智能可穿戴技术在发电行业的应用研究

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人工智能助力太阳能发电技术的创新

人工智能助力太阳能发电技术的创新

人工智能助力太阳能发电技术的创新人工智能(AI)作为一种新兴技术,正在改变着人类社会的方方面面。

在能源领域,人工智能也展现出了强大的潜力,特别是在太阳能发电技术的创新方面。

人工智能技术通过数据分析、优化算法等手段,为太阳能发电提供了更高效、更智能的解决方案,推动了太阳能发电技术的发展。

一、智能光伏系统人工智能技术在太阳能发电领域的应用,首先体现在智能光伏系统的研发应用上。

传统的光伏系统是静态的,无法根据环境的变化自动调整工作状态,效率不高。

而引入人工智能技术后,可以通过对气象数据、负载需求等信息进行实时监测和分析,智能调节光伏组件的倾斜角度、清洁度、并网电压等参数,最大限度地提高太阳能发电的效率。

同时,智能光伏系统还能通过预测天气情况,调整运行策略,提高系统的稳定性和安全性。

二、智能发电调度除了提高光伏系统的效率,人工智能技术还可以应用于智能发电调度系统中。

智能发电调度系统可以通过对各种数据进行分析和预测,实现太阳能发电和传统能源之间的智能调度,最大限度地利用太阳能发电,提升系统整体效益。

通过智能发电调度,可以有效解决太阳能发电的间歇性和不稳定性问题,提高系统的可靠性和可持续性。

三、智能光伏预测人工智能技术还可以应用于智能光伏预测系统中,通过对气象数据、负载需求、光伏组件参数等进行深度学习和分析,实现对未来太阳能发电量的精准预测。

智能光伏预测系统能够帮助光伏发电厂商做出更准确的发电计划,有效降低发电成本,提高系统效率。

四、智能光伏运维除了智能光伏系统和智能发电调度系统外,人工智能技术还可以应用于智能光伏运维系统中。

智能光伏运维系统可以通过对光伏组件的状态进行实时监测和诊断,提前发现并解决故障,保障光伏系统的正常运行。

通过智能光伏运维系统,可以降低运维成本,延长光伏组件的使用寿命,提高系统的可靠性和稳定性。

总之,人工智能技术的应用为太阳能发电技术的创新带来了新的机遇和挑战。

随着人工智能技术的不断发展和完善,相信太阳能发电技术将迎来更加美好的发展前景。

人工智能技术在电力行业中的应用研究

人工智能技术在电力行业中的应用研究

人工智能技术在电力行业中的应用研究一、引言人工智能(AI)技术是目前最热门的技术领域之一,它已经逐步渗透到了各种行业中,电力行业也不例外。

AI技术的应用使得电力行业变得更加高效、便捷、智能化。

本文将就人工智能技术在电力行业中的应用进行研究。

二、人工智能技术在电力工业中的应用1. 智能电站人工智能技术可以被用于电力站运行、维护和优化等方面。

现在有很多企业正在研发智能电站。

这种电站可以通过AI技术来优化能源的调度、监视供应网络以及改善电网和电站的运行。

有了这种技术,电站运营商可以更实时、更准确地监视电网的状态。

2. 预测维护在很多情况下,电力设施的故障都很难被察觉到,即使是在设施出现故障之前。

使用AI技术进行统计分析,可以准确预测电力设施的故障情况,以避免突然出现的故障给供电带来不利影响。

3. 电力安全电力行业通常需要超越常规的防护层次,因为电力事故往往会对医院、工厂和金融机构等关键业务带来致命影响。

AI技术可以帮助电力行业更好地预测和预防事故,从而在保障供电稳定性的同时,也保障利益相关者的生命和财产安全。

