测，并在发现异常情况时自动暂停生产，并通知相关人员进行处理。这种智慧工厂 中的自动化流程可以极大地提高生产效率和产品质量。 2.2 协作机器人 协作机器人是一类与人类共同工作的机器人系统，它们通过与操作者进行交互 学习以及与其他设备和系统的实时数据交换，实现真正意义上的协作工作。AI 技 术可用于协助协作机器人的任务分配、路径规划、目标追踪等关键环节，进一步提 高机器人的工作效率和灵活性。 三、智慧物流与仓储管理

与全球多层级供应商 通力合作，能够满足客户定制化需求。过去， IBM 的供应链使用传统系统，分散在不同组 织部门中。因此，信息系统缺乏整合，数据 流通效率低下。员工依赖电子表格完成大部 分工作，这阻碍了团队协作，影响了实时数据 的共享。 早在十多年前，IBM 的供应链管理团队就 提出了一个雄心勃勃的转型计划，即建立 一个认知型的智能化供应链。该计划的目 标是打造一个灵活的供应链，充分利用数 据和 智能供应链洞察变革，驱动增长 11 关键是提升整个生态系统的响应速度。让生 成式 AI 助手直接与供应链系统的智能层（即 认知核心，能够从海量数据中提取洞察）进 行互动，内部与外部团队能够更加高效地共 享信息，实现协作。 AI 助手能够持续将智能层的洞察和建议传达 给供应链团队的相关人员。尽管企业资源规 划 (ERP) 系统仍然是核心交易引擎和记录系 统，但供应链团队无需再直接与其进行交互。 该原则同样适用于其他各类专业供应链应用， 通过结合云计算与生成式 AI，企业能够加速供应链创新，提升业务成果，实现前所未 有的突破。 在云端部署生成式 AI，企业可以高效训练并大规模部署模型，同时节省高昂的硬件和 基础架构成本。多个团队能够协作开发生成式 AI 模型，将模型在不同的云环境中流畅 迁移，无缝对接其他云服务和应用。 当然，成本也是一个不可忽视的考虑因素。云基础架构采用按需付费模式，减轻了资 本支出压力，使企业能够专注创新

不断上升的网络威胁以及对风险和 复原力行动的影响 在过去的十二个月里，生成式人工智能 (GenAI) 在 技术优先级排行榜上一路飙升，对嵌入这一变革性 技术的工业应用产生了强烈的需求。 为了补充和扩大劳动力，协作机器人、自主移动机 器人 (AMR)、自动导引车 (AGV) 和可穿戴设备都 将在 2024 年技术投资的新领域中占据突出地位。 OT 和 IT 之间的界限不断模糊，数字和物理运营之 间的联系日益紧密。这就更需要提高网络安全意识 10 1 2 3 智能制造技术可 提高效率： 提升质量 降低成本 提升整体设备效率 问题：您希望通过智能制造技术取得哪些积极的业务成果？ 选择所有适用项。 基数：1567 培养协作环境 政府法规 渴望做好事情 建立我们在社区的影响力 供应商/客户需求 有利于盈利 提高效率 在潜在的环境问题出现之前就予以解决 ：：制造商面临的最大挑战：： 第九版年度智能制造现状报告 :: 23 第九版年度智能制造现状报告 利用人工智能的竞争 :: 24 制造商已经采用 GenAI 和因果关系人工智能、协作机器人 和自主移动机器人来增强和补充劳动力，同时减少错误、 加快价值实现速度并提高质量。 GenAI 或因果关系人工智能 Cobot（协作机器人） 自动移动机器人 (AMR) 和自动导引车 (AGV) 未 来 1 2 个 月 的 十 大 投 资 领 域 问题：贵公司对以下哪些技术进行了投资？

