本电子书面向以下决策者 ：制造行业有意利用生成式人工智能，来改进机器 可用性、维护、产品质量和设计的业务和技术部门决策者。 制造业未来由生成式 AI 技术赋能 加快产品创新，提高车间效率，减少员工培训时间 目录 引言 ..................................................................................... ；然而，目前只有 30% 的企业正在构建所需的现代工业数据架构。2 亚 马逊云科技将生成式人工智能引入客户数据所在的云端，使制造企业能够 释放其变革潜力。 借助生成式人工智能，制造企业可以 ： 提高车间生产力 利用机器文档、维护记录和 OT 数据，更快地诊断和解决问题。 减少员工入职和培训时间 获取经验丰富的员工在机械复杂操作方面的知识，并创建新员工入职 培训内容。 改进产品工程 如何开启您的生成式人工智能之旅 要想成功采用和解锁生成式人工智能的好处，需要用对策略。以下步骤有助于贵组织很好地开启 生成式人工智能之旅 ： 1 设定目标 您是否需要加快学徒入职速度、提高 机器可用性或提升产品质量？从一开 始就设定明确的目标，方能保持精力 集中，并一路跟踪进展情况。 2 确定具体的实际应用场景 在实施技术之前，确定并使用制造业 最佳实操，来找出在组织内采用生成

越来越多的企业开始进行数字化转型，采用大数据、物联网、人工智能 等先进技术，以提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量。 智能工厂发展 02 智能工厂是数字化转型的重要组成部分，而数字孪生智能工厂是智能工 厂的一种新型形态，通过实现数据的实时互通和智能化控制，提高生产 效率和管理水平。 制造业发展 03 数字孪生智能工厂的建设将有助于制造业的发展，提高生产效率和管理 水平，推动制造业向智能化、信息化的方向转型升级。 数字孪生智能工厂的背景与意义 03 提升市场竞争力 通过数字孪生智能工厂的建设，提高生产效率和管理水平，提 升市场竞争力。 01 提高生产效率 通过数字孪生智能工厂的建设，实现生产过程的数字化、网络 化、智能化，提高生产效率和管理水平。 02 降低生产成本 通过数字孪生智能工厂的建设，实现生产过程的优化和管理变 革，降低生产成本和提高产品质量。 建设方案的目标与定位 智能工厂总体结构规划 02 理等，实现工厂生产过程的数字化管理和智能化控制等功能。 应用层 智能工厂总体结构 设备布局 根据工厂的实际需求和空间条件，对设备进行合理的布局，确 保生产过程的流畅性和效率。 生产线优化 通过对生产线的分析和优化，提高生产效率和产品质量，降低 生产成本。 智能化改造 对工厂设备进行智能化改造，引入各种传感器、控制器等，实 现设备的智能化管理和远程监控等功能。 物理层规划：设备布局与生产线优化 数据采集

吸引了大量消费者，极大地提升了品牌的知名度和市场份额。 智能化不仅体现在产品的功能上，还体现在企业的运营和服务上。车企 可以利用 AI 技术进行精准的市场分析和用户画像，制定更加有效的营销策略， 提高客户满意度和忠诚度。 优化产业结构 AI 技术推动了汽车产业与 ICT 产业等的深度融合，促进了产业结构的 优 化升级。传统的汽车制造业重点以机械制造和装配为主，产业结构相对单 一。 而 AI 网联汽车需要高 性能的芯片来支持其智能功能，这促进了芯片产业的发展；车联网服务需要强 大的云计算平台来处理和存储数据，带动了云计算产业的增长。同时，产业融 合也促进了技术创新和人才流动，提高了整个产业的竞争力和创新能力。 09 在汽车供应链管理方面，通过分析历史数据、市场趋势及供应商信息， 进行精准的需求预测，优化生产计划和库存管理，避免库存积压或缺货现象。 在物流配送环节， AI 技术能够根据实时路况、运输需求和车辆状态，规划最 优物流路线，提高汽车物流数智化效率，降低成本。 AI 发展驱动汽车行业智能化转型趋势 技术创新加速 随着 AI 技术的不断发展，新的算法和模型不断涌现，为汽车行业的智能 化转型提供了更强大的技术支持。例如，

