1.2省市层面政策 二、云贵川非煤矿山行业发展现状 2.1云南省 2.2贵州省 2.3四川省 三、非煤矿山系统解决方案 3.1总体架构 3.2生产对象 3.3生产工具 3.4生产过程端 四、非煤矿山案例（重庆海螺水泥） 4.1矿山基本情况 4.2矿山信息化、智能化建设情况 4.3取得成效 五、新设备及技术 ， 背景与目标 1.2省市层面政策 二、云贵川非煤矿山行业发展现状 2.1云南省 2.2贵州省 2.3四川省 三、非煤矿山系统解决方案 3.1总体架构 3.2生产对象 3.3生产工具 3.4生产过程端 四、非煤矿山案例（重庆海螺水泥） 4.1矿山基本情况 4.2矿山信息化、智能化建设情况 4.3取得成效 五、新设备及技术 ， 矿业智能化建设洞察报告 1.2省市层面政策 二、云贵川非煤矿山行业发展现状 2.1云南省 2.2贵州省 2.3四川省 三、非煤矿山系统解决方案 3.1总体架构 3.2生产对象 3.3生产工具 3.4生产过程端 四、非煤矿山案例（重庆海螺水泥） 4.1矿山基本情况 4.2矿山信息化、智能化建设情况 4.3取得成效 五、新设备及技术 ， 政策定位与目标体系

培训 等方面，都需要较为庞大的资金支持。 结合投资的时间区间进行分析，项目持续时间如上图所示。 不同投资金额的数字化转型项目周期差距不大，平均都是在 3 年 左右。数字化转型是一个持续不断的过程，而非一蹴而就的项目。 它要求企业不断地适应技术变革，优化业务流程，提升创新能力， 并培养数字文化。所以大部分企业的数字化建设历程是很长久的， 目前统计的企业目前和未来都还将继续对数字化转型进行资源投 16%，表明绝大多数生产设施已实现较高水平的自动化和数控 —7— 化。设备数控化是指采用数控技术对生产设备进行改造和升级的 过程。数控化是一种利用数字化信息对机械运动及加工过程进行 控制的技术，目前普遍的方案是过 PLC 技术自动控制设备，同时 采集设备的各种运行参数，是实现整个生产过程的远程实时监控 的基础。 对关键设备联网率进行统计分析，平均联网率为 82.56%，表 明绝大多数企业的关键设备以实现联网，提升对于实现设备监控、 能分析需求和库存，发现资源浪费的环节，虚拟化模拟资源流转 过程，优化利用策略，最终减少资源浪费；实施能耗管理平台， 通过数据分析优化生产过程中能源使用效率，降低能耗。 对研发周期缩短进行统计分析，平均缩短 25.21%，有 92% 的企业研发周期缩短超过 10%。缩短研发周期是数字化转型的重 要目标，涉及技术、流程和管理等多方面：通过数字孪生技术， 建立研发过程中的虚拟模型，实现产品性能的实时仿真与优化，

规劝模型生成答案的过程是 和 没有使用 Reward Model, 因为 ORM 和 PRM 等基于神经网络的都可能遭受 reward hacking 而 retraining reward model 需要大量的计算资源，可能会复杂化整个流程 训练模板： 选择最简单的 Thinking Process ， 直接观察到最直接的 RL 过程下的表现 DeepSeek-R1 利用软件检查代码补全判断是否为完整代码； 执行 Python 代码检查运行情况判断是否为可运行代码； 调用外部模块构建额外的检测单元； 甚至可以更进一步， 测量执行时间，使训练过程首选性能更高的解决方案； 以上均可以作为小批量训练 (Mini-Batch) 和连续训练过程中的奖励信号 DeepSeek-R1 Zero 的关键启示：举例 - 自动化标记和验证 DeepSeek-R1 技术剖析： DeepSeek-R1 [1] https://newsletter.languagemodels.co/p/the-illustrated-deepseek-r1 DeepSeek-R1 Zero 的问题： 长推理过程可读性差、语言混合，帮助性低 Research Questions: 能否在 Zero 基础上兼顾推理性能的同时，提升模型的帮助性和安全性？例如产生 Clear & Coherent

