无法通知到家人或者消防值班人员。 3) 当九小场所中，很多电瓶车在地下室等地方充电，在深夜中，居民进入梦 乡的时候，发生火灾。卧室的人无法知道是否发生火警。 4) 当发生火灾后，一层楼的独立式烟感都会报警，消防救援力量过来的时候， 不知道具体哪个方面着火。 5) 60%的火灾原因是电气火灾，针对九小场所，更加是私拉乱接，九小场所 的火灾防控，不单是报警，更加需要提前预防，在电线发生电流异常的情 况下提前报警。 九小场所智慧消防解决方案 4.2.6 统筹分析，全局报表 通过平台功能，可以实现对辖区内的九小场所，按照区域进行统计分析，预警。可 以对九小场所的社会救援力量进行评价分析应急响应。 可以按照地点、时间、频次、区域进行消防报警、电气火灾的大数据分析，找到潜 在的异常危险源。 4.2.7 培训学习，提升意识 接入本系统的九小场所，可以实时监测本场所消防设备、设施是否完好，维护保 社会单位提升自主管理意识和社会的生态管理。 通过宣传、推广等方式，鼓励社会各阶层关注智慧消防 app，关注消防知识、消 防隐患以及与自己医、食、住、行相关的场所安全情况，提升民众消防意识，并用社 会力量监督社会单位的消防工作管理。 －57－ 浙江大华技术股份有限公司 九小场所智慧消防解决方案 4.2.8 保险责任，安全无忧

实现了从产 品设计到售后服务的全流程智能化,显著提升了制造 业的效率与竞争力。 3. 1 AI 专用小模型技术已广泛渗透制造业 在制造业智能化的浪潮中,AI 专用小模型正成为 推动行业转型升级的重要力量,尤其是在一些资源受 限、实时性要求较高的场景,如边缘计算、实时检测、设 备监控等具体场景下,专用小模型表现出显著的优势。 在设计研发阶段,AI 专用小模型能够显著优化产 品设计流程、材料选择策略以及生产工艺规划。 大模型技术有望深刻变革现有工业数字产 品的赋能方式,AI 赋能制造业装备智能化、AI 赋能制 造业软件开发,都将为制造业带来革命性的进步。 随 着技术的不断成熟和应用的深入,制造业大模型技术 将成为推动行业创新和升级的关键力量。 4 制造业 AI 的应用挑战 4. 1 研发设计环节数据获取及整合困难 制造业设计研发环节在数据获取和整合方面面临 一些突出问题。 首先,制造业设计研发环节需要大量高质量数据 进行模型训练和验证 直面当前发展的制约因素,从技术瓶颈突破、管理体系 创新、政策法规完善等多个维度综合施策,构建有利于 AI 技术与制造业深度融合与高效应用的生态环境。 当前,制造业 AI 技术应用仍处于发展期,需要联合产 业各方力量不断突破前沿技术难关、协同应用数据、算 力等资源。 同时,需加强高校与产业间的合作,培养制 造业 AI 复合技术人才,推动制造业智能化高质量发展。 参考文献 [1] 张青雷 . 制造业人工智能系统概论[M]

制造企业可以利用生成式人工智能来创建、测试和完善产品设计、实 现个性化、创建原型，并加快概念验证来缩短产品上市时间。 从办公室到工厂车间，生成式人工智能或将为制造企业 带来变革性的成果。 引言 驾驭生成式人工智能的 力量推动制造业变革 ¹《Harnessing the Value of Generative AI》，Capgemini，2023 年 2 Lang, Jonathan，《A Grounded Assessment Trainium Amazon Inferentia Amazon SageMaker 从协助机器维护到改进新产品设计等等，生成式人工智能逐渐取得变 革性的成果。 亚马逊云科技助力制造企业充分利用这项技术的力量，改进生产、优 化供应链管理，并更快地创造更卓越的产品。对于希望通过大力创新 从竞争中脱颖而出的制造企业来说，采用生成式人工智能势在必行。 • Amazon SageMaker ：使用托管式基础设施和工具，构建您自己的基础模型，

