1000 字。) 2.2 集成贯通情况 (围绕智能工厂建设总体架构、业务协同、系统集成、 数据贯通等方面进行描述，不超过 1500 字。) 三、重点环节智能化建设情况 (申报主体应根据《智能工厂梯度培育要素条件(2025 年版)》要求，围绕工厂建设、研发设计、生产作业、生产 管理、运营管理等方面阐述智能化建设匹配情况，原则上须 覆盖上述五个方面，鼓励申报主体强化人工智能等数智技术 (按照《智能工厂梯度培育要素条件(2025 年版)》中 卓越级智能工厂的要素条件要求，详细阐述工厂建设环节的 匹配情况，不超过 1500 字。) 3.2 研发设计 4 (按照《智能工厂梯度培育要素条件(2025 年版)》中 卓越级智能工厂的要素条件要求，详细阐述 研 发设计环节的 匹配情况，不超过 1500 字。) 3.3 生产作业 (按照《智能工厂梯度培育要素条件(2025 卓越级智能工厂的要素条件要求，详细阐述生产作业环节的 匹配情况，不超过 1500 字。) 3.4 生产管理 (按照《智能工厂梯度培育要素条件(2025 年版)》中 卓越级智能工厂的要素条件要求，详细阐述生产管理环节的 匹配情况，不超过 1500 字。) 3.5 运营管理 (按照《智能工厂梯度培育要素条件(2025 年版)》中 卓越级智能工厂的要素条件要求，详细阐述 运 营管理环节的 匹配情况，不超过

强解 释性但泛化 能力 弱。 基于海量数据与 大规模预训练； 代表算法： DeepSeek 系列 Qwen 系列 GPT 系列 通过模型组合提升 预测精度； 代表算法： 随机森林 梯度提升决策树 神经网络 ) 深度学习机器学习人工智 能 4/37 在人工智能领域，数据、算力与算法构成发展基石——数据驱动模型训练，算力支撑复杂计算，算法优化 技术路径，三者协同推动人工智能向更高阶形态演进。 蒸馏模型知识 减少信息损失 知识空同映射 特征关系保留 梯度 精度 分析 的模 型量 化技 术 目 技 标 解决传统量化缺陷 保持模型性解 梯度精蜜分析量化 量化增量训练 边 缘 计 算 + 要素之一。 大模型轻量化流程 基于特征关系保留的知识蒸馏技术 基于梯度精度分析的模型量化技术 基于提出的基于特征关系保留的知识蒸馏技术与基于梯度精度分析的模型 量 化 技 术 ， 有 效 地 解 决 了 AI 大 模 型 模 型 参 数 高 、 推 理 复 杂 度 高 的 问 题 。 搜集每层梯度信息、估计量化敏感度 基于量化敏感度确定量化步长 使用确定的比例和级别进行量化

的参数 CNN 人 t 是 LSTM 保留 RNN 的 隐 含层传递关系，加入 遗忘门、输入门和输 出门，解决 RNN 在 时间序列训练时的梯 度消失与梯度爆炸 L Q saly M⁹ 简化结构，模型 参数更少，训练 速度更快 2017 Vaswani 等在论文《 Attention Is All You Need 》中提出 2014 和 Caglar Gulcehre 等提出 1997 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 提出 an 引入了自注意 力机制，提高 处理效率 解决梯度消失 问 题，可以处理更长 序列的数据 脱 磨 1989 Yann LeCun 等人 在 贝尔实验室开发 - an k- u LSTM i 卤 BP 网络 时间 1 6

实施一批“智改数转网联”改造项目，推进老旧设备更新和“哑” 7 设备改造，支持企业实施软硬一体化改造，推动生产设备和信 息系统全面互联互通，促进数字化集成应用创新，提升企业数 字化精益管理水平。开展智能工厂梯度培育行动，支持数字化 基础较好的企业围绕数字化研发设计、产线柔性配置、智能仓 储、设备运维、供应链弹性管控等典型场景开展智能化升级， 加快人工智能等数智技术融合应用，探索未来制造模式，推动 为企业转型提供 参考。实施中小企业数字化赋能专项行动，支持企业结合自身 需求实施设备自动化改造、数据采集、上云上平台等投入少、 见效快的数字化“微改造”，夯实数字化基础。 专栏 2 智能工厂梯度培育工程 01 基础级智能工厂 开展数字化网络化基础能力建设，围绕智能制造典型场景部署必要 的智能制造装备、工业软件和系统，实现核心数据实时采集、关键生产 工序自动化、生产与经营管理信息化，开展点状智能化探索。 强化数字化网络化持续优化能力，面向智能制造典型场景体系化部 署智能制造装备、工业软件和系统，实现设计生产经营数据集成贯通、 制造装备智能管控、生产过程在线优化，开展产品全生命周期和供应链 8 专栏 2 智能工厂梯度培育工程 全环节的综合优化，推动多场景系统级智能化应用。 04 领航级智能工厂 推动新一代人工智能等数智技术与制造全过程的深度融合，实现装 备、工艺、软件和系统的研发与应用突破，推动研发范式、生产方式、

