车联网落地最佳模式 ——汽车 OBD 深层应用 国内汽车业竞争激烈， 各厂商一直谋求突破， 今天汽车在智能化应用和信息 化层面打造“车联网”概念。车联网概念一出就受到众多商家追捧，在狂热追捧 和艰难探索中， 车联网落地却不如人意？车联网落最关注的功能是 “汽车安全”、 “实时交通导航”、“娱乐和便民服务”， 但究竟什么模式才能真正让车联网落地， 这是我今天需要探讨的。 在市场经济社会所有的落地都离不开用户的认可， OBD功能在车联网领域立项，预计 OBD在 2012 年将会出现初 步规模，在下半年会有井喷现象。 这就意味着一个新行业的兴起， 预计在未来两 年内， OBD将会作为车载产品内标准配置项 , 必将为中国的车联网落地做出最佳 的贡献。 其中专业理论知识内容包括：保安理论知识、消防业务知识 、职业道德、法律常识、保安礼仪、救护知识。作技能训练内容包括：岗位操作指引、勤务技能、消防技能、军事 技能。 二．培训的及要求培训目的

程度和系统集成的能力， 以支持实时 E2E （端到 端）决策 组织准备就绪 并能够为完全跨职能的 协调者做出 E2E （端 到 端）决策 自动化程度和 AI 应用达 到 最佳，高效且自主 SC 的 程度 为快速的 E2E( 端到 端） 编排和敏捷的供应链配 置做好准备 自动化 / AI 流程和指标 组织 数据可见性 / 数据整合 22 拥有强大而全面的成熟度评估模型，可以评估组织 资料延迟 整合度（内部 / 外部 / 生态系 统） 技术与建筑 23 当前阶段 / 交易阶段 加强阶段 流程 专注于短期执行 - 紧急任务（救火） 没有公用号码 长期规划，统一公称号，以最佳状态计入损益 组织 CT 组织结构的缺乏 / 不足 - 在功能筒仓中执行 由供应链协调的 E2E SC CT 与所有其他功能 数据可见性 / 数据整合 不一致地使用非标准的电子表格执行完全不同的事务系统 客户准备情况和工作坊类型 模型 1. 了解控制塔 模型 3. 设计控制塔 模型 2. 控制塔展 望 目 录 27 展望 1. 过程和组织方法 2. 为客户提供最佳的解决方案配 置 3. 详细的工作计划和 PoC 方法 客户目标 : 客户目标 : 客户目标 : 较低的控制塔意识 相信并坚信控制塔的实施 准备行动 方法 : 方法 : 方法： 准备：

机器可用性或提升产品质量？从一开 始就设定明确的目标，方能保持精力 集中，并一路跟踪进展情况。 2 确定具体的实际应用场景 在实施技术之前，确定并使用制造业 最佳实操，来找出在组织内采用生成 式人工智能的最佳场所。 3 选择最适合自身应用程序的基 础模型 您是应该利用现有模型进行构建，还 是从头开始定制，抑或两者兼而有之？ 由于不同的基础模型各有各的优势， 视 觉（CV）模型，从而提高产品质量和运营效率。 “生成式人工智能改变了游戏规则 ... 就像物料移动和机器人技术改变了制 造业一样 ... 由亚马逊云科技提供支持的生成式人工智能正在提供及时的 最佳实践、机构经验和实时洞察，使 GP 员工能够做出优秀的决策。” Steven Bakalar，Georgia-Pacific 的数字化转型部门副总裁 “Amazon QuickSight 全新基于 提高员工的工作效率 让新员工更快入职 生成式人工智能提供支持的聊天机器人和虚拟助手可以为员工提供全天候支 持，回答问题并随时就复杂的机器设置提供指导，从而优化生产和质量。自 动生成并更新包含常见问题、最佳实践和故障排除技巧的知识库，培养持续 学习和改进的文化。当机器确实出现问题时，利用生成式人工智能提示可能 的维修程序、备件和维护措施，以缩短平均维修时间，减少向经验丰富的技 术人员致电的上报次数。

