展了端侧 AI 的应用范围。 在产业实践中，端侧 AI 优先策略已经在多个垂直领域展现出巨大价值。智能制造领域， 基于端侧 AI 的机器视觉质检系统可以在生产线上实时检测产品缺陷，检测速度达到每 分钟 1000 件，准确率超过 99.5%，相比传统的云端方案，不仅消除了网络延迟带来 的生产线停顿风险，还将部署成本降低了 60%以上。智慧城市场景中，搭载端侧 AI 的智能摄像头可以在本地完 善的数据治理体系，包括数据标 准化、质量管理、价值评估、交易流通等环节，原本分散、异构、低价值密度的传感 数据被转化为可量化、可交易、可复用的数字资产。 视觉、雷达和声学的深度融合在高安全场景中已经成为事实标准。2025 年领先的自动 驾驶汽车标配了至少 8 个高清摄像头、4 个毫米波雷达、1 个激光雷达和多个超声波传 感器，通过时空同步和特征级融合，构建 360 度无死角的环境感知能力。更重要的是， 可以将低分辨率、高噪声的传感器数据恢复为高质量的感知信息。例如，在 安防监控中，即使是在夜间或雾霾天气下拍摄的模糊图像，也能够通过 AI 增强技术恢 · 5 复出清晰的细节，识别准确率从原本的 60%提升到 95%以上。在医疗影像领域，生成 式 AI 能够从低剂量 CT 扫描图像中重建出媲美常规剂量的高质量图像，在保护患者健 康的同时不影响诊断准确性。 图：正在研发中的多模态感知机器人，来源同济大学机器人与智能感知课题组

and Technology 能源电池制造过程中的全流程数字化智能制造技术 范 龙，张 研 （黄河水利职业技术学院机械工程学院，河南 开封 475004） 摘 要：全流程数字化智能制造技术是能源电池制造过程中极为关键的技术手段，其安全性越高，能源电池所能 存储能量信号的质量水平就越高。为促进能源电池对能量信号的高质量存储，针对能源电池制造过程中的全流 程数字化智能制造技术展开研究。分析能 流程数字化智能制造技术在能源电池中的应用情况。 关键词：能源电池；全流程数字化；智能制造；生产工艺；储能部件 doi： 10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0275 中图分类号：TP 278 文献标志码：A 文章编号：2095-4239（2024）04-1356-03 The whole process digital intelligent manufacturing 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， 企业组织既可以对能源电池生产数据进行实时监

年 末 国家开发投资集团有限公司（简称“ 国投集团” ）成立于 1995 年，是中央直接管理的国有重要骨干企业，是中国最早 设 立的综合性国有资本投资公司。连续 18 年在国务院国资委经营业绩考核中荣获 A 级，连续六个任期获得业绩优秀企 业。 集团财务信息化现状 集团财务信息化建设以财务工作规划为引领，以助力财务管理能力提升为导向，建设了 六大类财务信息系统， 并持续完善系统功能，着力 3378 01 电力板块 4123 02 矿业 3727 03 交通 3607 04 高新 4017 0401 中鲁 3501 0402 高新 + 高铁 4015 05 生物 3561 06 健康 3396 07 检验检测 3664 08 智能 3613 09 中成 3806 10 电子院 3678 11 创益 3657 12 资本 4546 1201 资本 + 安信 4546 1202 资本 + 信托 4546 13 财务公司 3849 14 资产 3351 15 中投咨询 3356 16 人力 3463 17 物业 3352 18 国贸 3465 19 融实 3720 20 中投保 3916 建设符合集团及 19 个板块公司的会计科目体系，既符合集团合并的取数要求，又满足各子公司管理需要。自 2021 年 5 月 开始会计科目体系建设工作，先后出具版本

者，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， 包括批判性思维、创造性解决问题的能力、数字素养、人机协作能力、自主学习 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 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：帮助其理解AI在教育中的实践案例，拓宽他们对技术应用的认 识。 特色与亮点

