下综合管廊是智慧城市发展的重要物质基础，综合管廊的质量和安全直接影响智慧城市的韧性。由于综合管廊施工技术复杂、利益主体多元、各主体间存在信息不对称现象，总承包商在施工中存在机会主义行为。为提高综合管廊项目的监管效率，本文基于前景理论和演化博弈理论，构建智慧城市地下综合管廊监管模型，研究影响政府及总承包商策略选择的主要因素。考虑到惩罚机制对机会主义行为抑制作用的局限性，进一步构建政府激励规制模型，分析承包商不同风险态度下，激励规制对机会主义行为的作用机理。结果表明：总承包商的机会主义行为与安全管理成本和违规收益正相关，与事故损失及惩罚负相关。政府激励规制效果受到总承包商不同风险偏好的影响；惩罚规制和激励规制具有互补效应，可同时作用于监管系统。
随着数据分析和工业物联网技术的快速发展，基于数据驱动与物理系统模型相结合的设备故障预测与健康管理技术（PHM）受到青睐。可使设备由视情维修向状态监测和健康管理的转变，具有故障诊断与剩余寿命预测的能力。但目前滚动轴承的 PHM 系统大多仅依据大量状态数据进行分析，通过加强算法来提高健康管理能力，但却忽视了与轴承本身服役性能和失效机理的有机融合。因此，本文通过强化物理系统与数据驱动方法的结合，构建面向智能制造的 PHM 系统。
制造业作为国家经济发展的源动力，实体经济的主要力量，必然承载着形成中国特色经济增长、塑造国际竞争新优势的重担。近年来，制造业产业所面对的国内外经济竞争压力不断增强，而国内产业投咨』隋况并不理想，因此，如何激发产业投资活力、推动制造业生产发展已成为国家经济成长的关键抓手所在。我国政府相关部门也针对这一现象制定了多项税收优惠政策，着力于减轻制造业成本负担。已有学者研究发现，政策导向的减税效应切实影响了企业的投资选择。与此同时，在人口红利不断消失的背景下，企业基于“成本．效益"原则的考虑，在不断增加机器等设备投资比重的同时必将减少对于可替代普通劳动力的投入，这种机械自动化引发的智能制造生产模式所产生的资本劳动替代现象已经得到了社会以及学者的重点关注。因此，本文主要研究税负的降低与企业资本劳动比之间的影响关系，该问题的研究结果将为国家财税政策制定的完善以及企业投资管理的选择提供重要依据。
在太阳电池片、胶囊、纺织品、液晶显示屏等许多工业产品生产中，表面缺陷检测是保障产品质量的必须环节。随着自动化水平的提高和劳动力成本的上升，应用自动检测技术取代传统的人工检测是必然趋势。与人工检测相比，基于机器视觉的产品表面缺陷检测能够满足流水线不间歇生产和 100%的产品检测要求，具有检测精度高、稳定性和可靠性好等优点。然而，现有的表面缺陷检测方法多研究特定产品表面缺陷的检测，缺乏通用性，其检测精度还不能满足工业应用要求。随着信息化和工业化的深度融合，企业面临从少品种、大批量的生产模式向多品种、小批量、个性化生产的智能制造方式转变，因此迫切需要具有通用性、学习性且检测精度高的智能检测方法
随着制造业向智能制造升级，自动导引车（Automatic Guided Vehicle, AGV）因其柔性高、重组性好、系统拓展性强等特点已然作为新兴的智能物流设备，在各个领域中扮演着越来越重要的角色。为了满足日益复杂繁重的生产任务，多AGV 系统应运而生。在同一区域同时运行的 AGV 数量越多，产生路径冲突可能性越大，因此研究有效的路径规划方法解决多 AGV 路径冲突对于当前智能物流应用与发展有着十分重要的意义。本文以某企业物流诊断改善项目为背景，针对多 AGV 系统中的路径规划方 法开展研究，拟设计一种新的多 AGV 路径规划方法，并应用于实际案例。
随着智能制造、数字化、物联网的快速发展，知识的自动推送在上述技术的工程应用中越来越重要。目前，我国相关的主要成果还集中在多种形式的知识主动索引和与任务挂接的知识推送方面，在基于人、行为、应用对象等构成的情境中进行智能化的知识推送方面，还没有形成系统的方法和应用系统。其主要原因是情境复杂，情境与知识的映射关系难以抽取，制造知识复杂，模糊检索准确率低等。针对上述问题，本文开展如下研究工作。
当前现代化工业高速发展，工业控制领域越来越需要强大的技术支持来维护不断扩 大的生产规模、监管日益复杂的生产流程，工控组态软件可以为信息集成化和工业自动 化提供保证，主要用于直观监控现场运行状态，方便管理现场设备，满足用户对测控和 现场要求。而实时数据库（Real-time Database,RTDB）作为组态软件核心部分，通过对 数据和事务提出较强的实时性和定时性要求，实现现场生产数据的实时反馈和处理，但 目前市场上被广泛应用的工控组态软件产品及实时数据库大多基于 Windows 操作系统。
新冠疫情对人们生活的方方面面造成了影响,人口密集的城市受到的影响尤为严重。不过,人们认识到,数字技术可以在后疫情时代的城市重建过程中发挥重要作用。本文分析了物联网如何在疫情背景下帮助建设安全、包容、有复原力、可持续发展的智慧城市。
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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
OpenClaw:不仅是对话窗口，更是行动助手一人工智能代理(AI Agent)正深刻重塑科学研究基本范式，OpenClaw成为2026年开源AI代理平台代表。
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