等阶段。首先，进行全面的需求调研，了解企业现状及面临的问 题，并确定改进目标和关键绩效指标。接着，在充分调研的基础 上，设计针对性的解决方案，包括硬件基础设施与软件系统的选型 和配置。 为了确保项目的顺利实施，还需要构建跨部门的协作机制，确 保研发、生产、销售等多个部门的信息流通与协同作战。此外，人 才的培养与引进也是项目成功的关键，企业需加大在 AI、大数据、 机器人等领域的专业人才的投入。 为了验证和优化项目设计，在实施过程中会采用迭代式的方 实现对设备状态、生产效率等的实时监控。  智能决策与调度：利用人工智能算法对大数据进行分析，优化 生产计划和资源调度，提高生产灵活性。  智能设备与自主控制：引入自主可控的智能制造设备，实现设 备之间的自我协作和自动化生产。  可视化管理：搭建可视化平台，实时展示生产进度和状态，帮 助管理者及时做出决策。 这些关键点共同构成了智慧工厂的基础框架，将促进生产效率 提升和资源的优化配置，使企业能够更好地应对市场的变化。随着 构建灵活的生产调度系统，根据实时数据与市场需求自动优化 生产计划，缩短产品上市时间，提高客户满意度。 5. 推动知识共享与技术积累，通过 MDC 平台促进企业内部各部 门以及与外部合作伙伴之间的信息共享和协作创新。 通过实现上述目标，MDC 项目将为企业的数字化转型提供强 有力的支持，推动传统制造业向智能制造迈进，并在未来的市场竞 争中占据主动地位。 2. 项目目标 在 AI 大模型智慧工厂 MDC

盖从底层基础设施到顶层 应用的完整技术链条。这一架构旨在为工业领域提供高效、稳定、智能的技术 支持，推动工业智能化转型。五层架构分别为基础设施层、基座层、模型层、 交互层和应用层，各层之间紧密协作，共同构建了工业大模型的技术生态。 图 2.1 工业大模型体系架构图 2.1.1 工业大模型技术系统架构 (1) 基础设施层 基础设施层作为整个工业大模型技术体系的技术底座，为其高效运行提供 现人与模型、模型与环境之间的高效交互。这一层通过多模态交互技术和工业 智能体的深度结合，赋予模型自然、高效的交互能力以及实时感知和智能操作 的能力，从而使工业大模型能够更加贴合复杂多变的工业场景，推动人机协作 和工业智能化的深入发展。在交互层中，多模态交互技术是其核心组成部分， 通过支持文本、语音、图像等多模态输入输出，极大地提升了模型的交互性和 用户体验，使用户能够以自然语言或其他形式与模型进行高效沟通。文本交互 调整设备参数，从而提升生产效率并降低能耗。此外，在物流仓储中，工业智 能体能够根据模型的调度结果高效控制自动化运输机器人，实现货物的精准搬 运和存储。更进一步，工业智能体还通过与增强现实技术的结合，为人机协作 提供了更高层次的支持，例如在复杂装配任务中投影操作步骤并实时调整流程 优化建议，从而实现人与设备的高度协同。 交互层的实现依托于多模态学习、边缘计算、分布式架构等一系列先进技 术的支撑。

问题，确保产品质量的一致性。 - 生产计划与调度优化：通过智能 优化算法（如遗传算法、蚁群算法等）对生产任务进行动态调度， 优化资源配置，提高生产效率。 - 人机协作与自动化：在装配和焊 接等复杂工序中，引入协作机器人和自动导引车（AGV），通过 AI 算法实现人机协同作业，提升生产灵活性和安全性。 以下是一个简化的 AI 技术应用框架图，展示了 AI 在新能源汽 车制造中的核心作用： 算法优化仓储布局和物料调度，减少 物料搬运时间，提高仓储效率。  自动化质量检测：利用 AI 技术对生产线上的每个产品进行自 动化质量检测，确保产品质量的一致性。  人机协作：通过 AI 技术实现机器人与操作人员的无缝协作， 提高生产效率的同时保障操作人员的安全。 通过以上应用场景的深入实施，智能制造与自动化生产线不仅 能够显著提升新能源汽车的生产效率，还能在确保产品质量的前提 下，进 在实施过程中，还需要充分考虑技术与业务的融合，确保 AI 技术能够真正解决生产中的实际问题。建议采取以下策略：  技术培训：对生产和管理人员进行 AI 技术培训，提升其技术 素养和操作能力。  跨部门协作：建立跨部门协作机制，确保技术部门与业务部门 的紧密配合，共同推动 AI 技术的应用。  持续优化：根据生产实际情况，持续优化 AI 模型和智能制造 平台，不断提升生产效率和产品质量。 最后，建议

