以及产业链上 下游解耦为各种最小的任务执行节点 ( 主要是 生 产最小单元 ) ， 并用任务链的方式构建动态 灵活 的协作网络， 解决了过去基于流程仿真 ( 固化 ) 思路的工厂数字化方式带来的不灵活， 与实际经 营不匹配的痛点， 实现了低成本， 快部 署， 易落 地的通用型工厂数字化 这种解决方案不依赖于物料追踪逻辑， 而是基于任务链上各执行节点的结构 化 交 交互所行成的企业数据超市来完成动态高效的跨部门， 跨工厂的协作 。 任务链： 应对中小工厂流程多变的困 局 以物料流转为中心的命令链架构 ( 流程固 化 ) 以执行单元为中心的任务链架构 + 数据 人 空间 能源 工厂六要素 节点状态 任务树 关系集 时间 料 机 30 31 命令链是指一种不间断的权力路线， 从组织最高层扩展到最 基层， 澄清 “谁向谁报告工作” 链 它是实际任务的完成路径以及所需的资源的动态反馈， 这种 关键节点的动态反馈持续影响任务链上的节点。 各节点在基于统一的目标下， 自主定义本节点以下的子任务 以及子任务的资源约束关系。 任务链是指一种不间断的协作路径， 从任务的源头扩展到各 个任务节点以及对应的任务所需资源之间的关系， 澄清节点 和节点的关系， 是一种基于任务目标的网状交互结构” 。 任务链： 关键节点动态反

Page 5 6/27/2022 工艺规划业务现状梳理与核心需求分析 优化分配作业任务 建立制造过程中监控体系真正实现透明化 提前生产准备管理 构建统一平台的制造过程管理 以数据包为基础建立追溯机制 生产现场不能机动地应付变化快速并难以预测的订单式生产型 态，无法灵活机动实现现场任务派工 竞争压力下必须将黑箱作业透明化，公开、 及时并准确地反映 出制造流程中的各项数据 , 生产准备、齐套性只能依靠人员手工进行操作，相关信息无法 共享需要频繁的电话沟通造成资源浪费 xxxx 下设机加、电装、总装、焊接、热表处理以及试验等多种 业务，目前各个车间分别进行管理，没有实现集中管控，对于 协作任务信息无法进行共享 大部分信息采用手工的方式进行记录，只能通过纸质单据进行 追溯以及数据包要求的数据统计，质量检测不能及时完整的收 集与反馈 目前车间工人采用纸质工艺文件、手动拷贝 NC 程序以及站 部件及零件质控标 准 ⚫ 执行质量检测工作 ⚫ 监督成品 , 部件及零件问题处 理 产品质量规格信息 • 向车间下发生产计划（三车间等） • 生产总计划 • 自制件和外购件清单 • 分配工作任务至车间 • 车间生产计划分解 • 发出物料采购计划 外委工作单位 在制品 计划信息 机构件 供应商 元器件 供应商 工装辅料 供应商 交付工装及辅料 交付元器件 交付采购件 物料采购订单

对接 上料插卡 指令与追溯：物料卡、任务卡、已确认周转箱卡 下料插卡 空周转箱卡、不合格周转箱卡 12 生产过程方案 - 无感知全过程追溯 基于生产过程中一边将上游流转至当前工位的在制品上料加工、一边将加工完的产品装至空周转箱 的业务场景，借助 RFID 技术，模拟自动化流程设定上料端与下料端，无感知实现过程数据的采集。 上料端指：获取任务或添加材料端；下料端指：产品加工过程完成下线端 线端 插入员工卡 获取员工信息 刷模具并 获取模具信息 -170001 张 三 刷材料卡（带任务） 获取任务信息 加工中心 上料端 ( 任务 端 ) 加工中心 下料端 插入可用周转载体卡 获取 / 复制上料端信 息 加工中心加工过程 加工中心 下料端 拔卡 - 周转载体 卡 无感知数据采 集 840001-A 模 具 拔卡 - 同时将信息写 入 电子标签中；亦可 • 作业计划执行结果反馈至 ERP 系统； 日作业计划 作业终端 生产计划安排与调整 集成 ERP 主预测计划，实现月度滚动计划任务、周计划任务排产与调整，作为计划部门与车间部 门 的任务协同  基础数据支持导入、系统集成同步，开放设计  生产任务单、工作中心多维度可视化计划安排更直观；  生产资源预配置，快速生产派工更便捷；  甘特图实时生产进度把控，生产执行进度透明化；

