具身智能的基础知识 2025 年 9 月 11 日 R1 .0 版 目录 CONTENTS 具身智能 的基 本概念 具身智能 的发 展演 进 具身 智能 的核 心技 术 具身智 能 的产 业链 具身智能的基 本概念 PART ■ 具身智能的基本概念 □ 具身智能的定义 > 具身智能 (Embodied Intelligence) , 是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统。 它通过实体智能体与环境的动态交互，获取信息、理解问题、做出决策，并实现行动，从而产生 智能行为和适应性。 > 具身智能是人工智能与机器人学交叉的前沿领域，其核心在于将感知、行动与认知深度融合。 ■ 具身智能的基本概念 □ 什么是“具身” >“ 具身“是一个很小众的名词，通常都出现在哲学、认知科学领域。 >“ 具身”的英文叫 Embodied , 是 embody 的过去式和过去分词。 em- 表示 进入，使 ) 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 ■ 具身智能的基本概 念 □ 具身智能与传统 Al 对比 ■ 具身智能的基本概念 □ 具身智能、离身智能、反身智能 > 具身智能 (Embodied Inte ligence) : Ⅱ 强调智能体通过物理身体与环境的直接交互来产生认知和行动。其 核心在于“感知 -

数字化工厂介绍 目 录 1 数字化工厂概念 2 数字化工厂建设 3 建设数字工厂的意义和方法 4 数字化工厂的发展趋势 1.1 数字化工厂起源 1.2 广义数字化工厂 1.3 数字化工厂 1.4 数字化管道 1.5 数字化油田 2.1 现状分析 2.2 建设思路 2.3 功能建设 2.4 数据建设 2.5 关键技术 1 、数字化的起源 数字化工厂（ 重点关注： 油气田业务，侧重勘探、开发、生产一体化解决能 力。 三维展示地面结构、地下构造、油气藏 针对油气生产全流程，涵盖部分管道业务 数字工厂、数字油田、数字管道 目 录 1 数字化工厂概念 2 数字化工厂建设 3 建设数字工厂的意义和方法 4 数字化工厂的发展趋势 1.1 数字化工厂起源 1.2 广义数字化工厂 1.3 数字化工厂 1.4 数字化管道 1.5 数字化油田 生产管理 可视化 应急管理 可视化 规划管理 可视化 培训管理 业务层 数据层 物理层 一体化平台技术 5 、关键技术 地质虚拟现实技术 5 、关键技术 目 录 1 数字化工厂概念 2 数字化工厂建设 3 建设数字工厂的意义 4 数字化工厂的发展趋势 1.1 数字化工厂起源 1.2 广义数字化工厂 1.3 数字化工厂 1.4 数字化管道 1.5 数字化油田

高度灵活的数据结 构 数据获取 数据传输 数据处理 数据是智能交通的核心 数据获取 数据传输 数据处理 People. Process. Portfolio. Discussion 实时事件处理 — 概念图解 业务场景 • 重要车辆监 控 • 交通诱导 • 出行者信息 • 技术机遇 • 实时处理大数据量 • 合并历史事务和实时事 务 架构决策 • 实时流 • 利用现有分析 • 最大限度地减少数据移 黑名单 小型机 历史事务 备份 历史配置文件 RDBMS 事务 历史数据源 计算配置文件 实时事务 （基于消息） Hadoop 集 群 事件处理 规则和结果 关联和分析 — 概念图解 NoSQL BI 平台与分析 业务机会 • 行车路线建 议 • 信号控制 • 交通流量分 析 技术选择 • 将缩减结果集成到关系数 据 库 • 构建另一个环境 • 手动关联 架构决策

销售到收款一体化 采购到付款一体化 生产到成本一体化 需求到产品一体化 日常运营到费用一体化 供应 商 客 户 计划到执行一体化 1 需求到产品总体方案流程 关键方案 准备 概念 计划 开发 验证 发布 生命周期 2 1 3 流程 部门 系统 销售部门 生产部门 财务部门 储运部门 服务部门 需求管理 1 产品数据管理 2 产品开发流程 3 业务咨询与分析 项目数据 • Phase-Gate 输出 • 资源 • 预算及成本数据 • 项目状态报告 产品组合数据 • 产品列表 • 特性需求 • 记录计划 • 财务分析 2 应用需求 产品概念 详细设计基础 产品层次结构 设计 物料 工艺 / 工具 原材料 发行与 变更记录 生产配置 记录 法律法规 条例与标准 合同要求 文档 通过类型 , 编码 和版次识别 详细设计 艺文件、烧录软 件等生产所需的 文档和数据由 PLM 提供 文件版本弄错、图 纸不齐套，能正常 生产、发货，而不 出质量事故吗 ? 2 以产品结构为核心标准化、平台化的产品开发整体架构图 概念 工程变更、制造变更 产品协同或项目协同 项目群管理及项目管理 规划开发可盈利的产品规格及组合 平台开发 可选择规格开发 标准性规格开发 纳入客户的规格组合进行配置及产品设计 计划

