协同 作业，提高生产效率和产品质量。 —8— 对生产效率的提升进行统计分析，平均提升 41.65%，有 7% 的企业在进行智改数转之后生产效率提升超过 100%，效果显著。 生产效率的提升得益于多个方面：关键设备进行数控化之后，由 设备本身提高了生产的效率；智能化的生产流程规划和协调，使 生产更加精细化，提高了生产效率；部门间数据共享会促进部门 间的协同合作效率，提高整体生产效率。 速采取措施进行修复，从而减少非计划停机时间；识别生产过程 中的瓶颈和浪费环节，并进行优化和改进，降低其他环节的设备 闲置时间。 —13— 对库存周转率的提升进行统计分析，平均提升 27.58%，有 87%的企业库存周转率提高超过 10%。库存周转率是对库存成本 的控制、货物流转速度和资金占用率的综合考量：通过精确预测 需求并优化库存水平，避免过度库存或缺货现象，从而加快库存 周转速度；识别库存管理中的瓶颈和低效环节，如滞销商品的处 85%的企业订单准时交付率提升超过 10%。订单处理速度、生 产效率及物流协同性，都影响着订单准时交付的能力，可通过： 优化订单管理流程，减少处理环节中的延误和错误，从而加快订 单响应速度；引入先进的生产管理系统，提高生产线的灵活性和 效率，确保订单按时按量完成；加强物流部门的协同作业，优化 配送路线和时间安排，减少运输途中的延误。 —14— 对订单完成周期的缩短进行统计分析，平均缩短 25.63%，有

提供了广阔 的空间。AI 技术在新能源汽车制造中的应用，不仅能够提升生产效 率、降低生产成本，还可以通过智能化的质量控制手段，显著提高 产品的可靠性和安全性。例如，在电池生产环节，AI 可以通过大数 据分析和机器学习算法，优化电池材料配比和生产工艺，从而提高 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 以预测设备故障并进行预防性维护，从而减少停机时间，提高生产 效率。此外，AI 还可以通过对历史生产数据的分析，优化生产计 划，减少库存积压，降低运营成本。 其次，在质量控制方面，AI 技术能够通过图像识别和深度学习 算法，实现对生产过程中缺陷的自动检测和分类。相比传统的人工 检测，AI 系统具有更高的准确性和一致性，能够有效降低产品不合 格率，提高产品质量。 再者，AI 技术在供应链管理中的应用，可以实现对原材料的智 技术在供应链管理中的应用，可以实现对原材料的智 能采购和库存管理。通过分析市场需求和供应链数据，AI 系统可以 预测原材料需求，优化采购计划，减少库存压力，提高供应链的响 应速度和灵活性。 为了进一步说明 AI 技术在新能源汽车制造中的实际应用效 果，以下为某新能源汽车制造企业引入 AI 系统前后的生产效率和 产品质量对比数据： 指标 引入 AI 前 引入 AI 后 提升幅度 生产效率(台/小时) 10

化管理的系统。通过标准化和 信息化的质量管理流程，实现质量管理状态清晰可控；通过质量管理工作数据的结构化管 理以及各个系统互联互通，打通企业现有系统间信息孤岛，实现业务数据、管理数据等流转， 提高质量管控水平，提升公司质量管理工作效率。 ·008· 制造 行业 所 属 领 域 ·009· 面对轨道交通装备行业的高速发展和竞争日益激烈的国际、国内市场环境，国内轨道交通装备行 业在积极引入和执行 步迭代方式进行管理，将系统功能模块按优 先级进行拆解，优先开发系统核心模块以及业务急需模块，逐步向前推进，优先解决从 0 到 1 的问题， 逐步培养厂内员工质量意识，在进行更深层次的业务开发，提高提高质量管理水平。 根据厂内的业务需求程度，将基于精益制造平台的质量管理系统的建设规划 4 个阶段 5 个迭代： 第一个阶段主要是做系统初建，将产品配置、售后质量管理、质量基础数据管理、数据采集等核 意识，系统建设容易，但推广困难，此阶段计划 通过建设质量目标、质量奖惩以及数据分析与看板等功能，从正面，侧面激励员工使用质量系统，通 过员工的使用与反馈，进行基础模块的优化调整，业务的改善，从而提高系统使用率，加大基础数据 的收集力度，为后续的质量管理数据分析以及改进做数据储备。 第三个阶段则是对系统的完善，通过一段时间的使用与反馈后，即可进行质量管理体系的完善， 这时候厂内员工对实行质

