在物聯網、工業互聯網、智慧城市等領域飛速發展的今天，時序數據已成為刻畫物質世界演化的核心語言。從工業設備的温度、壓力監測，到氣象領域的降雨量變化，再到醫療場景的心電圖波形，時序數據無處不在且量級巨大，藴藏着驅動決策的重要價值。然而，時序數據分析面臨開發代價高、週期長、維護成本大、通用性不足等痛點，因此，如何降低各領域使用時序人工智能的門檻，促進物聯網企業 AI 工程化落地是亟待攻克的一大關鍵課題。

KaiwuDB 聯合華東師範大學重磅推出的時序基礎模型，以"治理-分析-決策"為核心框架，秉持AGREE（A utomation，G eneralization，R obustness，E xplainability，Efficiency）原則，為解決上述痛點提供了全新方案，推動時序智能走向大眾化，助力物聯網企業快速實現數智化轉型。

浪潮開務時序基礎模型架構圖

📝 時序智能的核心邏輯：從數據治理到智能決策

時序智能的本質是通過對時間序列數據的深度挖掘，實現從數據到洞察、從洞察到行動的閉環。浪潮開務時序基礎模型構建了"治理-分析-決策"全流程體系，讓數據價值最大化。

在數據治理層面，模型以時間維度為主線，打造強大的數據治理基座。面對多源異構的時序數據------無論是工業場景中設備工況的多元時序數據（温度、壓力、轉速等），還是城市管道網絡中如傳感器檢測（壓力、流量、温度、泄漏等）的融合數據模型都能實現多模態數據的融合對齊、缺失值補全（如：時間缺失）以及不確定性量化，有效提高數據質量，提供高效數據訪問能力。

分析環節是時序智能的核心。模型支持預測、分類、異常檢測、聚類、問答等全場景時序分析任務。例如，通過工業設備的工況數據，能實時檢測軸承運轉速度異常；結合歷史與當前降雨量數據，可預判地質災害的發生概率與時間。這些分析能力覆蓋離散型與連續型數據，適配複雜的實際業務需求。

決策層面，模型實現了從"數據洞察"到"行動指導"的跨越。不同於傳統模型的單一輸出，浪潮開務時序基礎模型支持 Agentic AI 決策，包括個性化決策、多目標決策、不確定性下的決策等。例如，在工業運維場景，它能基於設備生命週期預測，給出停機維護或零件更換的精準時間，讓決策更具針對性與可操作性。

🔍 AGREE 原則：時序基礎模型的核心競爭力

為破解傳統時序 AI 的應用瓶頸，浪潮開務時序基礎模型確立了 AGREE 五大核心原則，即自動化（Automation）、通用性（Generalization）、魯棒性（Robustness）、可解釋性（Explainability）與高效性（Efficiency），全方位提升模型的實用價值。

自動化（Automation）

自動化（Automation）是降低使用門檻的關鍵。面對新能源電廠多、能源類型雜（太陽能、風能、海洋能）、地區分佈廣的場景，傳統方案需要為不同場景開發多個專用模型，成本高昂。浪潮開務時序基礎模型可自動選擇、設計適配場景的模型，無需人工干預，大幅縮短開發週期，降低維護成本。

通用性（Generalization）

通用性（Generalization）打破了場景與數據的邊界。模型通過多領域不同"時序語言"的預訓練，具備強大的零樣本/少樣本跨任務能力，能夠快速適配數字能源、智能運維、智慧應急、智慧城市等各類"智慧+"應用。無論是呼和浩特的太陽能電廠，還是沿海地區的風能項目，模型都能高效響應需求，解決傳統模型"一事一議"的侷限。

魯棒性（Robustness）

魯棒性（Robustness）確保模型在複雜環境下的穩定輸出。實際場景中，時序數據常伴隨噪聲干擾、流式傳輸等問題，模型通過針對性優化，能有效應對噪聲數據與流式場景，同時處理數據缺失、異常值等情況，保障分析結果的可靠性。

可解釋性（Explainability）

可解釋性（Explainability）讓AI決策更"放心"。模型的分析結果符合物理規律，能夠清晰呈現決策依據------例如設備故障預警時，可明確指出是温度異常還是壓力波動導致的問題，而非僅給出模糊結論，這在工業運維、設備預警等關鍵場景至關重要。

高效性（Efficiency）

高效性（Efficiency）滿足多樣化部署需求。模型採用輕量化設計，不僅能支持雲端大規模數據處理，還能適配資源受限的邊端場景，實現快速推理與響應，為實時決策提供保障。

💡 應用前景與未來展望

浪潮開務時序基礎模型的探索，正在讓"與設備對話"乃至"與物質世界對話"成為現實。未來，我們將持續深化時序智能體多模態時序分析、等方向的研究，進一步強化跨場景適配能力與決策智能化水平，讓我們的時序基礎模型能夠更好地助力企業快速實現 AI 工程化落地，開啓萬物互聯時代的智能"對話"新篇章。