.......................................................................................13 2.1 提升生产效率......................................................................................15 2.2 降低运营成本 大模型技术的快速发展为制造业提供 了新的解决方案，能够通过数据驱动的方式优化生产流程、提高生 产效率，实现个性化定制和柔性生产。智慧工厂的建设正是结合了 这些先进技术，旨在提高企业核心竞争力，推动可持续发展。 在这样的背景下，MDC（制造数据云）项目应运而生，致力 于构建一个集成 AI 大模型技术的智慧工厂解决方案。该项目不仅 关注生产效率的提升，还强调智能化决策和实时数据分析，以应对 市场快速变化和客户需求多样化的挑战。 模型快速调 整生产参数，实现产品的个性化定制，提高客户满意度。  物联网集成：通过物联网技术将生产设备、传感器和管理系统 连接起来，形成自感知、自驱动的智能制造系统。  可持续发展：关注资源利用效率和环境保护，通过智能化技术 降低能耗和排放，推动绿色制造。 项目的实施将经历需求调研、方案设计、系统集成和持续优化 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

电池的能量密度和循环寿命。在装配线上，AI 驱动的机器人能够实 现高精度的零部件组装，减少人工操作的误差。此外，AI 还可以应 用于供应链管理、物流调度和售后服务等环节，通过智能预测和优 化，进一步提升企业的运营效率。然而，AI 技术在新能源汽车制造 中的应用也面临诸多挑战，如数据安全、技术标准化、人才短缺等 问题，需要通过产学研合作和技术创新逐步解决。因此，研究新能 源汽车 AI 制造的可行性，不仅对推动汽车产业的智能化转型具有 然而，尽管新能源汽车市场前景广阔，其制造过程仍面临诸多 挑战。传统汽车制造模式难以满足新能源汽车对智能化、轻量化和 定制化的需求。因此，引入人工智能（AI）技术，优化新能源汽车 制造流程，提升生产效率和产品质量，成为行业发展的必然趋势。 综上所述，新能源汽车的快速发展不仅为全球能源转型和环境 保护提供了重要支撑，也为 AI 技术在制造业的深入应用创造了广 阔的空间。通过 AI 技术的引入，新能源汽车制造有望实现从传统 度、 效率和可靠性要求的特殊性，AI 技术的应用将带来更大的价值提升 空间。 1.3 研究目的与意义 随着全球对环境保护和可持续发展的日益重视，新能源汽车产 业作为绿色交通的重要组成部分，正迅速崛起。然而，传统的制造 模式在效率、成本和质量控制方面存在诸多局限性，难以满足市场 对新能源汽车的快速增长需求。因此，将人工智能（AI）技术引入 新能源汽车制造过程，成为提升生产效率和产品质量的关键手段。

其卓越的数据处理能力、高度智 能的决策支撑以及跨领域的协同优化效能，为化解这些难题开辟了有效路径。 它能够深入探寻工业数据蕴含的潜在价值，达成生产过程的精细化管控与优化 调度，进而显著提升生产效率、削减成本并增进产品质量。从宏观视角审视， 工业大模型对于引领制造业朝着高端化、智能化、绿色化方向迈进，强化国家 制造业的竞争实力，推动经济迈向高质量发展阶段，具有不可估量的深远价值。 在工业 小样本适应：通过预训练实现零样本迁移，某半导体缺陷检测模型仅需 50 张样本即可达到 90%准确率。 动态校准：在线学习机制使模型每月数据需求降低，以适应产线的快速换 型。 ⚫ 对比差异：工业大模型的数据利用效率提升 5-8 倍，数据标注成本降低 60%， 突破传统模型的数据依赖瓶颈。 1.4.2 模型能力维度对比 ➢ 传统模型： 18 架构局限：多为单任务专用模型（如 SVM 用于故障分类、CNN 因果推理：构建故障传播因果图，使模型的可解释性提升 持续进化：联邦学习框架支持跨工厂知识共享，某装备联盟模型每月自动 进化 2 次 ⚫ 性能提升：在相同数据量下，工业大模型的多任务处理效率提高 3-5 倍，复 杂场景泛化能力增强 60%。 1.4.3 应用范式维度对比 ➢ 传统模型： 单点应用：独立服务于特定环节（如预测性维护或视觉检测） 响应延迟：某冲压产线质量检测系统存在

