认知框架和商业工具。图谱延续了历史的精华，创造性地提出"通感智值"四维模型， 以通信和感知构筑坚实底座，以智能和价值编织无限循环，勾勒出从数据采集、传输、 理解、决策到执行、结算的完整闭环。这个闭环不是线性的流程，而是生生不息的螺 旋上升，每一次循环都在积累经验、优化算法、创造价值。 图谱的核心创新在于其独特的视觉呈现和逻辑架构。通信与感知作为双基座，承载着 整个产业的数据流动；智能与价值形成的无限符号"∞"，象征着技术创新与商业价值 。无论是技术研发者寻找创新方 · 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 使上行和时延满足实时闭环.......................................................... 1 洞察 2：多模态智能原生：感知数据即资产，视觉+雷达+声学的融合将成为默认配置； 生成式 AI 在感知增强与自动标注中大幅降本.....................................................................

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. 这种新型体系旨在提高核心工业软件的数 (proportional-integral-derivative control, PID) 性能评估与整定系统为例, 展示了工业大模 型赋能核心工业软件的应用效果. 在此示例中, 分析智能体负责整体调度, 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 人化操作的跨越, 并进一步推动了制造执行系统、流程模拟软件、先进过程控制软件、控制系统性能 评估和诊断软件等一系列流程工业智能工厂核心工业软件的自主研发和国产化进程 [2]. 流程工业智能工厂建设到今天, 在感知生产过程数据、提升自动化水平、减少人员操作等方面已 取得显著成效, 为企业带来了明显的精益化运行收益. 实现从世界制造业大国向世界制造业强国的转 变需要我们不断探寻 “下一个效益提升点”. 然而,

础，并将 CPS 定义为一个综合了网络通信技术、大数 据 技 术 、传 感 器 技 术 等 诸 多 先 进 技 术 的 有 机 体 。 张曙 ［5］认为智能工厂的智能化体现在设备必须具有 自我感知、控制、调整、交换和通信的能力，强调实时 的数据采集和设备状态反馈，从技术角度认为智能 工 厂 是 基 于 科 学 对 物 质 、知 识 的 加 工 系 统 。 ANDERSON 等 ［13］提出了一个支持在智能工厂制造 异构数据集成。决策层则是以集团或院为中心构 建的制造云服务及制造大模型，通过大模型赋能智 能工厂数据管理、协同制造和运行保障全过程，决 策层与执行层相互协同融合，提升航天飞行器制造 工厂的感知、分析、决策和控制水平，实现跨组织、 跨领域、跨地域数据业务协同。 1.1 云-边-端协同制造平台 针对车间多品种、大批量混线生产要求，需构 建具备智能化自组织协同生产能力的制造管控平 台。平台基于低耦合高内聚的微服务架构 3 项：1） 制造资源 自组织协同与互操作技术，要建立制造资源虚拟表 征与智能体单元封装标准，并形成跨层级智能体单 元分发引擎。2） 面向复杂生产环境的异构制造信息 认知技术，通过采用“数据感知-模型适应-扰动预测” 的信息认知思路，建立生产过程扰乱自适应孪生模 型，构建生产扰动后效预测分析模型 ［27］，实现复杂生 产扰动下异构制造信息决策能力。3） 基于协同智能 的制造系统自适应重构技术

事中、事后进行全过程管控[4]，设计逻辑按照提供 的应急管理相关辅助管控功能单元展开[5]。通过物 联网技术进行最底层设备、人员、物料的数据采集， 利用生产专网将数据汇聚到中心服务器，实现生产 设备、工艺、人员、环境实时感知[6]。构建 3 维孪 生工厂、应急处置管理、隐患整改管理和生产检查 管理等系统功能，结合数据跨网传输、智能视频监 控分析、应急融合通信等关键技术，实现了事故隐 患预先排查、应急处置通信、指挥调度[7]。系统平 一种应急通信融合调度方法和系 统: CN112188463A[P]. 2021. [8] 何健. 二维码数据跨网传输平台: CN104484695A[P]. 2015. [9] 王晓东. 物联网信息感知与交互技术研究[J]. 山西煤 炭管理干部学院学报, 2016, 29(1): 204-205, 211. [10] 王硕. 网络敏感图像过滤中图像数据获取技术研究[D]. 吉林: 吉林大学, 2008:

数字交通枢纽方案 04 —— 总体架构 智能建筑楼宇 交通枢纽智能服务 设施 车辆管理 交通枢纽机器人 传感器 信息采集器 定位终端 视频监控 光纤网络 5G 通信网络 物联网 专网 传输层 感知层 设施层 基础层 平台层 云存储 | 云租赁 | 办公管控 | 交通枢纽信息 云服务 数据采集 | 数据存储 | 数据分析 | 数据应用 大数据服务 AI 算法信息 空间数据信息 安防管理 应急管理 智慧决策 数字化展示 信 息 安 全 体 系 服 务 管 理 体 系 数字交通枢纽体系架构 全链路网（打造集设备物联网、办公网、外网等全覆盖的全面在线感知 网） 1 个平台（物联智控） N 项应用（交通枢纽级综合管控） 一个中心（集中指挥管控中心） 数字交通枢纽方案 04 —— 一个中心 集中指挥管控中心 实现交通枢纽的实

