团 第 六 研 究 院 中 国 航 天 建 设 集 团 有 限 公 司 中 国 航 天 科 工 集 团 〇 六 一 基 地 中 国 航 天 科 工 集 团 〇 六 八 基 地 航 天 科 工 深 圳 （ 集 团 ） 有 限 公 司 河 南 航 天 工 业 总 公 司 航 天 科 工 财 务 有 限 责 任 公 司 中 国 华 腾 工 业 有 限 公 司 中 国 航 天 汽 车 有 2016 年 2 月 1 日，工业互联网产业联盟成立大会在北京举行，航天科工以排名第一身份当选副理事长单位，集团魏毅寅副总 经理当选联盟副理事长，李伯虎院士担任联盟专家委员会副主任。航天云网技术骨干深 度参 与标准组、总体组等相关工作。 航天云网公司 —— 产业联盟 航天云网公司 —— 产业联盟 工信部工业互联网产业联盟 工信部中国信息通信研究院 航天科工 中国电信 海尔集团 华为公司 工业大数据的核心：机器数据 工业大数据的核心：机器数据 海量高速 机器 24*7 产生，产 生速度快，数据量大 独特数据类型 机器产生的时间序列， 时空序列，或者数组阵 列数据，多种类型 实时深 度分析 基于复杂数值算法的实 时和历史分析 一个典型的大规模机器大数 据应用系统（如工程机械物 联网、油气生产物联网、智 能电网、车联网、地质勘探 等），每天产生的数据量是 淘宝交易的

化 供 应 链 对 接 平 台 支 撑 ， 促进 产 业 集 群 数 字 化 发 展 。 深 入 实 施 数 字 经 济 战 略 ， 加 快 数 字 产 业 化 和 产 业 数字化 ， 大 力培育 数字 经济新业态， 深 入推 进 企 业 数 字 化 转 型 。 2 0 20 年 4 月 7 日 工 业 和 信 息

研究方向为数字孪生、数字化车间。 58 第 42 卷 2025 年第 2 期 刘骁佳，等：面向多品种大批量生产的航天飞行器智能工厂关键技术研究 设 备 、生 产 车 间 、生 产 流 程 等 深 度 融 合 ，实 现 自 动 化、信息化和智能化的一种车间运行模式，具有高 度协同、高效运营，快速重构等特点 ［3］。如何构建智 能工厂是当前航天制造企业面临的主要挑战，也是 国内外学术研究的重点 孔位间距检测等；3） 缺陷检测，如漏装错装检测、波 纹管表面缺陷检测、贮箱焊缝内部缺陷检测等 ［32-33］。 以某飞行器装配过程中的漏装错装检测为例，通过 工业相机获取装配区域二维图像，再基于 YOLO 深 度学习算法对图像进行分析，通过数据训练获取不 合格判定依据，并自动判别当前质量检验结果，如 图 7 所示。该系统实现了绑扎点、接地线、插头对接 等 26 类、大小差异 20 倍以上的零件装配状态智能

帶領全台灣最⼤公辦實驗教育聯盟KIST學校的校⻑、主任和國教院研 究員，以及⼤學教授共三⼗多⼈，到美國加州推動PBL專題式學習最 久、最全⾯的Hign Tech High（HTH）學校取經，進⾏五天蹲點式深 度學習，⽬標是帶回PBL精髓，在台灣的中⼩學實踐，從⽽改變教 育。 呂冠緯 均⼀平台教育基⾦會董事⻑暨執⾏⻑，不但⻑期提供台灣中⼩學 ⽣師優質數位學習平台資源，也致⼒於個⼈化學習師資培育，他形容 ○％的⼈，需要非常深度的學習，才能掌握某個專業（比如說畫畫或 寫作）。那現在很可能只有三到五％的⼈需要深度學習，中間⼀⼤部 分⼈反⽽要更廣的學習，成為⼀個T型或π型⼈才，也就是有⼀個橫向 跨域連結的能⼒，就像T和π上⾯的橫線；縱深⾄少有⼀個以上的專 業，就像T和π符號下⾯的⼀隻或兩隻腳，能⼒要更多元。 過去⽩領階級的⼯作分⼯很細，比如產製⼀個影片，有⼈負責拍 攝、有⼈寫腳本、有⼈編輯、有⼈上字幕。但到了今⽇，就像現在的 和夥伴也相信，科技是解決社會問題很好的⼯具。所以我們也組織⼀ 群志⼯進⾏「資料英雄計畫」，⻑期免費幫非營利事業組織跟政府進 ⾏專案。 早期⼤家比較⽿熟能詳的，可能是⼆○⼀七年和台北市家暴中⼼ 合作的家暴地圖，透過⼀張地圖顏⾊的深淺，就能輕易辨認出家暴案 件的熱區，這是我們共同仔細整理全年⼀萬三千多件家暴資料，經過 彙整分析後繪製⽽成。這樣的成果在當時引起社會矚⽬，還曾到紐約 由全球最⼤財經資訊公司彭博社（Bloomberg）主辦的D4GX（Data

