我们认为金融行业人工智能的应用价值大体可以分为三个层次： 降本增效，价值创造与决策赋能。在实际银行落地应用 中， 可能包括： 1 ）降本增效：智能客服、信贷审批、合同质检； 2 ）价值创造： AI 编程、智能风控、智能营销等； 3 ）决 策 赋能： 深度分析和决策辅助。 n 从实际落地应用情况看， 大行发力更早， 中小银行正在快速追赶。如工商银行、建设银行、招商银行等大行布局更早， 邮 而开发者则转向更高层次的 架构设计和业务规划，专注于更复杂、更创造性的任务， 如架构设计、算法优化或用户体验创新。 n AI 编程在银行业可有效赋能内部研发。从具体用例看， 澳新银行对 1000 名软件开发人员进行了为期六周的 AI 编程助手试 用实验。实验发现，当软件开发人员使用 AI 编程助手时，平均生产率提高 42% ，代码质量提高 12% 。开发人员的工作 满意度也显著提高。 45 40 35 0% 价值创造场景之一： AI 编程赋能开发，释放开发价 值 资料来源：《采用 AI 编程助手，发展新质生产力》、中泰证券研究所 17 资料来源：《采用 AI 编程助手，发展新质生产力》、中泰证券研究 所 控制组平均用时（分钟） Copilot 组平均用时（分钟） 生产力提 升 图表：澳新银行 AI 编程对生产力的提 升 图表： AI 编程为软件开发带来的影 响 n

种 素质教育，学生需要具备的核心素养包括软件编程能力，智能电子认知和应用能 力，3D 结构设计能力以及创新意识及造物方法。 普及化创客教育的目的就是让学生具备以上核心素养，这需要有相应的课程 学习来达成，各个学段涉及到的课程内容由浅到深、循序渐进： 年级 学期 课程内容 培养能力 小学 四年级 上学期 Scratch 创意编程 软件编程能力 下学期 初级实验箱 智能电子认知能力 Scratch 编程与传感器应用 101 教育信息化智能解决专家 下学期 初级 3D 结构设计 3D 结构设计能力 六年级 上学期 Scratch 桌面机器人 软件编程与智能电子应用 下学期 初级设计思维及创意 制作 创新意识及造物方法 6.4.3.2.2.Scratch 创意编程 目标：Scratch 是由 MIT Media Lab 开发的一种图形化编程语言，同时也是 一个在线社区。它将编程需要的基本技巧囊括其中，包括建模、控制、动画、运 算等，通过点击、拖曳的方式完成编程。通过这个工具，孩子们可以更好地理解 编程的思想，学习创意思考、系统推理和协同合作。 使用教具：互动触摸点评展示系统 1 ★ 、简洁大方的操作界面，互动触摸操作流畅自然，保证触摸体验舒适， 不需要多级菜单来选择的复杂操作动作，让简单的触摸互动成为焦点； 2 ★ 、多用户分组管理，用

无参数设计更改 三维设计规范化 MBD 协同设计 模块化设计 产品设计模板 机电一体化 数字样机 仿真规范化 工厂布局产线规划 装配工艺仿真 生产线性能仿真 人机工程仿真 机器人编程仿真 物流仿真 服务规范化 服务 BOM 维修 BOM 备品备件管理 维修计划 维修 BOM 维修工艺 企业产品生命周期管理解决方案 企业装备数字化 / 全集成自动化 / 物流数字化 装配工艺仿真 维修 BOM 数字化工艺 数字化制造 数字化服务 工艺规范化 仿真规范化 服务规范化 设计工艺一体化 工厂布局产线规划 服务 BOM 工艺文件管理 机器人编程仿真 维修 BOM MBOM 管理 物流仿真 维修工艺 供应链管理 -SRM 人力资源管理 -OA 企业产品生命周期管理解决方案 企业装备数字化 / 全集成自动化 / 物流数字化 企业资源管理 工艺规划 生产制造 DNC/MDC 车间联网 / 数据采 集 数字化工厂布 局与物流仿真 CMM 三坐标测 量编程与在机检 测 复 杂 机 床 后置处理与调试 CAM 数控加工 与编程自动 化 基于 MBD 技 术的工艺与 制造 尺寸工程与公差仿真 数字化工艺过程仿真 虚拟调试与试生产 虚拟机床加工仿真 人机工程仿真 制造执行 图文档管理

