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深度强化学习的样本效率问题-优化算法与训练方法

深度强化学习概述1.1 强化学习简介强化学习是一种基于奖励信号引导智能体学习如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的机器学习方法。...除此之外，结合安全机制的DRL模型也将在实践中得到更多关注，以避免由于决策错误而导致的系统失效或安全问题。5.3 多智能体系统与协作在一些复杂的智能控制任务中，单个智能体往往无法高效完成任务。...例如，在智能制造中，多个机器人需要在工厂环境中协作完成装配任务；在无人机群体控制中，不同的无人机通过协同工作完成对大范围区域的监测。...例如，波士顿动力的Spot机器人就使用了强化学习来进行环境适应，能够在复杂、动态的环境中完成如运输、巡逻等任务。深度强化学习通过使机器人能够自主学习控制策略，大大提高了机器人的适应能力和工作效率。...深度强化学习在智能控制系统中的成功案例，如AlphaGo、无人驾驶、机器人控制等，证明了其强大的学习与决策能力。

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    从感知到处置，视频孪生打造制造业空间智能落地新范式

    通过集成高清摄像头、物联网传感器、激光雷达等多源数据，视频孪生系统在虚拟空间中1:1构建起工厂的动态三维数字模型。这不仅是几何形状的复制，更是将实时视频流与三维空间坐标精准映射。...泄露）乃至工具具的位置与使用情况。...在面对“如何调整产线以适配新订单”、“突发设备故障后如何最优重组调度”等问题时，系统可在数字孪生体中，基于当前实时状态进行多场景、多方案的快速模拟推演。...管理决策从“报表滞后”到“实时透明”： 管理者可通过孪生体一目了然地掌控全球工厂的实时动态，实现透明化、精准化的远程管理与协同。...从微观的设备状态感知，到宏观的工厂空间运营，视频孪生通过构建一个与物理世界实时同步、交互的数字空间智能体，打通了制造业数据价值链的“最后一公里”。

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    一文读懂工业智能体如何重塑生产、运维与决策，解决你对它的所有疑问

    01 工业智能体的本质：从"机械手"到"思考脑"的演进工业智能体并非单一的机器人或软件系统，而是深度融合工业机理知识、大数据分析、多模态感知与决策能力的智能系统。...除了视觉感知，现代的工业智能体还整合了声学、振动、温度、压力等多种传感数据，构建起对工业环境的立体化认知能力。这种多源感知系统为智能体的决策提供了丰富的数据基础。...在决策层面，工业智能体的"大脑"是以工业大模型为基础的多模态决策中枢。这个大脑能够融合视频、音频、文本等多维度数据，实现从感知到认知的跨越。...在数据基础较差的传统工厂，如何在不影响生产的情况下积累训练数据，需要创新的解决方案。另一个关键技术挑战是AI模型的可解释性，在安全要求极高的工业场景中，操作人员需要理解智能体的决策依据才能建立信任。...例如，实在智能的Agent通过融合RPA与多模态大模型，支持跨设备协同操作，已在舆情分析、财务报销等多个场景中实现真正意义上的"人机协同"。

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    数字化转型 | 透过“灯塔工厂”来思考高速公路数字化转型

    真如标题所言，若办公系统、财务系统与交通基础设施数字化平台未实现一体化，是否会导致数据分散、无法实时共享？ 很简单例子：办公流程中的审批延迟就可能拖慢数字化项目的实施进度。...交通基础设施数字化的核心目标是通过数据驱动提升通行效率、安全水平和产业融合能力，但是若后端管理系统（如财务预算、合同审批）无法与前端数字化设施联动，那么资源错配、决策滞后、效率低下的问题就层出不穷。...多地实践表明，成功的数字化转型需实现“业务流、资金流、数据流”三流合一，需要前后端系统融合在一起。 其中“业财一体化”已经成为共识，但是采用那两个知名财务公司的系统，效果怎么样？一般吧。...例如，高速公路的AI事件检测模型与灯塔工厂的工业视觉大模型均基于深度学习算法，都需要构建统一数据中台实现信息融合。...4.可借鉴的方面 灯塔工厂的工业互联网平台（如生产全流程数据驱动）可映射到高速公路的“数字底座”构建，例如整合路网监测、收费、养护系统，形成统一决策支持平台。

