支持范围、方式和标准 第三条支持范围。 对省内建成投运并接入省新能源监控平台（以下简称省平台）的 充电基础设施，采取事后奖补方式予以建设补贴和运营补贴支持，补 贴资金采用项目法分配，保留省级审批项目权限。 第四条充电站建设补贴。 （一）普惠制补贴。2025 年 1 月 1 日以前，在公交、城/乡际客 运、机场专线、旅游专线等定点、定线运行公共服务领域电动汽车停 车场站新建的专用充电设施；在高速公路停车区、服务区新建的公用 （六）充电设施投资清单（主要包括形成固定资产的配电、充电、 监控、通讯、必要的配套土建等设施、设备投入）； （七）充电设施运营管理制度，安全管理制度； 第八条不重复补贴。已获得财政补贴资金支持项目，不再给予建 设补贴。 第四章 申报程序和资金拨付 第九条组织申报。每年 6 月底前，省能源局会同省财政厅制定发 布项目申报通知。确定申报范围、支持重点、支持条件、上报材料和 绩效目标。各市（州）、县（市）发改（能源）会同当地财政部门， 纳入市节能减排专项补贴计划需新区财政配套的项目优先支持。 第三条（资金来源） 专项资金由区级财政预算专项安排。专项资金主要来源为： （一）上级部门拨入的专项资金； （二）区级财政预算资金； （三）区政府确定的其他资金来源。 第四条（支持范围） ` EESIATEL：010-58460051EMAIL：eesia@eesia.cn （一）新型能源技术开发转化及新型能源体系建设。重点支持太 阳能开发应用、绿色燃料等清洁能源利用、可再生能源电力消纳、调

智能制造是一个大系统，贯穿于产品、生产、服务等制造全生命周期的各个基本 环节，在工业互联网和智能云平台支持下，人工智能赋能整体系统优化，集成融合 成为智能集成制造系统。 4. 智能制造是第四次工业革命的核心技术，是实现制造业转型升级的主要技术路径， cA 是制造业高质量发展的核心驱动力。 智能制造的核心要义 1. 人工智能赋能新型工业化，人工智能技术与先进制造技术深度融合，升华成 智能制造是一个大系统，贯穿于产品、生产、服务等制造全生命周期的各个基本 环节，在工业互联网和智能云平台支持下，人工智能赋能整体系统优化，集成融合 成为智能集成制造系统。 4. 智能制造是第四次工业革命的核心技术，是实现制造业转型升级的主要技术路径， 是制造业高质量发展的核心驱动力。 ( 二 ) 以智能制造为主攻方向，人工智能赋能制造业高质量发 展 200 多万年前，人类就会制 造和使用工具。从石器时代、 制造系统发展的第三阶段：数字化网络化制造与人 - 信息 - 物理系统 (HCPS1.5) 中国工程院 云 路 路 … (4) 制造系统发展的第四阶段：数字化网络化智能化制造与人 - 信息 - 物理系统 (HCP S2.0) 新一代智能制造 (Intelligent Manufacturing) —— 数字化网络化智能化制造是智能制造的第三种基

机器人产业规模扩张与结构升级 01 第二章 人形机器人：具身智能的先锋载体 02 第三章 工业机器人：智能工厂的刚性基石 08 第四章 医疗骨科手术机器人：生命健康的精准伙伴 11 第五章 变革深水区：人机共生时代的共性挑战与人才重构 14 第二阶段（当前），机器人进军警用、消防、应急领域，凭借手动遥控实现全地形移动的特性，满足复杂环境下的作业需求。 第三阶段，聚焦能源行业，在电力、火力、水利、核电等场景，新增自动巡检功能，提升作业效率与安全性。 第四阶段，针对石油、化工等高风险领域，机器人在保留原有功能基础上，强化防爆性能，适应特殊作业环境。 第五阶段，拓展至工厂类场景，如钢铁厂、煤炭厂等，在集成过往功能优势的同时，实现成本可控，推动机器人规模化应用。 2024 年 H1 工业机器人各机型占比及工业机器人各机型增长情况 第四章 / 医疗骨科手术机器人：生命健康的精准伙伴 11 图 15. 机器人辅助骨科关节置换术示意图 图 16. 脊柱手术机器人（鑫君特 ORTHBOT）；创伤骨科手术机器人（HoloSight 知见）；关节手术机器人（元化 智能锟铻） 第四章 医疗骨科手术机器人：生命健康的精准伙伴 骨科手术机器人概述