，迫切需要优化能源结构 ，提高能源利用效率 ，降低碳排放。 政策推动与市场需求 国家和地方政府出台了一系列支持“双碳” 目标的政策 ，对园区的节能减排提出了 明确要求 ，推动园区向零碳方向发展。 同时 ，市场对绿色低碳产品和服务的需求不 断增加 ，园区企业需要适应市场需求 ，提升自身的竞争力 ，零碳园区建设成为必然 选择。 企业和社会公众对环境保护和可持续发展的关注度不断提高 ，对园区的环境质量和 消费领域之间的协调 ，囊括电力、燃气、热力 / 制冷、分布式清洁能源、氢能等多种能源形 式， 考虑不同种类能源的相互补充与替代 ，实 现能 源清洁、高效、可靠的阶梯利用 ，提高 能源利 用效率。 / 能源规划先 行 零碳能源规划的关键工作 建立零碳目标体系 ，根据园区的用能特点 和减排潜力 ，将园区整体的零碳目标分解 为有时间节点和具体数值的分项目标 高能耗、高排放的难题。 该规划通过跨领域一体化优化 ，将零碳目 标细化到具体能源解决方案中 ，在建筑、 工业和交通等用能领域间构建灵活互动的 用能体系 ，实现各领域用能模式共同优化， 提高能源体系的总体效率 ，为园区实现零 碳发展提供有力支撑。 / 能源规划先 行 国家层面 “碳中和” 相关政策 国家出台了一系列“碳中和”相关政策 ，涵 盖节能监察、清洁电力、投资金融、绿色技

...........................................................................................28 3.3 提高病历信息的准确性与规范性....................................................................................... 中医理论和实践的病历生成过程，往往需要专业的中医知识和经 验。这使得借助 AI 技术的介入成为可能和必要。 通过接入 AI 大模型，我们可以实现门诊病历自动生成的目 标。这一方案的实施将带来一系列的优势： 1. 提高工作效率：AI 大模型可以快速解析患者的主诉和症状， 自动生成结构化的病历内容，大幅减少医生的手动记录时间。 2. 增强准确性：通过学习大量中医病例，AI 大模型能够根据病 人情况提供相对准确的病历描述，降低人为错误的发生。 系统集成：将 AI 生成的病历与医院现有的信息系统进行无缝 集成，实现数据的实时更新和访问。  医生培训：对医务人员进行 AI 工具使用的培训，使其能够有 效利用这一新工具，同时与 AI 进行协作，提高治疗效果。 综上所述，接入 AI 大模型进行中医院门诊病历自动生成的方 案，既是对传统医疗模式的积极革新，也是提升医疗服务质量的重 要举措。随着技术的不断成熟和医务人员对新工具的认可，未来该

理、图像识别和复杂数据分类等方面展现了卓越的能力。本文旨在 设计一个 AI 大模型流水分类系统，以提高企业在数据分类和处理 上的效率，进而优化决策支持和资源配置。 随着业务规模的扩大，企业面临数据量激增的挑战，传统的分 类方法已难以满足高效的运营需求。因此，利用 AI 大模型进行自 动化的数据分类，能够显著降低人工成本，并提高分类的准确性和 效率。该系统将基于深度学习和机器学习技术，结合大数据处理的 能力，确保能够实时响应企业需求。 能力，确保能够实时响应企业需求。 该流水分类系统主要设计目标包括： 1. 提高数据分类的自动化程度，降低人工干预。 2. 提升分类准确性，减少误分类带来的影响。 3. 提供实时响应能力，以应对快速变化的市场环境。 4. 实现系统可扩展性，允许根据业务需求进行灵活调整。 在构建这个系统时，我们将采用以下技术和方法：  数据预处理：通过清洗和整理原始数据，提高模型训练的有效 性。  模型选择：基于大规模预训练模型（如 于人工经验，这不仅效率低下，而且易于出错。尤其是在面对海量 数据时，人工方法几乎无法胜任。因此，引入依赖于深度学习和自 然语言处理等技术的 AI 大模型流水分类系统，实现智能化和自动 化的分类处理，能够显著提高生产、仓储和配送环节的响应速度和 准确率。 根据 2023 年的行业调查数据显示，约 72%的企业已开始利用 机器学习针对大数据进行分类和分析，以提升信息处理的效率。这 一趋势表明，AI 技

