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 原材料 晶圆 提高生产效率 提高质量 加快 NPI 实现成本节约 半导体制造执行系统 设计、晶圆厂、探头 组装、封装和 最终测试 印制电路板 (PCB)/ 多芯片模块 (MCM) 后端 数据仓库 数字孪生仿真 闭环智能制造 • 运行闭环数据，实现持续学习和改进 向智能制造演进有望带来哪些业务成果？ • 提高产量：半导体制造商可以通过实现任务自动化、缩短设置时 间和优化生产流程来提高产量。 • 提高质量：通过预测性维护和闭环反馈，半导体制造商可以提高 产品质量并降低废品率。 • 提高良率：预测良率管理和实时良率跟踪等技术可帮助半导体制 造商提高良率并减少浪费。 • 降低成本：半导体制造商可以通过实现任务自动化、减少 模拟下一代流程，并为更智能、更及时的决策提供信息却是实现数字化转型的关键 所在。这种演进正在发生，它从反应性解决问题开始，快速转变为持续的学习、主 动式质量管理和能够预防缺陷的预测性方法，让企业交付更高质量的半导体，实现 更高的产量。 从精益制造向智能制造的演进是企业取得成功和长盛不衰的关键。 通过开放、全面的物联网 解决方案有机地连接企业 的机器、生产线、工厂和 供应链。 使用虚拟传感器对高价值资产

以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导 深入学习贯彻习近平总书记 视察天津重要讲话精神 “ 以文化人 ，以文惠民 ，以文润城 ，以文兴业”的重要指示精神 按照市委市政府加快推进文化和旅游工作高质量发展的工作要求 ，聚焦河西区十项行动 ，深入发掘历史文化资源 ，打造具有鲜明特色和深刻内涵 的文化品牌理念 ，充分发挥人民公园 160 余年历史文化名园和毛主席唯一题字资源优势 ，坚持以人民为中心 总体思路 —— 总体原则 坚持尊重历史、 统筹规划、 分步实施、 稳步推进的原则 在考虑符合人民公园历史文脉和整体环境氛围的前提下 引入优质国有企业资源 ，盘活人民公园 ，助力公园公共服务高质量发展 让百姓和外地游客感受到更好的游园体验 人民公园及周边区域从规划整合、 载体融合、 产品融合、 业态融合入手 统筹人、 城、境、 业 ，完善文化旅游商业服务功能 ，丰富文旅消费场景 ，实现公园生态价值的有效转 ，例如 ：衣帽架、路灯杆。 02 / 更新补足 对损坏严重及无法正常使用 的设施进行更换及更新。 03 / 引入新设施 探索引进服务类的相关设施。 配套设施存在破损及不够完善的情况 , 无法高质量满足群众游园需求。 标识系统 / 衣帽架 / 卫生间 /LED 电子屏 / 路灯 / 监控系统 / 拍照最佳地点标 识等 卫 生 间 监 控 系 统 便

， 生成式 AI 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 AI 模型则将在保持可解释性和可审计性的基础上，通过联邦学习、迁移 · 8 学习等技术实现跨企业、跨行业的知识共享和模型优化。两者的深度融合将构建起新 一代的产业互联网基础设施，支撑数字经济的高质量发展。 洞察 4 数据要素与 SLA 化：价值兑现从"卖设备/卖模型"转向"按性能/按成果付费"， SLA 成为跨域协作的契约语言 2026~2030 年，AIoT 产业的商业模式将会经历一场深刻的变革。传统的一次性销售 提高 协作效率。数据要素市场也将更加成熟，形成类似于传统大宗商品的交易体系，为数 字经济的发展注入新的活力。这种以价值为导向的商业模式将推动 AIoT 产业从技术驱 动向价值驱动转型，实现更高质量的发展。 洞察 5 星地融合成为广域物联基建：低成本卫星物联网补盲与广覆盖成为边远/海洋/ 应急的常备项，6G 预研场景试点与 AIoT 深度耦合 2026 年，星地融合网络将从愿景变为现实，成为支撑泛在物联的关键基础设施。低轨

历史时期，不确定性将成为这个新阶段的主旋律。我 国作为全球工业生产制造的领头羊，必须推进工业生 产制造转型升级，加速淘汰落后产能，基于数智融合 先进技术的智能制造能力建设已成为产业数字化转 型和推动产业高质量发展的必由之路。在全球数字 化快速发展的当下，智能制造不仅关乎企业未来的生 存，更成为推动我国经济发展的重要引擎。智能制造 将带来更高效、更灵活和更智能的生产制造方式，同 时也会促进企业技术创新和可持续发展，引领产业高 产业能够有效降低运营成本、提高生产效率、增强市 场竞争力。这不仅大幅提升了产业运营效率和产品 质量，也为产业数字化提供了有力的支撑与广阔的发 展空间，是助推我国新质生产力发展的重要引擎，也 是我国经济持续高质量发展的核心保障。 参考文献： ［1］ 刘大同，郭凯，王本宽，等 . 数字孪生技术综述与展望［J］. 仪器仪 表学报，2018，39（11）：1-10. ［2］ BALTA E C，PEASE

