科学决策缺少抓手 重大危险源管理手段传统 现场工况复杂，封闭管理难 以实现全封闭，多为半封闭 状态 周界安全隐患难以根除 应急预防措施 应急处置手段传统 应急演练缺乏三维数字孪生 仿真模拟能力，不够直观、 高效 安全性要求高 专业性强 巡检设施庞大，结构复杂 科学决策缺少 抓手 安全生产保障 能力待提高 应急响应能力 待提升 设备设施管理 线上监管等 • 结合生产算法模型，对生产安全事件进行模拟仿真 （泄 露分析三维模拟） 敏捷应急管理 • 数字孪生（二三维一体化 GIS 平台能力 - 可视化 + 分析、 IoT-VMS 视频管理系统） • 应急模拟演练（泄漏、爆炸、气体扩散等） • 事前评估、事中处置、事后复盘、灾害后果模拟分析 设备设施管理 • 数字孪生空间级数据资产管理能力 ，对生产的全流程进行模拟 ，可以对原材料选取、结构设计、 加工过程进行全面评估 ，对可能存在的问题进行调整和优化。 数据、信息交互 材料参数 选材优化 指导修正 加工处理能力 状态评估 结构设计、成本优化 虚拟测试 影响关系 虚拟测试 数字孪生厂房 原材料模型 真实生产厂房 生产原材料 模拟加工 加工处理模型 实际加工 生产加工设备 模拟产出 影响模型

、 澄清概念并提供研究反馈；作为助研，⼤模型承担研究助理职能，处理⽂献整理、参考⽂献 格式调整、梳理建模和推导等重复性任务；作为智能体，⼤模型本⾝成为研究对象与实验⼯ 具，能模拟⼈类决策⾏为、预测反应，并通过多智能体系统模拟社会互动；作为朋友，⼤模 型超越学术⻆⾊，提供全⽅位⾮学术⽀持，包括职业发展建议、⼼理辅导和⼈际交往建议。 ⼤模型全⾯融⼊学术⼯作流程，不仅能通过⾃动化重复劳动提⾼研究效率，更能通过⼈机合 澄清概念并提供研究反馈；作 为助研，大模型承担研究助理职能，处理文献整理、参考文献格式调整、梳理建模和推导等重复性任务；作为 智能体，大模型本身成为研究对象与实验工具，能模拟人类决策行为、预测反应，并通过多智能体系统模拟社 会互动；作为朋友，大模型超越学术角色，提供全方位非学术支持，包括职业发展建议、心理辅导和人际交往 建议。大模型全面融入学术工作流程，不仅能通过自动化重复劳动提高研究效率，更能通过人机合作扩展人类 . . . . . . . . . . 47 7 作为智能体的 AI 50 7.1 单智能体模拟个体行为 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 7.2 多智能体模拟社会互动 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

构 数字孪生厂区运营中心： 1+X 板块 智慧安防 智慧通行 应急处置 智慧仓储 能源双碳 生产管理 智慧物流 03 功能介 绍 数字孪生厂房 原材料模型 模拟加工 V 加工处理模型 模拟产出 影响模型 模拟装配 产品模型 真实生产厂房 生产原材料 V 实 际 加 工 生产加工设备 实际产出 过程产品 V 实 际 装 配 最终产品 在数字孪生生产车间中 另一方面则接收由镜像虚拟车间发送的指导信息。 虚拟车间则对物理车间从材料至成品的生产加工全流程进行数字 化 ，进一步得到孪生过程模型。基于这些与真实车间高度近似的 模型 ，对生产的全流程进行模拟 ，可以对原材料选取、结构设计、 加工过程进行全面评估 ，对可能存在的问题进行调整和优化。 数据、信息交互 材料参数 选材优化 指导修正 加工处理能力 状态评估 结构设计、成本优化 数字孪生开发平台的海量资产库 ，涵盖城市全要素数字孪生项目资产 ，提供数百种模块化资源。 用户只需将资 产 从数字资产库中拖拽至场景中 ， 即可完成场景中的资产部署 ，达到精准映射厂区、 周边道路和城市细节、 模拟 还原运行状态的建设目的。 用户还可根据个人偏好对数字资产进行分类。 建筑 配楼 人物 植被 道路

