年，市场增速较快的智能制造系统解决方案主要有：工业云平 台、工业大数据、先进过程控制系统（ APC ）、调度优化系统等，市场增速同 比 2016 年均达到 50% 以上。 主要原因是： 一方面，伴随用户实施数字化改造的持续推进，系统解决方案步演进到综合、 集成的优化。在此过程中，用户对先进过程控制系统（ APC ）、调度优化系统、 制造执行系统（ MES ）等生产过程控制系统的需求明显增加； 另 Sensing 智能规划与智能决策 智能规划 智能决策 智能优化 9 目录 2 制造行业解决方案 1 行业发展态势与机会 3 案例分享 4 制造行业方案目录 智能制造解决方案全景图 10 数字化咨询服务 智能化供应 数字化研发 智能化生产 智能化销售 智能化服务 工业优化设计 产品质量管理 制造工艺优化 智慧供应链 电商平台 智能客服 SAP 实施服务 工业互联网 云计算 ……. 数字化咨询服务总览 13 数字化平台咨询 数字化战略咨询 数字化业务咨询 智能制造咨询 • 智能制造规划 • 数字化改造与选型 • 生产过程改进 • 工艺过程优化 • 供应商管理 • 采购与物资 • 智能排产 • 库存与交付 • 客户识别与洞察 • 客户体验与发展 • 客户价值与提升 • 用户精准营销 • 数字化资产管理 • 多渠道整合营销

....................................................................................27 2.3.1 模型选择与优化............................................................................29 2.3.2 训练流程设计....... .......................................................................................41 2.4.3 性能优化........................................................................................44 3. 大模型技术支持服务 2 智能体功能实现............................................................................83 4.2.3 智能体性能优化............................................................................85 4.3 数据对接...........

智能制造解决方案 制造行业 · 案例 22 智能制造解决方案全集 智能化采购 数字化研发 智能化生产 智能化销售 智能化服务 制造业价值链 A6- 工业优化设计 A7- 机器视觉 A5- 工业 AR/VR A4- 智慧供应链 A1 5G 无线 A2 工业大数据 A3 工业物联网 A8- 电商平台 A9- 车联网 行 业 解 决 方 案 数 据 中 心 A0-1 数据中心集成类 商场酒店 矿山 港口 园区场馆 运营商建设 乡村 密集小区 高层住宅 ② 企业专用网络 ① 运营商网络：补盲 + 深度覆盖 提供： • 网络咨询 • 网络规划 • 网络建设 • 网络优化 • 网络运维 • 一体化基站 • 云基站（云平台、加速硬件等） • 配套网关 • 促进其他产品的销售：服务器、交换机等 方案重点覆盖范围 5G 在制造行业的使用场景 极精确任务 无线覆盖 支持每个采集设备单路或多路识别。 图片视频处理，标记和上报。 数据存储查询。 AI 核心能力。 Web 服务 提供数据查 询呈现能力 AI 平台提供能力集和开发环境。 AI 训练及优化。 分布系统集中管理，数据留存。 5G+AR 在智能制造应用网络架构 被检测对象 AR 和采集终端 5G 网络 应用，平台和边缘云 后台和中心云 88 A2 ：工业大数据解决方案 应用 场景

• 智能工厂总体结构规划 • 技术架构设计 • 数字孪生模型构建 • MES 与 ERP 整合 CATALOGUE 目录 • 智能工厂建设核心要素 • 数据管理与分析 • 智能控制与优化 • 系统安全与稳定 • 总结与展望 建设背景、目标、定位、预期成果及效益分析 01 数字化转型 01 越来越多的企业开始进行数字化转型，采用大数据、物联网、人工智能 等先进技术，以提 升市场竞争力。 01 提高生产效率 通过数字孪生智能工厂的建设，实现生产过程的数字化、网络 化、智能化，提高生产效率和管理水平。 02 降低生产成本 通过数字孪生智能工厂的建设，实现生产过程的优化和管理变 革，降低生产成本和提高产品质量。 建设方案的目标与定位 智能工厂总体结构规划 02 实际工厂设备、生产线等，包括各种机床、设备、传感器等，负责 产品的制造和加工过程。 物理层 根据工厂的实际需求和空间条件，对设备进行合理的布局，确 保生产过程的流畅性和效率。 生产线优化 通过对生产线的分析和优化，提高生产效率和产品质量，降低 生产成本。 智能化改造 对工厂设备进行智能化改造，引入各种传感器、控制器等，实 现设备的智能化管理和远程监控等功能。 物理层规划：设备布局与生产线优化 数据采集 利用各种数据采集设备，如传感器、 PLC 等，从工厂设备、生产线等采集数据，实

