描冒助 a 监测内容： 倾斜监测——整体倾斜 沉降监测——周边主体沉降 地下水位监测——基坑地下水位 应变监测——基坑混凝土应变 土体深层水平位移监测——基坑土体水平位移 基坑监测 盒式固定测斜仪 东 压差式变形测量传感器 / 静力水准仪 土体深层水平位移监测 基坑地下水位监测 基坑水平位移测 安装环境和数据展示示例： 振弦式孔隙水压计 / 渗压 计 基坑监测实拍照片：

特别值得称道的是，锦华创造性地将党建与精益管理深度融合，这既体现了中国特色的管理智慧， 也展现了企业在借鉴国际经验时的创新思维。当我们看到员工在 T 会上自信主持，看到改善提案 持续涌现，看到管理层主动寻求更深层次优化时，我们确信精益思维已经在这家企业生根发芽、开 花结果。 当前，中国制造业正处于从“制造”向“智造”转型的关键时期，锦华的经验证明，数字化转型不 仅需要技术升级，更需要管理变革和组织能力 理解中国制造企 业的转型升级提供了全新的视角。 本研究采用了深度访谈、现场观察和文献分析相结合的多元化案例研究方法。在研究过程中， 我们不仅关注财务指标等显性成果，更致力于剖析其组织能力建设的深层机制。从精益变革 领导团队的精心搭建，到精益管理模块的循序推进，再到“党建 + 精益”的特色创新实践， 每个环节都生动展现了本土企业在吸收国际先进管理方法过程中的创新智慧和实践能力。 本研究的 改善提案数量与质量显著提升 ; 协作关系 从建立信任型沟通机制，问题解决效率提高 24.4%，跨部门协作更加顺畅。 走动管理模块通过角色重构与流程优化，不仅解决 了大量现场问题，更推动了管理文化与组织效能的 深层变革，为锦华的精益转型注入了持续动力。 * 数据出处：锦华卓越运营管理报告 3.4 模块融合与持续深化 锦华的精益变革并非模块的简单叠加，而是通过模块 间的协同与融合，构建起系统化的精益管理体系，实

这一转变的本质，是将硬件视为AI算法运行的物理环 境和师生自然交互的核心界面，构成了整个AI教育解 决方案的感知层和执行层。 终端技术创新二：端-边-云协同与个性化 尽管端侧智能不断提升，但要支撑区域级、大规模、 深层次的个性化教育，纯粹的端侧或纯粹的云端方案 均存在局限。因此，端云协同已成为行业公认的最优 技术架构。 在该架构中，端侧设备负责处理高频、低延迟的即时 性任务，如课堂互动、实时反馈和基础数据采集；云 此外，大模型+自然语言分析技术进一步对师生对话进 行语义分析，区分提问类型、识别关键词，情感计算 则尝试从学生的语音语调和面部微表情中，判别其情 绪状态。这些技术的综合应用，使得AI能够构建一个 对课堂状态的多维度、深层次理解，从而提供远比单 一模态更精准、更丰富的反馈与支持。 终端技术创新四：单点技术到场景化 市场竞争的焦点已经完成了从提供单一技术或硬件产品，到交付能够解决特定教育痛点的场景化整体解决方案的 数据脱 敏。在技术架构层面，大力发展支持私有化部署和边缘计算的解决方案，使得包含师生个人信息的敏感数据能够 在校内或区域教育城域网内闭环流转，最大限度地减少数据出域带来的泄露风险。 同时，在更深层次的信创国产化浪潮下，教育行业正加速构建全栈自主可控的技术体系。企业正在积极适配和采 用国产芯片（如昇腾、鲲鹏）进行AI算力基础设施的建设，在国产操作系统（如统信UOS、麒麟、欧拉OS、鸿 蒙O

行能源规划和技术经济性分析，实现“源、 网、荷、储”各单元的优化配置，制定能 量调度及电力交易策略，同时满足安全 约束及政策规定。 （1）系统化设计 西门子能源基于数字化双胞胎技术，可以将变电站等设备变成数据生产中心，以 实现深层次的开发应用。 • 数字化变压器（Sensformer®）通过主动过载管理模块使操作员在不影响使 用寿命的情况下管理临时过载；通过完整的温度场视图实时监测产品发热状 态，寿命消耗视图可显示设备本体的剩余寿命。

全文数据库是全文检索系统的主要构成部分。所谓全文数据库是将一 个完整的信息源的全部内容转化为计算机可以识别、处理的信息单元而 形成的数据集合。全文数据库不仅存储了信息，而且还有对全文数据进 行词、字、段落等更深层次的编辑、加工的功能，而且所有全文数据库 无一不是海量信息数据库。计划采用 ElasticSearch 做为全文检索系统。 六、图数据库 图形数据库是一种非关系型数据库，它应用图形理论存储实体之间的

在零售场景也是如此，用户既需要机器人提供 商品导购服务，也需要提供地面清洁和具有工 业级搬货能力的机器人。因此，从商业模式的 维度来看，进入行业下半场，头部厂商需要通 过多品类产品矩阵的有机组合，来适应客户在 多样化场景中的深层需求，为其创造一致且高 效的使用体验。 展望未来，服务机器人行业在迎接技术革新的 同时，也将同步迎来一场以多品类产品矩阵建 设为核心的商业模式变革。尽管人形机器人自 身具有高度通用性，但在一个包含多种形态机 AI驱动的多模态交互与具身学习 多技术栈中，人工智能（AI）技术扮演着至关重 要的角色。大模型在提升和重塑机器人交互能 力以及对操作和移动能力的改进方面都展现出 了巨大的推动力。AI技术不仅为机器人提供了更 深层次的具身学习进化能力，同样使其能够进 行更复杂的任务和更自然的交互，也为实现全 栈式智能生态提供了必要的基础。 图2-11：AI驱动多模态交互 来源：德勤研究 • 感知能力提升：AI能够通过深度学习和计算机

的引导作用， 能促进用户优化用电规律，调动需求侧资源灵活性常态化调节能力；市场机制是激发虚拟 电厂、智能微电网运行商、负荷聚合商等新型经营主体积极开展技术创新、模式创新，调 动需求侧资源资源更深层的调节能力。 4.2.1 数智化赋能路径 4.2.1.1 江苏负荷管理系统现状 当前江苏省电力负荷管理工作按年度常态化滚动更新，明确电力负荷管理的目标及实 施要求，形成高耗能行业负荷管理、其

1 向客户提供网络专家电话号码 保证重大问题第一连线至网络专家 2 网络专家组每月与客户进行不少于 2 小时的电话技术交流 以最小成本保证及时解答客户关心的技术 问题，并就某一领域技术问题展开深层次 沟通 2.4.2.2 主机、存储系统运维服务 本公司提供的主机、存储系统的运维服务包括：主机、存储设备的日常监 控，设备的运行状态监控，故障处理，操作系统维护，补丁升级等内容。 序号 服务模块

警能力，精准识别网络威胁，利用态势感知系统集成的安全分析工具，可发现更 深层次的问题，及时通报预警重大网络安全威胁，组织相关人员快速处置，降低 网络风险发生的概率，实现“网络看得见、攻击防得住、网情控得住、敌手抓得 住、危险止得住”，为公司网络安全管理工作提供有效的技术支撑，推动公司网 络安全应急协调工作向深层次发展，提升网络安全防护水平，通过建立跨地域、 跨部门的应急指挥协同机制，构