结束语 当前，中国正处于数字经济蓬勃发展和产业数字 化转型的重要阶段。以数智融合孪生技术为代表的 人工智能先进技术，是引领新一轮科技革命和产业变 革的战略性技术。目前，该技术已具备在各行各业深 入、大面积应用的基础，能够赋能应用场景和产品服 务创新，对产业数字化转型升级具有关键意义。基于 数智融合技术的产业研发创新、供应链优化、产线智 能化、营销精准化等各环节的深度数字化改造，使得

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以ChatGPT、Gemini、文心一言、讯飞星火为代表的人工智能大模型迅猛发展，凭 借强大的自然语言处理能力，它们能够完成问题解答、内容创作（文字、图像、音 视频等）、代码生成等复杂任务，对人类的知识获取方式、信息生成方式等产生深 刻影响。 在AI时代前，教师在教育教学中主要扮演知识传授者的角色，教师负责讲解教材内 容，解答学生疑问，并通过布置作业和考试来评估学生的学习成果。教师是课堂的 主导者，学生大部分时间处于被动接收知识的状态。AI时代教师与智能教学平台的 率，还能帮助学生更清晰地理 解和记忆复杂知识。例如，在历史课堂中，这一技术能使学生快速把握历史事件和 概念之间的内在联系。 然而，我们也应注意，虽然AI生成了高质量的思维导图，但学生仍需独立思考和深 入理解图示内容，避免过度依赖技术而忽视了真正的学习过程。只有合理利用这一 工具，才能更好地发挥其辅助教学的作用。 106 ▲图5-42 TreeMind树图智能生成思维导图 ▲图5-43 修改思维导图 的信息量和复杂性。随着AI技术的崛起，AI正成为教师开展教育科研的得力助手。 通过智能分析、数据挖掘和自然语言处理等功能，AI能够极大地简化文献检索、综 述撰写和论文写作等流程，帮助教师更高效、精准地完成教育科研任务。本节将深 入探讨AI如何在教育科研的各个环节赋能教师，助力他们提升研究能力和学术成果 的质量。 在接下来的内容中，我们将介绍AI如何帮助教师读取和分析文献、快速完成文献综 述以及辅助论文写作，展现AI技术在教师教育科研中的巨大应用潜力。

的大背景下，这些智能技术创新者正在成 为连接物理世界与数字世界的关键纽带，推动着产业向更智能、更高效、更可持续的 方向发展。 · 84 AIoT 的真正价值在于其应用落地和价值创造，这不仅体现在智慧应用对各行各业的深 度赋能，更体现在全新价值分配机制和交易模式的构建。从智慧城市的全域感知到智 能制造的柔性生产，从去中心化基础设施的共建共享到数据要素的市场化配置，AIoT 正在重塑经济社会的运行逻辑。 价值 效执行的闭环体系，实现了城市治理能力的质的飞跃。 图：智慧城市治理的三层架构，来源麦肯锡 · 89 1.2 产业赋能类应用 产业赋能类应用是 AIoT 技术推动实体经济转型升级的核心动力。通过将智能化技术深 度融入制造、能源、物流等传统产业，不仅提升了生产效率和产品质量，更重要的是 催生了新的生产方式、商业模式和价值创造机制，推动产业向高端化、智能化、绿色 化方向发展。 1.2.1 智能制造

期性实验 可以迅速提供反馈，反过来，倾向于强化学习的“本土化”。由于这些差 异的存在，通过实验和知识成果分享（或适应性流程）获取反馈的学习 型组织就更加倾向于改善开拓，而不是探索。随着组织的专业化的深 入，探索能力也变得越来越强时，它们就倾向于发挥最擅长的方面。这 样，组织就可以避免从事过于高端的活动，并培养从事较低端活动的能 力。这种影响力还可以拓展到与本公司互动较多的其他公司。这也就是 过度专