随着能源结构的转型，能源电池制造行业正在 面临着前所未有的挑战和机遇。为了满足能源市场 对高安全性、高性能水平、低生产成本电池元件的 需求，全流程数字化智能制造技术成为了生产与制 造过程中的关键因素。未来光伏、风电等新能源装 机占比将快速提升，可再生能源的消纳问题亟待解 决 [1]。在能源电池制造过程中，全流程数字化智能 制造技术涵盖由材料采购到仓储物流等各个加工环 节，在先进数字化工具和软件技术手段的支持下， 能源电池的全数字化流程设计 能源电池的全数字化流程包括蓄能设备、能量 转化设备与数字化系统。 （1）蓄能设备。蓄能设备同时接收外部供能装 置提供的电力传输信号、由电信号转化而来的能量 信号，在能源电池持续储能的过程中，该设备始终 保持连续开放状态，且已被存储的能源信号可被电 池元件直接利用。 （2）能量转化设备。能量转化设备可进行间接 储能。对于能源电池而言，其运行过程中会消耗大 量的电力信号，而这些信号一部分被电池元件直接 量的电力信号，而这些信号一部分被电池元件直接 消耗，另一部分则转化为能量资源直接存储于电池 元件之中，因此能量转化效率也会影响能源电池的 实时储能情况。 （3）数字化系统。在能源电池数字化系统中， 电池系统通常由电芯串并联构成。这些电芯通过特 定的串并联方式组成电池箱，再由电池箱串联组成 电池组以提升系统电压，最终通过并联提升系统容 量，并集成安装在电池柜内。能源电池数字化系统 还涉及储能变流器等关键设备。储能变流器是一种

列标准的配件。通常，高级别的车辆包括了很多标准配件。有时，当等 级确定后，发动机和变速箱的组合也作为标准装置而被确定。 ·发动机：六汽缸、四汽缸等。 ·变速箱：自动、五速等。 ·工厂配件：发动机、变速箱、天窗、空调、导航器、无线电、自 动窗等。 ·零件：这些零件和配件一样，只是这些配件既可以在工厂进行装 配，也可以成车出厂后再添加，例如扰流板、牵引钩、车顶行李架和细 条纹。 除了上述提到的规格之外，在确定整车规格标准时，还要考虑车身 地和铁路车的装载能力，汽车会进行相应排列。 汽车用货车运输到目的地，再由经销商签收，之后再停到专门的货 车待运区。根据货车运输路线安排，货车运输公司会负责选择，每辆汽 车分别装载到哪辆货车上。为保证货车运输公司和轨道公司有足够的装 载量，装配公司需要每天提供不同目的地的汽车运送数量。 5.经销商 由于经销商们直接面对丰田公司和客户，他们在供应链中占据了重 要地位，负责把生产商的汽车销售给客户。除了销售汽车，经销商对顾 客 件，将工厂和供应链受到的影响最小化。这种方式将一些配件生产任务 转移到销售环节或靠近销售环节，并使客户的紧急定制变得可能。对于 Scion赛恩车型来说尤其如此。赛恩车型在日本生产，几乎没有进行改 装和安装配件。在经销商下订单之前，车辆均存放在港口，收到订单 时，再安装好所有配件，运送给经销商。 2.促销 ·限制某个市场区域的品种。在欧洲和美国出售的汽车就需要提供 不同的产品组合，反映不同的当地市场需求。（例如，在欧洲，手动传

［23］等方法，构建 工艺智能生成、智能装配指导、实时排产调度、智能 检测、测试大数据分析等场景大模型，并基于云-边- 端集成框架，与现有制造设备、检测设备、数字化终 端及航天飞行器制造云平台进行集成，形成航天装 备制造“数智大脑”，大幅提升产品制造效率和规模 化生产能力，有力推动航天装备制造数字化转型与 智能化升级。 图 1 航天飞行器智能工厂总体架构 Fig.1 Overall architecture 以某型号产品舱段装配为例构建人机协同装 配系统，系统由人、机器人、视觉传感器、力觉传感 器 、AR 眼 镜 、触 觉 交 互 装 置 等 组 成 ，如 图 6 所 示 。 系统将装配环节划分为 20 余个步骤，通过视觉传 感 器 获 取 装 配 空 间 实 际 的 三 维 信 息 ，再 针 对 每 个 步 骤 的 难 易 度 ，并 考 虑 人 的 协 作 意 图 进 行 任 务 分 配 和 装 配 路 径 仿 仿 真 ，机 器 人 抓 取 零 件 完 成 初 始 装 配 ，在 最 终 定 位 环 节 采 用 触 觉 交 互 设 备 实 现 人 机 的 高 精 度 协 同 。 系 统 支 持 语 音 、眼 动 以 及 手 势 等 典 型 人 机 交 互 方 式 ，实 现 了 仿 真 路 径 规 划 有 效 性 90%，一次装配合格率 95% 等指标，装配效率提升 了 30%。 图 5 基于多维多尺度信息融合的人机协同装配关键模型

PaaS)层实现工业数据采集并集成各类工业模 型 组 件, 重 点 打 造 出 智 慧 运 营 类 应 用 程 序 (Application,APP)和智能制造类 APP(见图 4)。 在生产制造现场,通过不同场景化应用的智能装 备与平台建立连接,制定上层运管的质量标准、工艺标 准及检修管理活动和作业计划。 通过平台任务调度指 令实时下达给现场各类智能测温、自动喷印机器人等 设备,形成信息流、物质流和控制流三流同步合一 实现了对水、电、氧、气 (汽)等消耗的实时监控、指标超预警功能,能耗目标 ≤190. 907 kgce/ t;还建有物料消耗的配料计算模型, 在满足成品质量要求的前提下,可实现原辅料最低成 本配比。 图 8 智慧能源管理 利用能源综合管理系统,处理分析转底炉能源消 耗的实时监测数据,建立产耗数学模型,并通过可视化 技术展现在转底炉中控室。 通过数字模型预测生产 水、电、气(汽)

