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

发 展联盟和全国智能计算标准化工作组”。违反上述声明者， 编者将追究其相关法律责任。 前 言 工业仿真承载产品创新迭代、降本增效的核心使命。随着智能 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 理论验证手段，不仅承担着优化生产流程、降低试错成本的基础支撑 作用，更肩负着借助智能化技术推动产品持续创新与迭代的重要使命。 然而，传统工业仿真技术面临计算资源依赖度高、流程复杂、专业门 槛高等诸多瓶颈。一是计算资源与时间成本高昂。传统仿真模型的求 解过程以及其后续海量结果数据的分析与解读，通常依赖高性能计算 集群等昂贵的硬件资源的支持，导致仿真应用的技术门槛和经济成本 长期居高不下。二是建 往往需要需数月时间 完成测试，而当前市场已要求按周甚至天为单位的快速反馈周期。基 于人工智能技术，通过对历史数据的学习与预测，可大幅提升仿真速 度和精度。AI 技术的引入已成为突破传统仿真技术瓶颈、实现工业 智能化升级的关键路径。 （二）人工智能赋能工业仿真应用价值初显 人工智能推动工业设计范式创新变革。以生成式人工智能为代表 的人工智能技术可以基于设计约束条件，自动探索广阔的设计空间，

为困难。 园区产业配套服务薄弱，创新环境建设滞后，企业创新 能力较弱，技术原创性较差，无法形成产业集聚竞争力。 入驻企业向高新型发展 园区竞争向特色化发展 园区经济向生态化发展 现状瓶颈 产业园区的发展瓶颈 产业定位的挑战 企业发展的挑战 园区管理的挑战 主导产业种类多、关联度低，缺乏突出的产业优势， 不 与区内企业的沟通效率低，提供的信息服务、企业支撑 利于资源的集中配置，难以形成区域核心竞争力。

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

展格局延续，但竞争力有所下降。河北、河南、江西、陕西、四川形 成第三梯队，首位度特征显著，均只有一个制造业强市，主要依靠工 业大市或核心省会城市带动，仍需加快发挥辐射带动作用，突破区域 协调发展瓶颈。 来源：中国信息通信研究院整理 图 3 2024-2025 年各省份拥有制造业强市数量情况 （二） 高端化、智能化、绿色化核心驱动，引领制造 业转型成效突出 高端化突破“价值链锁定”，提升制造业质量效益。从发展质效 均为 5.3%，高于全国平均水平仅 0.4 个百分点。中试环节“断档”，成果 转化支撑不足。中试平台作为技术与产业化生产的“关键纽带”，已 成为制约我国城市制造业从“创新”向“实效”转化的核心瓶颈。截 至 2024 年各地有 242 家中试平台入选国家首批重点培育中试平台名 城市制造业高质量发展研究报告（2025 年） 29 单，制造业强市涵盖其中 160 余家，但多集中在原材料工业、消费品 电路、高端装备、新材料等关键领域，通过组建创新联合体、产业技 术研究院、共性技术平台等载体，整合高校、科研院所、龙头企业等 创新资源，全面实施“揭榜挂帅”“赛马机制”，加快突破核心技术 研发瓶颈。 进一步搭建专业化小试中试平台，重点在制造业强市围绕核心关 键领域布局一批国家级中试基地，对平台建设给予土地、资金等要素 在政策上的倾斜，鼓励龙头企业开放内部试验设施共享，降低中小企 业技

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

产转换流程控制，设计变更过程管控。 XX 核心业务领域重点管理关注点 生产管理领域 业务特点： 管控重点： 基于客户订单及主机厂滚动计划进行生产规划。以订单交期为优先级依据， 计划排程侧重于瓶颈产能及模具存量管控。 跟随主机厂滚动计划；客户订单交付缓冲期；设备产线产能以及模具可用 量管控；物料计划期、量参数策略的规划；包装物齐套性的管控；生产计 划执行进度跟踪，现场在制物料存量管控及生产过程异常处理和订单调度。 记录版本变更历史，设计变更历程追溯。 统一输出工程变更，设计制造同步更新。 库存账务信息集成，有效降低库存积压。 订单销售业务流程规划及重要管控点 客户订单 （合同） 订单评审 l 工厂瓶颈产能及 模具状态 l 前期在手订单执 行状态。 l 在制订单资源占 用情况。 l 在库物料信息、 在途物料预计到 货时间。 l 供应商供货能力 及到货时间评估。 交 期 承 诺 输出 订单生效

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