CyberOne: 模拟人的各项动作；识别人物身份、 手势、表情；识别语义和人类情感 家庭服务、商业应用、 技术展示 钢铁侠 科技 双足大仿人机器人ART系列；语音交互；视觉 识别；仿生步态规划；多机协作等 高校科研；机器人运动 员；智能服务；太空探 索 16 赛道 5：新型储能（固态电池等） 全球广泛部署 技术各有所长 l 美国：飞轮储能、压缩空气储能、 氢能储能等方面技术处于领先水 平。 21 赛道 10：元宇宙 公司 主要业务领域 代表性产品/技术 Meta VR/AR 硬件、元宇宙平台 Quest系列VR头显、Horizon Worlds 平台 Microsoft 混合现实、协作平台 HoloLens、Mesh for Teams NVIDIA GPU、AI计算平台 室外和建筑物内作业；执行搜救和就在 任务；演示机器人舞蹈 Roblox 游戏平台、虚拟经济 NVIDIA 北京已汇聚了一批元宇宙领域的领军企业和科研机构，如百 度、字节跳动、XREAL、小米等。 22 4 2 23 围绕政府和市 场联动，分类 制定落实举措、 打破行业体制 机制壁垒 深化中央和 地方协作， 因地制宜发展 未来产业 统筹战略性和 绿色、可持续发展， 全面提升我国 未来产业全球 价值链地位 Ø 加强国家顶层设计 和行业系统谋划

运用数字工具，快速了解供应短缺、生产或运输延迟对销售及 成本的影响 动态化、可持续的产品开发 采取生态设计及协同工程方法来开发新型产品与流程的能 力，充分利用贯穿整个产品生命周期的反馈闭环。 • 依托数字孪生平台的协作方法 • 通过生态设计方法，在设计过程中植入可持续因素（例 如：碳足迹、循环经济） • 不断升级产品和服务，适应客户需求（例如：产品服务升 级、基于OTA的产品功能升级） • 以敏捷方 台机器，支持产品设计师和工程师前瞻性地识别和排 除原型的潜在问题或缺陷，并在生产开始之前迭代 完善设计。数字孪生解决方案还可以帮助相关人员 更便捷地访问高价值的产品数据和洞察，从而促进 研究和设计阶段的协作。 利用“前置”战略尽早使供应商和客户参与其 中，企业还能够避免客户不断变化的需求和期望所引 发的不满。企业应在产品开发或服务增强阶段收集客 户反馈，参照这些信息持续推进产品和服务升级。而 可以有效助力企业提高敏捷性。例如，企业可以充分 利用增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术，以助力 拥有必要技能的员工，由他们帮助完全处于另一地点 的同事成功完成任务。 确保持久的韧性取决于人机协作的技能提升和 技能再培训战略。企业应当创建定制型干预措施， 即个性化的学习路径（参见图五），以一种可行、可扩 展且具有成本效益的方式弥合技能差距。借助这一战 略，企业可以更有效地应对关键技能的短缺，打造敏

园 区 顶 层 设 计 智慧园区作为一项涉及到政务管理、企业管理等多种服务内容的 综合系统。其中包含了多种服务的模式。它既提供了 B2E （政府、企业 面向内部员工）的内部协作能力，也提供了 B2C （政府、企业面向社会 公众、客户）的外部商务处理能力，同时也具备了 B2B （政府面向企业） 的服务提供能力。 为了给这些广泛的服务提供足够坚实、稳定、安全的技术支持， 再求 智慧 由内而外 , 逐步拓展 , 因地制宜 , 阶段 推进 基础 承载 施 . 制化 应用 建设过程 招商管理 物业管理 交通管 理 能耗管理 安防管 理 企业协作 产业协作 门户网站 微信微博 企业服务平台 企业展示平台 管理门户 OA 系统 H R 系 统 财务 管理 项目管理 G 工 S 智慧 园区 经营数 据 分析平 台 舆情数据

响应能力（异 常、订单、市 场波动……） 财务风险评价 商业模式 制度保障 企业文化与效 果 性能策略（财 务） 信息分析能力 資产状态评价 产业创新 流程管控 价值增值 产业链协作 数据有效性及 完整性 运营风险评价 技术创新 资源匹配 学习型团队 KPl 管理 技术及基础设 施 法规风险评价 IT 管控能力 效果评价 价值评估 度量、認証 企业战略 la t • 人员、 产品、 装备、 环境互联 • 智能单元具有计算、 通信控制、 远程协作和自治功能 ，形成完整 的信息物理融合系统 预测预警能力 • 对过程或未知环境进行自学习并 利用积累的经验进一步改善性能 • 自适应特征 ，包括故障情况下自