intelligence；Data intelligence fusion twin；Industrial digitization；New quality productivity 基于数智融 合孪生技术的智能制造应用探索 Application Exploration of Intelligent Manufacturing Based on Data Intelligence Fusion Twin Technology of Sciences，Beijing 100085，Chi⁃ na） 刘 岩，赵 洋，张旅阳，路 稳 基于数智融合孪生技术的智能制造应用探索 本期专题 Monthly Topic 引用格式：刘岩，赵洋，张旅阳，等. 基于数智融合孪生技术的智能制造应用探索［J］. 邮电设计技术，2025（5）：1-6. 01 2025/05/DTPT 质量蓬勃发展。 2 数智融合孪生技术的产生背景 参数调整带来的变化，极大地降低物理原型制作的成 本和时间，有效实现设计过程中的降本增效。该技术 随着工业物联网和智能制造的兴起，在 21 世纪 10 年 代迅速发展，被广泛应用于产品全生命周期管理和工 业过程优化 ［1］。 当前，中国已成为全球数字孪生研究与应用最活 跃的地区之一。根据艾瑞咨询数据，2020 年至 2025 年，中国数字孪生市场规模逐年增长，持续保持高增 长率。2022 年中国数字孪生市场规模突破百亿，预计

十五五”展望 交通枢纽建设背景 01 方案特点及价值 03 交通枢纽解决方案 04 交通枢纽建设思路 02 交通枢纽项目背景 01 交通枢纽建设思路 02 基础弱电 智能化 综合管控 智慧应用 智慧化枢纽  综合布线  人员管理  视频监控  信息发布  停车管理  ……  数字孪生集成  人脸识别集成  统一身份管理  系统综合联动  综合运营支持  …… 5G 传输网络 在交通枢纽基站部署 5G 网络，接入本地服务，在全交通枢纽实现低延迟、高速度、大流量的数据以及应用服 务，基于 5G 网络进行枢纽站无线视频监控的接入、交通枢纽站 4K 、 8K 超高清视频、巡航无人机、智能机器人、 自动驾驶公交接驳等新应用的搭建。 方案特点及价值 03 —— 数字交通枢纽云智慧中心  为交通枢纽提供基于底层的基础设施服务。  为虚拟的设施提供服务，可以虚拟的分配 交通枢纽是以“智慧办公、智慧管理、数字化运营、智慧物联”为核心的新型交通枢纽。对交通枢纽智能化进行顶 层设计，构建“一个中心、一个平台、全链路网、 N 项应用”的整体架构。交通枢纽不仅具备灵活、可扩展、安全、智 慧智能化的基础设施架构，还拥有智能应用和公共服务平台，为交通枢纽管理层提供以体验式为核心的创新 IT 服务。 通过整合管理平台实现交通枢纽的运营监控、资产管理、安全管理和应急响应，提升交通枢纽智慧化服务水平，聚

我们肩负着责任，希望能将 AI的独特价值和潜力呈现给更多的读者。AI不仅给教育带来了新的可能性，还拓 展了教学与学习的思维模式。本书的初衷是帮助教育工作者、学生以及技术爱好 者深入了解AI在教育中的应用，共同把握这场技术革命的脉搏。 本书内容 本书分为两大部分： ❍ 理念与趋势：首先，从数字化技术的发展和其对教育的影响开始，剖析AI浪潮 对知识与学习提出的全新要求；接着，探讨AI时代下人才需要具备的核心能力， 和终身学习能力；同时，分析AI时代教师职业发展的新方向，为教育工作者提供 前瞻性的职业思考。 ❍ 技术与应用：全面展示AI在教育中的具体应用场景和工具操作。从生成式AI的 简介，到AI在教育中的各种具体应用，如智能教学材料生成、文档处理、绘图、 思维导图制作，以及科研辅助，涵盖了丰富的AI教育工具。此外，本部分还介绍 了AI在音视频处理、智能体等领域的创新应用，帮助读者理解和掌握AI技术的实 际操作方法。 如何阅读本书 本书以 者，可以优先阅读理念与趋势部分；而需要具体操作指南的读者，则可直接阅读 技术与应用部分。此外，每章都配有丰富的案例和详细的步骤，使得内容具有较 强的实用性，方便读者在实践中迅速掌握操作方法。 读者对象 本书是一本AI教育工具书，适合教育领域人士及学生家长阅读。 ❍ 教师等教育工作者：帮助他们了解AI在教学中的应用前景，提升教学创新能 力。 ❍ 学生与家长：为其提供AI学习工具和应用方法，培养数字素养。 2 ❍ 技术爱好者

