19 个地区的创新投入相对不足 75 76 78 70 61 62 64 65 12 个地区的创新投入 CCID CCID CCID CCID CID 从创新资源指数来看， 广东、江苏、浙江遥 遥领 先，指数得分均在 200 130 四 49 85 82 1 8 省 级 制 造 业 创 新 资 源 分 项 指 标 2. 规模以上工业企业 R&D 经费占全社会 研发投入比重（单位： % ） 80% 78 % 76 % 74 % 72 % 内蒙古 江西 福建 山东 河北 R&D 经费投入强度 湖南 、 江苏 、 湖北 、 河南 、 广东 排 名 靠 前 7 18 58 件）， 广东 省是全国平均水平的 9. 2 倍。 l GDP 排名前 1 5 的省份， 只有陕西省的申请量有 13 . 78 % 的成长， 其余 14 省份都呈下降趋势。 每百名研发人员有效发明专 利申请量 l 北京、西藏、上海、广 东、吉林位列前五。 l GDP 排名前 1 5 的省份，

亿 经济损失 辽宁葫芦岛先达爆炸事故 1200 万 经济损失 内蒙古鄂尔多斯华治煤焦化火灾事故 843.7 万 经济损失 76 人 重伤 10 人 重伤 01 人 重伤 78 人 死亡 05 人 死亡 03 人 死亡 2 设备管理 巡检管控 厂区规模大、生产设备多、监控 设备分散，巡检主要依赖人力， 压力大成本高，运维人员无法及 时发现问题。 3

大数据分析端到端解 决方案 • 有多个行业案例 3.1 产品质量管理 : 设备预防性维护：助力生产节拍稳定 设备预防性维护方案： • 通过全生命周期健康管理，洞察设备的 过去现在和未来，预测准确率达 78% • 通过故障根因分析及处置策略，快速给 出宕机原因，维修建议和人员安排等， 节省综合成本达 50% • 通过预防性保养策略，给出合理的保养 时间窗口，保养策略和人员安排等，并 提供维修决策分析（换新／换配件 经验识别 实现效果 工艺流量 稳态识别 流量波动 根因分析 修改 PLC 控制程序 （客户方实施），加 料精度合格率平均增 幅 0.8% 将稳态识别从经验识 别转向模型识别，识 别准确率提升 78% 铝制品行业案例分享：烧碱采购行为健康度分析 数据采集 数据清洗 健康度评分卡设计 人工标注训练样本 特征工程 模型训练 全数据标注 统计 / 标准化 价格数据 收货数据 数据输入

06 月 30 日星期四天气：雷阵雨 33℃/24℃ 监 测 大气温度： 30 大气湿度： 77 风速： 2M/S 风向： 东南 号 四号 门 五号门 六号门 八号门 九号门 PM2.5 78 112 80 75 79 96 PM10 140 134 120 103 95 138 噪声 68 72 61 53 65 51 “ 环”的管理 扬尘噪声监控 系统 风速仪 噪声

10.34 ⑥ 粉质粘土 - 14.8 ⑦1-1 砂质粉土 -22.64 ⑧1 粉质粘土 8000 6600 76 7 78 -34.04 5.45 0.524 3.524 -6.524 火 9.615 -13.709 csC 下 双 某地铁车站项目概况 基坑工程地质剖面图 ①1-- 2 素填士

45 74 内蒙古锦联铝材有限公司 15.45 75 内蒙古创源金属有限公司 15.46 76 内蒙古大唐国际呼和浩特铝电有限责任公司 15.48 77 中铝山西新材料有限公司 15.49 78 山西兆丰铝电有限责任公司 15.49 79 山西晋能集团朔州能源铝硅合金有限公司 15.49 80 内蒙古华云新材料有限公司 15.49 铝 （续表） 2-6 2-5 计算结果基于行业

持其恶意属性。这种攻击为一种独特的威胁模型打开了大门，在这种模型中，攻击者只需将恶意图 像放在网络上，然后等待它们被网络抓取机器人、社交媒体平台运营商或其他毫无戒心的车辆收集， 车联网安全研究报告（第六期） 78 就可以毒害数据集。脏标签攻击（dirty-label attacks）[63]则将所需的目标标签放入训练数据中，以误 导模型。如图 5.31 所示。 图 5.31 后门攻击 （2）无目标攻 参数的技术 来了解模型的具体信息，例如权重、偏差和梯度等。通过这些查询，恶意车辆可以推断出训练数据 的某些特征，例如某些车辆的车况信息或其他敏感数据。整个训练过程中的梯度都可能揭示敏感信 息[78][79]，甚至导致深度泄漏[80]，无论是对第三方还是中央服务器都是如此[81][84]。例如，如[82]中所述， 即使是一小部分梯度也可以揭示有关本地数据的大量敏感信息。最近的工作进一步表明，通过简单 International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, Vol.8, No. 11, 2019, pp: 11941198. [78] [1] A. Bhowmick, J. Duchi, J. Freudiger, G. Kapoor, and R. Rogers, “Protection against reconstruction

同比变化（%） 3.08 5.29 9.00 16.37 47.33 72.09% 70.08% 81.89% 62% 64% 66% 68% 70% 72% 74% 76% 78% 80% 82% 84% 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 2022 2023 2024 2025E 2030F 市场规模（亿元） 同比变化（%） 32%。 0.80 1.44 2.45 4.45 12.83 80.00% 70.21% 81.56% 64% 66% 68% 70% 72% 74% 76% 78% 80% 82% 84% - 2.00 4.00 6.00 8.00 10.00 12.00 14.00 2022 2023 2024 2025E 2030F 主适配不同工件（如抓取软质包装与硬质零件时自动调整夹持力），同时将某一场景的操作 经验快速迁移至相似场景，减少重复训练成本； 2025 智能焊接机器人产业发展蓝皮书 78/141 云端互联协同：基于“边缘计算 + 云端平台”架构，实现远程监控（实时查看机器人 运行参数与故障预警）、预测性维护（通过传感器数据预判减速器寿命，提前安排保养）、智 能调度（多机器人

178 186 98 消息通知 168 123 87 81 43 GPS 安全定位，以防儿童意外走失 56 115 175 78 89 具有交通卡、门卡、签到卡等磁卡的 刷卡功能 122 134 168 88 65 提供噪音、温度、空气湿度等监测数 据 78 41 124 101 24 远程控制家电、汽车等各种设备 103 87 167 56 43 这些功能都不需要 2 9 37

....................................... 78 4.1 中国 MES 市场活跃度分析............................................................................................. 78 4.2 MES 厂商分类........................... ........................................................................................ 78 4.3 中国 MES 市场厂商分析 ......................................................................................... 产计划发生 改变；制造过程复杂，生产过程中不确定因素多，凭经验调度无法保证整个生产过程的协调， 过程控制困难，管理难度大。因此 MES 应注重生产计划的分解、调度以及生产物料的追踪。 78 4 MES 市场发展综述 4.1 中国 MES 市场活跃度分析 如本书绪论所述，目前，中国正在掀起一股 MES 的应用热潮。因此，中国 MES 的巨大 市场吸引了不少国际知名厂商进入，例如