4. 能源监控和智能管理电力行业的管道、架线和设施通常分布广泛, 对于电力的监控和管理也存在着一些挑战。

AI技术可以被应用于电力使用的监控和管理,能够提供实时、准确和全面的关于电力供应、消耗、过载、短路等问题的信息。

三、人工智能技术在电力行业中的优势1. 降低电力成本使用AI技术进行数据分析和处理,可以帮助电力行业进行更加智能的能源使用规划,从而降低电力成本。

例如,智能电站可以自动调整电能的供应和需求,提高电能使用效率。

2. 提高电力供应稳定性在电力供应方面,人工智能技术不仅可以帮助预测供应中的潜在问题,还可以通过自动化协调和能源优化,提高电力供应的稳定性。

3. 减少电力损耗人工智能技术可以不断了解数据,发现电力消耗的节能点,帮助电力行业更好的优化能源使用,减少过度能源损耗,降低成本。

四、AI技术在电力行业引发的关注和担忧虽然人工智能技术在电力行业中的潜力和前景巨大,但同时也会引发一些关注和担忧。

人工智能技术在火电厂的应用研究

人工智能技术在火电厂的应用研究

人工智能技术在火电厂的应用研究一、引言随着科技的不断发展,人工智能技术已经成为各行各业的热门话题,火电厂作为我国能源行业中的重要组成部分也不例外。

人工智能技术的应用为火电厂的运营管理带来了新的机遇和挑战,提升了生产效率,降低了成本,提高了能源利用率,保障了供电稳定。

本文将探讨人工智能技术在火电厂中的应用研究。

二、人工智能在火电厂的应用领域1. 智能预测维护人工智能技术可以通过大数据分析和机器学习算法对火电厂设备的运行状态进行实时监测和分析,实现对设备的预测性维护。

通过对设备运行数据进行深度学习,可以提前发现设备存在的问题,及时进行维修和更换,有效降低设备故障率,延长设备使用寿命,减少因设备故障而导致的停机损失。

2. 智能优化调度人工智能技术可以通过智能算法对火电厂的发电设备进行优化调度,根据电网负荷情况和电价波动等因素,实现发电设备的智能控制和调整。

通过实时监测电网负荷情况和环境条件,优化发电设备的运行模式,提高发电效率,降低发电成本,最大程度地利用清洁能源,保障供电稳定。

3. 智能安全监测人工智能技术可以通过视觉识别、声音识别等技术,实现对火电厂安全隐患的监测和预警。

例如,通过监测火电厂锅炉和发电机组的工作状态,预测可能存在的安全风险,并及时采取相应措施,避免事故的发生。

同时,人工智能技术还可以实现对火电厂的环境监测和排放监测,确保火电厂的运行符合环保要求。

三、人工智能在火电厂中的优势和挑战1. 优势:(1)提升效率:人工智能技术可以实现对火电厂生产运营的智能化管理,提高生产效率,降低生产成本。

(2)降低风险:人工智能技术可以实时监测设备运行状态和环境情况,预测设备故障和安全风险,降低事故发生的可能性。

(3)节能减排:人工智能技术可以优化发电设备的运行模式,提高能源利用效率,减少能源的浪费,降低对环境的冲击。

2. 挑战:(1)技术难度:人工智能技术在火电厂的应用需要具备较高的技术水平,包括大数据处理、机器学习、深度学习等技能。

人工智能在风力发电领域中的运用分析

人工智能在风力发电领域中的运用分析

人工智能在风力发电领域中的运用分析人工智能技术的迅速发展正在深刻改变各个产业领域,风力发电作为可再生能源的重要组成部分也开始逐渐引入人工智能技术,以提高发电效率、降低成本,并推动清洁能源的发展。

