工业物联网数据采集与接入

构建多协议、多行业、高频率的设备数据采集体系，实现对压缩机及关联设备（干燥机、真空泵、流量计、智能电表等）的实时在线监测，支撑后续AI分析的数据底座。

垂直领域 RAG 检索增强架构

针对通用大模型缺乏压缩机领域专业知识的痛点，构建压缩机垂直知识库，设计混合检索、递归检索与可控重排序机制，实现基于真实专业数据的准确、可溯源回答生成。

多智能体协同与路由调度

设计多智能体路由机制，将用户问题精准分发至设备选型、运维问答、报表查询、节能建议等专业智能体，实现"思考-行动-观察"循环的复杂任务自主拆解与动态工具调用。

智能报表生成与数据驱动决策

基于大模型驱动的日报/周报自动生成与存储，结合智能体实现自然语言查询报表数据，从原始数据清洗到关键信息提取，形成完整的自动化报表闭环。

节能预测与动态优化调控

基于数据采集→预测算法→实时调控的双路径技术路线，搭建稳压稳流节能模型，实现前瞻性调控建议生成、实时调控记录可视化与人机协同智能决策。

非结构化文档智能识别与设备健康管理

研究非结构化设备文档的智能识别与自动化提取入库，结合振动频谱PHM分析技术，实现压缩机等回转设备的"保驾护航"式健康管理与故障预防。

■ 混合检索机制

■ 递归检索机制

■ 可控重排序机制

■ 绿色低碳转型

压缩空气站能效等级在线实时评估，基于T/CGMA标准动态分级管理，持续发掘节能优化潜力，助力制造业绿色低碳发展行动方案落地。

■ 经济效益释放

潜在节能空间超4000亿元，通过智能调控减少人工依赖、降低设备故障率、提升系统运行效率，直接转化为企业降本增效收益。

■ 产业指数洞察

压缩机作为工业通用设备，其使用大数据可反映不同行业、不同地域的工业"心跳"，为政府、金融机构、大型企业提供数据咨询服务。

■ 知识资产沉淀

将分散的运维经验与专业知识通过RAG知识库结构化沉淀，新人培养周期缩短、经验可跨站点复用、工厂建设不再重复试错。