技术科普|运维人员的“第二双眼睛”如何炼成？

在数据中心、配电室等关键基础设施场景中，运维人员常面临高强度巡检压力：设备数量庞大、环境复杂、24小时监控需求高，存在因疲劳或疏忽导致隐患的情况。
而机房智能巡检机器人正以运维人员“第二双眼睛”的角色，辅助人工完成重复性任务，并通AI算法和实时交互，实现更精准、更安全的运维管理。

Paraformer语音模型：一种语音模型加速方法

随着智能语音技术的普及，语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、声纹识别等应用场景对模型推理效率提出了极高要求，本文介绍将Paraformer语音模型从预训练模型导出为ONNX格式，并使用ONNX Runtime进行推理的过程。

数字神经脉络：边缘计算赋能机房智慧巡检

万物互联时代，数据中心、配电室等关键基础设施犹如数字社会的动力心脏，其运维体系正面临诸多考验：海量设备状态需实时监控、突发故障需秒级响应、人工巡检存在安全盲区......
“边缘计算+智能巡检机器人”的巡检方案正悄然进驻智能运维领域，其搭载的分布式计算节点如同精密部署的数字神经元，正在悄然赋能智能运维体系的底层逻辑，推动关键基础设施运维加速迈进智能新时代。

蒙帕视角|Transformer：AI大模型的基石（五）

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer 架构的出现无疑是一场革命。如果说 BERT 是这场革命中专注于“理解”的先锋，那么 GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列则是将“生成”能力推向巅峰的代表。

多形态具身智能机器人：解锁多元场景的智能革新

在智能化浪潮下，具身智能技术与机器人不断融合，构建多维度应用生态。轮式机器人是高效稳定的“智能助手”，具备灵活调度、稳定续航、高兼容性等特点，适用于数据中心等巡检；轨道机器人是精密监测的“定点卫士”，有高精度定位、低干扰设计，用于配电室等固定化巡检；四足机器人是复杂环境的“探险家”，能全地形通行、高负载扩展，用于变电站等复杂场景；人形机器人是灵活操作的“多面手”，有仿人运动能力和人机协作能力，暂无大规模典型落地场景。机器人技术革新以解决实际问题为核心，不同形态机器人适配不同场景，具身智能机器人通过多形态协同实现“人机共融，安全增效”，未来多形态机器人将深度融合能力，为各行业带来更多可能。

蒙帕视角|Transformer：AI大模型的基石（四）

Transformer是大语言模型核心架构，广泛应用于BERT、GPT和DeepSeek，BERT用双向Transformer理解上下文，GPT专注文本生成，DeepSeek通过混合专家提升效率。BERT由Google于2018年推出，基于Transformer编码器，采用双向训练，通过掩码语言建模和下一句预测预训练。其分Embedding、Transformer、预微调三个模块，输入表示由Token、Segment、Position三种Embedding相加得到。BERT采用双向编码器，能同时考虑单词左右上下文，通过遮蔽语言模型和下一句预测预训练，再用特定任务标注数据微调，适用于问答、情感分析等任务，在11项NLP任务上达当时先进水平。BERT革新自然语言处理技术范式，影响人工智能发展方向，其双向理解和预训练 - 微调范式是许多实际应用核心工具，是NLP领域里程碑，推动AI进步

技术科普|机器人如何征服复杂巡检环境？

蒙帕智能巡检机器人从四大维度提升复杂机房环境巡检效率环境感知方面它是精确行进的机房“活地图”，能毫米级精度建图、秒级动态位置修正、高效路径规划，还通过智能深度学习减少巡检任务异常中断几率抗干扰+长续航方面是复杂环境下的“钢铁战士”，有多重安全认证、工业级防护设计，可自主充电全向移动底盘使其成为狭小空间的“自由探索者”，全向四驱独立悬挂系统保障灵活巡检人机协同实现数据中心内的“团体作战”，可多机管理、数字工单联动提高异常响应速度此外还给出某半导体企业数据中心多机巡检实战案例

