大模型驱动的数字化交付工厂数字人智能交互方法及系统

本申请涉及数据处理技术领域，提供了大模型驱动的数字化交付工厂数字人智能交互方法及系统，通过模态融合模块实时获取工厂设备数据和用户指令，在检测到异常时，匹配工业知识图谱中对应设备部件的故障阈值生成工况语义向量，进而输出操作指令集，提高操作指令的针对性和精准性；智能交互模块接收操作指令集后，在虚拟环境中加载工厂设备数据进行仿真，记录预测执行效果，并根据风险指数综合判断，通过虚拟仿真提前预判风险，能有效避免不合适的操作指令直接应用于现场；反馈优化模块在现场执行后，驱动数字人控制设备获取实际执行效果，计算执行偏差并基于执行偏差进一步判断，这一机制使得系统能够根据实际执行情况不断调整和优化。