智能工厂大模型

星环无涯·问知
星环科技无涯·问知Infinity Intelligence,是一款基于星环模型底座,结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。

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一体化?又将为制造业带来哪些改变?本文将从概念、技术架构和实际应用三个层面,为您揭开一体化数智工厂的神秘面纱。数智工厂,顾名思义,是数字化与智能化相结合的现代化工厂。它通过物联网、数据、人工智能等打造一体化数智工厂随着信息技术的飞速发展,制造业正迎来一场深刻的变革。传统的生产模式逐渐被数字化、智能化的新型工厂所取代,而“一体化数智工厂”正是这一变革的核心方向。那么,什么是数智工厂?它如何实现技术,将生产设备、管理系统和人员紧密连接,实现生产全流程的实时监控、智能分析和自主决策。而“一体化”则强调工厂内各部门、各环节的无缝衔接,打破传统工厂中信息孤岛的局限,形成高效协同的生产体系。从技术架构上看,一体化数智工厂可以分为三个层次。首先是基础设施层,包括智能化的生产设备、传感器网络和工业互联网平台。这些设备能够实时采集生产数据,并通过网络传输至云端或本地服务器。其次是数据处理层,利用云计算和边缘计算技术,对海量数据进行存储、清洗和分析。再者是应用层,通过人工智能算法和可视化工具,将数据转化为可执行的优化建议,辅助管理者做出决策。在实际应用中,一体化数智工厂展现出强大的优势。以某汽车零部件
利用星环数据平台,系统实现了对数据的实时分析计算,使设备故障诊断和趋势预测等功能的延迟控制在5秒之内,悉数满足的客户对实时性的要求;通过对各类数据的分析,颠覆了传统中人们的经验思维,看似很多无关的数据,但却对设备故障产生着实实在在的影响,例如设备运行效率过低时设备故障发生的概率增大,这就要求做好工艺参数控制;利用数据分析自动生成的检修维护计划,保证了设备维护更有针对性,减少了“过修”和“失修”现象;数据分析宝贵之处在于能够在设备出现故障隐患时就发现设备的潜在故障,大大减少了生成装置的非计划停车,从经济方面和安全方面为企业带了了巨大的价值。
模型推理系统在人工智能技术飞速发展的今天,模型已成为推动科技进步的重要力量。从聊天机器人到内容创作,从代码生成到科学研究,模型的广泛应用离不开一个关键环节——推理系统。本文将深入浅出地介绍模型推理系统的基本概念、工作原理及其在现实世界中的应用。什么是模型推理系统模型推理系统是指专门用于运行和部署大型人工智能模型的计算架构和软件框架。与训练阶段不同,推理阶段关注的是如何有效地使用已经训练好的模型来处理实际任务。可以将其比作一座已经建好的工厂:训练阶段相当于设计和建造工厂,而推理阶段则是工厂投入生产,将原材料(输入数据)转化为产品(输出结果)。推理系统的工作原理模型推理系统的核心,未来模型推理系统将更加普及,成为数字基础设施的重要组成部分。它们将以更自然的方式与人类交互,更深入地理解复杂需求,为各行各业带来革命性的变革。从日常生活到专业领域,模型推理系统将持续拓展人工智能的应用边界,为人类社会创造更多价值。提高硬件利用率;动态加载技术则可以根据需求灵活分配计算资源。这些技术的综合运用使得模型能够在合理的时间内响应请求,即使模型参数量达到数百亿甚至数千亿级别。推理系统的应用场景模型推理系统已渗透到
人工智能模型是指在机器学习和人工智能领域中,具有规模参数和复杂计算结构的模型。这些模型基于深度神经网络构建,参数量通常达到数十亿甚至数千亿个。它们能够处理规模数据,执行复杂的任务,如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等。模型的发展历程显示了其在处理复杂问题上的优势。随着数据量的增加和模型复杂度的提高,传统的机器学习方法逐渐显得力不从心。而模型凭借其强大的计算能力和智能决策能力,在各个领域取得了显著成果。以星环科技的无涯为例,这是一个拥有数十亿参数的规模语言模型。通过在海量文本数据上进行无监督学习,无涯能够理解和生成人类语言,实现多种自然语言处理任务,包括但不限于文本生成、问答和翻译。星环科技无涯·问知InfinityIntelligence,是一款基于星环模型底座,结合个人知识库企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。
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工厂数据治理
解锁工厂数据治理密码,开启智能制造新征程工厂数据:被忽视的宝藏在数字化浪潮席卷全球的当下,工厂数据正逐渐崭露头角,成为一座亟待挖掘的宝藏。在工厂的日常运营中,从生产设备的运行参数,到产品质量的检测优化供应链管理,降低库存成本,确保原材料准时供应,提高客户满意度。但长期以来,许多工厂并未充分意识到这些数据的价值,任由其在各个系统中沉睡,未得到有效利用。如今,是时候重新审视工厂数据,通过数据治理挖掘这座宝藏的价值了。破局之道:数据治理策略面对工厂数据治理中的诸多困境,企业必须积极探索有效的破局之道,通过一系列科学合理的数据治理策略,挖掘数据价值,提升企业竞争力。明确目标:锚定前行方向企业应依据
