英特尔工业控制白皮书 2026 版 负载整合特刊 软件定义自动化 驱动产业数智转型 前言 智能制造正步入一个全新的发展阶段。传统工业自动化以提升生产效率和质量控制 为核心目标，而今天的制造业正面临着更加复杂和动态的挑战。市场个性化需求的 激增、供应链的不确定性，以及劳动力结构的深刻变化，都在推动制造企业寻求更 加智能和自适应的解决方案。 具身智能技术的突破性进展为这一转型提供了新的可能性。通过将感知、认知和执 。这种技术创新 不仅消除了传统多系统架构的延迟和同步问题，更通过智能负载调度和资源动态 分配，显著提升了系统的整体性能和可靠性。从智能质检到自适应加工，从协作 机器人到柔性产线，负载整合技术正在成为 AI 与控制融合的核心使能技术。 本白皮书将深入探讨这些技术趋势如何重塑制造业格局，特别是负载整合技术在 推动 AI 与控制系统融合中的关键价值，以及英特尔如何携手产业伙伴，通过创新 的计 的计算解决方案加速智能制造的普及和深化，共同开启制造业的智能化新纪元。 — 李岩 英特尔公司边缘计算事业部 行业解决方案中国区高级总监 目录 软件定义自动化发展趋势与挑战 ..............................................................................01 英特尔助力软件定义自动化 — 芯片平台硬件赋能 ..............

共同实现技术赋能人类释放无限潜能的美好愿景。 我们相信，凭借知识与创新的力量，企业必将以更从容的姿态迈 向未来 - 化繁为简，铸就更具弹性、更敏捷、更可持续的企业。 在不确定性中蓬勃发展 罗克韦尔自动化董事长兼首席执行官 Blake Moret 智能制造和新兴技术如何管控风险并塑造未来 12% 生成式 AI 与因果关系人工智能投资的增长 14% 能效驱动型可持续发展举措成效显著 短缺与技术人才缺口 等压力的有效途径。 受访者认为通胀压力与经济增速乏力将成为未来 12 个月内企业发展的最大外部障碍。 在地缘政治与供应链问题的双重压力下，制造企业正面临快速转型的严峻考验，其中多 数已开始转向智能制造技术寻求突破。 尽管技能差距与劳动力短缺仍是企业面临的主要挑战，但本年度的报告数据显示：向智 能制造解决方案的转型，并未导致企业缩减招聘规模。受访者反而主张企业扩大技术人 才招聘规模，并加强对现有员工的技能培训。 上述内容仅仅是通过来自 17 个制造业强国（地区）的 1,560 名决策 者的反馈获得的重要见解中的一小部分。其中 58% 的受访者（即超 半数）来自年营收逾 10 亿美元的龙头企业。 该报告由罗克韦尔自动化与 Sapio Research 联合发布，包括一份 行动计划，其将与研究结果一起帮助您将洞察力转化为行动。 北美洲 拉丁美洲 欧洲、中东 和非洲地区 亚太地区 地理分割 17 个国

医院 管理， 到底有多 ？ 2021 年 2 月 2 日 健 康 界 研 究 院 《医院后勤管理，到底有多智慧？》 * 免责声明 本报告的数据来源于公开信息整理分析结果，本报告所载的资料、研究结论仅反映健康 界研究院于撰写、发布本报告当日的判断，过去表现不应作为日后表现的依据。 * 版权声明 本文为健康界/北京华媒康讯信息技术股份有限公司原创。未经北京华媒康讯信息技术 股份有限 股份有限公司书面授权，任何机构、网站和微信公众号平台，不得转载、复制、引用、摘编。 若违规使用，我们保留进一步追究相关行为主体法律责任的权利。 《医院后勤管理，到底有多智慧？》 目录 一、医院后勤管理概述................................................................................................1 智慧后勤建设未来发展趋势............................................................................13 《医院后勤管理，到底有多智慧？》 1 一、医院后勤管理概述 1、医院后勤管理概念与特征 一流的医院需要一流的技术，一流的医院同样需要一流的后勤管理。后勤管 理是一门学问，也终将成为一门科学。 “兵马未动，粮草先行