的计算能力，确保训练过程的高吞吐量和低延迟。 在训练过程中，参数优化是关键环节。采用自适应学习率优化 器（如 AdamW、LAMB 等），结合动态学习率调度策略，可以 显著提升模型收敛速度和稳定性。同时，引入梯度裁剪和混合精度 训练技术，能够有效避免梯度爆炸和资源浪费。每个训练批次的损 失函数值和模型表现需要实时监控，并通过可视化工具（如 TensorBoard）进行分析，以便及时发现并修正训练中的异常情 况。 模型  数据预处理：清洗、标注、格式转换、数据增强  模型初始化：预训练模型选择、参数初始化、迁移学习  分布式训练：通信机制、负载均衡、GPU 集群  参数优化：自适应学习率、动态调度、梯度裁剪 通过上述流程设计，可以确保大模型底座在工业园区数字政府 领域的应用中，具备高效、稳定、可扩展的特点，为后续的业务场 景落地提供坚实的技术支撑。 2.3.3 分布式训练 在工业园区数字 首先，分布式训练的基础架构可以采用数据并行和模型并行两 种模式。数据并行模式下，每个计算节点持有完整的模型副本，并 将数据集划分为若干子集分配给不同节点进行并行处理。梯度更新 时，各个节点通过 All-Reduce 操作同步梯度信息，确保模型参数 的一致性。模型并行则用于超大规模模型训练，它将模型的不同层 或组件分布到多个设备上，通过跨设备通信完成前向和反向传播计 算。 为确保分布式训练的效率和稳定性，需重点考虑以下几个方

（2）无目标攻击：其旨在操纵所有类别得数据的预测。无目标攻击的一个典型的例子是拜占庭 攻击（Byzantine attack）。拜占庭攻击作为无目标攻击，在攻击时向路边节点上传大量任意的恶意数 据或梯度，从而导致模型失效。例如在联邦学习中，拜占庭攻击的恶意车辆可以通过上传随机的梯 度导致全局模型的失效。 *, ( ) , , , i i i if i th participant 恶意软件检测器，Lie 等人[58]对 Drebin[59]、DroidCat[60]等进行了后门中毒攻击。Kravchik 等人[61]攻击部署在工业控制系统中的网络攻击检测器。其用于污染训练数据的反向梯度优化技术成 功地毒害了基于神经网络的模型。 车联网安全研究报告（第六期） 79 5.6.2 逃逸攻击 逃逸攻击（Evasion Attacks）主要发生在推理阶段，即训练完成的阶段。恶意车辆通过修改输入 Training)[64]、梯度掩码（Gradient Masking）[65]、防御性蒸馏(Defensive Distillation) [66]、 随机化（Randomization）[67]、加强数据预处理[68]等方式进行防御。 对抗训练是指在普通训练中加入对抗样本，其训练方式为在训练数据中人为添加噪点并使之趋 近于对抗样本，以此来增强模型抗对抗样本的能力。梯度掩码是一种防止敌对攻击的方法，它通过

线信道 传输，掩码M(y)将无差错地传输到接收器。接收到ẑ后，在信号恢复模块中，对 ẑ进行补零，以保证ŷ的长度等于y。其中，重要性排序的依据有：语义向量y的值， 语义向量y的梯度，语义向量y的值和梯度的乘积。 图 4-8 PCSC 在不同信噪比下的性能[8] 不同信噪比下的传输性能如图 4-8 所示。PCSC在信噪比为 10dB下训练一次， 并在各种信噪比下进行测试。CBR设置为 QoS 支撑能力。 基于 AI 的网络资源调度算法，以采用强化学习算法为例，考虑到要优化调 度和分配的无线资源中的带宽和功率均为连续变量，为有效处理连续动作空间， 可以采用双延迟深度确定性策略梯度（TD3）算法，进行训练得到资源分配策略 用于语义数据传输的无线资源分配过程。多信息权重下基于强化学习的网络资源 调度方法可以对无线资源分配进行更细粒度的配置，例如：对传输带宽，可以根 Semantic Model Components 语义模型组份 TD3 Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient 双延迟深度确定性策略 梯度 UDM Unified Data Management 统一数据管理 UDR Unified Data Repository 统一数据存储 UE User Equipment

