产业将迎来算力架构的根本性转变。端侧 AI 优先已经从技术探索阶段进入规模化部署的成熟期，标志着 AIoT 产业从"云端集中式智 能"向"端边云协同智能"的重大转型。这一转变不仅重新定义了智能计算的分布格局，更深 刻改变了整个产业的商业模式和价值创造方式。 端侧 AI 的崛起源于多重因素的共同推动。首先是数据隐私和安全需求的日益增长，越 来越多的企业和用户认识到，将敏感数据保留在本地处理的重要性。其次是实时性要 展望未来，端侧 AI 优先将继续深化并演进。随着 6G 技术的预研和卫星通信的融合， 端侧设备将获得更加泛在和可靠的连接能力。同时，端边云协同的智能编排技术将更 加成熟，根据任务特性、网络状况、算力分布等因素动态分配计算任务，实现整体效 率的最优化。端侧 AI 不再是云端 AI 的简化版本，而是形成了各具特色、相互补充的 智能计算生态，共同推动 AIoT 产业向更加智能、高效、普惠的方向发展。 容式传感器的温度稳定性更好，功耗更低，特别适合电池供电的无线传感应用。 2.3 力敏传感器系统 力敏传感器直接测量施加的力而非压力，在机器人、工业自动化、生物力学等领域有 重要应用。与压力传感器测量均匀分布的压强不同，力传感器需要测量集中载荷，包 括力的大小和方向。MEMS 技术使得力传感器向微型化、阵列化、多维化方向发展， 推动了触觉感知、力反馈控制等新应用的出现。 2.4 应变与形变测量

数 据 增量数据导入 增量数据导入 批量数据导入 批量数据导入 系 统 数 据 DATA AGENT DATA AGENT ETL ETL 离线计算 引擎 离线计算 引擎 分布系统 文件 分布系统 文件 工业流数据实时分析 工业流数据实时分析 通用 SQL 分析引擎 通用 SQL 分析引擎 工业级算法分析引擎 工业级算法分析引擎 通用搜索引擎 通用搜索引擎 消息队列 消息队列 用数据库日志 的方式无负荷 接入 1. 数据采集 - 实时数据接入处理 kafka 、 flume 数据接入 流式计算引擎 (storm 、 spark-streaming) Hadoop 分布式数据库 内存数据库 Gobblin/Kettle/Sqoop • 支持到多种数据源，支持到各种关系型数据以及 MongoDB/HBase 等 NoSQL • 支持全量 / 增量 / 定时各种传输模式 据到信息的输入输出关系， 实现对连续数据流的实时分 析 通过对数据的深层挖掘建立 预测模型，实现对不可见因 素当前和未来状态的预测 航天数据公司数据分析的三个发展阶段 2. 大数据基础平台 - 分布式计算引擎 Spark 2. 大数据基础平台 - MPP 数据库与 Hadoop 相结合 核心目标：资产建模，连接资产和数据源 资产分类原则：属性分类（质量、压强等）或用户自定义（位置信息、资产供应商等）

检查管理等，设计搭建了包括生产专网主线局域网、 影像显示系统、音频扩声系统、应急融合通信系统 等外部硬件网络环境。平台将各类设备的检测数据 采集、汇聚到基础数据管理系统，进行实时监控管 理，同时将数据同步至 3 维孪生工厂，通过分布式 坐席系统在应急指挥大屏实时模拟生产现场情况和 各项数据指标，以方便协同调度和应急指挥。 3 软件功能及关键技术 3.1 应急管理系统运作机制 主要运作机制如下： 1) 基础数据管理平台实时监测全域并自动报 外网传输系统对数据进行接收和处理。主要 包括获取数据、对图像进行灰度处理和二值化处理 (通过灰度化处理将图像处理为 R=G=B 的三分量灰 度图、通过 Kittler 算法将灰度图快速转化为只有黑 白分布的二值图像)、计算图像位置、剪裁识别解密 图像、对解密后数据(组包)的处理、数据检验、转 发、清空缓存，对处理结果数据加密、采用 Reids 存储数据(采用缓存滑动过期时间技术，默认过期时

生产环境支撑 DevOps 完整 解决方案 自动化 扩 容 / 缩容 应用 + 平台模 式互利双赢 自动 构建 一键 部署 灰度 发布 配置 管理 批量 命令 节点 管理 分布式协调 服务 Zookeeper 日 志 收 集 系 统 监 控 应 用 性 能 分 数据库读写分离方案 数据库分库分表方案 高并发集群转发方案 负载均衡中间件 流量拦截及限制方案 高并发访问下的应用 安全 异步化设计规范 微服务设计规范 分布式缓存设计规范 中间件配置调 优及系统调优 应对高并发 数据高可用方案 分布式服务框架 WEB 服务框架 WEB 应用 缓存中间件 消息中间件 搜索中间件 文件中间件 认证组件 安全组件 高并发 集群部 署方案 缓存