.......................................................................................... 84 1 智慧应用................................................................................................... 产业协同：从单点突破到生态共赢...................................................................................135 5 应用场景：从实验室到市场的快速转化.......................................................................... 135 6 政策创新：营造产业发展的优良环境 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 求的不断提升，工业控制、自动驾驶、智慧医疗等关键应用场景对毫秒级响应时间的 刚性需求，使得云端处理的网络延迟成为不可接受的瓶颈。第三是经济性考量，随着 端侧算力成本的持续下降和云端带宽成本的相对上升，在端侧完成大部分计算任务在 经济上变得更加合理。

价格优势。 3 、 资金集约化管理 4 、 客户关系 4 、 信息集中化管理 互联网 + 美容时代 营销数字化 客情社交化 应用移动化 运营智能化 大数据分析 产业链、 异业联盟 中国美容企业典型的发展阶段历程 单店运营 规模连锁化 专业分工、 模块独立 产业整合、 集团管控 多元化与协同化产业经营 微会员平台 入口 内容管理 会员奖励 优惠卡卷 全员营销 消息群发 精准营销 营销规则 营销分析 会员统一管理 会员信息 会员服务 会员 营销 会员 一体化平台 美业信息化整体规划应用架构 成本核算 门店运营 会员运营 集团管理 会籍档案 会员等级 积分规则 积分明细 消费记录 ，架构可支撑前台业务端的体验、创新、应变、高并发、开放、可扩展； • 对内体系 ，架构可支撑后台业务端的职能专业化、管控体系化、业务规范化 ，流程完整性、规则严 谨性、控制严密性； 从报表分析到数据运营： 数据分析应用贯穿前台、中台、后台 ，以中台为数据留存中心 ，支撑统一管理碎片化数据（消费者行 为数据、交易数据、运营数据、绩效数据） ，更加有效进行商机挖掘、精准营销。 XX 引 流 系 统 … … …

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, 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 本文以比例 – 积分 – 微分控制 (proportional-integral-derivative control, PID) 性能评估与整定系统为例, 展示了工业大模 型赋能核心工业软件的应用效果. 在此示例中, 分析智能体负责整体调度, 协调感知智能体获取数据、 图表智能体进行绘制、诊断智能体分析原因以及控制智能体提供参数优化方案, 各智能体通过事件总 线实现松耦合交互. 这证明了通过智能体之间的协同作用 业软件解决上述瓶颈所面临的挑战; 第 3 节提出了工业大模型赋能核心工业软件体系的总体架构, 具 体分析了基于工业大模型解决上述瓶颈的技术路线; 第 4 节展示了智能体与大模型在 PID 性能评估 与整定等核心工业软件中的协同应用示例; 第 5 节总结全文. 2 流程工业智能工厂核心工业软件体系 ISA-95 是企业系统与控制系统集成国际标准, 给出了经典的工厂信息系统架构 [9] (如图 1 所示), 该架构分为 5 层

