工业操作系统DIOS介绍

DIOS分布式工业控制操作系统

企业存在各种各样、不同厂家的控制系统，也就是七国八治的现象，MES 或其它应用（大数据等）需要与不同厂家、不同协议的系统打交道。DIOS是一个高度可拓展的SCADA 软件，它不仅仅具对备单一、独立设 备监控系统的建设，还具备将所有系 统的操作集成在一个统一的环境之 中的能力。DIOS，动态管理算力、网络资源，满足企业动态渐进优化的需要，实现不 可预见功能模块的互联互通互操作，根据需要完成各种策略的

• 可作为客户定制化解决方案的软件平台 • 各种驱动程序及连接 ，包括 XML, OPC, OPC UA, TCP/IP, Modbus, Omron、西门子 、倍福、AB等PLC.• 通过网络连接在一起的众多的高端冗 余系统组建的大型 分布式系统 ，可以 超过1000万点数据点。• 面向分布式对象 ，组态高效 ，扩展灵活 • 多达 2048 个系统的分布式系统。• 与所用平台无关 ，可用于Win

DIOS综合计算环境，采用面向服务的 SOA架构，使得各个系统和服务之间 的信息交换和业务流程更加高效，促 进了实时信息的无缝流动，包括了信 息技术（IT）、操作技术（OT），以 及基于工业4.0环境中各个部件数字 双胞胎的产品开发和优化，是智能制 造的基础数字底座。保证系统的高效运行，提高协同控制的实时性和准确性；确保系统具备良好的扩展性和兼容性，满足不断发展的规模和功能拓展的需要；综合计算环境

本文深入探讨工业 AI 大模型中幻觉问题。开篇点明 AI 幻觉不会消失只会降低比例的观点，类比人类易错性阐述其存在的必然性。进而详细剖析 AI 幻觉产生机制，包括数据缺陷、训练过程瑕疵、推理环节不足等。着重强调工业场景对准确性严苛要求，指出工业 AI 使用非工业数据的弊端。提出工业 AI 应构建独立干净数据体系生成模型，涵盖数据收集整理、清洗筛选、标注管理等步骤，并阐述降低幻觉比例的综合方案，为工

在训练一个用于工业设备故障诊断的 AI 模型时，如果训练数据中混入了大量的娱乐新闻数据，模型在学习过程中可能会将部分注意力分散到这些无关的娱乐信息上，无法集中精力学习设备故障数据中的特征和规律，从而在诊断设备故障时出现错误，产生幻觉。在一些关于工业产品销售数据的非工业数据集中，如果存在对某些地区或客户群体的偏见，模型在分析销售数据和制定销售策略时，可能会生成具有偏向性的建议，忽视了其他地区或客户群

本文介绍了在工业罐区巡检中使用私有化部署的DeepSeek视觉大模型实现跑冒滴漏智能检测的方案。针对人工巡检漏检率高(20%-30%)的问题，该方案通过采集10万+工业图像数据，采用像素级标注和定向微调策略，优化模型对小目标(如微米级渗漏)的识别能力。部署后实现≥95%的检测准确率，单图像推理时间≤200ms，并确保数据不出内网。系统集成边缘计算设备与SCADA系统，支持实时预警。方案通过增量学习

本论文设计并实现了一个基于NanoDet模型的工厂巡检机器人目标识别系统，旨在提升工厂设备巡检的效率和安全性。系统通过数据采集、目标识别、UI交互和决策执行四个模块协同工作，利用NanoDet模型的高效性和轻量化特点，实现对工厂设备的实时监控和故障预警。论文详细阐述了数据集准备、模型训练、UI界面构建及系统部署的全过程，展示了如何通过合理的数据集优化和UI设计，使巡检机器人能够准确识别设备状态及潜

   通用人工智能作为人工智能领域的宏伟目标，承载着人类对智能机器的无限想象与期望。尽管目前距离实现真正的 AGI 还有漫长道路，面临诸多理论、技术与伦理挑战，但近年来在相关领域的研究进展为我们照亮了前行方向。通过从认知科学、神经科学汲取灵感，推动算法创新，变革数据与训练范式，我们正逐步积累实现 AGI 的技术基础。同时，我们需清醒认识到 AGI 带来的潜在风险，在追求技术进步的过程中，同步构建合