活鲜运输物联网解决方案 广州乐然物联网科技有限公司 摘要 本方案是广州乐然物联网科技有限公司从活鲜物流运输环节入手 ， 采 用现代物联网技术手段 ，远程读取车厢内的相关参数 ，活鲜运输企业 相关 负责人可以通过电脑屏幕或移动终端 ，实时监测每一辆运输车辆的 位置信 息和物流关键参数信息。在保障运输过程的安全性和提高调度效 率的同时 , 逐步建立和完善整个供应链的数据体系 ，提升数据分析 能力 ，挖掘数据 价值 ，为活鲜物流企业发展提供新动力。 关键词 ： 广州乐然物联网科技有限公司、 物联网技术、 活鲜物流、 保障运输安全、 提高调度效率、 建 立和完善供应链的数据体系。 目录 n 行业分析 n 技术方案 n 商务模式 n 方案价值及优势 n 以往案例介绍 n 公司简介及联系人 n 与广东移动的合作建议 行业背景及市场空间分析 随着人们的生活水平的提升 ，每年秋冬季的到来 对设备的增删改查及远程控制功能 APP 和 WEB 故障管理 实时故障查询、历史故障查询、故障处理 APP 和 WEB 报表统计 设备数据等多维度分类统计报表 WEB 方案实施 应用侧方案 依托广州乐然物联网科技有限公司平台采集的数据及 API 接口 ，根据活鲜运输物联网 项 目需要开发 ，具有通用功能 ，包括 ：用户管理、 设备管理、 故障管理、 报表统计功能。 序号 名称 供应商 备注 1

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 型超越学术⻆⾊，提供全⽅位⾮学术⽀持，包括职业发展建议、⼼理辅导和⼈际交往建议。 ⼤模型全⾯融⼊学术⼯作流程，不仅能通过⾃动化重复劳动提⾼研究效率，更能通过⼈机合 作扩展⼈类思维的⼴度和深度，经济管理研究即将⾛向⼈机协作的新时代。 关键词: ⼈⼯智能；经济学⽅法论；⼈机协同；⼤语⾔模型 语言模型1传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 研究过程中将会扮演四种角色：参谋、助研、智能体，以及朋友。作为参谋，AI 可以协助创意生成与文献工 作；作为助研，AI 能够支持技术分析与数据处理；作为智能体，AI 可以实现行为模拟与社会实验，为经济管 理研究开拓了新的思路和范式。随着应用层次的深入，AI 对研究结果的影响逐渐加深，这既带来新的研究可 能，也出现了潜在的新问题。我们讨论了大语言模型在文本数据分析以及智能体模拟中的潜在问题。最后，研 究是一场孤独的修行，研究者也可以将

何服项日 - 描州地 5 号线 福州金山站项目 信服项目 - 湘 P 路 · 三门路下 淞 沪 路 - - 三 门 路 桥 下 立交工程 荷服项目日 · 南京地快 7 号然 G 南京地铁之号线 DD TA02 标土建四下 区 中胜站 用户管理▼ 系统设置 省 份 ： 全部 类型： 全部 M- 普通钢支撑 轴力伺服支撑与普通钢支撑的本质区别 轴力伺服支撑 手 M M- 第 道混凝 土支撑 开挖面： 2020.5.22 第 2 道何服支撑 2020.5.23 显 应 然 该 没 增 加 顶住 轴 , 力 ， 直 至该处 日 变 形 收敛 道钢支撑 位移传感器 激光收敛计 轴力伺服系统控制逻辑 一道钢支撑 二道钢支撑 位移传感器 位移传感器

按键 / 按钮 功能说明 轴操作按键 示教模式下， 按下使能开关， 再按轴操作键 （松开按键或 使能开关，轴 停止运动） 【伺服准备】 按键 再现模式下按下此 键，指示灯亮，然 后按下启动按钮实 现再现运行（需保 证机器人在起始位 置）；在示教模式 下，按下【使能】 按键和【前进】按 键或【后退】按键 时，【伺服准备】 按键也会亮起来 【←】按键 在编辑框

