房地产项目营销沙盘作为营销的第一个展示点，是楼盘规划的缩影和模型，项目营销楼盘的第一环节可以说是营销展示核心，许多项目不惜以花费几十乃至上百万的制作费用足见其重要性。某种程度上来说，沙盘就是项目的缩略图和微型展示，除了后期建设中的小范围变动外，未来成型的社区基本就是沙盘的模样。沙盘，是楼盘最全面的第一张脸，也是项目品质的首次重要展示。^fen^沙盘模型制作工序沙盘模型制作工序主要为:绘图（CAD绘图编辑精雕文件）——雕刻——木工（底盘底座制作）——建筑制作（拼接、打磨、上色、装灯）——环境制作（底板、地形、绿化、上色、装灯）——灯光控制编程——组装（建筑、环境、灯光成整体）——运输（验收后送货）——现场安装——成品沙盘的不同部位也会使用不同的材料^fen^沙盘模型的主要材料建筑材料:主材料采用加力板、有机玻璃、金属及PVC作模型墙体的主要材料，软质材料将采用ABS板互相衔接制作，搭配；针对建筑或设备不同的变化形态分别制作。 模型制作过程中需注意的细节 1、建筑模型的灵活把握 建筑构架部分是根据建筑的图纸搭建的，按照既定的比例，由手工或电脑雕刻机将各立面的墙体做好然后拼接而成。其色彩及质感选用是关键的一环。和真的外墙装饰材料。模型主浊模型，它是一门单独的学问，新生这种艺术形式才是明智的。有时候，模型的立面色彩看起来和想像的有判别但一套上模型的阳台窗就会好多了。把模型放到底盘上，用绿色植物一搭配更是相得溢彰，这些就是模型制作艺术中的提亮和弱化等艺术手法。 还要说明一点，一些单位喜欢用电脑效果图来照要宣科，这是片面的，容易找不着感觉。电脑效果图的色彩是连续的光影关系，是变化的，被先选中的部分仅在电脑效果图中是合理的。因为在模型上与在电脑效果图中的着色肌理是完全不同的，光的反向原理也不同。在参考色彩这一点上，电脑效果图的用途就是显示色彩之间的搭配关系，生意下的就要看模型艺术创作者自己的把握水平了。 2、环境景观的写意原则 对于环境景观部分，愿意上也是根据设计来制作。但是在树种的表现和花草的颜色上，应该好好把握，树种的表现主要是写意，花草的颜色主要侧重表现美感。举例来讲，实际的园林中可能盛开着各种色彩的花朵，其色彩对比强烈，有红、黄、绿、蓝色等，但在模型中的真实地表现出来就会显得很杂乱，反而不美、不真实。因此现实中的景物和模型中的景物的像与非像问题，本身就是一种矛盾的对立和统一，像到**则不像，似像非像则正像，其核心是应抓住一个“神”字，确切地表现出环境绿化的风格特点和是目的。 3、灯光的主次分层原则 灯光的配备要根据景物的特点来进行。住宅区的建筑、水景灯光尽量用暖色，常绿树的背景则用冷光源；路灯和庭园灯应昼整齐划一，按照某种规律排布。项目尽量色彩丰富些、层次多些以烘托整体环境气氛。需要强调一点是，度的把握很重要，切忌到处都通亮，导致周边一些部分反而夺了主题的光彩。配景就是配景，主角自然是主角，没有取舍就没有重点，就没有成功的模型。 4、盘口雅致衬托的原则 盘口，指的是模型的**收口、边框、底台、玻璃罩等的包装部分。案名比例尺、标牌等的收口一定要得体。边框、底台、玻璃罩等并无定式，关键看模型的规模大小、楼的高度、色彩及绿化的风格、场地的因素等来制定，以和谐、美观、大方为宜。 以新能源为主体意味着双高（高比例、高电力电子装备）特点明显，由于状态改变时序短、序列信号频域分布广、影响动态过程变量混杂，采用传统以固定参数为核心的静态模型对系统进行描述和求解比较困难，需建立适应大规模强随机性系统的高性能仿真计算能力。第三，快速协同。新型电力系统对快速协同能力提出了较高要求，随着电网上下游主体互动加强，电网管理工作内容和形式将发生频繁变化，需把握数据主线，通过提升企业数字化运营系统的灵活性和开放性，实现规划建设、物资供应、安全生产、资产财务等全链条感知和全面贯通，提升业务效率，进而促进管理变革。在常年观测归纳和演绎的基础上，电力行业积累了丰富经验、规则和知识，可描述电力基础设施外形结构、系统电气量状态变化、拓扑连接关系等，将这些知识融入人工智能算法模型，形成数据驱动、知识引导和物理建模的新型智能算法，并用知识表达来刻画数据所蕴含的规律，进而形机协同模式，这取决于构建涵盖电力系统海量多源数据、算法、应用的完整知识体系。数字电网知识表达体系新型电力系统高维、动态、不确定性给电网安全稳定运行带来巨大挑战，传统方法难以精准完整刻画和实时掌控庞大的电力系统，相比之下，数字电网的多重知识表达，将推动新型电力系统可观、可测、可控成为现实。通过数字电网的多重知识表达，可提取物理电网的特征规律，精准描述物理电网设备的形态、系统运行的趋势、人-机-物三元空间的关联关系，实现对物理电网最优的决策控制。在中国工程院院士潘云鹤提出的AI 2.0知识三种表达（知识的形象表达、知识的语言表达、知识的深度神经网络表达）的基础上，面向数字电网支撑的新型电力系统进行具象化丰富，多重知识表达主要有四种形式:数字电网知识的形象表达主要应用于描述物理电网设备的形态；数字电网知识的函数表达主要应用于描述电力系统电气量、非电气量各类数据的时序变化物理规律；数字电网知识的语言表达主要应用于描述电力系统人机物环的关联关系；数字电网知识的深度神经网络表达则作为一种有效的数据驱动工具，对上述三类应用实现补充和支撑，这样即可形成数据驱动、知识引导和物理建模相互统一的人工智能模型。