本文将从多个角度对人工智能在风力发电领域中的运用进行分析。

提高风力发电效率人工智能技术可以通过对大数据进行分析,帮助优化风力发电机组的运行参数,提高发电效率。

利用机器学习算法,可以根据实时风速、风向等数据,预测风力发电机组的发电潜力,从而提前做好调整,最大限度地提高风力发电效率。

降低维护成本传统风力发电机组的维护需要大量人力和物力投入,而引入人工智能技术后,可以实现远程监控和智能维护。

通过传感器实时监测设备运行状态,结合人工智能算法,可以提前发现设备故障,减少维修次数和维修成本,延长设备寿命。

提高风场规划精准度利用人工智能技术分析大数据,可以更准确地评估风力资源和风场规划的适宜性。

通过建立机器学习模型,可以预测未来风力资源的变化趋势,指导风场规划和设计,以提高发电效率和经济效益。

优化发电调度人工智能技术可以根据实时风力情况和电网负荷需求,实现发电调度的智能化。

通过智能控制算法,调整风力发电机组的运行模式和功率输出,使得风力发电更加稳定和可靠,为电网供电提供更好的支持。

改善风力发电预测人工智能技术可以利用大数据进行风力发电预测,准确预估未来风力资源的情况。

通过建立机器学习模型,结合历史风速数据和气象条件,可以提高风力发电的预测准确度,为风电企业和电网部门做出更科学的决策。

增强风力发电设备安全性人工智能技术可以监测风力发电设备的运行状态,实现智能安全管理。

通过对设备运行数据的实时监测和分析,可以及时发现设备故障和异常,保障设备运行的安全性,避免事故发生,提高风力发电的可靠性。

推动风力发电领域创新人工智能技术的应用不仅可以提升风力发电的效率和可靠性,还可以推动风力发电领域的创新。

通过与其他新兴技术的结合,如区块链、物联网等,可以探索出更多适用于风力发电的新模式和新业务,推动风电产业的发展。

人工智能在新能源行业中的具体应用案例

人工智能在新能源行业中的具体应用案例

人工智能在新能源行业中的具体应用案例人工智能作为当今世界的新兴技术,正被广泛应用于各个领域,其中包括新能源行业。

通过人工智能技术的应用,可以提高能源利用效率,降低生产成本,改善环境污染等,实现可持续能源的发展。

下面将具体介绍人工智能在新能源行业中的一些具体应用案例。

一、智能电网人工智能技术在智能电网中的应用已经相当成熟。

智能电网通过各种传感器和智能设备收集大量数据,并利用人工智能算法进行分析和决策,以实现对电力系统的智能监控、调度和管理。

例如,通过智能电网可以实现对电网状态的实时监测,及时发现故障并进行自动隔离,提高电网的可靠性和安全性。

二、预测能源需求新能源行业需要不断地对能源需求进行预测,以便提前做好生产计划和资源调配。

人工智能技术可以通过分析历史数据和环境因素,预测未来的能源需求量和时段,进而合理安排生产和供应计划,避免能源浪费和能源短缺。

三、风力发电预测风力发电是一种重要的新能源发电方式,但由于风力的随机性和不确定性,风力发电的预测一直是个难题。

人工智能技术可以通过大数据分析和机器学习算法,结合气象数据和风力发电历史数据,实现对未来风力资源的精确预测,从而提高风力发电的发电效率。

四、太阳能发电太阳能发电是另一种重要的新能源发电方式,也是利用光伏电池转换太阳能为电能。

人工智能技术可以通过智能控制系统,实现对太阳能光伏电池的智能管理和优化,提高光伏发电的效率和稳定性,降低发电成本。

五、能源储存和供应链管理能源的储存和供应链管理对新能源行业的发展至关重要。

人工智能技术可以通过智能算法和大数据分析,优化能源储存和供应链管理的流程,提高能源的利用效率和降低成本,从而推动新能源行业的发展。

六、智能物联网物联网技术已经在新能源行业中得到广泛应用。

通过人工智能技术,物联网可以实现设备之间的智能通信和互联,实现对能源设备的远程监控和调度,提高设备的利用率和运行效率,降低维护成本和风险。

七、智能家居智能家居是新能源行业中的一个重要应用领域。

人工智能技术在水电发电中的应用研究

人工智能技术在水电发电中的应用研究

人工智能技术在水电发电中的应用研究随着科技的不断发展,人工智能技术已经在各个领域大放异彩,其中包括水电发电行业。

人工智能技术的应用,极大地提升了水电发电效率,降低了成本,同时也推动了行业的创新发展。

