1. 氣體監測：通過(guò)空氣采樣，監測空氣中溫升導致的納米級異常微粒。
2. 算法預警：結合深度學(xué)習算法與火災機理模型，實(shí)現提前數小時(shí)至數天預測火災風(fēng)險。
3.數據整合：接入系統原有的電壓、電流、溫度、諧波等多種數據。
4.監測分析：利用矩陣式傳感器模型智能監測分析機柜狀態(tài)，通過(guò)AI技術(shù)優(yōu)化電能使用，并持續學(xué)習改進(jìn)預警系統
5.構建模型：整合維修歷史記錄、設備狀況、相關(guān)法規以及專(zhuān)家經(jīng)驗，建立企業(yè)專(zhuān)用的RAG大模型。
6.輔助決策：基于此大模型提供精準的檢維修建議和決策依據。
7.日常巡檢：AR眼鏡/機器狗/無(wú)人機執行標準化操作流程（SOP）巡檢，多源算法自動(dòng)識別異常情況，確保巡檢無(wú)遺漏。
8.應急處置：混合現實(shí)（MR）技術(shù)進(jìn)行虛擬應急仿真訓練。實(shí)際險情時(shí)，該系統自動(dòng)根據不同的崗位職責和實(shí)時(shí)位置信息，向相關(guān)人員推送個(gè)性化的應急處置策略。
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