来仍将保持其作为全球最大石油生产国的地位。美国在整体技术创新、页岩油开发以及油气资源 储备方面具有显著的优势。目前，美国石油石化产业正在大量采用先进的数字技术，如物联网、 大数据分析和人工智能等，提高效率和降低成本，技术创新的主要领域集中在提高采收率、降低 环境影响、开发新的勘探与生产技术等。 ����年，党的十六大报告首次提出：“坚持以信息化带动工业化，以工业化促进信息化，走 出一条科技含量 划》，重点是利用大数据和人工智能技术，提高能源生产和管理的智能化水平、效率和安全性。 拜登政府也在积极发布政策，大力发展清洁能源和数字技术，推动美国能源产业的转型。 德国的油气需求和产量近年来持续下降，除了整体需求变化外，也与其向清洁能源转型有 关。德国在能源效率、可再生能源技术和环境政策方面具有一定优势。后续在技术创新方面，德 国将更加聚焦提高能源效率、发展可再生能源技术和推动能源转型。 德国在石化领域 施数字化战略，以持续提高运营效率和安全性。欧盟作为一个高度一体化的政治和经济实体，十 分关注各成员国在包括石化领域在内的工业场景中的数字化转型和智能化改造，并通过《欧洲数 据战略》《工业�.�倡议》《数字欧洲计划》等纲领性文件，强调发展人工智能、网络安全、高性 能计算等新型技术的重要意义。 日本的石油需求相对稳定，但随着其国内能源政策的变化，未来可能会出现新的结构变化趋 势。日本在能源效率、技术创新和能

从思考到传递，从传递到实践！ FROM THINKING TO DELIVERY, FROM DELIVERY TO PRACTICE! 用 HR 系统就选懂业务的 i 人事 写在翻阅之前 制造业效率革命：高价值人效指标与技术 协同进步 人力资源数字化，促进制造企业市场竞争力 01 03 07 实践 PRACTICE 03 摩 托 制 造 | 五 羊 本 田：合 资 企 业 用 工 和审批流程 平台使企业能整合效率与资源，提高经营效率。它解决了日常人力资源管理的挑战，提供了一个强大且灵活的 工具，应对市场的快速变化。i 人事还强化了招聘和人才配置流程，提供人才管理、分类、培养和储备功能， 同时通过先进的考勤与薪酬系统，自动记录考勤数据并计算工时，显著提高管理效率。 随着企业规模化，大中型企业面临核心业务增长乏力、信息孤岛问题导致整体效率下降，组织架构僵化和人才 流失 制造行业的挑战更加复杂不可控。企业既需要确保生存，还需要追求质量增长。这样的变化让企业需要从过去跑马圈地式增 长的盈利模式，转向追求长期的可持续发展。 用 HR 系统就选懂业务的 i 人事 �� �� 制造业效率革命： 高价值人效指标与技术协同进步 洞察 INSIGHT 数字化提升人效：制造行业新动能 这要求 HR 不仅要精通自己的专业领域，还要深入理解企 业所处行业的科技和社会发展趋势。在这个过程中，企业

智能 化转型的深入，传统仿真技术面临计算效率瓶颈、多物理场耦合复 杂性剧增、全流程协同不足等挑战，难以满足科学研究领域对实时 性和精准性的高阶要求。人工智能技术的突破性发展，尤其是大模 型、物理信息机器学习、神经算子、生成式 AI 等方向的演进，正为 工业仿真注入全新动能。通过构建“数据+物理”双驱动的智能仿真范 式，AI 不仅能够提升仿真效率，更能在多目标优化、虚实交互决策 等场景 学习）与工业仿真技术进行深度融合，通过数据驱动、智能决策和动 态优化，实现对工业全流程的虚拟化建模、实时模拟与自主优化的一 种新型技术范式。其核心在于利用人工智能的自主学习与预测能力， 提升仿真的精度、效率与智能化水平，推动工业系统从传统模拟向自 适应决策演进。人工智能赋能工业仿真不仅覆盖产品研发阶段，还延 伸至制造、运维等全生命周期管理，构建“设计-验证-优化”的闭环体 系。本文主要围绕人工智能赋能工业仿真在产品研发阶段的应用进行 将建筑建筑桁架拓扑应用于航空承力框架的设计中。 人工智能引领工业仿真效率跃升。传统的基于物理方程求解的仿 真方法，如计算流体力学（CFD）仿真和有限元分析（FEA）等，往 往需要数小时甚至数天，耗时巨大。基于人工智能的代理模型 （Surrogate Models）、降阶模型（ROM）以及物理信息神经网络（PINN） 等技术的应用，正给工业仿真带来效率革命。例如，ANSYS SimAI 等平台借助 AI

每个领域都有其特定的重点方向和目标，如建筑领域的节能改造、交通领域的新能源转型、工业领域的 数字化转型等，都将在设备更新的大潮中迎来新的发展机遇。这些领域的更新改造不仅能够提升相关行 业的生产效率和服务质量，也将为推动社会经济的可持续发展做出重要贡献。 在这一背景之下，施耐德电气作为全球能源管理和自动化技术的领导者，将世界领先的电气化、自 动化和数字化技术应用于智慧工业、具有韧性的基础设 升电网设备防灾抗灾能力。 ③ 推进风电设备更新和循环利用：研究提升风电设备灵活性、宽负荷运行能力，开展风电资源潜 力挖掘，提升老旧机组运行效率，增加机组稳定运行能力 ④ 推进光伏设备更新和循环利用：支持光伏电站构网型改造，通过电力电子技术、数字化技术、 智慧化技术综合提升电站发电效率和系统支撑能力。推动老旧光伏电站光伏设备残余寿命评估技术研 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 08 发，鼓励 然已经取得了显著的进展 和成效，但在实施过程中也存在一些不足之处，以下方面需要进一步改进和完善。 资金投入与分配：尽管政府已经提供了财政补贴和特别国债等资金支持，但资金的总量、分配方式 和使用效率仍有待优化，以确保资金能够更加精准地投入到关键领域和薄弱环节。 技术创新能力：在高端装备和核心技术方面，中国与发达国家相比仍存在一定差距。需要进一步加 强原始创新和关键技术攻关，提升自主创新能力。