2019 2020 2022 2022 2023 自 然 语 言 处 理 Word2Vec (Google. 引用 78550) Attention ( 图灵奖得主 Bengio) Model ERNIE( 百度 ) CPM( 智源 ) 括文心轻量级、文心 3.5 、文心 4.0 、文心 4.0 工具版。 其中 ，文心轻量级模型适合解决确定场景的问题；文心 3.5 适用于日 常信息处理和文本生成任务；文心 4.0 模型参数更大、具备更强的 理 解能力、逻辑推理能力与更丰富的知识 ，提供专业且深入的帮助； 文 心 4.0 工具版则基于智能体技术 ，善于综合运用多种工具和数据 ， 按 要求完成非常复杂的任务。最新发布的文心 4 2024 年的国际连续最权威的语音识别比赛 ， 国际多通 道语音分离和识别大赛 CHiME-7 ，星火继续拿了全球第一；今年的 上 半 年 国 际 声 学 、 语 音 和 信 号 处 理 会 议 I C A S S P 2 0 2 4 （ International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing

台同步建设”。对城市里的重点单位 与企业内部的火灾自动报警及消防联动控制系统工作状况的监测程度需求也越来越高，除了 各单位实现自身的消防管理管理，还需要消防管理部门提高对整个城市的消防可视化安全管 理预警的能力，预防和减少火灾事故的发生，保障人民群众生命和财产安全。 1.2 建设原则 依据陆家圩社区的实际情况，本着以人为本，智慧消防，群策群力，平安社区的目标，完善 现在各关键系统环节和需求，为 本辖区消防相关的人、设施及隐患、 消防相关信息的可视化、精细化、智能化管理：消防设施及巡查实现可视化管理；消防二级 单位户籍化管理实现可视化管理，；消控报警实现可视化管理；消防远程控制实现可视化管 理，实现对消防泵的远程控制；消防用水监测系统、消防电气监测系统、消防门等相关设施 的智能化管理；消防人员值班精细化管理。  消防设施管理及巡查管理：实现消防设施和巡查的可视化管理，即管理所有小区、建筑 尤其需要对消防的精细化信息，来进行辅助决策处理。 可以方便地掌握单位消防设施的分布和完好情况，实时了解巡查人员工作状态， 有助于对消防巡查检查过程和结果的有效监控和考核，变消防工作的粗放式管 理为精细式管理，充分提高消防安全的预防能力。 所以，通过高度信息化的管理方式，并通过应用培训，使得目前人员配置情况 下，可以实现对消防的精细化管理。 4、信息互联互通、切实降低火灾安全隐患 消防

统产品成熟度仍待提高，尤其是操作系统差距较大。同时，国内传感器主要满足 中低端市场需求，缺乏面向可穿戴设备的技术含量和产品附加值更高的中高端产 品。 第二，产品应用服务仍需强化。产品同质化竞争严重，多以实现运动健康管 理功能为主，在实际应用中和竞争对手没有太大区别，只是监测的数据类型和活 动项目不同而已。产品的用户体验需进一步提升，由于对数据监测精度不够，在 一定程度上制约了应用的发展。 第三，安全与隐私保护有待加 以及营销策略的可取建议。 - 5 - 图 2-1 研究思路图 智能手环用户使用现状与产品发展策略分析 武汉市的抽样调查 网络调查 抽 样 方 案 设 计 调 查 实 施 数 据 处 理 与 检 验 数据分析&建模 电 商 平 台 评 论 文 本 的 数 据 挖 掘 描 述 统 计 二 元 选 择 模 型 聚 类 分 析 法 1．现有用户好评度、关注点、抱怨点 2.消费者购买产品的显著 助企业了解消费者的心声，规划产品未来发展方向，定制营销策略，提升企业在 行业内的竞争力。这些富有价值的信息往往杂乱的分布在海量的文本数据中，通 过人工操作进行分析显然费时费力。运用自然语言处理技术和机器学习的方法处 理非结构化或半结构化的文本数据成为大数据时代的一个关注热点。 基于上述基本情况和实际的背景，本节拟通过抓取电商平台上小米手环的评 论数据，使用中文分词、构建语义网络与 LDA 主题模型等文本挖掘方法，实

