驱动产业数智转型 前言 智能制造正步入一个全新的发展阶段。传统工业自动化以提升生产效率和质量控制 为核心目标，而今天的制造业正面临着更加复杂和动态的挑战。市场个性化需求的 激增、供应链的不确定性，以及劳动力结构的深刻变化，都在推动制造企业寻求更 加智能和自适应的解决方案。 具身智能技术的突破性进展为这一转型提供了新的可能性。通过将感知、认知和执 行能力有机结合，现代制造系统正在从被动响应向主动适应转变。AI ............................................................................................. 04 确定性实时保障 .............................................................................................. 方向。现代工业系统需要在单一平台上同时运行实时控制、AI 推理、数据分析、视觉处理、通信管理等多种 工作负载，通过统一的计算平台实现硬件资源的高效利用和系统成本的显著优化。在这一整合过程中，确保 实时控制任务的确定性性能、保障系统安全性、实现不同优先级任务间的有效隔离，成为了技术实现的关键 挑战。 • AI 驱动的控制系统变革：在智能算法基础上，AI 技术正在重新定义自动化控制架构，推动从 “传统控制 + AI

可基于上下文感知实现智能代码补全，显 著提升编码效率，降低重复劳动与潜在错误率。 问题修复 针对代码中的错误与问题，DeepSeek 可快速精准定位根源并提供智 能修复方案推荐，显著缩短调试周期，降低问题排查的不确定性，提 升开发效率。 代码生成 DeepSeek 可根据工程师需求，自动生成符合规范的 PLC 代码，使编 程更轻松、快捷。 3. 方向③：构建开放社区 构建开放社区，依托开放的集成开发环境和标准体系，推动国产 等故障，将导致重大损失。因此，钢铁行业对 PLC 的稳定性和可靠性要求极高。 表 4.7 钢铁行业中 PLC 的应用情况 环节 设备 具体功能 要求细节 原料 破碎机 进料速度控制 稳定性 可靠性 实时性 烘干煅烧设备 温度、压力控制 稳定性 可靠性 运输设备 （皮带机、堆取料机、 卸船机、装船机） 承担原材料的输送、倒运、 上料任务 可靠性 稳定性 大型 PLC 自主可控白皮书 翻车机启停、速度同步等精 度控制 稳定性 可靠性 烧结和焦化 烧结机 烧结机点火炉温度、风箱压 力控制 稳定性 可靠性 焦炉本体及四大车 焦炉的装煤、出焦操作。 包括温度、压力制度的确定 与调节，流量（加热煤气量、 空气量、废气量）的供给与 调节。 稳定性 可靠性 炼铁 预热炉 温度自动控制系统 稳定性 可靠性 热风炉 精确控制热风炉温度，并维

大多数黑白打印 打印量大 自助机柜内的打印设备通常需要 持续打印，不能停机 支持大纸盒 设备可靠，稳定性好 打印速度快 耗材容量大，纸盒大 院区 自助打印 A�/A�为主的检验结果、化验单 单台日均打印量500页以上 多集中、自助打印 有彩打需求 首页打印和连续打印速度快 设备可靠，稳定性好 彩色打印效果好 检验 影像科室 A�/A�为主 财务部打印发票、日常办公文件 有云端打印需求 支持云端打印 办公 病案应用 空间狭窄 A�为主的处方和检查单 打印量大 打印机尺寸小巧 设备可靠，稳定性好 打印速度快 兼容性好 门急诊 医生站 A�/A�为主 打印出院病历、医嘱、体温单等 首页打印和连续打印速度快 A�/A�为主 设备可靠、稳定性好 有彩打需求，可网络共享 住院医生/ 护士工作站 需求 �� 门急诊医生站：空间相对狭窄，医生办公桌面积有限，因此需要小巧尺寸的打印 住院医生/护士工作站：多位医生和护士共用打印机，因此同样存在较大的打印量， 主要以A�/A�幅面的文档为主，包括出院病历、医嘱、体温单等。为减少打印机出现 故障而影响护理站的工作流程，所以设备的可靠性和稳定性至关重要。此外，首页 打印速度和连续打印速度都要快，以满足医护人员频繁打印的需求。同时还需要支 持彩色打印和网络打印，方便多名医疗人员共享设备。 检验影像科室：在检验科，主要以黑白打印为主，A�/A�幅面的检验结果、化验单等

