需求从标准化产品转 向千人千面的个性化体验，我们的 IT 系统正面临前所未有的考验。 传统业务模式下的 "烟囱式" 系统架构，在多渠道融合的冲击下逐渐显露短板。门店库存与线上 订单不同步、会员数据分散在多个平台、促销活动难以跨渠道协同 —— 这些痛点的本质，是企 业需要一套更灵活、更敏捷的信息系统，用极简架构支撑复杂业务。对于有一定体量的企业，" 简单即高效" ：技术栈越简洁，运维成本越低，业务响应速度越快。 投入都必须产生可见价值。传统架构中，为 支撑高并发需堆叠服务器、为实现实时分析需部署多套数据库，这种 "以资源换性能" 的模式早 已难以为继。我们需要的是能精打细算的技术底座，用一体化设计降低总拥有成本，让有限的 IT 预算创造更大价值。 当下，AI 技术正从概念走向实战，成为重构商业模式的核心引擎。从智能选款、动态定价到个 性化导购，AI 应用的深度取决于数据底座的支撑能力。在探索 AI 驱动的 "超级导购" 场景中 发现：能否将商品图片、面料参数、会员偏好等多模态数据实时转化为向量特征，能否用 SQL+AI 融合查询实现 "一句话找货"，直接决定了 AI 应用的落地效果。这要求数据库不仅是数据的 " 仓库"，更要是 AI 能力的 "孵化器"，让业务团队无需复杂技术就能调用智能分析能力。 正是在这样的背景下，我们看到了一体化云数据库的价值。它用分布式架构消解了多渠道并发的 压力，用 HTAP 引擎打通了交易与分析的壁垒，用向量原生能力架起了数据与

，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 技人才的培养与学术合作交流 由于各类政策管制和商业模式复制壁垒 低 ，导致的基础数据和语言语料同质化 中文语料 短缺 数据和语 料 的同质 化 全球化 经营 人才流失与 人才短缺 中国在高质量数据获取方面面临挑战 ， 主要由于缺乏完善的数据法规、行业内 固有的竞争性保密性 ，对开源合作文化 的不足 中国科技企业的市场导向和商业化压力

数字化固体制剂项目应用场景及分类 ◆ 垂直流设 计 AUSTAR 5/47 AUSTAR ◆ 同层水平流设计 数字化固体制剂项目应用场景及分类 系统具备符合法规的电 子批记录管理、数据完 整性管理 系统、设备信息化交互 及联动控制交互 符合 FDA/EU/PICS 等国 际法规要求，合规的验 证 集 成 MES/MCS/RCS/SCADA /SAP 等系统交互 系统传输、对接密闭方 H 04 AUSTAR ontent s 11/47 1 · 依据项目产能、工艺流程规划，进行生产节拍计算、设备选型、设备数量确认 2 · 依据生产节拍计算数据确认自动称量物料种类及自动转运系统范围 · 工艺流程梳理及优化，平面布局优化设计 3 · 依据工艺及设备提供设备清单梳理及预算梳理 4 · 依据方案进行仿真设计及 3D 方案设计 5 L 生产管理 基础管理 设备管理 BI 设计 工艺处方 单据管理 流程审批 记录管理 生产管理系统 测式 首页 品快捷入口 角色管理 菜单管理 数据分析 取样 自定义字段 预计到货单 处方管理 回平台导航 B/ 智慧大屏系统 口 洁净区人员管理系统 [ 仓库管理系统 LIMS 实验室信息管理系统

中南的后裔 指导教师：张海波 成 员：万文娇 孔慧琳 魏羽璠 黄 菡 智能手环使用现状及产品发展分析报告 ——基于电商平台消费者购买评价的文本挖掘与武汉市的抽样调查 I 摘要 随着人工智能技术不断取得新的突破，一系列智能生活硬件逐步走进普通大 众的日常生活中。智能手环凭借入门级的售价和产品方案的标准化，市场渗透率 在智能可穿戴设备领域中一马当先，远远超过智能手表、智能眼镜等其他产品。 我们通过抓取电商平台评论文本，使用大数据挖掘的 方法，了解消费者对产品的好评度以及关注点。针对第二个问题，通过实地调查 的方式，结合现有用户使用情况和非用户潜在价值，对智能手环未来发展策略提 出有针对性的可取建议。 考虑到在当今的移动互联网时代，通过电商平台进行网络购物已成为人们生 活中一种普遍的消费方式。利用文本挖掘的方法通过爬取天猫平台和京东平台上， 小米手环的全部可抓取评论数据，共计 468100 468100 条。经过数据清洗后，使用中文 分词、构建语义网络与 LDA 主题模型等算法和模型，实现对文本评论数据的情 感倾向性判断以及所隐藏信息的挖掘与分析，以有效、准确的从互联网电商评论 数据中分析出消费者对小米手环的好评度、关注点以及抱怨点，对小米手环的功 能、优缺点进行初步的评价，为线下问卷调查提供方向和思路。 在问卷调查实施中，我们进行了试调查和正式调查两轮调查。在正式调查中， 我们以武

智能驾驶智算数据平台发展研究报告 2025 年 8 月 I 发起单位 中国汽车工程学会人工智能分会 中国智能网联汽车产业创新联盟人工智能工作组 联合牵头单位 清华大学 北京工业大学 国家智能网联汽车创新中心 北京万界数据科技有限责任公司 参研单位 中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心） 智能驾驶智算数据平台定义及预期功能 ............................................................... 1 1.1 智能驾驶智算数据平台定义 ..................................................................... 1 1.2 行业级智能驾驶智算数据平台预期功能 ........................................ 2 2 智能驾驶智算数据平台发展现状分析 ................................................................... 2 2.1 国外现状分析 ....................................................

