性不足等问题，以基于深度强化学习的工业机器人智能抓取为应用场景，设计和开发了一个基于 微服务架构的面向云制造的远程监控系统，对监控系统进行了需求分析和系统设计，实现了对工 业机器人智能抓取过程的远程监控。测试表明系统能够满足云制造中资源提供者、平台运营者和 服务使用者三类用户对工业机器人的监控需求。 关键词 关键词：云制造；远程监控；智能抓取；微服务；工业机器人 中图分类号：TP311 文献标志码：A 中预先编写好的控制模式 API 接口对机器人具体 控制方法进行选择和调用。最后，调用数据监听 方法获取机器人实时位姿信息并保存到数据库中， 再通过系统前端界面展示给操作人员。 4 系统测试 系统测试 4.1 系统测试环境 系统测试环境 本 地 工 作 站 系 统 为 Window10 MacOS Catalina；远程服务器系统为Cent OS Linux。软件 环境：浏览器为 Google Chrome；WEB 2 系统功能测试 系统功能测试 为了验证系统是否满足云制造环境下工业机 器人远程监控需求，对用户管理功能、在线训练 功能、监控功能分别进行了测试。 4.2.1 用户管理功能测试 用户管理功能测试 系统用户管理功能测试包括用户登录、用户 控制、角色控制等3个方面。 用户登录测试主要包括用户登录信息与数据 库中存储的用户信息校验以及验证码是否生效。 根据用户登录功能的测试用例对系统进行功能测

Program，中国新车评价规程）评分体系 和国内强制性法规为核心的政策标准，形成了智能车灯发展的约束与引导。2024版C-NCAP规程新增 ADB功能专项评分，具备ADB功能的车辆可较易获得更高的得分，测试结果将影响车辆星级评定。 三方驱动力环环相扣、协同发力，共同推动车灯由单一的传统照明功能，稳步向更智能、更安全、 更具交互价值的高阶形态演进，成为汽车智能化转型进程中不可或缺的核心力量。 图2 的基础配置，更将成为承载智能驾驶交互、塑造品牌 差异化体验、构建人-车-环境协同生态的关键载体。其价值维度已延伸至智慧照明、智能交互、智享娱 乐三大核心领域，推动智能出行体验实现全方位升级。 测试结果显示，与普通ADB功能相比，高精度ADB在目标物遮蔽精度、动态跟随效果、多目标物识 别、弱势交通参与者保护等方面都有着显著的性能提升。 核心对比维度 硬件基础 软件算法 价值体现 智能车灯 2025智能车灯产业白皮书 2025智能车灯产业白皮书 0 7 0 8 高精度ADB与普通ADB在上述关键指标上的测试结果差异，见下表2。 图7 高精度ADB弱势交通参与者保护实测图 图8 照明光毯功能效果展示图 图9 照明光毯道路增强实测图 表2 普通ADB与高精度ADB关键指标测试结果对比表 关键指标 遮蔽精度 普通ADB 高精度ADB 宽度小于1车道、径向无暗影 宽度大于两个车道、径向存在盲区暗影

业化 重点关注 ROI，自主泛化能力提升后可向更多工序拓展。 搬运与质检类任务普遍具有半柔性特征、人工参与度高，又为短链条、工序相 对独立，在具身大脑的发展现状下能够胜任；基础组装类任务仍在初步测试阶 段。ROI 决定商业化落地，要实现 2 年回本的最低目标，机器人售价需降低至 十万元级别，且效率提升至人工同等水平。具身大脑发展仍然滞后，处理复杂 长链条任务能力不足，泛化性能提升后人形机器人可向更多工序拓展。预计到 制造和电池 组装产线为例拆解工作流程，搬运类、质检类任务普遍具有半柔性特征、人工 参与度高，又为短链条、工序相对独立，在具身大脑的发展现状下人形机器人 能够胜任；对于基础组装类任务，人形机器人在初步测试阶段。 商业化核心卡点是 ROI，仍需降本提效，泛化性提升后可向更多工序拓展。 ROI 决定商业化落地，要实现 2 年回本的最低目标，机器人售价需降低至十万 元级别，且效率提升至人工同等水平。具身大脑发展仍然滞后，处理复杂长链 设备全面替代；另一方面又具备短链条、工序相对独立的特征，在具身大脑的发 展现状下人形机器人能够胜任；对于基础组装类任务，如螺丝预拧紧、零件预安 装、车标安装、线束插接等基础装配步骤，人形机器人在初步测试阶段。ROI 决 定商业化落地，要实现 2 年回本的最低目标，机器人售价需降低至十万元级别， 且效率提升至人工同等水平；为了提升效率，需要提升续航、节拍和耐久性。部 分发达国家劳动力短缺、人力成本高，人形机器人的商业化闭环有望率先跑通，

