用友智能工厂（离散版） 实施方法论 V2.0 综述 阶段任务详解 项目管理要点 实施指引 综述 “ 中国制造 2025” 及“工业 4.0” 概念的快速普及将会极大促进中国传统制造业的转型升级，构建“体现信息技术与制造技术深度融合的数 字化、网络化、智能化制造”成为中国制造业近十年的发展目标。 基于多年以来在离散制造行业深度经营的积累，并满足原型样板客户 记录”的理念，借鉴互 联网产品和移动应用产品的技术架构和开发模式，重点解决离散行业车间现场管理中有关 进度采集与监控、品质管理、现场物流驱动、生产过程防错等业务需求，实现车间现场人 员、设备、物料、任务等各个方面的有机整合，协助客户实现离散制造业的智能化改进。 1. 综述 - 定义及适用范围 1. 综述 - 用友智能工厂概貌 1. 综述 - 智能工厂实施方法论整体架构 组建团队 内部交接 动员会 方案评 审会 仿真模拟 上线 报告 1. 综述 - 实施路线图 调研与评估 方案设计 系统构建 上线运行 项目总结 1. 综述 - 智能工厂方法论与标准实施方法论的对比分析 - 阶段任务 U9 SMART 实施方法论 V2.5 项目规划 蓝图设计 系统建设 上线切换 持续支持 • 团队组建 • 内部交接 • 首次访谈 • 实施策略与计划确认 • 项目启动与宣贯 • 运行环境规划与部署

VisDrone 团队自 2017 年以来，聚焦 120 米以下空域的低空环境感知，构建了世界上规 模最大的低空视觉感知数据平台，包含超过 2000 万图像/视频帧和 2000 万目标标注，支持 多任务学习（目标检测、目标跟踪、目标计数、群体分析）、多模态学习（可见光、热红外）、 多机/空地协同学习，采集范围覆盖全国 14 个省市。依托雄安国创中心低空智能实验室，联 合天津大学、东南大学和国创 .................10 1.1.3 底层视觉任务分类........................................................................................................................ 12 1.2 退化恢复类任务 ............................. ..................................................................................... 48 1.3 信息增强类任务 ...........................................................51 1.3.1 低光增强.........................

2000+ 参赛队伍 5000+ 篇论文使用并引用 > 关键平台： 建立了复杂环境协同感知数据平台 （ TPAMI 2022 ） 构建了大规模多源、多模态、多任务、非完备复杂环境协同感知数据平 台 VisDrone ，覆盖单机和多机协同感知任务。 国内外广泛使用的无人机视觉基准数据平台 DroneCrowd-TJU DroneVehicle-TJU 视觉－语言－导航 (VLN) 多模态动态感知 多任务协同学习 视觉－语言－动作 (VLA) 多智能体社会化交互 群体态势自主感知 集 群 协 同 感 控 一 体 视 觉感 四 未来工作 一 研究背景 二 VisDrone 数据平 台 · 三 · 低空协同感知脑 混合专家动态融合 数据支撑 大规模、多源、多模态、多任务的协同感知开放数据平台 双向动态提示学习 2024 ） 任务门控的多合一退化多模态融合模型（ TG-ECNet ） Ir=TG-EC Net(t,f 动态感知低质量图像退化类型 ，提示引导专家协同学习 ， 实现 All-in-One 退化 多 模态图像融合 创新：提出任务自适应门控的多模态专家协同模型解决多种类型退化干扰下融合难题 (ICML 2025) 复杂环境下低空视觉感知面临通用表征学习模型缺乏、任务定制表征学习难等挑战难点。

. 12 1.3.2 面向大模型时代的智能数据平台技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.3.3 支撑智能任务的高性能存储平台技术 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.4 热点方向三：智能化云运维、可信安全与能效优化 . . . 41 2.4.1 数据协同构建跨层级数据流通体系 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 2.4.2 任务协同实现多点协作与动态调度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 2.4.3 模型协同支撑智能能力演进 . . 开发的一站式平台集成训练框架、推理优化、向 2 CHAPTER 1. 面向下一代云计算的研究 量检索与模型压缩能力，降低开发门槛；数据库与大数据平台向“湖仓一体”、“实时分析 +AI 内嵌”演 进，支撑复杂的数据科学任务。CI/CD 流程也扩展至 MLOps（Machine Learning Operations）范畴，实现 模型交付的自动化与可追溯。与此同时，模型即服务 MaaS（Model as a Service）正成为连接模型能力与