ONE PART TWO PART THREE 0 4 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 1.1 行业背景 宗旨 & 主要挑战： 多品种、小批量 & 任务重、要求高、短周期完成高质量军品任务 离散型工厂制造要求：质量优、精度高、柔性好、响应快、消耗少 信息化与数字化是离散型工厂发展的必然趋势也是满足现在离散制造业需求的重要途径 企业资源 管理 数据采集 • 设备 / 人员工时 • 实际产量 • 换模 • 废品 • 停机 生产监控 • 任务分配 • 生产进度 • 设备实时状态 • 设备停机记录 • 模具使用记录 • 质量问题 排产与优化 • 生产精细日程安排 • 自动设备调度 • 自动换模优化 系统属于定制开发 ･可以单独开发其中一个模块 采 用 的 技 术 条形码 二维码 RFID （电子标签） 生产管理 物料管理 追溯管理 品质管理 采集管理 高级排程 工单管理 设备管理 作业任务 车间监控 物料拉动 道口收货 WMS 系统 先进先出 自动拣货 品质改善 SPC 分析 品质监控 数据采集 SPC 模型 测试程序 维修返工 防错防呆 流程管控 上料防错

..............21 3.5.2 生产任务分解.................................................................................................................................21 3.5.3 生产任务派工......................... ..............22 3.5.4 返修任务派工.................................................................................................................................22 3.5.5 生产任务管理......................... .......................................................................................37 3.7.1 生产任务查看.................................................................................................

智能体和朋友。作为参谋，⼤模型充当研究者的思想伙伴，协助资料收集、深化⽂献理解、 澄清概念并提供研究反馈；作为助研，⼤模型承担研究助理职能，处理⽂献整理、参考⽂献 格式调整、梳理建模和推导等重复性任务；作为智能体，⼤模型本⾝成为研究对象与实验⼯ 具，能模拟⼈类决策⾏为、预测反应，并通过多智能体系统模拟社会互动；作为朋友，⼤模 型超越学术⻆⾊，提供全⽅位⾮学术⽀持，包括职业发展建议、⼼理辅导和⼈际交往建议。 能体和朋 友。作为参谋，大模型充当研究者的思想伙伴，协助资料收集、深化文献理解、澄清概念并提供研究反馈；作 为助研，大模型承担研究助理职能，处理文献整理、参考文献格式调整、梳理建模和推导等重复性任务；作为 智能体，大模型本身成为研究对象与实验工具，能模拟人类决策行为、预测反应，并通过多智能体系统模拟社 会互动；作为朋友，大模型超越学术角色，提供全方位非学术支持，包括职业发展建议、心理辅导和人际交往 工作者”的兴起，那么大语言模型就直接击中了知识工作者任务的核心。 经济学家作为知识工作者，毫无疑问处在这次变革的中心。经济学家的日常工作，包括数据分析、编程和 专业写作等，恰恰都是大语言模型擅长而且仍在快速进步的领域。如果我们采用 O*NET 对于经济学家的任 务描述，请 GPT-4o 来评判有多少会受到人工智能的影响，经济学家已经有 64% 的任务暴露于人工智能的影 响之下。人工智能的飞速发展

工智能仅依赖符号推理和虚拟计算的“离身性”局限。 具身智能的智能体能够利用自身的传感器感知周围 环境的信息，通过对这些信息的理解和分析做出决 策，并通过执行器执行相应的动作，从而实现与环境 的有效交互并完成任务 ［7］。 1.2 具身智能与传统人工智能的区别 传统人工智能主要基于符号主义和联结主义，侧 重于通过算法和模型对数据进行处理和分析，以实现 对问题的求解和决策；这些处理和分析都是在计算机 模型能 够将语言、视觉、行动等多种模态的信息进行融合和 处理，实现对复杂任务的理解和执行。同时，具身大 模型还具有良好的泛化能力，能够在不同的应用场景 中进行快速适应和学习，为具身智能的发展提供了有 力支持。例如，PaLM-E 多模态大模型将语言理解与 机器人控制相结合，使机器人能够根据语言指令执行 各种任务，推动具身智能进入了语义交互的新纪元。 2.4 虚拟仿真环境中的大规模强化训练 agent能够在分布式环境下协同 工作，实现共同目标。通过分布式协同技术，具身智 能 agent 之间可以进行信息共享、任务分配和冲突消 解，提高群体智能的效率和性能。在智慧物流场景 中，上百台自动导引车（AGV）通过动态任务分配与冲 突消解算法，能够高效地完成仓储分拣搬运任务，展 现了群体智能的规模效应。分布式协同技术的发展， 为具身智能在复杂场景下的应用提供了更加可靠的 解决方案。