2025” 示范区； 遴选项目总数超过 100 个：涵盖有色、稀土、纺织、家电等传统行业和 5G 、物联网、车联网、智能交通等新兴领域 智能制造项目分布 * 摘自《 2018 年智能制造系统集成市场数据》 国内智能制造市场展望 未来我国智能制造产业年复合增值率约为 20% ， 2020 年产值有望超过 3 万亿元 《中国制造 2025 》实施以来，智能制造表现出良好、强劲的发展势头。据抽样调查显示，在全国 服务等环节的智能制造系统解决方案也在加强，相关环节智能制造系统解决方 案的应用比例有所提升。 2) 从细分智能制造系统解决方案的市场增速看 2017 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、 MES ）等生产过程控制系统的需求明显增加； 另一方面，伴随用户互联互通的探索实践，带动工业物联网、工业云平台、 工业大数据等智能制造系统解决方案市场实现较快发展。 * 摘自《中国智能制造系统解决方案市场研究报告》 关键技术 边缘计算、物联网、大数据、人工智能共同支撑企业智能制造转型 + + 边缘智能 PAN WAN 802.11af/ah LTE-M 丰富的网络连接能力

于生产效率和产品效能的提升实现价值增 长 通过互联网平台开展大规模个性定制模式 创新 智能工厂 建设模式 1. 推进生产过程数字化 2. 推进生产管理一体化 3. 推进供应链协同化 4. 整体打造大数据化智能工厂 1. 推进设备（生产线）智能化 2. 拓展基于产品智能化的增值服务 3. 推进车间级系统与企业级系统集成 4. 推进生产与服务的集成 1. 推进个性化定制生产 2. 推进设计虚拟化 配置 … 模块化设计 工业互联网 个性化定制 服务平台 用户的个性 化需求特征 大数据分析 数字化制造 系统 个性化定制 平台与制造 系统协同与 集成 … 开放数据 接口 智能装 备 / 产品远 程运维服务 平台 远程运维服 务平台与 PLM/CRM 协同集成 大数据挖掘 与分析 专家库与专 家咨询系统 … 远程运维服务 模式 网络协同制造 模式 大规模个性化 用户的个性 化需求特征 大数据分析 数字化制造 系统 个性化定制 平台与制造 系统协同与 集成 … 开放数据 接口 智能装 备 / 产品远 程运维服务 平台 远程运维服 务平台与 PLM/CRM 协同集成 大数据挖掘 与分析 专家库与专 家咨询系统 展示页 5 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 核心是基于全面互联而形成数据驱动的智能 智能控制

注重软件、大 数据 智能服务 智能产品 注重硬件 制造 智能工厂 智能生产 工业软 件 智能装 备 工业大 数据 智能工厂建设方案 中国制造 2025 工业互联网 工业 4.0 www. sun wayland com.. cn 产业生态链 PLM 、 CRM ERP 、 APS M 工单调度 E 生产单元分配 数据采集 工业控制 企业对于智能工厂的追求：提升企业竞争力 创新 速度 + 解决方案 / 体系分 工 物联网 互联网 厂 工 S 智能工厂 特征 数字化 借劣覆盖全厂的网路平台实现生产数据 的实时采集，快速掌握生产运行情况， 实现生产环境不信息系统的无缝对接， 提升了管理人员对生产现场的感知和监 控能力。 模 型化 基亍工厂模型构建各类工艺、业务 集成化 建设了企业信息集成平台，以 MES 为核心 , 向上支撑企业绊营管理，向下不生产过 程的实时数据高度集成，将各自独立的信 息系统连接成为一个完整可靠和有敁的整 体。 决策科学化 利用大数据技术，对各应用系统的数 据迕行集中存储和分析，协劣公司领 导层及时发现问题、分析问题原因、 迕行风险预警，实现决策的科学化 自劢化 建设了覆盖全厂的 DCS 、 SCADA 等系统，实现对整个工

生产要求及生产实际状况未能及时 反馈和传递  能源监管粗放、无法精准识 别节能因素  缺少降本增效的数据支撑  人员安 全 重视程度不 断提高  需要满足绿色低碳的 要求  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、 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， 可有效缩短产品研制周期、提高生 产效率、提升产品质量、降低资源能源消耗，对推动制造业转型升级具有重 要意义。 —— 《国家智能制造标准体系建设指南 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 重大危险源监测预警 生产过程安 全 监管 安 全 标准化管理 内外部管理协同