对 CT 概念的理解 1. 确认外面有什么 2. 将 CT 概念应用于客户供应 链 3. 高层 CT 路线图 设计 理解 28 执行概要 • 很少或没有收到有关 CT 的 信息 • 对 CT 的概念没有形成看法 • CT 行程确定 • 急于实现 CT 相 信 理 解 哪个工作坊最适合客户 ? TIME 29 理解 愿景 设计 提高对 CT 概念及 其工作原理的认 意图和野心 领域的机会 描述 Ⅰ 初始声明交付 利益相关者图 WS 议程和内容 描述 II 制定 CT 设计方案 建立客户价值主张 形成概念和形状 • 构思和描述战略选择 ( 计划 / 试验 / 概念验证 ) 30 在为期六周的联合创作旅程中，为客户制定创新挑战，阐明愿景 , 塑造数字倡议，并创建转型路线图。 Phase III PoC 指定一个愿景 • 完善问题陈述和界 限 之前 期间 之后 视觉，创意 和设计工作 坊 形成概念 形状数字化 举措 共同创造 设计概念证明 PoC 实施概念验证 描述 清晰的愿景 理解 架构挑战 阶段 II 共同创 造 阶段 Ⅰ 展望 ~4 周 ~1 周 2 天 ~4 周 2 天 ~2 天 •

I 访问、本地部署等⼤模型 的具体应⽤⽅式。随后本⽂提出了⼤模型在经济管理研究全流程中的四种⻆⾊：参谋、助研、 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 API 访问、本地部署等大模 型的具体应用方式。随后本文提出了大模型在经济管理研究全流程中的四种角色：参谋、助研、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 统自动化有本质区别：大语言模型实现了 “认 知工作的自动化”（Automation of cognitive work）(Korinek, 2023)，它们直接触及知识生产的核心，能够理 解复杂概念、生成连贯文本并进行多步推理。如果说上一轮自动化取代了蓝领工人并催生了德鲁克所谓“知识 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

• 完成对创新和趋势的筛选 2. 框定项目范围 • 明确技术、财务和销售目 标 • 框定项目成本 3. 项目可行性 • 批准可行性 • 界定动力总成概念 • 确定生产基地 研发流程及各环节重点工作 概念生成 量产准备 4. 概念批准 • 完成规格书，确定总持有成 本 • 确定基础设计和安置方案 • 确定主供应商 5. 设计冻结 • 确定内外表面设计 • 确认可制造性，启动工装作 发布数字化整车 • 指定全体供应商 7. 投放确认 • 批准安全概念 • 批准生产概念 • 消除供应商和车间的分歧 8. 系列生产 • 在互联系统中生产系列零件 • 劳动力合格 • 启动 JIS 流程 • 批准完整车辆 9. 开始生产 • 生产完成营销用车 • 获得环保认证 10. 车型投放 • 批准安全概念提供新车用于 客户展示 • 实现满负荷生产 • 完成备件目录 数字化技术 代表性用例 效率影响力 对时间的提升 对成本的提升 发起 产品开发流程中的使用 概念生成 量产准 备 扩产 AI 大模型 + 人工智能 1. 预测性销量分析 中 2. 碰撞试验模拟 高 高 3. 电子控制单元参数配置 高 中 虚拟现实 1.CAVE 下的设计概念 中 高 2. 虚拟车辆测试 高 高 3. 零件设计评估 中 区块链 1. 软件合规认证 2

 1982 年二维绘图标志性工具 AutoCAD 问世。 …… 21 世纪之前 技术积累期 2000-2015 年 概念提出期 美国军方机构开始提出数字孪生 的相关概念  2003 年密歇根大学 Michael Grieces 教授首次提出数字孪生概念；  2010 年美国军方提出数字线程；  2011 年洛克希德 · 马丁提出数字织锦；  2012 年 NASA GE 、 ESI 等企业开 始 宣传和使用数字孪生技术。 …… 数字孪生因建模仿真技术而起、因传感技术而兴，并将随着新一代信息技术群体突破和融合发展而发展壮大。 数字孪生历程：历经技术积累、概念提出、应用萌芽、快速发展四个阶段 数字孪生简介 工厂数字孪生 - 功能  在工厂规划 / 升级阶段，开展车间规划方案的仿真定量评估和分析，科学地指导车间系统设计调整；  在生产执行阶段，建

与此同时，由于技术发展与用户认知的不匹配，市场中 存在过度营销现象，智能驾驶技术相关功能概念“不清晰、 不明确、易滥用”等问题日益突出。基于此，中国汽车技 术研究中心有限公司、清华大学、华为技术有限公司联 合编写了《汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书》，从 “产学研”角度联合研判汽车智能驾驶产业发展趋势，明晰 智能驾驶发展过程中相关易错、易混的概念，分析智能 驾驶相关技术原理与发展水平，研究智能驾驶安全体系 Head-up Display 抬头显示系统 AR-HUD Augmented Reality Head-up Display 增强现实抬头显示 05 目录 第一章 智能驾驶概念与发展辨析 01 1.1 智能驾驶相关概念分类 02 1.2 智能驾驶的逻辑架构 04 1.3 数据是智能驾驶发展的核心 06 第二章 智能驾驶技术架构与关键能力 08 2.1 车端硬件 09 2.1 2.3 消费端 76 参考文献 77 第一章 智能驾驶概念与发展辨析 01 第一章 智能驾驶概念与发展辨析 第一章 智能驾驶概念与发展辨析 近年来，在国家政策的持续引导和产业链协同推动作用 下，我国智能网联汽车产业快速发展，逐步成为引领全 球汽车技术变革的重要力量。但随着智能网联汽车的不 断发展，与智能驾驶相关的概念与技术名词层出不穷、 纷繁复杂，消费者理解门槛逐渐升高，购买产品时对于

