· 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。 .......................................................................................... 58 1 边缘计算................................................................................................... .................................................................................... 127 9 全屋智能与空间计算...................................................................................................

如何增加医生的经验（降低误诊） 分级处理问题（发挥末梢神经作用） 提高医生的待遇（却不增加病人和国家的负担） 提升整体流程效率（加快流程和简化流程） …… 互联网医院 ≠ 互联网 + 医院 承载 通过云计算（灵活的算力、 5G 等连接能力、海量的存储能力） 承载 更久更大量的数据，进行大数据，从而实现更有效的管理和业务能力 并且运用人工智能等相关技术，对各流程进行协同、优化、增效、创新等 协同 将一些标准化、重复性劳动，提交给算力来解决（如：验血指标筛查） 通过数据闭环，实现大数据与人工智能在诊疗过程中的辅助作用 对医疗过程进行保障，规模一些事件发生（如，减少医疗事故与纠纷） 承接 结合 5G/RTC/ 边缘计算等能力，为个人与医疗机构之间，构建沟通能力 为医疗机构跨地域、跨层级 构建信息、数据、医疗能力的安全共享能力 运用与端的连接能力，实现多个环节的效率提升（比如，自动分诊环节） 互联网医院特征：政策与发展趋势 支持，专业医疗服务，康复服务、远程看护和虚拟护理等服务。 标题 标题 标题 标题 规范 专业 标准 服务 互联网 + 医疗：周期 诊前 诊中 诊后 回到：互联网 + 医疗 + 闭环 云计算主要做什么 5G 技术 / 连接技术 算力 安全能力 基建能力 …… 海量存储 RTC/CDN 等传播能力 AI 与大数据 平台能力 基础设施与 业务安全保障 数据中心、托 管、容灾

大幅减少能源浪费(见图 8)。 工厂的能源综合 管理系统中建有产耗预测模型,实现了对水、电、氧、气 (汽)等消耗的实时监控、指标超预警功能,能耗目标 ≤190. 907 kgce/ t;还建有物料消耗的配料计算模型, 在满足成品质量要求的前提下,可实现原辅料最低成 本配比。 图 8 智慧能源管理 利用能源综合管理系统,处理分析转底炉能源消 耗的实时监测数据,建立产耗数学模型,并通过可视化 技术展现在转底炉中控室。 传统的“Wi-Fi+ 有线”方式无法达到数据传输的要求。 同时,考虑到私 密性及低时延要求,本文采用“5G 专网+MEC” 方案, 用来传输各种数据、视频等。 其中,MEC 部署在苏州 电信机房,作为网络边缘计算平台,和公网演进型分组 核心网( Evolved Packet Core,EPC) 共用机房资源,专 网的控制面和业务面流量均与公网 EPC 隔离。 公网 用户接入新空口( New 包率 0. 50%,上行平均速率 80 Mbit / s,下行平均速率 800 Mbit / s,NR 切换成功率 98%。 4. 2 工厂联网和数据采集 随着工业互联网的发展,计算机在工业自动化领 域发挥着越来越重要的作用。 工厂中选用了各种智能 仪器仪表,这些智能设备的现场运行数据可以通过网 络实时地采集到应用系统,从而将设备的运行状态采 集到分布在不同地理位置的应用系统中

设备也越来越多，相应时滞越来越短， 智能驾 驶、物联网变得越来越成熟和普及。 主要体现为人工智能、大数据和云计算的 广泛应用。在信息时代，数据处理是由一台计 算机完成的，但互联网可以把计算能力集中在 一起，通过网络向每个终端输出计算能力。再 引入人工智能、大数据和云计算等，终端只需 要具备简单的处理和展示功能。 智能终端包括手机、可穿戴设备、传感器 和应用程序。这些设备可以自动产生和传输数 动产生并被集中处理，提高了数据的可利用度，也 改变了我们的生产和生活方式。这就是从信息化到 数据化的转变。 信 息 化 时 代 在信息化时代，人们把各种信息输入计算机， 然后用计算机处理相关信息，比如： 企业资源计划（ ERP ）、办公自动化（ OA ）、 客户关系管理（ CRM ）、商业智能（ BI ）系统 数字技术和基础设施 中央信息处理器功能的升级 智能终端的广泛使用 智能终端的广泛使用 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

