层. 其中, 公共能力层提供时序数据、图像数据、文本数据等多模态处理能力, 业务应用层则结合具体 业务场景开发了多种类型的智能体, 包括图表智能体、低代码智能体、感知智能体、分析智能体、诊 断智能体、决策优化智能体和控制智能体. 这些智能体能够准确执行人类通过自然语言发出的各项任 务, 并通过组合调用公共能力层的能力来处理数据和知识. 这种新型体系旨在提高核心工业软件的数 据透明化程度、实现更完善的信息互通和利用 赋能 核心工业软件提升数据透明化程度、实现信息互通和利用、给出更具价值企业营运分析结果. 基于上述背景, 本文提出了基于大语言模型建立工业大模型驱动的交互式图表分析助手, 构建覆 盖建模、感知、决策、诊断全环节的多场景智能体, 赋能流程工业智能工厂核心工业软件体系. 本文的剩余章节组织如下: 第 2 节回顾了流程工业智能工厂的核心工业软件体系, 分析了核心工 业软件解决上述瓶颈所面临的挑战; (KBC 先进技术) [18]: Petro-SIM 是专为炼油与天然气处理过程设计的模拟平台, 模 块化架构设计灵活, 支持工艺建模、热力学计算与优化策略分析, 广泛用于能源与石化领域的工程规 划与决策支持. SimTech Simulator® (圣泰科技) [19]: SimTech 提供本地化整合的物性与热力学模块, 支持多种工 业设备的模拟, 具有友善的用户接口, 且易于进行功能客制化,

核心要素 技术应用 具身智能包含感知、决策和行动三个关键部分。通过各 类传感器，如视觉、听觉、触觉传感器等，智能体能够 感知周围环境的信息，像机器人利用摄像头获取视觉图 像，了解周围物体的位置、形状等；接着，运用机器学 习、强化学习等先进算法，智能体对感知到的信息进行 分析和处理，做出决策，例如判断在当前环境下应该采 取何种行动来完成任务；最后，智能体根据决策结果， 通过自身的物理实体进行行动，如机器人的机械臂完成 具身的物理载体 传感器技术： 感知世界的触角 机器学习与强化学习 2.1 传感器技术：感知世界的触角 在具身智能体系中，传感器技术宛如智能体的“触角”，承担着获取外界信息的关键任务，为后续的决策与行动 提供了不可或缺的数据基础。 传感器 融合技术 视觉传感器 听觉传感器 触觉传感器 其他传感器 2.1 传感器技术：感知世界的触角 n 视觉传感器 工作原理 在具身智能中的应用 常见的视觉传感器主要基于电荷耦合器件（ 出相应决策。 2.1 传感器技术：感知世界的触角 n 传感器融合技术 为了让智能体获取更全面、准确的环境信息，通常会采用传感器融合技术。 该技术将多种类型传感器的数据进行综合处理，充分发挥各传感器的优势，弥补单一传感器的不足。通过将视觉 传感器获取的物体形状信息与触觉传感器获取的物体表面信息相结合，能够让智能体更准确地识别和操作物体。 传感器融合的方法主要有数据层融合、特征层融合和决策层融合

面对市场的不确定性， EDGE 强调使用实用性思维，建立 一 种可见的、以价值为中心的投资组合方法。它可以帮助 你连 接从愿景到落地举措之间的价值传递，提倡随战略发 展而改 变增量投资，更追求协作决策和更好地降低风险。 本书向领 导者展示了一个在机会呈指数级增长的世界里， 如何使用突 破性的 EDGE 方法为变革管理和企业数字化转 型提供支持 《 Edge- 价值驱动的数字化转型》简介 01 第 9 章解决“我们应该如何合作？ℽ l 第 10 章主题是自治团队与适应性领导力 l 第 11 章总结要点，展望未来 《 Edge- 价值驱动的数字化转型》 目录 第 9 章、自治团队与协作决策 第 8 章、轻量级治理 第 1 章、全局视野 第 5 章、价值度量与优先级排序 第 3 章、 EDGE 原则 第 7 章、战略和常规业务整合的投资组合 第 11 章、 EDGE ：探索转型的未来 目标 外环三原则（ 04-06 ） l 基于价值的优先级排序 l 轻量级规划和组织治理 重点回答“我们该如何投资” 内环三原则（ 01-03 ） l 适应性和学习型文化 l 跨职能和协作式决策 着眼于合作及快速适应 06- 轻量级规划和组织治 理 （定期进行商业成效评审） 05- 基于价值的优先级排 序 （增量地进行投资分配） ¥ X ? 基于成效的战略 自治团队 P9

