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 织相关专家推出了智能工厂（离散版）实施方法论 V2.0 ！ 参加本次 V2.0 版方法论编写的有：邓洪波、杨运良、张彪、贾大鹏、韩露、何剑、陈伟等，历时 3 个多月，终于完成，大家付出了 辛勤的劳动，在此特表示感谢！ 在修订过程中，自始自终得到了用友网络副总裁、智能制造事业部总经理马红妮总的大力支持和指导，对方法论的质量起到了至关重 要的作用，特表示衷心的感谢！ 总部实施的其他顾问和全国机构 / 伙伴顾问在修订过程中也给予了大力支持，在此也一并表示感谢！ 期望本 2.0 版方法论能更好地助力智能工厂（离散版）项目的快速交付，大家在使用过程中有什么意见或建议，请及时反馈并不吝指 正，以便不断修改，日臻完善！ 智能工厂（离散版）实施方法论推出背景 1. 综述 - 序言 IPM ：指 Intelligent Plant implementation

园区级源网荷储一体化项目 规划方法与路径 目录 CONTENTS 03 园区级源网荷储一体化典型规划方法 04 园区级源网荷储一体化发展路径 02 源网荷储一体化友好性评估方法 06 华东电力设计院相关案例介绍 05 源网荷储一体化发展建议 01 源网荷储一体化发展现状 01 源网 展现状 荷储一体化发 国家发展改革委、 得作为独立主体参与 电力市场交易。 源网荷储一体化发展现状 6 、典型要求 02 03 05 04 01 02 源 友 好性评估方法 网荷储一体化 一级指标 二级指标 三级指标 内部配置 友好性 灵活性资源 配比 弹性负荷占比 储能占比 储能时长 V2G 功率 保供能力 装机备用率 系统备用率 智能化水平 取了 6 大类，合计 28 个 三级指标。 1 、源网荷储一 源网荷储一体化友好性评估方法 体化友好性指标体系 2. 指标权重的确定 - 层次分析法 1) 指标层次化 2 ）确定判别矩阵 3 ）确定近似权重 4) 判别矩阵一致性校验 5 ） 归一化处理 1. 指标约简方法的确定 - 相关系数法 3. 指标权重的确定 - 熵权法 1) 指标数据的波动性分析

中国科学院文献情报中心 科睿唯安 2025 001 2025研究前沿 目录 目 录 Contents 1. 背景 005 2. 方法论 006 2.1 研究前沿的遴选与命名 006 2.2 研究前沿的分析及重点研究前沿的遴选和解读 007 背景和方法论 农业科学、植物学 和动物学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 011 1.1 农业科学、植物学和动物学领域 Top10 热点前沿发展态势 1 数学领域 Top 10 热点前沿发展态势 095 1.2 重点热点前沿⸺“现代机器学习中的双降曲线与泛化现象研究” 096 1.3 重点热点前沿⸺“物理引导神经网络在偏微分方程求解中的方法与应用” 100 信息科学 1. 热点前沿及重点热点前沿解读 105 1.1 信息科学领域 Top 10 热点前沿发展态势 105 1.2 重点热点前沿⸺“6D 目标姿态估计和跟踪技术” 其工作具有重大的意义。 为此，科睿唯安发布了“研究前沿”（Research Fronts）数据和报告。定义一个被称作研究前沿的专 业领域的方法，源自于科学研究之间存在的某种特定 的共性。这种共性可能来自于实验数据，也可能来自 于研究方法，或者概念和假设，并反映在研究人员在 论文中引用其他同行的工作这一学术行为之中。 通过持续跟踪全球最重要的科研学术论文，研究 分析论文被引用的模式和聚类，特别是成簇的高被引

4.3.1 面向数据隐私的安全威胁与保护机制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 4.3.2 面向 AI 系统的攻击方法与防御策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 4.4 展望与建议 . . . . . . . . . . . . [51] 将 ONNX 模型映射到 MLIR 中，利用 MLIR 与 LLVM 的协同作 用，将统一的 ONNX 模型编译到不同硬件架构上，提升了跨平台的兼容性和性能。通过多层 IR 优化编译 方法，解决了 FPGA 等可重构硬件的开发难度和优化复杂性，提高了系统实现、调试和扩展的效率 [52]。 Google 的开源项目 [53] 通过结合硬件特性和运算图优化，有效地提升了 TensorFlow 题提出了热点竞争感知的 函数分区缓存技术以改善缓存效率。 • 资源利用率与性能优化：字节跳动和 CorkrocachDB 聚焦 Serverless 数据库提出了高并 发扩容技术和多核心间节能方法，用于改善特定垂直领域应用的运行效率 [59, 60]。华 为则面向 Serverless 大模型推理业务场景开展了大规模资源快速扩容技术研究 [61]。 面向 大模型 的智能 数据平 台技术