“制造强国” 的重要组成部分, 已成为推动产业升级、提升质量和效益的核心动力 [3]. 在流程工 业领域智能制造的快速发展过程中, 通过引入生产管理、实时优化、先进过程控制、零手动操作等技 术, 基于分布式控制系统 (distributed control system, DCS) 和可编程逻辑控制器 (programmable logic controller, PLC) 等控制系统的流程工业企业显著提升了生产装置的自动化水平 自下而上分别是生产过程层、生产过程感知层、生产过程自动化层、制造运营自动化 层、企业营运逻辑层. 在生产过程感知层涵盖了流量、压力、温度、液位、视觉等各类传感器, 在生产 过程自动化层涵盖了可编程逻辑控制器 (PLC)、分布式控制系统 (DCS) 等控制系统, 在制造运营自动 化层涵盖了制造执行系统 (manufacturing execution system, MES)、实验室信息管理系统 (laboratory MCP 强调接口的可扩展性与模块 的可替换性, 具备更强的系统可维护性与跨平台部署能力, 适用于功能模块来源多样、组件需统一调 度或支持热插拔的复杂系统. 而 A2A 架构则强调智能体之间的直接通信与分布式协作能力, 适用于多 角色、多阶段任务协同的情境, 如制造执行系统 (MES) 中的动态任务分配与异常响应. 与函数调用机 制偏向单智能体的能力调度不同, A2A 更侧重于智能体间的任务协商与多方互动

）就是把各种计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源被快速 提供。 数字技术和基础设施（云计算） 大数据的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘， 它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、 虚拟化技术。 大数据（ Big Data ）是一个 IT 行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理 和计算机编程等很多科学技术。从应用角度来看，区块链 是一个分布式的共享账本和数据库，具有去中心化、不可 篡改、全程留痕、可以追溯、集体维护、公开透明等特点。 这些特点保证了区块链的“诚实”与“透明”，为区块链 获 得信任奠定了基础。 区块链（ Blockchain ）是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新兴应用模式。本质上是一个去中心

享服务中心，主要任务是提供 基于价值、知识的支持型服务 主要作用：消除重复劳动、提 供专业服务 负责区域内相关或相似业务的 处理。区域型财务共享服务中 心的组织结构以公司在各地区 域分布为基础，每个服务中心 负责管理该区域内经营与业务 专长型 全球型 区域型 P37 财务共享服务中心战略职能 作为充分市场化 运行机构 作为独立的共享 服务公司 财务共享服务中心已 指企业通过设立全球统一的共享 服务中心，支持集团公司所有业 务的日常运作 如：中兴通讯、蒙牛、海尔的财 务共享服务中心 财务共享服务中心运营模式类型 P46 分部 设计 财务共享服务中心分布设计 按二级单位设立 按安全区域设立 按业态设立 按 ERP 类型设立 02 05 03 04 01 按省设立 P47 相对距离因素 离总部的距离 离主要业务单元的距离 经营成本因素

battery[J]. Proceedings of the CSEE, 2022, 42(17): 6155-6170. [2] 蔡福霖, 胡泽春, 曹敏健, 等 . 提升新能源消纳能力的集中式与分布 式电池储能协同规划[J]. 电力系统自动化, 2022, 46(20): 23-32. CAI F L, HU Z C, CAO M J, et al. Coordinated planning

加 强。 员工和管理者在网络化组织里借助数字智能化系统 , 双 方 都 能 掌 控 全 面 信 息 , 管 理 日 趋 透 明 化 , 增 强 了 员 工 的 公 平 感。组织将日益倾向于分布式团队和具有互动性的 集体 , 甚 至有远程工作者加入 , 围绕当前的任务和工作 , 持续不断地 进行数据交互与结果分析。 组织形态发展的趋势之一。 组织规模的小型化并不是指 其产值或市场缩水 职能部门设置而增加费用开支。 优点 具备高度的稳定性和良好的适应性。自 负盈亏的机制能使各事业部发挥经营管 理的积极性和创造性，最大限度地激发 每个个体的奋斗意愿。 传统组织结构之思——分布型组织结构 IT 信息化 产品事业部 IT 信息化 产品事业部 出纳 司机 财务部 物流部 技术部 行政部 销售部 办公室 实施组 副总经理 人力资源 售后组

力支 撑，提高核算效率、降低资金风险、提高工作效率、降低财务成本、服务成员单位，通过 增强集 团化管控创造增量效益。 2. 核算上线账套 1000+ ，对接系统 12 个，通过数据转换平台，对分布在全国 30 个数据采集点 共 18 种不同品牌财务系统版本软件进行了数据采集转换，转换凭证数量达到 1,311,005 张。 3. 财务共享完成费用、收支、资产、总账、担保、资管、投资、融资、税务等