o 行 / 函数级实时续写 在编程时， 系统会根据你写的内容和 语法规则， 自动推荐可能的代码片段 代码注释 快速生成方法和行内注释， 减少编 写注释所需时间， 提高代码可读 性 代码解读 支持系统级别和方法全链路代码解 读， 并生成相关逻辑图 、时序图 等 自然语言转代码 通过自然语言描述需求， 在编辑器区域直接生成代 码 AI 辅助编程初步提升开发效 率 代码 Review 大模型在研发效能上的初步探索 o o o 单元测试案例及代码 提取代码中的单元测试案例 、以及单元测试的代码， 更精准的做代码微 调 微调模型的试验之路是否可行 困难 前期辅助编程方案并无法在研发流程中解决开发太多的痛点。 大模型辅助研发遇到的困难 需求分析 10% 好的需求分析工作对后期的研发有极大帮助 方案设计 8% 方案设计是系统稳定性 、健壮性 、可扩展性、

较多的应用功能和分析场景 • 多源数据映射 • 灵活稳定的数据处理 i 数据 存储 • 丰富多样的基础平台服务 • 丰富的数据采集协议 • 采集可编程 • 全面的工业设备、工业装置、 工业场景 接入服务 & 负载均衡 ModBus OPC 一对多采集能力 在高主频的 cpu 支持下 ， 可同时采集多台 ，多种设 备 丰富的数据采集接口 cat4 速率 ，上行 51Mbps ，下行 150Mbps ， 支持大数据量的快速传输 用户可编程 CPU 性能 网络性能 边缘计算 - 边缘计算控制器 ( 带 PLC 功能 ) - 即将推出 工业设备如何安全生产、 节能减排、 增产增效 业标准通讯协议 Mod BUS 、 PPI 、 MPI 、 PROFI BUS 、 PROFINET 、 CANopen 、 ...... 用户可编程 客户可通过 Lua 脚本重新定义 Apieco 的数据采集逻辑及数据采集 协议 支持 PLC 编程 支持多种网络 GSM 、 FDD-LTE 、 TDD-LTE 、 Wi Fi 、以太网、 ...... 支持全工业标准 I/O

DNC/MDC 智能编程： Al+CAM 自动生成加工策 略 加工策略 知识库 加工仿真 设计模型 模型特征分析 知识加工智能体 参数优 化 仿真结果 工艺参数 机床刀具库 工件材料库 毛坯基准库 智能加工 算法组件库 刀具 轨迹 刀具直径 30 6 10 12 6 10 12 12 12 6 6 搅拌罐叶片加工轨迹编程 加 I 系统刀具率 五轴参数线加工叶驼明加工 孔 加 T 正像厚酸加工 车地租加工 等 面 明 加 o T 保存模板 厚列轨迹 轨迹凝盖 实体伪真 后置处理 任务管理 C A M 置 二 轴 刀 轨刀具名称 智能编程 草单 主页 特征 草 图 制 造 工程模式零件 工 具 显 示 工程标注

企业办公管理 自动化办公系统的 办公文档、人力资 源等资料 结构化 半结构化 非结构化 没有严格的时效 性要求、需要定 期同步 非实时 企业生产信息 工业控制系统 分散控制系统、可 编程控制器 PLC 结构化 需要实时监控、 实时反馈控制 实时 生产监控系统 数据采集与监视控 制系统 结构化 需要实时监控、 实时反馈控制 实时 各类传感器 外挂式传感器、条 码、射频识别 采集 PLC 数据 二、工业大数据采集 PLC 主要由 CPU （中央处理器）、存储器、 通信接口和输入 / 输出单元组成。 存储器 CPU 通信接口 输入 输出 电源 下装 上载 编程电脑 PLC 的组成 采集 PLC 数据 二、工业大数据采集 存储器 CPU 模块 输入 / 输出单元 通信接口 功能性强 PLC 的数据存储区容量巨大，可存 储大量输入 / 输出、中间变量信 PLC 各模块均采用屏蔽措施，抗干 扰能力强，同时还具备良好的自诊 断功能，一旦出现异常情况， CPU 将立即采取有效措施。 编程简单 PLC 通常采用梯形图为编程语言， 梯形图形象直观，简单易学，使用 者不需要具备计算机的专门知识也 可快速学会，并用来进行编程。 01 02 03 04 PLC 的特点 采集 PLC 数据 二、工业大数据采集 数字量 模拟量 PLC 连接的信号类型