浙江中之杰智能系统有限公司 August 19,2025 德沃克 OBF 智能工厂的落地实 践 Chnajey 中之杰 · 中国 无柔性，不智造 柔性智造 = 快速响应 × 资源弹性 × 交付保障 传统制造之痛 极氪汽车 |90 秒 / 车身， 4 车型 8 分钟 切换 四川大禹 | 生产周期 60 天 → 30 天 算法排产提速 300% 设备利用率提升 “ 卡脖子”的技术 生产过程软硬一体化动态控制技术 中国：独创 OBF 单箱流路线 自动化 + 精益化 + 数字化 DBF 单箱流精益智能 工厂 真问题：事中失控、产生 80% 浪费，三个和尚没水 喝 ! 采用创新技术：解决事中“最后 1 米”的人机料环法测协同效率问题 O 日 本： 精益化管理路线 消除浪费、 JIT 生产、单 件 流生产、流线化生产、 拉 动生产 离散制造行业数字 1000 秒的生产时间： 只有 200 秒是增值加 工 800 秒都是浪费 ! 4 数据路由 ERP 物流执行 工位建模 设备建模 存储系列 德沃克 智能运营 BI 德沃克干软通 智联系统 德沃克 执行系统 OBF 单箱 流 自动追 溯 德沃克 ICS 智控系统 德沃克 智能硬件 驾驶舱 OA 设备管理 规则引擎 规则配置 搬运系列 数据仓库

發合作，同時是APEC企業諮詢委員會數位⼯作⼩組共同主席。他希望 ⽤科技協助⼈文發展，幫兩廳院重新打造OPENTIX售票平台，從原本 的售票系統轉為串接藝文產業的文化平台。 陳佩君 微軟台灣⼈⼯智慧研發中⼼技術⻑，開發過「從地球到火星」都 能使⽤的軟體。在台灣出⽣、成⻑，到美國取得博⼠學位後留在矽⾕ ⼯作，⼆○⼀八年返回台灣任職，⼆○⼆⼆年加入微軟，帶領團隊探索 充滿未知的AI世界。 陳宜秀 有「設 計思考與⼈⼯智慧」課程。哥倫比亞⼤學社會⼼理學博⼠，曾服務於 美國AT&T Labs（其中的⾙爾實驗室）、Avaya和Verizon Wireless等公 司，以及擔任HTC⻄雅圖設計中⼼研究總監。 溫怡玲 現任⼈⼯智慧科技基⾦會執⾏⻑，職涯⼤半時間任職於媒體，包 括電視、雜誌與網路媒體，分別擔任各種跨部⾨職務，以及相關科系 講師。⼆○⼀八年因緣巧合進入⼈⼯智慧科技基⾦會，負責台灣⼈⼯ 究員，以及⼤學教授共三⼗多⼈，到美國加州推動PBL專題式學習最 久、最全⾯的Hign Tech High（HTH）學校取經，進⾏五天蹲點式深 度學習，⽬標是帶回PBL精髓，在台灣的中⼩學實踐，從⽽改變教 育。 呂冠緯 均⼀平台教育基⾦會董事⻑暨執⾏⻑，不但⻑期提供台灣中⼩學 ⽣師優質數位學習平台資源，也致⼒於個⼈化學習師資培育，他形容 ChatGPT問世對教育界的影響，相當於氣候變遷議題等級的挑戰，並

《企业 IT 数字化能力和运营效果成熟度模型》 和《数字化可信服务》系列标准解读 第 五 篇 加 快 数 字 化 发 展 建 设 数 字 中 国 “ 迎 接 数 字 时 代 ， 激 活 数 据 要素潜能，推 进 网络 强 国 建 设，加 快建设 数字 经 济、 数字社会、数 字 政府 ， 以 数 字 化 转 型 整 体 驱 动 生 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 企 业 数 字 化 赋能专项行动方案》 数字化爆发元年，概念从宏观逐渐到微观落地 2020 年，从数字经济，到数字产业化和产业数字化，再到企业数字化转型，数字化概念从宏观到微观逐渐落地。 建立系统化管理体系 • ( 三 ) 构建数据治理体系 • ( 四 ) 提升安全防护水平 国资委《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》 运用新一代 IT 技术，构建“数据中台”“业务 中台”等新型 IT 架构，建设敏捷高效可服用 的新一代数字技术基础设施打造 IT 数字化 能 力 IT 数字化能力建设和持续高效运营是企业数字化转型的驱动 力 运用新一代 IT 技术，推动产品和服务数字化

