端侧智能让每个设备都成为智慧节点，当场景协同让孤立系统形成有机整体，当价值 结算让数据流转变为价值流，AIoT 2.0 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 产业融合生态构建者...............................................................................107 五、通感智值跨域的十大协同场景.............................................................................. 115 1 车路云一体化与自动驾驶运营 时，确定性网络还支持了 V2X 通信的广泛应用，使得车辆能够提前获知前方路况、交 通信号、施工信息等，有效降低了交通事故率。 垂直领域 AI 模型的发展呈现出与通用大模型截然不同的演进路径。相比追求参数规模 和通用能力的大模型，垂类 AI 模型更注重领域知识的深度融合、决策过程的可解释性 以及结果的可审计性。2026 年，预计主流的工业 AI 模型将不再是"黑盒子"，而是能 够解释每一

十一大载体盘活 游艺设施方面 建筑载体方面 环境设计提升 配套设施提升 交通秩序提升 空间载体盘活 商业品质盘活 2 2 3 3 1 1 三大资源盘活 三大设施提升 实 施 方 案 • • 叁 . 实施方案 —— 三大盘活 三大资源盘活 03 空间载体盘活 02 游艺项目盘活 01 建筑载体盘活 更新提升 主题引入 营造新场景 引入休闲商业业态 — 人民公园盘活更新提升实施方案 Implementation Plan for the Renewal and Enhancement of People's 叁 . 实施方案 —— 三大盘活 通过对空置建筑 ( 七处 ) ，历史建筑（两处） ，地方历史文化场所（一处） ，低碳科普场所（一 处） 既有建筑改造、 修缮和利用 ，导入 业态 ，营造 场景 ，促进资源盘活。 for the Renewal and Enhancement of People's 显密圆通殿 城市记忆馆 东 1 房 屋 东 2 房屋 低碳数字植物 园 叁 . 实施方案 —— 三大盘活 藏经阁 360° 全景图 原老虎园为一个独立小院，内有独立建筑三幢， 其一其二环廊相连，移步拱桥，其三独立于岛中。 风景优雅，疏月梧桐，环境幽静，环水凭湖， 庭院幽幽，湖波渺渺，人在中央，颇得画意。

CEO 看到价值实现的区间。这个区间由企业的愿景、战略意图、 营 销手段、客户价值的计算以及公司战略的设计等路径来 实现，所有 这些 路径，都被王赛博士融合进一个称为“增长五 线” 的新领地之中。 大至国家 、 小至个人 ，都在计算自己的增长空间， 增长需求无处不在 。 作为国内首屈一指的营销战略思想者和实践者， 王赛博士的增长五线 可 以帮助企业在不同阶段制定出更有效且实用的增长战略。 王赛 但是问题的现状是，大多数企业都是按照职能在构建组织。如：饿了 么在被阿里巴巴收购后，把品牌营销部重组进企业运营中心。 “ 营销”被曲解 10 商务活动领域是企业两大基本活动领域之一，就企业 创造顾客的使命而言，商务活动领域由三大商务职能， 即：营销、销售与市场。 销售职能：通过对分销商及零售商施加影 响，实现产品向货币转换； 市场职能：通过对消费者施加影响，促动 扎克伯格的战略规划图正好对应三层面战略布局蓝图。 增长阶梯： 三层面理论 从核心扩张的研究来自贝恩公司。贝恩公司在调查了 25 家在 10 年中连续保持着 22% 的年股东回报率的公司后， 总结 出持续性盈利增长的三大关键因素。

瓶颈. 为了解决这些挑战并建设从自主运行到自主优 化的新型流程工业智能工厂, 本文探讨了将流程工业智能工厂的核心工业软件与新一代人工智能的大 模型技术结合的新路径. 基于此, 本文提出了工业大模型赋能的新型流程工业智能工厂核心工业软件 体系. 该体系构建了基于大语言模型的工业大模型, 其架构分为模型底座层、公共能力层和业务应用 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 当前阶段流程工业智能工厂核心工业软件尚不具备这种能力. 近年来, 以大语言模型为代表的新一代人工智能技术发展迅速 [6], 特别是在结合工业多模态预训 练机制与多模态融合能力后, 为流程工业智能工厂建设带来了新的契机 [6,7]. 例如, 针对工业时序数据 的生成, MetaIndux-TS [8] 等模型展现了显著的进步, 能够有效解决数据稀缺问题. 大语言模型强大的 交互能力和跨领域逻辑思考能力能够将流程工 业智能工厂的知识经验融入核心工业软件体系中, 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

得了显著进展，开始展现出强大的内容生成能力。 AIGC的出现和发展，标志着人工智能应用从数据分析型向内容创造型的转变，极大 地扩展了人工智能技术的应用范围。例如：在内容创作领域，ChatGPT、文心一 言、讯飞星火等大模型广泛应用于创意写作，如自动生成文章、新闻报道、诗歌等 文本内容；在图像处理领域，Midjourney、DALL·E等模型能够根据文字描述生成 对应的图像内容，可以用于广告设计、艺术创作，自动生成插画、图像等；在视频 本节将对比AI时代来临前后的教师角色、课程设置、个性化教育与学习以及教育评 价等方面，探讨AI技术对教育教学的影响。 1.2.1 AI时代的教师角色 以ChatGPT、Gemini、文心一言、讯飞星火为代表的人工智能大模型迅猛发展，凭 借强大的自然语言处理能力，它们能够完成问题解答、内容创作（文字、图像、音 视频等）、代码生成等复杂任务，对人类的知识获取方式、信息生成方式等产生深 刻影响。 在AI时代前，教师在教 网状、互联互通的特征。通过链接分析、语义网络等技术，我们可以揭示知识之间 复杂的关联和互动关系，从而形成更加全面和深入的理解。 ❍ 知识创新的加速：AI技术为知识创新提供了新的动力。机器学习算法可以在大 量数据中发现新的规律和模式，为科学研究提供新的思路和方法。同时，自动化和 智能化的生产工具也大大降低了创新的门槛和成本，使得更多人能够参与到知识创 新的过程中来。 17 在AI技术的影响下，人们

