什么是工业机器人？ 如何定义？ “ 工业机器人是一种具有自动控制的操作和移动功能，能完成各种作业的可编 程操作机。”——国际标准化组织， 1987 1 、工业机器人意义与定义 三大特征： （ 1 ）拟人功能：机器人是模仿人或动物肢体动作的机器，能像人那样使用工 具。因此，数控机床和汽车不是机器人； （ 2 ）可编程性：机器人具有智力或具有感觉与识别能力，可随工作环境变化 的需要而再编程。一般的电

造工程，针对感知、控制、执行等短板，突破高速动态感知、 特征提取等智能感知技术，以及低功耗、高灵敏的速度、加速 度、位移等智能传感器；突破自主学习、优化控制策略等智能 控制技术，以及高可靠高集成的可编程控制器、驱控一体化运 动控制器等智能控制器；突破数字液压、精密气动、电子传动 等数字执行机构和基础零部件。加快新型工业软件研制，支持 工艺、农艺、医技等技术知识软件化，开发一批工业 APP、云 智能控制装备 重点发展一批分布式智能控制系统、自适应柔性控制系统、实时资 源调度控制一体化边缘控制器、驱控一体化运动控制器、高性能高可靠 5 专栏 1 智能装备创新发展工程 嵌入式控制系统、高集成可编程逻辑控制器等智能控制装备，推进人工 智能与实时控制技术深度融合。 05 智能物流装备 重点发展高速重型堆垛机、高速智能分拣机、智能多层多向穿梭车， 智能高密度存储穿梭板、高参数智能立体仓库，高速大容量输送与分拣

轻工机械等重点行业编制数字化转型关键技术创新应用路线图。 实施“揭榜挂帅”等机制，集中优势资源研发智能控制、人机交互、 系统集成等共性技术和协同设计、智能排产、个性化定制等应 用技术。支持企业开展设备更新，推广应用可编程逻辑控制器 （PLC）、分布式控制系统（DCS）等工控系统和工业机器人、 智能检测装备、计算机辅助设计（CAD）、制造执行系统 （MES）、供应链管理系统（SCM）等智能装备和工业软件。 3

设备管理（预测性维护）——协议数据采集（举例） 通过通讯协议从设备控制系统获取相应的数据值。 数控系统（ CNC ） 例如：发那科、西门子、三菱、海德汉、发格、马扎克、牧野、华 中数 控、广州数控、北京金雕、…… 可编程逻辑控制器（ PLC ） 例如：西门子、倍福、三菱、欧姆龙、松下、安川、永宏、…… 工业机器人控制器 例如：发那科、 ABB 、 COMAU （柯马）、安川、…… 专用控制器 例如：贴

能传感器，智能化立体仓储物流系统，液态食品物理消毒（中压/微波无极紫外 线、电子束等）技术与设备，基于 GM2D/RFID 的数字标签追溯软硬件系统等。 智能装备和配套软硬件：推广自动化数据采集装置、智能传感器等元器件，可编 程逻辑控制器、分布式控制系统等工业操作系统；工业机器人、智能检测装备、 智能生物反应器等智能装备；企业资源计划系统（ERP）、制造执行系统（MES）、 仓库管理信息系统（WMS）、客户关系管理系统（CRM）等智能软件；产品生

共性技术，提升设备自动化编程（EAP）、电子设计自动化、 PCB 设计、产品生命周期管理、制造执行、质量管理、智能 不良根因分析等系统及软件水平。研制智能工控计算机、工 业智能传感设备、中大型可编程逻辑控制器（PLC）、数据 采集与监视控制系统（SCADA）等关键工控设备及系统，以 及智能装备、工业软件和系统解决方案。鼓励产学研联合建 设电子信息数字化转型创新平台，协同开展前沿技术攻关。

分类。从资产属性看，可分为传统资产的数字化与线上数字 内容的资产化。从技术属性看，可以分为非代币化资产与代 币化资产。其中，代币化是指将存在于传统账本上的金融或 实际资产的所有权记录到区块链可编程平台上的过程。 （三）数据资产的关键特性 数据资产的独特价值，源于其一系列区别于传统资产的 关键特征。深入理解这些特征，对于制定有效的数据战略、 管理方法和价值评估体系至关重要。 一般认为数据资产具备如下特征：

照信息类型对识别结果自动分类 支持行业定制模板，提供各类 接口便于集成或二次开发 支持多种语言文本的混合识别， 支持特定关键词检索识别 卡 / 证 / 车 牌 / 文 档 OCR 并生成可编辑的文本文档或者抽取其中的关键信息。 识别范围： 增值税发票、银行票据和各类定制票据 应用场景： 银行、税务、物流票据管理等场景 识别范围： 各类表单、报纸、书籍、期刊 应用场景： 图书馆、无纸化办公等场景

智能运维，一般部署在生产网络的数据中心服务器中。 ⚫ 应用层 应用层是指工业生产中使用的各类系统，如集中部署的 vPLC（Virtualized Programmable Logic Controller，虚拟化可编程逻辑控制器）、SCADA （Supervisory Control and Data Acquisition，监控与数据采集）等。 9 解决方案架构 2.2 方案架构 不同

阶段一：技术底座验证期（能力筑基） 构建 AI 基础平台架构，实现关键技术模块验证。此阶段聚焦核心场景 可 行性论证，为后续规模化应用铺陈基座： ● 设计辅助：通过算法引擎将市场需求参数转化为可编辑的设计原型， 驱动产品开发前置化； ● 交互启蒙：部署轻量化语音交互系统，在限定场景完成基础需求响 应 与路径引导； ● 能力闭环：初步建立“需求输入 - 方案生成 - 效果反馈”验证回路，校