T E N T S 01 工厂简介 03 数字孪生应用 数字孪生简介  数字孪生简单说就是在虚拟空间中完成物理对象、系统、数据的映射，以反映相对应的实体的全生命周期 过程，挖掘历史规律，监控实时状态，预测未来趋势。将数字孪生技术应用于物理工厂中，将大幅推动产 品在设计、生产、管理及维护等环节的变革。  数字孪生是综合运用感知、计算、建模等信息技术，通过软件定义，对物理空间进行描述、诊断、预测、决策，  物流系统能力评估优化 4. 物流设计仿真优化 5. 生产计划可行性评估 有了虚拟工厂模型，就可提前对生产订单进行仿真，基于实时数据还原车间实时状态，基于历史数据提取 车间关键特征值和运行规律，预演未来可能发生的情况，实现生产订单和计划的可行性评估等决策支持。 产线 设备 基于三维虚拟模型，通过与 MES 、设备监控系统集成，建立数据驱动仿真机制，实现实时生产数据驱动 的 三维虚拟

即传感器，是负责信息交互的必要组成部分 工业机器人传感系统组成 工业机器人的感觉系统、工业机器人内部传感器装置、工业机 器人外部传感器装置和工业机器人传感器应用 传感器是一种能把特定的被测信号，按一定规律转换成某种“可用 信号”输出的器件或装置，以满足信息传输、处理、记录、显示和控制 的要求。总而言之，一切获取信息的仪表器件都可称为传感器。 1 、传感器 图 4-1 传感器的组成结构 敏感元件 或变化极为缓慢时，传感器的输出与输入之间的关 系 （ 2 ）传感器的动态特性 实际测量中，许多被测量是随时间变化的动态信号，这就要求传感 器的输出不仅能精确地反映被测量的大小，还要能正确地再现被测量随 时间变化的规律 冲振 电磁场 输入 线性度 迟滞 重复度 灵敏度 误差因素 外界影响 温度 供电 输出 各种干扰 温漂 稳定性（零漂） 分辨率 传 感 器 率比较高。为了便于存储标准语音波形及选配语音波形，需要对输入的 语音波形频带进行适当的分割，将每个采样周期内各频带的语音特征能 量抽取出来。 6 、安全传感器 安全传感器是指能感受 ( 或响应 ) 规定的被测量并按照一定规律转换 成可用信号输出的器件或装置，它由直接响应于被测量的敏感元件和产生 可用信号输出的转换元件以及相应电子电路组成。图 4-22 所示为安全传 感器系统应用示意图。 图 4-22 安全传感器系统应用示

社会科学家工作任务流的多样性灵活性，另一 方面也在于它们只能拟合数据而无法捕捉概念。然而，随着深度学习的提出，人工智能模型所能表达的内容 越来越不局限于整理好的表格数据，而开始掌握复杂序列当中的规律。例如在生物学中，蛋白质的结构和基 因序列已经能通过深度学习进行捕捉。因此在这些学科，深度学习成为了创新的工具（Method of Innovation） (Agrawal et al., 20 大规模普及提供了可能。 3.2 大语言模型的数学结构 语言模型的核心目标是理解和生成人类语言，其数学本质可以概括为对语言序列的概率建模。具体来说， 语言模型通过学习大量文本数据，掌握词语之间的统计规律和语义关系，从而能够生成符合语言规则的文本。 语言是一种时间序列 语言可以被视为一种时间序列，由一系列词元（Token）组成。词元可以是字母、标点 符号、数字或汉字等。例如，一个英文单词是一个词 可能理解其他各种新的“学”，比如“入关学”和“躺平学”。 • 其次，大模型对数字的理解不太准确。“1234567890”被分成了四个词元：“123”、“456”、“789”、“0”。 显然，这种分词方式并不适于理解算术规律。从这一点可以理解为什么大语言模型在算术运算存在诸多 困难，例如无法比较两个小数“9.8”和“9.11”谁大谁小。 • 最后，大模型会在文字的开头和结尾添加特殊词元，如“begin of text”和“end

安防监控 资源分析 三维仿真 建筑管理 数字孪生系统架构——系统架构图 以统一的制作方式、命名规则及动态 模型接口构建几何模型、机理模型、 数据模型，分别实现对物理实体形状、 已知 / 未知物理规律的模拟。 约定数据传输方式，进行稳定、迅速、 安全的数据采集，实现异构设备和系 统的互联互通，让物理世界和承载数 字孪生的虚拟空间无缝衔接。 以更全面、透明、多层次的视角实时数据 实现车间多种设备动作的驱动、攻坚位置