从15亿增长到 10000亿，ChatGPT的发展历程体现了生成式AI技术的快速进步。早期版本的 ChatGPT侧重于基本的文本生成，而随着技术的迭代和优化，最新版本的ChatGPT不 仅能够提供高质量的对话体验，还能进行复杂的逻辑推理、情感分析，甚至是编程 和创作诗歌等。此外，ChatGPT的能力还包括理解和适应不同的对话场景，以及根 据上下文生成相关且连贯的回复。 ChatGPT的快速发展得益于以下几个方面。 势和模式，加 速科研进程，并提高研究的准确性和深度。 4. 生成PPT和图像 AI不仅能够生成文本内容，还能够创建视觉材料，如PPT和与课程内容相关的图 像。这些工具能够根据教师的指令自动生成高质量的视觉辅助材料，使课堂更加生 动有趣，提高学生的学习兴趣和效率。 3.2.2 AI对学生的支持 1. 个性化学习路径 AI能够根据学生的学习进度、能力和偏好，提供个性化的学习路径和资源。这种个 取得突破性进展，准确预测蛋白质的 三维结构。这一成就对药物开发和疾病理解具有深远影响。 2022年，人工智能在创作艺术和音乐方面取得显著进展，诸如DALL·E 2和MusicLM 等模型能够生成高质量的图像和歌曲，展示了人工智能在创意领域的潜力。 2023年，OpenAI发布了ChatGPT，这是一个结合了GPT架构和强化学习并能从人类反 馈中学习的聊天机器人模型。ChatGPT以其强大的对话能力和广泛的知识理解，迅

年工业互联网架构被首次提出, 基于工业互联网的新一代流程工业智能工厂架构从智 能控制、智能生产、智能保障、智能供应链、智能经营等方面开展智能工厂建设, 进一步满足了企业 安全、绿色、节能、高效、柔性的高质量发展需求. 流程工业智能工厂解决方案供应商提出了多种智 https://www.sciengine.com/doi/10.1360/SSI-2025-0109 侯卫锋等 中国科学 : 信息科学 年 4 月发布的 Mixture-of-Experts (MoE) 架构模型, 共包含 1410 亿总参数, 其中活跃参数为 39B. 该模型兼具高效性与强性能, 适合在 计算资源有限的情况下达成高质量生成. LLaMA 3 (Meta) [47]: LLaMA 3 是 Meta 公司最新一代开源语言模型, 预计于 2024 年 7 月推出, 提供 8B, 70B 和 405B 等多种参数规模. 大幅提升数据的透明化程度与使用效率. 其次, 该体系具备强大的多模态数据处理能力, 通过公共能力层统一处理时序、图像与文本等多源数 据, 打破传统系统间的数据壁垒, 为因果分析、故障诊断与决策优化等高级功能提供高质量的数据支 撑. 此外, 新型体系深度整合了知识图谱、思维链等独立的工业知识库, 使智能体不仅基于数据, 还能 融合专家经验与行业知识进行更深层次的推理与决策, 弥补了传统体系难以系统性吸收专业知识的短

数字双胞胎 供 应 商 华为智能制造架构 以精益生产为基础， 围绕三个流一朵云，借助物联网、 5G 技术，将整个价值链的资源相互连接，通过云计 算 / 大数据 /AI 实现制造资源动态管理，高质量、高精益、高度自动化 / 部分智能化生产 Enterprise Level 企业层： 管理系统 Management Level 管理层： 生产执行系统 Operator Level 操作层：设备采集与

（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。分析能源电池生产工艺的具体实施流程，并以此为基础，设计核心储能部件， 再分别从能量转化效率、能源存储质量等多个方面，研究全流程数

通过集成互联、数据集中共享、工作自动智能，赋能企业商业模式和管理模式的创新， 提升企业核心竞争力，推动企业全业务、全环节的数字化转型。 智能高效的财务信息化体系 央企数字化转型 数字中国 财务数智化项目建设的必要性 - 高质量建设“新国投”的迫切任 务 财务数智化项目建设的必要性 - 落实集团“十四五” 财务规划目标的必备支撑 建设科学全面的预算管理体系 建设统一的司库管理体系 建设智能高效的财务信息化体系 财务数智化项目建设的总体内容

引言 随着我国国防和军事现代化能力的快速提升， 航天飞行器发展也呈现出多品种、大批量的特点 ［1］。 受人员、资源等约束，现有以“科研型”为主的生产 组织模式已经无法满足高效率、低成本和高质量管 控要求，亟须开展面向多品种、大批量的航天飞行 器智能工厂技术研究 ［2］。智能工厂是指将物联网、 大数据、人工智能、云计算等先进信息技术与生产 收稿日期：2024‑11‑17； 修回日期：2025‑02‑20