智能楼宇作为智慧城市的重要组成部分，正经历从单点智能化向全场景智慧化的战略转型。随着物联网、人工智能、大数据等新兴技术的深度融合，以及“双碳”战略的持续推进，智能楼宇市场正迎来新一轮增长周期。本报告聚焦全球及中国智能楼宇市场，通过全面分析市场规模、结构、技术趋势、竞争格局等关键维度，为行业参与者提供决策参考。智能楼宇是指以建筑为平台，兼备建筑设备、办公自动化及通信网络系统，集结构、系统、服务、管理

智能楼宇作为智慧城市的重要组成部分，正经历从单点智能化向全场景智慧化的战略转型。随着物联网、人工智能、大数据等新兴技术的深度融合，以及“双碳”战略的持续推进，智能楼宇市场正迎来新一轮增长周期。本报告聚焦全球及中国智能楼宇市场，通过全面分析市场规模、结构、技术趋势、竞争格局等关键维度，为行业参与者提供决策参考。智能楼宇是指以建筑为平台，兼备建筑设备、办公自动化及通信网络系统，集结构、系统、服务、管理

数字孪生不是“3D建模秀”，而是配电系统的“数字镜像”——从设计、建设到运维、退役，每个环节都能在虚拟世界“预演”“复盘”，把物理世界的“不确定性”变成“可计算性”。AI大模型不是“会说话的计算器”，而是配电系统的“超级大脑”——它能消化海量数据找到规律，像老电工般预判问题、处置故障。传统负荷预测靠“经验+Excel”，遇上新能源波动、极端天气就“抓瞎”，导致变压器“超载烧机”或“大马拉小车”。A

今天我们讲了两大类“理解大模型在想什么”的方法：第一类是“直接分析模型内部”——像给大脑插电极、做测谎器，分析Embedding、Attention、训练数据，这种方法的局限是“依赖开源”，如果是ChatGPT这种闭源模型，你拿不到它的Embedding，就没法深入分析；第二类是“直接问模型”——不管开源还是闭源，都能问它“为什么”，但缺点是“解释不一定可信”，可能是编的。这两种方法就像我们了解一

预训练（Pre-training）：从网上爬数据，学文字接龙，得到“基础模型（Foundation Model）”——虽然现在没用，但却是后续训练的地基；指令微调（Instruction Fine-tuning）：人类给“问题-答案”对，教模型“按指令做事”；RLHF：人类给“答案排序”，训练回馈模型，让模型学“人类喜欢什么”——这一步让模型从“会做题”变成“会做事”。其中第二、三阶段因为引入了人

如果不在，会说“无法确定”。有人在和GPT-4的对话中提到“我有高血压，正在吃缬沙坦（一种降压药）”，后来聊无关话题（如“推荐旅游景点”）时，模型突然说“你有高血压，旅游时记得带缬沙坦”——这说明模型记住了之前的隐私信息，没有及时“忘记”。患者起诉后，法院判决“医院承担30%责任（未人工复核），AI开发商承担45%责任（模型错误率超标），医生承担25%责任（轻信AI结果）”，同时要求开发商建立“错

为什么需要 XAI？——避免模型“像神马 汉斯一样作弊”，帮我们改进模型，满足法律/行业需求；XAI 不是“放弃强模型”，而是给强模型“加解释”；关键技术：局部解释（盖方块、显著性图、IG）、全局解释（可视化神经元、探针）；核心挑战：“好解释”没有统一标准，重点是“让人接受”。作业里会让大家实际画显著性图、用探针分析模型，亲手感受 XAI 的过程。

技术参考：它展示了怎么用ChatGPT控制AI做复杂互动——比如分层规划、Reflect反思，这些技术未来可以用在“AI助手协作”“虚拟世界NPC设计”上；人性模拟：AI村民的“脑补”“人际传播”“剧情发展”，让我们看到AI也能模拟出人类的“烟火气”，虽然不会讲“狗血台词”（比如不会有“小兔崽子快去写作业”这种冲突对话，都是“父慈子孝”的温和互动），但已经很有代入感了。

今天我们讲的核心是“模型合作”——不用调整参数，只要让多个模型分工、讨论、扮演角色，就能发挥比单个模型更强的能力。虽然现在让模型团队解“真实世界的复杂专案”还不太现实，但这给了我们一个重要的方向：未来的AI发展，不一定需要打造“全能模型”，让模型“专业分工、组队合作”，可能是更高效的路径。

今天我们讲的核心是“模型合作”——不用调整参数，只要让多个模型分工、讨论、扮演角色，就能发挥比单个模型更强的能力。虽然现在让模型团队解“真实世界的复杂专案”还不太现实，但这给了我们一个重要的方向：未来的AI发展，不一定需要打造“全能模型”，让模型“专业分工、组队合作”，可能是更高效的路径。