理、图像识别和复杂数据分类等方面展现了卓越的能力。本文旨在 设计一个 AI 大模型流水分类系统，以提高企业在数据分类和处理 上的效率，进而优化决策支持和资源配置。 随着业务规模的扩大，企业面临数据量激增的挑战，传统的分 类方法已难以满足高效的运营需求。因此，利用 AI 大模型进行自 动化的数据分类，能够显著降低人工成本，并提高分类的准确性和 效率。该系统将基于深度学习和机器学习技术，结合大数据处理的 能力，确保能够实时响应企业需求。 能力，确保能够实时响应企业需求。 该流水分类系统主要设计目标包括： 1. 提高数据分类的自动化程度，降低人工干预。 2. 提升分类准确性，减少误分类带来的影响。 3. 提供实时响应能力，以应对快速变化的市场环境。 4. 实现系统可扩展性，允许根据业务需求进行灵活调整。 在构建这个系统时，我们将采用以下技术和方法：  数据预处理：通过清洗和整理原始数据，提高模型训练的有效 性。  模型选择：基于大规模预训练模型（如 于人工经验，这不仅效率低下，而且易于出错。尤其是在面对海量 数据时，人工方法几乎无法胜任。因此，引入依赖于深度学习和自 然语言处理等技术的 AI 大模型流水分类系统，实现智能化和自动 化的分类处理，能够显著提高生产、仓储和配送环节的响应速度和 准确率。 根据 2023 年的行业调查数据显示，约 72%的企业已开始利用 机器学习针对大数据进行分类和分析，以提升信息处理的效率。这 一趋势表明，AI 技

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 出一条科技含量高、经济效益好、资 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。 关注，注重依托先进的数字技术优化供应 链管理和生产流程，以保持德国在工业领域的领先地位。 欧洲的石油需求整体上呈下降趋势，炼油产能预计将减少。目前，欧洲油气产业正在逐步实 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

算力基础设施架构和国产化情况 , 智算中心如何影响我国算力分配 , 算力卡供应情况 , 国产算力卡替代情况 , 智算中心AI芯片主要方向 , 智算中心利好AI芯片类型 未来挑战与趋势 , 如何提高智算中心运行效率 , 智算产业要解决的关键问题 , 智算产业发展挑战 , 智算产业应用领域 , 智算产业投资趋势 Agenda 3 Supplyframe, Inc. Confidential or distribute. 2. 算力基础设施架构和国产化情况 智算中心对我国算力格局的影响 集中度提高，算力更加集中在少数大型数据中心 推动算力向边缘计算下沉，满足实时数据处理需求 促进区域平衡，缩小不同地区的算力差距 影响算力价格，由于技术进步和规模经济，价格更加亲民 提高智算中心服务效率，促进产业高质量发展 来源：与非研究院 智算中心建设提升了算力集中度和效率，对促进区域算 国产AI算力芯片提升市场竞争力的关键 持续的技术研发和创新，包括架构优化、制程工艺等 持续提升性能与可靠性，实现自主可控 更好的成本控制与价格竞争力 确保稳定的供应链管理和原材料供应 持续提高市场需求适应性 有力的政策支持与资金投入 加强生态建设与上下游合作伙伴关系 其他 来源：与非研究院 国产AI算力芯片提升市场竞争力的关键在于持续的技术研发和创新，以及性能与可靠性的提升，逐步实

的推广和智能制造的逐步深入，传统生产模式面 临着转型升级的迫切需求。AI 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 数据驱动决策：建设一个集成的数据处理平台，利用大数据分 析技术提取有价值的信息，为管理层提供精准的决策支持。  个性化定制：根据市场需求和客户反馈，通过 AI 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。 的兴起，智慧工厂的概念逐渐 成为制造业转型升级的重要方向。 智慧工厂的核心在于信息的互联互通。通过物联网、大数据分 析、人工智能等技术，智慧工厂能够实时监控和分析生产过程，及 时调整生产策略，以适应市场需求和提高生产效益。同时，智慧工 厂还强调与供应链的深度融合，使整个生产和物流链条高效协同。 在发展历程上，智慧工厂的概念经历了几个重要阶段：  早期阶段：传统制造业以人工操作和经验管理为主，生产效率