务混乱和决策 失误。 大数据处理框架 ：运用 Hadoop 和 Spark 等大数据处理框 架，对大规模的新材料数据进行分布式处理和分析。Hadoop 通过 MapReduce 编程模型实现对海量数据的并行处理， 将数据处理任务分解为 Map 和 Reduce 两个阶段， 分别 在集群的多个节点上并行执行， 适用于大规模数据的离线 分 析任务 。例如， 在对新材料实验数据进行统计分析时， Hadoop 的 MapReduce 模型， 将数据分散到集群的 各个 节点上进行并行计算，大大缩短了数据分析时 间。Spark 则 基于内存计算， 具有更高的处理速度和更灵 活的编程模型 ， 能够支持实时数据分析 、交互式查询和机 器学习算法的快速 迭代。在进行新材料性能预测模型训练 时，Spark 能够将训 练数据存储在内存中， 实现快速的数 据读取和计算， 加速模 型训练过程 框架的分布式存储和计算能力， 实现对大规 模新材料数据的高效处理。Hadoop 分布式文件系统（HDFS） 将数据分散存储在集群的多个节点上， 提供高可靠性和高扩 展性的数据存储服务 。MapReduce 编程模型则将数据处理 任务分解为 Map 和 Reduce 两个阶段， 在集群的多个节 点上并行执行， 大大提高数据处理速度， 适用于大规模数据 的离线分析任务。 Hadoop

（1）按照手腕结构划分，喷涂机器人应用中较为普遍的主要有两种： 球型手腕喷涂机器人和非球型手腕喷涂机器人。 图8-26 球型手腕喷涂机器人 如图 𝟖 − 𝟐𝟔 所示，该手腕结构能够保证机器人运动学逆解具有解析， 便于离线编程控制，但由于其腕部第二关节不能实现 360° 旋转，故工作 空间相对较小，工作半径多在 0.7～1.2mm，多用于小型工件的喷涂。 非球型手腕喷涂机器人，其手腕的 3 个轴线并非如球型手腕机器人一 该型喷涂机器人每个腕关节转动角度都 能达到 360° 以上，手腕灵活性更强； 机器人工作空间较大，特别适用复杂曲 面及狭小空间内的喷涂作业； 非球型手腕运动学逆解无解析解，增大 了机器人控制难度，难于实现离线编程。 图8-28 斜交非球型手腕喷涂机器人 图8-27 正交非球型手腕喷涂机器人 非球型手腕喷涂机器人根据相邻轴线的位置关系可分为正交非球型 手腕和斜交非球型手腕两种。图 𝟖 − 𝟐𝟕 所示为正交非球型手腕喷涂机 盘 真空吸取式+抓取式组合机械手抓 图8-44 码垛生产线 码垛工作站是一种集成化系统，可以和生产系统相连接形成一个完整 的集成化包装码垛生产线。码垛机器人工作站包括：码垛机器人、控制 器、编程器、机器人手爪、自动拆/叠盘机、托盘输送及定位设备和码垛 模式软件。如图 𝟖 − 𝟒𝟒 所示为码垛机器人产线示意图。 成品箱 输送 翻转机 码垛机 成品输送 1、码垛机器人工作站周边设备

内存性能劣化 [1, 27]；阿里云利用 CXL 交换机，实现云数据库的内存池化和数据共享 [28]。 支持分 离式数 据中心 架构的 软件栈 支持分离式架构的软件 栈主要集中在简化编程 复杂性、提升远程资源访 问效率、优化资源池化与 调度策略，以及增强系统 可扩展性与高可用性等 方面，为大规模异构资源 的统一管理与高效利用 提供支撑。 OSDI SOSP NSDI 华为云在分离式数据中心运行时方面，提出通过分层接口和声明式 API 实现数据系统与硬件的解耦，提升了资源利用率和系统扩展性。随后，又通过挖掘多线 程程序的异步性，进一步优化了分离式内存的访问性能和编程易用性 [31, 32]。 • IR 运行时: Google 和 OneFlow 针对 AI 场景下的多样的硬件资源集群，提出了支持算子 粒度任务执行的运行时，通过统一抽象算子来支持不同 CPU、GPU、FPGA 统落地部署的重要挑战。 1.2.3 支持分离式数据中心架构的软件栈 尽管分离式数据中心架构通过将计算、存储、内存等关键资源进行解耦与池化，为云服务带来了更 高的灵活性与可扩展性，但这种架构也带来了编程复杂性提升、远程资源访问效率降低、资源调度与管 理难度增加等新挑战。为此，国际国内均开始围绕分离式操作系统、分离式运行时及 IR（Intermediate Representation）运行时的软件栈进行创新设计，图