实现生产过程的数据化管理，提高决策的科学 性和准确性。 04 联网协同 智能工厂通过信息化技术实现生产过程中各个 环节的联网协同，实现生产全过程的实时监控 和优化。 05 整体概述 - 智能工厂的特点 精益生产 智能工厂采用精益生产理念，通过精细化管理 和优化流程，减少浪费，提高效率和质量。 03 可持续发展 智能工厂注重环保和节能，通过节能技术和清 洁生产技术，减少能源消耗和环境污染，实现 产品质量和生产过程难以进行实时监控和优化 设备维护人工巡检，难以进行预测性维护 生产过程缺乏全面数据分析和监控，难以优化和改进 能源利用率相对较低 需要较多的人力成本和时间投入 运作模式是产品、服务相互结合 生产单元之间没有明确界限，各生产加工环节并行进行且充分参与， 具有强大的协调能力 自动化和智能化水平较高，生产效率大幅提高 生产过程能够实时监控和优化，提高产品质量 设备管理能够自动化和智能化，实现预测性维护 设备管理能够自动化和智能化，实现预测性维护 通过大数据分析和人工智能，能够实现全面的生产数据监控和分析 通过优化生产过程，能够降低能源的消耗和浪费 通过数字化和智能化，能够大幅减少人力成本和时间投入 智能工厂市场在近年来呈现出快速发展的趋势，随着人工智能、物联网、大数 据等技术的不断进步和应用，智能工厂的市场前景非常广阔。 据 Market sand Markets 发布的报告显示， 2021 年全球智能工厂市场规模预

范畴，转而追求更加安全、高效、舒适且个性化的出行体验。在此背景下，人 工智能技术在汽车领域的广泛应用已成为必然趋势。从智能驾驶技术的逐步成 熟，到智能座舱和智能客服提供的个性化服务，再到车企内部各生产经营环节 的持续优化，AI 的应用场景在汽车行业不断拓展与深化，为汽车赋予了超越传 统的功能与价值。这不仅极大地提升了汽车的产品力和用户体验，还在提升汽 车企业的生产效率方面发挥了关键作用，全方位重塑了汽车产业的生态格局。 本白皮书旨在全面且深入地剖析人工智能在汽车行业的多元化应用场景、 价值成效以及未来发展的前景。通过对核心应用领域的详细阐述，展示人工智 能技术如何为汽车赋予全新的能力和价值 ；深入探讨其在提升汽车产品竞争力、 优化用户体验、增强车企内部运营效率等方面所带来的创新应用场景及其发挥 的关键作用 ；并对汽车行业在人工智能时代所面临的发展趋势进行前瞻性思考 与展望。本白皮书期望为汽车行业从业者、相关研究人员以及关注汽车产业发 运用预测性建模和情境理解来优化路径规划，进而提高行驶效率与安全性。 此外，大数据分析在汽车行业的应用也逐渐成熟，通过收集和分析海量数据，企业能够预测市场和客户 需求、生产线智能预测与维护、车辆实时监控和诊断等，并提供更加个性化的客户服务体验。 而云计算平台则为海量数据的存储及实时处理提供了强大支持。借助云服务，车企能够轻松处理来自全 球各地的用户反馈和行驶记录，并利用这些数据优化产品设计和服务流程，从而为用户提供更加个性化的服务，

传统设备管理模式效率低下  设备管理成本居高不下 智能制造是指将物联网、 大数据、 云计算等新一代信息技术与设计、 生产、 管理、 服务等制造活动的各个环 节融合， 具有信息深度自感知、 智慧优化 自决策、 精准控制自执行等功能的先进制造过程、 系统与模式的总称， 具 备以智能工厂 为载体， 以关键制造环 节智能化 为核心， 以端到端数据流 为 基础、 以网络互连为支撑的四大特征， 《国家智能制造标准体系建设指南 (2018 年 版 ) 》 一条主线：新一代信息技术与产品全 生 命周期各 环节及先进制造技术的深度融 合 两个目的：智能地实现产品，实现智能的产品 三大功能：信息深度自感知、智慧优化自决策、 精 准控制自执行 四个特征：智能制造、关键制造环 节智能化、端 到 端数据流、网络互连 智能制造的定义 化工企业的四大挑战 企业本质安 全 风险分级管控 隐患排查治理 程及布局建立数字化模 型 自动化投用 自控投用率达到 90 以上， 关键生产环 节实现安 全 连 锁 经营运行管控 建立企业资源计划系统，实 现企业经营、管理和决策的 智能优化 通信保障 建立企业通信网络架构， 实现各环 节之 间的信息互 联互通。 在线监测监控 建立数据采集和监控系统， 生产工艺数据自动数采 率 达到 90 以上 安 全 环

