/IEC 61158 ，现场总线 • IEC 62439, 高可靠冗余技术 • IEEE C37.238, 高精确时钟同步在电力行业应用 • GB/T 30094, 工业以太网交换机技术规范 全球工业互联网技术创新引领者 国际工业控制技术变革者 使命：构建中国面向未来的“自主可 使命：构建中国面向未来的“自主可 控”的工业控制体系 东土科技“标准战略” - 工业互联网标 准 起草工业互联网国家标准 工业互联网架构及试验验证平台 工业物联网架构及试验验证平台 工业控制网络标准研究和验证平台建设 工业自动化功能安全和工业信息安全标准研究和验证平台建设 系统时钟同步管理与测试通用规范 科研成果 承担了 8 项核高基课题 完成了 11 项 863 计划 发明专利： 1058 项（含已授权和已受理） 中国首届工业互联网大赛决赛， 14 名院士作 为顾问评委，东土科技中央研究院智能制造团队从 1009 个项 目中脱颖而出，以“基于软件定义控制与流程的工业互联网解决 方案”荣获最高荣誉一等奖。 东土科技荣誉 联合东北大学工业自动化 国家重点实验室 共同打造全球领先的新一 代工业互联网架构控制系 统 英特尔公司全球工业业务总裁 东土科技操作系统与英特尔公 司全球合作 东土科技战略合作伙伴 东土科技操作系统和芯片

.........................................................................................76 9.2 风险控制措施................................................................................................. .......................................................................................104 13.2 成本控制措施................................................................................................. 据进行清洗 和预处理，以确保数据的准确性和一致性。  模型构建与优化：根据交易目标选择合适的模型，并通过历史 数据进行回测和优化，以确保模型的有效性和稳定性。  风险管理：设计合理的风险控制机制，包括止损、止盈、仓位 管理等，以降低交易过程中的风险。  执行与监控：通过自动化交易系统执行交易策略，并实时监控 交易结果，以及时调整和优化策略。 在实际应用中，量化交易还面临着市场的复杂性和不确定性。

、 Knx 、 Fix 等标准总线 传输层协议、应用层协议：消息传递、超文本、双工通信、多媒体 (RTSP 、 RTMP 、 HLS) 主要应用 在线逻辑控制 建筑智慧运营、智能决策辅助分析、模糊控制、多场景可视化大屏 展示、个性化定制 使用对象 运维人员分级 全域授权 主要技术 机电技术、组件模块、逻辑编程、工控组态 云计算、云存储、大数据 ( 模型 ) 、 Al 算法、数字孪生 万平方米且采用集中 空 调的公共建筑，应设置建筑设备监控系统 (BAS),BMS 的主要组成就是 BAS 。 BMS 更多 的 是底层数据采集实时处理， IBMS 是加持 AI 、大数 据、算法、模糊控制、信息化等技术 的综合管理 平台，两者是形成建筑智慧的核心。 BMS 与 IBMS 的概念是相同的，但集成的程度、 数据采集与存储等有些差异 BMS ■ 建筑设备监控系统 、 建筑设备一体化 、 Knx 、 Fix 等标准总线 传输层协议、应用层协议：消息传递、超文本、双工通信、多媒体 (RTSP 、 RTMP 、 HLS) 主要应用 在线逻辑控制 建筑智慧运营、智能决策辅助分析、模糊控制、多场景可视化大屏 展示、个性化定制 使用对象 运维人员分级 全域授权 主要技术 机电技术、组件模块、逻辑编程、工控组态 云计算、云存储、大数据 ( 模型 ) 、 AI 算法、数字孪生

.........................................................................................64 7.2 访问控制.............................................................................................66 7.3 服务级别协议..................................................................................125 14. 项目管理和控制......................................................................................127 14.1 项目计划 .......................................................................................132 14.4 进度控制.........................................................................................134 15. 法规和合规

预算编制与审核..................................................................................29 3.3 成本控制与分析..................................................................................30 3.4 招投标管理. .............................................................................51 6. DeepSeek-R1 在成本控制与分析中的应用...............................................53 6.1 实时成本监控............................... 效率提升指标...................................................................................95 10.2 成本控制效果...................................................................................96 10.3 错误率降低情况

数据清洗与预处理..............................................................................57 4.4 数据标注与质量控制...........................................................................60 5. 模型训练方案........... .......................................................................................87 7.2 系统访问控制......................................................................................89 7.3 日志管理与审计 训练资源利用 率优化 40% 4. 训练评估时间缩短 50% 系统的主要应用场景包括但不限于： - 机器学习模型的训练过 程评估 - 深度学习网络的性能优化 - 训练数据的质量控制 - 计算资 源的最佳分配 - 训练效果的持续跟踪与改进 项目将在现有技术基础上，整合多方资源，采用模块化设计思 路，确保系统具有良好的扩展性和适应性。通过本项目的实施，将 建立起一套科

