度 一般,成本有 待下降 奥迪Q3、蔚 来ET9、保 时捷卡宴、 奔驰GLC等 DLP 基 于 德 州 仪 器 的 DMD(Digital Micro- mirror Device,数字微 镜元件)芯片，实现百 万像素级投影，是"数 字大灯"的代名词 百万像素级 分辨率极高，可投 射任意复杂图形， 功能强大 系统成本高 昂、系统复 杂且散热要 求高 奔 驰 S 级 、 奥迪A8、问 界 智能车灯产业 生态与竞争格局 第六章 一、车灯产业链图谱 现代车灯产业链形成了“上游供应商—中游集成商—下游车企—终端应用”的高度协同、垂直整合的 产业生态链，见下图23。 上游供应商包括光源及光学元件制造商如艾迈斯欧司朗、德州仪器、英飞凌（排名不分先后）等， 见下表5；中游集成商车灯及模组厂商有星宇股份、华域视觉、引望、海拉、马瑞利、法雷奥、小糸（排 名不分先后）等，见下表6；下游车企国外品 分先后）等，国内品牌包括比亚迪、吉利汽车、长城汽车、奇瑞汽车、长安汽车、上汽集团、一汽集团 、东风汽车、广汽集团、北汽集团、蔚来、小鹏、理想、零跑、赛力斯、小米汽车、江淮汽车、江铃汽 车（排名不分先后）等。 光学元件、传感器与车灯模组的深度融合，正重塑智能车灯产业生态格局。本章从智能车灯产业链 各环节出发，梳理核心供应商、车企合作关系及跨界协同模式，揭示技术融合驱动的竞争新态势。 图23 现代车灯产业链图谱

级，全厂继电保护设置和整定方面都有需求。 作为大型炼化企业，该企业对供电连续性要求较高，停电时间短，改造难度大。此外，企业系统内 部中压元件、低压元件及低压变频器品牌众多，三分之二的配电室运行超过10年，部分区域老旧设备占 比大，运行风险极大。部分元件已经停产，运维难度大。由于品牌不一，运维人员很难对现有设备做系 统检修或维护，需要专业的指导与运维建议。 对此，施耐德电气在该项目中提供中压断路器HVX 效“双碳”、综合能源四大场景，为数据中心配电系统提供整体解决方案。 这首先要求对老旧数据中心进行全面体检和设备升级，以提高数据中心配电系统的安全可靠 性。在此过程中确认改造方向，优化设备性能，对退市或老旧的核心设备元件进行更换进而令机 房延寿，由此建设可视化的资产管理体系。整个改造过程可以根据预算情况和回路重要性优先级 决定先后次序。 其次，面向智算中心的升级趋势，对配电系统则要求新增回路，提供更为灵活和因地制宜的方

理和相关职能部门实现前台和后台流 程的自动化。 制造执行系统 (MES) 跟踪并记录 原材料向成品的转化，提供实时生产 管理，以推动整个企业的合规性、质量 和效率。 分布式控制系统 (DCS) 使用分散 元件来控制分散系统，例如自动化工 业过程或大型基础设施系统。 资产性能管理 (APM) 通过仪表板将 过程、操作和机器级数据相结合， 以监控机器和工厂的运行状况。 供应链规划 (SCP) 将来自多个部

；制定大规模 个性化定制等新模式应用规范或指南标准。 13. 电子信息 针对电子信息制造行业技术复杂性高、产品迭代快、多 品种小批量特征明显、产品个性化和定制化需求增长快等特 点，围绕电子元件及电子专用材料、电子器件、信息通信产 品和系统、智能消费设备、锂电池等领域的生产和加工，制 定专用智能装备和系统的信息模型、互联互通要求等标准规 范；制定柔性生产线、数字化车间、智能工厂的建设指南、

第九版年度智能制造现状报告 智能制造技术有哪些示例？ 制造执行系统 (MES) 跟踪并记录原材料向成品的 转化，提供实时生产管理，以推动整个企业的合规性、质 量和效率。 分布式控制系统 (DCS) 使用分散元件来控制分散系 统，例如自动化工业过程或大型基础设施系统。 质量管理系统 (QMS) 对质量文档、过程和测量进行标 准化和自动化。 供应链规划 (SCP) 将来自多个部门的数据组合在一起，以 同步

要求，数据 监测准确可靠。对智能监控系统的传感器、控制器等设备进行检查维护，保证系统的正常运 行。 4) 电气系统维护 对设备的电气系统进行检查维护，包括电线电缆的连接、绝缘性能，电气元件的工作状态等，及 时发现并处理电气故障，确保电气系统的安全可靠运行。 5) 液压系统维护 每 50 次爬升更换液压液，滤芯同步更换，记录油品型号及更换时间。 第 27 页 6

解决潜在问题，降低后期修改和调试的成本和风险。在建筑设计中， ChatCAD 能够快速生成建筑模型和平面布局图，提供设计师更直观 的设计参考。在电子设计中，ChatCAD 可以帮助工程师快速创建电 路板和电子元件布局。ChatCAD 还可以在教育培训领域发挥重要作 用，帮助学生和初学者更轻松地学习工业设计软件操作，并提升他们 的设计技能。 五、人工智能赋能工业仿真应用挑战 智能化转型的浪潮下，人工智能技术能力的不断提升正给工业仿

而造成的生产延误。 在电子制造业中，AI 技术同样发挥了重要作用。富士康作为全 球最大的电子制造服务商之一，利用 AI 技术优化了其生产流程。 通过部署智能视觉检测系统，富士康能够实现对微小电子元件的精 确检测，识别出不合格产品并自动剔除，从而确保产品质量的高度 一致性。同时，AI 技术还被应用于供应链管理，通过分析历史数据 和市场趋势，优化库存管理和物流调度，降低了运营成本。 在钢铁制造业中，AI

PCS  此级别的主要任务有：与安全相关的控制、顺序 执行、 HMI 界面、在 PLC 级别与第三方设备的 接口  此级别的主要组成部分有：传感器和执行 器、变频器和电机、距离测量系统、称重 元件、 RFID 和条形码读取器 – 51 XX 个性化定制的生产制造升级—打造智能物流体系３ 为实现高效物流， XX 可应用智能化物流技术，具体包括条码识别技术、射频识别技术 RFID 、机械视觉

景适配两个维度对工业大模型提出了明确要求。在模型能力方面，标准重点评 估工业大模型在工业质量检测、对话指令理解、故障诊断分析和生产资源调度 等任务中的适用性。例如，在工业质量检测中，模型需精准识别产品缺陷，如 在电子元件生产中识别表面划痕或尺寸偏差，保障产品质量。在对话指令理解 方面，模型应准确解析复杂生产指令，例如在钢铁冶炼中，针对“根据当前温度 和炉内压力调整原料投放比例”的指令，模型需快速理解并生成具体操作步骤。