管理边界等）；依据工业园区的主要类 型（产业型 / 产城融合性 / 物流保税区），细化工业园区的温室气体排放源，按照优先级 给出不同数据的活动水平获取方法，并相应给出各个层次的温室气体核算方法。在工业 园区温室气体核算过程中，对于处理大量区外废弃物的园区、使用绿电等情况做出特殊 说明。 根据项目研究成果，提出统一工业园区温室气体核算范围及领域、适时更新区域 / 省级电网平均碳排放因子、单独报告消纳绿色电力的零碳排放、适当披露工业园区承担 2）园区基础设施与外界共享，核算主体确定尚待厘清 不同于城市尺度，园区是城市内相对开放的系统，与外界存在着能源、供热、供水、 污染物治理基础设施共享的情况，主要有共享区外基础设施和基础设施被区外共享两种 情况。在核算过程中，准确分割排放主体、准确核算基础设施的直接和间接排放比较困 难，但这一工作对园区碳排放的准确性以及减碳措施的制定意义重大。 3）园区碳排放核算基础数据甄别尚待规范 在国家统计体系中，工业园区 等进行温室气 体排放核算。 作为目前世界应用最广泛的清单核算方法，《IPCC 国家温室气体清单指南》提供 了可用于估算国家温室气体人为源排放和汇清除清单的方法，主要分为几个部门：能源， 工业过程和产品使用，农业、林业和其他土地利用，以及废弃物。 2009 年，国际地方环境行动理事会（ICLEI）推出《ICLEI 城市温室气体清单指 南》。与《IPCC 指南》单纯计算地理边界内排放量不同，《ICLEI

关注生产效率的提升，还强调智能化决策和实时数据分析，以应对 市场快速变化和客户需求多样化的挑战。 本项目将主要围绕以下几个关键点展开：  智能化生产：通过引入 AI 大模型对生产线数据进行实时分 析，实现自动化调度和优化生产过程，减少人为干预和错误 率。  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 确 保研发、生产、销售等多个部门的信息流通与协同作战。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 化的现代化制造环境。随着工业 4.0 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：

6.2.1 模型评估指标...........................................................................103 6.2.2 训练过程监控...........................................................................105 6.3 测试与验证........ 进行更为精准 的分类。这一优势不仅有助于减少人工干预，降低误差率，也能提 高工作效率。 其次，实现流水分类系统的自动化是现代企业转型升级的重要 步骤。通过 AI 大模型的应用，可以将数据分类过程自动化，节省 人力资源，并将员工从重复性工作中解放出来。这种转变不仅提高 了生产效率，还使企业能够将更多精力投入到核心业务发展中。 为了便于理解，我们可以将系统的主要目的和意义列出如下：  将结合实验数据，以展现模型选择对分类精度的影响。 第五章将重点分析系统的实现与应用，包括系统的开发环境、 技术栈及实施步骤。同时，我们将通过实例展示系统在真实业务场 景中的应用效果，列出实施过程中可能遇到的挑战及应对策略，确 保系统的可行性与实用性。 最后，第六章将对整个系统进行总结和展望，评估实施效果与 后续改进的可能性。我们将结合实施后的用户反馈，提供针对性的 优化建议，以促使系统的持续发展和提升。

化是关键任务。要完整、准确、全面贯彻新发展理念，统筹发展和安全，深刻把握新时代新征程 推进新型工业化的基本规律，积极主动适应和引领新一轮科技革命和产业变革，把高质量发展的 要求贯穿新型工业化全过程，把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合，为中国 式现代化构筑强大物质技术基础。 从国家发展大局看，新型工业化是实现经济高质量发展的战略举措，是构建国家竞争力、实 现中国式现代化的 稳定发展。石油石化产业的新型工业 化发展有利于保障国家能源安全，全面打造自主可控、安全可靠、竞争力强的石油石化产业链， 推动石化工业高质量发展。在推动新型工业化的过程中，全产业将持续向化石能源洁净化、洁净 能源规模化、生产过程低碳化目标迈进，推动产业链向高附加值化工产品转型升级。同时，通过 持续优化产业结构和用能结构，实现全产业的绿色低碳转型。 �� 美国的石化产业依托工业体系强大的技 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。 德国在石化领域的产业升级过程中，强调引入人工智能、量子计算等数字技术，推动产业效 率和创新能力的提升。《德国工业战略����》和《德国数据战略》等一系列文件都表明了德国对 包括石化产业在内的各产业数字化和智能化发展的强烈关注，注重依托先进的数字技术优化供应