标签系统与管理系统对接，分析库存现状，库位实时管理； 暂存区半成品快速定位查找； 实现单据的分割和合并，满足多单多人同时操作； RFID 技术引入， RFID 目标半成品到达目标工位时，目标工位作业任务自动推送到电子作业看板上， 指导作业人员无纸化操作； 所有业务单据从 ERP 系统中自动提取，实现仓储电子标签系统与 WMS 数据的实时同步；创建独立的 数据库记录目前 WMS 不能记录的信息作为 待检信息显示 下一站 闪灯指引拣货 高亮度 三色灯 个性化定制显示模 板 超高频拣货使用流程 拣货任务 操作员输 入任务 点击出库 任务提交 后台 系统生产 交货单 入库位 标签刷新 闪烁 拣货 完成 下单：仓库操作人员收到出库任务单，操作人员确认 出库任务单，提交到后台系统，系统按照先进先出的 原则自动生成拣货单，此时对应物料的电子标签会自 动亮灯，并显示要拣货的物料信息、订单号及数量。 1 2 将物料拣 出 按 OK 键 确认拣货 完成 低频拣货使用流程 出库任务 操作员输 入任务 点击出库 任务提交 后台 系统生产 交货单 入库位 PTL 航 道 灯 闪烁 拣货 完成 下单：仓库操作人员收到出库任务单，操作人员使用 PDA 点击出库任务单，提交到后台系统，系统按照 先 进先出的原则自动生成拣货单，此时对应物料的 电子 标签会自动亮灯，并显示要拣货的物料信息、

要 精细逻辑进行推理。 复杂环境下 ，低空推理决策面临语义稀密、空间难解与任务繁复的挑 战 感知 目标检测、 目标计数、 场景分类、 异常识别 理解 图像描述、 条件判断、 视觉定位、 高度预测 推理 物理推理、 因果推理、 情景推断、 反事实推理 决策 多机协同、 任务规划、 动作执行、 安全性评估 任务高度多样化 ，在输出结构、 知 识 深度与推理路径上差异巨大 ， 需要 跨层次泛化推理能力。 斜拍视角进行位置判断与空间度量 任务间推理路径差异化 俯拍视角进行目标感知与属性理解 四维度多种任务形式 空间难解 任务繁复 复杂环境下 ，低空具身智能面临“不可靠” ，“不精准”和“不可控”的挑战 “ 目标理解不可靠” “ 动作生成不精准” “ 体系安全不可控” 行动路径撞上障碍物 动作生成误差导致机械臂需要执行 冗余动作才能完成任务 语言指令与场景理解不稳定 ，任务 目标识别易偏差 端到端决策难以解释 2020 年 大规模密集数据与 通用检测数据集 03 VTUAV 2020 年至 2023 年 多模态 动态感知数据集 02 DroneVehicle 04 低空环境感知数据呈现出多任务、 多模态和多源协同特性 以 VisDrone 数据集为代表 ，低空环境感知数据面临简单静态到动态复杂的演进。 AG-ReID UAV-123 现实空间推理 基于多源信息构建物理度量， 在真实环境中进行空间推理。

环境数据采集：通过气 体传感器和温湿度传感器，采集火灾现场的环境数据，为灭火决策 提供科学依据。 - 动态路径规划：无人机根据火情变化和现场环 境，自动规划最优飞行路径，确保监测和救援任务的高效执行。 - 数据实时传输与可视化：将采集到的火情数据、环境数据和视频流 实时传输至指挥中心，并通过可视化平台展示，辅助决策者快速响 应。 项目的技术架构分为三个层次：感知层、处理层和应用层。感 此外，AI 识别技术还可以与无人机自主飞行控制技术相结合， 实现无人机的智能避障和路径规划。在复杂的火灾现场环境中，无 人机能够根据 AI 的指令，自动避开障碍物，选择最优路径接近火 灾源，从而确保灭火任务的顺利进行。这种智能化的飞行控制不仅 提高了无人机的安全性，还大大降低了操作人员的负担。 综上所述，AI 识别技术在低空无人机消防部署中的应用，不仅 能够提升火灾监测和应急响应的效率，还能优化消防资源的调度和 实时火情监测与预警：利用无人机搭载的高清摄像头和红外传 感器，实时监测目标区域的火情动态，并通过 AI 算法快速识 别火源、烟雾等异常情况，实现早期预警。无人机能够在复杂 地形和恶劣环境下执行任务，确保监测的全面性和及时性。 2. 精准火源定位与态势评估：通过 AI 图像识别和数据分析技 术，无人机能够精确识别火源位置，并结合地理信息系统 （GIS）生成火势蔓延趋势图，为消防指挥中心提供科学的决

