降低生产成本......................................................................................43 3.3 提升产品质量......................................................................................45 3.4 实现生产过程优化 设备数据.....................................................................................55 4.1.3 质量数据.....................................................................................57 4.2 数据采集工具与技术 6.2 质量控制与预测................................................................................112 6.2.1 质量检测智能化.......................................................................114 6.2.2 产品质量预测模型.

3.2 标注工具选择.............................................................................38 2.3.3 标注质量控制.............................................................................40 2.4 数据存储与管理..... ......................................................................................166 7.2.1 数据质量验收标准...................................................................168 7.2.2 模型性能验收标准......... 训练已成为推动智能化应用落地的核心环节。本项目旨在构建一套 完整的数据处理与模型训练方案，以满足企业在复杂场景下的智能 化需求。项目通过对多源异构数据的采集、清洗、标注和结构化处 理，打造高质量的知识库，为后续的 AI 模型训练提供坚实的基 础。同时，结合先进的深度学习技术和规模化计算资源，设计高效 的模型训练流程，确保模型在准确性、泛化能力和计算效率方面达 到预期目标。项目的实施将涵盖以下关键步骤：

涉及到多条独立的产业链，以网 状呈现。 两大主题 : 智慧工厂 智能制造 三项集成：横向 纵向 端到端 智能制造示意图 CAD PLM MPS MRP APS MES 在线检测设备 设备管理 全程质量追溯 车间实时监控 WMS 客户协同平台 个性化定制 获取客户定制化信息 将信息共享给设计中 心 客户 自动设备 机器人 传感器 PLC 边缘计算 SCADA 通信协议 云计算 ... 供应商协同 材料分析 SRM 协同 采购跟踪 研发管理 ERP BOM 开发新品 项目管理 成果管理 标准管理 品质 ERP 检验报告 品质改善 检验记录 品质分析 质量追溯 管理规范 生产进度 设备产能 综合分析 ERP 成品汇报 工序汇报 ERP 成品进出库 原辅料进出库 高效便捷 条码管理 智能仓储 避免失误 财务 管理 与 ERP XRKJ 工厂管理现状—信息流示意图 设备 ERP 人 信息 信息 工单信息 工入库信息 领料信息 BOM 信息 信息 生产数量 设备状态 设备 OEE 设备 CPS 工单进度 质量追溯 损耗分析 绩效分析 XRKJ 企业管理现状—严重的信息孤岛 企业与上 下游孤岛 系统与系 统的孤岛 部门与部 门的孤岛 人与系统 / 现场孤 岛 系统与设 备的孤岛 金蝶提供

程的全局智能化，将制 造装备从数字一代跃升 为智能一代。统筹骨干 企业集成应用创新，中 小型企业普及应用，将 智 能 化 运 用 到 整 个 制 造 生产链中。 创新能力不足制约制造业向高质量阶段发展，需以并行模式融 合网络化、数字化与智能化手段进行升级 中 国 建国初期，开始进行包括 工业化在内的“四化建 设” , 重点在重工业、军 工等方面发力 改革开放以后实行联产承 能制造作为今后发展的主 线，实现制造业转型升级， 从制造大国向制造强国转 变 中国制造业细分领域众多，行业间数字化基础差距较大且需求各异，在制造业由高增速向高质量发展过程中，我国制造业仍然面临低端供给过 剩、高端供给不足、创新能力不适应高质量发展要求等诸多挑战。从全球工业革命的演变历程来看，我国尚处于工业化升级的进程当中，需要 工业 2.0 、工业 3.0 与工业 4.0 “ 并行式”发展。 第四次工业革命 3.23% 3.72% 3.69% 3.61% 4.46 4.69 3.19 2019 2020 6% 制造业人工智能行业应用发展图谱及 行业应用案例 制造行业 AI 心竞争力与质量，实现可持续发展 制造行业是我国加快建设现代化产业体系的重要支撑，增强制造行业全价值链条数智化能力，全面提升智能制造整体水平与实力当务之急。 同时，制造行业在 IT 与数字化等基础设施建设方面，

