4374 1751 5 项目主数据数量 138230 179317 84999 4699 2536 11040 3436 836 6 会计科目主数据数量 7317 12 25 6 12 24 6 95 7 银行账户主数据数量 4310 665 196 80 117 102 29 8 8 存货类别主数据数量 166768 237 147 57 56 24 18 76 9 组织管理 财务核算账簿总数量 性房地产、长期待摊费用等可固定计 提或摊销的资产，随时监控资产的状 态和变动情况 系统集成 实现多数据维度、多业务系统接口 集成；构建了系统的基础数据查询 / 导入、会计凭证导入、资产卡片 导入、账务数据查询等 95 个接口； 覆盖集团统建、企业自建核心业 务 系统，实现了基础数据档案同 步一 致，业务数据流自动生成相 关财务 数据流传到核算系统 采集转换平台 采集工作及时有效 可自动控制一致； 凭证转换快速高效 投资企业系统 中投咨询项目、子项目、标段、养老平台长者客户 以集团建立统一的业财接口标准和数据交换平台为核心，构建了 NCC 系统的基础数据查询 / 导入、会计凭证导入、资产卡片导入、 账务数据查询等 95 个接口。完成了对主数据档案、其他辅助档案数据的系统集成，覆盖了国投集团在用和计划使用的各个集团 统建、企业自建核心业务系统，实现了基础数据档案同步一致，业务数据流自动生成相关财务数据流传到 NCC

体分析了基于工业大模型解决上述瓶颈的技术路线; 第 4 节展示了智能体与大模型在 PID 性能评估 与整定等核心工业软件中的协同应用示例; 第 5 节总结全文. 2 流程工业智能工厂核心工业软件体系 ISA-95 是企业系统与控制系统集成国际标准, 给出了经典的工厂信息系统架构 [9] (如图 1 所示), 该架构分为 5 层, 自下而上分别是生产过程层、生产过程感知层、生产过程自动化层、制造运营自动化 层、企业营运逻辑层 1360/SSI-2025-0109 侯卫锋等 中国科学 : 信息科学 2025 年 第 55 卷 第 7 期 1785 图 1 (网络版彩图) ISA-95 工厂信息系统架构. Figure 1 (Color online) ISA-95 factory information system architecture. 能工厂架构, 例如石化盈科信息技术有限责任公司提出了 “数据 + 平台 旨在提升整体制 造效率, 适合推动数字化转型与提升制程可控性的企业. 中智达 Cyb-MOM (中智达科技) [15]: Cyb-MOM 为中智达针对流程工业量身打造的 MES 系统, 符合 ISA-95 等国际标准, 实现计划、排程、操作、统计、分析与考核等全流程整合, 能灵活支持不同 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

Mbit / s。 时延及抖动方 面,最大双向时延小于 40 ms,平均双向时延 20 ms。 5G 覆盖率 95%,平均参考信号接收功率 ( Reference Signal Receiving Power,RSRP)为-95 dbm,平均信号与 干扰加噪声比(Signal to Interference plus Noise 管理、安全管理、环境管理、办公自动化、项目管理等已 与公司级平台对接。 生产设备数字化、智能化、自动化覆盖率为 99%。 应用射频识别、二维码等方式对生产资源进行自动、半 自动识别,使得工厂的自动化信息、数据采集率达到 95%;运用工业物联网、5G 等技术实现工厂内各层级 资源之间的信息交互;建有的 MES、质量管理、设备管 理等系统已覆盖工厂生产制造全过程;研发的设备状 态监控的故障预测、微检修、VR 检修、人员定位健康监

性能稼动率 产品合格率 换算产能提升 10条线单车间年度收益/万 元 应用前 74.5% 91.3% 87.3% 90% 5 735 2 010 应用后 85.7% 95% 94.7% 95% 6 508.33 改善幅度 11.2% 3.7% 7.4% 5% 13.5% 表3 应用预生产试验环境系统单一车间产线OEE叠加LOB 收益对比（测试周期为12个月）

车牌文字识别 推 送 检 测 结 果 并 发 送 报 警 公 路 养 护 COST REDUCTION 90 % ACCURACY 3 mm ACCURACY RATE 95 % POSITIONING: SUB-METER LEVEL SPEED 80+ km/h

云厂商提供的平台级支持 1 ）高性能的资源支持：通过提供海 量 GPU 资源极其灵活调度，应对不 同科室和疾病类型的算法训练要求， 通过平台能力的支撑，已实现了常见 十余种病变的智能诊断，诊断检出率 95% 以上，阅片效率提升了 30% 。 2 ）灵活的云服务管理：为了更好的 专注业务（降低基础平台管理成本）， 保障好安全合规的要求，云厂商提供 了混合架构（公有云，私有云，物理 机）的混合统一管理和灵活调度。实

备 注 实测值 1 实测怕 2 实测面 3 0 尺寸 标准值： 10.0; 上公 差： 10.5 下公差 95; 0 0.0 0.0 外观

机 的 高 精 度 协 同 。 系 统 支 持 语 音 、眼 动 以 及 手 势 等 典 型 人 机 交 互 方 式 ，实 现 了 仿 真 路 径 规 划 有 效 性 90%，一次装配合格率 95% 等指标，装配效率提升 了 30%。 图 5 基于多维多尺度信息融合的人机协同装配关键模型 Fig.5 Key models of the human-machine collaborative

第 12 章、财务共享服务中心未来发展 P93 财务共享服务中心新思维 P94 智能机器人 P95 报表订阅机器人 财务人员为业务部门提供数据 服务，定期查询报表数据，整 理后分发给各部门（如每月快 报数据 / 预算执行情况）由于 报表数据的类型多、技术含量

的三角定律，智次方研究院绘制 · 2 轻量化模型技术将在 2026 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 了红外热成像、可见光视觉、气体传感器、声学监测等多种感知手段，能够从温度异 常、视觉烟雾、气体泄漏、异常声响等多个维度综合判断潜在的安全隐患。相比单一 传感器方案，多模态系统的误报率降低了 95%，漏报率降低了 99%，真正实现了"防 患于未然"。 生成式 AI 在感知领域的应用在 2025~2026 年形成了持续亮点。通过大规模预训练和 少样本学习，生成式 AI 模型能够理解和生成各种模态的感知数据。在感知增强方面， 可以将低分辨率、高噪声的传感器数据恢复为高质量的感知信息。例如，在 安防监控中，即使是在夜间或雾霾天气下拍摄的模糊图像，也能够通过 AI 增强技术恢 · 5 复出清晰的细节，识别准确率从原本的 60%提升到 95%以上。在医疗影像领域，生成 式 AI 能够从低剂量 CT 扫描图像中重建出媲美常规剂量的高质量图像，在保护患者健 康的同时不影响诊断准确性。 图：正在研发中的多模态感知机器人，来源同济大学机器人与智能感知课题组