依托自智管控闭环, 分别分析了低空网络层、数字孪生层、自智管控层的功 能, 并针对各个层次的关键技术, 包括低空组网覆盖和资源分配技术、网络资源孪生建模与状态同步 技术、动态网络性能状态的小尺度预测方法、业务需求自适应的资源映射机制和管控智能体部署方案 等, 进行了介绍. 结合关键技术, 本文进行了低空智联网自智管控实例设计, 验证了网络性能预测机 制、资源状态孪生同步机制以及低空网络自主部署机制的有效性 针对不同的 CF 可能同时尝试调整相同的控 制参数导致冲突, Banerjee 等讨论了多供应商网络中发生冲突的概率, 并强调从架构层面进行设计以 避免冲突的重要性. Bai 等 [30] 全面总结了强化学习方法在具备智能能力的多 UAV 场景下的应用. 多 UAV 无线网络 (multi-UAV wireless network, MUWN) 提供了更强的资源承载能力, 但在面对不同环 境条件下的决策和多目标优化时 许多研究者对数字孪生使能的 UAV 网络进行了探索. Xie 等 [31] 提出了 基于数字孪生的 UAV 网络管理框架. Xie 等利用 3D 毫米波雷达成像捕捉 UAV 射频特征. 在此基础 上, 采用三维射线跟踪方法实现了 UAV 的信道建模, 反映了射频域数字孪生匹配. 然后基于虚拟模型 进行仿真, 可以为 UAV 提供最佳路线规划, 实现对物理无人机网络的智能操作和管理. Guo 等 [32] 为 了优化高密度、高流量场景下的通信表现

器智能定义为 “若 机器能通过自然语言对话让人类无法区分其与人类，则具备智能” 。这一测试方法 至今仍是衡量 AI 智能水平的重要标准，例如 ChatGPT 等大模型均以通过类似测 试为目标。 图灵通过图灵测试与图灵机构建了人工智能的理论框架，其密码学实践与哲学思 考为现代 AI 技术提供了方法论与伦理基础。尽管他未亲历 AI 的爆发式发展，但 其思想至今仍是技术突破的核心驱动力。 阿兰 自然语言处理 语音处理 多模态分析推理技术 1. 人工智能的关键技术 感知技术 二 、关键技 术 人工智能研究的三个门派 符号主义，又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，是一种基于逻辑推理的智能模拟方法，认为人工智能源 于数学逻辑，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。 典型代表： 1997 年 5 月，名为“深蓝”的 IBM 超级计算机打败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，这一事 秒钟可以计算 2 亿步。 “深蓝”输入了一百多年来优秀 棋手的对局两百多万局。 人工智能研究的三个门派 1 、符号主义 行为主义，又称进化主义或控制论学派，是一种基于“感知——行动” 的行为智能模拟方法，思想来源是进 化论和控制论。其原理为控制论以及感知——动作型控制系统。 该学派认为：智能取决于感知和行为，取决于对外界复杂环境的适应，而不是表示和推理，不同的行为 表现出不同的功能和不同的控

驱 动，而非新模型 如果2025年是人工智能实验之年，那么2026年将是基础核算之年。目前最 高投资回报率的技术投资是数据基础设施，而不是最新的AI模型。构建合 适的管道、建立清晰的公司级数据管理方法，并使数据高度可用且尽可能 接近实时，代表着最佳的回报率举措 人工智能应用层次 人工智能应用层次 对于任何公司。从那里开始，实施分析和人工智能解决方案可以创造巨大 的财务收益。 公司对其云计算平台 足以在大多数行业实现商业成果。 人工智能可以极大地促 进软件开发，但大多数 团队难以有效利用它。 有时，营销宣传超出了 人工智能实际所能交付 的内容，因此团队必须 谨慎选择应用它的地方 。但正确的方法能带来 巨大的收益。” 人工智能在精确、受限的应用中创造真实的商业价值。在广泛、未定义的使 用场景中，它仍然处于实验阶段。最清晰的胜利来自于智能自动化。对于大 多数组织来说，通往真实商业价值的最短路径是训练人工智能代理来处理完 业。在高度受监管的金融服务领域，信任、透明度和合规性至关重要，人工 智能在这些领域的角色仍然处于探索阶段。 3 人工智能正从概念验证阶段发展到企 业级部署 到2026年，人工智能的采用将从根本上不同于当今的实验方法。从概念 验证转向生产已经发生了转变。 针对常见业务问题的现成人工智能解决方案比定制解决方案能提供更具一致 性的价值，因为它们专注、易于访问且立即有用。它们相对便宜，并可作为 员工测试平台和教育工