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    【愚公系列】《工业数字孪生与企业应用实践》023-数字孪生智慧工厂的设计思路

    策略层功能：通过应用层提供的基础应用，进行多应用的融合分析，为工厂的发展提供策略性的指导（如生产线优化、绿色制造、节能减排等）。...同时，还应开展数据的整理工作，例如建立工厂的对象类库、统一的数据标准和数据质量控制规范。通过采取保密措施，建立数据透明度并缩小数据收集和使用的差距，打造可持续的数据提供链和数据应用体系。...4.3 部署数字孪生应用平台为了解决制造业领域多行业、多专业、多系统的复杂管理需求，建立一体化协同平台是数字孪生工厂实现的关键。...在一体化平台的支持下，企业的管理者可以轻松实现各个环节工作的协同，并管理不同子系统，达成各系统之间的信息共享、协同决策和管理优化。...以一体化平台为核心，生产、经营数据为基础，目标是实现物理工厂数字化、现场管理可视化、生产运营智慧化的智慧工厂。平台以企业用户需求为中心，核心功能包括生产过程监控、生产流程管理和企业经营决策。

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    智慧调控 AI 助手系统：技术架构、行业落地与人机协同实践

    在工业化向智能化转型中，制造业设备负载波动导致的能耗浪费、物流仓储的库存供需失衡等问题，本质是 “信息不对称 + 决策延迟” 的矛盾。...）智慧城市交通信号配时、制造业生产线参数优化强化学习决策器PPO（近端策略优化）以 “长期收益最大化” 为目标（如制造业的能耗降低 + 产能提升、零售业的销量提升 + 库存减少），持续迭代调控策略新能源工厂产线参数优化...（如 “原材料价格波动→采购策略调整→产品设计优化” 的连锁影响），实现 “提前预判 - 多环节联动调控”；多智能体协同：构建 “车间级、工厂级、企业级” 多智能体系统，例如企业智能体根据市场需求调整产能目标...，工厂智能体分解目标至各车间，车间智能体优化设备参数，实现 “全局目标 - 局部执行” 的协同；跨场景融合：融合数字孪生与元宇宙技术，构建 “物理场景 - 虚拟仿真 - 调控执行” 的全链路，例如在虚拟环境中模拟...随着因果推理、多智能体等技术的落地，系统将从 “操作层调控” 向 “战略层辅助” 跃迁，成为企业与城市智能化转型的核心基础设施，推动各行业实现 “更高效、更绿色、更智能” 的发展目标。

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    年度重磅盘点！2025数字孪生热词总结

    专家们达成了共识：数字孪生技术正从“精准映射”向“智能干预”演进，从单纯的可视可控走向多领域的科学计算、优化与决策变革。...这一平台具备实时模拟真实工业环境动态、支持智能体规模化运行的能力，构建了覆盖工厂全链路的服务体系。让“通过孪生世界里的无限预演来优化现实工厂产出”成为可能。...凭借多源数据融合、机理模型与智能仿真等能力，数字孪生能有效匹配能源、工业、建筑等关键领域的碳分析与碳推演需求，使降碳工作从经验驱动转向模型驱动与智能决策。...智能体加持数字孪生体2025年被业界视为“智能体元年”，智能体作为孪生场景中各类主体的“代理”，使原本静态的孪生体具备了可思考、自进化的能力。...该项目攻克了复杂地形建模、多源数据融合等难题，为这一世界最大清洁能源走廊的生态调度、生物多样性保护提供了科学决策支持。

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    从流程记录者到制造大脑：无人化时代MES的终极进化

    — 二、当下困局：无人化浪潮冲击，传统MES正在失效 2.1 无人工厂崛起：人退场，系统必须“自决策” 全球灯塔工厂中，73%已实现“黑灯车间”（24小时无人值守） AGV+机械臂+视觉检测+自动换模，...“如何在换线时自动调整工艺参数？” “如何预测良率波动并提前干预？”...“工艺专家经验”，系统自己“试错+学习+固化” 生存法则：能自我进化的MES，才是可持续的MES 4.3 2030–2033：跨工厂协同体（Federated MES） 核心能力：多个工厂MES共享模型...”，懂工艺、懂设备、懂人、懂商业 未来的MES，不是软件，而是“制造智能体”——它看得见、想得清、做得准、学得快。...，实现本地实时处理 阶段2：AI植入期（6–18个月） ✅ 在关键工序（如焊接、涂装、装配）部署AI质检与参数自调模块 ✅ 构建“数字孪生沙盒”，在虚拟环境中训练调度与排产模型 ✅ 建立“人机协同决策看板