一级客户的库存分析，库存周转率的计算 分析客户的再购进和消化能力 处方药进货合 理 性监测，分析进货增量趋势 对医院的 进 货量进行监测，以发现异常购进 一级，二级到终端的 分销 比例 分析公司产品在各时间段分流比例，帮助公司调整资源投入 奖励历史分析 考察费用变动情况，合 理控制 费用支出 每个 OTC 业务代表动销率和铺货率的计算（ 3 个月药店有进货 ,6 个月药 店有 5 ** 交流使用 22 通过前期的调研梳理，发现 ** 业务的 核心 难点 数据查询 与报表输 出的 全面 性、及时 性与准确 性有待提 升 需要及时有效的 信用 控制及返利计算 销售管理 复杂的 关 联交易，需要 满足跨公司销售业绩统 计，支持统计维度的灵 活多变 客户数据不够全面与完 整，多维度分析难 财务管理 费用与票据不符，预算 与实际记账统计口径 跨法人的 生产完工入库时间 近效期 失效期 - 近效期参数 失效期 生产开始时间 + 有效期参 数 生产周期 库 存 账 龄 有 效 期 • 产成品入库时，根据成品的 生产 开始时间，有效期及近效期参数，计算成品的近效期及失效期 预警 预警 预警 预警 库 龄 分 析 邮件 短信 系统 通 知 ** 交流使用 33 物料有效期管理（示例） GMP 重点： 物料应按照有效期贮存，过

公司定位 突出企业智能化改造 突出复杂设备联网 突出制造资源共享 李伯虎 院士，航天云网首席科学家 研 发 力 量 社 会 认 可 专家团队：航天云网智能制造系统研究由著名计 算机仿真与计算机集成制造专家李伯虎院士领衔 国家重点实验室：全国首个复杂产品智能制造系 统技术国家重点实验室将落户航天云网 工业互联网产业联盟：成员单位包括工业和信息 化部直属中国信息通信研究院、中国电信、阿里 机器大数据的特点 机器大数据的特点 工业大数据 - 实现路径 从海量产品数据中挖掘出对用户有价值的 信息，以直观，有效的表现形式，为用户 决策提供商业支持和服务 数据产品化 将计算机的逻辑功能嵌入到机器上，用数 据的方式描述机器制造和运行过程中产生 的大量信息。 产品数据化 通用电气 - Predix 工业互联网平台 航空 医疗 制造 采矿 石油 配电 发电 铁路 半结构化数据 数据索引 数据融 合 结构化数据 APIs 分析 处理 技术 数据 1 2 数据源 数据接入 3 4 数据管理 数据分析 5 数据展示 数据分类 流计算 WEB Tablet Phone 数据 处理 层 工业设备 工业设备 工业传输协议 DATA Collector DATA Collector 网络传输协议议 ERP ERP

受人员、资源等约束，现有以“科研型”为主的生产 组织模式已经无法满足高效率、低成本和高质量管 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） 李伯虎，王时龙 . 云制造——面向服务的网络化制造新 模式［J］. 计算机集成制造系统，2010，16（1）：16-19. ［10］ 姚锡凡，于淼，陈勇，等 . 制造物联的内涵、体系结构和 关键技术［J］. 计算机制造集成系统，2014，20（1）：1-10. ［11］ 张益，冯毅萍，荣冈 .智慧工厂的参考模型与关键技术［J］. 计算机集成制造系统，2016，22（1）：1-12. ［12］ 杜传忠，杨志坤 卡祖铭，赵鹏，张波，等 . 面向大语言模型的推荐系统综 述［J］. 计算机科学，2024，51（增刊 2）：11-21. ［22］ 赵什陆，张强.深度学习多模态图像语义分割前沿进展［J］. 中国图象图形学报，2023，28（11）：3320-3341. ［23］ 汤洪涛，费永辉，陈青丰，等 .基于工业大数据的柔性作业 车间动态调度［J］.计算机集成制造系统，2020，26（9）：2497- 2510