AI 模型提供丰富的数据源。 3. 模型管理平台：开发一套完整的模型生命周期管理工具，涵盖 模型的开发、训练、部署、监控和优化，确保模型的高效迭代 和持续改进。 4. 安全与合规机制：在项目设计过程中，充分考虑数据隐私和安 全问题，遵循相关法律法规，确保 AI 应用的安全性和合规 性。 项目实施将分为三个阶段：需求分析与规划设计、技术开发与 模型训练、系统集成与优化运营。每个阶段都将设定明确的目标和 在全球经济日益数字化的背景下，企业面临着前所未有的挑战 与机遇。随着技术的飞速发展，尤其是人工智能（AI）技术的突 破，数字化转型已成为企业提升竞争力、优化运营效率和创新业务 模式的关键路径。然而，许多企业在推进数字化转型过程中，面临 着技术集成复杂、数据孤岛、人才短缺等问题。特别是传统企业在 引入 AI 技术时，往往缺乏统一的技术底座和成熟的实施方案，导 致项目推进缓慢，效果不显著。 近年来，AI 大模型（如 GPT、BERT 性、合规性和透明性。通过引入模型解释性工具和监控机制，实时 跟踪模型的性能与偏差，防止模型在使用过程中出现不可预见的风 险。 通过以上目标的实现，本项目将为企业打造一个智能化、高效 化的数字底座，显著提升企业的竞争力和创新力。 1.3 项目范围 本项目旨在构建一个高效、可扩展的 AI 大模型底座，以支持 企业数字化转型过程中对智能化应用的广泛需求。项目范围涵盖从 基础设施建设到模型训练、部署、监控的全流程，具体包括以下几

前瞻布局：勾勒工业大模型标准化、生态化发展路径。 本书由北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院蔡茂林教授总策划并 担任主编，撰写工作主要由博士团队承担，最后由仝晓萌副教授统稿完成。在 本书的编写过程中，得到了北京航空航天大学、深圳蚂蚁工场科技有限公司、 北京蚂蚁工场智造科技有限公司等单位及众多专家学者的大力支持与帮助，并 参考了大量相关文献，在此谨致以最诚挚的感谢。 我们衷心希望，本书 1 研发设计辅助场景.......................................................................... 71 4.2.2 生产过程优化场景.......................................................................... 72 4.2.3 产品质量检测场景 境之 中，面临重重挑战。而未来的工业大模型将以其卓越的数据处理能力、高度智 能的决策支撑以及跨领域的协同优化效能，为化解这些难题开辟了有效路径。 它能够深入探寻工业数据蕴含的潜在价值，达成生产过程的精细化管控与优化 调度，进而显著提升生产效率、削减成本并增进产品质量。从宏观视角审视， 工业大模型对于引领制造业朝着高端化、智能化、绿色化方向迈进，强化国家 制造业的竞争实力，推动经济迈向高质量发展阶段，具有不可估量的深远价值。

REVIEW 现行体系的 不足 数 据 管 理 03 07 数 据 统 计 园区碳数据管理体系框架 1.总量数据 1.能源活动 2.工业生产过程 2.强度数据 1.数据质量检验 2.数据核查 3.数据不确定性分析 3.农业 4.废弃物处理 5.信息项 1.现有统计报表数据 2.碳数据补充收集调查 (仅针对���数据管理) 碳信用 确定碳数据 管理目标 数据收集 1.数据产生过程管理 2.数据记录和存档 3.计量监测设备管理 1.实测值 2.缺省值 1.碳排放源核算 2.碳移除、 抵消核算 居民生活 工业企业/ 建筑业企业/ 交通运输业企业/ 服务业企业 1. 2. 01 数 据 核 算 02 数据汇总 排放因子确定 核算方法选择 数据过程管理 数据质控和 不确定性分析 图1-1 图1-1 园区碳数据管理体系框架 工业园区碳数据管理范围以工业园区实际管辖范围为准，包括四至范围内的生产活动和经 营活动。园区碳数据管理边界主要包括能源活动、工业生产过程、农业和废弃物处理。此外， 碳信用（CCER、碳汇等）和绿电/绿证，可作为信息项进行统计，两者都可实现环境权益价 值。 工业园区温室气体种类分为CO 及非CO 温室气体（CH4、N2O、HFCs、PFCs、SF6等），