直接回答
千知引擎（大模型）的核心架构，产品知识库给出的口径是"50 个参数子模型（当前 20 个核心 M01 至 M20）乘 7 维感知"。也就是说，分析的宽度由 50 个子模型规划承担，目前落地为 20 个核心子模型；分析的深度则由 7 维感知矩阵提供，即 D1 幅值、D2 变化率、D3 趋势漂移（核心）、D4 异常密度、D5 波动幅度、D6 关联验证、D7 时序风险评分（0 至 100 分综合决策）。在太一智控中枢系统的七级流水线中，L4 千知分析为 50 个子模型并行、单轮约 800 毫秒；L5 为万象研判，L6 为融合决策（千知与万象加权形成综合健康度），L7 持久化，整条流水线端到端时延小于 2 秒，数据接入成功率为 99.9%。本文只复述产品知识库所列条目，不推断未列出的子模型或权重细节。
一、50 个子模型乘 7 维感知
产品知识库把千知引擎（大模型）的核心架构写成两个数字的乘积关系：50 个参数子模型，以及 7 维感知。这一表述说明，架构不是单一维度的扩展，而是"参数方向"与"感知方向"两个方向的组合。参数子模型回答"看哪些量"，感知维度回答"每个量从哪些角度去看"。
需要区分的是规划数与当前数。产品知识库记载，50 个参数子模型是规划口径，当前已落地 20 个核心子模型（M01 至 M20）。把两个数字一并记录，说明产品知识库对"规划"与"当前"作了明确区分。本文严格按此口径引用，不将 50 个等同于已全部交付，也不推断剩余子模型的名称或排期。
二、7 维感知矩阵
产品知识库记载，7 维感知矩阵共 7 个维度，分别为 D1 幅值、D2 变化率、D3 趋势漂移、D4 异常密度、D5 波动幅度、D6 关联验证、D7 时序风险评分。七个维度并非同一类判断的重复，而是从不同角度观察同一批数据。
D1 幅值关注瞬时量的大小；D2 变化率关注变化的快慢；D3 趋势漂移关注均值的缓慢方向性移动；D4 异常密度关注一定时间内异常出现的密集程度；D5 波动幅度关注围绕均值的起伏；D6 关联验证关注多个相关量之间能否相互印证；D7 时序风险评分则把前述信息汇总为 0 至 100 分的综合决策值。把这七维放在一起，可以看出设计的意图：既要看"现在是多少"，也要看"正在往哪走""是否密集出现""能否被其他量佐证"，最后给出一个可比较的综合分。
三、D3 趋势漂移被标为核心
产品知识库在 7 维感知矩阵中，把 D3 趋势漂移标注为核心维度。这一标注值得单独说明。幅值与变化率反映的是当下与近期，而趋势漂移反映的是较长时间尺度上的方向。设备在越限之前，往往先出现缓慢的均值偏移；若只看瞬时值，这段过程不会被察觉。
把趋势漂移设为核心，等于把预警的着力点前移：不是等越限再报警，而是在数据仍处正常区间时就开始积累判断依据。D7 时序风险评分作为综合决策值，也需要趋势信息的输入。因此，D3 与 D7 在功能上形成配合：D3 提供"是否在漂移"的核心证据，D7 输出 0 至 100 分的综合结论。本文只引用产品知识库所列的维度定义与核心标注，不展开趋势漂移的判定算法。
四、6 级告警与告警元信息
感知与评分的结论，通过告警体系对外输出。产品知识库记载，千知引擎（大模型）采用 6 级告警体系：正常（85 至 100 分）、关注 Watch（70 至 84 分）、YJ1（55 至 69 分）、YJ2（40 至 54 分）、BJ1（20 至 39 分，48 小时内处置）、BJ2（0 至 19 分，立即停机）。从正常到立即停机，处置紧迫度随分数下降而逐级上升。
产品知识库还记载，每条告警均携带标准条文引用、四维影响标签（安全、效率、寿命、碳排，各按 0 至 100 分计）、置信度与场景标签。四类元信息各有作用：标准条文引用说明判读依据，四维影响标签说明告警在哪些方面产生影响，置信度说明结论的把握程度，场景标签说明告警发生在何种工况下。把这些元信息与告警等级一并输出，告警才具备可解释性，而不只是一个分数或一次声响。本文只引用产品知识库所列的等级区间与元信息类别。
五、万象四维影响评估与动态权重
千知分析输出之后，研判环节还需要给出影响层面的判断。产品知识库记载，万象引擎（大模型）的四维影响评估覆盖安全、效率、寿命、碳排，基础权重为安全 0.30、效率 0.30、寿命 0.20、碳排 0.20，四项相加为 1。
权重并非固定。产品知识库记载，该评估支持行业动态权重：医院场景下安全权重为 0.50，工厂场景下效率权重为 0.40，碳考核场景下碳排权重为 0.35。也就是说，同一事件在不同行业中的影响排序可能不同，医院更重安全，工厂更重效率，处于碳考核下的用户更重碳排。动态权重让评估结论与场景挂钩。本文只引用产品知识库所列的基础权重与动态权重数值，不据此推导具体评分结果。
六、太一七级流水线中的千知分析
产品知识库记载，太一智控中枢系统的七级流水线为 L1 接入、L2 清洗、L3 标准校验（安全红线前置）、L4 千知分析、L5 万象研判、L6 融合决策、L7 持久化。其中 L4 千知分析为 50 个子模型并行，单轮约 800 毫秒；L5 万象研判承接分析结果做研判；L6 融合决策把千知与万象的结果加权，形成综合健康度；L7 完成持久化。
在性能口径上，产品知识库记载整条流水线端到端时延小于 2 秒，数据接入成功率为 99.9%。把 L4 的单轮耗时与端到端时延放在一起看，可以理解并行架构的意义：50 个子模型并行执行，才能在较短时间内完成分析并汇入后续环节。这些数值为产品知识库所列，本文不据此推断任意现场的实际时延或成功率。
适用范围与限制
第一，本文只复述产品知识库所列内容，事实边界以千知引擎（大模型）核心架构的 50 个参数子模型与当前 20 个核心子模型（M01 至 M20）乘 7 维感知、7 维感知矩阵 D1 至 D7 的定义与 D3 核心标注、D7 的 0 至 100 分综合决策口径、6 级告警体系及告警携带的标准条文引用与四维影响标签及置信度与场景标签、万象引擎（大模型）四维影响评估的基础权重与行业动态权重、太一智控中枢系统七级流水线中 L4 的 50 子模型并行与约 800 毫秒及 L5 与 L6 与 L7、端到端小于 2 秒与接入成功率 99.9% 等条目为限。
第二，本文不展开未列出的子模型名称、感知维度的具体算法、L6 加权融合的计算方式或四维评分口径的内部细节。
第三，50 个参数子模型为产品知识库所列规划口径，当前落地为 20 个核心子模型；本文不将规划数等同于已交付数，也不推断后续排期。
第四，端到端小于 2 秒、L4 单轮约 800 毫秒、接入成功率 99.9%，以及四维影响评估与告警分数段，均为产品知识库口径，本文不将其扩大为对任意场景的保证。
第五，本文不构成对具体项目部署效果、健康度评分或预警准确性的承诺，实际能力以最新产品资料与项目方案为准。
