《2024算力工厂建设指南白皮书》正式发布，pdf版本提供免费下载

基于以上思想，结合兰光创新二十年数字化车间实践经验，笔者提出“数字孪生六阶落地模型”，即以降本提质增效为中心，充分发挥数字化、网络化、智能化等数字虚体技术优势，对企业中的人机料法环等各环节，通过“泛在连接、实时映射、精准仿真、动态优化、科学决策与数字体验”，优化数字孪生体而最大程度地提升物理世界的材料、时间、能量、人力等作业效率与质量。崛起的大背景下，以近乎无所不在的传感，无所不在的数据，无所不在

RAG（检索增强生成）技术在2025年迎来了多方面的创新与拓展。首先，多模态检索融合技术的引入，使得RAG能够处理文本、图像、音频和视频等多模态数据，提升了回答的丰富性和准确性。其次，深度检索策略的优化，如DeepRAG和Modular RAG，通过先进的算法和混合检索策略，提高了检索的效率和策略性。 在知识组织与利用方面，知识图谱的构建与利用得到深化，如Fast GraphRAG和KAG框架，通

企业协作领域 招聘流程自动化：招聘经理通过统一界面指示个人智能体，根据职位要求寻找候选人。该智能体借助A2A协议与其他招聘资源智能体交互，收集候选人信息。用户收到建议后，可指示智能体安排面试，面试结束后再调用其他智能体进行背景调查。入职流程自动化：大型制造企业中，人力资源、IT、设施部门的智能体分别负责创建员工记录、提供笔记本电脑和公司账户、准备办公桌和通行证等任务。多智能体系统Onboardin

上述五个环节（数据获取→预处理→训练→微调→推理）构成了大模型从开发到应用的核心链路。每个环节均需解决技术瓶颈，例如数据管理的效率、算力资源的调度及存储优化等。随着LLMOps（大模型运维）的发展，全生命周期的持续迭代与监控（如版本控制、性能调优）进一步确保了模型的长期有效性。

OpenCV ：Halcon ：VisionPro ：MIL（Matrox Imaging Library） ：NI Vision ：Sherlock ：VisionEditor ：VisionMaster ：HCVisionQuick ：VisionBank ：VisionWARE ：OpencvReal ViewBench ：

文档通过多个实战案例，如气候变化文章的撰写、网络安全策略的探讨、智能家居产品的设计等，展示了如何应用上述理论和策略来设计提示语链，以及如何通过语用意图分析（PIA）、主题聚焦机制（TFM）、细节增强策略（DES）等方法来提升内容生成的质量。同时，文档介绍了如何通过抽象—具体循环法、类比与隐喻、反向设计思维等方法来设计独具匠心的提示语。文档探讨了如何通过发散思维、聚合思维、跨界思维等策略来拓展思维，

2025年，大模型RAG（检索增强生成）技术经历了快速迭代与深度应用，逐渐从技术探索走向行业落地，同时也面临安全性和实用性的新挑战。

建设标准与规范 遵循通用标准 ：参照《高质量数据集建设指南》等通用标准，确保数据集的准确性、完整性、一致性、时效性、可用性和可解释性等基本质量属性达标。满足行业特定规范 ：不同领域如医药、交通等有其特定的数据标准和规范，需严格遵循。如医药领域要符合 GXP 规范等要求，保障数据在行业内的适用性和可靠性。 数据采集 明确数据来源 ：数据可来自传感器、日志文件、数据库、公开数据集、网络爬取等多种渠道，

《2024年中国人工智能教育蓝皮书》正式发布，pdf版本提供免费下载