陈熙贤

面向工业场景拆分知识问答、任务规划和自动化执行需求，设计 RAG + Tool Use + 多 Agent 协作方案。

结合本地项目与工程资料组织知识底座，提升技术文档检索和复杂任务分解的可操作性。

在持续迭代中沉淀出对工业 AI 落地方式的理解，为后续部署工程、知识助手和现场应用打基础。

围绕检测任务梳理小车系统所需的移动、感知和执行模块，完成 ROS2 方向的项目实践。

在项目推进中接触机器人通信、节点组织和场景任务设计，补足智能制造与机器人结合的工程理解。

项目与挑战杯一等奖课题方向关联，体现了将检测需求转化为工程原型的能力。

围绕唤醒、语音识别、模型交互、语音播报和设备控制链路理解嵌入式 AI 对话系统架构。

把 AI 能力从纯软件交互扩展到硬件终端，强化了自己在 AI 应用落地与智能硬件结合上的认识。

该项目支撑了个人对 AI 玩具、机器人交互与边缘侧应用的持续兴趣。

构建 CNC、织机和机械臂等设备的模拟数据场景，面向预测性维护任务组织数据分析流程。

使用 XGBoost 进行剩余寿命预测，并结合大模型生成故障诊断报告，形成数据分析 + AI 解释的组合方案。

以工业风看板和数字孪生展示思路呈现结果，强化了个人对工业 AI 可视化与业务表达的理解。

从产线视角组织设备、工位、状态与数据流的映射关系，形成数字孪生系统的前端表达思路。

结合 Three.js、React 和实时通信设计交互方向，补足自己对工业可视化系统架构的理解。

该项目与智能制造岗位需求高度相关，可作为工业软件与部署类岗位的作品支撑。

针对车辆相关数据完成分析与建模流程练习，形成从问题定义到预测输出的完整闭环。

在项目中强化了机器学习建模、结果解释和面向业务场景讲清结论的能力。