持。自动驾驶领域数据类型多样、格式复杂、算力分散，且以 Transformer 为基 底的人工智能网络模型结构在智能驾驶领域的适应性尚未被充分验证。建立行业 级智能驾驶智算数据平台，有望集中行业力量，建立高质量自动驾驶数据集、集 中算力资源、合力研发适用于端到端自动驾驶的算法模型，是推动人工智能技术 融入智能驾驶领域，破解我国智能驾驶相对落后局面、实现赶超的最有潜力途径。 “智能驾驶智 算法的设计和开发。不同于自然语言处理领域，智能驾驶相关人工智能技术开发 尚属起步阶段，面临高质量数据集获取难度高、算力储备不足、算法模型技术路 径未知等挑战。如果建立行业级智能驾驶智算数据平台，有望能够整合行业力量， 在政策法规突破、技术创新、应用拓展、生态建设以及资源共享方面提供支持。 4.1 平台建设必要性 行业级智能驾驶智算数据平台的建设旨在着眼于智能驾驶领域的人工智能 技术开发和应用，建立 模型技术框架和技术路径尚不清晰，且在数据处理、数据生成、模型测试等方面 需要大量辅助支持性工作，单一企业难以囊括所有业务链条。行业级智算数据平 台的建设，可着眼于智能驾驶共性服务需求，包括数据标注、仿真生成、测试评 估等，集中行业力量进行功能开发形成服务产品，一方面节省研发成本，另一方 面可建立标准化测试流程，为智能驾驶技术快速开发和安全应用提供保障。 4.1.6 生态方面：聚焦特定难题和场景，助力国产生态建设 目前智

式 赋 能 差 异 化 监 管 新人民、新需求、新组织 2.24 上午浙江大学三万多人开课！教室里空无一人（在线 化），数字化从网购到学习再到工作，新冠疫情防控使在 线化常态化，群众自觉的力量将加快数字化进程。 3 、数字政府建设的最新实践预示：永远在线的、智慧的、平台型政府正在生成 企业创造财富，政府创造环境。政府与企业，是城市发展共同体（杭州市委书记语言）。 政府的绝大多数工作结 半等） 和老字号（联合利华、雀巢、星巴克、欧莱雅、回力、恒源祥、老庙、 九芝堂等）利用新科技快速崛起重新定义行业与市场； 3 消费者主权以多元化、细分化、个性化方式闪亮登场， C 端倒逼 B 端 力量快速成长。 2 、当下市场格局与竞争特点 2019.4 月态势周期性向好（稳中向好）到 7.31 稳中有变，提出六个稳 2020.4.17 ，面对 2020 第一季的 -6.8% ，极不寻常，六保 互联网时代之前的消费者“消极被动、孤立分散、‘孤陋寡闻’”，今天被互联网赋能了的消费者则是“积极 主动、见多识广、相互联系”。企业与消费者的关系已经发生了根本性变化。 供 ----- 求，互联网改变了供求关系的力量对比，天平向需求方倾斜，网民越多，变革的新动能就 越大。 数字技术使信息流脱离物质流，形成了一个没有重量、可共享、速度快且低成本的、“时空错开、同 步 并联”的数字世界；人类”价廉物美、主动参与

