阶段。在这一阶段，AI的角色正在从智能助教向认知伙伴和创新催化剂跃迁。生成式AI不仅能提供个性化的学习 路径，更能动态地、按需地生成个性化的教学内容，如定制化的教案、多层级的练习题、甚至可进行对话的AI虚 拟学伴。AI开始深度嵌入到备、教、学、评、管的全流程，从辅助知识传递，延伸到赋能更高阶的探究式学习、 批判性思维培养和创新创造活动——AI与教育的结合，正从改变学习效率，走向重塑教育生态本身。 在教学范式创新上，日本正经历着从AI辅助教师向AI 赋能学习者的微妙转变。初期，AI工具更多被用来帮 助教师批改作业、管理学情，以减轻其工作负担。而 当前，更多创新的重心在于开发能够直接服务于学生 的工具，例如能够提供多语言即时对话练习的AI口语 伙伴、能够将复杂科学概念进行可视化模拟的互动软 件等。 转变的背后，是教育理念的深化——AI的核心价值不 仅在于优化教的过程，更在于激发和支撑学生学的主 动性与个性化，探索人机协作下更高效、更具吸引力 过投 入1亿英镑开发用于医疗和教育等公共服务领域的基础 模型，并大力扶持AI初创企业，展现出积极拥抱技术 创新、抢占产业高地的决心。另一方面，英国又极力 将自身定位为全球AI安全与伦理治理的对话引领者， 例如高调举办全球人工智能安全峰会。既要当运动员， 又要当裁判员的战略定位，决定了其在教育领域的伦 理探索，始终在鼓励创新与审慎规范之间寻求一种务 实的平衡。 教育领域的实践：引导下的自主

助。 5 定义内存 管理策略 在智能体中， " 内 存 " 指系统存储 / 调 用 / 利 用历史交互 信息的 能力。该 能力使得 智能体能 够在一段 时间内保 持上下文 一致性， 根据历史 对话优化 响应，并 提供更个 性化的体 验。 01 智能体构建流 程 框架名称 主要特点 使用场景 项目网站 LangGraph (1) 基于图的工作流设计，支持循环和非循 环流程； (2) 能力增强。 https://microsoft/semantic-kernel Microsoft AutoGen (1) 模块化设计，支持自定义智能体角色； (2) 支持多智能体通信及外部工具集成。 对话式 A1 、协作式决策系统。 https:/microsoft/autogen Dify ( 1) 直观的界面，支持快速原型设计和生产级 部署； (2) 内置超过 50 种工具； (3) 支持 复杂任务分解、多智能体系统的现 实场最应用 https://geekan/MetaGPT Coze (1) 支持创建多角色 Al 助手 ( 如客服、外教、 个 人助理等 );(2) 通过自然语言对话完成特定 智能客服、教育辅助、知识管理 https://www.coze.cn 02 智能体框架 2025 年， Al 智能体框架领域迎来了蓬勃发展，各种框架以不同的核心定位和技术特点涌现，为开发者提

建筑消防设施联网监测系统采用模块化结构， 可以兼容消防灭火系统、消防报警系统、电气火 灾系统，辅助逃生系统等各系统，采集、传输、 分析各系统关键设施状态。如有故障，可在软件 客户端弹出报警对话框，也可以给项目负责人发 送报警短信或微信通知。 消防监控平台组成：智能井盖系统原理 井盖：指安装好电子防盗装置的井盖。投 入使用后通过电子装置检测井盖的倾斜、 震动移位、破损以及井下水位状态。检测 入网络。 1 、集群对讲：指挥中心可随时与执勤人员进行群组对讲或一对一呼叫，执勤人员 之间也可进行群组对讲或一对一通话； 2 、权限管理：平台群组间可设置不同等级，高级组可强行切断低等级组对话；人 员权限，同一组内人员有 256 个等级，可以保障高权限人员的通话； 3 、短消息：指挥中心可向执勤人员集体发送文本通知。 1 、位置上报：外出执勤人员的位置信息实时回传至指挥中心，调度台能显示终端

完全自动驾驶的结果。7 同样模式也适用于AI的其他领域。AI可以执行小任务，而不是整个工作或整 个业务流程。AI能够帮助业务人员优先考量潜在客户，并指导他们在销售对话时 使用最有效的语言，但人类销售员仍然发挥重要作用。即使聊天机器人和对话式 AI技术，已广泛应用在客服领域，明智的组织也永远不会完全撤除人类客服人 员。相反地，AI系统可以处理客户最常重复和结构化的问题，而人类则会接管其 余部分 针对可能的活动项目排定优先顺序，例如按照最有可能购买某物 品，排列潜在销售客户清单。称为「倾向建模」（propensity modeling， 编按：使用数据预测行为），以机器学习为根据； 使用自然语言处理技术和客户或员工对话，称为「对话式AI」； 从信件或合约等文件中撷取重要资料； 自动化流程里的关键步骤，并利用这个流程里使用的资讯做决策 （和机器学习混用时，最常称为「机器人流程自动化」或「智慧流程自动 化」）。 AI 人选。他 说，Gravyty建议的电子邮件，内容通常非常接近自己送出的内容。然而，他通常 还是会修改，尤其是针对他相中的主要捐款人选。在这些内容中，他会提到潜在 捐款人的特定兴趣，或他与他们的对话。Gravyty系统会从这些修改中学习，不断 改进其建议的措辞。在他发出的讯息里，大约有一半不是Gravyty推荐的人选，这 些人是布克斯鲍姆根据系统里没有的资讯而选中的。在系统指派给他的人选中，