3、 复旦大学“伏羲”大模型 4 等 AI 气象模型显 著提升了全球天气预报能力，实现更长时间 尺度、更高精度的天气预测。普林斯顿等离 子物理实验室利用强化学习优化等离子体控 制，解决撕裂不稳定性问题，加速核聚变能 源的实现 5。加州大学伯克利分校和劳伦斯 伯克利国家实验室利用机器人执行实验，机 器学习规划实验并结合主动学习优化实验过 程，研发用于无机粉末固态合成的自动实验 室 A-Lab，显著提高了材料合成效率 具身智能的情感感知和交互能力，使其更 自然、更人性化，是核心科学问题。 研究情感计算与多模态交互技术，优 化具身智能体的互动体验。通过融合视觉、 听觉和触觉信息，提高交互的沉浸感与效 率。面对实时性与稳定性的挑战，需要确 保系统能够快速响应，同时保持稳定数据 传输。任务规划与执行层面，要求智能体 具备自主探索与决策能力，优化数据获取、 模型泛化和实时性。个性化与泛化性的平 衡也是关键，需减少数据依赖，增强对不 趋势预示着脑机接口技术正式迈入智能增 强与认知重塑的新阶段。 3.3 前沿科学问题和突破路径 人脑作为大规模的复杂动力系统，其 网络化连接模式、动态时变特性和非线性 交互机制，构成了神经解码与编码技术实 现可靠性和稳定性的核心挑战。 如何实现神经集群复杂功能的特异性 调控？针对兴奋性 / 抑制性神经元、感觉 / 运动神经元等特定神经群体，通过跨时空 尺度的神经信息解码与编码研究，结合超 声、光学等技术手段建立从单神经元到神

11 UWB 数据传输功能也将会逐渐被人重视 ��������������� 54 12 除了政策驱动之外，市场化需求开始起来 �������������� 54 13 车钥匙已是确定性方向，但是渗透还需要时间 ���������� 55 中国蓝牙定位技术产业篇 56 3.1 蓝牙定位基本介绍 这类。 指不需要布设基础设施，仅需要两台设备之间测 算出相对距离与位置信息就可以的模式。 优点 1. 可以知道定位目标的绝对位置坐标，从而进行准确的轨迹追踪 2. 定位信号覆盖完整，系统稳定性高 1. 不需要基础设施，成本低 2. 定位场景灵活多变 缺点 1. 网络建设成本高 2. 网络维护成本也较高 3. 没有点对点定位灵活性好 1. 定位精度不会太好 2. 没有绝对坐标，在 技术在高精度方面的应用已经有 10 多年的时间，在早期，UWB 定位方案的核心元器件采用的是分立电路板方式， 并没有实现标准化的芯片产品，虽然分立电路板可以实现不错的定位性能，但是它存在着产品的稳定性较差的问题。 这种模式下的产业链非常简单，主要有两个环节，第一个就是技术供应商，将会提供从底层分立电路板到标签、基站 等硬件产品再到应用软件的整套方案，另外一个环节就是行业用户，虽然减少中间环节之后对于这类企业的利润提升帮助

在智算中心中应用全光交换面临诸多的现实挑战。首先，全光交换难 以实现有效的缓冲机制，因为光信号无法像电信号那样轻松存储，这 会导致在高负载的训练任务中，数据包冲突和丢包问题频发，影响任 务的同步性和稳定性。其次，基于线路交换的特性使得光交换在灵活 性和可重构性上受限，通常依赖于固定波长或空间切换，无法高效支 持训练任务中频繁的动态通信模式，这可能导致网络瓶颈和资源利用 率低下。现阶段使用光电协同方案组建智算中心网络，以结合光域的 路在性能特征上存在数量级的差异：光链路通常具有数百 Gbps 的超 高带宽和极低的延迟，而电链路的带宽相对较低但具有更好的延迟稳 定性。这种巨大的性能差异使得单态拥塞控制协议在光电链路切换过 程中出现剧烈的速率和窗口震荡现象，严重影响协议的控制效果和网 络稳定性。 3. 强潮汐流量的调度难题 不同于普通数据中心，智算中心的任务流量具有极强的潮汐性。 大型智算任务的训练需要多轮迭代，每一轮迭代中都有本地计算和网 固定对称的局限性，无法充分挖掘光链路动态重配置的优势，带宽资 源浪费问题依然突出。 2.5 物理层：信号衰减挑战与时延约束挑战 在智算中心网络中，物理层不仅承担着数据的信号传输职责，更 直接影响整个系统的带宽、时延和稳定性。然而，当光交换技术被引 入到智算网络时，物理层面临一系列前所未有的挑战。 首先，光互连需要在高端口密度和长距离传输之间取得平衡。相 比传统电互连，光链路在传输距离上具有天然优势，但这也意味着必

