质量，也为产业数字化提供了有力的支撑与广阔的发 展空间，是助推我国新质生产力发展的重要引擎，也 是我国经济持续高质量发展的核心保障。 参考文献： ［1］ 刘大同，郭凯，王本宽，等 . 数字孪生技术综述与展望［J］. 仪器仪 表学报，2018，39（11）：1-10. ［2］ BALTA E C，PEASE M，MOYNE J，et al. Digital twin-based cyber- attack ［8］ 陶飞，马昕，戚庆林，等 . 数字孪生连接交互理论与关键技术［J］. 计算机集成制造系统，2023，29（1）：1. ［9］ 刘虎沉，王鹤鸣，施华. 智能质量管理：理论模型，关键技术与研究 展望［J］. 中国管理科学，2024，32（3）：287-298. ［10］ 卢荣胜，吴昂，张腾达，等. 自动光学（视觉）检测技术及其在缺陷 检测中的应用综述［J］. Acta Optica Sin

· 向，还是企业决策者制定发展战略，抑或是投资机构评估产业机会，都能从中找到有 价值的参考。 展望未来，AIoT 产业正站在新的历史起点上。通感融合将开启全新的感知维度，边缘 智能将重塑计算架构，数据要素将成为关键生产力，价值网络将促进多方共赢。这份 图谱既是对过往的总结，更是对未来的展望。它试图回答一个根本问题：在万物智联 的时代，如何让技术创新真正转化为社会价值，让智能化发展成果惠及每一个人。 政策创新：营造产业发展的优良环境.............................................................................. 136 7 未来展望：打造世界级物联网产业地标.......................................................................... 136 8 经验启示：无锡范式的普遍意义 同时系统响应速度提升了 100 倍以上。更重要的是，端侧 AI 使得许多原本因网络条件 限制无法实现的应用场景成为可能，如偏远地区的智慧农业、海上作业的设备监控、 地下矿井的安全管理等，创造了全新的市场机会。 展望未来，端侧 AI 优先将继续深化并演进。随着 6G 技术的预研和卫星通信的融合， 端侧设备将获得更加泛在和可靠的连接能力。同时，端边云协同的智能编排技术将更 加成熟，根据任务特性、网络状况、算力分布等因素动态分配计算任务，实现整体效

效率和竞争力 的重要手段。在教育领域，数字化技术同样发挥着不可或缺的作用。从在线教育平 台的崛起到智慧校园的建设，再到AI和AIGC技术在教育中的广泛应用，数字化技术 正在深刻改变着教育的面貌。 展望未来，数字化技术将继续深入发展，人工智能与虚拟现实（增强现实）、云计 算、大数据、物联网等新兴技术相互融合，共同推动社会的数字化转型，数字化技 术将为人类创造更加美好的未来。 1.1.2 AI与AIGC的概念及发展历程 d开发的AI系统，通 过深度学习训练，分别在围棋和《星际争霸》等游戏中达到了人类顶级选手的水 平。图1-2展示了人工智能的能力跃迁。 图1-2 人工智能的能力跃迁 2. AIGC的发展与教育应用展望 人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC），是 人工智能的一个重要分支和应用领域，它代表了人工智能技术在内容生成方面的能 力 2 AI技术对教育教学的影响 教育数字化的历史进程开始于数据化，发力于网络化，加速于智能化。 经济合作与发展组织（OECD）教育研究与创新中心副主任斯蒂芬·文森特-朗科瑞 在《2023年数字教育展望：迈向高效数字教育生态系统》报告中表示，线下学习向 远程学习的转变并不等同于教育数字化转型。教育数字化转型意味着对某些教育过 程进行根本性变革，即不仅将技术作为一种工具，还将其作为一种重塑教学方法、

术的作用下，能源电池的储能行为更加趋近于定制 化，已被存储的能源信号能够满足不同的供能需 求，且整个制造过程中，能量资源的存储稳定性极 强，蓄能设备不会表现出超载运行或低功率运行。 4 结论与展望 在能源电池的制造过程中，全流程数字化智能 制造技术发挥了至关重要的作用，通过该项技术手 段，能够实现由原材料到电池成品的全流程监控与 优化，不断提高产品的质量与生产效率，有效降低 生产成本，避免浪费。

71118” 国家高速公路 主线全面贯通，加大普通国省道升级改造力度，提高二级及以上 公路比重，加强农村公路建设，推进较大人口规模自然村（组） 通硬化路比例达到 90% 以上。 “ 十五五”展望 交通枢纽建设背景 01 方案特点及价值 03 交通枢纽解决方案 04 交通枢纽建设思路 02 交通枢纽项目背景 01 交通枢纽建设思路 02 基础弱电 智能化 综合管控 智慧应用 智慧化枢纽

5 个特征。崔晓文 ［8］认为 智能工厂的智能化体现在系统具有预测能力、自我 诊断能力，能源和材料配置更高效。李伯虎 ［9］提出了 一种面向服务的制造新模式——云制造。姚锡凡 ［10］ 展望了智能工厂的发展前景。张益等 ［11］探讨了智能 工厂的标准定制。杜传忠等 ［12］认为信息物理系统 （Cyber-Physical System，CPS）是构建智能工厂的基 础，并将 CPS

先级排序 l 第 8 章描述治理与价值交付的竞争需求间 的平衡方法 l 第 9 章解决“我们应该如何合作？ℽ l 第 10 章主题是自治团队与适应性领导力 l 第 11 章总结要点，展望未来 《 Edge- 价值驱动的数字化转型》 目录 第 9 章、自治团队与协作决策 第 8 章、轻量级治理 第 1 章、全局视野 第 5 章、价值度量与优先级排序 第 3 章、 EDGE

留了下来，被定义为丰田新的交流和项目管理方式。—译者注 第15章 探索与总结 读到这里，相信读者已经对丰田如何管理供应链，其他公司如何运 用其中的部分管理原则有了一定的了解。那么，现在一件很重要的事情 就是总结丰田经验，并且展望未来汽车供应链中潜在的创新机会。 我们希望读者已经可以清楚地了解到，丰田是如何致力于运用组织 化的学习流程，来小心维护横跨供应链差异性、速度、变化性和可视性 四者之间的统一体。而且，在许多章节末尾，我们都总结了实施丰田 ·打破供应链各环节功能不同的团队之间的隔阂，确保整体供应链 的效率高于局部供应链的效率。换而言之就是整体效率要优于局部之 和。 ·对于扩展型企业，在发展，探索和成长上给予导引和指示。 展望 一项很有用的训练就是，展望未来并思索供应链中的潜在变化。其 中一些重点如下文所示： ·基于软件的设计。在产品中寻找更多以软件来控制的功能应用。 一个较好的降低成本的方法就是，在不同的汽车上安装同样的设备，然