技术提升人岗匹配效果，我们做了这些探索 解锁这项 AI 黑科技，马上实现人岗匹配自由 第二部分 人才画像 人才画像画得好，数字化 HR 有妙招 第三部分 音视频面试 AI 面试官来袭，HR 你准备好了吗？ 第四部分 RPA 一文读懂 RPA、AI 与 HR 的关系 真技术还是伪 AI，HR 如何选择合适的智能工具？ 第五部分 智能聊天机器人 请回答 BERT：HR 聊天机器人强大聊天技能背后的秘密 模型等 本期和大家讨论下 “人岗匹配排序的探索与实践”。从人力资源管理的发展来看，人岗匹配大致 经历了三个阶段，“三历对照法”、“冰山挖掘法”、“全人匹配法”，而 AI 技术的引用将为企业迎 来第四个——“数据解剖法”。 AI 技术实现人岗匹配，离不开数据的处理和模型的选择与训练，看似高深、复杂的人岗匹配算 法模型背后，这一切是怎么实现的呢？本期院长就和大家探讨下不同模型在人岗匹配实践中的 tfidf、npmi （Normal Pointwise Mutual Information）作 为 实 体 之间 的权 重，即 表示 了 不 同实 体 之 间 关 系的强弱程度，之后再进行模型的训练。 第四步：以上都是利用无监督的方式去训练 embedding，由于 e 成科技有自己独立的人力资源 ATS 系统，包含了用户大量的真实行为数据。把其中匹配上的 CV、JD 作为正例，未匹配上的 作为负例，构造出有监督的训练数据。将

·······························································································17 第四章 基石保障：构建持续演进的组织能力 ······························································································· 打破高管主导惯例，T 会授权员工轮流主持，为其提供 展示与锻炼的平台。初期，因员工能力与认知不足，由 班组长过渡主持；随着制度熟悉与能力提升，逐步推行 轮换机制，让更多员工参与主持，激发主动性与责任感。 第四原则：15 分钟高效会议，聚焦行动 T 会严格限定 15 分钟时长，避免冗长低效。会前全 员需带着问题与指标参会；会中只抓关键议题，不纠 缠细节，由责任人会后细化落实、次日反馈结果，确 保会议快速转化为实际行动。 为企 业高质量发展提供了坚实支撑。 * 数据出处：锦华卓越运营管理报告 锦华的精益变革成效显著且持续深化，核心在于构建了强有力的组织保障体系，使精益理 念内化为组织能力，沉淀为企业基因。 第四章 基石保障 构建持续演进的组织能力 转型的力量 霍尼韦尔—浙江锦华新材料精益变革启示录 20 * 数据出处：锦华卓越运营管理报告 在 JES 变革中，锦华将精益推进上升为组织学习的系

华为质量管理体系概述 • 华为质量管理体系发展四个阶段： 第一阶段：流程管理： IPD+CMMI 流程管理体 系第二阶段：标准量化：建立明确的质量标准 第三阶段：零缺陷管理：全员参与的质量文化 第四阶段：以客户体验为导向的闭环：以客户为 中心 • 华为质量管理体系形成过程中，借鉴了日本、德国的质量文化，建立了遵 循规则流程、一次把事情做对、持续改进的质量文化。 华为质量管理体系的起点 2000 70 多名中高级管理者召开了质量高级研讨会，以 克 劳士比“质量四项基本原则”（质量的定义、质量系统、工作标准、 质量 衡量）为蓝本确立了华为的质量原则，这就是华为质量史上的十一 届三中全会。 第四阶段：以客户为中心的闭环质量管理体系 • 日本的卡诺博士（ Noriaki Kano ）定义了三个层次的用户需求：基本型 需 求、期望型需求和兴奋型需求，他是第一个将满意与不满意标准引 入质量管理领域的质量管理大师。

