保持运输流顺畅 拆卸和重新组装有缺陷的产品组件 工厂内回收，实现对加工副产品 、 废料、余热或水的重复利用 产品即服务/订阅模式，鼓励/ 提供售后维修，实施产品回收计划 / 产品翻新 与铝/钢废料回收商、逆向物流、 加工废料承购商建立合作关系 灯塔企业 范围1和范围2 排放降低71% 能源消耗降低20% 范围3排放降低58% 范围3排放降低31% 新兴技术 绿色能源利用率 提升20% 混凝土和钢材用量

警 无 ICW-左侧来车 SCP SCPO 无 6 无 ICW-右侧来车 SCPO 无 无 7 左转辅助 无 LTA CCFT 无 无 8 盲区预警/变道预 警 无 无 无 无 无 9 逆向超车预警 无 无 无 无 无 10 紧急制动预警 EBW- multiple vehicles 无 无 无 无 11 异常车辆提醒 无 AVW-同车道 无 无 无 12 无 AVW-临近车

我们正在进入AI重构Everything的时代，大模型驱动智能化变革，以AI为中心是将是行业深度智能的必然选择。 自智网络发展趋势 3、基于多智能体协同的自智网络设计新范式：AI驱动的自智网络演进，需要以智能化的终极目标出发，逆向思考和 设计今天的产品。未来基于智能体的通信网络，能够更好地进行动态资源调度、故障预测与修复、以及用户体验优 化，从而创造显著的商业价值并塑造未来的竞争优势。 当前，自智网络的智能体应用正在处

存管理的全流程自动化管理。 仿真模拟与设计辅助：主要应用于产品性能预测、制造工艺 优化、生产流程仿真和数字孪生，实现高效、低成本的试验与优 化。在设计环节，AI 助力生成式设计、智能 CAD、逆向工程和 材料优化，加速产品开发，提升创新能力。 系统集成与综合决策：从数字化车间到企业级信息平台，各 类系统之间实现了数据互联互通与信息共享，打破了信息孤岛。 通过大数据和人工智能技术，将车间内部的 在实施策略上，分为三个阶段：（1）基于正式投产有偏数据 的建模分析，形成正向投药效果预测建模分析；（2）实验环境与 投产环境建模关联，并于实验环境下，补充异常边界样本，实现 样本增强；（3）重新训练逆向投药预测模型。针对芬顿系统工艺 流程中的不同加药点和不同阶段，如酸、碱投加点，双氧水和硫 酸亚铁投加点的不同特点，选用了不同的算法模型进行适配和训 练，如 MLP 算法、LSTM 算法、GRNN

数据配比：支持文本、图片、预测配比，支持配比数据灵活抽样、合并。 数据发布：提供多种发布方式，支持一键发布到模型训练平台直通训练，支持胶囊封装防止数据泄露。 数据管理：提供数据地图实现资产全视角管理，支持全链路数据血缘、正向和逆向数据追溯。 数据安全：提供数据工程处理全流程安全管理，实现安全高效数据处理。 图 4 数据平台示意图 （2）AI模型平台 AI模型平台是集成化的人工智能模型纳管平台，整合模型开发、训练、优化、评估及部署等全流程能力，为人工