数据资产浪费现象凸显 自动化建设中积累了大量数据,但分散存储在不同的位置,大数据的价值尚未体现。 运营管理面临诸多挑战 城市地下管网错综复杂,管网老化、腐蚀、破裂等问题排查难,管网及排水设施运维难度高。 科学决策要求日益增加 水安全、城市内涝、海绵城市等国家政策的驱动和加持,对历史数据、实时数据、预测数据提出较高要求。
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新能源发电生产运营智能化解决方案 遵循工业互联网体系架构,以新能源场智能巡检、设备状态诊断、安全生产等核心生产运营场景需求为中心,打通数据孤岛,构建数智融合平台,以百度的大语言模型、视觉/多模态大模型能力共同打造智能化应用。
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通过AI中台直接将模型下发至边缘 本文介绍如何在AI中台导入模型,然后在AI中台模型仓库直接下发模型至边缘节点。 前提条件 有一个可用的测试边缘节点设备,本案例使用一个2核8G的 BCC云服务器 作为测试边缘节点。 按照 快速入门 教程,将测试边缘节点连接云端。 该模型是CPU模型,边缘节点Docker Runtime不能使用 nvidia ,必须使用 runc 。
通过搭建数据资源管理平台,数据由分散存储转变为集中存储,数据管理由各自为政转变为集中统筹,实现了水务数据贯通,提升了集团数据资产质量。 相关产品 安全生产监测预警平台 打通应用-AI分析-模型迭代业务闭环,保障水务安全生产。 工业数据智能平台 更贴合水务场景,实现AI技术与水务机理模型融合创新。 AI中台 AI能力生产和集中化管理平台,统筹水务企业智能化升级。