识别类技术被广泛应用于质量管理、安 全生产等环节中,此类技术能力在 2022 年工业应用案 例中的占比高达 47. 5% [2]。 例如,西门子利用自监督 学习技术能够有效缓解质检中的小样本和实时性问 题。 此外,数据建模优化类技术依托机理分析进行参 数确定和 AI 模型选择,显著提升了建模的精度和可解 释性,其 应 用 占 比 也 达 到 2022 年 工 业 应 用 案 例 的 ·42· �N����7C7� 技术赋能质量控制,能够以远超人工质检 的速度和分辨率,显著提高生产效率。 其次,AI 能够通过优化已有生产流程,帮助制造 业提效;以及优化制造业研发设计、生产调度、运营管 理等流程,大幅缩短原有流程的时长。 例如,AI 技术 可以帮助企业实时监控和评估生产流程的效率,分析 生产流程中的瓶颈,从而调整资源配置,优化生产线布 局,提高整体生产效率。 同时,AI 技术能够通过分析 设备的运行数据,预测设备故障的可能性 预测设备故障的可能性,提前进行优 化维护,从而减少设备故障导致的停机时间,提高了生 产线的整体效率。 1. 2 AI 促进制造业提高产品质量 AI 技术通过优化生产流程和智能控制能够显著 提高制造业的产品的良品率。 通过高分辨率摄像头和 图像处理算法,AI 技术能够实时监控生产过程并进行 质量检测,AI 系统可以在生产线上自动识别缺陷产 品,确保只有符合标准的产品进入下一环节,显著减少

传统设备管理模式效率低下 设备 能源 设备管理成本居高不下 智能制造的走义 智匪制進星指将物联网i 大数据、 云计食等新一代信皂按术与设计t 生？ 普理4 服努箬制造活动的S个环节融合 f 具有信皂深度自感sa 智彗优化 自决策t 瞎准控制@执行等功能的先进制造过程. 系统与模式的总称. 具 备 以 智 能 工 厂 为 载 体 ， 以 关 键 制 造 环 节 智 能 化 为 核 心 ，以 流 为 基齓以网络巨 移动办公 生态协同 安全标准化管理 内外部管理协同 企业本质安全 化工生产业务 苞能工厂总体目标 数字化工厂 " 经营运行管控 建立企业资源计划系统 f 实 现企业经营、管理和决策的 智能优化 通信保障 自动化投用 目控投用率达到90似上 f 关键生产坏节实现安全连 粒企麗信网络蝌『 实现各杯节之间的信息互 mSMa 企业总体设计、工艺流 程及布局建立数字化模 锁 型 :eio 生产计划、嘱度实现 模鹏制 信息安全 建设工 ^ 信息安全管理 制度和技术防护体系 02 总体解决方案 气iu里 + AX咎 能 + 专 家 智 库 智能晒业 运齊中心 产业链协同 效益升级 奸优化 设每酬 能娜71 安全硏判 应: 策 WLAN 4!& 5Q liUtn HTTP MQTT TCP NFS-l&T * LDHUI.. ModlSus.. OK： ^ PLC DCS SCADA

的座舱体验， AI 已成为推 动 汽车产业向智能化跃迁的核心引擎。 本报告聚焦 AI 重构汽车产业三大核心场景： 研发设计智能化（ AI Driven Design ） ：通过生成式设计、仿真优化、智能测试重 构 正向开发流程 用户运营智能化（ AI Powered Engagement ） ：基于精准画像的营销内容生成、智能 销售辅助、全渠道服务闭环 座舱体验智能化（ AI Revolutionized 重构汽车产业价值链 AI 赋能研发设计 AI 技术深度革新了汽车研发流程。它使用生成式算法，依据设计目标 和 物理参数自动创建设计方案并进行优化。高度逼真的虚拟仿真平台模拟复 杂环 境以大幅减少物理测试。智能测试系统则能理解需求文档并自动生成、 执行和 优化测试用例，显著提升研发效率和精度。 AI 重塑用户运营 AI 驱动的智能内容系统实现从图文到视频的全媒介内容自动化、规模化 生产，并 分析用户全生命周期行为数据构建多维画像，实时指导销售策略，包括推荐最 优沟通话术和相关营销物料，从而提升营销精准度和转化链路效率。 AI 定义座舱体验 AI 重新定义了人与座舱的互动本质。端到端优化的大模型技术显著降 低 了语音交互延迟，并能更准确地理解和执行复杂的多意图指令。强大的场 景引 擎协调舱内各系统，基于情境（如目的地、电量）和用户状态（如情绪 识别） 提供主动、连贯的服务。同时，大模型能力拓展至丰富的服务生态，