可在合适的时间前提量上形成与电力系统物理运行相适应的、 体现市场成员意愿的交易计划。 促进电能交易的竞争 ， 实现电力资源的高效、 优化配置。 为电力系统的阻塞管理提供调节手段和经济信号等。 安排由电网调度机构通过日前市场集中决策 ， 是一种基于传统机组组合和经济调度理论 、 将各类交易统一优化的交易模式 。 集 中 式市场模式以美国、 澳大利亚、 新西兰和新加坡为代表 ， 市场运营机构多采用统一管理模式 ，但市场机制各有不同。 除了交易参与者外 ，还应包括交易的组织者， 即负责组织 集中交易及运行市场出清的机构或部门。 组织者 电力调度部门 电力交易中心 市场组织与决策主体 组织方式与决策主体 负责工作 集中撮合 + 出清决策 + 阻塞管 理 集中撮合 + 出清决策 出清价格形成机制 节点边际电价 指将电力系统分为若干个节点 ，基于节点对电力商品进行定价 ，不同节点的电力商品可具 备不同的价格。 节点 。 pi, t ,pj, t （ vi, j , t ） 均为模型的系数 ;pi, t,wj, t （ vi, j , t ） 表示 常规及新能源发电商在 t 时段的出力 ， 为部分决策变量。 在单侧竞价的现货电力市场中，出清模型的目标应为 最小化系统运行成本： （ 1 ） 目 标函数 （ 1 ） 式（ 2 ） 中， Θ n 表示所有连接在节点 n 上的机组及负荷所组成的集合；

随着全球科技革命的纵深演进与数字经济 的蓬勃发展，数智化转型已从产业升级的“优 选项”跃升为企业构筑核心竞争力、实现高质 量发展的“必答题”。人工智能与实体经济的 深度融合，正驱动企业转型从基础数字化向智 能决策、业务重构的高阶阶段跨越。在此背景 下，《2026 中国企业数智化转型典范案例集》 应运而生，旨在系统汇集并集中展示中国企业 在数智化转型领域的前沿实践、卓越成就与宝 贵经验。 本案例集收录了来自不同行业、不同规模 质量控制依赖经验驱动，难以实现精准优化；三是设备 代际跨度大，从 20 世纪 80 年代设备到现代智能装备并存，数据采集与标准化难度显著；四是工业大 数据的深入挖掘应用能力不强，系统的自感知、自决策、自执行、自学习能力仍有待加强，管理、决 策层的数据应用支持不足。这些挑战导致传统数字化手段难以穿透生产全流程，亟需用技术实现突破。 （二）转型核心驱动力 政策导向强化转型刚性要求不断加强，国务院于 降低，为钢铁企业 实现精益数智化转型提供了技术支撑。通过引入 AI 技术，构建企业级大模型平台，能够实现对生产经 营过程中海量数据的深度分析和挖掘，为企业生产调度、成本管控、质量控制等提供智能化决策支持。 鞍山钢铁集团有限公司： 数据 +AI 重新定义钢铁制造管控流程 案例简介 背景和主要驱动力 所 属 领 域 制造 行业 ·008· 制造行业 鞍山钢铁聚焦效率、成本、质量解决企业最迫切的痛点问题，利用

