和缩影，但目前的建设中存在着数据压力不平衡、感知节点数量少、无线传感能力 有限、非结构化数据分析能力不足等问题。 本文首先分析了国内外的研究现状，通过需求分析确定了满足绿色环保需求、 高效快捷需求、安全防范需求和智慧人文需求为系统的开发目标，并做出了以下工 作：1）进行了信息平台的总体设计，提出了园区的整体技术架构和功能架构，并对 传输网络、传感系统等组成部分进行了设计；2）针对园区海量数据采集和传输的需 输的需 求，采用了组网方式多、节点增删灵活、能耗低、节点容量大的 ZigBee 技术，对其 传感器节点、路由器、协调器等系统硬件和采集节点、路由器、协调器等系统软件 进行了设计，并将这一方案应用于园区的海量环境数据采集和传输，实现了环境智 能监测的采集层和传输层的各项功能；3）针对安保功能、环境灾害救援功能、智慧 物流功能等对于视频的需求，采用了以光流场分析技术为基础的智慧视频用于目标 程度，设计了基于卷积 神经网络的学习机用于系统的深度学习和在线升级，完成了智慧视频为多项功能服 务的目标，实现信息的互联互通。 文章所采用的 ZigBee 技术很好地解决了智慧园区对于海量无线传感数据的采集 和传输问题，并利用智慧视频技术实现的行为检测和识别功能用于多项服务，以这 两项技术为基础的信息平台很好地满足了智慧园区的实际需要。 关键词 物联网；智慧园区；信息平台；ZigBee；智慧视频

Al ( 如 ChatGPT, 图像识别 ) 具身 Al ( 如家庭机器人，自动驾驶 ) 环境 静态、封闭的数字世界 动态、开放的物理世界 输入 单一或特定模态 ( 文本、图片 ) 多模态、实时传感器数据流 输出 数字信号 ( 文本、标签、概率 ) 物理动作 ( 移动、抓取、说 话 ) 目标 模式识别、内容生成 在环境中完成具体物理任务 学习 基于大规模静态数据集 通过与环境的实时交互和试错 、特殊仿生 . … ■ 具身智能的核心技术 □ 具身智能的分类 ( 按形态 ) —— 智能汽车 / 无人机 / 无人船 > 智能汽车、无人机、无人船等设备，本质上也属于具身智能。 它们通过传感器 ( 摄像头、雷达等 ) 实时感知周围环境，并利用 Al 算法进行数据处理和分析， 从 而实现自动驾驶、自主导航、自动避障等功能，符合前面说的具身智能定义。 ■ 具 身智能的核心技术 □ 具身智能的技术体系 从整体来看，具身智能可以分为本体、大脑和小脑。 小脑 ● 运动控制 器 ● 动作大模 型 灵巧手 旋转关节 线性关节 大脑 ● Al 大模型 ● 控制系统 外部传感器 内部传感器 决策 感知 执 行 执行 本 体 脑也可以分为本地 脑和云 脑，也是快慢脑。 小脑 本体 M 大脑 ( 云端 ) M l 大脑 ( 本地 ) ■ 具身智能的核心技

文件推动企业完善物联网络建设，并通过本项目进一步提高安全监管水平。 第二章 系统总体思路 2.1 设计思想 通过工地可视化系统为政府、企业、现场工程管理，提供了先进技术手段， 通过安装在建筑施工作业现场的各类传感装置，构建智能监控和防范体系，就能 有效弥补传统方法和技术在监管中的缺陷，实现对人、机、料、法、环的全方位 “ ” “ ” 实时监控，变被动 监督 为主动 监控 ；同时，其也将为安全生产监督管理 提高项目管理和现场管理的效率。 3.1.2 系统组成 系统功能模块包含实名制考勤、人员安全管理、可视化监控、中心管理、 塔 吊安全监控、环境监测、 车辆管理等模块。硬件组成分为三级架构，分别为 以摄 像头、传感器为主的前端感知层；以带以计算、传输、控制为主的中间 层；和以 平台软件，中心存储、计算功能为主的控制中心。 3.2 系统功能 3.2.1 总体应用设计 系统业务分为中心管理、视频联网、人员管理、环境管理、起重机械管理、 工地监控系统拓扑图 如上图所示，建筑工地视频监控系统架构由三部分组成：前端施工现场、 传 输网络、监控中心。 1) 工地前端系统 工地前端系统主要负责现场图像采集、录像存储、报警接收和发送、传感器 数据采集和网络传输。 前端监控设备主要包括分布安装在各个区域的碗型鹰眼全景相机、高清红 外 模拟摄像机、高清网络摄像机和网络硬盘录像机， 用于对建筑工地的全天候 图像 监控、数据采集和安全防范，