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    我们从1200场GTC行业会议，提炼了AI+的十大技术趋势

    与传统AI系统不同，端到端世界模型融合了感知、决策和行动，创造出能在现实世界中执行任务的智能体。...；同样，医疗机构正广泛将诊断系统与生成式医学报告系统集成，提高医疗决策效率，如Telix核药公司的放射性药物决策支持平台、GSK生物医药公司生物成像分析以及各大医院已纷纷试点医学影像AI辅助等，均展示了将生成式...四、多智能体系统与协作AI生态空间被打开多智能体AI系统正在从实验阶段迈向生产环境，这些系统由多个专业化AI智能体组成，各自负责不同任务，协同工作以解决复杂问题。...BlackRock公司的Aladdin Copilot构建了企业级多智能体平台，支持联邦应用开发，在控制和可解释的环境中满足组织需求，系统采用LangGraph等框架编排智能体互动，使复杂任务分解为可管理的步骤...这一趋势的显著特点是RAG系统架构的复杂化，包括高级检索技术(如混合检索、重排序、多跳推理)、知识图谱整合和多模态检索能力。

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    AI人工智能体综合应用平台：架构解析与行业实践

    在数字化转型浪潮中，企业面临数据孤岛、流程僵化、决策滞后等挑战。AI人工智能体综合应用平台通过整合大模型、多模态感知和自动化执行能力，正成为企业智能化升级的“核心引擎”。...，例如工厂设备运行状态的实时镜像。...认知层：从数据到知识• 知识图谱构建：将行业知识（如医疗诊断规则、机械维修手册）转化为可计算的图谱，支持语义推理；• RAG增强检索：结合向量数据库与语义搜索，提升知识调用的准确性（如某银行案例中RAG...（如物流路径规划中实时避开拥堵）。...五、未来趋势：智能体的下一站多模态深度融合• 场景：工业质检中同时分析图像（表面划痕）、声音（设备异响）、文本（维修记录）；• 技术：跨模态对齐模型（如CLIP架构扩展）。

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    【愚公系列】《高效使用DeepSeek》038-应急事务处理

    应用示例： 在化工厂中，DeepSeek 可以监测管道的温度与压力变化，当超过安全阈值时，立即发出警报，提醒操作人员检查并处理。...动态风险建模与决策支持DeepSeek 基于深度学习能力，能够模拟复杂场景下的风险演化路径，为应急预案制定提供科学依据。场景模拟：如化工园区泄漏事故的扩散模型、高层建筑火灾的蔓延趋势等。...决策支持：帮助决策者快速制定应对策略，减少损失与危害。应用示例： 在高层建筑火灾中，DeepSeek 模拟火势蔓延路径，提供最佳疏散路线和灭火策略，提升救援效率。...智能应急指挥与资源调度在城市应急指挥中，DeepSeek 通过多模态感知和时空推理技术，整合气象、交通、社交媒体等多源数据，构建城市数字孪生体。突发事件监测：实时监测并评估突发事件。...应用示例： 通过模拟工厂火灾演练，员工可以熟悉逃生路径和灭火器使用方法，提升实际应急能力。2.实战案例提示词：我最近在户外露营时，突然遇到暴雨天气，帐篷被风吹倒，手机也失去了信号。

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    结构化因果模型在多Agent决策中的应用【高维场景下的因果压缩方法】

    三、基于因果推理的Agent决策框架3.1Agent决策的背景在多Agent系统中，智能体通常需要基于环境的状态、其他智能体的行为及其相互之间的影响来做出决策。...每个节点代表一个决策变量或环境变量，边表示这些变量之间的因果关系。数据收集与更新：收集环境数据并根据实际行动反馈更新因果图，使用贝叶斯推理更新变量之间的概率关系。...这个过程展示了因果推理在决策中的重要作用。五、因果推理在多Agent系统中的扩展应用在多Agent系统中，每个智能体（Agent）都有自己的感知、决策和行动能力。...5.1因果推理在多Agent协作中的角色在多Agent系统中，协作是常见的任务，智能体之间的互动和信息共享可以带来更好的集体决策。...6.2因果推理与博弈论结合的应用博弈论是研究决策者在互动过程中如何优化决策的数学模型。在多Agent系统中，博弈论可以帮助智能体分析其行为对其他智能体行为的影响，从而达到最优决策。