数据清洗与预处理..............................................................................57 4.4 数据标注与质量控制...........................................................................60 5. 模型训练方案......... 的核心环节。然而，当前数据训练过程缺乏系统化的评估与考核机 制，导致模型质量参差不齐，训练效率难以量化，资源分配不够优 化。为解决这些问题，有必要构建一套全面的人工智能数据训练考 评系统。 项目的核心目标在于建立标准化的数据训练考评体系，提升 AI 模型开发的质量与效率。具体目标可分为以下几个维度： - 建立可 量化的数据训练质量评估指标体系 - 设计全面的训练过程监控与记 录机制 - 通过本系统的建设，预计可以实现以下具体效果： 1. 数据训 练效率提升 30% 以上 2. 模型质量合格率提高 25% 3. 训练资源利用 率优化 40% 4. 训练评估时间缩短 50% 系统的主要应用场景包括但不限于： - 机器学习模型的训练过 程评估 - 深度学习网络的性能优化 - 训练数据的质量控制 - 计算资 源的最佳分配 - 训练效果的持续跟踪与改进 项目将在现有技

月党中央、国务院发布《关于实施乡村振兴战略的意见》 2. 总体要求：按照产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕的总要求，建立健全城乡融合发展体制机制和政策体系。 3. 提升农业发展质量，培育乡村发展新动能：夯实农业生产能力基础、实施质量兴农战略、构建农村一二三产业融合发展体系、构建 农业对外开放新格局、促进小农户和现代农业发展有机衔接； 央行、农业部等五部委《关于金融服务乡村振兴的指导意见》 （ 2019 为重要基础设施 1 、资源数字化 2 、产业数字化 3 、全局可视化 4 、决策智能化 把大数据作为 关键生产要素 经营网络化 服务便捷化 管理高效化 生产智能化 用数字经济助推农业发展质量变革、效率变革、动力变革 打造省级乃至全国数字经济样板 产业服务： 通过金融、农资、订单等环节的运营提供服务打造平台生态 农产品销售溢价（特色作物及经济作物） 农业大数据服务 通过金融服务平台 个产品 M 个场景 2 个维度 1 个方向 数字农业农村 农业产业运营 农业金融 智慧种植 智能工厂 智慧乡村 农政管理与服务 政务应用 农业产业园 数字农业农村业务框架 农产品交易 质量追溯 数据中台 物联网平台 产业云图 智慧园区 生态应用 云计算平台 AI 平台 区块链平台 金融平台 信用平台 云码 企业云图 云工厂 交易平台 1. 定位：数字基建，实现产业 管理数字化

估，确保生成结果的科学性与可靠性，也是医疗应用成功的重要因 素。 综上所述，生成式大模型在医疗场景中的应用，不仅是可能 的，而且是切实可行的。随着技术的成熟和数据的积累，这些模型 将会在提高医疗质量、优化资源配置等方面发挥越来越重要的作 用。 1.1 背景介绍 随着人工智能技术的迅猛发展，生成式大模型（如 GPT、BERT 等）在多个领域展现了其强大的潜力，尤其是在医疗 场景中。医疗 场景中。医疗行业对高效、智能的技术需求日益增加，传统的医疗 服务往往面临着资源短缺、信息不对称和个性化医疗不足等挑战。 借助于生成式大模型，医疗行业可以有效改善这些问题，通过智能 化的工具和服务，提升诊疗效率和服务质量。 近年来，全球范围内的医疗数据爆炸性增长，其中包括电子病 历、医学影像、基因组数据等。这些数据蕴藏着巨大的价值，如果 能够通过先进的 AI 技术进行挖掘和分析，就能为诊断、治疗和预 防提供 疗应用中，医生 可以通过模型生成个性化的治疗方案，结合患者的具体情况与历史 病历，提供定制化的医疗服务。 另外，生成式大模型的推理和生成能力也常常超过传统算法。 例如，某些模型已经能够生成高质量的医学图像，辅助放射科医生 进行诊断。这一过程不仅提高了诊断的效率，还能减少人为错误的 可能性。 以下是 AI 生成式大模型的主要特点总结：  大规模学习：通过在海量数据上训练，生成式大模型能够学习