(355826) 自主优化 建模 学习 数据采集 © 亿欧智库 - 叶子 (355826) 1 © 亿欧智库 - 叶子 (355826) © 亿欧智库 - 叶子 (355826) 选择最佳 方案 优化 评估 仿真 建模 21 世纪初 资料来源：专家访谈、公开资料、亿欧智库 21 世纪 10 年代 智 能 化 程 度 年限 32 M 3.2.1 矿山企业智能化转型最佳伙伴选型评价模型—四大维度 u 矿山企业智能化转型处于快速发展阶段，在市场中面临诸多智能化转型供应商伙伴的选择。亿欧智库根据专家访谈和市场建议收集 ，提炼总结 出矿山企业智能化转型最佳伙伴选型评价模型 ，以期给诸多矿山企业以一定的判断依据。 u 该评价模型共包括 (355826) 研发人员占比 专家访谈 公开资料 定 量 因 素 © 亿欧智库 - 叶子 (355826) 矿山成功案例 招投标能力 专家访谈 公开资料 注：矿山企业智能化转型最佳伙伴选型评价模型完整指标请见附录 资料来源：公开资料、企业官网、专家访谈、亿欧智库 © 亿欧智库 - 叶子 (355826) 三大生产场景 四大管理场景 专家访谈 公开资料 人才队伍力

6 1. 第四次工业革命——“工业 4.0” ..........................................................6 2. 西门子的“工业 4.0”最佳实践 ..............................................................8 3. 西门子助力中国“工业 4.0” ............ 实现发动机制造创新 ............159 案例四：西安航空动力控制有限公司利用 TC/NX 实现工艺设计模式创新 ..........162 案例五：北京动力机械研究所实施 MBD 创新航天行业最佳流程 ......................165 案例六：首都航天机械公司利用 TC 实现三维装配工艺设计和管理的模式创新 ..168 案例七：沃尔沃航空发动机公司利用 NX 知识驱动自动化来打造产品优势 8 2. 西门子的“工业 4.0”最佳实践 西门子认为，制造业存在如下基本需 求——保障产品质量、提高生产效率、缩短产 品上市时间、增加制造的灵活性。然而在传统 的制造条件下，企业通常得牺牲灵活性来提升 生产效率和缩短产品上市时间。如何同时满足 这些需求决定了西门子的创新方向——智能制 造，这也就是西门子定义的“工业 4.0”。 有“欧洲最佳工厂”之称的西门子德国安 贝格电子制造工厂是西门子打造的第一个数字

影响到车辆的整体性能。 另一方面，电池不能太小，因为会危及车辆、驾驶员和乘客 的安全。除此之外，设计一款在舒适性、驾驶乐趣、性能和 耐用性等因素之间达到最佳平衡的汽车也至关重要。 因此，在平衡成本、范围、热舒适性和耐久性的同时，设计 出最佳的电池热管理系统和体系结构是一项关键任务。 做出决定时，不仅要考虑热安全性及其对耐久性的影响，还 要考虑对范围和性能、驾驶室舒适性和电池温度的影响。 关键。 为了保持敏捷性，标致集团使用 Simcenter Amesim 进行多 物理场分析。 这样不仅可以在开发周期的早期，以可靠方式评估电池热管 理，还可以定义电池体系结构，使团队能够达到最佳整体车 辆性能的可靠度和安全标准。 这样还加快了开发过程：在一些项目中，标致集团使用多物 理场建模，将产品开发时间从数月缩短到了数周。 请于此处查看案例研究。 “多物理场模型的用途广泛，是实际评估变更对预计性能水 据，从而得出新的见解。 由于连接了集成自动化组件，车间提供了所有相关数据，随 后在云中予以分析，以便借助数字化企业产品组合，实现整 个价值链的连续优化。 为了达到最高的效率水平，制造商可以通过将最佳运行顺序 与工厂资源可用性和约束条件相匹配，优化运行顺序。 数字化成效： • 机器效率达 95% • 产量提高 25% • 开发时间缩短 50% 15 参考文献 1 https://bit

展的各界人士提供具有重要参考价值的信息，助力汽车行业在智能化进程中稳 健前行，共同开创智能汽车的新时代。 前言 目录 总体篇 场景篇 AI为汽车行业带来新机遇 AI助力提升产品力 阿里云全栈AI云，智能汽车的最佳拍档 AI助力提升用户体验 AI助力提升生产力 汽车行业AI应用场景全景图 2 10 7 14 18 6 智能化成为汽车行业发展的核心趋势 AI助力汽车产业智能化升级 智能驾驶 的分钟级自动自愈能力和秒级训练进度保存机制， 也确保了训练任务的高稳定性，真正做到让“每一张 GPU 都时刻处于战斗状态”，满足车企对算力高可用性 和成本效益的双重追求。 阿里云全栈 AI 云，智能汽车的最佳拍档 数据闭环处理 ：虚实融合与智能治理的能力 智能驾驶研发需要实现数据采集、数据合规、数据预处理、数据标注、数据检索和挖掘、模型开发和训练、 仿真测试的全栈数据闭环。这个过程中，海量数据存储 趋势篇 种即时响应能力大大缩短了客户等待时间，提高了满意度。此外，基于深度学习的大模型还能根据历史交互数 据不断优化自身的回答策略，通过分析大量用户互动记录，系统可以识别出常见问题及其最佳解答方式，并在 后续交流中加以应用。 情感分析与情绪管理 ：利用文本分析算法、大数据训练的情绪识别模型，可以让智能客服更好地理解客 户的语气变化及背后隐藏的情感状态，从而采取更恰当的沟通策略。比如，在检测到客户可能处于焦虑或不满