的个性需求。 1.3 链群融合：产业链供应链的协同与集群化 在迈向高质量发展的过程中，中国正着力打造更强大的产业链供应链体系和世界级产业集群。 通过数字化的连接不断提升“链”的韧性和“群”的力量，最终成为制造业构建世界级竞争力的重要支撑。 不同的产业链和集群相互交织、嵌套、融合，新能源汽车、电子通讯、工业机器人、人工智能、 数控机床、智能家居、集成电路等赛道正在发生深度融合，形成相互叠加的产业生态效应，每个 中小制造企业的应用图景：把“看见”和“迭代”变成企业的能力 很多中小制造企业觉得：我们规模小，VSM 是不是大企业的玩法？其实不然，对中小制造 企业而言，VSM 不是奢侈品，而是制造系统进化迭代的必经之路。价值流图分析的力量，并不 在画图和诊断工具本身，而在于它能驱动一个不断加速的改善循环——“发现痛点→痛点分级→ 优先级匹配→场景解决方案→持续改进”，将“痛点清单”变成“改进路线图”，是驱动企业持续改进 和迭代进化的“飞轮”。 在一线发现问题， 47 第五篇 · 强化数智能力，走向数字化创新 又能利用数字工具提出解决方案。随着项目的迭代，这批人才将逐步从 L1 → L3 升级，逐步成 长为推动企业持续转型的中坚力量。 组织与文化 学习文化 创新文化 自驱文化 新的工作场景需求 员工多动脑 新的工作场景需求 员工多动脑 员工能力提升， 价值提升 用创新项目拉动， 学以致用 以创新推动绩效提升 关注机会vs关注问题

务智能化升级。随着系统运行，新的业务数据反馈至数据体 系，促进模型和服务的迭代优化，最终实现业务与数据之间 的双向循环。 （五）数据资产驱动制造业企业组织与生态变革 数据资产不仅是技术工具，更是推动组织变革和生态重 构的关键力量。在数据驱动下，制造业企业的组织结构趋向 扁平化与敏捷化，决策方式从集中式向分布式转变，业务流 程从线性推进向并行协作演进。 与此同时，数据资产正在重塑产业生态系统。通过开放 16 数据接 划，优 先在关键环节实施改造，并积极对接政府诊断服务与扶持政 策,稳步推进符合自身实际的智能化转型。 （四）打造行业垂直领域语料库，提升 AI 应用效能 当前，人工智能成为推动产业变革的核心力量，正在加 速赋能新型工业化，而发展具身智能与大模型技术是实现人 工智能深度赋能新型工业化的核心路径。在这一进程中，算 力、算法与数据构成三大关键要素，其中数据是最具杠杆效 应的突破口。为提升

手段，通过在虚拟空间的协同工作 、模拟运行达成实体工业高效运转 , 赋能工业各环节、场景，助力工 业高质量发展，实现智能制造的进 一步升级 ，为工业软件国产化替代 贡献力量。 王德权教授（右一）作为主宾城市科技创新成果代表向国务院总理李强， 时任上海市委书记汇报自主可控工业软件成果 中央领导对智能制造自主知识产权工业软件之关怀 深耕自主研发 走好工业软件国产化之路

动力包容 性和可持续性也在不断提升。经过5年的发展，全球灯塔网络[2]已为全球制造商累积了丰富的范 例。每年，新加入的灯塔工厂均会对未来3~5年的价值链运营进行深度展望，为行业的持续发展 贡献智慧与力量。 新晋的一批灯塔成员证实了4IR拐点的到来，其中有两大特征颇为显著：一是机器智能已达到前 所未有的成熟水平。与过去试图模拟人类智能不同，现在的机器被赋予了专业智能，能够在信息 物理系统中胜任复杂

：围绕活鲜运输行业行业发展的现状、 结合移动互联网和物联网技术发展趋势 , 针对冷链物流中的活鲜运输 ，进行细分化领域的应用 ，通过具体行业标准企 业进行战 略合作 ，共同为活鲜运输行业的信息化发展注入一股新力量。 行业痛点分析 车辆厢体环境缺乏监测手段 由于鱼的密度大 ，水中的溶解氧浓度、温度等环境因素变化 ，都会对活鲜造成重大影响。所以 ，与 活鲜品质、成活率相关的重要因素 ，如溶解氧浓度、温度、氧气压力、氧气存量等