离 客户更近的人调配资源，而要完成决策权的前移，那么就需要建立能够支撑实时感知变化、实时分析变化、实时制定最优决策并能 将决策自动执行的数字化平台。 ——IBM 商业价值研究院 数字化由四件事构成： 一是要在线连接人、设备和流程等，要采集节点关键数据后，能够秒级感知发生了什么； 二是实时归因分析，秒级知道为什么会发生这些事； 三是能够通过模型预测会发生什么； 1. 现有市场中的顾客不是争夺目标，它关注的是开辟新市场，培养那些潜在需求的顾客。因此，我们不能一味地迎 合顾客偏好，而是要合并细分市场，整合需求。 蓝海战略 4 个观点 2. 通过削减价值感知度不高的环节来降低成本，通过增加或者完全创新一个新的价值主张，甚至创造前所未有的 新 体验，让消费者感觉到差异化。 3. 技术创新不是决定性因素，因为开辟蓝海市场所运用的技术通常已经存在，它或许是多个已有技术的综合，创 4.0 5.0 新零售引领 变革的 四方面原因 新零售又称智慧零售，是指运用互联网和物联网技术感知消费习惯，预测消费趋势，引导生产制造，为消费者提供多样化、个性化 的产品和服务。 新零售实现了新技术和 实体产业的完美融合。 新零售是开放共 享的生态模式。 单边发展的局面。 新零售是全球企业正在

应用系统，结合了 数学、计算机科学、心理学等多学科的理论知识。 人工智能不只是模拟人类的行为或思维，更是一种通过算法和数据分析来解决问 题、优化流程和辅助决策的科学，其核心在于使机器具备一定程度的感知、理解、 推理、学习和决策等能力，实现人机交互，提高计算机的智能化水平。 1. 人工智能的发展历程 随着计算机技术的飞速发展、算法的不断优化、算力的大幅提升，AI逐渐从理论走 向实践，并在多个领 一位小学音乐教师发现，她的学生在音乐节奏掌握上存在较大差异。为了帮助学生 更好地把握节奏，她利用AI生成歌曲工具，为每个学生定制了符合其节奏感知能力 的练习曲目。这些歌曲不仅包含了学生熟悉的旋律，还根据他们的节奏难点进行了 调整。通过反复练习这些定制的歌曲，学生的节奏感知能力得到了显著提升。 案例三：创作激发与评估 在一所大学的音乐创作课程中，教师要求学生创作一首具有特定情感表达的歌曲。 为了激发学 以理解我们平时说的话，还可以根据用户的需求和喜好来提供个性化的服务。我们 也可以把智能体想象成一个非常聪明的机器人，它可以像人一样感知环境，自主采 取行动以实现预设的目标，并且可以通过不断的学习来提高自身的性能，如图7-1 所示。 146 图7-1 智能体的环境感知与“自我”感知 扣子智能体中心如图7-2所示，智谱清言智能体中心如图7-3所示。 ▲图7-2 扣子智能体中心 147 ▲图7-3 智谱清言智能体中心

等 ） 自动配置 区 域仓 供 应 商 收货 工 M2M 智能监测 在线分析 运营监控 实时决策 生产工艺流：多级物联，生产自动化、部分智能化，可以软件定义 智能诊断 动态感知 实时监测 自动闭环 智能维护 动态调配 质量水平 6.12σ 产出 UPPH 30%+ OEE 8%+

加快 NPI 实现成本节约 半导体制造执行系统 设计、晶圆厂、探头 组装、封装和 最终测试 印制电路板 (PCB)/ 多芯片模块 (MCM) 后端 数据仓库 数字孪生仿真 闭环智能制造 感知 连接 预测 在不影响任何精益制造流程的情况下，智能制造还能使企 业实现以下几点： • 实现整个工艺节点和制造线的虚拟呈现，以便深入 洞察生产情况 • 通过实时报告和分析收集当前的制造数据，以便作

故障，降低硬件要求 • 智能化运维 • 弹性削峰填谷 • 研运一体化、敏捷化 风控最优 • 风险系数匹配业务需求 • 业务问题改进、运行情况、 性能分析、问题主动感知 客户满意 户 满 意 • 开发部门 • 业务部门 • 财务等部门满意 度 质量保障 • 高可用性、 • SLA 达成率 IT 部门参与业务创新的程度和