工业物联网项目的第一道成本常常不是硬件，而是点表整理：PLC、仪表、变频器各有私有寄存器约定，工程师需要逐条比对手册，核对地址、数据类型与量纲。智能硬件实验室尝试把这一环节交给端侧模型——网关抓取一段原始报文并读取设备型号，模型输出候选点位、数据类型、量纲与读写权限，再由现场工程师确认入库。
目前实验覆盖 6 类常见工业协议、约 1200 个历史点位样本：候选点位召回约 88%，数据类型判断准确率约 81%，错误主要来自地址偏移与量纲歧义。因此我们改为把设备手册的寄存器表作为检索增强的上下文，而不是让模型仅凭报文猜测。
下一步计划：
- 在网关上做增量学习，把工程师的确认与驳回记为弱标签，按设备型号建立本地修正表；
- 引入报文时序特征，区分同一地址在不同工况下复用的多语义点位。
目标不是替代点表工程师，而是把重复的查表与录入压缩为一次确认动作。
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