为产品设计提供更为精准和创新的思路。在经营管理领域，大模型能够实现对生产流 程、供应链管理等各个环节的监控和智能优化，从而提升企业的运营效率和市场竞争 力。 1.3. 大模型应用落地需要深度适配工业场景 大模型的优势在于其强大的泛化能力，可以在不同的领域和任务上进行迁移学习， 而无需重新训练。但无法充分捕捉到某个行业或领域的特征和规律，也无法满足某些 特定的应用场景和需求，在真正融入行业的过程中，需要适配不同的工业场景，其核 的应用相对更多，整体上呈现出 U 型分布。这表明大模型当前的能力更适配于研发设 计和经营管理，在生产制造环节的能力和性能还需进一步提升。 大模型通过构建庞大的参数体系来深入理解现实世界的复杂关系。大模型的核心 在于学习数据中的联合概率分布，即多个变量组成的向量在数据集中出现的概率分布， 进而通过使用深度学习和强化学习等技术，能够生成全新的、富有创意的内容。与传 统的数据处理方法不同，大模型并不简单地区分自变量与因变量，相反，它致力于在 这一模式的优点是可以充分利用基础大模型的泛化能力，同时通过微调的方式， 提升模型的适配性和精度，能够在特定的任务或领域上取得更好的效果，也可以针对 具体行业或公司的语气、术语进行定制化。缺点在于需要收集和标注具体工业领域和 场景的数据和知识，增加数据准备的成本和时间，若数据不足或嘈杂会降低模型的性 能和可靠性，也可能会过度拟合，导致性能下降，或者灾难性遗忘。 Cohere5推出全面

制造业数字化转型中的人效提升难点 在制造业的发展过程中，人效管理是一个持续的 议题，无论是在初创阶段还是成熟企业，都需要 关注人效的提升。对于小型企业，重点可能在于 销售团队的效率提升，如智能排班和时间管理， 以确保每个员工的时间被最有效地利用。对于大 型成熟企业，挑战可能在于流程冗余和效率低下， 需要通过流程再造和优化来提升效率。无论企业 规模大小，人效管理都应聚焦于企业当前的核心 业务价值流程，以及如何通过改进这些流程来提 等，为其制定合 适的培训计划，并为升迁、调动提供更多数据支撑，做到更精准的人岗匹配，提高人才利用率，最终提升制造企业的人效。 无论是管理工人的排班、降低日常管理成本，提高人才利用率，其中的核心都在于数据，能否掌握并科学应用数据，也是数 字化时代，当前企业的护城河。制造行业人力资源数字化的最终目标，也正是打破企业内部各环节的信息孤岛，实现数据的 流通、整合、分析，驱动业务决策，持续打造市场竞 举例来说：针对“产量”人才，管理的要点在于确保用工 更安全，让管理更高效。对此，李芳阳认为，在招聘和入 职过程中，不同岗位的新员工填写提交的信息应该具有差 异性，另外，企业还可以引入二维码扫码快速入职，身份证、 银行卡 OCR 识别等技术，对应聘人员的身份快速进行识 别，这可以帮助企业规避很多用工风险，比如招入劳动黑 名单人员、应聘人员身份证信息不真实等等；而针对“专 业技能”人才，管理的要点在于实现人才识别和培养的可

