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 据透明化程度、实现更完善的信息互通和利用, 并提供更具价值的营运分析结果. 本文以比例 模型底座层是工业大模型赋能流程工业智能工厂软件体系的核心基础, 决定了系统能力的下限. 其主要职责是稳定、高效、安全地向公共能力层提供大语言模型 (large language model, LLM) 能力, 通过标准化 API 支持自然语言理解与多模态数据处理. 企业可根据实际需求选择云服务厂商 (如阿里 巴巴) 提供的按 Token 计费的 LLM API, 也可选择在企业内部本地部署开源或商用模型, 保障数据隐 私安全. 以下 保证模型能力平滑升级、不影响上层系统运行. 为保障服务质量, 模型底座层必须具备高可用性、低延迟和高吞吐性能, 同时具备完善的调用控 制与日志机制. 在实际应用中, 图表智能体可调用 LLM 将自然语言转为图表代码, 诊断智能体结合多 模态数据实现故障判断, 控制智能体可获得参数整定与优化建议. 整体而言, 模型底座层通过标准化、 高性能、可扩展的服务架构, 实现数据透明化、知识融合与智能决策的高效协同

进入21世纪，移动通信与人工智能成为数字化技术新的前沿，已经渗透到社会的各 个角落，成为推动社会发展的重要力量。在个人消费领域，智能手机、电子商务、 社交媒体等已经成为人们日常生活的重要组成部分。深度学习、自然语言处理、机 器学习等技术的突破，使得人工智能在语音识别、图像识别、智能推荐等方面展现 出强大的能力。智能家居、自动驾驶等应用的涌现，预示着人工智能将成为未来社 会发展的关键驱动力。在企业和政府层面，数字化转型已经成为提升效率和竞争力 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，并在多个领域取得了显著成果。如今，AI已经广泛应用于语音识别、图像 识别、自然语言处理、机器翻译等领域，成为推动社会进步的重要力量。 AI的发展历程可以追溯到20世纪50年代，“图灵测试”是其中一个重要里程碑，它 作为评估机器是否具有智能的标准，奠定了AI的理论基础。当时的科学家们开始探 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的问题，执行各种任务，如设置闹钟、查询天 气、播放音乐等；通过分析用户的观影历史和偏好，Netflix能够为用户提供个性

，如“津药达仁堂健康生活馆” 、“觀唐映月 ”、“华佗煮茶” 与自带的读书会、小型音乐会、当代艺术展等传统文化相融合 ，吸引热爱生活的年轻人、商务人士等 ，以增添 公园活力 ，打造自然休闲会客空间。 老虎园 自然休闲品质空间（网红茶饮店、休闲社交 茶吧） 人民公园盘活更新提升实施方案 Implementation Plan for the Renewal and Enhancement of of People's 标识 系统 叁 . 实施方案 —— 三大提升 • Logo 形态取材于人民公园内的牌坊和亭廊 ； • 整体运用绿色和黑色搭配 ，绿色代表草木颜色 ，是自然的象征 ； 黑色在古文化中是北方的象征 ，代表水 ，二者展示山水之意。 叁 . 实施方案 —— 三大提升 Logo 设 计 人民公园盘活更新提升实施方案 Implementation Plan ，船桨和船头局部组成了一个 “人”字 ，拱桥 取自中和桥 ，若干线条构成意向的湖水 ，加入古典园林框景的元素 ； • 突出毛主席题字 ，用线条和英文作为搭配元素 ； • 整体采用绿色 ，突出自然、 人文和勃勃生机。 叁 . 实施方案 —— 三大提升 Logo 设 计 人民公园盘活更新提升实施方案 Implementation Plan for the Renewal and Enhancement

年取得突破性进展。通过模型剪枝、量化、知识蒸馏等技 术的综合应用，主流的视觉识别模型已经可以压缩到 10MB 以下，同时保持 95%以上 的精度。语言理解模型也实现了百倍压缩，使得在手机、可穿戴设备等资源受限的终 端上运行复杂的自然语言处理成为可能。更重要的是，动态模型压缩技术的成熟，使 得同一个基础模型可以根据不同终端的算力自适应调整，真正实现了"一次训练，处处 部署"的愿景。 硬件加速技术的普及是端侧 AI 爆发的另一个关键驱动力。2026 这些新型传感器不仅 在性能指标上有显著提升，更重要的是从设计之初就考虑了与 AI 系统的深度集成，支 持模型的在线更新、参数的动态调整、数据的智能预处理等功能。 展望未来，多模态智能将向着更加自然、更加智能的方向演进。随着脑机接口、量子 传感等前沿技术的成熟，人类将能够感知和理解更加丰富的信息维度。同时，多模态 AI 将不仅局限于感知层面，而是深入到认知、推理、决策等更高层次的智能活动中， 度、盐度、流速、生物量等数据。这些数据通过卫星链路传输到岸基数据中心，为海 洋科研、渔业生产、航运安全、环境保护等提供了宝贵的信息支撑。 应急通信是星地融合网络的另一个重要应用。在地震、洪水、台风等自然灾害发生时， 地面通信基础设施往往会遭到严重破坏，而卫星通信可以快速恢复灾区的通信能力。 2026 年的应急通信系统将实现天地一体化设计，平时通过地面网络提供服务，灾时自 动切换到卫星链路。便

