从智能营销到智能制造 邴金友 2025.03.19 营销 (CRM) 等业务系统在系统功能之外还存在很多的挑 战 自动化 开放性 高可用 易操作 云原生 智能化 高可靠 高扩展 高性能 以销售易为例，腾讯云坚实稳固的技术底座是这些挑战的解决方案 云原生计算 云原生存储 块存储 CBS 虚拟机 CVM 容器平台 TCS 文档 腾讯 电子签 ES CKAFKA ROCKETMQ Redis TDSQL Mongo DB 企业 微信 腾讯 会议 腾讯 乐享 伙伴云 现场服务云 客户服务云 营销云 销售云 智能分析云 知识引擎 大模型 TI 平台 微 信 端 企 微 端 人 工 智 能 数 据 库 微 服 务 大 数 据 中 间 件 册知识梳理至少节省了 25 人天 工 作 量，知识构建效率提升 83.3% • 已有多款车型接入使用，覆盖车主用户 数百万 如针对终端客户：基于大模型和用户手册的智能问答助手 大幅提高客户体验 难点：文档庞大，图文混排复杂 • 材料数 量庞大 ：有近 50 款车型，每 款 车涉及「使用说明书」「驾驶指 南」 「保养手册」，合计几百份材 料。

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汽车正经历一场百年未有的智能化、电动化变革。在这场变革 中，车灯作为“汽车之眼” ，正告别其长达一个多世纪的单一照明使 命，经历一场深刻的角色重塑。从被动发出光线，到主动感知环境、交互通 信、表达情感，智能车灯已演进为整车智能化生态中不可或缺的核心视觉感 知与交互单元。 本白皮书旨在厘清智能车灯的本质定义、核心价值与发展全 貌。我们系统梳理了从传统照明到智能照明的演进逻辑，指出高像素级控 制、高精度环境感知与场景化算法驱动、多应用生态是区分“真智能”与“伪 装饰”的关键标尺。基于详实的市场数据与技术分析，我们描绘了千亿规模 的产业蓝图，研判了智能车灯产业的发展趋势。同时，报告深度解读了全球 法规与测评体系的演进如何为创新划定跑道，并呼吁产业链上下游凝聚共 识：智能车灯不是可选配置，而是提升行车安全、重塑人车关 系、定义品牌差异的战略核心。 展望未来，智能车灯将是“软件定义汽车”理念在外部最直观的 车灯发展历史及智能车灯产生的驱动力 一、车灯发展的前世今生 二、智能车灯产生的驱动力 01 02 01 第二章 什么是智能车灯 03 第三章 智能车灯的安全升级与场景化价值 一、智慧照明——从被动照明到主动防护 二、智能交互——从信号传递到意图表达 三、智享娱乐——从功能部件到情感载体 04 11 12 04 第四章 智能车灯的市场空间和发展趋势 一、智能车灯的市场空间分析

智能制造 / 智能仓储领域成熟解决方案。 服务领域 * SMT 行业 * 电子产品组装行业 * 汽车电子行业 * 通讯电子行业 * 航天电子行业 方案特色 05 单机所用配件及物料追溯 物料追溯 06 操作人 / 操作设备 / 工艺参数 / 测试数 据 / 维修记录 生产过程追溯 07 首检防呆 / 首检内容 / 是否过数 / 是 否扫描 / 是否采集物料 / 抽检数量 可 设定 /IPQC/FQC/ 报表自动 生成 / 直通率预警 质量控制 工序防呆 / 上料防呆 / 工治具上线验证 04 智能联机 08 报表自动化 计划 / 质量 / 维修等报表自动生成 对接设备 , 实时数据及集中监控 制作要求 / 客户 文档 / 产品履历 智能编码 / 替代 料 / 更改防呆及提醒 灵活的工艺路线 1 是否 首检防呆 / 过 数 / 扫描 / 采集物料 可自 定义 仅能提取出料号 能提取料号 / 数量 / 唯一码 135 从新打 唯一码 标签 利用原 有条码 标识物 料 物料智能识别 物料直接上贴片机 IQC 检 验 贴标 / 收 料 物料到货 备料 贴片机 普通仓库 物料到货 人工点数 贴片机 传统 作业 中鸿 方案 上料扫 描防错 智能物 料识别 适用场合 1 每盘料上都有码 2 固定客户 / 物料相对规范 联机核料 贴片机上传 : 飞

