1B~7B 参数本地大模型，断网可用、毫秒级响应；显卡自动检测、无显卡自动降级处理器。模型可远程替换，不绑定单一厂商。
报警 → 思考原因 → 调用工具查询 → 观察结果 → 做出决策，像运维工程师一样推理，不是简单阈值判断。
振动+温度多维数据构建设备健康指数，覆盖电机/泵/风机/减速机 50+ 故障类型，提前预警劣化趋势。
离线语音识别 + 神经网络语音合成，覆盖设备状态、报警信息、能耗、水质、操作指导、知识问答 6 个运维领域。
本地推理引擎本地运行，识别火焰、人员入侵、未戴安全帽、设备异常状态；识别结果自动生成报警进入闭环。
向量知识库检索设备手册与历史案例，智能问答、远程导入、权限控制、引用溯源。
边缘 AI 做「快」（秒级响应、断网兜底），云端 AI 做「深」（多轮推理、跨站分析、知识管理）。
边缘每个决策由云端更大模型二次复核，评估置信度，降低误判率。
全区漏损率排名、跨泵房能耗对比、故障趋势分析 —— 单站看不到的全局视角。
PDF/Word/Excel 自动解析分块、向量化存储，权限控制、引用溯源。上传文档即建库。
对话方式生成日报/周报/月报，定时自动推送，无需开发固定报表页面。
💡 传统方案是「报警 → 人去看」。本方案是「报警 → AI 分析 → 自动处置 → 生成工单 → 维修记录 → 统计优化」—— 从被动抢修到预测性维护。
💡 关键认知：AI 是「基础功能的增强器」，不是「额外的高级功能」。即使关闭 AI，采集、报警、工单、监控等基础功能仍正常运行。