不得降低原有消防设施的技术性能指标。 2. 不得影响原有消防设施的功能。 3. 不得降低原有消防设施的可靠性 4. 不得对消防设施运行状态进行控制。 6.1.1.2 消防设施物联网系统不应排斥消防设施的其他检查、测试、维护的技术和方法。 6.1.1.3 消防设施物联网系统的安全应具有机密性、完整性、可用性、私密性的保护,并应具 有可能涉及的真实性、责任制、不可否认性和可靠性等属性。 6.1.1.4 消防设施物联网系统应通过数据采集上传的元数据 设计单位和建设单位 参与和配合。 8.1.2 调试前应编制详细的调试方案，并报送专业监理工程师审核批准。调试方案应包括系 统概况、调试目的及依据、条件、数据及分析、结论等内容。 8.1.3 测试仪器应在使用合格检定或校准合格有效期内，精度等级及最小分度值应能满足工 程性能测定的要求。 8.1.4 系统调试应在设备单机试运转合格后进行，且调试所需的动力、检测仪表、安全防护 用具等均应准备到位。 统响应速度测 试、各项数据的准确性检查。 8.2.3 调试内容： 1. 检查硬件设备是否正常工作，包括电源、传感器、执行器等。 2. 检查软件程序是否正确运行，包括源代码审查、单元测试、集成测试和系统测试等。 3. 检查网络连接是否正常，包括网络配置、数据传输和网络安全等。 4. 检查各子系统之间的接口是否正确连接和通信。 5. 评估系统的性能指标，如响应时间、吞吐量和负载能力等。

。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 法，通过建立原型和试点，快速测试和反馈，以确保最终方案的有 效性和可行性。通过这些措施，将确保 MDC 项目顺利推进，最终 实现智慧工厂的目标。 1.1 智慧工厂的定义与发展 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 资 金上的可持续性。 项目的时间框架建议分为以下几个阶段： 1. 需求分析与方案设计：1-2 个月 2. 硬件采购与部署：2-3 个月 3. 软件开发与功能集成：3-4 个月 4. 系统测试与优化：1-2 个月 5. 运营培训与系统上线：1 个月 通过以上划分，整个 MDC 项目的预估时间周期为 12 个月，项 目进展将通过阶段性评估，确保按时、按质、按量完成目标。 总之，AI 馈，逐步完善培训内容，以适应快速变化的智能制造环境，提高员 工作为智慧工厂一部分的综合素质与专业能力，从而推动 MDC 项 目的顺利实施和长期发展。 4. 项目实施步骤 项目实施步骤主要分为需求分析、系统设计、开发与测试、部 署实施和后期维护五个阶段。每个阶段都有其特定的任务和目标， 以确保整个项目顺利进行并最终达到预期效果。 首先，在需求分析阶段，我们将通过与各业务部门的深度沟 通，确定系统的功能需求、性能指标以及可用性要求。此阶段的关

标准主要包 括智能制造典型场景建设的参考指引标准。 10 2. 安全标准 主要包括功能安全、网络安全、数据安全等 3 个部分。 功能安全标准主要包括智能制造中功能安全系统的设计、实 施、测试等标准。网络安全标准指以确保智能制造中相关终 端设备、控制系统、工业互联网平台、边缘计算、工业数据 等可用性、机密性、完整性为目标的标准，重点包括企业网 络安全分类分级管理、安全管理、安全成熟度评估和密码应 可靠性仿真、可靠性设计、可靠性试验、可靠性分析、可靠 性评价等标准。 4. 检测标准 主要包括检测要求、检测方法、检测技术等 3 个部分。 检测要求标准主要包括不同类型智能装备和系统的互操作 性、互联互通、系统能效等测试要求标准。检测方法标准主 要包括不同类型的智能装备和系统的试验内容、过程、分析、 环境适应性和参数校准等标准。检测技术标准主要包括面向 智能制造检测技术的判断性检测、信息性检测等标准。 11 数据字典、通信协议、数据接口、功能和性能测试等要求。 图 5 智能装备标准子体系 （1）智能感知与控制装备标准 主要包括智能传感器、仪器仪表等装备的数据感知、操 作控制、人机交互等通用技术标准；信息模型、时钟同步、 互联互通、协议一致性等接口与通信标准。 （2）数控机床与工业机器人标准 主要包括数控机床和工业机器人的运动控制、安全要求、 运行维护、性能测试等通用技术标准；信息模型、数据接口、