保系统在突发事件中能够迅速恢复和持续运行的关键环节。首先， 应建立一个全方位的应急响应团队，该团队由技术专家、安全顾问 和业务负责人组成，确保在出现问题时能够快速决策和执行。团队 应定期进行应急演练，模拟各种可能的故障场景，如模型性能下 降、数据泄露或系统崩溃等，以检验和实施应急预案的有效性。 应急响应流程应包括以下几个关键步骤： 1. 事件检测与报 告： 通过实时监控系统自动检测异常，并在发现问题的第一时间通过预 集成测试：确保模型与其他系统模块的兼容性； 3. 安全测试：检测模型是否存在潜在漏洞； 4. 性能测试：评估模型在高负载下的表现。 最后，我们定期组织安全培训和演练，提升团队的安全意识和 应急响应能力。通过模拟攻击场景，我们不断优化安全策略，确保 模型在各种复杂环境下的安全性和可靠性。 通过以上措施，我们为大模型提供了全面的安全性保障，确保 其在工业园区数字政府领域的稳定运行和高效服务。 3.3.1 首先，模型测试需涵盖功能测试，验证模型在不同场景下的输 出是否符合预期。例如，针对工业园区的政务服务、资源调度等核 心功能，需模拟真实场景进行测试，确保模型的决策逻辑正确无 误。测试用例应覆盖正常流程、边界条件以及异常情况，以全面评 估模型的表现。 其次，性能测试是模型测试的重要组成部分。通过模拟高并发 访问、大数据量处理等场景，评估模型在不同负载下的响应时间、 吞吐量以及资源占用率。测试数据应包括工业生产、政务服务等领

杂的坐标变换运算，以 及矩阵函数的逆运算 复杂的 数学模型 其数学模型是一个多变 量、非线性和变参数的 复杂模型，控制中经常 使用复杂控制技术 图 5-1 工业机器人控制系统组成 数字和模拟 量输入输出 打印机接口 磁盘存储 操作面板 示教盒 视觉系统 接口 磁盘存储 磁盘存储 回转伺服 控制器 手腕伺服 控制器 大臂伺服 控制器 手腕回转 伺服控制器 磁盘存储 （ 2 ）示教编程器：与主计算机之间以串行通信方式实现信息交互； （ 3 ）操作面板：由各种操作按键、状态指示灯构成； （ 4 ）磁盘存储：存储机器人工作程序的外围存储器； （ 5 ）数字和模拟量输入 / 输出：各种状态和控制命令的输人或输出； （ 6 ）打印机接口：记录需要输出的各种信息； （ 7 ）传感器接口：用于信息的自动检测，实现机器人柔顺控制； （ 8 ）轴控制器：完成机器人各关节位置、速度和加速度控制； 。这三种控制方式的选用方法具备通 用性，下面以埃斯顿伺服驱动器为例进行说明。 3 、工业机器人伺服驱动器控制方式选用方法 控制方式 速度控制方式 转矩控制方式 位置控制方式 通过发脉冲来控制 用模拟量来控制 根据整体控制需求来选用 ● 转矩模式 对机器人的速度、位置都没有要求，只要输出一个恒转矩 ● 速度或位置模式 对位置和速度有一定要求，对实时转矩不是很关心 根据伺服驱动器的上位机控制器具体情况来选用

节 导 入 可执行十分逼真的模拟 提升机器人系统的盈利能力 降低生产风险 加快投产进度，提高生产效 自动路 径生成 可自动生成跟 踪曲线所需的 机器人位置 自动分析 伸展能力 可验证和优化 工作单元布局 碰撞检测 确保机器人离 线编程得出的 程序的可用性 在线作业 使调试与维 护工作变得 更加轻松 模拟仿真 为 工 程 的 实 施 提 点。 图 7-18 点位置输入框 选择部件 捕捉末端 主点 - 从 图 7-19 Curve Thing 位置效果图 本 节 导 入 通过这样的模拟可以验证方案的可行性 获得准确的机器人动作节拍（运动周期时间 ) 包括搬运、弧焊、喷涂和点焊等其他子模块 7.3 其他离线编程软件 本 节 导 入 7.3

又可测量瞬时角速度 机器人自动化技术中，旋转运动速度测量较多，且直线运动速度常 通过旋转速度间接测量。在机器人中，主要测量机器人关节的运行速度， 下面重点以角速度传感器进行介绍。 数字 信号 模拟 信号 测速发电机的输出电动势与转速成比例，改变旋转方向时输出电动 势的极性即相应改变。 被测机构与测速发电机同轴连接时，只要检测出输出电动势，就能 获得被测机构的转速，故又称速度传感器。 ，其转子结构有 笼型的，也有杯型的，在自动控制系统中多用空心杯转子异步测速发电 机。图 4-13 为交流异步测速发电机的结构原理。 图 4-13 交流异步测速发电机的结构原理 测速发电机属于模拟速度传感器，它的工作原理类似于小型永磁式 直流发电机。它们的工作原理都是基于法拉第电磁感应定律，当通过线 圈的磁通量恒定时，位于磁场中的线圈旋转室线圈两端产生的感应电动 势与转子线圈的转速度成正比，即： 既可以在数字量方式下使用，又可以在模拟量方式下使用。 增量式光电编码器 图 4-15 模拟方式的增量式编码盘测速 关节驱动电机 速度伺服放大器 增量式编码盘 速度伺服放大器 M 速度指令 + - （ 1 ）增量式光电编码器的模拟量控制 模拟方式下，必须有一个频率 - 电压变换器 ( F-V 转换器 ) ，用来 把编码器测得的脉冲频率转换成与速度成正比的模拟信号，其原理如图 4-15