》任务要求，打造智能制 造“升级版” , 结合智能制造最新实践和发展趋势，工业和信息化部组织编制了《智能制造典型场景参考指引 (2025 年版 ) 》。 现 印 发给你们，请参考做好智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案攻关、智能制造标准研制应用等相关工作，加快推进制造业数字化 转型、智能化升级。 工业和信息化部办公厅 数字化固体制剂项目应用场景及分类 △DNSTAR 工业和 求，打造智能制 造“升级版” , 结合智能制造最新实践和发展趋势，工业和信息化部组织编制了《智能制造典塑 场 景 考 指 ( 2 0 25 版 ) 》。现印 发给你们，请参考做好智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案攻关、智能制造标准研制应用等相长工作，加快推进制造业数字化 转型、 智能化升级。 工业和信息化部办公厅 标 题 ： 工业和信息化

Convolution,FFC）模块增强频域建模，结合跨阶段特征 融合策略，在航拍图像重建中平衡了清晰度与细节恢复能力。各向异性滤波与 GAN 结合 xxx -20- 的双阶段框架[48]，通过自适应梯度阈值区分边缘与平滑区域，经扩散滤波抑制噪声后，由 生成器学习细节增强映射，使电力巡检红外图像绝缘子边缘清晰度提升 27%。面向摄影测 量的深度学习方法[49]在特征提取阶段融入相机内参约束，通过投影一致性损失优化深度估 的帧对齐与特征拼接实现多帧 信息融合，虽在计算效率上有优势，但对复杂运动场景的处理能力有限[53] [54]。在此基础上， 多尺度特征残差学习网络[55]进一步优化，通过构建残差连接缓解深层网络梯度消失问题， 同时采用多分支架构提取不同尺度的特征映射，使动态场景的超分结果在保留整体结构的同 时，强化了纹理细节的时间一致性，有效减少了帧间跳变。 视频超分辨率的核心挑战在于高效利用时空信息，其技术演进围绕运动估计精度与计算 Retinex 算法，其根据成像原理，消除了反射分量的 影响，达到了图像增强去雾的效果；直方图均衡化算法使图像的像素分布更加均匀，放大了 图像的细节；偏微分方程算法则是将图像视作一个偏微分方程，通过计算梯度场提高对比度。 这类通用型算法尽管具有较广的适用性，但由于缺乏对图像退化机理的深入分析，在实施过 程中易导致细节信息损失或出现增强过度的现象，因而其实际应用逐渐减少。 相较而言，基于图像复原的

水灾重大危险源评价指标体系分为地面水灾监测评价指标体系 和井下水灾监测评价指标体系。 1.地面水引起井下水灾的重大危险源评价指标体系 以地面水水文监测系统的水位标高为危险源，采用梯度预警的 方法进行预警，具体的指标体系见表 3-2。 水位标高梯度预警分为蓝色、黄色、橙色和红色四级： 蓝色预警：作业地点水位标高变化绝对值大于或等于 2 并小于 3。 黄色预警：作业地点水位标高变化绝对值大于或等于 3 并小于 矿井井下水重大危险源图形评价包括采空区积水、老巷积水、 断层防水煤柱等导水涌水通道的评价指标体系，矿井水灾重大危险 源预警指标体系见表 3-3。 130 数字化矿山（自动化监控、三维综合管理平台）方案 表 3-2 水位标高梯度预警指标体系库 A：t 个水位标高数据样本的均值。 Di：水位标高取样数据。 Dn：水位标高当前数据。 评价项目 评价指标 预警警级 V(米) 3>AI ≥2 蓝色预警 V(米) 4>AI 米 红色预 采取措施后消 （2）流量梯度预警指标体系库 以井下水水文监测系统的流量为危险源，采用梯度预警的方法 131 数字化矿山（自动化监控、三维综合管理平台）方案 进行预警，具体的指标体系见表 3-4。 表 3-4 流量梯度预警指标体系库 A：t 个流量数据样本的均值。 Di：流量取样数据。 Dn：流量当前数据。 AI(n)：百分比梯度。 评价项目 评价指标 预警警级 AI(%)