音箱查询电量、门窗状态等功能。 GB/T 40856—2021《车载信息交互系统信息安全技术要求及试验方法》规定 了车载信息交互系统硬件、通信协议接口、操作系统、应用软件、数据的信息安 全技术要求和测试方法。 15 GB/T 40861—2021《汽车信息安全通用技术要求》规定了汽车信息安全的保 护对象和技术要求。根据保护对象范畴，汽车可划分为三类子保护对象：车内系 统、车外通信和车外系统。 0713-2023《车联网应用软件安全技术规范》主要对车联网 APP 的安 全技术与测试提出了要求，适用于多种类型的车联网 APP，并对车联网 APP 的 开发、运行、升级、维护等生命周期进行了安全要求，同时对车联网 APP 的数 据安全、网络安全、身份鉴别等多个方面提出技术标准，最后针对以上所有要求， 提出了对应的测试标准。 YD/T 4170-2023《车联网 车载终端与云平台通信协议技术要求》规定了车 车领域主流厂商共同发起。联盟致力于促进移动终端和汽车之间的互联互通，融 合汽车和手机硬件优势，打通移动互联网生态资源，为消费者带来更加智能、安 全的驾乘体验。业务范围包括标准制定、产业应用与落地、测试认证、与其他产 业组织如蓝牙 SIG、NFC Form、星闪联盟等的合作等。联盟现设手机汽车互联、 数字车钥匙、汽车数据管理等工作组，开展对应领域的标准研制与应用落地。 智能互联生态联盟（EC

47 （三） 验收交付 ................................................50 1. 功能测试 ................................................ 50 2. 性能测试 ................................................ 51 3. 工程文档 ....... 数据中心的能耗一般由制冷系统、供配电系统、IT 系统、照明 及办公等辅助系统组成，能耗管理的目的即是为了全面掌握能源消 耗的情况，做到心中有数，合理调配能源，建立能源使用预警，做 到安全生产，最终通过测试、统计、分析、改善能源管理方法，提 高能源利用率。 1.能耗采集 首先需要确定数据采集的范围和方法。这涉及到边界的划定、 活动过程的分类、数据来源的准确性和可靠性等问题。需要根据实 17 场实施 和验收交付三个阶段: 1. 前期准备阶段主要进行深化设计，配置、组装及系统内部联 调等工作; 2. 现场实施主要进行管线施工、设备安装、系统调试等工作; 3. 验收交付主要进行系统测试、文档整理及验收培。 （一）前期准备阶段 前期准备阶段作为整个工程的开始和最基础的工作，是能碳管 理系统工程中非常重要的个环节，其工作质量的好坏直接决定了整 个工程的成败。 1.深化设计

工具选型与应用.............................................................................. 93 5.2.5 系统集成与测试.............................................................................. 94 5.2.6 持续优化与迭代. 图 1.2 制造行业（汽车制造、电路制造、电子产品制造等） ➢ 场景大模型 场景大模型则是进一步细化到工业中的特定场景。工业领域包含众多场景， 10 如研发设计场景、生产制造场景、试验测试场景、运维服务场景等。场景大模 型针对这些特定场景下的数据和操作要求构建，能够精准地适应特定场景下的 任务需求，例如生产制造场景中的质量控制任务、运维服务场景中的设备故障 预测任务等。 图 程中，高精度的缺陷检测模型应具备高定位精度，能够准确指出芯片上的缺陷 位置，同时要尽量降低误检率和漏检率，避免将正常芯片误判为有缺陷或遗漏 真正的缺陷芯片。 鲁棒性测试也是评估模型性能的重要方面。通过模拟噪声、异常输入和环 境变化等情况，测试模型的稳定性。在工业环境中，传感器数据可能会受到噪 声干扰，模型需要在这种情况下仍能保持稳定的性能，准确处理数据并做出正 确决策。 对于多模态模型，要综

驶里程超过数十亿英里; Autopilot系统广泛应用于量产车型 百度 APOIIO 累计测试里程超4300万英里，车队规模超1000辆； 在11个城市开展常态化出行服务，获得自动驾驶牌照数量 超1200张; 自动驾驶专利数超过4800项； 2023年在北京获准开展全无人自动驾驶示范应用 Waymo 累计测试里程超2200万英里，车队规模超700辆，在美国 多个城市提供商业化服务; 使用激光雷达、雷达和摄像头的多传感器融合方案，专注 使用激光雷达、雷达和摄像头的多传感器融合方案，专注 于L4级自动驾驶技术开发 小马智行 累计测试里程超900万英里，车队规模超400辆，在中美两 国多个城市开展测试; 专注于L4级自动驾驶技术，开发适用于复杂城市环境的自 动驾驶系统 图森未来 专注于自动驾驶货运卡车技术，开发基于计算机视觉的自 动驾驶解决方案; 在中美两国开展道路测试，累计获得5700台卡车订单 14 赛道 3：商业航天 世界上第一座为特定目的建造的