的变革机遇。一体化数智工厂的本质是将物联网、数据、人工智能等现代信息技术与制造技术有机结合。这种结合不是简单的技术叠加,而是通过系统集成实现生产全流程的数字化和智能化。在生产线上,各类传感器实时采集建设一体化数智工厂在当今快速发展的工业领域,一体化数智工厂正逐渐成为制造业转型升级的核心方向。它通过深度融合数字技术与物理生产系统,构建起有效、灵活、智能的新型生产模式,为传统制造业带来了前所未有设备运行数据,网络系统将这些信息传输至中央控制平台,智能算法则对海量数据进行分析处理,形成优化决策反馈给生产系统。这种新型工厂模式具有几个显著特征。首先是高度的互联互通。工厂内的设备、产品、人员都通过、判断和优化,显著提高了响应速度和处理能力。建设数智工厂需要循序渐进地推进多个关键环节。基础设施数字化是首要步骤,包括生产设备的智能化改造和工业网络的部署。这为后续的数据采集和传输奠定了基础。接下来是建立统一的数据平台,实现各类信息的集中管理和分析应用。在此基础上,可以逐步引入人工智能技术,开发智能排产、质量预测、设备健康管理等应用。展望未来,随着5G、边缘计算、数字孪生等新技术的成熟应用,数智工厂
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模型智能
模型智能体(AIAgent)是一种基于大型语言模型(LLM)构建的智能实体,具备环境感知能力、自主理解、决策制定及执行行动的能力。智能体能够模拟独立思考过程,灵活调用各类工具,逐步达成预设目标。在体可以看作是扩展了对象概念的更复杂、更智能的实体,不仅能够像对象那样响应外部请求,还能够主动探索和应对环境中的挑战。智能体与模型的关系模型智能体的核心组件,智能体是模型的未来方向。智能体将是模型在各领域应用的主体形式,模型的开发应用将围绕智能体,并以智能工具或助手的形式出现。智能体需要给定一个明确目标,就能够自动完成任务,而模型与用户的交互是基于提示词实现的,且提示词是否清晰明确直接影响回答的效果。技术架构上,智能体从面向过程的架构转变为面向目标的架构,旨在通过感知、思考与行动的紧密结合,完成复杂任务。智能体的设计通常涉及感知、推理和行动的循环过程,而对象则更多用于封装数据和实现特定的功能。智能
模型赋能智能运维模型智能运维中的应用,为运维领域带来了显著的自动化和智能化提升。模型成为智能运维的指挥大脑,与其他智能体协同工作,提高运维效率和自动化水平,为企业带来巨大的经济效益。具体应用机器人将模型作为“大脑”,结合可观测工具作为“感官”,感知环境并做出相应决策。基于模型智能运维实践智能运维体系通过利用模型进行智能运维,提高运维效率和准确性。具体实施包括以下几个方面:数据采集与,提高运维决策的科学性和高效性。例如,通过大模型分析海量运维数据,智能识别潜在问题。模型性能调优模型训练性能调优需要同时考虑多维混合并行策略配置与内存限制。具体步骤包括:分析profiling数据,模型拆解任务,生成开发任务步骤和流程,自动生成代码函数片段,并进行代码审查。模型在运维领域的应用模型在运维领域的具体应用包括:智能日志分析:模型自动解析海量日志,识别异常模式,生成易于理解的包括:终端用户交互:用户通过与运维机器人的交互,实现对系统的实时监控和故障排查。模型分析用户行为和反馈,预测和诊断潜在问题,直接反馈业务需求到SRE角色。SRE系统优化:SRE结合模型能力,对系统
模型智能体技术是指利用大型语言模型(LLMs)来驱动多个智能体,以实现更高级的协作和决策能力。模型智能体系统是指利用规模庞大、训练数据丰富的语言模型或多模态模型作为核心组件的智能体系统。这些系统具备高度的自然语言处理和全面的知识,能够理解和生成类似人类的指令,促进在广泛的情境中的复杂交互和决策。模型应用模型智能体技术在多个领域有广泛的应用,包括但不限于:经济与金融:利用多智能模型应用。模型技术进展具身智能(EAI):推动通用人工智能(AGI)发展的关键技术,涵盖计算机视觉、自然语言处理和机器人技术,尤其在具身感知和交互方面表现突出。多模态模型:助力企业数字化转型,通过跨多样化的智能体之间进行互动,以有效地模拟复杂的现实世界环境。通用人工智能基于AI模型的推理功能,结合了RAG(检索增强生成)、智能体(Agent)、知识库、向量数据库、知识图谱等先进技术,我们向实现真正的AGI(通用人工智能)迈出了重要一步。数字化转型多模态模型如何助力企业数字化转型,利用数字技术彻底改造原有的商业模式、运营模式和生产/服务模式,实现能力的全面升级。
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...
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数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...