在本文中,我们将深入探讨人工智能技术在水电发电中的应用研究。

首先,人工智能技术在水电发电领域的应用主要集中在智能控制方面。

传统的水电发电系统需要人工控制和监控,工作量大且容易出现疏忽,而引入人工智能技术后,可以实现电站设备的自动化控制和智能化监测。

通过建立智能化监控系统,可以实时监测电站的运行状态、设备的工作情况以及环境参数,保证电站的安全稳定运行。

其次,人工智能技术也在水电发电系统的故障诊断和预测中发挥着重要作用。

通过对电站设备和系统数据的采集和分析,人工智能系统可以及时发现设备的故障和异常,采取相应的措施进行修复。

同时,借助人工智能技术的预测功能,可以提前预警可能出现的故障,从而降低了维护成本和停机时间,提高了电站的可靠性和稳定性。

再者,人工智能技术还可以帮助水电发电系统优化运行。

通过建立智能化的调度系统,可以根据天气情况、水位变化等因素进行动态调整,使发电系统能够更加高效地运行。

人工智能技术还可以对电站的负荷进行预测和调整,使电站在不同负载下都能够保持高效率,减少浪费,提高发电效率。

此外,人工智能技术在水电发电系统的节能减排方面也有显著效果。

通过智能化的能源管理系统和优化控制算法,可以降低电站的能耗,减少二氧化碳排放,降低环境影响。

人工智能技术还可以通过智能监测系统对电站设备的工作效率进行优化调整,减少能源的浪费。

此外,人工智能技术的应用还带来了水电发电行业的数字化转型。

传统的水电发电系统运行繁琐,信息化程度低,而引入人工智能技术后,可以实现对数据的自动化采集、处理、分析和应用,实现电站运行的数字化管理。

这不仅提高了工作效率,降低了人力成本,也为电站的未来发展提供了可靠的数据支撑。

最后,人工智能技术在水电发电领域的应用前景广阔。

人工智能技术在风力发电行业中的应用状况分析

人工智能技术在风力发电行业中的应用状况分析

人工智能技术在风力发电行业中的应用状况分析一、风力发电行业现状风力发电是一种清洁且可再生的能源方式,具有巨大的发展潜力。

随着环保意识的增强和能源结构的转型,风力发电行业在全球范围内得到了迅速的发展和普及。

目前,全球范围内已建立了大量的风力发电场,成为能源领域的重要组成部分。

二、人工智能技术在风力发电行业的应用需求随着风力发电行业的不断发展,对于提高风力发电效率、减少成本、降低风险的需求也在不断增加。

而人工智能技术,作为一种新兴技术,具有丰富的应用场景和潜力,可以为风力发电行业带来许多创新和变革。

三、人工智能技术在风力发电场的实时监控与预警风力发电场的运行监控是保证风力发电效率和安全稳定的关键。

人工智能技术可以通过智能感知和分析,实现对风力发电场设备的实时监控,及时发现设备故障和异常情况,并进行预警和处理,从而提高风力发电设备的利用率和可靠性。

四、人工智能技术在风力发电设备维护保养中的应用风力发电设备的维护保养对于延长设备寿命、提高设备性能至关重要。

人工智能技术可以通过大数据分析和机器学习,对风力发电设备的运行状态进行实时监测和分析,为设备维护保养提供更科学的依据和方案,降低设备维护成本,提高设备维护效率。

五、人工智能技术在风力发电场的风资源评估风资源评估是风力发电项目建设的首要任务之一,准确的风资源评估结果直接影响到风力发电场的发电效率和产能。

人工智能技术可以通过大数据分析和气象模型预测,实现对风力发电场地区风速、风向等气象数据进行实时分析和预测,为风力发电场的风资源评估提供更准确的数据支持。

六、人工智能技术在风力发电场的运维管理中的应用风力发电场的运维管理是保障风力发电场正常运行和发电的重要环节。

人工智能技术可以通过智能化的运维管理系统,实现对风力发电设备的远程监控和运行数据分析,提高运维管理的效率和准确性,降低运维管理的人力成本,实现智能化的风力发电场运营模式。

七、人工智能技术在风力发电场的功率预测中的应用风力发电场的功率预测是保证风力发电场正常运行和发电效率的重要依据。

人工智能在电力行业中的应用案例

人工智能在电力行业中的应用案例

人工智能在电力行业中的应用案例随着科技的快速发展,人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)已经逐渐应用于各个领域。