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    从 WAIC 2025 的火爆，看 AI 时代视频“入口层”的技术演进

    医疗等多个领域，显示出生成式AI的巨大商业潜力； AI Agent 智能体走向实践：多模态交互、感知控制一体化的智能体方案集中亮相，从服务机器人到自动驾驶系统，全面展示“具身智能”落地路径； AI+...如何在多端设备、多种协议、多种网络条件下，实现稳定、低延迟、高兼容性的视频接入，成为诸多AI系统构建过程中的关键环节。正因如此，视频接入层的重要性被空前提升。...AI视频接入系统四、典型落地案例：从感知到智能决策在 AI 系统从“感知”走向“认知与决策”的过程中，视频数据输入的稳定性、时效性与结构化程度决定了模型判断的质量与系统响应的效率。...、嵌入式、服务器侧、Unity XR等广泛兼容多实例并发优化支持同时处理多路视频，适合城市级/工厂级AI部署结语：视频能力，是AI感知的基础设施人工智能的进化路径，从规则引擎到深度学习，从单模态感知到多模态理解...无论是城市治理中的“千眼工程”、工业制造中的智能质检，还是智能体与大模型结合的具身交互，每一套系统的起点，几乎都离不开高质量、低延迟、结构化的视频输入。

    22010

    从监控到决策，一步到位 ——MyEMS 开源平台，让能源管理更简单、更智能

    作为一款聚焦 “全流程能源管理” 的开源工具，它以 “从监控到决策的一体化” 为核心，将能源数据采集、实时监控、智能分析与决策支持无缝衔接，彻底改变了传统能源管理 “分段脱节” 的现状，让企业能源管理真正实现...而 MyEMS 的定位，是企业的 “能源管理决策伙伴”：它不只是一个 “仪表盘”，更是一个集 “数据采集 - 分析 - 诊断 - 建议” 于一体的闭环系统。...无论是制造业工厂、商业综合体，还是产业园区，MyEMS 都能通过模块化设计，适配不同场景的能源管理需求：从电、水、气、热、冷到可再生能源（光伏、风电），从单一场所到多站点跨区域管理，它都能实现 “全域覆盖...MyEMS 具备强大的数据整合能力，能打破这些 “信息孤岛”： 多源对接：支持 OPC UA、Modbus等主流工业协议，可直接对接工厂的 SCADA 系统、楼宇自控系统（BA）、智能仪表等，同时能导入...MyEMS 以开源为基石，以 “监控 - 决策一体化” 为核心，用技术打破了能源管理的 “专业壁垒” 与 “流程壁垒”—— 它让数据不再是 “冰冷的数字”，而是 “优化的依据”；让决策不再是 “经验的博弈

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    智能体是什么？从定义到落地，一篇读懂AI自主决策系统的核心逻辑

    自主性是智能体最核心的标志，指其无需人类实时干预即可独立完成决策与执行的能力。传统AI系统如语音助手，需等待用户明确指令才能行动，而智能体可主动识别需求场景。...它通过物理传感器（如摄像头、温度传感器、雷达）或数字接口（如API、数据库连接）采集多模态数据，包括文本、图像、音频、时序数据等。...当执行过程中出现意外（如订单信息缺失），意图层会自动插入“发起信息补全请求”的临时步骤，体现动态规划能力。多智能体协作场景中，意图层还需负责任务分配与进度协调。...制造业是智能体实现“降本增效”的核心战场。智慧工厂中的设备监测智能体通过传感器实时采集温度、振动等运行数据，采用机器学习算法识别异常模式，在故障发生前数小时发出预警。...德勤预测，到2025年，使用生成式AI的企业中有25%将部署人工智能智能体，到2027年这一比例将增长至50%；Gartner则更为乐观，认为到2028年，至少15%的日常工作决策将由智能体自主做出，33%