验证、ROC 曲线分析等方法，可以评估模型的预测能力，并通过调 整超参数、集成学习等策略进一步优化模型性能。例如，可以采用 集成学习中的随机森林算法，结合多个单一模型的预测结果，以提 高模型的稳定性和准确性。 在这一过程中，还需要注意以下几点：  数据隐私与安全：在数据的采集、存储和处理过程中，必须遵 循相关法律法规，确保患者隐私的保护。  实时性与可扩展性：模型应具备实时预测能力，并能够适应不 高结合亲和 力和低副作用的化合物。 为了进一步优化候选药物，DeepSeek 技术还可以结合量子化 学计算和机器学习算法，对化合物的物理化学性质进行精细调整。 例如，通过优化药物的溶解度、稳定性和渗透性，提高其在实际临 床应用中的效果。具体来说，DeepSeek 可以通过以下步骤进行药 物优化： 1. 数据预处理：整合来自不同来源的化合物和生物数据，清洗和 标准化数据。 2. 特 集划分为训练集、验证集和测试集，以评估模型的泛化能力。常见 的划分比例为 70%训练集、15%验证集和 15%测试集，或 80%训 练集和 20%测试集。此外，可采用交叉验证方法，如 k 折交叉验 证，进一步验证模型的稳定性。 最后，预处理后的数据应存储在高效的数据管理系统中，便于 后续的模型训练和推理。可采用分布式存储系统（如 Hadoop 或 Spark）或云计算平台（如 AWS、Azure 或 Google

需要企业具备良好的国际化运营能力和本地化适应策略。 另一方面，新兴国家包括但不限于东南亚、中东、南亚、中南美洲以及俄罗斯等地区。这些市场的特点是产业基础相对 薄弱，政策和法规可能存在较大的不确定性，但同时也因其经济的快速增长和市场的潜力而吸引了众多企业的目光。在 新兴市场中，竞争相对较少，市场的广阔发展空间和机遇使之成为企业尤其是中小企业出海的首选。企业在进入这些市 场时，需要重视本地化 中国企业在海外扩张时，首先面临的是不同国家的政策法规环境。每个国家都有自己独特的法律体系，包括税收法、劳 动法、环境保护法等，企业需要投入大量时间和资源来熟悉并遵守这些法律法规。此外，国际贸易政策的不确定性，如 关税政策的变动、贸易协定的重谈以及反倾销等问题，都可能影响企业的海外经营。企业还需应对可能出现的政治风 险，这些都可能对企业的海外投资构成威胁。 市场准入规范 许多国家对外国企业的 应链挑战包括物流成本控制、供应链的稳定性和效率、以 及适应当地的供应链管理规则。海外市场的远距离物流和复杂的关税体系可能导致成本增加和运输延误。企业需要建立 健全的供应链网络，保证原材料供应和产品的及时交付。在遇到国际贸易摩擦、自然灾害等不可控因素时，供应链的灵 活性和应急管理能力也是企业成功的关键。 供应商的选择和管理直接影响到产品质量和供应稳定性。在海外市场，中国企业需要寻找可靠的供应商，并建立长期合

六、数据安全与隐私保护合规风险.............................................................................29 七、法律与监管政策不确定性风险.............................................................................30 八、市场流动性与资金成本波动风险 款融资、 预付款融资、存货融资、保理、票据等，具有高度的场景化、自偿性和封闭运作 特征。其最终目标是盘活供应链上的流动资产，优化全链条的资金配置效率，降 低整体融资成本，从而提升整个供应链的稳定性和竞争力。 （二）特点 1.依托核心企业信用 核心企业通常是产业链的主导者，拥有较高的市场地位、稳定的经营现金流 和良好的信用记录。传统的供应链金融模式巧妙地利用核心企业的信用作为增信 手 易的融资提供可信依据。 三是智能合约自动执行。通过预设条件的智能合约，可以实现融资、还款等 操作的自动化执行，，一旦链上确认货物已被签收，智能合约可以自动触发对供 应商的付款，极大地提高了结算效率和确定性。 （二）物联网技术 物联网（IoT）技术通过为物理世界的资产赋予“数字身份”，有效解决了 供应链金融中对动产（存货、在途货物、设备等）的监管难题，盘活了大量动产 资产。 一是动产和存货融