关键问题是如何将这些模块有效组合，打造出具有人类智能水平的智能系统。值得一提的是，AI 在 工业和服务领域的应用潜力巨大，但这一潜力尚未得到充分挖掘。 《智能世界 2035》及时为我们描绘了 AI 的发展愿景，深入探讨了技术融合将如何推动工业和 服务智能系统的转型。报告展望了物联网可能涵盖的各类工业系统，包括自主交通系统、智能电 网、智能工厂与农场以及自主通信网络等。此外，报告还全面分析了 AI 在医疗、教育、智能家居、 智 为实现上述愿景，我们仍面临诸多超越通用人工智能范畴的技术挑战。我们的目标不仅是创造 一种“能够理解、学习任何人类所能完成的智力任务的机器”，更在于让机器能够整合自身能力， 自主行动，感知现实环境，并以自适应且可靠的方式追求其目标。 智能系统的构建正在颠覆传统的系统工程，需要将基于传统 ICT 模型的开发与数据驱动的 AI 技 术相结合。我们需要通过混合解决方案构建智能系统，确保其能够基于大量已有知识做出安全高效 做出安全高效 的决策，还能规避 AI 系统的不可解释性。 在构建智能系统时，如果需要整合一些不可信的 AI 组件，则为了确保系统可靠性，需要可扩 展、可演进的混合解决方案，特别是要将符号和非符号知识（如用于决策的感官信息和模型）结合 起来。在开发智能系统时，我们需要在系统设计的正确性和运行阶段的韧性之间实现平衡，并通过 定期或针对性的更新，实现系统的持续演进。 此外，系统验证目前正从理

半导体智能制造 SIEMENS DIGITAL INDUSTRIES SOFTWARE 从精益制造向智能制造演进 siemens.com/semiconductors 与许多半导体公司一样，几十年来，贵公司一直依赖精益制造技术。精益制造关乎企业生 存。利用精益生产方式，贵公司已经能够裁汰各项非增值流程，以减少浪费并充分提高生 产效率。 芯片制造商们深知精益制造的优势至关重要，但其中大多数公司也明白，在当今要求苛刻 的市场中，光靠精益制造是不够的。如今，如果仅保持精益而不向智能制造演进，会限制 敏捷性、制造优化、风险管理和竞争力，而这些方面对每家半导体制造商的发展壮大都至 关重要。 通过智能制造将精益制造优势提升到一个新的高度 单独的精益制造可能已接近其能力极限，但如果通过智能制造对其加以强化，精益制造的 优势似乎几近于无穷无尽。 原因何在？智能制造最初作为工业 4.01 的一个组成部分出现，它增加了将仿真、执行控制 和分析相结合所需的数字化，从而在不影响精益制造收益的情况下，持续优化无返工的高 良率制造流程。智能制造为企业提供需要的端到端连接，以便企业做出数据驱动型决策， 从而加快新产品推出 (NPI) 和上市，并在零缺陷制造环境中实现更高产出。 精益制造正在向更智能的 半导体制造流程演进 根据西门子和德勤的预测，智能制造提高绩效的潜力令人印象深刻： • 产量提高 20% • 成本降低 15% • 营收增加

人工智能+智慧交通领域应用方案 目 录 1. 引言...............................................................................................................5 1.1 人工智能在交通领域的重要性...................................... 文章结构概览......................................................................................10 2. 智能交通管理系统......................................................................................11 2.1 ...........................................................................................55 4.1 智能调度系统......................................................................................57 4.1.1