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通过支持各种类型的数据源和数据接入的方式，将数据接入系统后对数据进行充分地整理和归纳，并生成对应的数据业务模型。再基于先进的 AI 技术，例如文本解析、实体识别、语义理解、 图像识别，构筑一整套的语义分析与图像分析的底层引擎能力，并结合系统内置的行业知识图谱和 算法模型，提供智能问答、文档搜索、决策分析、数据预测等多项顶层功能。

对于工业企业而言，安全、稳定生产是底线，传统运维存在无法实时反映设备运行态势、警告分析不够智能、警告根因难以确定等问题，做到故障预先提示，实现设备的远程、快速诊断和维护，显得越来越有必要。

目前，国内电源结构仍将以火电为主，火电中则是以煤电为主。煤电机组在运行过程中，设备故障造成的非计划停运较多，给电力生产带来诸多不利影响，其中锅炉水冷壁磨损泄漏故障是造成机组非计划停运的重要原因。针对锅炉水冷壁磨损，目前采用的措施为定期停炉人工检测维修。但传统人工检测中存在以下问题:

，作业周期长，检测效率低。典型的电站锅炉炉膛高度可达 50-100m，传统的检测方式，费时费力。

第二，检测可靠性差。水冷壁磨损主要靠人工手持设备进行点检，受时间和人员精力所限，一般抽取代表点检测，经常出现漏检、误检。

第三，成本较高，易出事故。检测时工作人员高空作业，往往和炉内其他施工交叉进行，存在较大的安全隐患。

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