助手不再仅仅是聊天机器人，而 是向全职员工转型。第二部分，分析了如何 加速供应链智能化，以便企业能以前所未有 的速度和效率，利用实时数据。第三部分， 探讨了生成式 AI 驱动的数字双胞胎（虚拟模 型）如何帮助企业在竞争中脱颖而出，提升 客户认知度。报告每一部分的最后都提供了 一个切实可行的行动指南。详细说明如何制 定计划、设定优先级并落实执行，确保每一 个行动都能达到预期效果。 供应链高管需要投资新一代技术，提升运营的 了解 信息来源。 例如，AI 助手能够分析延误的主要供应商，并找出造成供应链中断的因素， 如天气、资金问题或运输瓶颈。接着，AI 预测模型可以预测出未来形式。 AI 助手据此提供针对性建议，帮助供应链团队做好准备，应对未来挑战。 60% 的高管表示，到 2025 年，AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 3 90% 的高管表示，到 2026 年，其组织将把智能自动化和 AI 助手整合进 更加环保的产品生命周期。在这一领域，生 成式 AI 能够提供帮助。76% 的供应链和运营 高管认为，生成式 AI 将优化产品设计，并推 动产品生命周期的可持续发展。 利用 AI 助手，首席供应链官能够高效整合信 息，迅速将洞察传递给董事会，以确保供应 链的各项动态能够在战略层面得到及时反映 和调整。决策执行后，AI 助手能加速决策反 馈速度，提供实时的真实数据，帮助高管判 断策略是否行之有效，并迅速调整以应对市

打造韧性企业，开创增长新局 图二 韧性成熟度得分（按行业统计） 例如，动态化、可持续的产品开发能力使企业能 够更快地触达客户――在更短的周期内完成产品由 构思、生产再到上市的全过程，同时帮助工程师设计 出更具相关性、可持续性和差异化的产品与体验。 不过，虽然大多数受访高管计划在未来三年内提 高以韧性为中心的能力，但他们也坦承，目前自身企业 在端到端供应和制造领域的整体韧性水平还很低。我 间才能完全了解冲击造成的影响，并需要两到三个月 才能从影响中恢复。 希望缩短恢复时间的企业应当部署以下能力：需 求预测能力包含结构化分析和客户趋势洞察，能够 促进推出新产品与服务，并在出现短缺时帮助权衡需 求紧迫程度；端到端智能控制塔可以提供情境分析 12 | 智能制造 打造韧性企业，开创增长新局 和端到端实时可视，以便及早发现并纠正运营问题； 可灵活调整的供应链和自主生产则构成了灵活的主 关活 动，使企业在第一时间就打造出正确的产品、流程和 工作方式，在实际生产开始之前就能消除潜在问题， 从而在工程设计阶段便着手构建韧性。 围绕动态化、可持续的产品开发的韧性2.0能力 可以帮助企业成功实施“前置”战略。这些能力可以 在设计阶段预判冲击对产品的潜在影响；并且缩短交 货周期，提高客户和收入留存率。 一家生产重型高价值设备的跨国公司 由于缺乏对自身生产流程的实时可视，难

(SAC/TC426)（简称：全国智标委）与英特尔 联合众多合作伙伴，发布了《数智园区行业参考指南》。本指 南旨在总结中国数智园区的发展特征，并通过对于数智园区典 型方案和案例的分析与总结，给出数智园区的技术趋势和参考 架构，帮助园区更好地利用数智技术的创新成果，持续拓展数 智园区的能力范围与服务边界，实现园区全状态实时化和可视 化、园区管理决策协同化和智能化。 我们希望通过本指南，能够吸引更多园区加入到数智创新进程 界，并成为数智园区相对于普通园区最重要的特征，以及关键 的发展驱动力。推动基于创新技术的园区架构以及应用技术创 新，已经成为数智园区提升效率、活力、竞争力的重要因素。 目前，数智园区内的关键技术包括： • AI AI 技术可以帮助园区构建智能化的服务平台，在决策支 持、安全管理、机器人客服、无人驾驶等方面提供创新的应 用场景，提高园区的运营和管理水平。AI 技术与计算机视 觉、自动化控制等技术的融合为数智园区赋予了前所未有的 中心到边缘端进行算力分配与协同，并衍生计算机视觉、自 然语言处理等智慧型应用。 构建云 – 网 – 边 – 端整体协同体系有助于提供更加高效、灵 活、成本优化的数字化基础设施，形成一种新的 IT 服务能力， 帮助数智园区用户更好地支撑 AI 等创新型应用。 云 – 网 – 边 – 端协同应在架构层面实现统一的规划，不仅要 推动基础硬件资源的架构统一，或是实现资源的跨架构调度 与运行，还应该引入经过优化与验证的软件系统。这将可以