数据管理 数据资产 数据 数据业务化 基础设施 应用支撑资源 资金 资源 知识 数字化营销 数字化财务 数字化运营 数字化供应链 产品设计 工艺设计 计划调度 生产作业 质量管控 设备管理 数字化生产 仓储配送 服务产品 服务交付 服务能力 数字化服务 服务运行 - 7 成熟度要求 7.1 组织 组织能力域包括组织建设、转型战略、流程管理、变革 应响应数字化需求，识别相关 数据资源并形成数据资产 目录 a) 应明确局部业务的数据 资产管理目标，建立数据 资产管理制度和过程； 示 例 ：如数据权属保护、数据 属性定义、数据质量考 核等。 b) 应制定局部业务的数据 资产管理实施方案，开展 数据资产盘点，更新数据 资产目录，形成数据资产 成果： c) 应建立数据的授权使用 机制，确保数据使用合法 合规 数据资产的自动提供和 价值度量，具备实时响应 新需求的能力 a) 应将数据资产作为生产 要素纳入资产负债表， 开展数据资产的业务价 值评估 ； 示 例 ：如业务贡献度、业务 价值比重、经营质量和 效率等。 b)应建立数据资产服务运 营相关的收益分配机 制，将自身数据资产融 入生态，支撑生态可持 续发展 数据 业务化 应具备数据业务化意识 应初步识别数据业务化需求 应制定数据业务化的战略、目

工业化、信息化深入融合，运用 网络化、数字化、智能化技术 手段与提升精益水平等一系列举措而构建的深度自感知、智慧 优化自决策、 精准控制自执行的高柔性化及自适应的制造体系 智能制造的目的 对内提高制造质量和效率、降低运营成本、减低库存、缩短交 付周期，对外提升服务水平、快速应对市场变化，总体以提高 企业整体经济效益为核心目标 智能制造的手段 在精益管理的基础上，运用先进制造技术与装备，应用先进 AI 浪潮下，制造业正面临深层次的结构性挑战与转型压力，站 在“再定义”的门槛上。一方面，全球产业链加速重构、劳动力 结构性短缺、质量与效率的双重压力日益显现；另一方面，人 工智能正以前所未有的速度，渗透至从研发、生产到供应链的 各个环节，成为驱动制造业高质量发展的新变量。在这样的背 景下，制造业不再是 AI 应用的跟随者，而是其落地的主战场和 主引擎。然而，人工智能赋能制造，并不仅仅是为了提升效率、 010101010 010101010 010101010 010101010 010101010 010101010 全生命周期 管理 协同研发 设计 生产设备 优化 产品质量 检测 企业运营 决策 设备预测性 维护 AI+ 机理模型 + 数据模型 AI+ 云平台 打造 AI+ 制造业全场景技术服务，通过对人、机、物、系统等的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新数字化工业和服

其在全球市场中占据更加有利的地位。 自党的十八大以来，我国高度重视制造业与人工智能的融合， 正加速制造业与人工智能的融合进程， 旨在提升制造业效率、质量 和创新能力，促进产业链协同优化，构建开放共享的制造业生态， 为经济高质量发展和全球可持续发展贡献力量。 在此背景下，本报告深入剖析当前技术应用的现状，关键技术 创新方向， 以及行业应用的具体情况，通过制造业具体场景的典型 同时，西方发达经济体促进高端制造业回流，而我国高端制造 业体系尚未形成。 （二）人工智能赋能制造业具有重要意义 在制造业面临诸多挑战的背景下，人工智能赋能制造业能够降 本提效，提高制造业产品质量，加速产品创新，提升我国制造业竞 争力。据埃森哲公司测算，到 2035 年，全球人工智能技术的应用将 使制造业总增长值增长近 4 万亿美元，年度增长率达到 4.4%。随着 人工智能技术的 够实现高度自动化，减少对人力的依赖，从而提升效率。例如，在 无人矿卡的应用中， 自动驾驶技术替代了传统的人工驾驶，无人矿 卡能够实现 24 小时不间断作业，显著提高了作业效率。此外，通过 人工智能技术赋能质量控制，能够以远超人工质检的速度和分辨率， 显著提高生产效率。其次，人工智能能够通过优化已有生产流程， 帮助制造业提效。人工智能技术能够优化制造业研发设计、生产调 6 度、运营管理等流程