一、需求描述
目前软件功能主要是基于边缘计算网关监测对接设备（ups 铅酸蓄电池 照明 精密空调）的实时数据，后续需要精通AI大模型这块的人才，实现AI预测设备故障问题并且生成预警提示，并且提供解决方案。
1.需要搭建关于ups、铅酸蓄电池、照明、精密空调等大数据模型，做到能根据监测数据的起伏异常实现报警功能。（如：因典雅不稳定，预测设备故障并进行预警。）
2.采用机器学习算法（如LSTM时间序列预测）分析历史能耗数据，识别设备异常模式（如电机过载、管道泄漏），并生成优化建议。
3.​​智能调控系统​​：基于规则引擎（如Drools）与强化学习，实现设备联动控制（如空调与照明协同调温），动态平衡舒适度与能耗。
二、人才要求
1.有落地AI项目经验的，自己训练过大模型的如： 设备故障分类模型-随机森林/XGBoost/LSTM 、能耗预测模型-Prophet/ARIMA/TensorFlow Forecasting
2.有物联网设备的领域知识（如电力系统），有利于大模型等训练.
3.有一定的算法基础
4.深圳能驻场开发的
三、合作方式
项目进度制，按照计划进度完成结算。