方案 正发挥重要作用，帮助制造企业提高效率并推动创新。 本指南深入分析了物联网对制造业的影响，议题涵 盖市场展望、机遇和挑战、当前趋势以及在工业4.0 时代采用网络连接的优势。指南还介绍了Telenor IoT如何通过全方位管理从产品硬件到云端后台的全 链条网络连接技术，帮助制造商以更快的速度、更 低的成本、更高的质量实现联网产品部署。 这些深度洞察旨在帮助全球制造企业利用物联网提 改变传统的生产方式。通用电气等企业正在采用这 项技术生产复杂组件，大大减少了浪费，并提高了 生产效率。3D打印的影响横跨汽车、医疗健康等多 个行业，制造商面临的挑战是如何有效地整合并利 用这些新技术。物联网可帮助制造商将这些技术无 缝集成到现有的制造系统中，并基于数据提供深度 洞察，以实现进一步优化改进。 为网络升级做好准备 许多国家正在加快淘汰2G和3G网络，为更先进的 4G和5G技术普及铺平道路。在全球范围内，各运 可持续制造：利用物联网推动制造业的可持续发展 举措，有助于减少浪费、降低能源消耗以及监测环 境影响。例如，基于物联网的系统可以跟踪排放和 资源使用情况，帮助制造商满足监管要求和可持续 发展目标。埃森哲指出，物联网可以帮助将能耗降 低20%。通过优化资源利用，制造商可以减少环境 足迹，同时降低成本。物联网应用可以提供详细的 环境指标，从而提升合规管理水平并推动可持续发 展实践。

担任主编，撰写工作主要由博士团队承担，最后由仝晓萌副教授统稿完成。在 本书的编写过程中，得到了北京航空航天大学、深圳蚂蚁工场科技有限公司、 北京蚂蚁工场智造科技有限公司等单位及众多专家学者的大力支持与帮助，并 参考了大量相关文献，在此谨致以最诚挚的感谢。 我们衷心希望，本书能够为我国工业智改数转注入全新动能，成为高等学 校新工科及人工智能相关教学的有力支持，更期望它能为全球制造业迈向更高 效、更绿色的新纪元贡献智慧与力量。 业中，嵌入电力系统的物理规律后，模型可以更精准地优化电网调度方案，从 而提升能源利用效率。在航空制造领域，嵌入流体动力学知识后，模型能够更 好地优化飞机零部件的设计，减少空气阻力并提升燃油效率。此外，工业机理 嵌入还能够帮助模型更高效地处理异常情况。例如，在设备故障检测中，嵌入 设备运行机理后，模型可以快速识别出可能导致故障的关键因素，并提供针对 性的解决方案。 基座层还提供了一系列模型优化工具，以进一步提升工业大模型的性能和 嵌入航空航天领域的知识图谱，模型能够更准确地分析飞行器的运行状态，并 为设计优化、故障预测等任务提供科学依据。同样，在汽车制造领域，行业领 域模型结合了装配工艺、车辆动力学、质量控制等专业知识，能够帮助企业优 化生产线布局、提升产品质量并降低制造成本。在能源行业，行业领域模型通 过引入电力系统、能源调度、可再生能源管理等领域的知识图谱，为电网优化、 设备监控、能耗预测等任务提供支持。例如，在智能电网场景中，模型能够通

