经济上变得更加合理。 而端侧 AI 的持续迭代，得益于算力、通信、存储等基础能力的协同优化。 图：端侧 AI 的三角定律，智次方研究院绘制 · 2 轻量化模型技术将在 2026 年取得突破性进展。通过模型剪枝、量化、知识蒸馏等技 术的综合应用，主流的视觉识别模型已经可以压缩到 10MB 以下，同时保持 95%以上 的精度。语言理解模型也实现了百倍压缩，使得在手机、可穿戴设备等资源受限的终 传感器采集的数据都是潜在的价值来源。通过建立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 度无死角的环境感知能力。更重要的是， 多模态融合不是简单的数据叠加，而是基于深度学习的语义级理解。系统能够理解不 同传感器数据之间的互补性和冗余性，在恶劣天气、光线不足、电磁干扰等极端条件 下，通过智能的传感器权重调整和故障降级策略，确保感知系统的持续可用。 图：自动驾驶汽车的传感器解决方案，来源 MOMENTA 在工业安全领域，多模态融合技术展现出了巨大的价值。化工厂的安全监控系统集成

❍ 前沿性与实用性：紧跟AI教育发展前沿，精选最新的应用案例与操作指南。 ❍ 跨学科性：涵盖语文、数学、英语、科学、艺术设计、音乐、历史、编程等多 个学科，培养跨学科应用思维。 ❍ 案例丰富：通过真实案例展示AI在教育中的实践效果，让读者更直观地理解技 术应用。 ❍ 操作性强：配有详细的操作步骤和指导，帮助读者快速上手并应用于实际教 学。 本书不仅能为读者提供前沿的知识与实用的工具，还可成为读者探索AIGC（人工 化技术发展的最新阶段，它旨在研 究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统，结合了 数学、计算机科学、心理学等多学科的理论知识。 人工智能不只是模拟人类的行为或思维，更是一种通过算法和数据分析来解决问 题、优化流程和辅助决策的科学，其核心在于使机器具备一定程度的感知、理解、 推理、学习和决策等能力，实现人机交互，提高计算机的智能化水平。 1. 人工智能的发展历程 随着计 如图1-1所示。 6 图1-1 人工智能发展历程 （1）知识表示与推理 20世纪60至70年代，专家系统成为AI的研究热点，这些系统通过存储大量的专业知 识和经验来模拟专家的决策过程。IBM的Watson医疗助手是一个著名的专家系统案 例，该系统通过学习大量的医疗文献和病例数据，能够辅助医生进行疾病诊断和治 疗方案制定。在实际应用中，Watson已经成功辅助医生诊断出了多种复杂疾病，并 提供了个性化的治疗建议。

加强网络化建设,充分利 用 5G、大数据、人工智能(Artificial Intelligence,AI) 等 新一代信息技术和窄带物联网、超宽带等网络通信技 术,构建自身的物联网和工业互联网平台,通过“精益 +数字化”实现数据驱动的技术、业务、组织两化融合四 要素协同创新,实现了生产管理、质量管理、设备运行、 能源管控、物流运输、环境监控等企业运营管控智慧化。 1 基于 5G 和工业互联网的绿色智能工厂的 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 干扰控制较好,可解决多终端并发带来的小区间干扰 的隧道,因此,推荐采用 GRE 隧道技术。 以 5G 远控天车场景为例,5G CPE 工作在桥接模 式(二层透传),天车和中控室的 AR 分别从 5G 核心网 获取运营商 IP 地址, 可以通过动态主机配 置 协 议 (Dynamic Host Configuration Protocol,DHCP) 每次都 获取相同的 IP(需要核心网设置相应策略),也可以由 运营商分配好后

的市场中，光靠精益制造是不够的。如今，如果仅保持精益而不向智能制造演进，会限制 敏捷性、制造优化、风险管理和竞争力，而这些方面对每家半导体制造商的发展壮大都至 关重要。 通过智能制造将精益制造优势提升到一个新的高度 单独的精益制造可能已接近其能力极限，但如果通过智能制造对其加以强化，精益制造的 优势似乎几近于无穷无尽。 原因何在？智能制造最初作为工业 4.01 的一个组成部分出现，它增加了将仿真、执行控制 智能制造是一种主动性制造。精益制造注重过去的数据，而智能制造则不 同，它使用先进的软件解决方案和分析方法将实时生产数据转化为可操作的 洞察，以提高当前和未来的绩效。 智能制造极大地增强了数据的力量 通过系统之间的端到端连接，可以直接从半导体制造执行系统 (MES) 收集实时数据， 为半导体专用仪表板（包括独特的半导体特定制造流程清单 / 信息清单模块）提供信 息。用于半导体制造的 MES 可以 能使企 业实现以下几点： • 实现整个工艺节点和制造线的虚拟呈现，以便深入 洞察生产情况 • 通过实时报告和分析收集当前的制造数据，以便作 出数据驱动型决策 • 实现更快的 NPI 并缩短上市时间 • 消除返工，提高良率，实现零缺陷 • 通过数字方式连接生产流程和系统，以便清楚地了 解流程，防止出错 • 将虚拟世界与现实世界无缝连接 •

