山东满天星信息科技有限公司让智能体持续进化、跨校流通、越用越聪明的底层引擎，是一套实验知识结构化工具。它像一把“数字手术刀”，把原本散落在教师脑海、实验日志、设备内存、学生报告中的隐性知识进行抽取-标注-关联-封装，最终沉淀为可计算、可重组、可交易的结构化知识图谱，成为下一代智能实验教学的“中央燃料库”。
为什么必须“结构化”？
传统实验教学有三大痛点：
知识孤岛：同一门《化工原理实验》，哈工大版、东华版、职校版各建各的SOP，优质案例无法互通；
经验流失：资深教师退休，设备参数、故障征兆、调参技巧随之“人走茶凉”；
数据沉睡：传感器每秒采集10ms级数据，却只用于当时显示，事后无人问津。
实验知识结构化工具用“4K”模型（Knowledge Unit、Knowledge Graph、Knowledge Cube、Knowledge Token）把痛点转化为资产：
KU（知识单元）：最小颗粒度，例如“精馏塔液泛速度计算公式”“换热器结垢热阻曲线”；
KG（知识图谱）：把KU按“设备-工艺-故障-现象-参数”五元组连接，形成可推理的语义网络；
KC（知识立方）：加入时间、批次、学生ID三维坐标，让同一知识具备可对比、可演化的多维视图；
KT（知识代币）：把可验证、可复用的实验知识封装成区块链代币，实现跨校共享、贡献计价、版权确权。
工具链：从“数据原油”到“知识汽油”的五步精炼
1. 多源采集：让“沉默的数据”开口
设备端：通过满天星10ms级传感器盒，自动导出温度、压力、流量、扭矩、红外光谱等原始时序；
视频端：AI摄像头识别关键操作节点（开阀、加料、戴护目镜），自动生成带时间戳的操作切片；
文本端：OCR+大模型一键解析历史实验报告、教师讲义、设备说明书，非结构化文本→结构化KU。
2. 语义标注：给每条数据挂“知识标签”
内置实验领域本体库（涵盖化工单元操作、制药GMP、材料热处理等30+子域），自动为数据打上“设备-工艺-故障-现象”四维标签；例如某段温度曲线被标注为“列管换热器-结垢-热阻升高-出口温度下降”，标注准确率>92%。
3. 知识抽取：把“经验”变成“公式”
参数抽取：AI自动拟合“传热系数-流速”关联式，与教科书公式对比，发现教师调参的隐藏修正系数；
故障抽取：通过异常检测算法，从历史数据中提取“振动幅度>2.3g且冷却水流量<80%→泵汽蚀概率0.87”的规则；
案例抽取：把一次成功的“磺胺醋酰钠结晶优化”实验封装为标准作业包（SOP+参数+视频+评分标准），供后续复用。
4. 图谱构建：一键生成“实验知识宇宙”
采用动态图数据库，支持十亿级节点、毫秒级查询。学生输入“液泛”关键词，系统即刻返回：
相关设备：板式塔、填料塔；
关键参数：气速、液体表面张力、填料空隙率；
历史案例：2022级化工3班某组液泛视频片段、AI诊断报告、改进后参数组合；
预测模型：输入当前气速，AI预测液泛概率曲线。
5. 资产封装：让知识“上链、上桌、上场”
上链：每个经过教师签名的SOP包生成唯一KT，实现版权确权、使用痕迹可追溯；
上桌：教师通过“拖拽式知识编排器”，像搭积木一样把KU组合成新的微实验，5分钟生成一门数字孪生课程；
上场：学生端智能学伴实时调用图谱，对话式获取个性化提示，让知识在真实实验场景“即时到场”。
满天星的下一步，是把分散在各校、各专业、各企业的知识图谱通过区块链协议互联互通：任何教师5分钟即可发布自己的微实验KT；任何学生一句话即可调用全球最优实验参数；任何设备一次故障即可被全球图谱记录并预警。实验知识结构化工具，让知识第一次具备了可计算、可进化、可升值的“数字生命”。当“数据”成为“汽油”，实验教学的引擎就真正进入了智能时代。
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