............................... 19 第三节 下游集成应用 ............................................ 21 第四节 周边配套产品 ............................................ 24 第三章 协作机器人市场概况分析 ...................... ........... 31 第三节 中国协作机器人市场竞争分析 .............................. 33 第四节 超大负载协作机器人发展概况分析 .......................... 34 第四章 协作机器人技术发展分析 ...................................... 36 第一节 协作机器人技术发展现状分析 2025 年协作机器人产业发展蓝皮书 第三节 华盛控 .................................................. 70 第四节 里工实业 ................................................ 75 第五节 华途数控 ...........................

.. 25 3.4 数据血脉：工业数据平台与数据治理................................................................... 26 第四章：行业实践：数智化转型典型案例剖析...................................................................28 案例一：汽车行业（离散制造代表） 产进行统一治理、整合与建模，形成可复用的数据服务。 同时，引入或搭建 AI 平台，将成熟的算法模型（如离职预测模型、人岗匹配模型）沉淀 为标准化服务，供 HR 各个业务场景随时调用。 4. 第四步：文化重塑与组织适配 技术只是工具，真正的变革在于人。必须培育企业的数据文化，鼓励各级管理者基于数据 做决策，而不仅仅是凭感觉。 调整 HR 团队的技能结构，引入具备数据分析、产品经理思维的人才。重构与业务部门的 用者，应率先垂范，做好员工主数据、绩效数据等的治理工作，并积极引入数据分析师、 数据治理专家等人才，支撑整个企业的数据能力建设。 2175 云，人力资源数智化解决方案 第 28 页 共 37 页 第四章：行业实践：数智化转型典型案例剖析 理论需要实践的验证。下面我们将深入三个最具代表性的行业，剖析其数智化转型的痛点、 场景与价值，并探讨技术平台如何更好地赋能。 案例一：汽车行业（离散制造代表）

等。 第二类市场：IoT 消费级应用。包括各种加入了 UWB 芯片的智能硬件，比如电视遥控器、宠物项圈、寻物 Tag、智能 机器人等。 第三类市场：汽车市场。典型的产品就是汽车数字钥匙等。 第四类市场：手机市场。就是手机里面加入 UWB 芯片。 IoT 企业级应用是当前已经较为成熟的市场，这个市场特点是出货量不大，但是方案价值大，单项目上千个基站项目 规模就很大，所以这个市场是属于方案商的。 情预警与援救等。 第三个是为精确化的管理措施提供技术支撑，应用领域包括司法监狱里面对受限制人员的轨迹管理、医院里面对于出 生婴儿的监护、养老院里面老人的看护、贵重资产的定位管理、电子围栏等。 第四个是提供精准的寻向导航能力，应用领域包括会展场景、博物馆、封闭园区的自动驾驶以及 C 端的寻物场景等。 在过去，UWB 的应用大多数集中在对人的管理，而随着产业越来越成熟，UWB 技术用于对物体的管理需求将会越来 基础积累优势比较明显，包括技术层面的优势以及客户与渠道资源方面的优势。UWB 作为一项高精度定位技术，能够填 补厘米级精度的市场空白，因此，很多传统定位类企业都纷纷涌入到 UWB 领域中，进行市场开拓。 第四类：高校与科研机构的成果转化，UWB高精度定位技术因为研发的技术门槛高，研发的周期也比较长，因此在早期， 国内的高校与科研机构是该技术研发的主力军之一，而随着科研成果的成熟以及 UWB 市场逐渐的发展，很多科研机构与

生命周期服务 ..........................................................................................12 第四章：案例分享 ......................................................................................... 13 Unrestricted | © Siemens 2025 | DI FA VM-F&B Future Food 第四章：案例分享 14 Unrestricted | © Siemens