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    三大手术，工业互联网让工厂脱胎换骨

    本文作者：张笑容的第五空间 在未来以智慧工厂为主导的社会场景中，历史学家会记录下人类工厂经历的三大革命战役：CPS革了血汗工厂流水线的命，大数据革了企业拍脑袋经营决策的命，C2M模式革了产品流通的命。...，并会惊奇的发现，一块铁板如何在642台机器人的操作下变成了一辆惊艳的汽车。...所谓换头，是指在经营管理过程中，制造业需要依赖大数据决策。 　　从系统论角度来看，智慧工厂的组成包括硬件、软件、运算能力及数据分析。...ERP 是一种主要面向制造行业进行物质资源、资金资源和信息资源集成一体化管理的企业信息管理系统，提供跨地区、跨部门、甚至跨公司的实时信息整合。 　　在智慧工厂在运营管理中，数据是核心资源。...显然，硬件谁都可以购置，软件也可以定制，但数据却是独一无二无法复制的核心资源。工业大数据将促使工厂管理者的决策方式从“业务经验驱动”向“数据量化驱动”转型。这些独一无二的数据是工厂核心资产和创新源泉。

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    三大手术，工业互联网让工厂脱胎换骨

    在未来以智慧工厂为主导的社会场景中，历史学家会记录下人类工厂经历的三大革命战役：CPS革了血汗工厂流水线的命，大数据革了企业拍脑袋经营决策的命，C2M模式革了产品流通的命。...，并会惊奇的发现，一块铁板如何在642台机器人的操作下变成了一辆惊艳的汽车。...所谓换头，是指在经营管理过程中，制造业需要依赖大数据决策。 　　从系统论角度来看，智慧工厂的组成包括硬件、软件、运算能力及数据分析。...ERP 是一种主要面向制造行业进行物质资源、资金资源和信息资源集成一体化管理的企业信息管理系统，提供跨地区、跨部门、甚至跨公司的实时信息整合。 　　在智慧工厂在运营管理中，数据是核心资源。...显然，硬件谁都可以购置，软件也可以定制，但数据却是独一无二无法复制的核心资源。工业大数据将促使工厂管理者的决策方式从“业务经验驱动”向“数据量化驱动”转型。这些独一无二的数据是工厂核心资产和创新源泉。

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    钱塘号丨三大手术，工业互联网让工厂脱胎换骨

    在未来以智慧工厂为主导的社会场景中，历史学家会记录下人类工厂经历的三大革命战役：CPS革了血汗工厂流水线的命，大数据革了企业拍脑袋经营决策的命，C2M模式革了产品流通的命。...，并会惊奇的发现，一块铁板如何在642台机器人的操作下变成了一辆惊艳的汽车。 　　...所谓换头，是指在经营管理过程中，制造业需要依赖大数据决策。 　　从系统论角度来看，智慧工厂的组成包括硬件、软件、运算能力及数据分析。...ERP 是一种主要面向制造行业进行物质资源、资金资源和信息资源集成一体化管理的企业信息管理系统，提供跨地区、跨部门、甚至跨公司的实时信息整合。 　　在智慧工厂在运营管理中，数据是核心资源。...显然，硬件谁都可以购置，软件也可以定制，但数据却是独一无二无法复制的核心资源。工业大数据将促使工厂管理者的决策方式从“业务经验驱动”向“数据量化驱动”转型。这些独一无二的数据是工厂核心资产和创新源泉。

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    WebGL 开发数据孪生项目

    大规模三维场景的高性能渲染（1）海量几何体与纹理的实时加载问题：数据孪生场景常包含复杂建筑模型（如工厂车间、城市建筑群）、精细设备结构（如机械零件、管道网络）或地形地貌（如地形起伏、植被分布），几何体面数可能达百万级...实时数据与三维模型的动态绑定（1）多源异构数据的接入与解析问题：数据孪生需融合多种数据源（如 IoT 传感器实时数据、SCADA 系统工业数据、GIS 地理信息、业务系统数据库），数据格式多样（JSON...难点：如何在保证交互流畅性的同时限制相机的无效操作（如禁止穿过地面或设备）。...难点：如何在不牺牲核心功能的前提下，适配不同设备的性能上限。...最终目标是让用户通过流畅的交互操作，在虚拟环境中直观感知真实数据的动态变化，辅助决策与分析。

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