，减 少工程师的重复操作，建模效率提升 30%～40%；同时保证了 不同项目间仿真结果的可比性与可追溯性。 2.项目管理 痛点需求：一是管理信息不透明，效率低，管控滞后甚 至失控。二是项目任务工作分解不清晰，权责不明确，跟踪 信息不透明；部门间协作不及时，相互推诿。三是项目风险 评估靠经验，复盘经验积累语言不统一，不能形成知识库和 持续优化；成本核算不精细，协作及决策不够精准快速。 等系统实现项目管理及任务管理： （1）项目管理：实现按 APQP 项目管理的要求进行具体 项目的立项、设置，项目运行跟踪管理等事务。功能包括项 目角色设定、项目模板设定、项目过程管理、项目数据查询。 （2）任务管理：任务管理功能主要涉及任务的分配、 监控、协调以及报告生成等。功能包括：任务分配、任务监 控、任务协调、进展报告。 三级：利用 PLM 等系统实现风险管理、任务分解 WBS 及 - 10 - 预警，提醒项目团队及时采取措施进行应对，可以定期生成 风险监控报告，显示风险的变化趋势和应对效果。 （2）任务分解 WBS：将项目工作和可交付成果逐步划分 为更小、更易于管理的组成部分。功能包括：项目目标和范 围、创建 WBS 层级、分解任务和子任务、组织分工和资源分 配、确认和更新 WBS。 （3）项目核算：主要围绕项目的成本、资源投入、工 时以及其他相关数据进行管理和分析。功能包括：成本核算、

货！ 营销 制造 采购 金融 财务 人力 协同 平台 WMS 是什么 WMS （执行层） PDA/WCS （操作层） 执行分配 基于仓储管理规范的 任务分解和任务分配 执行跟踪 任务执行过程 动态管控 执行反馈 任务执行结果 动态更新 ERP/OMS （计划层） 主数据 智能设备集成 营销 制造 采购 金融 财务 人力 协同 平台 仓库精细化管理的变革趋势 管理模式变革 通过收货、上架、拣货、补 货和发货等作业动线的合理 规划，通过 WMS 对整箱区 和拆零区严格区分管理，保 障仓库作业的流畅性。 提高效率 通过部署基于无线 RF 技术的 WMS ，实现现场作业任务 的实时调度，通过各类作业 策略的应用，提高人员的作 业效能。 提升员工绩效 记录仓库内部收货、质检、 上架、拣货、装箱、发货、 补货、移库、盘点等作业的 完整历史。建立对人员绩效 的完整记录，实现准确的人 委外管理 库存管理 WMS 管理端 ASRS （ WCS ） 输送系统 分拣系统 电子标签系统 自动货架 堆垛机 AGV 在线称重系统 取消操作 收货 上架 入库任务管理 出库管理 出库任务管理 预配 分配 拣货 发运 取消操作 库存管理 库存查询 库存冻结 库存转移 / 调整 仓库盘点 策略管理 批次规则 包装规则 上架规则 库存周转规则 拣货规则

农田建设为重点的农田整治。 一、提出任务 高标准基本农田建设内容及技术要求 高标准基本农田建设总体要求—提出任务 2010 年 1 号文件：按照统筹规划、分工协作、集 中投入、连片推进的要求，加快建设高产稳产基本 农田。 2011 年中央 1 号文件：加强灌区末级渠系建设和 田间工程配套，促进旱涝保收高标准农田建设。 高标准基本农田建设规范与技术 高标准基本农田建设总体要求—提出任务 2012 设。制定全国高标准农田建设总体规划和相 关专项规划，多渠道筹集资金，开展农村土 地整治重大工程和示范建设，集中力量加快 推进旱涝保收高产稳产农田建设。 高标准基本农田建设内容及技术要求 高标准基本农田建设总体要求—提出任务 2011 年 7 月 20 日，国务院第 164 次常务会议： 制定并实施全国土地整治规划，加快建设高标准基 本农田，力争“十二五”期间再建成 4 亿亩旱涝保收的 高标准基本农田。 2011 8 月 23 日，中央政治局第 31 次集体学 习会：“加快农村土地整理复垦，大规模建设旱涝保 收高标准农田”。 《全国土地整治规划（ 2011 ～ 2015 年）》： 4 亿亩高标准基本农田建设任务，分解到 31 个省（区、 市）。 高标准基本农田建设规范与技术 高标准基本农田建设总体要求—总体思路 • 统领 -- 科学发展观； • 平台 -- 农村土地整治； • 抓手 -- 重大工程、