Big-data Driven ，模型基于大规模语料训练而成； Multi-tasks Adaptive ，支持多种任务 ，包括自然 语言生成 NLG 和自然语言理解 NLU 类的任务； AI 大模型就是预训练语言模型 通过在大规模宽泛的数据上进行训练后能适应一系列下游任务的模 型 产业研究 战略规划 技术咨询 将模型在下游各种自然语言处理任 务上的小规模有标注数据进行微调 得到适配模型 预训练语言模型 从海量数据中自动学习知识 将模型在大规模无标注数据上进 行自监督训练得到预训练模型 不同特定任务 有标注训练数 据 模型预训练 模型微调 最终模型 ⼤规模⽆标注 ⽂本数据 预训练语⾔模型“预训练 + 微调”技术范 式 预 训 练 测试数据 微 调 2012 框架在机器翻译中取得显著进步 ，其分布式学习和强大编码能力受到广泛关注。 2018 年 Google 和 OpenAI 基于 Transformer 提出了预训练语言模型 BERT 和 GPT ，显著提高了 NLP 任务的性能 ，并展示出广泛的通 用性。 众多预训练模型相继涌现， OpenAI 以 GPT2 、 GPT-3 、 ChatGPT 等系列模型为代表，持续引领大模型时代的浪潮 产业研究 战略规划 技术咨询

多机 感知： 开放环境，感知能力 与环境的交互 呈现拟人化交互 行动： 复杂操作，行动泛化 人形机器人不仅具备感知和決策能力，还能通过机械臂、 轮子等执行器与物理世界互动，完成复杂任务。这种结 合感知、决策和行动的能力，正是具身智能的核心特征。 亿欧智库：具身智能的三大要素和典型代表 eVTOL 要素三：智能 要有智能提升 LLM 决策 知识学习 思维推理 50 个以上，关联产业规模达到 1000 亿元以上。 合肥 科大优势，聚焦性价比与规模化落地 明确安徽人形机器人产业发展总体思路为抢抓科技创新、拓展应用场景、优化产业布局、强化组织保障，并提出了目标任务： 到 2027 年，构建人形 机器人产业的“ 23456 ” 创新体系和产业生态，建成在国内具有重要影响力的人形机器人产业发展高地。 杭州 场景驱动 AI 商业应用 一是强化前沿技术攻 关键零部件作为无锡具身智能机器人产业的发展重点，从主体培育、技术创新、场景应用、要素集聚四方面出发，提出了 14 条重点任务。 苏州 工业机器人智能化改造服务 聚焦具身智能机器人整机产品、核心部组件、关键共性技术三个发展方向， 明确支持企业做大做强做优、推动产业集聚发展等 8 项具体任务，提出 到 2027 年，重点培养 3 家以上拥有整机商业化量产能力的具身智能机器人企业，核心产业规模达 100

背景与意义 随着全球数字化进程的加速，工业园区作为经济高质量发展的 重要载体，正面临着数字化转型的迫切需求。数字政府作为推动园 区治理现代化、提升服务效能的核心理念，其建设已成为各级政府 的重要战略任务。工业园区具有产业集聚度高、信息化需求迫切的 特点，亟需通过构建大模型底座来支撑数字政府的深化应用。大模 型底座作为人工智能技术的集大成者，能够有效整合园区内的多源 异构数据，提供智能化决策支持，优化资源配置，提升管理效率。 为了更好地明确方案的实现路径，以下列出了主要的技术指标 和预期成果： * 数据整合效率：实现 90%以上跨部门数据资源的实时共享与 调用，处理延迟不超过 1 秒。 * 模型训练与推理能力：支持每天 10TB 级别的数据训练任务，推 理速度达到毫秒级响应。 * 系统可用性：确保 99.99%的系统全年无故障运行时间，保障关 键业务连续性。 * 安全性：实现全链路数据加密和访问控制，符合国际及国家信息 安全标准。 清洗、标准化和标签化等预处理流程，确保数据质量满足模型训练 需求。 模型层是核心部分，主要包含预训练大模型、领域微调模型和 任务专用模型。预训练大模型基于海量通用数据构建，具备强大的 泛化能力；领域微调模型通过对工业园区特定领域数据的再训练， 提升模型的场景适应性；任务专用模型则针对具体应用场景（如能 耗预测、故障诊断等）进行优化。模型层采用分布式训练框架，支 持多机多卡的并行计算，显著提升模型训练效率。