中国 AIoT 产业全景图谱报告》应运而生，它不仅是一份产业地图，更是一个 认知框架和商业工具。图谱延续了历史的精华，创造性地提出"通感智值"四维模型， 以通信和感知构筑坚实底座，以智能和价值编织无限循环，勾勒出从数据采集、传输、 理解、决策到执行、结算的完整闭环。这个闭环不是线性的流程，而是生生不息的螺 旋上升，每一次循环都在积累经验、优化算法、创造价值。 图谱的核心创新在于其独特的视 的新时代已经到来。 特别值得关注的是，图谱首次系统梳理了"通感智值"跨域编排的十大协同场景。从车 路云一体化到空天地海一体化信息网络，从工业智联到全屋智能，这些场景不是技术 的简单堆砌，而是响应国家"人工智能+"战略、打造一体化全场景智能交互环境的生动 实践。每个场景都经过深度调研和反复验证，既体现技术前沿性，又具备商业可复制 性，为产业发展提供了清晰的路径指引。 图谱还特设"无锡样本"专章，深入 如何将技术创新转化为产业优势，如何构建起覆盖全产业链的生态体系。无锡的经验 不仅是地方实践的成功案例，更是中国 AIoT 产业发展模式的缩影和标杆。 编制这份图谱，我们秉持"能力-场景-结算"三位一体的方法论。能力是可复用的技术模 块，场景是价值创造的具体载体，结算是商业闭环的关键机制。这种方法论贯穿图谱 始终，使其不仅具有理论高度，更具备实践指导意义。无论是技术研发者寻找创新方 · 向，还是企业决策者制定发展战略，抑或是投资机构评估产业机会，都能从中找到有

多模态预训练机制. 集成模态编码器、投影器与生成器, 结合跨模态对齐策略实现不同数据模态 在统一语义空间下的有效映射与协同推理. 知识增强推理. 该层还接入工业知识库, 支持通过 “知识注入” 方式融合知识图谱、思维链结构、 模型蒸馏与对抗学习等机制, 提升模型在复杂工业任务中的解释性与鲁棒性. 此外, 在系统运行过程中, 公共能力层需与底层模型保持高频交互, 尤其在应对大量并发业务请 求时, 对数据安全提出了更高要求 该体系具备强大的多模态数据处理能力, 通过公共能力层统一处理时序、图像与文本等多源数 据, 打破传统系统间的数据壁垒, 为因果分析、故障诊断与决策优化等高级功能提供高质量的数据支 撑. 此外, 新型体系深度整合了知识图谱、思维链等独立的工业知识库, 使智能体不仅基于数据, 还能 融合专家经验与行业知识进行更深层次的推理与决策, 弥补了传统体系难以系统性吸收专业知识的短 板. 在业务应用层, 体系部署了图表、感知、分 为补足传统工业软件难以 系统性吸收与运用专业知识的不足, 该体系整合了以知识图谱、思维链为代表的独立工业知识库, 并 与 LLM 架构深度融合. 通过知识库调用与推理模块耦合, 智能体在执行任务时不仅能基于数据驱动 进行模式识别, 更可结合领域知识进行任务分解、因果关系推理与自我纠错. 以诊断智能体为例, 其通 过结合多模态感知数据与故障知识图谱, 能显著提升故障定位与根因分析的准确性; 分析智能体可针 对复杂系统进行因果分析与因素贡献度识别;

基于了解的信任 已经产生对对方行为 可预期的积极信心 基于威慑的信任 一点也不信任 基于关系的信任 由共同的情感产生的 强烈的积极信心 组织内人际信任的连续变化图谱 真正信任的分隔线 具体关系证据 宏观层面证据 2016 年 4 月 18 号，有一段 “快 递小哥被扇耳光”的视频，视频中，顺丰快递小哥不小心与一辆汽车发生 剐 蹭，车主下车后连续扇了快递员 基于了解的信任 基于关系的信任 基于认同 的信任 生态链阶 段 组织间信任 组织间信任的变化图谱 组织内外信任关系带来了绩效的 改善 “ 信任之下， 其效如何” “ 在不同层次，信任与绩效是否存在同一性” “ 垂直距离对信任与绩效的关系有何影响” 信任能显著带来绩效 信任对关系类

规则、策略、算法等 ), 构建全要素全流程离散制造数智化解决方案。 Al 老厂长 ( 生产管控 Agent) Al 品控卫士 ( 质量管控 Agent) 工业垂类大模型 行业知识图谱 数据要素 X 多模态交互 X-Agent 自动化 Al 水蜘蛛 ( 物流调度 Agent) 物流 质 量 生产 Al+. C

21世纪，大数据、云计算以及深度学习技术的突破性进展，为教育智能体的快速发 展铺平了道路，使之能够处理更海量的数据，制定更精准的个性化学习方案。早期 教育智能体的典型代表有以下几种。 （1）智能辅导系统 如ALEKS，通过复杂的知识图谱和算法，实时诊断学生的学习弱点，制定个性化的 学习路径。而随着AIGC技术的应用，这些系统能动态生成问题集和解释材料，更加 贴合学生的即时需求和理解水平。 （2）个性化学习推荐系统 如Knewt