军事人工智能概念的解决及应 用 通过机器实现人的头脑思维 ， 使其具备感知、 决策与行动力 广义上的人工智能泛指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果 ，通过研究和开发用于模拟、 延伸和扩展人 的智能的理论、 方法、 技术及应用系统所构建而成的 ，其构建过程中综合了计算机科学、 数学、 生理学、 哲学 等内容。 广义人工智能 • 人工智能指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果 ，是对能够从环境中获取感知并执行行动的智能体的描述和 人工智能军事产业 • 人工智能产生的构建包括数据资源、计算引擎、算法、技术、基于人工智能算法和技术进行研发及拓展应用的军事 应用领域 人工智能技术 • 人工智能技术是人类在咯用和改造机器的过程中所掌握的物质方法 ，包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等 传统意义上的 AI 技术， 同时还包括具备智能信息处理的海量数据、超复杂性、实时性等暂时还未触及的智能技术 20 世纪 50 年代到 70 年代初 ，人们认为如果能赋予机器逻辑推理能力 CNN 超第二名十 人工智能技术体系能力 2.1 军事人工智能未来发展趋 势 智能优势成为超越信息优势“进阶”优势 智能化时代的到来 ，使得战争时空条件、 战争主体、 战争手段、 战争方式方法发生深刻改变 ，决定战争胜败的规律 突出体现在 “制智权”的争夺上 ，智能优势成为超越信息优势的 “进阶”优势。 “ 制智权”成为战场综合制权的核心。 战时 ， 敌我双方将首先围绕军事智能活动的

户体验、提供优质赛事服务、实现 高效智能化场馆管理，已经成为优秀体育场馆建设的重要趋势。 （一）以用户为中心，全面拓展体育健身、赛事服务能力 智慧体育场馆在新技术的赋能下，形成一系列新内涵、新方法、新模式，追本溯源仍是为了更好地满足人民群 众日益增长的多元化体育需求以及提升赛事官员、运动员、裁判员、新闻媒体、赞助商、观众、保安人员和后勤保障 人员等各类人群的服务体验，从而进一步助推场馆能力升级、价值提升。 的技术归口工作，专业范围为体育基础、竞技活动、设施设备（不含运动器材制造）、场所等。下设全国体育标准化 技术委员会设施设备分技术委员会（TC456/SC1），负责专业范围为体育设施设备的技术、产品、性能要求、检测 方法等（不含运动器材制造）。SAC/TC456 是我国现阶段开展体育场馆国家标准化工作的主要标准化组织。 （2）全国体育用品标准化技术委员会（SAC/TC291） 全国体育用品标准化技术委员会（SAC/TC291）成立于 体育总局归口管理体育场馆相关国家标准和行业标准 序号 标准名称 标准号 / 计划号 标准状态 1 体育场地使用要求及检验方法 第 6 部分：田径场地 GB/T 22517.6-2020 现行 2 体育设施运动面层系统和运动性能 通用词汇 GB/T 38373-2019 现行 3 体育场地使用要求及检验方法 第 7 部分：网球场地 GB/T 22517.7-2018 现行 4 城市社区多功能公共运动场配置要求

实施路径设计和宣贯：协调高层领导进行战略制定的决策，面向中层、基层领导进行沟通、推进和宣贯 5.2 内部培训：项目进行期间为集团集团提供 3~4 场专题培训，提升团队的专业技能和执行能力 本次项目步骤和方法 1-1. 内外部分析 基于公司高层访谈、实地调研以及内部数据分析 等结果，对集团各个业务板块的发展现状进行分 析，充分了解现有业务内容、运营情况、资源分 布、市场地位、竞争优劣势及协同能力等 需求特征，并分析未来发展方向 全球市场趋势分析 • 明确中国市场的行业发展现状及趋势 • 分析产业链上下游市场趋势，结合客 户需求，判断未来可能的市场机会 内 部 分 析 外 部 分 析 工作方法 工作内容 示例 1 、战略蓝图设计 1-2 、对标企业研究 对标行业领先企业，从商业模式、战略方向、全球化水平、数字化能力等方面，识别集团的优劣势 备选对标企业 对标分析重点 示例 …… • 客户开发策略 • 产品及服务组合，定制化能力 • …… 1 、战略蓝图设计 1-3 、战略定位与目标分解 结合内外部分析诊断结果和行业对标研究，与集团共同探讨未来战略定位，并进行目标分解 工作方法 工作内容 示例 业 务 战 略 设 计 战略目标年度分解 战略愿景及定位 • 与集团核心团队共同探讨并确定 2021 至 2025 年战略目标 • 目标类型：整体销量、营业收 入、 EBIT