承担单位基本情况 哈尔滨电气科学技术有限公司（简称哈电科技）是由哈尔滨电气 股份有限公司（简称哈电股份）牵头发起并 100%出资建立的发电设备 制造业集科研、新产品开发与科技成果工程化、产业化推广应用为一 体的科技型公司。结合我国发电设备制造业产业规模和结构不断优化 调整、制造工艺研发能力不断提高、新产品新技术不断涌现、关键核 心技术的攻关力度不断加大、产业链数字化智能化升级、更清洁高效 合，没有 突破各专业领域的鸿沟；智能化角度单一，多侧重于智能信息集成展 示以及智能管理等层面，在生产过程中的智能化应用较少。 基于以上挑战，本项目搭建哈电发电特色工业互联网应用技术平 台（简称工业互联网平台）打通发电设备从数据接入、存储、管理、 算法建模开发到端平台应用的各个环节，提供统一的数据接入、管理 服务，提供大数据支持和智能算法运行环境，支持以开放的模式开发 工业 APP， 发电行业关键设备结构复杂，构建基于数字孪生技术的数字样机 需要包含研发设计、制造、运行、维护等全生命周期各个阶段的多维 度模型。但是，各领域模型相对独立，无法实现模型间的整合和分析 应用。本项目以多学科模型耦合的分析为方向，按照所涉及学科的不 同建立不同的模型，并确立相关的耦合变量与参数，进行并行计算， 有关变量可在多级计算机间传输。 2.基于消息分发的异构系统集成技术

“5G+工业互联网” 时代的特点,同时将制造高端装备 作为核心,持续优化和创新制造模式,提升高端装备制 造质量和效率 [1]。 冶金尘泥循环利用绿色智能工厂响 应国际智能制造与固废处理方针,应用工业互联网一 ·55· ���E�����0 系列技术,结合 5G 实现整体智能,在钢铁行业内有标 杆效应,可在其他地区钢铁企业落地进行推广。 2 基于 5G 和工业互联网的绿色智能工厂的 全连接工厂建设场景主要基于机器视觉 AI 的 分析应用、AR 辅助装配等,针对工厂目前的设备、机 器、仓储、物流调度等业务需求及后续产业智能化升级 规划目标,采用边云协同的解决方案,边缘云采用信息 交换模式(Message Exchange Pattern,MEP)方案。 ·56· �N����65 ���� �0 ���� 边缘云部署 AI 推理应用,中心云用于模型训练。 中心云和边缘云之间通过智能边缘平台( ���� � PLC AI � AGV 图 3 多种颗粒度接入控制示意图 ·57· ���E�����0 (1)建立全流程自动化流水生产线。 全流程提升 智能制造应用比率,实施“信息化、智能化替代人工” 策略。 鼓励从钢铁材料生产工艺设计,到钢铁材料组 织性能预测与控制,到钢铁生产智能制造等方面向全 流程多层次技术组合的一体化控制方向发展,以便更 好地满足客户需求

航天科工集团公司 —— 航天防务 装备制造 航天科工以智能制造为核心，构建了新一代装备 制造平台及应用产业体系，在装备制造业发展中发 挥突击队作用。  高端装备制造  应急救援装备  重工装备与船艇  专用车及汽车电子零部件  能源装备  工业基础件  新材料及先进工艺应用 航天科工集团公司 —— 装备制造 航天科工集团公司 —— 装备制造 信息技术 航天科工在我国信息技术产业发展中发挥主力 军作用，在智慧国家建设中发挥先锋队作用。  自主可控产业  行业信息化应用 航天科工集团公司 —— 信息技术 航天科工集团公司 —— 信息技术  智慧产业  卫星应用 科学的春天 高红卫董事长在全国科技创新大会上作为中央企业唯一代表发言 1978 2016 航天科工集团公司 —— 历史机遇：创新驱动国家战略 航天科工集团公司 产生，产 生速度快，数据量大 独特数据类型 机器产生的时间序列， 时空序列，或者数组阵 列数据，多种类型 实时深 度分析 基于复杂数值算法的实 时和历史分析 一个典型的大规模机器大数 据应用系统（如工程机械物 联网、油气生产物联网、智 能电网、车联网、地质勘探 等），每天产生的数据量是 淘宝交易的 100 倍，且要在 这些数据上实时做复杂的领 域相关分析 机器大数据的特点