基于多源信息融合的 应急响应优化与仿真 赵晗萍 应急管理部 - 教育部减灾与应急管理研究院 教授 zhaohanping@bnu.edu.cn 2023-06- 28 库存 （报童）模型 时间序列 分析 运输模型 P- 中心模型 集合覆盖模型 最大流模型 车辆路径 规划模型 强大的商业物流资源 高效应急物流 ？ MAX F (X, b 0, j = 1, 2, …, J ξ 为不确定性参数 X 为决策向量 • 日常商业物流：需求可预测可控、供给固定、强大物流运输系 统 • 灾害应急物流：需求不完备、供给太多样、运输变化多 应急物资储备库 / 出 救点选址问题 大规模应急 疏散问题 灾害应急物流优化问题 应急物资 储备问题 物资运输 调度问题 灾区需求 预测 应急物资 配置问题 P2 交通部门 情 数 据 融 合 框 架 基于 BPA 重分配模型 的 网络灾情新数据融 合 基于 BPA 修正后的 网络灾情数据融合 灾情数据可 靠性测量 灾情数据模 糊性测量 网络灾情多源数据融合 D-S 证据理论组合规 则 P11 建筑物倒塌范围的模糊词 云模型参数 퐸 X 퐸 n He 建筑物几乎无倒塌（ A1 ） 0.0025 0.0021 0.0002 个别倒塌（

电力人工智能多模态大模型 创新技术与应用 1 、研究背景 2 、关键技术 3 、应用案例 4 、未来展望 目 录 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科 学；其在历史上经过多个发展时期，形成了不同的技术流派； 深度学习是目前主流。 1950s—1970s 1970s 中期 1980s-2000s 通用模型 无需人类专家标注 高效互联通讯： NVLINK 、 HCCL ( 华为 ) 多模态通用模型： Qwen2-VL 等 . 背景 1—— 人工智能的概念及发 展 数据 算力 的范式，使大规模预训练成为可能。近年来，大模型凭借超大规模参数和海量数据学习，在多模态学习、 推理和通用人工智能方向取得重要进展，为人工智能的发展开启了新的阶段。 大模型 模态扩展 文本 检索增强 图像 / 视频 大规模基础模型 音频 电力大模型 医疗大模型。 Transformer 架构 注意力机制 多模态融合 0upr ake Wefert

项目编号： 生态环境保护基于多模态 AI 大模型智慧 诊断应用 设 计 方 案 目 录 1. 引言........................................................................................................................................... ............................................................................................9 1.3 多模态 AI 大模型的简介........................................................................................ ......22 3. 多模态 AI 大模型概述........................................................................................................................................................23 3.1 多模态学习的定义.......

碳”目标和高质量发展的新形势下，鄂尔多斯低碳转型，不仅是优化经济结构、培育新 动能的必然选择，更是资源型城市探索绿色发展模式、助力国家实现可持续发展战略的 重要示范。 鄂尔多斯的低碳转型需要统筹推进、多措并举。一方面，要加强传统高耗能产业低 碳化改造，促进煤炭资源与清洁能源的深度耦合；另一方面，应加快可再生能源项目建 设，强化外输电网通道和本地消纳能力。此外，应充分发挥数字技术的赋能作用，推动 克标准煤 / 千瓦时，比全国平均水平高 13 克标准煤 / 千瓦时，单位发电量碳 排放约高出 14.5 克 / 千瓦时。 （2）煤电实际调峰能力受多重制约。一是采暖期长且必须优先保障供热需求。鄂尔 多斯采暖期一般为 10 月中旬至次年 4 月中旬，部分地区可能延长至 9 个月。这期间火 电机组需保障供热，削弱了调峰能力。二是电网协调性不足。煤电作为外送电力支撑电 源，本地电网与外送通道缺乏 2060 年 2060 年后 定位 主体能源 基础能源 保障能源 支撑能源 战略应急 能源 煤炭 占比 全国 55% 以上 55%-45% 45%-20% 20%-10% 10% 左右 鄂尔 多斯 85% 以上 85%-55% 55%-35% 35%-20% 20% 左右 能源消费特点 煤炭消费在 能源体系中 占据绝对 地位 煤炭消费量 稳定，但占 比下降，增 量由新能源 满足