千知引擎 V4.1 的感知體系，一句話說是一個「模型 × 維度」矩陣：橫向是 50 個參數子模型（當前 20 個核心 M01-M20），縱向是 7 維感知 D1-D7。模型負責回答「看什麼參數」，維度負責回答「從哪種角度判斷」。所以評估千知的能力，不能只盯著「50 個」這個數量，而要看模型與維度的組合是否覆蓋了目標參數；同時必須分清口徑——知識庫裡既有「當前 20 個核心」，也有「規劃 50 個」的表述。需要先說明：把千知感知體系歸納成「模型×維度」矩陣，是本文用於組織議題的框架；知識庫並未逐項展開這些子模型的算法實現，也沒有把規劃中的 50 個子模型寫為已交付能力。下文涉及的子模型名稱、維度、分數段與閾值，均取自知識庫的可核驗條目。

模型側：20 個核心子模型分別在感知什麼

知識庫把當前 20 個核心子模型分成三組。

第一組是「基礎生命體徵」M01-M05，處理電氣系統最基礎的五類量：電壓採用雙限對稱算法，電流看的是過載係數，溫度做位置感知修正，漏電走時序趨勢並帶安全紅線前置，接地則識別 TN/TT/IT 三種系統。這一組回答的是「系統還活著嗎、各項基本體徵是否越界」。

第二組是「電能質量體檢」M06-M12，覆蓋七類電能質量問題：諧波（2-50 次加 THD）、電壓不平衡、電流不平衡（用序分量）、功率因數、電壓暫降（參照 ITIC/SEMI F47）、電壓波動（IEC 61000-4-15）、間諧波。這一組回答的是「供電質量好不好、擾動來自哪裡」。

第三組是「深層隱患挖掘」M13-M20，指向那些尚未直接表現為告警、但已在積累的風險：諧振風險、絕緣狀態（老化模型）、振動分析、局放檢測、零序電流、負序分量、諧波互調、閃變綜合（Pst/Plt）。這一組回答的是「眼下還正常，但未來會不會出問題」。

三組之間是遞進關係：從當下體徵，到質量水平，再到未來隱患。把參數名和編號一併記住，是讀懂千知輸出的前提。

維度側：同一參數為什麼要有 7 種看法

如果只有模型沒有維度，感知就退化成「越限報警」。知識庫給出 7 維感知矩陣，給同一參數配了 7 種判斷角度：

  • D1 幅值：當前值離邊界有多遠；
  • D2 變化率：值變化得有多快；
  • D3 趨勢漂移：是否在緩慢、持續地偏離基線——這一維被標註為核心；
  • D4 異常密度：單位時間內異常出現的頻次；
  • D5 波動幅度：值抖動的劇烈程度；
  • D6 關聯驗證：與其他參數的現象是否互相印證；
  • D7 時序風險評分：把以上信息綜合成一個 0-100 的分數，用於整體決策。

一個直觀的例子是溫度：D1 看當前多少度，D2 看升溫多快，D3 看是否長期緩慢上升，D5 看波動是否劇烈，D7 再給綜合風險分。同一組溫度數據因此能區分「偶發波動」和「持續劣化」——這正是 7 維相對單點閾值報警的差別所在。

結果側：6 級告警與安全紅線

模型與維度的計算最終要落成可執行的結論。知識庫定義 6 級告警體系，按 0-100 分排列：正常（85-100）、關注 Watch（70-84）、YJ1（55-69）、YJ2（40-54）、BJ1（20-39，要求 48 小時內處置）、BJ2（0-19，要求立即停機）。每條告警不只給一個等級，還攜帶標準條文引用、四維影響標籤（安全/效率/壽命/碳排各 0-100 分）、置信度與場景標籤。也就是說，千知的輸出不是「報警了」三個字，而是「什麼等級、依據哪條標準、影響哪幾個維度、有多大把握」。

