智能工厂大模型

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、大数据、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

利用星环大数据平台，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；利用大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；大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。

大模型推理系统在人工智能技术飞速发展的今天，大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，大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大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。什么是大模型推理系统大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大模型推理系统的核心，未来大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，大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大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大模型推理系统已渗透到

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

人工智能大模型是指在机器学习和人工智能领域中，具有大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。它们能够处理大规模数据，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。大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。而大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大规模语言模型。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，是一款基于星环大模型底座，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。

的变革机遇。一体化数智工厂的本质是将物联网、大数据、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，数智工厂将

大模型赋能智能运维大模型在智能运维中的应用，为运维领域带来了显著的自动化和智能化提升。大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。具体应用机器人将大模型作为“大脑”，结合可观测工具作为“感官”，感知环境并做出相应决策。基于大模型的智能运维实践智能运维体系通过利用大模型进行智能运维，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。大模型性能调优大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，大模型拆解任务，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。大模型在运维领域的应用大模型在运维领域的具体应用包括：智能日志分析：大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。大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结合大模型能力，对系统

大模型智能体（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。智能体与大模型的关系大模型是智能体的核心组件，智能体是大模型的未来方向。智能体将是大模型在各领域应用的主体形式，大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，而大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

大模型多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。大模型多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。大模型应用大模型多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：利用多智能体模型应用。大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。多模态大模型：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大模型的推理功能，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。数字化转型多模态大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。

工厂数智园区一体化在当今快速发展的工业环境中，"工厂数智园区一体化"已成为制造业转型升级的重要方向。这一概念将传统工业园区与现代数字技术深度融合，通过系统集成和智能化改造，打造有效、绿色、互联的新型生产空间。数智园区的基本构成工厂数智园区的核心在于"数字化"与"智能化"的双重变革。数字化层面，园区通过部署各类传感器、物联网设备和数据采集系统，将物理世界的生产活动转化为可量化、可分析的数字信息。智能化则体现在利用人工智能、大数据分析等技术，使系统具备自主决策和优化能力。典型数智园区通常包含几个关键模块：智能生产系统负责车间级的生产调度与质量控制；能源管理系统监控和优化全园区的能耗；物流协同平台。"云"指云计算平台，提供强大的数据存储与处理能力；"网"包括5G、工业互联网等高速通信网络，确保信息实时传输；"端"则是分布在园区各处的智能终端设备，如工业机器人、AGV小车、智能仪表等。边缘计算技术的：人工智能将进一步深入生产决策环节，实现更高水平的自主优化；区块链技术可能被引入以增强供应链的可信度；绿色制造理念将更深融入园区设计，形成循环经济模式。随着5G-A和6G技术的成熟，园区内外的协同边界也将不

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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服务，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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服务，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...