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 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 精确控制热风炉温度，并维 持炉内适当压力 稳定性 可靠性 高炉 精准投料控制； 温度与压力控制； 喷煤与富养控制 稳定性 可靠性 实时性 炼钢-精炼-连铸 转炉 温度、压力、流量控制； 精确控制废钢、铁水、合金 料的加入量及氧气流量 稳定性 可靠性 电炉 温度、压力、流量控制 稳定性 可靠性 精炼炉 温度、压力、流量控制 稳定性 可靠性 连铸机 温度控制；

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 操作便捷 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

P-State 优化技术，可以智能提升指定核心频率来增强实时处理能力。 通过将特定边缘应用绑定到专用处理器核心，系统能够以更高频率运行关键任务，并通过优先级调度和频率锁定机 制，保证核心处理能力的稳定性和一致性。 • 英特尔® 睿频加速 Max 技术 3.0 是英特尔在某些高端处理器中引入的技术，旨在进一步提高单线程性能。与传统的 睿频加速技术不同，英特尔® 睿频加速 Max 技术 3.0 能 技术平台。英 特尔基于深厚的平台技术积累，提供涵盖硬件架构优化、实时调度算法、负载隔离机制等在内的综合技术解决方案，帮助客 户在实现多元化负载整合的同时，确保关键控制任务在复杂运行环境中的性能稳定性和确定性响应能力，最大化发挥 AI 算 法的智能决策能力。 英特尔如何帮助解决 混合关键性工作的负载整合 行业挑战 • 系统集成的复杂性以及维护 的困难。 • 希望通过将不同的硬件系统 • 内存带宽监控 (Memory Bandwidth Allocation, MBA)：RDT 的子技术之一，可以使用 MBA 限制非实时系统的 内存带宽占用，降低实时任务的性能抖动，保障执行稳定性。 VT-d 技术为虚拟机的 I/O 设备提供了接近物理硬件的性能，延迟极低。同时，VT-d 技术通过硬件的强制隔离增强了 系统的安全性，防止恶意设备通过 DMA 攻击破坏整个系统或其他虚拟机。

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 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 络传输两个比较清晰可分的阶段。如何在传输开始时，迅速从间歇状 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

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

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

供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 AWS、Azure、Google Cloud 等海外云服务时，需要评估各个云平台的访问速度、网络延迟、丢包率以及 服务稳定性。ThousandEyes 通过全球分布的探测点，模拟用户访问不同云端数据中心的实际情况，提供详细的网络路 径分析，帮助企业选择最优云资源。 o IDC 机房稳定性评测 企业可能需要租用海外 IDC 机房部署业务应用或存储数据。在选定 IDC 机房之前，ThousandEyes 高效运维：SaaS 模式无需企业自行部署复杂的监控系统，MSP 模式则确保专家团队 24/7 运维，降低企业 IT 运维压力，使金融机构能够专注于核心业务。 结果： • 客户体验大幅提升，海外用户的访问稳定性提高，交易成功率上升，减少了因网络问题导致的投诉。 • 问题定位效率提高，总部可以快速分析并解决海外客户遇到的访问问题，避免问题长期未解影响业务发展。 • IT 运维成本降低，通过 MSP

数据来源：公开资料，高工机器人产业研究所（GGII）整理 四、编码器 协作机器人中的编码器是一种重要的传感器组件，主要用于检测和反馈机器人关节或运 动部件的位置、速度、加速度等信息。编码器的性能直接影响到机器人运动的精度、稳定性 和响应速度。在协作机器人技术中，编码器主要分为两大类：绝对编码器和增量编码器。 绝对编码器能够在机器人启动时立即确定每个关节或运动部件的绝对位置，无需进行原 点校准。这意味着即使断电重启， 协作机器人市场概况分析 第一节 全球协作机器人市场发展分析 在工业自动化技术日趋成熟的当下，制造业对生产自动化升级与人机协同作业的诉求持 续增强，与此同时，对机器人在安全性能、部署便捷性、结构轻量化及运行稳定性等维度的 标准也不断提高。在此趋势下，越来越多制造企业正通过引入协作机器人，精准适配生产流 程中对柔性化生产的高规格需求，推动生产模式向更灵活、高效的方向转型。 GGII 数据显示，2024 业中受到外部干扰或内部建模参数不确定而产生的震颤；残余振动是指协作机器人在完成周 期作业后由于位置与速度的误差导致在终止点发生的自由振荡。协作机器人在运行中产生的 振动对于其在准确度、稳定性、工作效率都有一定程度影响，甚至可能导致协作机器人结构 疲劳和损伤，缩短机器人使用寿命。因此，为保证协作机器人的高效、稳定作业，须采取振 动抑制技术。 第三节 协作机器人产品技术趋势与方向

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 在工业生产制造行业的需求与竞争分析 行业的痛点 定位产品的需求 能够满足需求的技术 UWB 在市场上竞争获胜的条 件 1、人员与设备的调度与合理分配 2、提升公司运营效率，降低成本 1、定位精度较高 2、产品稳定性好，抗金属性好 3、方便部署与维护 4、标签的续航能力强 1、蓝牙 AoA 2、UWB 3、5G 定位 4、地磁定位 1、UWB 基站成本降低 2、UWB 基站部署难度降低， 要做到跟蓝牙