知识积累。在大数据时代的背景下，企业在数据湖中积累的大量研发知识，为NKL VEHAITM提供了宝 贵的数据来源。 (2) 设计大模型：设计大模型是汽车设计AIGC生成能力的核心，是AI智力的来源。开发通过模拟设计 师的知识能力体系进行构建和训练，从而期望获得与设计师相近的汽车开发能力。设计大模型将通用 语言大模型作为基座模型，并通过向大模型注入标准规范流程等文件，使大模型具有独特的知识内容 体系和 国际各大厂商已开始布局面向汽车结构和设计参数的通用生成式人工智能（AIGC）算法及软件相关 研究，一汽全国重点实验室也紧跟国际技术潮流，正在搭建一个基于整车能耗分析的生成式平台，集 成多种AI算法来处理和分析实车运行大数据，通过模拟和预测，AI能够提供关于不同设计方案的详细 反馈。在动力系统设计中，AI算法可以预测不同配置下的能耗和性能指标；同时，平台还集成了先进 的优化方法、以及端到端的智能强化学习算法，利用这些AI模型可以实现系统结构、设计参数的自动 失败案例，构建数据驱动的评估模 型。使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林等，训练模型以识别设计方 案中的工艺性问题。 仿真模拟评估 03 利用虚拟仿真技术，建立汽车产品的数字模型，模拟实际制造工艺过程。通过仿真实验， 观察和分析在模拟制造过程中可能出现的问题，如材料流动、应力分布、装配难度等。 根据仿真结果，对设计方案的工艺性进行评估和优化。 深度学习评估 04 使用

长期计划完全掌握  最小化总成本，保证订单交付满足率（平均提升 15% ）  可实现复杂生产要求  支持更多元的生产模式  更加智能的处理急单插单（响应速度提升 3 倍）  支持多场景模拟，提供多种决策建议  智能推送订单交付报告与采购建议 排产计划 产能规划 生产上线 信息化建设 生产建模 Gap1 ：忽视企业自身数据 需求及质量与生产建模的满 足性关系 结果：导致建模结果输出与 智能计划排产引擎有能力对企业各个生产环节、要素建模，以领先 的求解能力同步考虑各方面多重限制和优化目标，产出实时最优生 产计划，并模拟不同目标导向下的生产计划，一键应用，轻松切换 全盘生产计划 33 2.1.3 智能生产计划及排程功能概览 智能排产排程解决方案 功能概览 数据平台 智能排产 模拟引擎 生产监控 扩展功能 基于产线状况、员工绩效等指标合理 预测产线产能情况，实现数据的标准 化流程，为排产引擎提供良好的数据 每天实际生产中，可通过排产平台，监 控生产状况，产出延误预警，分析缺料 情况，推送优先缺料警报，提供补料建 议，提高各个环节响应与决策效率 基于基础排产引擎，增加可视化、紧 急插单、生产重排功能，模拟产能推 迟情况，在损失最小的情况下，重新 安排生产计划 34 2.1.4 定制化智能运输解决方案 国内运输调度现状 智能运输解决方案 • 人工调度作业效率低下，难以满足日益增长的业务量需求

04 “ 法”的管理 - 临时钢栈道施工 04 “ 法”的管理 - 临时钢栈道施工 钢栈桥缩时拍 04 “ 法”的管理 - 劲性结构工艺做法模拟 04 “ 法”的管理 - 隔震支座工艺做法模拟 04 “ 法”的管理 - 移动质量监控摄像头 “ 法”的管理 钢结构工程概况 北京新机场钢结构工程 采用 MST 建模软件建立空间模型，对相邻节点进行座标 和 SAP 进行节点有限元计算； 采用 MIDAS 进行结构整体变形计算，特别是屋盖整体挠 度 变形，按变形值在模型中调整节点座标； 利用 3DMAX 进行施工过程的模拟。 04 “ 法”的管理 - 钢结构工艺模拟 C 形 置 17 罐 M1 5 ( ▲ 独立柱位置 0 8 0. 0.A2 021 0.16 04 “ 法”的管理 - 钢结构构件全过程管理