核心竞争力进一臂之力。丰田公司几十年的管理历程应该是每个供应链 管理和学习者的典范，它们采用的由需求和订单驱动的生产管理方式使 其能够在准确的时间生产准确的产品数量，并保证在准确的地点收到准 确的产品。丰田致力于通过供应链的协同管理最大限度地降低供应链上 每个环节的成本，从订单、采购到生产、运输、库存再到交付、营销甚 至是危机处理。供应链上的每个企业在核心企业的统筹下优势互补、相 互信任、协调作业。有数据显示，在全球金融危机爆发前丰田的供应链 隆精益基因”角度，全面阐 述丰田精益生产的核心理念，深入剖析了传统制造业生产运营中的误 区，教你如何将丰田的供应链管理模式全面且持久地整合到自己的组织 里。不管你是实践精益模式的新手还是元老，都可以通过这本书重新思 考你的精益活动，实现理念、流程、人员及解决问题能力的有机整合， 打造一个成功的企业。 如前所述，现代物流企业间的竞争在很大程度上已经由单打独斗转 变为供应链之间的团队博弈，如何借助上下游网络的合力，获得成本、 让读者理解了丰田 内在的工作机理。本书结合了近20年丰田执行和管理资历及两位学者几 十年的研究经验。在此，我们希望能提供一些独特观点，影响车企或其 他非制造业企业的供应链实践。 本书的基本目的在于通过理解丰田流程细节及其成功背后的内在逻 辑，使得这些思想在制造业和服务业得以运用。在随后的章节中，我们 将深入了解丰田如何运用学习流程来贯彻操作和理论。这种实践并不局 限于丰田内部的跨职能部门，也涵盖丰田的合作伙伴（包括供应商和经

企业数字化是信息化发展的全新阶段， 是指企业与数字技术全面融合，提升效率的经济转型过程，即利用数字化云平台能力，支撑企业各要素、 各环节高效协同、智能创新，推动技术、业务、人才、资本等要素资源优化配置，通过数据价值化驱动业务流程、模式创新，从而提高企业经济 效益。 l “ 企业数字化转型发展双曲线”可以清晰描绘现阶段数字原生程度不同的企业数字化发展阶段，为我们围绕转型者和赋能者开展标准研究奠定了理 可 信 的 客 户 服 务 能 力 转型痛点 转型者方法论 【企业 IT 数字化能力和运营效果成熟度模 型 （ IOMM ）】 通过标准对赋能者的数字化产品、解决方案 以及服务能力提出要求， 敦促赋能者提供可 信服务。 通过标准对转型者的数字化转型成熟度进行 评估 ， 帮助转型者定位自身数字化水平， 明确未来发展方向。 企业数字化不同阶段转型者和赋能者的方法论 业务创新提供高效、低成本的一体化服 务支撑，满足海量多样化客户群体的个性化需求。 n 大型企业多采用自建平台的方式，中小型企业多采用租用平台服务的方式。 案例 • 某大型国企通过建设新一代 技术云平台体系，为集团和 二级板块公司提供智数化转 型的 PaaS 层基础设施，覆盖 企业上下游生态圈的信息、 物流、交易及金融等连接共 享平台， 赋能集团内部和生

