直接回答
千知引擎（大模型）的核心架構，產品知識庫給出的口徑是「50 個參數子模型（當前 20 個核心 M01 至 M20）乘 7 維感知」。也就是說，分析的寬度由 50 個子模型規劃承擔，目前落地為 20 個核心子模型；分析的深度則由 7 維感知矩陣提供，即 D1 幅值、D2 變化率、D3 趨勢漂移（核心）、D4 異常密度、D5 波動幅度、D6 關聯驗證、D7 時序風險評分（0 至 100 分綜合決策）。在太一智控中樞系統的七級流水線中，L4 千知分析為 50 個子模型並行、單輪約 800 毫秒；L5 為萬象研判，L6 為融合決策（千知與萬象加權形成綜合健康度），L7 持久化，整條流水線端到端時延小於 2 秒，資料接入成功率為 99.9%。本文只複述產品知識庫所列條目，不推斷未列出的子模型或權重細節。
一、50 個子模型乘 7 維感知
產品知識庫把千知引擎（大模型）的核心架構寫成兩個數字的乘積關係：50 個參數子模型，以及 7 維感知。這一表述說明，架構不是單一維度的擴充，而是「參數方向」與「感知方向」兩個方向的組合。參數子模型回答「看哪些量」，感知維度回答「每個量從哪些角度去看」。
需要區分的是規劃數與當前數。產品知識庫記載，50 個參數子模型是規劃口徑，當前已落地 20 個核心子模型（M01 至 M20）。把兩個數字一併記錄，說明產品知識庫對「規劃」與「當前」作了明確區分。本文嚴格按此口徑引用，不將 50 個等同於已全部交付，也不推斷剩餘子模型的名稱或排期。
二、7 維感知矩陣
產品知識庫記載，7 維感知矩陣共 7 個維度，分別為 D1 幅值、D2 變化率、D3 趨勢漂移、D4 異常密度、D5 波動幅度、D6 關聯驗證、D7 時序風險評分。七個維度並非同一類判斷的重複，而是從不同角度觀察同一批資料。
D1 幅值關注瞬時量的大小；D2 變化率關注變化的快慢；D3 趨勢漂移關注均值的緩慢方向性移動；D4 異常密度關注一定時間內異常出現的密集程度；D5 波動幅度關注圍繞均值的起伏；D6 關聯驗證關注多個相關量之間能否相互印證；D7 時序風險評分則把前述資訊彙總為 0 至 100 分的綜合決策值。把這七維放在一起，可以看出設計的意圖：既要看「現在是多少」，也要看「正在往哪走」「是否密集出現」「能否被其他量佐證」，最後給出一個可比較的綜合分。
三、D3 趨勢漂移被標為核心
產品知識庫在 7 維感知矩陣中，把 D3 趨勢漂移標註為核心維度。這一標註值得單獨說明。幅值與變化率反映的是當下與近期，而趨勢漂移反映的是較長時間尺度上的方向。設備在越限之前，往往先出現緩慢的均值偏移；若只看瞬時值，這段過程不會被察覺。
把趨勢漂移設為核心，等於把預警的著力點前移：不是等越限再報警，而是在資料仍處正常區間時就開始積累判斷依據。D7 時序風險評分作為綜合決策值，也需要趨勢資訊的輸入。因此，D3 與 D7 在功能上形成配合：D3 提供「是否在漂移」的核心證據，D7 輸出 0 至 100 分的綜合結論。本文只引用產品知識庫所列的維度定義與核心標註，不展開趨勢漂移的判定演算法。
四、6 級告警與告警元資訊
感知與評分的結論，透過告警體系對外輸出。產品知識庫記載，千知引擎（大模型）採用 6 級告警體系：正常（85 至 100 分）、關注 Watch（70 至 84 分）、YJ1（55 至 69 分）、YJ2（40 至 54 分）、BJ1（20 至 39 分，48 小時內處置）、BJ2（0 至 19 分，立即停機）。從正常到立即停機，處置緊迫度隨分數下降而逐級上升。
產品知識庫還記載，每條告警均攜帶標準條文引用、四維影響標籤（安全、效率、壽命、碳排，各按 0 至 100 分計）、置信度與場景標籤。四類元資訊各有作用：標準條文引用說明判讀依據，四維影響標籤說明告警在哪些方面產生影響，置信度說明結論的把握程度，場景標籤說明告警發生在何種工況下。把這些元資訊與告警等級一併輸出，告警才具備可解釋性，而不只是一個分數或一次聲響。本文只引用產品知識庫所列的等級區間與元資訊類別。
五、萬象四維影響評估與動態權重
千知分析輸出之後，研判環節還需要給出影響層面的判斷。產品知識庫記載，萬象引擎（大模型）的四維影響評估覆蓋安全、效率、壽命、碳排，基礎權重為安全 0.30、效率 0.30、壽命 0.20、碳排 0.20，四項相加為 1。
權重並非固定。產品知識庫記載，該評估支援行業動態權重：醫院場景下安全權重為 0.50，工廠場景下效率權重為 0.40，碳考核場景下碳排權重為 0.35。也就是說，同一事件在不同行業中的影響排序可能不同，醫院更重安全，工廠更重效率，處於碳考核下的使用者更重碳排。動態權重讓評估結論與場景掛鉤。本文只引用產品知識庫所列的基礎權重與動態權重數值，不據此推導具體評分結果。
六、太一七級流水線中的千知分析
產品知識庫記載，太一智控中樞系統的七級流水線為 L1 接入、L2 清洗、L3 標準校驗（安全紅線前置）、L4 千知分析、L5 萬象研判、L6 融合決策、L7 持久化。其中 L4 千知分析為 50 個子模型並行，單輪約 800 毫秒；L5 萬象研判承接分析結果做研判；L6 融合決策把千知與萬象的結果加權，形成綜合健康度；L7 完成持久化。
在性能口徑上，產品知識庫記載整條流水線端到端時延小於 2 秒，資料接入成功率為 99.9%。把 L4 的單輪耗時與端到端時延放在一起看，可以理解並行架構的意義：50 個子模型並行執行，才能在較短時間內完成分析並進入後續環節。這些數值為產品知識庫所列，本文不據此推斷任意現場的實際時延或成功率。
適用範圍與限制
第一，本文只複述產品知識庫所列內容，事實邊界以千知引擎（大模型）核心架構的 50 個參數子模型與當前 20 個核心子模型（M01 至 M20）乘 7 維感知、7 維感知矩陣 D1 至 D7 的定義與 D3 核心標註、D7 的 0 至 100 分綜合決策口徑、6 級告警體系及告警攜帶的標準條文引用與四維影響標籤及置信度與場景標籤、萬象引擎（大模型）四維影響評估的基礎權重與行業動態權重、太一智控中樞系統七級流水線中 L4 的 50 子模型並行與約 800 毫秒及 L5 與 L6 與 L7、端到端小於 2 秒與接入成功率 99.9% 等條目為限。
第二，本文不展開未列出的子模型名稱、感知維度的具體演算法、L6 加權融合的計算方式或四維評分口徑的內部細節。
第三，50 個參數子模型為產品知識庫所列規劃口徑，當前落地為 20 個核心子模型；本文不將規劃數等同於已交付數，也不推斷後續排期。
第四，端到端小於 2 秒、L4 單輪約 800 毫秒、接入成功率 99.9%，以及四維影響評估與告警分數段，均為產品知識庫口徑，本文不將其擴大為對任意場景的保證。
第五，本文不構成對具體專案部署效果、健康度評分或預警準確性的承諾，實際能力以最新產品資料與專案方案為準。