规模与层级的企业进行精益化生产管理. 2.2 工业数字孪生 —— 流程模拟软件 化工生产涉及复杂理论和繁琐计算, 传统手工方法效率低、易出错, 因此化工流程模拟软件成为 工艺设计与优化的关键工具. 该类软件自 20 世纪 80 年代能源危机以来, 依托化工原理、热力学、高 等数学与编程技术广泛应用于化工厂、设计院与科研单位. 通过质量与能量守恒计算, 模拟传热、传 https://www.sciengine.com/doi/10 求解算法组成. 其中, 物性数据是基础, 涵盖热力学、传递性质等, 来源包括实验测量和模型估算 (如基团贡献法). 热力学模块支持多种物质 体系和相态计算, 部分采用神经网络预测原油黏度. 单元操作模块将典型设备 (如泵、换热器、精馏 塔) 建模计算, 普遍遵循 CAPE-OPEN 标准以确保模块兼容. 流程求解器则处理复杂流程和回路迭代 问题. 国际上如 Aspen Plus, Hysys 等软件技术领先、功能强大 [17]: PRO/II 主要应用于石油化工与炼 油领域, 具备强大的热力学计算与物性预测能力, 内建多样化单元操作模块. 特别适合用于工艺模拟、 设备计算与能量评估分析. Petro-SIM® (KBC 先进技术) [18]: Petro-SIM 是专为炼油与天然气处理过程设计的模拟平台, 模 块化架构设计灵活, 支持工艺建模、热力学计算与优化策略分析, 广泛用于能源与石化领域的工程规 划与决策支持.

AI大模型用于构建企业技术 知识库，通过检索增强生成（RAG）等方案，将企业积 累的技术规范、专利文档、设计图纸等接入大模型，进 而实现对研发资料的智能检索和问答 ［3］。此外，可利 用云端计算资源创建虚拟原型并进行仿真测试，以评 估设计方案的可行性和性能，降低物理原型制作的成 本和时间投入，有效实现设计过程中降本增效的目 标 ［4］。 2.3 融合人工智能的数字孪生技术 随着科技的进步，早期侧重于利用模拟模型和简 预生产试验环境系统对生产效率提升的影响评估 经过真实产线验证，配备预生产试验环境的产线 设备运行效率较未配备预生产试验环境的产线设备 运行效率提升了 1.85%。按照单一车间 10 条产线的 规模计算，应用预生产试验环境后，该车间总体收益 为 535万元。应用预生产试验环境系统前后产线基于 OEE提升收益数据对比如表2所示。 此外，通过接入预生产试验环境，还可以自动获 图2 数智融合孪生技术在智能制造中的应用场景示例 数据定义 数据统计 数据处理 异常识别 闭环处置 推送解决 ①计算逻辑与定义 ②异常分类 ①现场数据采集 ②数据存储格式转换 ①时间稼动率 ②性能稼动率 ③直通率 ④指标展示 ①时间稼动差异识别 ②性能稼动差异识别 ③直通率差异识别 ①异常差异推送 ②异常根因分析 04 邮电设计技术/2025/05 取并计算生产节拍，减少人工操作介入点，实现生产 节拍的实时统计以及问题的自动改善与纠偏，从而保

会装配一些零件，也会挑选部分车辆进行试车，做最后的质量控制测 试。此外，产品商标也是在这一阶段贴到车辆边窗上的。所谓“预检”是 指当车辆在送往顾客手中之前，在经销商处进行正常的试运行。车辆运 输时间从车辆离开装配工厂时开始计算，通常为两天至三周不等。时间 长短取决于经销商所在地和工厂的距离。在这种配送模式中，通常要求 产品在出厂前的两到四周就要安排好车辆运输的各个细节。在这种模式 中，车辆由经销商负责保管储存。 2.海外产品在北美的配送 厂团队成员及设备使用时间表的层面时，也考虑了这个因素。把汽车排 成合理阵形很重要，只有这样，汽车装配才可以保持较高工作效率，复 杂的流程也不用反复进行。 一旦汽车按直线排列，零件的计算程序就开始运营。每个安装到每 辆汽车上的零件都有时间印记。时间印记按以下方法计算： ·工作日内生产的500辆汽车，必须在下午1点前下流水线。 ·零件A必须在流水线关闭前两个小时，提前安装到在工作站。 ·零件B必须在流水线关闭前的两个半小时前，完成安装。 每个零件从供应商那里出来，到达流水线的时间是确定的。这样， 就可以确定供应商何时需要以JIT时间把零件送达流水线。另外一些因 素如场地大小，运输流量，以及调整因素等，都需要被考虑在零件订单 的计算结果当中。 调整的方法有两种。一种是当零件订单已经发给一些供应商时，经 销商希望变更汽车的特性。这种情况发生在供应商的采购周期长于装配 工厂的冻结点这种状况。冻结点开始于生产的前一天，而这一天也是汽