领导和上级单位报警，启动应急预案，满足 应急指挥协同化的要求。 2) 传输网络 工地和监控中心之间可采用专线和互联网两种方式，专线方式带宽有保证，网络稳定， 通过软件预览的实时图像效果清晰，真正做到不仅看得见而且看得清，提示系统价值，但 是租用专线价格比较昂贵；采用互联网方式，价格相对便宜，但是由于共享带宽，网络稳 定性不如专线，高清摄像机的效果无法发挥到最大值。 工地现场的传输可以采用无线 作为工地监控系统的视频源头，摄像机对整套监控系统起着至关重要的作用。对摄像 机的基本要求是：防尘、防水、图像清晰真实、安装调试简便。 1 —— “ 、图像真实清晰 摄像机种类很多，其本源是内部核心部件 图像传感器+数字处 理芯片 ”，针对不同的行业有完全不同的优化方案。图像清晰度主要取决于图像传感器线 数，线数越高，图像解析力越高，能获取更多的图像细节。此外镜头倍数也将影响用户捕 建筑材料堆放处监控摄像机 建筑材料堆一般零散放置很多材料，经常发生被偷盗现象，我们设计在材料堆放置红 外高清筒型摄像机，24 小时监控材料的取用与还回，避免偷盗事件发生，和当发生偷盗 行 为时高清摄像机清晰的画面为破案提供证据，保证企业利益。 材料加工区监控摄像机 目前工地大部分采用自行加工的方式来加工钢筋，所以对于材料的切割机操作区就需 要我们专门的监控设施来监控施工期间的相关操作人员是否按照相关规定进行规范操

的网页标签区来分指令和数据。如果大模型是在这样结 构化的文本上进行后训练的，那么它们也能更好地对结构化的输入做出反应。因此对于用户而言，输入的结构 3 祛魅 AI：大模型的基本原理 21 越清晰、越接近于模型开发者在训练时所采用的格式，就越有可能得到良好的结果。 从计算的角度看，大模型的后训练既可以对参数进行全量更新，也可以只更新一小部分参数。参数部分 更新的计算量比较小，为普通使用者微调大模型提供了可能性。以 数学问题解答正确性作为奖 励，以强化学习的方式训练模型 (DeepSeek, 2025)；Google 的 Gemini 2.0 Flash Thinking 更进一步，支持多 模态输入，并生成清晰的思维链。以 OpenAI 的 o1 为例，它在 AIME 中的正确率跃升至 83%，这正是推理 模型潜力的生动证明 (Jaech et al., 2024)。 3.5 大模型下游应用 以采样 关于‘人工智能对劳动力市场影响’的研究已经很多。请分析当前主流研究的局限性，并提出 3 个尚 未被充分探讨、但具有重要理论和现实意义的研究方向。 接下来，AI 可以帮助研究者明确研究问题与假设，将模糊的想法打磨成清晰、具体、可检验的科学问题。 这其中又包括但不限于：聚焦与细化，将一个宽泛的研究兴趣，拆解成若干个更小、更具体、可以被实证检验 的子问题；构建理论框架，基于初步的文献回顾，让 AI 帮助构建一个简明的理论框架，阐述变量之间的逻辑

工地安防方案 3 亮点功能 目 录 页 • 采用超低照度 200 万（ 1920 × 1080 ） CMOS 图像传感器，低照度效果好，图像清晰度高 • 超低比特率，低网络延迟 • 支持 H.265 编码，实现超低码流传输 • 支持三码流， ACF （活动帧率控制） • 支持 ROI ， SVC 等智能编码方式，支持多达 宽动态，超低照度， 3D 降噪 • 红外照射距离 100 米 产品推荐 | 监控摄像 机 红外枪型网络摄像机 • 采用 200 万 (1920× 1080) CMOS 图像传感器，低照度效果好，图像清晰度高 • 可输出 200 万 (1920× 1080)30fps 或 200 万（ 1920*1080 ） @25fps ，达到高分辨率 实时或 高帧率图像输出 • 支持 H.265 编码，实现超低码流传输 1° ~ 120°/s ，云台定位可精确到 0.1° 产品推荐 | 监控摄像 机 红外球形网络摄像机 • 采用高性能 200 万像素 1/2.8 英寸 CMOS 图像传感器，低照度效果好，图像清晰度高 • 可输出 800 万 (4096× 1800)@25fps • 支持 H.265 编码，压缩比高，超低码流 • 最大红外监控距离 30 米 • 支持宽动态， 3D 降