心勃勃的“第五代计算机”计划。 所谓“第五代计算机”，就是把信息采集、存储、处理、通信和人工智能结合在一 起的计算机系统。它不仅能做普通的数值计算，还能面向知识处理，具有推理、联 想、学习和解释的能力，能够帮助人们进行判断、决策，开拓未知领域，获得新的 知识。人们不再需要为它编写程序，只需要口述指令，它就能自动推理并且完成工 作。它具备听觉、视觉和味觉，能听懂人说话，还能自己主动说话，看得懂图形和 文字，会说好几种语言。当 第四，前额叶皮质的作用。在人类进化过程中，前额叶皮质的发展是一个关键的转 折点。早期的直立人种前额叶皮质较小，随着智人的出现和进化，前额叶皮质显著 增大。这个大脑区域的增长和发展与我们复杂的认知功能、决策能力以及社会行为 的形成密切相关。到现代人类，前额叶皮质已经高度发达，占据了大脑皮质的大部 分。研究表明，前额叶皮质的复杂化与人类的行为和认知能力的增强有直接关系， 使得总体脑容量相较于早期人类增长了25%～30%。 每个信号都与特定的“权重”值相乘，权重越高，代表这个信号越重要。 （3）激活决策。输入信息的“加权汇总”被送到“激活函数”处，这相当于一个 “闸门”。如果总和超过某个阈值，门就会打开，信号被激活；否则，门会关闭。 这个过程就像一个安全检查：只有总和符合条件的人才能通过。 （4）得出答案。信号通过激活门后，到达输出层，它是团队中的“最终决策 者”。在这里，团队会综合计算结果，为输入的信息做出分类或数值预测，比如辨

、以管理为载体打造新型交通枢纽，该交 通枢纽整合了交通枢纽的安全、环保、能源、安防、应急、服务等数据资源，支撑交通枢纽科学、准确、及时 决策，提升交通枢纽综合运营能力、改善交通枢纽环境质量、强化运营本质安全、降低经营成本，实现交通枢 纽管理精细化、决策科学化和服务高效化。 交通枢纽建设思路 02 方案特点及价值 03 交通枢纽项目背景 01 交通枢纽解决方案 04 方案特点及价值 03 AI 算法信息 空间数据信息 集成数据信息 辅助决策信息 开发服务信息 物联智控平台 照明管理 应用层 交通枢纽级综合管控 展示层 网站门户 手机 APP 运营中心 标 准 规 范 体 系 运 维 保 障 体 系 空调管理 会议系统 门禁系统 安防管理 应急管理 智慧决策 数字化展示 信 息 安 全 体 系 服 务 管 集中指挥管控中心，实现对各 类大数据进行汇总，并进行深度的 数据挖掘、分析和智能决策，并通 过图表形式动态直观的将汇总信息 反馈到指挥中心多媒体屏幕，通过 用于信息展示的拼接电视墙，对各 分中心相关的楼宇建筑及机房环境 系统设备运行情况进行全面监控。 集中指挥管控中心大厅 数字交通枢纽方案 04 —— 一个中心 紧急情况决策区 将原本孤立的监控、门禁、消防、车辆、楼宇、群控、