........................................................................................51 5.2 准确性提高................................................................................................... 传统的手动筛选简历方法不仅耗时，而且容易受到人为偏见的 影响，导致招聘效率和公正性大打折扣。相比之下，基于 AI 的简 历筛选工具能够客观、快速地处理大量申请，识别出与职位要求高 度匹配的候选人，极大地提高了招聘流程的效率和质量。根据市场 研究数据显示，使用 AI 技术的企业在招聘周期的缩短和招聘成本 的降低方面取得了显著成效。 在人力资源管理中，简历筛选是招聘流程中最为关键的一环， 它直接影 它直接影响到后续面试的质量和最终录用的结果。传统的筛选方法 通常依赖于人力资源专员的主观判断和经验，这种方法在处理大量 简历时效率低下，且难以确保筛选的公正性和一致性。引入 DeepSeek 等 AI 工具，不仅可以提高筛选的准确性和效率，还可 以通过数据驱动的方法优化整个招聘流程。 具体而言，DeepSeek 通过以下几个方面提升了简历筛选的可 行性和效果： - 高效性：能够在短时间内处理数千份简历，显著缩

解析复杂的数据结 构，显著提高数据处理的效率和准确性。 此外，医疗健康领域的决策支持系统也对预测能力提出了更高 的要求。例如，在疾病诊断、治疗方案推荐和患者预后预测等方 面，精准的预测模型能够帮助医生做出更加科学的决 策。DeepSeek 在预测分析方面的优势在于其能够通过大量的历史 数据训练出高精度的模型，并结合实时的患者数据进行动态预测。 这不仅提高了诊断的准确性，还为个性化医疗提供了强有力的技术 DeepSeek 技术进行决策支持。 以下是一些 DeepSeek 技术在医疗健康场景中的典型应用示 例：  疾病诊断：通过深度学习模型对医学影像、病理数据等进行分 析，辅助医生进行早期疾病筛查和诊断，提高诊断准确率。  个性化治疗：基于患者的基因组数据、病史和生活习惯等信 息，DeepSeek 技术能够推荐个性化的治疗方案，提升治疗效 果。  健康管理：通过实时监测患者的生理指标，如心率、血压 等，DeepSeek 技术可以提供个性化的健康建议，帮助患者实 现主动健康管理。  医疗资源优化：通过对医院运营数据的分析，DeepSeek 技术 能够优化资源分配，如床位管理、医生排班等，提高医疗服务 的效率。 此外，DeepSeek 技术还可以与现有的医疗信息系统无缝集 成，支持多种数据格式和协议，确保其在医疗健康场景中的广泛应 用。通过不断迭代和优化，DeepSeek 技术有望成为医疗健康领域

环保法规和社会责任压力 [1]。 在制造 业 面 临 诸 多 挑 战 的 背 景 下, 人 工 智 能 (Artificial Intelligence,AI)赋能制造业能够降本提效, 提高制造业产品质量,加速产品创新,促进绿色生产, 提升我国制造业竞争力。 当前,AI 在制造业领域的应 用已贯穿设计、生产、管理、服务等各个环节。 据中国 信通院统计,制造业智能应用类型及占比如图 1 AI 促进制造业提高生产效率 AI 能够替代大量人工,帮助制造业提效。 AI 技术 的引入使得制造业能够实现高度自动化,减少对人力 的依赖,从而提升效率。 例如,在无人矿卡的应用中, 自动驾驶技术替代了传统的人工驾驶,无人矿卡能够 实现 24 小时不间断作业,显著提高了作业效率。 此 外,通过 AI 技术赋能质量控制,能够以远超人工质检 的速度和分辨率,显著提高生产效率。 其次,AI 分析 生产流程中的瓶颈,从而调整资源配置,优化生产线布 局,提高整体生产效率。 同时,AI 技术能够通过分析 设备的运行数据,预测设备故障的可能性,提前进行优 化维护,从而减少设备故障导致的停机时间,提高了生 产线的整体效率。 1. 2 AI 促进制造业提高产品质量 AI 技术通过优化生产流程和智能控制能够显著 提高制造业的产品的良品率。 通过高分辨率摄像头和 图像处理算法,AI