环境数据处理单元............................................21 4.5.2 温湿度传感器....................................................22 4.5.3 水浸传感器.......................................................24 4.5.4 供配电系统 通过前端数据采集设备与平台软件可以对各子系统进行关联： 当周界防御或火灾报警设备被触发时，有预置功能的摄像机还能自 动转到预置点，按需设置联动录像功能；预设的报警能弹出窗口， 并配合电子地图显示；当温湿度传感器检测到异常时，自动开启空 调或调节空调参数，操作时可以联动相应位置的摄像机，对整个操 作工程进行全程管控。  语音对讲 在门禁刷卡处配置语音对讲设备，当巡检人员忘记带门禁卡时， 通过对 机房前端系统设计 4.1 机房概述 机房根据应用行业的不同又分为计算机机房、电信机房、控制机 房、屏蔽机房等类型。不同的机房随着等级、应用及设备数量的不 同，面积从几十平米到几千平米不等，所以视频及传感器数量随之 也变化较大，需要针对每个项目具体选定，但机房的整体架构大体 如下： 图表 2 机房平面图 4.2 机房监控系统概述 机房前端系统包含了视频监控、门禁控制、环境监测、动力监 测

控制论；1950 年，艾伦·图灵发表了具有划时代意义的“图灵测试”； 1954 年，世界上首台可编程的机械臂“Unimate”诞生；1956 年，达特 茅斯会议正式确立了人工智能这一学科。但受限于早期算力和传感器 技术的局限性，相关应用仍处于探索阶段。 2. 产业化突破与日本引领（1960s-1980s） 1960 年代末，日本川崎公司率先将通用机器人技术应用于摩托 车和汽车焊接细分领域，推动了专用工业机器人的产业化进程。进入 配置。同 一时期，人工智能技术在专家系统（Expert System）领域取得了一定 进展，但通用智能的“灵感”仍未出现。 3. 多元发展与国家战略（1980s-2000s） 随着电子技术与传感器的不断进步，机器人技术开始从“理想中 通用”到“现实中专用”再到“现实中形态通用”的方向发展。此后，Scara 机器人、Delta 并联机器人、移动复合机器人等新形态相继问世，与 产业端的 3C 以机械结构、伺服电机、减速器等硬件为核心，软件多为控制系统，AI 含量较低。 2 应用场景集中 主要集中在工业制造（如汽车、电子组装）和特定服务场景（如物流、清 洁）。 3 产业链结构清晰 上游为零部件（传感器、电机、减速器），中游为机器人制造，下游为场 景应用，区域化分工明显（如日本、德国主导高端硬件，中国在低成本制 造上占优）。 4 资本与政策导向 以政府补贴和工业升级需求为主，资本集中于成熟企业，创新多为增量优

• 可视化事件跟踪 挑战 • 近千万辆轿车、轨道交通、快速公交系 统 • 高并发事件及数据流的实时处理 • 海量非结构化大数据的组织与分析 • 压力传感 器 传感 • 速度 传感器 器 • 生物 传感器 • 温度、湿 度…… RFID • 射频天线扫 描 • 电子标识 摄像 • 高速拍照 头 • 高清摄像 头 3 车地双向实时无线通信网数传电台 政府专网 Internet

Insights 数字孪生有什么要求 • 保真度要求 • 扫描频率（设备是否经常更改设置？） • 数据延迟、连接细节（实时性如何？） • 3D 模型，详细视图 • 遥测数据叠加 • 扫描仪、传感器、物联网 • 远程位置的安全性、身份验证、访问、可用性 构建数字孪生的三个关键挑战 访问物理系统数据 创建生动的 数字映射 驱动最佳收益 Amazon IoT TwinMaker 通 rights reserved. Amazon IoT TwinMaker – 工作原理 Amazon IoT TwinMaker 数字孪生 运营 规划 运营和维护历史数据 实时流程数据 实时IoT传感器数 据 CAD/BIM 模型 点云扫描 视频源 地理空间 元数据 基于统计学和物 理学的模型 集成的资产模型 3D视图 见解 最终用户应用程序 Amazon IoT TwinMaker Managed Grafana或亚马逊云科技合 作伙伴的产品将数字孪生 集成到支持3D的应用程序 中，以便最终用户监控和 改进运营 数据连接器 多个来源：融合不同来源的数据（例如 IoT 传感器 数据、视频源、文档和维护历史记录） 数据保持原样：连接到现有数据源，无需将数据移 动到中心位置 与 Amazon 集成：Amazon IoT SiteWise、S3 和 Kinesis Video