工艺标准不合理 设备 设备稼动率偏低 工艺要求未被执 行 设备维护保养缺 失 工艺异常不能有 效处理 设备异常处理时 间太长 △ 汽配行业常见的问题 在制品不清晰 物料流转失控 不良品多 计 划 计划排程不合理 人 员 员工流动频繁 订单交期无法 预 期 工艺合规性无法 得到保证 模具 ( 工装 ) 等资源的使用计划， 实现资源的有效协同 排程时参考数据的准确性 · 提高计划的可执行性，实现计划与资源的实施互动 · 了解资源负荷和使用情况，实现对资源的高效使用和监控 · 清晰掌控计划进度情况，实现计划进度的透明化 可视化排程与资源协同 收益 八 辅助排程与协同计划 · 方便计划员进行计划排程，减少数据收集汇总的时间，提高 生产执行 进度监控 主生产计划 对加工过程中的批次不良进行隔离、返工、报废等作业 · 物料流转与工序、质检关联，实现物料流转的有序、可控 · 实现包装过程中箱码、托码、产品的有效关联 · 建立监控看板，对物料流转状态、加工进度、异常等进行实 时监控 · 清晰的产品生产谱系，实现产品的双向溯源与追踪 · 对可疑品进行精确的定位，控制 · 实现物料流转的有序，精确、实时的在制品监控 · 提高生产运营的效率 产 品 溯 源 与 流 程 优 化 收

数据共享问题。针对限制智能驾驶数据共享的主要原因，受调单位认为最大 的阻碍来源于各企业和机构之间的数据格式标准不统一，其次是敏感数据的合规 智能驾驶智算数据平台发展研究报告 7 边界不清晰。智驾供应商还认为数据产权和价值难以确定和追踪也是关键问题。 2.3.2 算力方面 算力中心建设方式。整车企业倾向于采用租赁+自建的方式进行，而智驾供 应商更多会选择采用全部租赁的方式。 框架，如 Pytorch。 （3）算法方面 端到端智能驾驶网络构架尚不确定，技术路径不够清晰。分块式和一体式端 到端架构孰优孰劣尚无明确结论，整车企业倾向于分块式架构以满足量产需求， 智驾供应商更倾向于一体式架构。虽然部分企业声称已开始实车测试甚至量产， 但仍表示模型结构尚未完全确定，技术路线仍然不够清晰。 （4）平台建设方面 支持行业智算数据平台建设，但注重有用性和可持续性。大部分企业和单位 同攻克 技术难题，促进技术的快速推广和应用，加速智能驾驶技术的商业化进程。 4.1.2 规范方面：支持标准规范建设，突破机制制度瓶颈 当前智能驾驶技术开发面临数据格式不统一、敏感数据边界不清晰、数据合 规要求严格等挑战，限制了智能驾驶模型及算法的开发。依托行业级智能驾驶智 算数据平台的建设，将组织相关标准和规范制定，突破智能驾驶数据采集、数据 利用、数据流通、模型开发、测试应用等相关机制和制度瓶颈，为智能驾驶模型

难以汇总分析 4 检查人复查 5 业务督办 三、安全管理 - 隐患排 查治理 责任人整改 下发整改单 发现隐患 2 3 1 实现价值 快速识别、标准管控； 一目了然， 随时掌握； 任务清晰、管理到位 业务现状 • 管控重点不统一 • 无法实时动态监控 • 过程难管理， 记录难留存整理 解决方案 • 提供完善的管控任务库 • 危大工程管控情况随时掌握 一旦超过我们设定的临界 值， 塔机就进行报警。 摄像头能实时跟踪吊钩下 方吊物的情况， 并能根据 吊钩的位置自动调整摄像 头的倍率， 保障驾驶员可 以清晰的看到吊钩吊载运 行的情况。 通过传感器监测钢 丝绳内部断丝断股 等损伤情况， 并实 时传输数据至智慧 工地管理系统。 在使用中超载荷时， 质量问题留痕， 过程及时提醒 • 自动汇总分析， 管理驾驶舱可随时查看 • 在线评分， 评分自动汇总， 项目排名 • 扣分项自动生成质量问题整改 业务现状 • 问题描述不清晰， 导致整改不到位 • 问题多， 跟踪不及时、易遗忘， 发现问题无法有效跟踪 整改 • 汇报工作量大， 管理层不能及时了解项目情况 • 白天检查，