程师作为现场“数据节点”，实时反馈治理进展和环境数据，支持项目负责人进行动态决策和 资源调配。 附图 5-6 第 52 页 4.5 创新亮点与难点攻关 物理光波治理的技术核心在于对 8-14μm 远红外线 88%的高转化率（具有深度渗透与激 发作用）、特定波段物理分解（针对污染物与病菌）以及银离子或负离子（辅助净化）。 在安全高效便捷方面，具有绝对的安全性，纯物理过程，无化学添加，对人员、设备、 创作者在安全的在线环 境中进行模拟操作与流程练习，有效降低实验风险和物料消耗。平台具备灵活更新能力，大 幅减少实验准备与等待时间，实测提高实验效率达 40%，显著节约时间和经济成本。核心 特色在于集成图像、视频、音乐等多模态 AI 生成能力，构建从灵感激发到作品实现的全链 路实训体验，助力艺术教育与创作迈向智能化、高效化新阶段。 AIGC 数字艺术平台登录界面 5.2 应用目标 实训环境，推动艺术实践的多元化与智能化等。 第 55 页 5.3 AIGC 实训平台功能框架 AIGC 实训平台功能框架 5.4 关键应用场景及实施内容 AIGC 数字艺术实训平台的核心价值在于其可落地的应用场景，通过与 SU、3dsMax、 Blender 等主流三维建模软件结合，形成了从素模构建→AI 生成→风格迁移→成果交付的完 整实施路径。其关键应用场景与实施内容主要包括：

代表）两大技术阵营。目前来看，二者的核心差异本质上是“功能优先级”与“成本与性能平衡”的选择。 万级像素以精准照明为核心价值，通过万级独立发光单元实现车道级遮蔽、基础光毯指引等功能， 其优势在于平衡了智能照明需求与量产成本，散热和可靠性更易满足车规要求，适合作为中高端车型的 基础智能配置。但受限于像素数量，当前无法实现复杂图形投影、精细化交互等高阶功能，场景化表达 能力较弱。 百万级 百万级像素则以“照明+交互双驱动”为核心，百万级独立像素可实现毫米级光形调控，投影感官更 为细腻，并且在交互和娱乐场景上能够给用户带来更好的视觉体验，是高阶智能驾驶的重要视觉交互载 体。但当前的核心短板在于成本高昂、系统复杂度高，对整车电子电气架构、散热设计的要求更高，目 前主要在高端旗舰车型中使用。 两者并非绝对替代关系，而是根据车型定位、价格区间形成差异化互补的格局，共同助力智能车灯 迈向全面普及。 Transportation，美国交通 运输部）认证，确保产品完全符合FMVSS 108的所有规定。 2.北美车灯标准体系 全球智能车灯法规正从“静态性能”向“动态可变”演进，测试对象也逐步由部件级转变为整车级，核 心在于保障安全与鼓励创新之间的平衡。标准法规体系为高精度ADB、投影等智能车灯新技术划定了安 全红线与创新空间，是产业从“无序竞争”走向“有序升级”的基石与护栏。企业需在标准框架内寻求技 术突破，以实现合规与创新的协同发展。

模型在工业环境中的适 用性，还能有效拓展其在复杂工业场景中的应用边界，全方位推动工业智能化 迈向新的高度。 2.3.1 提示词工程 提示词工程作为工业大模型应用的关键技术之一，其核心价值在于通过精 心设计提示词，引导工业大模型生成高度契合特定工业任务需求的输出结果， 如图 2.3 所示。在工业领域，不同任务的专业性和复杂性决定了提示词设计必须 深度融合具体任务语境与专业领域知识。以设备故障诊断任务为例，提示词可 被整合到模型中，作为生成内容的重要辅助信息。最终，模型基于这些检索结 果生成响应内容，并将结果返回给用户。整个流程实现了从用户查询到结果生 成的高效闭环。 图 2.4 检索增强生成 检索增强技术的关键在于设计高效的检索机制，并实现检索结果与大模型 生成能力的无缝对接。目前，基于向量检索的技术，如近似最近邻搜索在工业 40 场景中应用广泛。通过构建高效的索引结构，能够快速定位与任务相关的外部 分别实现数据整合、深度学习与知识图谱的结合、以及智能化的工艺优化和交 互式分析，从而实现多端支持和动态响应市场变化的能力。 图 2.8 工艺大模型自动报价框架 AI Agent 的核心在于任务分解与动态决策能力。它结合大模型的推理能力 和外部执行模块的操作能力，在复杂工业环境中实现自主任务管理。此外，AI 44 Agent 还能通过强化学习等技术，根据用户的操作习惯和反馈，不断优化自身

