端侧智能让每个设备都成为智慧节点，当场景协同让孤立系统形成有机整体，当价值 结算让数据流转变为价值流，AIoT 2.0 的新时代已经到来。 特别值得关注的是，图谱首次系统梳理了"通感智值"跨域编排的十大协同场景。从车 路云一体化到空天地海一体化信息网络，从工业智联到全屋智能，这些场景不是技术 的简单堆砌，而是响应国家"人工智能+"战略、打造一体化全场景智能交互环境的生动 实践。每个场景都经过深度调研和反复 如何将技术创新转化为产业优势，如何构建起覆盖全产业链的生态体系。无锡的经验 不仅是地方实践的成功案例，更是中国 AIoT 产业发展模式的缩影和标杆。 编制这份图谱，我们秉持"能力-场景-结算"三位一体的方法论。能力是可复用的技术模 块，场景是价值创造的具体载体，结算是商业闭环的关键机制。这种方法论贯穿图谱 始终，使其不仅具有理论高度，更具备实践指导意义。无论是技术研发者寻找创新方 · 向，还是企业决策 ......................................... 8 洞察 5：星地融合成为广域物联基建：低成本卫星物联网补盲与广覆盖成为边远/海洋 /应急的常备项，6G 预研场景试点与 AIoT 深度耦合...........................................................9 一、通信....................

体系. 该体系构建了基于大语言模型的工业大模型, 其架构分为模型底座层、公共能力层和业务应用 层. 其中, 公共能力层提供时序数据、图像数据、文本数据等多模态处理能力, 业务应用层则结合具体 业务场景开发了多种类型的智能体, 包括图表智能体、低代码智能体、感知智能体、分析智能体、诊 断智能体、决策优化智能体和控制智能体. 这些智能体能够准确执行人类通过自然语言发出的各项任 务, 并通过组合调用公共能力层的能力来处理数据和知识 协调感知智能体获取数据、 图表智能体进行绘制、诊断智能体分析原因以及控制智能体提供参数优化方案, 各智能体通过事件总 线实现松耦合交互. 这证明了通过智能体之间的协同作用, 能够提升工业数据的透明化和工业场景的 智能化水平. 关键词 流程工业, 智能工厂, 新型核心工业软件, 工业大模型 1 引言 随着全球制造业数智化转型的不断深化, 智能制造已成为衡量国家制造业综合竞争力及产业技术 水平的关键指标 核心工业软件提升数据透明化程度、实现信息互通和利用、给出更具价值企业营运分析结果. 基于上述背景, 本文提出了基于大语言模型建立工业大模型驱动的交互式图表分析助手, 构建覆 盖建模、感知、决策、诊断全环节的多场景智能体, 赋能流程工业智能工厂核心工业软件体系. 本文的剩余章节组织如下: 第 2 节回顾了流程工业智能工厂的核心工业软件体系, 分析了核心工 业软件解决上述瓶颈所面临的挑战; 第 3 节提出了工业大模型赋能核心工业软件体系的总体架构

包括批判性思维、创造性解决问题的能力、数字素养、人机协作能力、自主学习 和终身学习能力；同时，分析AI时代教师职业发展的新方向，为教育工作者提供 前瞻性的职业思考。 ❍ 技术与应用：全面展示AI在教育中的具体应用场景和工具操作。从生成式AI的 简介，到AI在教育中的各种具体应用，如智能教学材料生成、文档处理、绘图、 思维导图制作，以及科研辅助，涵盖了丰富的AI教育工具。此外，本部分还介绍 了AI在音视频处理、智 疾病，并 提供了个性化的治疗建议。 （2）机器学习 20世纪80至90年代，随着统计学习和神经网络等技术的兴起，机器学习逐渐成为AI 的主流技术，使机器能够从数据中自动学习并改进其性能。典型应用场景有“图像 识别与分类”“自然语言处理”（NLP）等。相关案例展示了机器学习在各个领域 中的应用潜力，例如：苹果的Siri和亚马逊的Alexa是自然语言处理的典型应用， 这些智能助手能够理解并回答用户 头切换与流畅分镜，展现真实的光影、运动和镜头移动效果，并且Sora在游戏、电 影预告片制作、虚拟角色制作等领域也展现出巨大的潜力。 总的来说，AIGC是人工智能技术在内容生成方面的重要应用和发展方向。随着技术 的不断进步和应用场景的拓展，它大大提高了内容生产的效率，已成为数字时代的 重要组成部分，必将为内容创作和传播的方式带来变革，而这种变革势必会影响教 育领域。如图1-3所示，人工智能可以提供精准与个性化的学习支持。 图1-3