数据智慧和洞见 , 这些数据智慧和洞见能够对企业的日常管理工作和决策过 程 提供定量化的精准支持。 除了身体能力 , 机械性、 可重复的知识性脑力劳 动 , 甚至较为复杂的分析工作 , 都有可能被智能机器取代。 未来 , 大数据和人工智能将会广泛运用到企业管理中 , 利用大量实时沉淀的 数 据进行快速而精准的智能化决策。 · 由谷歌旗下 DeepMind 公司开发的阿尔法狗 是企业想成为一个什么组织 , 领导者和管理层必须 员工更有针对性地工作 , 用实时动态反馈来管理、 监督和考核员工的工 作表现。 权力：共享 多样化关系的特点 . 让渡权力 : 将决策权、 分配权、 用人权等管理者最主要的三大权力全 部 企业与员工之间的相互赋能和员工之间的相互赋能。 让渡出去。 黏合剂。 构 构建 多样化关系 . 共享隐性知识最为有效的途径之一便是知识拥有者的流动 . 管理者必须灵活运用跨越传统界限和边界的网络 , 有能力与各种各样的创新者打交道 , 建立起多样性的团队 和高效的伙伴关系 管理者为企业和组织指明前进的方向并果敢做出决策 管理者需要培养敏捷创新的能力 , 跨界整合资源和协同执行的能力 构建企业 超级用户 体系和品 牌合伙人 体系 意识到付费会员不只是一种用户的筛选和沉淀 , 而是有相对应的清晰功能的界定和价值交付的情感契约

u 收益与市场参与者行为导致的现货交易结果有密切关系 ，历史数仅供参考不 代表当前和未来。 以下数据以现行政策和市场结算规则用历史数据测算 ， 很多因素变化会影响收益 ， 数 据仅供参考 ，不做决策依据。 三、电网侧独立储能电站收益分析 特别说明 各时段充电电量 各时段调频放电电量 各时段电能量现货市场放电量 储能系统日最大优化收益值 储能系统的容量（ MW ） 放电倍率（ C-rate 以 2024 年 1-6 月预测出清价格计算储能最优充放电曲线 ，以节点价结算数据计算收益。 以下数据以现行政策和市场结算规则用历史数据测算 ， 很多因素变化会影响收益 ， 数 据仅供参考 ，不做决策依据。 以一个 100MW/400MWh 的电网侧储能电站为例 ， 年充放电 300 次 ， 基于优化算法 确定的储能最优充放电曲线 ，计算得到该电站 2023 年以及 2024 年 1-6 月的收益情况。 801 2310 0.879 2311 830 28 0.702 2312 843 27 0.692 以下数据以现行政策和市场结算规则用历史数据测算，很多因素变化会影响收益，数据仅供参考，不做决策依据。 最小月收益： 1 月， 562 万元 最大月收益： 10 月， 994 万元 年平均价差： 0.659 元 /kWh 年度总收益： 9619 万元 2023 年内蒙古电力现货市场出

响应外部的变化。 —— 阿里钉钉的负责人 叶军 数字化的核心是决策应变，衡量的标准是变化发生到有效对策的时间，一个组织的数字化转型目标是决策权向前线人员转移，让离 客户更近的人调配资源，而要完成决策权的前移，那么就需要建立能够支撑实时感知变化、实时分析变化、实时制定最优决策并能 将决策自动执行的数字化平台。 ——IBM 商业价值研究院 数字化由四件事构成： 数字化由四件事构成： 一是要在线连接人、设备和流程等，要采集节点关键数据后，能够秒级感知发生了什么； 二是实时归因分析，秒级知道为什么会发生这些事； 三是能够通过模型预测会发生什么； 四是能够自动采取应对决策。 —— 汇付天下的董事长兼 CEO 周晔 关于数字化 ★ 得到 App 创始人 罗振宇、著名财经作家 吴晓波、小米科技联合创始人 刘德、 名创优品联合创始人 叶国富等 21 位乘风破浪的数字化先行者隆重推荐。 解 不够系统，往往把数字化转型等同于数字化营销，全面数字化转型的企业少之又少。 《一本书读懂数字化转型》由点到面、循序渐进地揭示了数字化转型的内在逻辑， 并给出数字化转型的实用工具，帮助企业决策者做到数字化转型的“取势、明道、 优术”，真正助力企业实现数字化转型落地，在数字化时代乘风破浪！ “ 取势”：什么是数字化？为什么要数字化转型？ “ 明道”：数字化转型到底改变了什么？数字化转型的本质是什么？