28 加符合物理规律的多模态内容。 能力以及工具调用能力。 跨领域多任务。 该平台基于盘古大模型和 ModelArts AI 开发生产线 ， 提供了数据 生成、 自动标注、 模型训练、 云端仿真、 虚实结合仿真、 2024 年 6 月 22 日 ， 盘古大模型 5.0 通过创新的可控时空生成技术 ， 结合场景视频生成、 4D BEV 视频生成、 自动驾驶仿真库及路 网信 息 ， 能更好地理解物理规律 ， 大规模生成和实际场景相一 致的驾 驶视频数据 ， 还可以灵活增加控制条件 ， 生成不同路况、 不同光 照、不同天气的训练视频数据 ，加速自动驾驶技术的快速 成熟。 通过数智融合架构打破数据、

四 大数据就是指数量大、 类型繁多、 应用价值高、 体量巨 大的各类数据 ，大数据应用 ， 就是通过对海量数据的收集、 整理、 归类、 分析、 预测 ， 从复杂的数据中找到不容 易昭 示的规律 ， 并就此得出一些真实的结论 ，其核心就是 预测， 预测或将成为社会发展和应变的必然选择。 新形 势下 ， 消 防工作同样离不开大数据的支撑 ， 利用大数据 预测火灾 ， 或将成为消防机构应对复杂火灾形势、

IT\DT\AI 农业经济 工业经济 数字（信息）经济 上网、运用人工智能后再追求健康长 寿乃至快乐到永久 （二）、决定企业数智化转型的新技术之演进路线图 1 、数智化革命、建设数字中国产生新规律、新要求 当今世界，信息技术创新日新月异，数字化、网络化、智能化深入发展，在推动经济社会发展、促进国家治理体 系和治理能力现代化、满足人民日益增长的美好生活需要方面发挥着越来越重要的作用。 第三 式满足个性化需求。 人类对美好生活的向往驱动技术创新。技术创新，是人性呼唤的外在表现，人民对美好生活的 理解与含义：个性化方便省钱省时间，不用死记硬背、不用干体力活、健康长寿…… 2 、人性即规律：人类需求演变趋势已经清晰可见 数智化科技迅猛发展，不断拓展人类生活新体验 5G+AIOT+ 引领机器人到智能机器人： 5G+8K+ 移动边缘计算使机器人反应更灵敏 1G~4G 面向个人通信， 参与化时代与合作营销，全球化矛盾时代与文化营销时代，创造型社会时代与人文精 神营销 发现需求，满足需求：前者用大数据感知，后者用网络方式展开组织学习（乃至用机 器学习）积累优势资源……社交化学习、激励关系、游戏化 尊循规律、创造需求；依据需求、提供服务；两条思路： 工业企业“上溯”升级的生产系统的智能化 VS 互联网企业外拉的商业系统智能化； 三条路径： 生产切入 ( 智能工厂 ) 、产品切入（智能产品、智能服务）、平台切入。

信息预测后续词语出现的概率分布。 ChatGPT 成功关键之二：新模型 CNN 模型只能对标注过的物体 进 行相似度的比对 RNN 模型无法进行并行计算， 效 率严重受限。 Tf 模型可找到更泛华的相似规律， 或者说， 它的联想能力更强。 资料来源：《动手学深度学习》（李沐） 2020 年 ，微软亚洲研究院首次将 Tf 模型应用于图像分类任务 ，在评测中实现 88.55% 的准确率。而且 Tf 模

生成式人工智能由基于大量数据进行预训练的大型模 型提供支持，这些模型通常称为 FM。 机器学习（ML）： 机器学习是一种开发算法和统计模型的科学，计算 机系统使用这些算法和统计模型，执行任务时所根 据的是规律和推理（而非明确的指令）。机器学习属 于人工智能的一部分，也是生成式人工智能的基础。 基础模型（FM）： 基础模型是一种基于大量数据进行预训练的机器学 习模型，可能包含数以十亿计的变量，因此能够学

用户总体评价 直观呈现全网用户正负评的数 量 和占比，帮助客户宏观地了解 产 品口碑 口碑的时间波动 在任意时间段内，追踪有 关 产品的所有评价，帮助客 户 找到口碑变化规律，和其 中 的关键因素 口碑关键词 细致展现产品各维度的相 关评价，帮助客户获得详 细的客户意见，更好地改 善产品 81 5. 智能化服务 82 智能客服 实现和真 • 通过 IOT 网关将数据发到 LeapIOT 平台 宝钢集团 : 大数据助力宝钢集团建立智慧供应链 解决 方案 ▪ 下游行业用户需求波动愈发频繁，幅度愈发增大，急升快降 . ▪ 复杂无规律，峰值月各不相同 , 库存压力大，业绩差 . ▪ 如何提前掌握用户即将发生的需求变化？ 项目 收益 业务 痛点 ▪ 预测高精准度 : – 分区域、品种的预测精准度达 90%. – 分区域、制成品预测精准度达