如何构建新组织所需的数字能 力？ 五种选择，包括： I. 内部建造 II. 共同来源 III. 外包 IV. 收购 V. 伙伴关系 如何部署数字计划？ 由以下五步组成的流程： I. 创意 II. 概念开发 III. 构建和验证 IV. 缩放 V. 操作 如何与 OPU 和外部利益相关 方（供应商、初创公司等）进 行互动？ • 为管理利益相关者制定的治理 和政策 • 供应商在虚拟分类室中的虚拟 端到端采购：采购与采购、合同管理、材料管理、仓库管理、物流管理、供应商许可与注册以及绩效管理 49 总体方法 为解决 10 个关键问题并启动数字化转型，建议开展愿景规划和蓝图制定阶段，包括 2 个用于概念验证和利益 相关方认可的试点原型 愿景规划 试点原型 蓝图 1. 倡议路线图 • 确认业务优先级 • 识别数字机遇 • 使用外部基准和现有技术定义数字计划 • 估计已确定的数字举措的潜在价值 允许客户将备件订单预测的准备时间从几小时缩短到几分钟，从而可以处理许多月中情况。 • 试点原型的分析实施 14 全球不锈钢生 产商 库存分析 • 咨询公司实施了库存分析仪表板，通过概念验证更好地理解客户的整体性能。 • 开发了分析工具，分为三个阶段：模型设计、模型数据和概念验证，并实施了一个仪表板，使 库存和详细的根源分析可见。 • 分析试点原型 • 采购分析 15 全球油气公司 周转分析 • 咨询公司实施了可视

人工智能在财务领域的实践运用 财务机器人 一、人工智能概述 • 人工智能概念 • 人工智能特征 • 人工智能分类 • 人工智能产业 2017 年 12 月， 人工智能入选“ 2017 年度中国媒体十大流 行语” 从 2017 年开始， 人工智能连续三年被写 入中国政府工作报告 1.1 人工智能概念 人工智能（ AI ），即人工打造的智能，旨在通过研究人类

数据资产之间的关系怎样？ 如何让数据资产正确、有效的被使用 并产生价值？ enterprise ASSET 元数据管理 - 现状分析 企业数据资产管理的困惑 大数据平台数据管控整体解决方案 对元数据的概念理解不清或者不一致 到底哪些数据可以纳入到元数据管理范畴之内 元数据管理能带来什么价值 元数据管理的工作内容都是什么 元数据管理 - 元数据的意义 元数据到底是什么 大数据平台数据管控整体解决方案 大数据平台数据管控整体解决方案 目录 数据管控概述 1 元数据管理 2 数据标准管理 3 数据质量管理 4 大数据平台数据管控整体解决方案 数据标准管理 数 据 标 准 定义与定义原则 •定义主题的概念、本质与内涵，明确开行对此类主题的定义。 •描述主题的识别原则。 信息模型 •定义主题信息项 •定义主题各类信息项的业务属性、技术属性及信息项所有者 数据 标准 定义 主题数据项 数据映射说明书

目经验，认为数据仓库建设应该遵循“统一规划，分步开展”的原则，对经营分析系统 的元数据管理应该先构造一个最小最实用集合的元数据。我们建议先在以下过程中进 行元数据管理：  业务数据源分析  目标数据仓库设计（概念模型、逻辑模型、物理模型设计）  数据获取调度及监控设计  数据仓库、数据集市存储  展示设计  记录数据仓库的使用情况 2.2.3 功能组织架构 经营分析系统的功能模块如下图所示： 是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、 交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP 的目标是满足决策 支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。 “维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。“维”一般包含着层次 关系,这种层次关系有时会相当复杂。通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维 (dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。因此 据仓库应用中，OLAP 应 用一般是数据仓库应用的前端工具，同时 OLAP 工具还可以同数据挖掘工具、统计分 析工具配合使用，增强决策分析功能。 2.3.3 数据挖掘 2.3.3.1数据挖掘概念 数据挖掘（Data Mining），也叫数据开采，数据采掘等，就是从大量的、不完 全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不 知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

制定应用开发策略 业务功能分析 设计 SAP/ 非 SAP 接口集成 设计统一 应用框架 分析业务对象关系 确定企业主题域 应用 IEC 标准 识别 SAP 内对象 建立公共信息 概念模型 设计公共数据 逻辑模型 设计公共数据 对象物理模型 分析非结构 化数据需求 分析实时 数据交易需求 分析数据管理 统一需求 决策 SAP 边界 设计未来技术架构蓝图 理解一体化平台技术需求 与架构元模型保持一 致 •架构元模型是针对需求，开发的完整的架构开发方法，它描述了架构的基本组成要素 （细化到属性），及各个要素之间的关系，显示了如何从业务跟踪到 IT 实现 •它为 SAP 实施提供提供了高层的概念框架，用以检查 SAP 实施方法和交付的完整性 企业架构统一的结构化架构内容框架 目录形式 架构内容元模型 矩阵形式 图画形式 展现成 视图 关心者的视角 解释描述 业务 架构 Overall Level of Crime 战略和方向 业务架构 应用架构 技术架构 信息架构 SA 支持完整的企业架构定义 For Example 应用系统模型 用户使用模型 概念和逻辑数据模型 物理数据模型 可视化整个企业架构 数据模型 逻辑类模型 组织视图 网络拓扑 Credit Card Company Accounts Hotel Reservatio

零碳产业园区的核心概念与类型 常见的零碳产业园区类型 工业园区：通过推广绿色智能制造产线、建设分布式 能源供给系统、加强工业流程余热高效利用等措施， 实现零碳转型，推动工业绿色发展。 物流园区：发展新能源物流运输，优化物流配送路线， 建设绿色交通基础设施，减少交通碳排放。 科技园区：研发和应用低碳、零碳技术，建设智慧楼 宇，发展绿色交通，发挥引领作用。 零碳产业园区的核心概念与类型