目的重中之重。我们通过引入 AI 大模型和智能算法，整合生产资 源和流程，实现动态优化与实时决策，从而有效提升整体生产效 率。 首先，通过数据驱动的生产调度系统，我们能够实时分析生产 线的性能数据，识别瓶颈环节，并自动调整生产计划。通过实施基 于 AI 的预测性维护策略，能够在故障发生前进行预警，避免由于 设备突发故障导致的生产停滞，从而确保设备的高效运行。我们的 目标是将设备的可用性提高 20%以上。 提高生产效率，降低运营成本，同时提升产品质量和企业竞争力。 首先，需要对现有的资源进行全面评估，包括人力、设备、原 材料和技术等。在现有情况下，通过数据分析和 AI 模型预测，可 以准确识别出资源利用的瓶颈和不足之处。例如，利用 AI 分析生 产线的运作数据，找出设备的闲置时间和生产效率低下的环节，从 而为改进提供依据。 接着，制定合理的资源配置方案。通过引入智能调度系统，将 生产、仓储和物流 实时数据采集：通过传感器和物联网技术，实时收集生产线上 的各类数据，包括设备状态、生产进度、能耗等，为后续的数 据分析提供基础。 2. 数据分析与挖掘：利用大模型算法对采集的数据进行深入分 析，识别生产中的瓶颈、质量问题和能耗异常，提供可视化的 分析报告，帮助管理层进行决策。 3. 生产调度优化：基于实时数据与历史数据，采用智能算法优化 生产调度，提高资源利用率，缩短生产周期。 4. 设备预测维护

的受访者表示，他们的组织正在从 长期目标中重新分配资源以便实现短期目标。 2 这是供应链高管面临的一个重大挑战，他们 深知，需要投资新一代技术，提升运营的灵 活性和韧性，提前识别并解决如动态货物调 度、生产计划调整、瓶颈和潜在风险等问题， 以应对未来多变的环境。 生成式 AI 如何解决这些长期困扰供应链的 问题？为此，IBM IBV 与牛津经济学院携手 合作，对全球 2,000 多位的首席供应链官 (CSCO)、运营高管和自动化专家开展了一项 策依据。此外，凭 借其自然语言处理能力，员工只需简单的提示即可获取所需信息，并了解 信息来源。 例如，AI 助手能够分析延误的主要供应商，并找出造成供应链中断的因素， 如天气、资金问题或运输瓶颈。接着，AI 预测模型可以预测出未来形式。 AI 助手据此提供针对性建议，帮助供应链团队做好准备，应对未来挑战。 60% 的高管表示，到 2025 年，AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 优化配送路线。减少燃料消耗，降低排放，实现灵活配送，并提高交货效率。 – 管理供应链风险。预测供应链中潜在的中断因素，提前采取预防性措施，增强供应 链的韧性。 – 提升供应链可见性。帮助企业及时发现瓶颈问题，并提出改进措施，从而避免中断， 提高运营效率和灵活性。 观点 智能供应链洞察变革，驱动增长 12 利用 AWS 供应链解决方案实现全面可视化 供应链是一个复杂互连的庞大系统。参与者众多、系统分散，且数据共

而非通过学习获得智能 单向指令 ‒ 交互水平局限于系统设计，为使用者提 供规则范围内的回答 固定环境 ‒ 应用于特定领域或任务， 自动问题处理，灵活性和适应性较差 瓶颈可见 ‒ 智能需要更多人为干预， 易遇到发展瓶颈且智能难以自我迭代 流程优化 ‒ 智能是针对现有流程和系 统的优化，而非创造全新的解决方案 传统智能 人工智能+ �� 技术模式：“传统智能”基于预设的逻辑和算法来执行任务，而非更多地通过学习来持续提 应用模式：“传统智能”一般应用于特定领域任务，聚焦自动处理问题，灵活性和适应性较 差；“人工智能+”可应用于复杂且广域的非结构化多模任务处理，具备很强的灵活性和普 适性； 发展模式：“传统智能”在单个领域有明显可见的发展瓶颈，在应用过程中需要较多的人为 干预，自我迭代相对较困难；“人工智能+”能够不断进行自我优化和扩展，具备持续的学 习和自我突破能力，发展空间广阔； 创新模式：“传统智能”一般可针对固有流程和系统进行优化，但无法创造新的业务解决方 学习（RL） 方式微调模型，结合多模态交互，推动智能勘探大模型具备更艰巨井下环境中的智能复杂任务处 理能力，进而打磨已有的通过传统监督机器学习得到的模型，推动勘探业务突破操作效率和模型 安全的瓶颈。此外，资源开发业务的数字、术语、语法较为复杂，智能勘探大模型可逐层剖析这 些信息，如对资源开发趋势数据、异常数据、决策因子进行整合，体系化提升整体业务的智能化 能力，为勘探业务的数字智能化提供关键动力。