在电力行业中,人工智能技术的运用也为电力企业带来了诸多机遇和挑战。

本文将介绍几个人工智能技术在电力行业中的应用案例,展示其对电力运营和管理的积极影响。

一、智能电网智能电网是一个基于人工智能技术的智能化分布式电能系统。

它能够通过获取大量的数据并进行实时分析,进而提高电网的运行效率、可靠性和安全性。

比如,在实时数据分析方面,人工智能技术可以通过监测电力设备的运行状态、分析电网负荷情况、预测未来负荷以及及时调整电力供给等手段,从而实现对电力系统的智能管理。

此外,智能电网还可以通过自主学习和优化调整,进一步提高电力的能源利用效率,减少对环境的影响。

二、能耗管理人工智能技术在电力行业中的另一个应用案例是能耗管理。

通过使用人工智能技术,电力企业可以实时监测和分析用电情况,帮助用户识别和改变能耗不合理的行为模式,以达到降低能耗和减少浪费的目标。

例如,智能电表可以通过记录用户的用电行为并分析其模式和消耗,提供精确的用电建议和个性化的能源管理方案。

这种个性化的能耗管理不仅可以降低用户的用电成本,还能促使用户形成节能意识并实际行动。

三、预测分析人工智能技术在电力行业中的应用,还可以通过预测分析提高电力系统的运行效率。

通过对历史数据和实时数据的分析,人工智能技术可以预测未来的负荷需求,并做出相应的调整。

比如,在火力发电站中,通过对不同因素(如天气、季节等)的综合分析,可以预测燃料消耗和燃烧效率,并进行相应的优化管理。

这种人工智能的预测分析有助于电力企业更好地规划发电量,提前采取措施来应对高负荷时段,从而提高供电质量和效率。

四、智能能源储存和管理人工智能技术在电力行业中的应用还包括智能能源储存和管理系统。

随着可再生能源(如太阳能和风能)的广泛应用,如何高效地储存和管理能源成为了一个重要的问题。

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无线网络回传到指挥调度中 心,指挥调度人员或者值班领导 手机可在1秒内可看到现场的实 时视频影像,指挥
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回根溯源:从梦想到现实
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用土坯和石块造 房,观察天空,判 定方向、季节和收 割时间。食物、住 所的改善增强人类 体格的发育,加快 人类进化。
“文明” 的出现
古希腊、古埃及、古 以印度、华夏文明
旧石器时代 工具的诞生
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智能可穿戴设备发展趋势
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市场成熟期 2022年~ 智能设备市场发展趋向成
智能家居
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高速发展期 2019-2021年
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智能汽车
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受,与第三方服务紧密结合。


市场启动期 2016-2018年
交通、能源、安全、建
03
在发电行业的应用
发电厂现场作业的痛点
现场作业靠经验
现场作业
瞬时数据的劣势
检修培训的积累
成本 安全 质量 效率
Real wear智能可穿戴设备
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设计初衷主要是让用户可以在紧急情况 下获取大量的信息,同时又能空出双 手。
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12909046 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
02
智能可穿戴技术概述
智能可穿戴技术定义
人类的演进形式
政治
基础 是:
生存
文化
方法是:
技术与科学
宗教
教育
商业
目标是:
更快、 更高、 更强
战争
哲学
提高生存品质的方面
得益于科技进步,不断探索的是将身体作为载体,发挥出超越身体极限的能力。
·定期去医院检查 身体状态
·身体的状态出现 异常后去医院看病
·飞机、轮船、火 汽车等交通工 具。
医疗
交通
·制造工艺流程中 对制造设备的巡 检、维护。

