为 AIoT 系统的原生能力。这一转变标志着感知技术从单一维度向立体化、从被动采集向主动 理解、从数据负担向数据资产的根本性跃迁。多模态融合不再是技术上的锦上添花， 而是在复杂场景下确保系统可靠性和安全性的必要条件。 · 4 传感数据资产化的理念在 2026 年将得到广泛认同和实践。企业开始意识到，每一个 传感器采集的数据都是潜在的价值来源。通过建立完善的数据治理体系，包括数据标 模型并行进化 2026 年，预计确定性网络技术和垂直领域 AI 模型的深度融合，将会重新定义关键行 业的数字化基础设施。这种融合不是简单的技术叠加，而是针对工业互联网、智能交 通、智慧医疗等高可靠性要求场景的系统性创新。确定性网络提供了可预测、可保障 的通信基础，垂类 AI 模型则提供了可解释、可审计的智能决策能力，两者的结合构建 了新一代的可信智能系统。 确定性网络在 2025 年已经 IP（DetNet）、5G URLLC 等技术的融合应用，网络能够提供微秒 级的确定性时延、99.9999%的可靠性保证，以及纳秒级的时间同步精度。 在智能制造领域，基于确定性网络的工业控制系统已经实现了全面的"剪辫子"改造， 将传统的有线连接替换为无线连接，在保证控制精度和可靠性的同时，大幅提升了生 产线的灵活性。 车路协同场景是确定性网络的另一个重要应用领域。端到端的确定性通信网络，能够

阶 段 关键性指标 判断标准 边界反应能力 边界创造能力 尝试 成功 / 失败 已有经验 无 无 重复 时间 执行和监督合同的成本 修正 创新 定义 收益 财务指标 权变 提升 管理 质量 可靠性 扩大 移植 成熟 适用范围 原则 重构 改造 ● 成熟（适应范 围） ● 管理（质量） ● 定义（收益） ● 重复（时间） ● 尝试（成功 / 失败） 然而，通过建立组织壁垒的方式很难

运往装配码头，从日本来的海外零件通过海运，再通过铁路运输到达当 地装配厂。 当地零件在北美生产，并通过协议物流公司的货车运输。丰田全权 负责供应商提货和运输至工厂的整个过程。丰田公司的“准时到货”理 念，对零件库存输入物流的可靠性有非常高的要求。丰田将供应商根据 相邻地区分组。零件所在供应商的地理位置决定了货车路线，随后，零 件又被运到地区性的交叉转运处。为了提高效率，同一辆货车不仅从多 级供应商那里提取零件，而且要根据供应商要求运送至指定的丰田工 丰田流程降低了复杂性，缩减了销售区域内部的混合销售。混合规 划这个基准体现了按车型、区域或国家来划分的生产结构。接下来，我 们来看看数学模型是如何被用来评估多种混合规划战略的。 一个仿真模型 尽管丰田的成功证明了“帕雷托定律”的可靠性，另一点值得关注的 是，我们进行实验并观察到，这些销售量较低的SKU需求变化性往往却 更高。此外，这些SKU的性质在各区域可能不尽相同。因此，占据顶端 80%的销量，工厂却很难看到变化，减少了经销商库存。这样就降低了 式。而很多其他的汽车公司都是自下而上的方式制定生产计划的；也就 是说，收集从经销商提交的所有订单，制定生产计划。两种方式各有优 缺点，自上而下式对丰田很有效，能使丰田保证最终的生产计划稳定性 和可靠性。丰田的销售和运营计划有两个步骤：年度计划和月度订单。 年度计划 年度计划流程的目标是建立一种三年滚动式的销售和生产预测。该 流程每半年重复一次，这样，预测数据能够依据最新的市场和经济状况 及

仅仅局限于简单的技术操作，更包括对数字信息的筛选、评估与高效利用。 在信息的海洋中准确、快速地筛选出有价值的信息，成为现代人才的必备技能。这 不仅需要熟练的搜索技巧，更需要敏锐的信息洞察力和判断力。评估信息的真实 性、可靠性和时效性，也是数字素养的重要组成部分。在虚假信息泛滥的网络环境 中，能够准确辨别信息的真伪，对于个人和社会都至关重要。 利用数字信息，将其转化为实际应用中的智慧，是数字素养的又一重要体现。这要 求 何应用 AI技术。 创新思维训练：通过头脑风暴和创意工作坊，鼓励学生提出解决方案，培养创新思 维。 65 针对难点的教学策略： 信息素养教育：引入信息素养的基本概念，教授如何评估网络信息的可靠性。 批判性思维训练：通过讨论和分析不同信息源提供的信息，训练学生的批判性思 维。 实际操作演练：在教师指导下，让学生实际操作搜索工具，实践如何筛选信息，并 评估其准确性。 通过上述方法，可以有