智慧工厂是指利用先进的信息技术和智能化设备，通过优化生 产管理和工艺流程，实现生产效率、质量、灵活性和资源利用最大 化的现代化制造环境。随着工业 4.0 的兴起，智慧工厂的概念逐渐 成为制造业转型升级的重要方向。 智慧工厂的核心在于信息的互联互通。通过物联网、大数据分 析、人工智能等技术，智慧工厂能够实时监控和分析生产过程，及 时调整生产策略，以适应市场需求和提高生产效益。同时，智慧工 厂还强调与供应链的深度融合，使整个生产和物流链条高效协同。 技术的不断进步，智慧工厂将在未来实现更高层次的智能化，推动 制造业的全面升级和转型。 1.2 AI 大模型的崛起 在过去的几年里，人工智能领域经历了显著的技术突破，尤其 是基于深度学习的 AI 大模型的崛起。大模型的特点在于其对大规 模数据集的处理和理解能力，因而在多个行业中展现出革命性的应 用潜力。这些大模型不仅能够提高决策效率，还能推动企业的智能 化转型，从而实现传统制造业的数字化升级。 首先，AI 大模型 转型提供强有力的技术支持。 5.1 AI 大模型技术 AI 大模型技术是支撑智慧工厂 MDC 项目的核心，旨在通过大 规模预训练模型增强工厂的智能决策和自动化能力。AI 大模型的能 力不仅来源于其庞大的参数量，还在于其在海量数据上进行的深度 学习，从而实现对复杂模式的有效捕捉和处理。 在实现过程中，选用的 AI 大模型主要包含但不限于自然语言 处理（NLP）模型及计算机视觉（CV）模型。这些模型能够在工厂

工业互联网赋能金融典型模式整体框架与总结 24 （一）助力提高运营效率模式 1：贯通供应链金融 在助力提高运营效率的第一种模式，即贯通供应链金融模式中， 工业互联网的着力点在于推动原有供应链金融堵点的打通，支撑金融 机构向产业链上下游中小企业提供授信服务。在原有的供应链金融模 式中，中小企业信用评估困难、金融机构对供应链信息掌握力度差等， 是模式难以跑通的关键堵点，工业互联网通过平台、标识等载体，提 图 10 案例：某企业炼化企业易能金融服务平台 （五）助力提升抗风险能力模式 5：优化金融数据流转 在助力提升抗风险能力的第二种模式，即优化金融数据流转模式 中，工业互联网的着力点在于解决金融与企业间数据传输风险高、数 据归属与流通存在争议的问题，利用可信数据空间、区块链等工业互 联网技术载体，形成透明、可追溯的数据记录，避免数据在传输和共 享过程中的篡改和丢失问题，构建覆盖工业互联网企业、金融机构、 式。对于中小企业来说，购置设备扩大生产面临较大压力，在此背景 下，设备生产方和平台运营方通过创新工业互联网金融租赁模式，助 力中小企业先用先试，按设备的使用状况支付相应的租赁款，以往类 似模式的关键堵点在于，设备提供方很难监控到设备使用状况，且对 设备的掌控力度不足，经营风险较高。通过工业互联网赋能数据打通， 为模式的创新推广创造可能。 例如，在某企业与工业互联网平台方共同打造的智能缝制工业互

60% 设备故障停机时间(小时/月) 20 8 60% 综上所述，AI 技术在新能源汽车制造中的应用，不仅能够显著 提升生产效率和产品质量，还能够优化供应链管理，降低运营成 本。因此，本研究的意义在于为新能源汽车制造企业提供切实可行 的 AI 应用方案，推动行业的智能化升级，助力实现绿色可持续发 展目标。 2. 新能源汽车行业概述 新能源汽车行业作为全球汽车产业转型的重要方向，近年来发 相比，具有更高的能源利用效率和更低的排放水平，是未来汽车产 业发展的主要方向之一。 纯电动汽车（BEV）完全依靠电能驱动，通过电池组储存电 能，电动机将电能转化为机械能驱动车辆行驶。其优势在于零排 放、低噪音和高效能，但受限于电池技术和充电基础设施，续航里 程和充电时间是目前需要解决的主要问题。 插电式混合动力汽车（PHEV）结合了内燃机和电动机的双重 驱动系统，既可以通过外部电源充电，也可以依赖内燃机发电。在 造中实现全方位的质量控制和效率提升，为智能工厂的建设提供强 有力的技术支持。 3.3.3 计算机视觉 计算机视觉作为 AI 技术的重要组成部分，在新能源汽车制造 中具有广泛的应用前景。其核心在于通过图像处理和模式识别技 术，实现对生产环境中各种视觉信息的自动化分析与决策。在制造 过程中，计算机视觉可以用于产品质量检测、零部件识别、装配精 度验证以及生产线的实时监控等场景。例如，通过高分辨率摄像头