维感知、瓶颈智能识别、网络自适应自调整等核心技术实现网络真正自治。自动 驾驶网络 ADN（autonomous driving network） 的 L4 阶段可根据时间、空间、用 户历史等数据智能推理，自动定位到故障问题的根因，极大提升运维效率。 业务层自动驾驶：模型意图驱动实现小时级自动发放，分钟级自动优化。 通过业务体验实时分析，秒级网络状态动态还原，多维模型支持网络瓶颈精 准定位等手段，实现光+Wi-Fi us 级。 生产制造园区的网络包括行业承载网络、园区内工业控制网络和现场工业控 制网络，对时延有更严格定义和要求，需要确定性、us 级时延。 Wi-Fi 空口的时延和抖动是影响确定性时延的关键瓶颈，Wi-Fi 7 通过 OFDMA （正交频分多址，Orthogonal Frequency-Division Multiple Access）、多用户资源分 配和多链路协同算法等技术，通过空口切片有效降低 绿色全光网络专业委员会 ONA 介绍 ONA 于 2019 年 10 月 22 日正式成立，中文名称中国电子节能技术协会绿色 全光网络专业委员会，旨在搭建全光网络产业的沟通协同平台，繁荣产业生态、 消除产业瓶颈、推动行业标准落地、推广行业示范应用、培育产业人才，打造无 处不在的光联接（OPTICAL NETWORK ANYWHERE），做大全光网络产业空间，推动 产业快速、健康、持续发展。ONA 成立后获得产业上下游生态伙伴大力支持，产

⺫标制度化－制度流程化－流程信息化－信息智能化 智能＝抓痛点＋想办法 怎么建设智能工厂？ 效益 咨询 精益管理的思想贯穿于经营管理的全部过程 创新 、质量 、绿⾊ 、服务 质量管控 使⽤服务 ⽣产设计 操作维护 瓶颈管理 Standard 技术标准 管理标准 工作标准 抓痛点：标准、产品、生产与业务 Production Product Business 产品设计 管理控制集成 设计制造集成

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 用于视觉 检测） 推理能力：线性决策边界导致复杂工况下准确率骤降（某 成本效益：全生命周期总成本降低 40-60%，ROI（投资回报率）提升 2-3 倍。 1.4.5 技术挑战对比 ➢ 共性挑战： 数据质量波动影响模型稳定性 极端工况下的可靠性验证需求 ➢ 传统模型瓶颈： 无法突破"维度灾难" 知识迁移成本高（跨工序模型重建需大量重复工作） ➢ 工业大模型新挑战： 千亿参数模型的实时推理能耗问题（某大模型单次推理耗电 2.3kW） 多模态对齐的数学理论空白（跨模态特征空间映射误差达 景认知功能依托多模态感知技术（如图像处理、传感器数据分析、语音识别等）， 能够全面捕获工业场景中的关键信息，并构建精准的环境认知模型。这种能力 使得模型能够实时检测异常情况，例如设备振动异常、产品质量缺陷或物流环 节的瓶颈问题，并生成针对性的优化建议。此外，场景认知功能还能够动态更 新对工业环境的理解，为后续的过程决策提供实时且可靠的支撑，从而在复杂 多变的工业环境中实现更高效的管理与控制。 过程决策功能是应

拟现实仿真，以实现更智能、更快的生产。 工业控制系统可在运营的每个阶段 改善过程和生产质量，并提供无缝数据交换。 电源控制推动有价值的过程和诊断数据的持续流动，为设计环 境、可视化系统和信息软件提供信息。 分析利用数据来解决制造瓶颈，优化输出和质量， 并提供新的见解，充分利用工业人工智能的力量。 智能设备是自我和系统感知型资产，用于获取、处理和 监控运营数据。 生产监控提供与工厂车间的机器的无缝连接，提供透 明、实时的运营

薄膜是由均苯四甲酸二酐（PMDA） 和二胺基二苯醚（ODA）等单体通过缩聚反应生成的高性能高分子材 料，应用领域包括消费电子、航空航天、生物医药等。PI 薄膜与碳纤 维、芳纶纤维并称为制约我国发展高技术产业的三大瓶颈性关键高分 新世纪评级 2025 年度新质生产力系列文章 9 子材料。我国将 PI 薄膜列为“关键战略材料”并纳入《重点新材料首

新的张量和矩阵核心大幅加速阵运算，而且还支持多种精度，使得 GPGPU 能够适应 深度神经网络不同场景、不同应用的精度需求。 3) HBM 存储器：新一代 DRAM 解决方案，突破内存容量与带宽瓶颈。HBM 是一款新型 的 CPU/GPU 内存芯片，通过将多颗 DDR 颗粒利用 3D 堆叠后和 CPU/GPU 封装在一 起，以实现大容量、高位宽的 DDR 组合阵列。通过增加带宽，扩展内存容量，让更大

交通物流管理 交通物流管理系统作为实现园区交通与物流活动的可视、可控、可优化的综合应 用平台，基于其能够进行实时数据分析与智能学习，全面掌握园区交通状况、物流效 率、各类运营指标，从而对交通拥堵、物流瓶颈等问题进行及时预警，并提出优化建 议。在此基础上，系统还能够实现交通调度自动化、物流路径优化、交通事件快速响 应等功能，确保园区内交通顺畅、物流高效。 • 智能交通管理：具备交通管理经验，能够提供智能交通服务。 推进化工园区安全生产 和绿色生产转型；科技园区更加注重新型基础设施建设，为企业研发创新和企业经营 效率提升提供数字化基础保障。 同时，因应园区在建设发展过程中逐步显现出的园区综合治理难点、服务瓶颈和 经营堵点等综合共性问题，目前中国智慧园区解决方案普遍以实现综合治理和综合服 务为主打方向。根据CCID数据，2021年，从具体解决方案看，园区综合治理市场规模 为440.96亿元，占比31