在 6 級告警之外，還有一組更高優先級的東西：安全紅線守衛。知識庫列出 5 條不可繞過、任何人均無法調高閾值的紅線：

  • 剩餘電流 ≥300mA，依據 GB 13955；
  • 接地電阻異常開路，依據 GB 50057；
  • 三相電壓不平衡 >15%，依據 GB/T 15543；
  • 線路溫度 ≥110°C，依據 GB 16895；
  • 絕緣電阻 <0.5MΩ，依據 GB/T 16895。

紅線與普通告警的分工很清晰：普通告警參與加權與分級，紅線直接命中最高級結論，不參與加權運算——用知識庫的說法，是「國標底線永不突破」。

指紋與時效：諧波指紋庫與約 800ms

在電能質量方向，知識庫還給出一個具名的落地機制：諧波指紋庫含 14 類設備指紋，示例包括 FP-01 三相整流器、FP-03 變頻器 6 脈衝、FP-05 UPS、FP-06 充電樁、FP-12 光伏逆變器等。它通過餘弦相似度 >0.85 做匹配，知識庫稱可在 2 小時鎖定污染源，而傳統方式需數週。在選型對照中，「諧波溯源與責任劃分」對應的正是千知 M06 加指紋庫，再加天衍 Q-01（IEEE 1459）。

時效方面，知識庫的技術規格為單輪分析約 800ms（L4 層）、全並行，覆蓋 GB/T 12325、GB/T 14549、GB/T 15543 等 13 條主要標準。放到太一七級流水線裡看：L4 千知分析為 50 個子模型並行（約 800ms），經 L5 萬象研判、L6 融合決策（千知×萬象加權綜合健康度）、L7 持久化，端到端 <2 秒，數據接入成功率 99.9%。理解千知在鏈路中的位置，有助於分清「千知負責辨物」與「萬象負責識境、天衍負責預測」的邊界。

版本口徑與本文不主張什麼

第一個必須說清的，是數量口徑。知識庫明確列出千知子模型數的多種口徑：營銷口徑為「20 個核心 / 規劃 50+」，前身模型的 Legacy 口徑為 M01-M27，另有擴展規範，引用時須註明版本。作為前身的大模型（Legacy，V1.0/V2.0）採用 M01-M27 共 27 個子模型，分核心參數組 M01-M12、諧波+三相組 M13-M18、特殊+絕緣組 M19-M27。因此，任何關於「千知到底多少個模型」的說法，都應先交代口徑；把規劃口徑當作已交付能力，是不嚴謹的。

第二，本文只解析「模型有哪些、維度有哪些、結果怎麼分級」，不展開任何子模型內部的算法實現。知識庫提到的 Prophet、Holt-Winters、XGBoost 等屬於天衍引擎側內容，不在本篇討論範圍，也不據此外推千知的參數或精度。

第三，知識庫列出的量化價值指標（電氣隱患識別率 95%+、告警壓縮比 80%、預警提前量 4-12 週、故障定位時間數天到 2 小時、MTTR 縮短 60%、綜合節能空間 8-20% 等）均為供應商自述。它們可以當作廠商能力主張來引用，不應被當作已核驗的實測結論。

第四，本文不聲稱任何未在知識庫出現的子模型、維度、閾值、認證或案例；所述分數段與閾值均以知識庫對應條目列示者為限，不作範圍外推，也不推斷 M01-M20 的內部算法或實現細節。

結論

千知 V4.1 的感知體系可以這樣理解：以 20 個核心子模型（規劃 50 個）覆蓋生命體徵、電能質量與深層隱患三類參數，用 7 維感知把每個參數從幅值、變化率、趨勢漂移、異常密度、波動幅度、關聯驗證到時序風險評分看一遍，再以 6 級告警輸出可執行等級、以 5 條安全紅線守住國標底線；諧波指紋庫與約 800ms 的並行分析構成了它在電能質量方向的具體能力。對技術決策者而言，選型時真正要問的不是「千知有多少個模型」，而是「我要感知的那幾個參數，落在哪個 M 子模型、有沒有對應的維度覆蓋」；對集成方而言，對外表達務必把 20 核心與 50 規劃分開寫清。矩陣可以按需拆解，具體能力邊界仍須以知識庫對應條目為準。