中图分类号：TP18 文献标识码：A 开放科学（资源服务）标识码（OSID）： 摘 要： 具身智能作为人工智能领域中的前沿方向，正从技术验证走向实际应用，展现 出产业革新潜力。阐述了具身智能的核心概念与技术架构，探讨了其在多领域 的应用案例和边界，特别是工业应用实践、挑战和突破点；同时关注其发展所面 临的关键问题与挑战，展望了未来可能的演进路径。此研究表明，具身智能不 仅是技术发展的必然趋 硬件限制、软件生态标准化缺失以及伦理与安全等问 题，制约着具身智能的进一步发展和广泛应用 ［6］。因 此，深入研究具身智能的技术架构、应用案例、发展挑 战及未来趋势，具有重要的理论和现实意义 ［7］。 1 具身智能的核心概念 1.1 具身智能的定义与内涵 具身智能是指具有物理本体的人工智能 agent（如 机器人、无人机、智能汽车等）通过物理实体与环境实 时交互，实现感知、认知、决策和行动一体化的智能系 统 的发展，主张智能应由身体与环境的实时交互自然涌 现，确立了“感知—行动”闭环系统的可行性 ［12］，成为 具身智能的奠基性理念。自 2023 年美国斯坦福大学 Mobile-ALOHA 家务机器人横空出世之后，具身智能 的前沿概念开始被大众所知晓 ［13］。本次具身智能的 浪潮，是以人形机器人的技术突破为核心，使其逐渐 成为人工智能领域的研究热点。近年来，随着计算机 视觉、深度学习、强化学习等技术的快速发展，具身智

MM 模块采购概览培训 SAP ERP MM 模块仓库概览培训 SAP ERP FICO 模块 FI 概览培训 SAP ERP FICO 模块 CO 概览培训 1 、了解 ERP 各模块基本概念， 2 、各模块系统的应用架构与主要功能 3 、各模块的相关主数据 4 、各模块的功能在业务中的应用 4 、各模块的内部集成关系 关键用户、流程负责人 3 蓝图阶段培训（ VISIO/ 蓝图文档规范） 作的开展提供依据 •系统配置 •系统测试 •系统操作培训 •岗位角色梳理 •业务变更要求 •管理制度补充 •报表单据设计 蓝图设计为后续工作的 开展奠定了基础 流程目的 触发前提 名称及概念解释 差异分析 业务改进分析 系统操作方法 管理变更要求 涉及报表、表单与接口 步骤详细描述 岗位角色 输入、输出 双效 端到端 衔接 业务优 先 过程控制 结果 流程上游 (PS)- 核心方案 1 ：纯研发项目 WBS 结构 层级 项目标准 WBS WBS 描述 1 RPM-XXXXXXXXXXX XX 智能纯研发类项目标准模板 2 RPM-XXXXXXXXXXX-1 概念 3 RPM-XXXXXXXXXXX-11 人工 & 制费 网络 - 作业 直接人工 网络 - 作业 闲置人工 = 直接人工 网络 - 作业 管理人工 = 直接人工

Uniti 通过与西门子数字工业软件公司合作，从众筹初 创企业，转变成了数字化车辆设计、开发和制造领域的先驱。 显然，在设计过程的早期，西门子数字创新平台及用于设计 和成型（Realize Shape）概念建模功能的 NX™ 的软件会与 Uniti 自身的虚拟现实解决方案结合起来。 目的是推动团队的超高速设计和开发流程，通过这个流程， 在不到 4 个月内设计并建造了三个酷炫的众筹原型。 设计原 力汽车发展前 景也很广阔，这说明：未来几年汽车市场将如何发展仍需要 猜测。 但可以肯定的是，正在逐步从内燃机，转变到电动汽车。因 此，汽车公司需要为所有类型的驱动系统提供灵活、创新的 装配概念。 找到正确的平衡点 但如何才能做到呢？许多整车制造商和一级零部件供应商 现在都很关注这个问题。毕竟，只要还能赚钱，就没有人愿 意牺牲功能良好的产品。另一方面，在交通变革来临之际， 不要错过时机也很重要。 题。对此，必须在早期阶段采取对策。 而且，标准化是数字化不可缺少的基础。标准会形成具有可 复制、可比较元素的环境，具有统一、透明的数据结构。 这是建立高效工程流程（如自动软件生成和虚拟调试）的坚 实基础，是稳固的数字化双胞胎概念，其模型体现了实际安 装和互联的物联网环境 为了提高效率并为面向未来、敏捷、灵活的制造流程铺平道 路，智能自动化解决方案必须是通用的 - 从控制系统、驱动 系统、控制面板，到外围设备和传感器。

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，