但是，数字化和智慧化就可以为这种需求提供了可能。我们可以想象未来电厂的工作模式，人的作用将逐渐被淡化，操作将更加简单。你甚至不需要理解一个电厂的工作流程，只需要具备一定的数据处理能力就可以。你的工作将不会是在炉顶飞来飞去，各种设备预警解决了巡检的盲区问题，而更加智慧化的数据分析，将直接作用于各个生产设备。...

你说的汽包水位那个是非线性控制系统的参数拟合，你让deepseek给你写个基于python的非线性控制系统外挂框架他能帮你写，参数的训练其实是在外挂系统中完成的，即使你的deepseek本地化部署，也存纳不了海量的实时数据，这是大语言模型和专家模型的天然差距。AI最终应该是能发展到遇到某一项参数异常，做到瞬间进行大量繁琐的操作后判断故障，切换备用方式，甚至判断缺陷，通知缺陷，人力调度，电网申请，最

你说的汽包水位那个是非线性控制系统的参数拟合，你让deepseek给你写个基于python的非线性控制系统外挂框架他能帮你写，参数的训练其实是在外挂系统中完成的，即使你的deepseek本地化部署，也存纳不了海量的实时数据，这是大语言模型和专家模型的天然差距。AI最终应该是能发展到遇到某一项参数异常，做到瞬间进行大量繁琐的操作后判断故障，切换备用方式，甚至判断缺陷，通知缺陷，人力调度，电网申请，最

以前我们在谈智慧电厂的时候，很多厂商的方案无非是围绕智能巡检、电子围栏等基础的工具来展开，以前的文章中我就说过，智慧电厂不应该只服务于安全文明生产，更重要的是与电厂实际的生产需要结合，朝着解决电厂工艺难题和设备管理的角度出发。即便人工智能参与其中，能带来的经济价值，其实也很难确定。究其原因就是当前的很多数字化产品底层本质就是一张Excel报表，前几天有个厂商来跟我交流，我说你们的产品怎么还是用的E