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智昌集团赵伟:四阶段部署工业智能体
智昌集团赵伟提出工业智能体的部署分为四个阶段，具体路径和核心要点如下：第一阶段：基础启动核心目标：搭建工业智能体的底层基础设施，为后续建设提供支撑。关键任务：部署工业大模型：引入适配工业场景的AI模型（如智昌的“匠心工业大模型”），支持后续智能决策。
智昌蜂脑大模型是智昌集团开发的面向工业与智能制造领域的分布式工业大模型平台，旨在打造工业领域的智慧大脑，赋能全产业链个性化制造。核心产品服务体系 融合自主研发的泛在控制器、群智网络控制器、微控制云平台、产业智联平台等控制中枢。
智昌蜂脑工业互联网平台的发布 在本届机器人峰会上，智昌集团发布了智昌蜂脑工业互联网平台。该平台最大特色在于将智能机器人与工业互联网深度融合，让工业制造更智能。通过自复制机器人技术的应用，该平台将给行业带来深刻的变化，推动工业互联网的升级和发展。
目前，智昌集团与复旦大学正在联合构建自主服务的自复制机器人设计服务平台，并公开征集合作伙伴，免费提供技术支持。业界专家认为，自复制机器人及相关技术的发展将深刻影响工业生产模式与工业互联网的发展，对智能制造体系进行重构和升维，描绘出一个充满高科技、智能化元素的崭新未来。
如何构建一个炒股的智能体
构建炒股智能体可通过以下步骤实现，结合技术框架、数据处理与策略优化完成系统搭建：技术框架选择推荐使用低代码AI开发平台（如Qwen3+Dify）快速构建系统。此类框架内置AI引擎，可整合市场内外数据（如新闻、财报、技术指标），生成交易策略并支持趋势分析。
构建炒股智能体需结合技术架构、数据体系、策略逻辑及风险控制四大核心模块，需注意股市波动的不确定性，无绝对盈利保证。
构建炒股智能体需结合技术架构、数据处理、策略设计及风险控制四大核心模块，需注意合规性与实际落地可行性。核心架构与技术选型 基础框架：采用Python作为主要开发语言，结合TensorFlow/PyTorch构建深度学习模型，Scrapy/Flask实现数据采集与服务部署。
电力“智慧大脑”,同海AI解锁电力安全、交易、运营创新实践
1、近年来，随着AI技术的快速发展，电力行业也在积极探索与AI技术的融合，以提升电力安全、交易和运营效率。同海作为AI技术的领先者，通过“AI+业务系统”的创新模式，率先实现了AI与电力企业核心业务系统的深度融合，为电力行业带来了全新的变革。
2、阳光新能源台儿庄100MW/200MWh电网侧储能电站通过应用独立储能PowMart智慧能源解决方案，一个月参与电力交易盈利达200万元。
3、从国家电网山东电力的实践来看，AI中台已支撑起电力巡检、调度、营销等核心业务，并推动企业向“自主可控、持续迭代”的智能化阶段迈进。未来，随着AI技术与能源场景的深度融合，AI中台将成为智慧能源时代的“数字大脑”，驱动行业向更高效、更安全的方向演进。
4、全链条技术能力：覆盖研发、制造、运维、运营、交易等环节，构建基于AI算法的储能场景应用平台，实现智能化运维管理。数据驱动创新：以海量数据为基础，推动企业向综合能源服务商转型。例如，通过AI技术优化储能系统性能，提升能源利用效率，降低运维成本。
5、促进社会治理现代化，通过城市大脑、智慧政务等应用提升公共服务效率，例如杭州“城市大脑”将交通拥堵率从全国第5降至第57。安全维度：强化国防实力，AI技术已应用于情报分析、无人作战系统、网络防御等领域，例如AI驱动的威胁检测系统可实时识别网络攻击。
“让机器能理解会思考”,知识图谱正拓展决策智能边界?
是的，知识图谱作为支撑机器实现认知智能的重要基石，正通过增强机器的“理解”和“解释”能力，拓展决策智能的边界。 以下从知识图谱的定义、作用机制、应用场景及典型案例展开分析：知识图谱的定义与核心作用知识图谱通过连接不同种类的信息构建可视化关系网络，为机器提供从“关系”角度分析问题的能力。
认知智能，实现机器对人的“大脑判断和决策”的替代，使机器可以像人一样捕捉灵感、发现问题、判断分析、做出决策、付诸行动，是对机器的“人格化”，也是对人的神经网络的“机器化”，是人工智能的最尖端领域，而其中重要的深层领域之一即是智能决策。
语音识别与合成：实现语音转文字、文字转语音，支撑智能音箱、语音助手等交互场景。 机器人技术：融合AI与机械工程，实现自主感知、决策与执行，涵盖工业机器人、服务机器人。
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文章不错《AI辅助决策：如何构建企业级智能决策系统（智能辅助决策的应用实践）》内容很有帮助