数据

案例：海尔“灯塔工厂”技术应用：物联网（IoT）+ 人工智能（AI） + 数字孪生解决方案：生产线传感器实时监控设备状态，预测故障（减少停机30%）；AI视觉质检替代人工，识别缺陷准确率超99%；数字孪生技术模拟生产流程，优化资源配置。成效：生产效率提升35%，定制化订单交付周期缩短50%。»

规则型智能客服原理：基于预定义的规则库和关键词匹配（如 if-then 逻辑）。特点：回答固定、准确性高但灵活性差，无法理解复杂语义。典型应用：简单FAQ问答、表单填写引导。检索型对话系统原理：从预设问答库中匹配最接近用户问题的答案（如向量相似度计算）。特点：依赖知识库质量，适合标准问题，无法生成新答案。典型应用：电商售后咨询、政策解答。生成型对话系统（AI大模型驱动）原理：基于大语言模型（如GPT、Claude、通义千问）动态生成回答。特点：理解自然语言能力强，可处理开放性问题，但需警惕“幻觉»

- 以抽象方式描述数据的本质和关系，不涉及具体实现细节，如实体-关系（ER）模型，用实体、属性和关系来表达数据结构。»

描述： 顾客通过手机扫描餐桌上的二维码，进入餐厅的小程序、H5页面或公众号，在手机上自助浏览菜单、点餐、下单、支付（有时支付在最后环节）。特点： 目前非常流行，减少服务员人力成本，提高点餐效率（尤其在高峰期），提升顾客自主性，易于收集会员信息。需要顾客有智能手机并能熟练操作。适用： 中小型餐厅、快餐、火锅、烧烤、茶饮店等。»

将概念模型转化为更具体的结构，定义数据的组织方式和关系，例如：- 层次模型：以树状结构组织数据，节点间是父子关系，如早期的数据库系统。- 网状模型：允许节点有多个父节点，能更灵活表示复杂关系，但结构较复杂。- 关系模型：基于二维表，用行和列存储数据，通过键关联表间关系，是现代数据库主流模型（如MySQL、Oracle）。»

关注数据在计算机中的实际存储方式，包括文件结构、索引设计、存储路径等，与具体数据库管理系统和硬件环境相关。»

面向对象模型：以对象为单位存储数据，对象包含属性和方法，适合处理复杂数据类型。- 半结构化模型：数据结构不固定，如JSON、XML，常用于互联网数据交换。- 多维数据模型：用于数据仓库，以多维立方体形式组织数据，方便数据分析和报表生成（如星型模型、雪花模型）。»