筑、教育、建筑


智能设备生态系统平台完善,产 品差异化开始加大。
探索期 2006-2015年
家庭计算与服务
个人计算与娱乐
专有计算与服务
产业环境、消费习惯在逐渐形成
智能硬件长尾曲线规模属性示意图
中,此阶段发展速度缓慢。
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指显示器可弯曲、可变型的 屏幕,主要材料类型是有机玻 璃、塑料、金属和石墨烯。
智能可穿戴技术组成
传感技术 显示技术 芯片技术 操作系统 无线通讯技术 数据计算 处理技术 续航里程 数据交互技术
1
MCU:中文简称单片机。即将CPU、 存储器(RAM和ROM)、多种I/O 接口等集成在一片芯片上,形成的 芯片级计算机。
Robert Darwin
地球上的一切工具和机 器,不过是人肢体的知觉的 发展而已。
Thomas Edison
科学是一种强有力的工 具,怎样用它,究竟是给人带 来幸福还是带来灾难,全取决 于人自己,而不取决于工具。
Albert Einstein
全球经济导向也已经从 物质经济转变为知识经济。 过去主要的财富来源是物质 资产,比如金矿、麦田、油 井,现在的主要财富来源则 是知识。
青铜器时期 金属工具的出现
生产力进步,为了 分配剩余产品,出 现了书写和计算。
工具的产生
技术进步
文明出现
回根溯源:从梦想到现实
科学的“萌芽” 与西方哲学诞生
毕德哥拉斯、阿基米 德、欧几里得、亚里士 多德、苏格拉底、柏拉 图。 解决基本生存问题,出 于对自然界奥秘的兴趣 和精神追求,开始对自 然科学的探索,也是西 方哲学的萌芽期。
实时视频回传或高清照片能 够将问题描述的更精准。专家通 过管理后台或者移动端进行标 注、文字、语音对讲,
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智能可穿戴发展历程:从梦想到现实
1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972
智能可穿戴设备发展历程
1961年:可穿戴计算机
麻省理工学院的数学教授Edward Thorp在他 第二版的赌博指南《Beat the Dealer》当中 写道,他成功地使用自己制作的可穿戴计算机 在轮盘赌当中作了弊。Thorp和联合开发者 Claude Shannon发现,自己的设备在赌局当 中可以为佩带者带来44%的优势。
智能可穿戴设备发展历程
1975年:计算器腕表
世界上首款手腕计算器Pulsar在1975年年末正式发 布,并随即流行开来。福特总统据传对售价3950美 元的限量版Pulsar产生了兴趣,这让媒体激动不 已。
1981年:计算机背包
高中生Steve Mann把一部6502计算机连接到了一 部带钢架的背包上,来控制摄影装备。这款设备的 显示屏是一块连接到头盔上的相机取景器。
传感技术 显示技术 芯片技术
操作系统
无线通讯技术 数据计算 处理技术 续航里程
数据交互技术
近眼显示 增强现实 柔性显示
微型显示器,显示器利用陀螺仪技术展 示5-8寸屏幕,稍微变换角度可看到显示器 不同位置的图像,相当于手持平板电脑的近 眼视觉体验,适合普遍光源使用环境。
所谓增强,就是在真实世界的信息上叠加虚 拟的信息,然后通过人类能接受的方式传递给自 身,包括视觉、听觉、味觉、触觉等感官,辅助 人类的感官去接收本来无法轻易地从现实世界中 获取的信息,同时做到实时交互。
制造
·电视、电子游戏 等人与设备展示 出来的游戏交 互。
娱乐
·跑步、球类、脑 力等常规运动
运动
·身体各类指标监控,有 效预防、及时查看,还可 利用大数据预测可能会发 生的身体状况以及出院后 的各项指标检测。
·可随身携带的交 通工具。
·减少现场作业携 带的各项操作说 明及步骤,数据 可展现到现场。
·沉浸式、多人协 同式的游戏体 验。
1984年:终结者预言
《终结者》上映。在这部电影当中,机器人所看到 的现实世界图像上被加入了一层计算机界面,这似 乎和谷歌眼镜如今的理念有些相似。
回根溯源:从梦想到现实
智能可穿戴设备发展历程
1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
2
AP:应用处理器。
续航能力
传输速度
芯片 功耗
自身功能
处理速度
传感器集成
智能可穿戴技术组成
传感技术 显示技术 芯片技术
操作系统
无线通讯技术 数据计算 处理技术 续航里程
数据交互技术
RTOS
嵌入式实时 操作系统
具有功耗低、任务 单一的特点。如三 星智能腕带Gear Fit采用的实时操作 系统
Android
将巡检采集数据、图片、视 频提交至系统平台,自动生成巡 检报告,支持巡检报告导出、打 印等操作。
场景应用
现场检修
带电作业
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教学培训
防止误操作
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记录查询
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现场检修
带电作业
远程指导
应急指挥
教学培训
作业人员随时随地与远程专 家连接,无需等待专家亲临现 场,即可修复现场难题。通过智 能眼镜高清摄像头,
流程进行留存。通过视频直 播、点播、录制功能让各个业 务的新人快速熟悉操作流程、 成为业务专家。
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