绿色能源，可持续的发展 • 产品的个性化与定制化 • 产品与设备可通信 • 产品与顾客可连接 • 涵盖产品生命周期的服务体系 • 传感器、机器人、 PLC • 接口具备可连接 • 设备直接的对话 M2M • 存储、预测、执行与自我管理 • 远程维护 • 预防性维护 • 自动运行的物流仓储系统 • 自动化立体库与 RFID 标签 • 搬运的智能化 AGV • 从需求到供给的价值链整合

机房照明 机房防雷 接地系统 无线保安对讲系统 模拟对讲  其频率不可复用，严重浪费 无线资源，相互干扰；  无线的距离有限（ 1 到 5 公 里距离）。  任何人都可以收听到对话， 缺乏安全。  仅支持语音对讲功能。 模拟集群对讲  模拟集群系统信令是数字的， 但语音通道是模拟的。  缺点：大大提高了设备复杂度， 造价高，保密性差，维护困难。  由于频率复用率低，维护管理

) 多种形式可选 ( 手柄操作互动版、行走平台版、蛋椅版、 多人版四种款式供选择，满足低、中、高预 算需求 ) 体验感好，可定制开发 (15 年施工行业动画制作经验，画面质感、 对话台词、贴合实际工作场景。 ) 体验项目多，内容丰富 ( 体验项多达 40 余个，内容涵盖房建项目、 地铁项目、市政项目 ) I VR 安全体验馆 序号 名称 序号 名称 序号 名称 1

识别和分类，自动将问题归类到相应的 FAQ 类别中。例如， “ ” 当客户询问 今天有什么特色菜？ 时，系统能够识别出这是一 个关于菜品推荐的问题，并从数据库中提取相关信息进行回 复。  多轮对话管理：系统支持多轮对话，能够在客户连续提问时保 “ 持上下文一致。例如，当客户先询问 你们有哪些素食选 ” “ ” 项？ 接着又问 这些素食适合儿童吗？ ，系统能够理解第二 个问题与第一个问题的关联，并给出连贯的回答。 2.2 情感分析与反馈处理 在餐饮服务中，情感分析与反馈处理是提升客户满意度的关键 环节。通过在 DeepSeek 大模型上集成自然语言处理（NLP）技 术，能够对客户在社交媒体、点评平台、客服对话等渠道中的反馈 进行实时分析。模型可以通过语义理解、情感极性识别等方法，自 动判断客户的情感状态（如正面、负面或中性），并将其分类归 档。 首先，客户反馈的情感分析可以帮助餐饮企业快速识别问题。 动调整采购计划，减少浪费，提高运营效率。例如，当某一菜品频 繁被点选时，系统会自动增加相关食材的采购量，确保库存充足。 在顾客服务方面，智能客服系统将通过自然语言处理(NLP)技 术，实现更加自然流畅的对话，提供 24/7 的在线咨询服务。这不 仅减轻了人工客服的负担，也提高了服务质量和响应速度。 此外，DeepSeek 还将推动餐饮业的营销创新。通过分析大量 的顾客数据，系统能够识别出最有效的营销策略，如优惠券发放的

设备，甚至还要走出 家门陪伴老人和儿童进行安全监护。这个看似日常的场景背后，隐藏着复杂的通信决策难题。 突发业务涌现：家庭场景中突发事件层出不穷。当机器人检测到厨房烟雾报警时，原本进行的日常 对话瞬间切换为应急处理模式——需要立即联系消防系统、通知家庭成员、控制通风设备、调用视 频监控，同时可能还要协调邻里互助或物业管理。这种从“日常模式”到“应急模式”的瞬时切换， 对网络的动态感知和快速响应能力提出极高要求。

全过程，使其成为兼具理论深度和实践指导价值的典型案例。 在此，谨向为本研究提供专业支持的霍尼韦尔专家团队、巨化集团以及锦华新材料公司表示 诚挚感谢。我们期待通过这份案例研究，为学术界与实业界构建交流对话的桥梁，共同助力 中国制造业实现高质量发展新突破。 上海科技大学创业与管理学院院长 2025 年 11 月 3 转型的力量 霍尼韦尔—浙江锦华新材料精益变革启示录 4 * 数据出处：锦华卓越运营管理报告