Retrocausal4发布的 LeanGPT™，也采用了无监督预训练 的模式，是制造领域的专有基础模型。基于 LeanGPT™这一基础模型，Retrocausal 还 推出了 Kaizen Copilot™的应用程序，可以帮助工业工程师设计和持续改进制造装配流 程。 3.2. 模式二：微调 微调模式是在一个已经预训练完成的通用或专业大模型基础上，结合工业领域特 定的标注数据集进行进一步的调整和优化，从而使模型能够适应具体的工业场景需求， 计方案进行快速优化调整，帮助工程师以更快的速度和更少的错误创建布局。 Back2CAD12 基于 Elaine CAD Bot、ChatGPT 和 Amazon AWS 等的支持推出 CADGPT™，支持虚拟助手、智能推荐、文档生成、代码生产、CAD 项目辅助等各类 功能。以虚拟助手为例，CADGPT 能够基于用户前期的设计和偏好，提出替代性的方 案或者现有方案的改进意见，帮助用户短时间内能够获得更好的设计结果。在代码生 ，从而推动工业创新和 生产力的提升。 SprutCAM17结合 ChatGPT 推出 AI 产品 Éncy。这款 AI 助手通过结合 OpenAI 的 API 接口，能够理解和生成自然语言，帮助 CNC 工程师简化机械加工任务。Éncy 能够 执行多种任务，包括生成基于文本描述的代码，以及使用 Python 编写代码来创建.dxf 或.stl 文件。此外，Éncy 还能支持工程师操作机床，回答与

在生产过程中，数字孪生模型可以实时反映生产线的运行状态和产品 质量，及时发现生产异常并进行处理，降低生产成本和废品率。在设 备维护方面，数字孪生技术可以通过收集设备的运行数据，构建设备 的虚拟模型，预测设备可能出现的故障和问题，帮助企业提前进行维 护，避免设备在生产过程中出现停机情况，提高设备的利用率和稳定 性。例如，汽车制造商利用数字孪生技术建立虚拟汽车模型，通过模 拟汽车在不同条件下的性能，提前发现潜在问题，优化设计方案。汽 型辅助下，西安交通大学第一附属医院超级抗菌药（Drug X）的研 发进入临床阶段，其研发周期从数年缩短至数月，研发成本降低 70%以上，打破了医药界的双十定律（新药研制需 10 年时间、10 亿 美元成本），帮助解决超级耐药菌进化速度快，新类别、新靶点抗生 素难以及时匹配的问题。 英矽智能基于数据+AI 驱动的药物分子结构快速设计与筛选， 大幅提升研发效率。通过构建基因组学、蛋白质组学、临床数据等 数据集训练算法模型，并基于 平台吸引了来自全球范围内的上百家合作伙伴，涵盖了 汽车制造商、技术公司、研究机构等多个领域。这些合作伙伴共同 构建了一个庞大的多样化生态系统，为自动驾驶技术的研发、测试 和应用提供了丰富的资源和支持，帮助百度整合全球各界合作伙伴 的创新成果，强化其在人工智能、大数据、云计算等领域技术优势。 3.数字经济提升创新整体效能 传统技术创新从基础研究到实验验证、产品研发往往呈现过程复 杂、周期长、

SaaS 产品⸺i 人事。它为制造行业提供了完整、一体化的 HR 解决方案，不仅包括基础的花名册、考勤、薪资、绩效、招聘、培训等模块，还通过 aPaaS 产品智搭云，将 人力数据与业务数据融合。i 人事帮助企业更准确地预测需求、提高人效、降低成本，其协同办公和审批流程 平台使企业能整合效率与资源，提高经营效率。它解决了日常人力资源管理的挑战，提供了一个强大且灵活的 工具，应对市场的快速变化。i 人 昇鹏人效云的开发过程中，我们在汲取了 i 人事系统的核心技术之外，也参考了过往客户服务时的丰富经验， 这是利唐科技在人力资源管理领域多年努力的结晶。我们的目标是为大中型企业提供更全面、更深入的数字化 管理解决方案，帮助他们应对复杂的市场挑战。特别是在制造业，要激发一线员工的生产经营潜力，就需要实 施灵活高效的绩效管理。这意味着我们需要根据不同区域和城市的特点，制定适应当地人文和消费水平的绩效 标准和考核方法。 合为我们带来了历史性的转 型机遇。这不仅是一场技术革命，更是一次思维和管理方式的全面更新。我们的目标不仅仅是将传统制造业转 变为智能制造，更重要的是从人力资源出发，通过打破数据孤岛，整合信息流，帮助企业在数字化时代中找到 新的增长点，从而共同迈向数字化、智能化的未来。 自改革开放以来，中国制造业在人口红利的推动下迅速崛起，时代的机遇让企业在追求扩张与增长的过程中充满信心。这一 时期，制造业的发展重点在追求规模化和占领市场上。