一体化平台系统架构 Page 13 6/27/2022 一体化平台业务流程 品保处 ⚫ 接收成品 , 部件及零件质控标 准 ⚫ 执行质量检测工作 ⚫ 监督成品 , 部件及零件问题处 理 产品质量规格信息 • 向车间下发生产计划（三车间等） • 生产总计划 • 自制件和外购件清单 • 分配工作任务至车间 • 车间生产计划分解 • 发出物料采购计划 外委工作单位 在制品 计划信息 产 成 订 信 单 息 完 物 料 需 求 信 息 制造订单 计划结果 数据统计 测试任务与计划 测试结果反馈 车间生产 过程管控 设备状态 检 验 数 据 审 理 结 果 变更信息 图文档 工艺信息 BOM 编 码 规 则 人员信息 生产订单 ERP 物料库存 检验数据 不合格品处理 生产计划 Page 15 6/27/2022 每个工序要装配的零部件，作为消耗件关联在此工序对象 下，同时可以为每个工序指派需要的工装和辅料以及公差 和工位； 5. 总装工艺和电装接线工艺在同一个协同平台下工作，未来 可以考虑将此两种工艺的工序放到同一个工艺对象下，然 后通过系统提供的“ PERT” 图功能，指定装配工序顺序， 通过集成传递给 MES ，用于指导 MES 排产。 • 梳理厂内典型、常用的工艺模板，实现快速生成结构化工艺，缩短工艺编制周期； •

C. 产销平衡与生产计 划解决方案 D. 生产执行与物流解 决方案 E. 零部件计划与交付 解决方案 组织研讨及共识 计划模式研讨及共识 绩效体系设计 流程设计 /IT 需求梳 理 解决思路 关键发现 清晰模式 目标 理顺组织 优化业务 强化管控 规范流程 强调满足市场需求， 但缺少规则，生产计划常被打乱 强调库存管控、精益化生产 但缺乏有效的计划体系支撑 业务数据（含工程变更）基础薄 滚动计划 生产过程 管理 管理零部件 产能 管理采购 计划 管理零部件 交付 厂内物流 产能计划 客户商机 确定订单 交期承诺 订单状态 反馈 收货与服务 客 户 / 代 理 商 A. 需求计划 C. 产销平衡与生产计划 D. 零部件 计划与交付 E. 生产执行与物流 B. 订单管理 计划模式 更快速 交付 供应链价值最大化（生产稳定、成本降低、订单灵活响应） + 例外 规则 + 承诺 通过打通计划流与订单流，构建出“规则 + 承诺、柔性 + 例外”的集成计划体 系，从而实现“快速响应市场变化、灵活应对订单调整” • 与 CRM 打通，连 接商机管 理 • 引入科学 预测方法 • 建立合理 库存管理 方法 • 建立订单 规则，实 现订单交 期承诺、 订单可视、 分类及优 先级管理 • 明确不同机型订单组织方式 • 完善计划体系，建立 APS

融合应用，为汽 车制造智能生产决策带来了新的可能性与价值。首先，AIGC可从大量物流数据、供应链知识、行业 报告等多元信息中提取关键知识，构建物流知识图谱，为物流决策提供结构化、理解的知识支持。然 后，AIGC还可根据用户需求自动生成定制化的物流报告、数据分析图表、决策建议等文本内容，减 轻人工撰写负担，提升决策效率。最后，结合机器学习、深度学习等技术，AIGC可进行物流需求预 测、库存 难点与技术方向 01 智能座舱系统需要收集和处理大量的数据，包括语音、图像和视频等不同类型的数据。这些数 据的采集需要高精度的传感器和算法，而处理这些数据则需要高效的计算资源和先进的数据处 理技术。此外，确保数据的质量和准确性也是一个重大挑战。 用户数据采集、处理方式不够先进 02 智能座舱系统在收集和使用用户数据时，必须遵守严格的隐私保护法规。AIGC技术需要确保用 户数据的安全