海尔智能工厂网络互联 海尔认为互联工厂是贯穿全价值链的互联生态系统。 以用户为中心，通过互联工厂的全流程实时互联，通过提高效率、缩短产品上市时间、 增加灵活性快速满足用户全流程最佳体验。 互联工厂的定义 通过互联网等通信网络将工厂内外的事物和服务连接起来，目标是建立一个高度灵活 的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。 沈阳冰箱工厂是海尔第一个智能互联工厂，可支持 9 解决方案 海达源隶属于海尔集团公司，为海尔供应商资源提供在线注册、直接对接用户需求、 与用户在线交互、交易、交付并围绕用户体验即时反应的平台，旨在打造一流的模块商生 态系统，为用户提供全流程最佳体验。 海达源具备四个特征，开放、零距离、用户评价、公开透明，全球一流模块商资源可 无障碍进入。 5. 门体组装 ① 物料 AGV ； ②自动化生产； ③门体配送立 体仓库。

为了确保模型的泛化能力，采用交叉验证和早停技术进行训练 监控。通过设置验证集，实时评估模型性能，并在验证损失不再下 降时提前停止训练，防止过拟合。同时，引入模型检查点机制，定 期保存训练过程中的最佳模型，便于后期模型部署和调优。 在训练策略上，采用迁移学习技术，利用预训练模型作为初始 参数，结合工业园区特定数据进行微调，提升模型在特定任务上的 表现。具体步骤包括加载预训练权重、冻结部分网络层、调整输出 的 增长。 模型优化是提升模型性能的关键环节。常见的优化方法包括： 1. 参数调优：通过网格搜索（grid search）或随机搜索 （random search）对模型超参数进行调优，找到最佳参数组合。 2. 剪枝与量化：通过模型剪枝（pruning）和量化 （quantization）技术减少模型参数量，降低计算资源消耗，同时 保持较高的模型性能。 3. 蒸馏技术：使用知识蒸馏（knowledge 为提升用户对模型的使用效率，技术支持服务将提供全面的培 训与指导。制定详细的用户手册与操作指南，涵盖模型的基本功 能、使用场景及常见问题解答。定期举办线下或线上培训课程，帮 助用户掌握模型的操作技巧及最佳实践。同时，建立用户反馈机 制，收集用户在使用过程中遇到的问题及改进建议，并将其纳入后 续的模型优化与迭代计划中。 技术支持服务还将建立知识库与社区平台，汇聚常见问题、技 术文档及成功案例

中没有记录的词，采用了基于汉字成词能力的 HMM(隐马尔科夫)模型，将中文词汇按照 B（开始位置）、E（结束位置）、M（中 间位置）和 S（单独成词位置）四个状态来标记。使用 viterbi 算法，找到一个使 得概率最大的最佳 BEMS 序列。 将样本数据按照上述步骤，分词后，提取出高频词画出词云： 图 3-3 词云统计图 - 13 - 上图中，词频越高，词的字号就越大。观察上图我们发现，通过电商平台购 买小米 牌和功能、现 状及相应文献，获取对本小组调研有一定指导意义的二手资料。 （2）问卷调查 问卷调查法是进行本次调查的主要调查方法，可以获得符合课题研究目的的 一手数据。我们对每个社区按照分配好的最佳样本量在社区周边拦访调查，收集 样本的信息。 （五）抽样调查基本步骤 1.编制抽样框 首先我们将总体分为中心城区和远城区两层，每层的所有行政区作为一级单 元的抽样框，然后分别在这两层中独立使用三阶段抽样方法，第一阶段抽出行政 社区 北湖区 北湖区的所有居民 金口区 金口区的所有居民 - 22 - 4.样本容量的确定 根据预调查问卷填写的智能穿戴设备认知比例作为估计对象，因此关注总体 认知比例的样本方差。修正前最佳样本量 0n 的计算公式为（4.1） 2 2 0 2 2 / 1 1 [ 1] t PQ d n t PQ N d （4.1） N 为总体数量，取置信度为 95%时的 t 值，t�1