SAP 组织架构原则，整理形成了组织结构方案。 针对生产、采购、销售、质量检验、成本结算等在系统中的集成方式，相关 模块和部门讨论后确定了集成解决方案。 从开始蓝图设计至今，共记录问题 13 项，并已通过跨模块讨论解决了其中 绝大部分问题，剩余问题属于管理问题，后续跟踪解决。 ID 任务描述 完成 情况 参加人 完成时间 1 物资主数据收集清理： XXXX 目前清理出物料主数据 2014 条，其中能够跟 物料主数据标准管理 主数据管理： 使用统一规范的 MDM 系统对物料、供应商主数据的新增、修改进行集中管理，减少一物多码，编码与实物 不对应的问题。 股份蓝天、进出口公司和信息公司负责审核主数据的标准 , 审核通过后由 MDM 统一下发。 MDM 系统 ERP 系统 提交新增申请 审核申请 创建物料、供应 商编码 下发编码 使用新编码执行 业务操作 3.1.6 建立集团统一规范的主数据管理体系 流程 采购部门计划合同员 生产技术部、设备部 1. 对生产、大 修计划进行汇 总 物资采购 业务流程 本流程承接生产部门年度生产计划编制业务流程，采购部门业务员根据生产计划或采购计划单，通过询 比价等流程进行商务谈确定物料供应商、物流承运商，经领导审批同意后，签订采购合同，并判断是否 在系统中创建框架合同和扣减方案，然后在系统中创建采购订单，线下与供应商确定运输方式及运送量， 承接大宗原材料验收收货流程。

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 集创新人才，成为新疆创新典范的样板。 数字交通枢纽方案 04 设计范围 视频监控 防盗报警 周界防范 集中指挥管控中心 实现交通枢纽的实时网络化远程监控和实时数据采集，及时发现安全隐患。并将交通枢纽运行监控、安全监控、 动能源监控、设备监控、道路监控、人员活动区域监控、综合楼监控等内容，通过网络手段，实现集中的实时监控和 预警。 运行管控中心 经营分析 财务分析 运营分析 人力资源分析 …… 安全运营管控中心 视频监控系统 安防技术防范系统 防盗报警系统 集中指挥管控中心大厅 集中指挥管控中心，实现对各 类大数据进行汇总，并进行深度的 数据挖掘、分析和智能决策，并通 过图表形式动态直观的将汇总信息 反馈到指挥中心多媒体屏幕，通过 用于信息展示的拼接电视墙，对各 分中心相关的楼宇建筑及机房环境 系统设备运行情况进行全面监控。 集中指挥管控中心大厅 数字交通枢纽方案 04 —— 一个中心 紧急情况决策区

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. 这些智能体能够准确执行人类通过自然语言发出的各项任 务, 并通过组合调用公共能力层的能力来处理数据和知识. 这种新型体系旨在提高核心工业软件的数 据透明化程度、实现更完善的信息互通和利用, 并提供更具价值的营运分析结果. 本文以比例 – 积分 – 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, 能够提升工业数据的透明化和工业场景的 智能化水平. 关键词 流程工业, 智能工厂, 新型核心工业软件, 工业大模型 1 引言 随着全球制造业数智化转型的不断深化 信息科学 2025 年 第 55 卷 第 7 期 1784 作为 “制造强国” 的重要组成部分, 已成为推动产业升级、提升质量和效益的核心动力 [3]. 在流程工 业领域智能制造的快速发展过程中, 通过引入生产管理、实时优化、先进过程控制、零手动操作等技 术, 基于分布式控制系统 (distributed control system, DCS) 和可编程逻辑控制器 (programmable logic

系统 和关键技术等建设内容。 1 总体方案 平台主要围绕火炸药行业应急管理事前、事发、 事中、事后进行全过程管控[4]，设计逻辑按照提供 的应急管理相关辅助管控功能单元展开[5]。通过物 联网技术进行最底层设备、人员、物料的数据采集， 利用生产专网将数据汇聚到中心服务器，实现生产 设备、工艺、人员、环境实时感知[6]。构建 3 维孪 生工厂、应急处置管理、隐患整改管理和生产检查 检查管理等，设计搭建了包括生产专网主线局域网、 影像显示系统、音频扩声系统、应急融合通信系统 等外部硬件网络环境。平台将各类设备的检测数据 采集、汇聚到基础数据管理系统，进行实时监控管 理，同时将数据同步至 3 维孪生工厂，通过分布式 坐席系统在应急指挥大屏实时模拟生产现场情况和 各项数据指标，以方便协同调度和应急指挥。 3 软件功能及关键技术 3.1 应急管理系统运作机制 主要运作机制如下： 1) 基础数据管理平台实时监测全域并自动报 2) 调度中心接警并进行警情确认。接警后通过 3 维孪生工厂定位报警地点，调取警情周边室内外 视频监控，通过应急通信融合技术及时与一线巡查 人员通信并去往现场确认警情，针对接警原因进行 正常作业、异常、持续监测、误报等不同处置标记 并做后续处理。 3) 应急处置。根据警情判断决定发布应急预警 或启动应急响应，确定响应等级等信息后，通过应 急信息跨网传输技术自动向应急处置涉及的各组织