根据美团与中国连锁经营协会的数据显示，2023 年中国餐饮业的连锁化率达到 21%，突破 20%的关卡，而这一数 值在 2019 年仅为 13%，这也侧面反映我国餐饮业的市场集中度登上了新台阶。连锁化率的提高得益于品牌方与 创业者之间友好的合作关系，在疫情的冲击下，品牌方选择门店直营的成本以及风险大大增加，例如喜茶、奈雪 的茶、和府捞面等品牌纷纷开放加盟渠道，利用政策以及成本扶持创业者。而创业者由于缺乏资金以及抗风险能 链，中端涉及到了公司的内部管理以及直营或 加盟店的管理，前端还链接着消费者，在数字化转型的带领下，可视化的数据无疑给冗长的环节量化的可能性， 将三大环节打通，实现品牌复制化的能力，从而推动连锁化率的提高。 一、餐饮行业发展现状 餐饮行业 数字化转型报告|2024 年 6 月 14 度高，并且投资 小，可以快速进行复制，进行连锁门店扩张的优势明显。 图表 3：餐饮业不同业态连锁化率对比 资料来源：美团，中国连锁经营协会，至美研究 连锁化率的提高直接带来的结果就是品牌门店的增长，截止至 2023 年底，我国万店连锁品牌数量增加了 2 家， 达到了 6 家，这 2 家品牌分别为瑞幸咖啡与肯德基。值得一提的是，肯德基也是我国首个在中国本土达到万店连

工业基座模型训练是工业大模型构建的重要阶段。在这个阶段，利用经过 制备的工业数据对模型进行训练。由于工业数据的特殊性以及工业应用对模型 11 的高要求，这个过程需要解决诸如如何让模型更好地理解工业数据的语义、如 何提高模型在工业任务中的准确性等问题。这一阶段的训练结果将影响到工业 大模型后续在工业任务/行业模型适配以及工业场景交互应用中的表现。 图 1.5 模型设计及使用反馈 1.1.5 工业场景交互应用 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 工艺文档、 操作指南、故障报告、生产分析报告等。在工业场景中，文档处理工作量巨大 且要求高度专业化，传统人工处理方式不仅耗时耗力，还容易出现不一致或遗 漏。内容生成功能通过自动化生成技术，大幅提高了文档生成效率。例如，在 设备故障处理后，模型能够快速生成详尽的故障报告，涵盖故障原因、处理过 程及优化建议；在新工艺开发中，模型能够根据生产需求生成详细的工艺流程 说明与操作规程。这种能力显

数据的融合带来了巨大挑战。多模态融合技术需要对这些原始数据进行统一的预处理、同 步校准和噪声抑制。在预处理阶段，要对数据进行清洗、归一化等操作，以提高数据质量。 同步校准则确保不同传感器的数据在时间上保持一致，以便进行准确的融合。噪声抑制则 是去除数据中的干扰信号，提高数据的可靠性。 特征提取与融合算法是多模态感知融合的核心环节。在这个阶段，采用深度学习、 BEV+Transformer 等先进算 决策与自适应学习是多模态感知融合的另一个重要方面。基于融合后的特征，系统通 过多任务学习和自适应反馈机制，能够在不同应用场景中动态调整感知策略。多任务学习 可以让模型同时学习多个相关任务，提高模型的泛化能力。自适应反馈机制则根据系统的 性能和环境变化，实时调整模型参数，提高系统的鲁棒性和适应性。 研究报告 2025 年全球感知技术十大趋势预测 6 二、 商业案例 Amazon Go 无人零售系统 在无人零售领域，Amazon 术对图 像数据进行分析和处理。通过这些技术的协同工作，系统能够精确判断商品状态，实现自 动结账和无缝购物体验。顾客只需走进商店，挑选商品后直接离开，系统会自动完成结算 过程，无需排队等待，大大提高了购物效率。 小米智能家居 小米生态链中的智能家居设备，如智能摄像头、智能音箱和环境监测设备，通过多模 态数据融合，实现对家庭环境的全方位感知。智能摄像头可以实时监控家中的情况，捕捉 画