及时清理项目未清项 财务及时对项目核算 项目管理 (PS)- 实现目标及提升点 现状 未来 变革提升 项目管理 1. 项目财务成本核算、预算管理不标 准、系统核算比较粗放 2. 项目类型划分不够清晰 3. 项目状态未及时，无管理，包括业务 关闭，财务关闭 4. 项目维度的损益管理缺失 1. 结合成本核算、预算管理维度搭建 项目结构 2. 项目类型区分为交付项目，研发项 目，售后类项目 户清单查询报表，方便对客 户主数据统计分析。 数据 管理 销售 管理 发货 管理 主数据管理规范化 规范的客户信息管理平台 销售管理一体化 销售信息透明化管理 发货管理标准化 清晰的发货执行过程管理 从开票到回款流程化管理 开票 管理 未来业务解决方案及提升点 02  业务流程方案  核心业务方案 客户管理 订单管理 发货管理 开票回款管理 梳理未来业务流程 项目交货由转储实现，终验收通过 后进行系统交货，确保销售成本和 收入确认界定清楚 1. 规范了主数据创建的流程，避免重 复创建 2. 业务界限清晰明确 3. 业务处理效率和一致性更高 4. 公司间销售采购业务高度集成，流 程自动化，清晰准确高效 5. 满足财务对销售成本和收入确认的 要求 销售管理 (SD)- 核心业务方案 - 销售凭证类型划分方案 (14 个 ) No 当前场景

生产网络中部署相 关技术；三阶段是“优化曲线”，各行业围绕技术采用的最佳实践进行调整。在此阶段，新的标准 与程序逐渐称为常规操作，且成本开始趋于稳定（见图1）。如果回看智能手机的发展历程，我 们也能清晰看到这种三阶段的S曲线。 截至目前，全球灯塔网络有153家成员。这些制造业的领军者在4IR技术的采用上，要平均领先于 其他制造商3~5年。如今，用例试点已不再是他们的关注焦点。对拥有多个灯塔工厂的企业而 天或几周内（而非几个月或几年）实施、测试和迭代了AI用例，并获得了正面反馈。他们的成功 离不开改革的关键助推因素：坚实的数据和技术基础设施，强大的人才基础，以及敏捷的运营模 式。 除上述推动因素外，他们还建立了清晰的业务战略和有效的变革管理。尤为值得一提的是，灯塔 企业的技术投资并非“面子工程”，而是“快、狠、准”地确保每个用例都能带来明确的业务价值。所 谓“稳中求进”，他们采取了耐心、谨慎的方法，从而取得了突飞猛进的发展——用例实施周期通

常的生产过程当中，能够更好 的利用设备的产能，并且对设备的加工能力，维修保养计划，当前的状态，未来的生 产安排等等因素，做出科学合理的布置，最大程度的优化生产资源的利用，达到最优 化的生产状态。做出清晰明确的管理 生产设备 刀具 量具 夹具 治具 载具 MES 系统能够对生产中使用的所用资源，包括 智 能 制 造 --- 军 工 企 业 智 能 线 应 用 04 MES 在 典 型 电 装 产 线 的 应 用 --- 设备  在 MES 系统当中，对设备资源有着清晰明确的定位， MES 需要关注如下问题  各种设备资源的分布数量和当前的设备状态情况  各种设备资源的能力，以及在什么工序上面进行使用  各种设备资源的位置情况，是固定的还是具有使用上的流动性 用 04 MES 在 典 型 电 装 产 线 的 应 用 生产车间各生产工序实时记录产品数据，通过系统收集处理，办公室人员通过屏幕 显示 可清晰掌握各生产线的生产进度情况。 10. 生产过程监视 通过大屏幕可视化 智 能 制 造 --- 军 工 企 业 智 能 化 及 产

人力资源管理系统存储：存储车间人员的基础信息，包括：人员信息、岗位信息、技能 信息、技能等级、工作制度、人员成本、人员薪酬等。 MES 反馈给人力资源系统生产过程中产线人员的精细化考勤数据和排班数据，以便清晰 了解产线人员工作状况和技能状况，并给统计分析企业的人员绩效提供基础信息。 （6）MES 与 DNC 的集成 MES 负责生产作业计划，当车间生产调度将某道工序派往某台机床时，需要向 DNC 保存生产过程和步骤的完整记录；前端及时的质量控制；准确紧凑的生产调度；严格执行制 造业政策和规定；工厂系统集中管理；收集生产数据用于分析和生成报告（提供实时的数据， 便于及时做出正确决策）；清晰、有序的成本核算。 2、家电行业 MES 应用案例 约克广州空调冷冻设备有限公司隶属于世界 500 强的江森自控，主要产品以中央空调的 商用设备和末端设备为主。 约克 MES 系 8）产品及其批次的谱系构建。对于乳品企业而言必须做到生产过程的监控、管理和分 析，实现从收奶到包装的完善追踪，产品谱系的建立与跟踪，从而快速、便捷的获取产品信 息，将最严重的食品安全问题变成可防、可控、可管理的事件。完整的谱系能清晰的确认原 材料、设备、生产批次、子计划的联系，迅速了解对产品及其供应链环节的影响，利于企业 运营绩效的改善。 9）关键绩效指标 KPI 分析与管理。通过现场生产数据的采集对组织内部流程的输入端、