与提示词、微调等大模型应用相比，AI Agent的独特之处在于其不仅能为用户提供咨询，还能直接参与决策与执行环节。Agent能够落地的核心在于。此一进步的核心在于，任务规划这一关键环节被完全委托给了AI大模型。这基于一个前提：AI大模型具备深刻洞察与感知世界的能力、丰富的记忆存储、高效的任务分解与策略优化、持续的自我反思与内在遐想，以及灵活运用各类工具的技能。
本文将介绍ChatGPT的特点、功能、技术架构、局限、产业应用、投资机会和未来。
很多应用程序在面临客户端请求时，可以等价为进行如下的系统调用： 1. File.read（file, buf, len）； 2. Socket.send（socket, buf, len）； 例如消息中间件 Kafka 就是这个应用场景，从磁盘中读取一批消息后原封不动地写入网卡（NIC，Network interface controller）进行发送。 在没有任何优化技术使用的背景下，操作系统为此会进行 4 次数据拷贝，以及 4 次上下文切换
在“十四五”新的发展阶段,通过大量的方案积累,数字已经成长为实力强劲的智能工厂整体解决方案提供商,无论从平台技术、人才储备、产品构成、服务体系等多方面已构成了不可替代的核心竞争力。
如今信息化应用深入到一定程度，已经从单元工具使用进入 集成和协同阶段，自然而然就将管理过程和生产流程的优化提 到议事日程。数字化网络可以把我们所使用的工具、手段、 人的能力通过集成和协同的方式达到最佳和最优。
现代化和自动化日益要求企业对控制系统进行更多投资，以提高工业生产活动的效率并降低风险。其中SCADA监控系统占据主导地位，是当今工业生产系统中最流行的应用趋势。以下文章将提供有关SCADA 系统是什么、有什么好处以及如何应用它的完整信息。
《基于数字孪生的滚动轴承健康状态预测》提出一种基于数字孪生的滚动轴承剩余寿命实时预测方法—— （1）基于数字孪生的数字化技术手段获取滚动轴承的实时感知信息，从而建立考虑实时工况变化的滚动轴承数字孪生模型。 （2）通过非线性布朗运动建立考虑测量误差的剩余寿命预测模型。 （3）采用极大似然估计方法求解模型中的未知参数，并利用贝叶斯理论实时更新参数，从而对滚动轴承的剩余寿命进行实时预测。 （4）通过滚动轴承的全寿命周期信息分析验证了该方法的可行性和有效性。
故障预测与健康管理（ＰＨＭ）是设备运行维护管理的有效方法，在多行业得到推广和普及。 传统ＰＨＭ方法有基于经验模型的方法、基于数据驱动的方法和基于物理模型的方法。但这些方法存在着不少的局限性。
数字孪生是以多维虚拟模型和融合数据双驱动，通过虚实闭环交互，实现监控、仿真、预测、优化等实际功能服务和应用需求，其中数字孪生模型构建是实现数字孪生落地应用的前提。 《数字孪生模型构建理论及应用》 ①提出了数字孪生模型“四化四可八用”构建准则，②从“建—组—融—验—校—管”6 个方面建立了一套数字孪生模型构建理论体系，并 ③结合项目以数字孪生车间为例，从车间要素实体建模、生产过程动态建模、生产系统仿真建模３个方面对数字孪生车间模型构建理论与技术开展了研究和实践。 上篇介绍了①②两部分内容，并介绍车间建模研究现状（存在问题），将在下篇继续介绍数字孪生车间模型的理论技术体系、全要素实体建模等内容。
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