物 料 管 理 蓝牙检具 息 装箱领用 不合格品登记 作业指令装箱 周转箱绑定 周转箱改造 差 00: 下公差 0.0 标准装箱 物料装车 物料装箱 任务校验 报 废 装 炉 口 请输入员工 一键还原生产全过程 员工： 请输入员工 周转箱明细 检验记录 安灯记录 刀具 不合格评审记录 共享一个技术底 座 搬 拣 软 硬一 体 业务调度与机械调度融合 精益智造 单箱流精益智造方式 C j y 国 中 e 中之杰 hna 造 装 业务与执行一体化协同 生产拣配 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

动力。2026 年的通信芯片已经不再是 单纯的通信功能，而是集成了 AI 加速器、安全引擎、定位单元等多种功能的 SoC。先 进的 7 纳米工艺使得芯片在提升性能的同时大幅降低功耗。软件定义无线电技术的成 熟使得同一块芯片可以支持多种通信协议，大大提升了设备的灵活性和生命周期。特 别是在模组层面，一体化封装技术使得通信模组的尺寸不断缩小，成本持续下降，为 物联网的大规模部署扫清了障碍。 V2X、电力线载波通信、水声通信、 可见光通信等特定场景的通信技术。这些技术虽然市场规模相对较小，但在特定领域 具有不可替代性。 5、通信芯片与模组：包括基带芯片、射频前端、通信协议栈、多模多频模组、软件定 义无线电等核心器件。随着端侧智能的兴起，通信芯片正在向通感算一体化 SoC 演进。 6、网络设备与基础设施：涵盖基站系统、核心网设备、边缘计算节点、光传输设备、 网络切片编排系统等。这些设备正在向云化、智能化、融合化方向发展。 大大简化了终端设备的开发。 5.5 天线技术 天线是无线通信系统的"眼睛和嘴巴"，直接影响通信质量。5G 时代的高频段、大带宽、 多天线对天线技术提出了全新挑战。 5.6 软件定义无线电 软件定义无线电（SDR）将传统的硬件功能用软件实现，提供了前所未有的灵活性。 2026 年，SDR 技术在成本、性能、易用性方面都有显著进步。 6 网络设备与基础设施 网络设备与基础设施是通信网络的

指数增长型 6 4 拼多多的增长模式可谓是爆发式的。在所有人都以为电商的格局已经尘埃落定的时候，拼多多再 次证 明了增长的机 会 首先来自看待增长的视角。拼多多的 GMV 以及 营 收增长的背后是用户数量以及消费额的双重增长。 爆发线： 让业务指数级增长 - 案 例 6 5 超级流量 入口 融合 “社交”与“电商”的功能。“超级流量入口” 的概念，就是当你把产品导入这个流量入口上， 知名度和被信任度 移动终端与空白细分市场 01 中国互联网以及移动终端向三线到六线市场的渗透， 以及一二 线市场消费升级后产生的“挤出效应” 拼多多的增长模式可谓是爆发式的。在所有人都以为电商的格局已经尘埃落定的时候，拼多多再 次证 明了增长的机 会 首先来自看待增长的视角。拼多多的 GMV 以及 营 收增长的背后是用户数量以及消费额的双重增长。 03 拼多多增长的三大势能 爆发线： 最大的综合在线零售商（互联网第 一 零售商）（ 1997—2001 年） 在图书这个品类占领“头部”地位后， 亚马逊有了 扩大边界的基础，贝佐斯开始扩充电子商务的品类 结构，从一个垂直电商转型成为超级规模效益型综 合电商，按照增长的语言，这是一种以客户资产为 核心、进行交叉业务衍生的增长战略。 图：亚马逊市值增长曲线 78 “ 最以客户为中心 的公 司” 亚马逊的战略定位将逐步从最大的综合在线零售

配送过程透明可视 • 按节拍生产 ，生产资源数字 化管理、自动齐套 • 生产工艺参数实时监控、预 警 • 设备预防性维护、预测性维 护 • 高度自动化生产，人机协同 • 自动化设备即装即测、自适 应 • 作业动作进行防错预警、产 品质量进行 AI 视觉检测 • 订单信 息 自动推 送到工 位 • 定制参数自动灌入设备 • 装配工位动态智能指引 • 定制异常拦截预警

优化型半导体制造执行系统 (MES) 借助智能制造，管理人员可以更深入地了解生产步骤，而这将使企业能够在问题发生之前 就发现它们，并在设计和工程流程的早期（从前端制造和晶圆制造到后端制造、组装、封 装和测试）采取 “左移” 策略，解决潜在错误。 智能制造实现了更加全面的数字化，支持更庞大和更可靠的 信息流。” 3 Julie Fraser，Iyno Advisors Inc. 负责人 前端

术运营到基础架构集中性改 造中，使计算资源硬件投入 减少 14% ，故障提前发现率 提升到 93.8% 。 • 某运营商集团对人力资源套 装软件进行平台化改造， 采 用集中管控方式在全集团推 广使用， 使系统建设成本节 约 33% ，薪酬核算效率提升 55% ，流程审批效率提升 92.3% 。 安全风险