优化业务流程，降低运营成本，建立科学决 策体系，提升企业竞争力，为公司长期和快速发展提供有力 支撑  对于药品行业的 特 殊业务管控及风险点（批次效期、信用、 返利、付款等），将其固化在系统 中， 减少对于人的依赖， 提升运营效率 ** 重点发展目标 继续发挥在心血管、抗感染类药品的 品 牌优势，提升已 有的 产品、 质量优势 “ 走出去”战略 以单体的增长为核心，组织的 横向 扩 贯通，建立满 足多级组织共性与个性并存的 管理 需求 • 实现标准、规范规则与业务执行的 贯通，实现精益管理思路的落地实 现 建立流程和组织的 一体化，实 现横纵贯通 • 打造智能化管理门户，集中提 取各系统 数 据，满足各层级领 导实时监控项目建设情况。 • 建立丰富、完整的报表体系， 实现电子化报表，满足各层级 的 信息统 计要求。 贯通 透明 统 一实时的 信息展 现，快速的 问题定位 贯通，建立满 足多级组织共性与个性并存的 管理 需求 • 实现标准、规范规则与业务执行的 贯通，实现精益管理思路的落地实 现 建立流程和组织的 一体化，实 现横纵贯通 • 打造智能化管理门户，集中提 取各系统 数 据，满足各层级领 导实时监控项目建设情况。 • 建立丰富、完整的报表体系， 实现电子化报表，满足各层级 的 信息统 计要求。 贯通 透明 统 一实时的 信息展 现，快速的 问题定位

善了传统的大体量、粗放式、弱研发、轻环保的管理模式,实现了生产集控化、安环可视化、作业无人化、 点检智能化、协同高效化、管理智慧化,将工厂打造成高度信息化和智能化的“黑灯工厂”。 关键词:5G;工业互联网;大数据;绿色工厂 中图分类号:F426. 32;TF08 文献标志码:A 引用格式:赵国宾,赵俊杰,祁萌,等 . 基于 5G 和工业互联网的冶金尘泥循环利用绿色智能工厂[J]. 信 息通信技术与政策 但冶炼生产所产生的大量 废渣、废物等也成为了环境污染的主要来源。 钢铁厂 废渣含有多种硫化物、氧化物等有害物质和污染物,成 分复杂。 如果未经妥善处理而随意排放,其产生的粉 尘和颗粒物会随着空气流动释放到大气环境中,危害 人体健康。 随着当前环保治理力度的加大,节能减排、绿色生 产已成为钢铁企业发展的主题。 如何把钢铁生产过程 中产生的钢渣、富锌含铁除尘灰固体废物全面回收利 用,实现变废为宝,是企业建设绿色智能工厂必须面对 CPE)以鼎桥的 CPE Ins2. 0 为主。 该 CPE 防护等级为 IP65,工作温度为-40 ℃ ~60 ℃,可以较好 地满足厂区的环境要求。 因为 CPE 在实际部署过程中遇到了信号干扰的 问题,通过对比站间挡板和 CPE 缩口屏蔽罩两种抗干 扰方案,最终采用缩口屏蔽罩方案,使得邻小区干扰下 降 4~ 5 dBm,本小区干扰下降 2 ~ 3 dBm,能量汇集与

检验和产业链高效协同等 维度分析智能工厂的关键技术，通过将制造技术与数字化、智能化技术深度结合，为我国航天飞行器制造智能工厂 建设提供借鉴。 关键词: 航天飞行器； 大批量生产； 智能工厂 中图分类号: V 468 文献标志码: A DOI: 10.19328/j.cnki.2096‑8655.2025.02.007 引用格式： 刘骁佳，夏永江，戴铮，等 . 面向多品种大批量生产的航天飞行器智能工厂关键技术研究［J］ 化、信息化和智能化的一种车间运行模式，具有高 度协同、高效运营，快速重构等特点 ［3］。如何构建智 能工厂是当前航天制造企业面临的主要挑战，也是 国内外学术研究的重点 ［4-5］。 在智能工厂实际建设中，国内外部分先进制造 企业已经取得初步成果，如德国西门子、博世，美国 通用电气、波音、国家仪器公司等，国内在汽车、家电 等行业也建立了相应的智能工厂，如三一重工、美的 等。在学术研究上，彭瑜 ANDERSON 等 ［13］提出了一个支持在智能工厂制造 过程中的信息交换和一致性检测的专家系统，并在 航空航天领域进行了试验验证。该框架基于知识形 式化和语义规则，通过本体、语义协调策略和连接接 口来管理信息和知识，并识别制造系统中的不一致 性。为了实现大规模定制生产，HALLDOR 等 ［14］将 智能技术引入可重构制造系统中以解决工厂中劳动 力 、成 本 、时 间 等 多 个 因 素 之