........50 4.2.1 紧急联系人与医疗机构联动.......................................................52 4.2.2 智能设备控制（如调节室内环境）...........................................53 4.3 个性化健康建议................................ 不均问题。 该方案的核心优势体现在以下三个方面：  数据实时性：通过可穿戴设备、物联网传感器及电子健康记录 （EHR）系统，实现生命体征（如心率、血压、血氧）的秒级 采集与传输，数据延迟控制在 5 秒以内，显著优于传统系统的 24 小时均值报告模式。  智能分析能力：采用多层级算法架构，包括基于 LSTM 的时序 预测模型（准确率达 92.3%）和随机森林分类器（AUC 0 戴设备、移动终端、医疗信息系统（HIS）及物联网传感器，构建 了覆盖生理指标、行为习惯、环境因素的多维度健康数据库。其核 心架构采用微服务设计，支持高并发数据处理，日均处理量超过 10 亿条健康数据点，延迟控制在 200 毫秒以内，满足实时性需 求。 平台的核心功能模块分为三层： - 数据采集层：兼容主流健康设备协议（如 HL7、FHIR），实现心 率、血压、血氧等 12 类生理参数的秒级同步，数据完整率达

....................................................................................91 6.2 用户权限与访问控制................................................................................................... 1. 系统功能增强 o 智能工单自动分类 o 实时对话质量监测 o 预测性客户分级 2. 业务场景落地 o 售前咨询智能导购 o 投诉预警主动干预 o 高价值客户识别模型 项目预算控制在现有 CRM 年维护费用的 120%范围内，确保 6 个月内完成生产环境部署。技术团队将重点关注模型冷启动阶段的 准确率优化，通过注入 2000 组历史工单数据进行监督微调，确保 上线初期即达到 个月内实现基础功能上线；12 个月周期内通过 迭代训练使模型在垂直领域的准确率达到行业领先水平。成本效益 分析显示，项目投资回收期约为 14 个月，第三年起可产生年均 300 万以上的净收益。风险控制方面，已规划数据隔离方案确保敏 感信息不进入训练集，模型输出均经过合规性校验层处理。 该实施方案特别强调与传统 CRM 工作流的无缝融合，所有 AI 功能均以插件形式存在，支持企业根据实际需求分阶段启用。通过

.................................................................................101 6.2.1 数据加密与访问控制................................................................................................... .........132 7.2.2 内部控制缺陷识别...................................................................................................................................134 7.3 税务审计与风险控制....................... 生成的分析结论都需通过独立 ” 规则引擎验证，关键审计判断则保留人工复核接口。这种 人机协 ” 同 模式既保持了专业判断的权威性，又实现了基础工作的智能化 替代。随着审计准则第 1321 号对 IT 控制的强化要求，该方案已通 过三家监管机构的合规性评估，为规模化应用扫清了制度障碍。 1.1 审计行业的现状与挑战 近年来，审计行业在全球化与数字化浪潮下面临着前所未有的 变革压力。随着企业业务复杂度提升、数据量呈指数级增长，传统

展现出强大的泛化能力与在各领域内广阔的应用前景. 鉴于此, 对基于大模型的具身智能的工作进行了综述, 首先, 介绍大模型在具身智能系统中起到的感知与理解作用; 其次, 对大模型在具身智能中参与的需求级、任务级、规划级和动作 级的控制进行了较为全面的总结; 然后, 对不同具身智能系统架构进行介绍, 并总结了目前具身智能模型的数据来源, 包括 模拟器、模仿学习以及视频学习; 最后, 对基于大语言模型 (Large language (工作总 览见图 1[25, 29−100]). 本文内容安排如下: 第 1 节对大模型如何帮助 具身智能实现对环境的感知与理解进行介绍; 第 2 节分析大模型分别在需求级、任务级、规划级、动作 级这四个控制层级上为具身智能提供的规划; 第 3 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; multi- modal model, LMM) 具有理解图像、场景文本、图 表、文档, 以及多语言、多模态理解的强大能力[29], 可 以直接用于具身智能对环境的理解, 并通过提示词 使之输出结构化内容如控制代码、任务分解等指令. 2 自 动 化 学 报 51 卷 Wang 等[25] 探索了使用 GPT-4V 赋能的具身 智能任务规划的可能性, 作者提出一个基于