对话DeepSeek：AI视角下的数据中心智能巡检

凌晨三点数据中心，巡检机器人凭借传感器及AI算法精准捕捉设备状态，确保运行环境安全，随着机器人技术普及，此类场景在数据中心运维中越发普遍。现代数据中心巡检面临效率、精度、成本难以兼顾的挑战，人工巡检耗时久、疏漏率高、成本大，而AI巡检机器人可实现高精度识别与毫秒级异常响应，提升效率与准确率。数据中心智能巡检未来趋势包括机器人集群化、数字孪生实时化、边缘智能化、多模态感知融合、能源自维持，核心目标是转向AI持续自治运维。巡检机器人搭载多模态硬件，能重构运维逻辑，推动运维模式从被动响应到主动预防转变。未来将形成人机协同生态，AI助手承担繁琐任务，人工转向复杂故障诊断与策略优化，运维工程师成为“运维生态架构师”。数据中心智能巡检不仅是技术进步，更是运维理念升级，创新科技正推动其智能化进程，未来智能巡检将让数据中心更高效、可靠和自动化

蒙帕视角|Transformer：AI大模型的基石（三）

前两篇文章中我们了解到Transformer 的架构包括编码器-解码器结构，基于多头注意力机制和前馈神经网络。编码器处理输入序列，解码器生成输出序列，特别适合序列到序列的任务（如机器翻译）。其并行处理能力显著缩短了训练时间，奠定了 LLM 的基础。

蒙帕视角|Transformer：AI大模型的基石（二）

在上一期的内容中，我们一起探索了Transformer算法结构的基本组成，了解了它如何成为现代AI大模型的基石之一。今天，我们将深入探讨这一架构中的两个核心概念：自注意力机制（Self-Attention Mechanism）与多头注意力机制（Multi-Head Attention Mechanism）。

从黑灯工厂到黑灯机房：探索未来制造与智能管理

黑灯工厂即无人工厂，从原材料到成品的加工、运输、检测均无需人工操作，其背后集成了AI、物联网等前沿技术，效能得以提升。它是工业4.0背景下新一代信息技术与生产技术深度融合的智能制造实践模式，兴起源于制造业转型需求和技术支撑。黑灯工厂具有生产自动化、管理数字化、决策智能化特点，如富士康黑灯工厂生产由电脑控制，效率提高、库存降低、人力节省。在黑灯工厂体系中数据是核心资源，机房是关键基础设施，黑灯机房概念随之兴起，其核心是无人化运行，由智能化设备和系统替代人工运维。机房巡检机器人是代表，能检测机房状态、自主规划路径、进行精细操作，与黑灯机房协同发展。黑灯机房还集成物联网、大数据、人工智能等技术，实现无人值守下的高效稳定运行。从黑灯工厂到黑灯机房的无人化、智能化管理形式树立新标杆，解决人力和成本问题，未来智能化技术将发挥更重要作用。

蒙帕视角|Transformer：AI大模型的基石（一）

Transformer架构在GPT等生成式预训练模型中至关重要，为大模型提供强大基础，理解其架构和运行机制是探索大模型性能的关键。Transformer模型由编码器和解码器组成，编码器理解输入数据，解码器生成预测。其核心部件包括位置编码，通过固定正弦和余弦函数计算，将位置信息融入词表示；编码器由多个编码器层构成，含多头自注意力机制和前馈神经网络，可捕捉输入序列模式；解码器由多个解码器层构成，含掩码多头自注意力机制、编码器 - 解码器注意力机制和前馈神经网络；自注意力机制计算输入序列中词的注意力权重，捕获长距离依赖；多头注意力机制是其扩展，可从多子空间学习不同注意力模式；残差连接缓解梯度消失问题，层归一化稳定训练过程；线性层和Softmax层生成最终预测。Transformer工作流程为输入序列经词嵌入和位置编码后送入编码器，编码器输出送入解码器，解码器输出经线性层和softmax层生成最终预测，如机器翻译。Transformer以独特架构在自然语言处理领域性能卓越，下期将深入分析自注意力和多头注意力机制。