先进轨道交通装备 农业机械装备 新一代信息技术 节能与新能源汽车 航空航天装备 新材料 大力推进智能制造 5G 物联网 现代设备管理、 故障诊断及维修技术 | XIAIDAE 1 智能传感技术 人工智能技术 自动控制技术 智能装备技术 计 算 机 网 络 技 术 现 代 管 理 技 术 管理 装 备 和 产 品 智 能 化 生 产 过 程 智 能 化 管 效益升级 生产优化 设备预测 能效提升 质量预警 安 全 研判 应急决策 开放平台 区 块 链 摆 质检设备 88 应用平台 实时采集、 计量设备 乡 物联网 图仪器仪表 运维平台 传感设备 运营平台 回 智能设备 数 字 化 安 环 数 字 化 物 流 数 字 化 仓 储 数 字 化 质 控 数 字 化 能 源 数 字 化 设 备 使能平台 云设施平台 统一大数据中心 均值，方差，偏度， . 异常 阈值 → 时间 数据收集 数据处理 状态指标 自动化模型 判断设备状态 Time 密封处漏气 需要处理 确定哪个零部件出现故障 传感器数据传输 传感器数据 温度，压力，振动 时间 数字化设备一预测性维护 健康状态 故障状态 频率 降 噪 去除异常数据 归一化 时频域 谱熵，谱峰度熵，

_________________________________________________ 10 数字化转型项目方案  智能互联服务的主要需求和预期效果包括： a. 通过与智能设备传感器的连接，实现装备的远程监控与记载软件管理。 b. 通过大数据和机器学习，提前预测设备故障 c. 通过知识库，自动分析远程设备故障，提出解决方案 2.5 管理 结合企业“两型三化九力”的发展战 提供清晰、直观、有效的远程现场服务指导，减少错误发生； 4) 实现物理样机到产品设计的实时数据验证；  关键要求 1) 支持在 CAD 中定义虚拟传感器 2) 支持由实体传感器到虚拟传感器的关联 3) 支持实体产品与虚拟样机的虚拟可视化的实时联动显示 4) 支持实体产品性能数据由实体传感器收集后，实时显示在数字样机中 5) 支持无代码 UI 6) 支持导入 3D CAD 7) 支持集成主流 IoT 平台 _________________ 25 CONFIDENTIAL 数字化转型项目方案 b) 可以在 Creo 中定义虚拟传感器 c) 由实体传感器到虚拟传感器的关联 d) 实体产品与虚拟样机的虚拟可视化的实时联动显示 e) 实体产品性能数据由实体传感器收集后，实时显示在数字样机中 __________________________________________________

驶汽车等创新模式备受瞩目，带给人 们与传统汽车业不同的全新感 受。 4 现代制造业之痛：“多”元挑战 效率下滑 创新不足 成本攀升 “ 多” 元挑战 业务流多 难识别 网元多 配置繁杂 传感线多 布线难 设备物料多 设备监管难 信息孤岛多 可靠性难保障 离线业务多 移动办公效率低 系统多 整合难，协同繁 5 协作化  融合会议，随时随地好沟通  沟通方式多：多年建设设备繁多， 华为敏捷制造解决方案解决“多”元挑战！ 制造企业信息化建设目标：精细化、移动化、协作化 移动化  20 平方 + 厂区覆盖  物资定位精度 <5m  设备物资多：件烟品牌 100+  传感线多：如视频监控线等 1000+ 6 华为敏捷制造解决方案概览（改敏捷制造、亮点增加 ) 信息网 工厂 A 生产管理网 车间 生产执行网 eLTE H.Q WLAN 研发 销服 管理 重点排污单位应当向社会公开其排放数据 老厂区 临时工程 未预埋光缆，线路乱搭，布线困难 监控中心 监控中心 重点排污单位应按规定安装使用监测设 备，对其排放的污染物进行监测 监测点多，且分散 传感线多：监测点分散，布线难，监控存在盲区 移动化 精细化 协作化 14 应用机房 eCNS600 DBS3900 物联网传输层 采集层 监测 RTU CPE + MiniPCIe