华为制造数字化运营，全流程可视管理，智能决策 定位精度： 3~5 米 定位对象： 资源 场景 1 ：资源盘点 场景 2 ：生产资源调度 定位精度： 1 米 定位对象： 物料 场景 1 ：物料透明可视场景 2 ：快速质量隔离 定位精度： 亚米 定位对象： 人 场景 1 ：人员技能防错场景 2 ：人员行为分析场景 3 ： andon 快速处理 5G 室内定位 巡检自动签到 定位：电子围栏自动关联巡检签到 定位：电子围栏自动关联巡检签到 技能防呆 定位：人员权限与设备技能匹配 资产盘点 定位：资产位置实时定位，一键盘点 WIP 透明可视 定位：实时定位物料位置，全程可视 5G 应用场景规 划 安灯异常联动 定位：异常推送最近人员标签 快速质量隔离 定位：问题物料厘米级快速定位，快速隔离 AGV 调度导航 定位：电子围栏自动触发呼叫 AGV ， 省 去工人系统呼叫 电子围栏 5G

美业集团数字化整体解决方案 整体系统规划 典型业务场景 客户案例借鉴 项目成功保障 目 录 0 1 0 2 0 3 04 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 人员较少、 地域单一 组织膨胀、 地域扩张 管理粗放、 营销为主 远离市场、 流程复杂 专业化与差异化营销生存 成本控制与精细管理发展 ，以中台为数据留存中心 ，支撑统一管理碎片化数据（消费者行 为数据、交易数据、运营数据、绩效数据） ，更加有效进行商机挖掘、精准营销。 XX 引 流 系 统 … … … … 技术选择： 以中台模式基于业务场景实现构建未来系统 中台（中心化、服务化） 供应链 业务可组合 数据可共享 组织可重构 服务可重用 会 员 端 … 分割、独立、 响应慢、 重复建设。 。。 门 安全组件 高并发 集群部 署方案 缓存 文件 搜索 消息 终端层 存储层 全面支持移动全类型终端 ， 实现不同角色场景应用与端应用的 匹配 统一移动开发 跨平台 手机 / 平板 APP 移动 VR/AR 微信应用 手机网页 跨屏幕 轻量化、 角色化、 场景化 ， 互联网风格工作界面 数字化 企业 营销服务 U 订货、 U 会员商城、 友零售、 友赢客 CRM 、 渠道云、

54.3% （见图 1）。从政策层面看， “十四五”期间国家先后发 布多项鼓励数字孪生发展的战略性文件，覆盖工业制 造、城市管理、水安全、碳中和等重点领域，这些文件 提供了清晰的技术导向和落地场景。此外，伴随工业 互联网与数字经济的深入推进，数字孪生被视为实现 产业智能化与数字化升级的核心工具和底座平台。 2.2 人工智能技术 人工智能（AI）作为以机器学习和深度学习为代 表的第 4 核心要素，优质的数据是推动人工智能在工业界应用 的必要条件，而数字孪生与人工智能的创新交叉融合 已成为推动产业数字化、智能化的重要路径。在产业 数字化发展进程中，需实现数据驱动的智能应用创 新。 数智融合孪生技术面向真实业务场景，提供先行 先试的实验环境。该技术基于“实物孪生-数字孪生- 机理孪生-孪生推演”的逻辑路径，遵循“孪生-拟生- 派生-演生-新生”的路径层级，基于作业流程实现数 字技术与智能技术的融合应用，构建基于真实业务场 物，通过数字技术与智能技术的融合，赋予了工业系 统前所未有的洞察力和灵活性，能够有效推动生产效 率提升、实现降本增效，已成为产业转型与升级的重 要驱动力，为产业数字化转型提供了核心支撑。 3 数智融合孪生技术在制造场景中的深度应用 随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进，数 据作为关键生产要素的价值日益凸显，获取和处理海 量数据的需求愈发迫切，这也极大地促进了数智融合 先进技术的快速发展和产业深度应用。在底层数智

geneC 海介性一碳技量 P525 海外世顺技照 eC61505 辖相 海外一级度量 č 出 地 2 成本优先 / 交付优先 / 产能优 先 可用条件等预算规则 物料交期 委外交期 场景示例：辅助排产 Chnajey 中之杰 · 中国 销售订单 I 运算结果示例 □ / 生产世理 3 理 分 A I 理 E 中 心 OwoRK 命哲员 B 时产 订单 1 订单 2 订单 3 订单 4 订单 5 插单逻辑 1: 优先满足插单的交期 原排程 新排程 场 景 示 例 ： 计 划 变 更 插 单 订单 4 逾 期 - 场景示例：物料齐套需求 √ 传统的方式是通过逻辑计算，基本只限于仓库物料，而且很难锁定 √ 德沃克可逐层匹配仓库物料 - 车间在制 - 供应商在途的齐套物料 √ 无任务物料及在制品可通过齐套计算进行物理预留 999909475688 订单号： SO240319001 物料号： 10558657 物料描述：配件 F 供应商号： SOO0024 . ·. 供应商在途 (SRM) 仓库物料 车间在制 12 · 场景示例：质量异常处理需求 C e 周转箱进入到检验工位后，自动获取检验