........................................................................ 16 4.1. 大模型通过优化设计过程提高研发效率 .................................................................................................. “智能”的期望是能够适应多种任务和场景的智能系统，单一任务的人工智能系统已经 无法满足这些更广泛的需求。大模型能够跨越传统人工智能的局限性，理解和推理的 能力有了极大的飞跃，同时也提高了复用的效率，为人工智能技术在更多领域的应用 提供了坚实的基础，推动人类社会迈向通用人工智能（AGI）的新阶段。 通用性和复用性是大模型的关键价值。2017 年，Google Brain（谷歌大脑）团队在 业发展是一个逐步演进的过程，经 历了机械化、电气化、自动化、信息化的阶段后，当前正处于从数字化向智能化迈进 的阶段。每个阶段都是工业与各类创新技术的融合，对传统制造业进行升级和改造， 提高生产效率、降低成本、提升产品质量。当前阶段，工业领域积累了大量的数据、 基础能力和场景需求，为工业场景与人工智能技术的融合提供了基础条件。而人工智 能逐渐展现出类似人的理解和分析能力，这些能力与工业场景的融合，将智能化带入

正发挥重要作用，帮助制造企业提高效率并推动创新。 本指南深入分析了物联网对制造业的影响，议题涵 盖市场展望、机遇和挑战、当前趋势以及在工业4.0 时代采用网络连接的优势。指南还介绍了Telenor IoT如何通过全方位管理从产品硬件到云端后台的全 链条网络连接技术，帮助制造商以更快的速度、更 低的成本、更高的质量实现联网产品部署。 这些深度洞察旨在帮助全球制造企业利用物联网提 升运营效率和智能化水平。 了中国作为领先制造业中心的地位。 潜在商机 尽管存在经济不确定性和持续挑战，世界各地的制 造商都致力于推动数字化转型，以促进业务增长。 积极采用生成式人工智能和物联网等工业4.0技术是 提高效率和敏捷性的核心。麦肯锡开展的数字制造 全球调查显示，68%的制造业企业认为其首要任务 是实施工业4.0制造计划。 同样，毕马威对全球175位制造企业的首席执行官进 行的一项调查显示，数字化被视为推动增长的关键4。 TELENOR IoT | 物联网赋能制造业数字化转型 | 7 制造业面临的挑战 生产效率低下：制造业的许多工艺过程仍然是手工 操作，容易出错，导致效率低下。借助物联网，可 实现生产过程自动化，从而提高精确度和速度。联 网设备生成的实时数据有助于优化生产计划，减少 浪费并提高整体生产效率。 设备维护成本高：设备故障导致维护成本和停机时 间增加。物联网支持预测性维护，可以在故障出现

节省人力成本，降低安全隐患，提高管 理效率，为工厂提供人员安全行为分析和实时预警手段 网络能力   4K 摄像头上行速率 >25Mbps 8K 摄像头上行速率 >100Mbps 上行带宽 下行带宽 时延 时延 ≤ 500ms 下行速率 100Mbps 建设成本高 安全性差 无用数据多 痛点 解决方案    效率提升：质检人员优化； 质量提升：漏检、错检、溢出等问题减少； 请检单 • 检验报告 • 合格放行 • 样品管理 • 一物一码 7 升级改造前 挑战一： 物料、半成品、成品依靠 人工记录管理，不完整、不准确； 挑战二： 传统方式，不利于追溯， 效率低。 升级改造后 价值一： 通过赋码，确保 一物一码 ， 所有动作通过扫码关联记录； 价值二： 保持数据的一致性，实现 标 准化管理 。  正向追溯 ：依据零件号与其批次追溯产品整车号   纵深追溯 ：依据问题的产品整车号追溯对应零件及其子零件的批次 升级改造前 挑战一： 人工记录、纸质或 excel 记录，不准确、不及时； 挑战二： 人工归档，无体系； 挑战三： 人工追溯，效率低。 升级改造后 价值一： 自动实时 采集记录； 价值二： 按照 质量 体系 要求归档、 审 计、追溯； 价值三： 基于谱系实现 多种追溯 。 生产追溯 5G+ 产品追溯 应用实践 1 ：质量追溯