提升能效和降低能耗。有色金属行业是终端用能电气化改造的重点行业，未来更新的用能设备 应具备更高的能效标准，以降低生产成本，并达到节能减排的目标。通过智能配电系统，能够提供全面 互联互通的产品和软件，从而帮助企业实现节能减排并提高能源效率。 ② 进一步加强服务和技术支持能力。在设备更新过程中，良好的服务和技术支持对于确保设备顺 利运行和达到预期效果至关重要。从咨询到运维，冶金行业需要提供包括咨询评估、数字化转型、设备 电网方面，施耐德 电气对全厂继电保护设置和整定计算统筹管理，对整体供电网络进行优化，提出整体电网优化建议。 通过此次合作，施耐德电气帮助企业完善了行业标杆形象，并与该企业保持长期战略合作伙伴关 系，做到及时、全系列产品的现场服务。从具体成效而言，本次改造帮助企业降本增效，并通过延寿及 替换的方式为企业降低碳消耗，切实落实可持续发展战略。 3.3 电子产业温和复苏期：新技术催生新机遇 在 PO电力监控系统、EMS+ 能效管理及数字化运维平台、火灾报警系统；NSX塑壳 断路器、PowerTag 无线电能测量模块、双电源自动转换开关等，从而针对性地解决了上海虹桥站 诸多痛点。 施耐德电气利用智能化产品，帮助上海虹桥站在保障供电可靠性的基础上，实现对关键负载的实时 状态监测及数据采集和上传，以及对各个负载运行数据的本地化统一收集和管理分析，使系统状态高度 可视化，并可实时报警提示、定位，提高运维质量和效率及能效，避免重大事故发生。

低能源消耗与运营成本、减少碳排放的有效解决方案。 为高规格满足数据中心企业及客户对于 ESG 信息披露的各项需 求，能碳管理系统对接国内和国际上最新的气候相关信息披露标准 和规范指引，力求提供最为准确直观的碳排放数据和报告，帮助数 据中心园区履行其可持续发展的承诺，满足客户和利益相关者的要 求。 为更全面地覆盖数据中心碳排放源范围，追踪各排放源的碳核 算，打造零碳数据中心园区，合盈数据综合考虑客户及行业的碳中 和诉求，联合业内众多合作伙伴，基于 本文件规定了零碳数据中心碳管理范围、可视化要求和系统功 能。 零碳数据中心园区能碳管理系统是一种用于监测、评估和改进 数据中心能源消耗和碳排放的系统。园区内的各项设备和环境因素 都会被监测和评估，以帮助管理者更好地了解能源利用情况，进行 管理和优化，为数据中心碳管理未来数字化、智慧化发展提供参考。 （二）适用范围 数据中心能碳管理系统是零碳数据中心必不可少的碳管理工具， 可供从事数据中心的 中心碳足迹评估机制，以达到节能减排的目的长期推动供应商设定 以科学为基础的减排目标，通过提供低碳、低成本的解决方案和激 励机制帮助加速价值链的低碳转型等。 最后对于无法减少的排放，通过基于自然的碳减排解决方案进 行抵消。 （三）零碳管理工具 数据中心零碳管理工具是指基于共同认可的核算体系/标准，用 于帮助数据中心或组织实现减少碳排放和实现零碳目标的软件或硬 件工具。《温室气体核算体系》（GHG Protocol）由环境