Management，MOM）、 物联网（Internet of Things，IoT）等系统或组件。数 据层是围绕产品全生命周期的跨领域、跨环节多源 异构数据集成。决策层则是以集团或院为中心构 建的制造云服务及制造大模型，通过大模型赋能智 能工厂数据管理、协同制造和运行保障全过程，决 策层与执行层相互协同融合，提升航天飞行器制造 工厂的感知、分析、决策和控制水平，实现跨组织、 跨领域、跨地域数据业务协同。 高算力构建虚实映射的全局仿真系统与大数据优 化 系 统 ，基 于 大 模 型 实 现 生 产 状 态 评 估 与 需 求 预 测 ，同 时 设 计 协 同 机 制 动 态 平 衡 和 调 整 产 业 链 节 拍，提升产品全生命周期智能化水平。通过云、边、 端协同及大小模型交互，最终实现航天制造工厂智 能化管理，提升生产系统效能与灵活性，保障制造 全流程稳定运行与优化。 1.2 航天制造大模型 针对航天飞行器批量化生产对工艺设计、过程 针对航天飞行器批量化生产对工艺设计、过程 调控及质量检测智能化管控需求，构建航天飞行器 制造大模型体系 ［20］，如图 3 所示。体系分为云平台基 座、智能云平台及智能制造应用 3 个层次，云平台基 座 为 构 建 航 天 制 造 大 模 型 所 需 要 的 基 础 工 具 ，如 MindSpore、TensorFlow、PyTorch 等，L0 级大模型， 如 自 然 语 言 处 理（Natural Language

机器人的广泛运用 , 大量低端劳动力被自动化算法取代。 每天不分昼夜地 24 小时工作 , 每小时能够运送多达 12000 件左右的货物。 为什么读它？ 组织微粒化 组织 " 微粒化 " 将臃肿的大组织微粒化分解成单个个体 , 小前端探知市场脉络 , 新业务聚合新团队 , 可迅速 复 制和大规模扩张 , 完成 " 裂变 " 在高维度预测整个商业社会发展的大方向 寻找在低维空间里绝对隐身的战略选择 企业家和管理层的认知升维是企业从低维进化到高维的必经之路 , 认知指明了方向。 吴晓波 著名财经作家 全球战略管理学会 (SMS) 主席 企业的平台化并不只是纯粹的数字技术的应用 , 其核心是应用数字技术重 大咖推荐 哈 维 尔 · 许 梅 诺 ( Javier Gimeno) 的未来 , 很值得一读。 陈威如 美国普渡大学战略管理学博士 , " 阿里巴巴产业互联网研究中心主任 " 能力数字 化 01 数字时代的管理挑战 第一节 数字时代管理的四大挑战 第二节 平台化管理的崛起：管理的无边界延伸 第三节 掩卷之思 挑战二： 领导、员工、用户关系日益模糊化 挑战四： 新生代追求个性化 挑战一： 人类工作智能化 挑战三： 企业组织日趋复杂 挑战 四大 数字时代管理的四大挑战 也颠覆着企业传统的管理方式。 人工智能擅长模式匹配及自动化处理

撑 ， 促进 产 业 集 群 数 字 化 发 展 。 深 入 实 施 数 字 经 济 战 略 ， 加 快 数 字 产 业 化 和 产 业 数字化 ， 大 力培育 数字 经济新业态， 深 入推 进 企 业 数 字 化 转 型 。 2 0 20 年 4 月 7 日 工 业 和 信 息 化 部 《 中 小 顶层经济框架，是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信 技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化重要推动力的一系列经济活动，包括产业数字化和数字产业化两大 部分。 激字产业化 信息通信产业：数字技术的产品，数字化解决方案， 云计算、大数据、 5G 、工业互联网等 传统产业核心生产场景：传统产业应用数字技术 带来的生产数量和效率提升，数字农场、智慧工 化发展没有停止，他将同时兼具转型者和赋能者双重身份， 转型和 赋能将交替发展。 企业数字化转型发展双曲线 4 • IT 架 构 不 灵 活 • 业 务 协 同 共 享 难 度 大 • 能 力 平 台 组 件 缺 失 • 数 据 治 理 和 应 用 不 充 分 • 服 务 运 营 体 系 不 完 善 • 业 务 生 产 安

小批量 多品种 个性化 变更多 做加法：如何提升加工效率 做减法：消除七大浪费 1 、机械自动化 ( 提高加工效率：机 ) 1 、按单生产 ( 拉动 ) 2 、排程排产 ( 提高资源利用率：单 ) 实现指令下发及完成、数据计算、数据分析与决策 OBF 单箱流自动追溯 位置移动 工位建模 规则管理 追溯管理 德沃克 OBF 智能工厂的四大原创新技术： OBF 单箱流自动 追溯 基 于 对 象 驱 动 的 技 术 路 线， 实 现 基 于 单 箱 流 的 透 明 化、 精 细 化 、柔性 化的管 理 周转泡壳 质量事务 载具建模 上料搬运 生产执行 质量检测 入库搬运 产品上架 生产异常实时动态调整 德沃克 OBF 智能工厂的四大原创新技术： ICS 一体化 AI 智 控 新品牌、新机型、新场景接入 ICS 一体化 AI 智控 硬件接入零代码 业务与执行融合 人与机无感协同