医疗行业数字化转型解决方案 自然环境 经济水平 科学技术 医疗水准 政局稳定 国民素养 人民日益增长的寿命预期 与医疗资源的矛盾 按人均，我国为 83 位 5 年增长变化 國家 醫生數量 每萬人 醫生數量 每萬人 醫生數量 中國

铁路和市域（郊）铁路建设，完善区域铁路网布局。 02 公路继续推进国家高速公路网建设，实现“ 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

控要求，亟须开展面向多品种、大批量的航天飞行 器智能工厂技术研究 ［2］。智能工厂是指将物联网、 大数据、人工智能、云计算等先进信息技术与生产 收稿日期：2024‑11‑17； 修回日期：2025‑02‑20 基金项目：国家自然科学基金资助项目（92367301）；中央军委装备发展部共用技术资助项目（50923010201） 作者简介：刘骁佳（1990—），男，高级工程师，博士，主要研究方向为大数据、人工智能。 通信作

关系 领导 任务 管理结构 控制制度 奖励制度 权力结构 人员类型 个人 组织效力 经济 竞争 资源 能力 环境 安全 工作规划 噪声 技术环境 经济环境 自然环境 个人情况 其他行为 需求层次 预期结果 渴望程度 奖励 时间地点 工作 团队关系 目标 联盟 人员类型 组织动态性 部分影响组织效力的因素 领导力 历史 大小 价值

运用订单的稳定性，给客户提供有竞争力的产品。 5.年度销售和运营计划 在一个市场中，销售和生产部门必须在已售和生产车辆的年度计划 中实现相互配合（比如，北美和欧洲）。这个过程可能充满争议，因为 制造商与销售人员的目标自然会有冲突。制造商的目标是让所有工厂以 最大产能完成稳定的生产量，使得车型修改过程所受的干扰最小化。而 销售人员的目标则是保持订单的灵活性，调整产量，满足市场需求变 化，在即将引进新车型时，避免生产过多旧车型。一个共同的目标就 率。正因此，每辆丰田汽车的平均动机成本一般为1000美元，表3-1所 示的业内其他制造商平均机动成本约为3000美元。 筛选这样一个子集的风险就是产品供应必须与当前需求趋势同步。 销售部门总是自然而然找到理由证明，品种越多越好。换句话说，不断 增加车型可以带来更多的销售量。这样就需要就产品类型和特征做出销 售趋势分析，同时监督竞争对手的产品，从而决定最优的车型组合。关 键在于，新车引进之后， 田全球整装工厂和机组的3个月滚动式生产计划。销售和生产部门对月 度订单的密切关注，使得各个方面得到平衡，并保证了决策逻辑的清 晰。 生产日程 制定生产计划的一个必要条件就是决定每个生产月工作日的天数。 生产月和自然月不一致的一个原因就是，一些制造内部流程是以星期为 单位的。引进了生产月的概念，这样每个月就包含4~5个完整的星期。 每年的生产日程是按下列规则制定的： ·给每周标上序号，从1~53。 ·第1周

人工智能是一门跨学科的科学，它由不同的领域组成，如机器学习、 计算机视觉等科学和技术，还涉及心理学和哲学等人文学科。该领域的 研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 未来人工智能带来的科技产品，可以对人的意识、思维的信息过程进行 模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考，也可能超过人的智 能。 数 字 化 对 不 同 行 业 的 影 响 （ 来 源 ： 埃 森 哲 商 业 研 究 院 ） 当 前 的 行 业 颠 覆 水 平 2018 年加权平均数 0.54 生命科学 自然资源 旅游 能源 ● 要想了解数字技术对企业的影响，更多要从微观层面考察数字技术对公司运营的各大职能的影响，包括商业模式、战略、产品、服 务、营销、渠道、组织、人才、运营、管理等。数字技术对企业的影响是全方位的，