关键词：AI 驱动、参数调优、GPU、模型预测、测控系统、代理模型
概述：在传统测控系统基础上，引入本地 AI 算力平台与本地模型能力，构建“测控系统 + 数据链 + AI 模型 + 参数反馈”的智能化实验辅助体系。系统通过测控系统获取的关键实验数据送入本地 AI 模型训练、推理和预测，形成参数优化建议或状态诊断结果，并反馈至上位机和测控系统，辅助实验人员进行调优决策。AI 主要作为上位机侧的智能增强能力，不直接替代底层实时控制和安全联锁。
应用方向：科学实验参数的调优、自动化测试需求分析和流程生成、模型和预测、数据的挖掘和分析
关键技术：
- 本地 AI 模型部署技术，保障实验数据本地处理，加速科学实验迭代
- 测控系统与 AI 工具链集成技术，打通 LLM、强化学习、深度学习与测控系统应用链路
- 测控平台与算力平台集成，提升实验任务的计算、推理与实时处理效率
