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不同于上一代AI+物聯(lián)網(wǎng)技術，AIoT場景需要面對大量的異構數(shù)據(jù)，信息更豐富；同時對IoT設備感知和決策能力要求也更高，需要對個體的微小需求實現(xiàn)實時捕捉。當前大模型浪潮下，LLMs（Large Language Model）對世界理解局限于單一語言模態(tài)，要實現(xiàn)更完善的理解，離不開多模態(tài)數(shù)據(jù)及行業(yè)Know-how融合，通過大模型與IoT硬件語義對齊，實現(xiàn)人與機器共生共存，這與「特斯聯(lián)」一貫以來堅持AIoT領域為技術核心的戰(zhàn)略非常吻合。

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在這一背景下，「特斯聯(lián)」創(chuàng)新性提出 “模型+系統(tǒng)”的落地技術策略，并發(fā)布五大領域大模型，分別是AIoT大模型、園區(qū)大模型、企業(yè)大模型、經(jīng)濟大模型和能源大模型。通過領域大模型與具體場景深度結(jié)合，借助場景定義系統(tǒng)克服跨模態(tài)數(shù)據(jù)建模難題，使領域模型逐步具備跨模態(tài)能力，這是短期內(nèi)大模型得以在行業(yè)場景中規(guī)模化落地的更快路徑。