3-6 个月一 次） 可变组合多、技术掌握难度较一般云更高 运作流程和需筹备的资源较多（周期较 长） 医疗混合云应用方案 1. 公有云或专有云 满足：行业、对外服务场景 2. 多种私有化云服务 满足：安全可控等场景 3. 既有计算池、托管类业务 满足：异构资源统一管理 现有计算池复用、新建计算池、多地多中心容灾架构、数据中心 IDC 租用 IAAS 层整合管理能力 公有云级别运营平台 容器化技术，实现任 务的弹性扩容、按需分配、环境隔离 安全大数据体系 Kerberos 安全认证、 Knox 安全网 关、 HDFS 透明数据加密等构建完善的 安全大数据体系 场景三： AI 大赛 场景二：公共数据共享 场景一：公共数据开放 人工智能赋能医疗行业 数据管理 多引擎支持 快速容器化管理 任务化计费 资源动态调整 AI 全流程 个医疗结构的数据，做融会贯通和有效的数据安全 可靠流转。某区政府为此联合了其他委办局，共同筹建了以医疗体系数据为主要内容的多级数据存储、归档（备份）数据中心。并面向市一级的数据上收与流转 满足该场景需求。同时，运用好具有大数据分析、数据安全屋等能力，为后续的数据安全流通、安全建模与计算提供了基础。 案例特征 软件定义存储，有利于容 量与产品特性的持续扩展 热数据、温数据、冷数据 分层（ 1:6

通用路由封装(Generic Routing Encapsulation,GRE) 处理器开销较小,可支持 L2 及 L3 的隧道,因此,推荐采用 GRE 隧道技术。 以 5G 远控天车场景为例,5G CPE 工作在桥接模 式(二层透传),天车和中控室的 AR 分别从 5G 核心网 获取运营商 IP 地址, 可以通过动态主机配 置 协 议 (Dynamic Host Maximum Transmission Unit,MTU) 可设 置为 1 400。 2. 4 边缘云方案 该技术方案的云边协同总体架构如图 1 所示。 5G 全连接工厂建设场景主要基于机器视觉 AI 的 分析应用、AR 辅助装配等,针对工厂目前的设备、机 器、仓储、物流调度等业务需求及后续产业智能化升级 规划目标,采用边云协同的解决方案,边缘云采用信息 交换模式(Message 杜绝了浪费 现象,工序能耗稳步下降至设计水平的 70. 7%。 3 基于 5G 和工业互联网的绿色智能工厂的 设计与实施 3. 1 工业互联网平台整体规划 通过研究 5G 在工业领域中的典型应用场景,对 5G 在工业应用中的适用性进行分析,给出在典型行业 的 5G 应用解决方案,对于指导和推动 5G 在工业应用 落地具有重要意义 [2]。 采用工业互联网技术,构建“平 台+应用” 模式输出数字化和智能化服务。

协同 关键词 组织价值共生的三个关键词 呈现好的组织管理特征，强个体涌 入组织，优秀者与组织共同成长 呈现拙劣的组织管理特征，优 秀者离开，强个体不选择加盟 赋能场景高的 组织 赋能场景低的 组织 环境处在不确定中 企业需要拥有应对动态变 化的能力 组织需要拥有发挥强个体 作用的能力 强个体出现 关键词一：赋能 关键 构建了共生价值网络 组织新结构：从科层固化到平台利他 第十章 组织新能力：从分工到协同共生 第十一章 组织新目标：从实现组织目标到兼顾人的意义 PART 04 新价值 n n n n 组织功能从管控到赋能 打造赋能工作场景 提供多角色机会 高身份认同 需要 多角色 机会 固化任务角色有利于组织 的稳定性 强个体期待多角色机会 避免层级固化、 角色固化，避免 在组织内部过度 保护身份制度 设立组织成员自 由流动的通路， 让成员得到与能 力相适应的身份 借用身份认同激活组织 成员需开展四方面工作 高身份认同 工作场景赋能的核心 是营造信任与合作的 组织氛围 工作场景赋能高低 直接影响组织成员 的去留 赋能工作 场景 1 4 2 设置更多角色与岗位，给员工以 更 多成长机会和发挥价值的可能 性 有效沟通，陪伴成长 3 授权并为员工配置资源