溯性。概念层级主要表现为“战略”、“利益攸关者”、“服务”和 “系统”视图间自上而下的细化关系以及各个视图之内子视图的自上 而下的细化关系。其次，“横向”上，7S 支持了不同视角互相之间的 一致性。最后，7S 的一个最终目的和创新点是在于支持不同“立场” 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 19 下的“视图”间的一致性，从而达成不同立场间的共识以及协同的基 础。 图 2-5 7S 体系架构框架 7S 需求分析及需求关系概述 需求分析在云控基础平台的开发中扮演着基石性、战略性和决定 性的角色。它贯穿云控基础平台从开发到落地运营的全生命周期，是 能够影响项目成败的核心环节。其意义远不止于简单的相关用户需求 收集，更在于通过系统分析，明确云控基础平台的建设目标、核心定 义与边界，并通过逐层分解，为开发人员提供具体化、针对性的设计 需求、性能约束及标准法规依据等。 需求分析工作在 7S 体系架构框架的基础上提炼需求分析的要点 多类典型场景的平台能力，实现从通用基础到场景化应用的全面覆盖。 需求分析通过上述维度逐层拆解细化，使不同维度需求之间形成 紧密的承接关系，将宏观的国家政策与笼统的用户需求，转化为开发 人员能够准确无误理解的具体开发事项。其目的在于为开发人员提供 合理严谨的设计输入，确保设计遵循正确引导，向着正确的方向推进。 如图 3-1 描述了云控基础平台各类需求分析和推演关系。 图 3-1 云控基础平台需求分析和推演关系概述

的数智园区运行体系下，数智园区服务可以分为基础设施层 面、运营管理层面，以及周边综合服务层面，其中包括空间 信息管理、客户信息管理、租赁管理、公共设施预定管理、 收费/计费结算管理、公共信息发布系统、物业服务管理等 系统，目的在于为入驻企业提供高效服务，助力其降低运营 成本、提升发展效率。 但是，当前园区所提供的服务仍然以基础设施层面的服务 为主，且智能化程度较低，普遍存在能源管理、网络等系 统建设落后于实际需求等问题，难以提供基于数据的运营 统，以及道路照明、安全和监控等周边系统。智慧化的交 通网络不仅能够广泛搜集交通状态数据，提供近即时、精 确的数据洞察，还能够基于数据洞察对交通网络进行智慧 化的控制。 • 资产管理： 重点在于保障园区类各项数据资产能够通过周全的盘点， 构建完善的数据资产地图，同时强化资产的利用，让园区 内各项资产可以物尽其用。 3.4 应用层 数智园区行业参考指南 | "IN" 数智时代 随着中国经济的发展，园区的概念和范围不断的扩张延展，从产业开发的经济技术开发区， 到产业集聚的高新技术开发区，再到转向特殊目的的保税区等，以及最近几年日益发展起来 的产城融合，园区的内涵与外延都在不断扩展。这些园区的共同特征在于，其都强调了数智 化技术的应用，基于 “数据 + 算力 + 算法” 拓展园区的服务与应用，从而打造融合产业、公共 服务、生活等于一体的生态聚合体。 通过战略创新和转型引领数智园区发展是一个持续的过程，对未来的经济增长、公民参与和