供应链管理下集团型企业生产计划研究

随着信息技术和知识经济的到来，使整个制造业发生了重大变化，“智能制造”已成为未来先进制造业的重点发展领域之一。智能制造时代的到来，推动制造业从企业之间的竞争向供应链之间的竞争转变，制造业正面临这一转型挑战。供应链竞争下企业管理的难点和核心是生产计划的制定，如何制定科学合理的生产计划是供应链管理最主要的任务之一。

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基于物联网的离散制造车间制造数据管理关键技术的研究

随着物联网技术突飞猛进的发展，对离散制造车间传统的生产模式产生了深刻的影响，本文在“十二五”国防基础科研重点项目的资助下，研究了物联网技术在军工离散制造车间应用的相关理论和关键技术，并开发了面向离散制造车间的制造数据管理系统。论文的主要研究工作及成果如下

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一种灵巧作业机器人的设计与标定方法

智能制造 2025 战略的提出以及我国老龄化问题的涌现，给应用于家庭及服务领域的灵巧作业机器人带来技术支持与应用空间。灵巧作业机器人主要通过全向移动底盘、机械臂、云台、升降机构以及各种传感器的有机结合，配套智能算法进行自主移动、目标识别以及智能抓取，为老人和残疾人提供端水、开灯等服务，辅助他们完成日常生活和工作，本文对灵巧作业机器人系统及其标定方法进行研究，主要研究内容如下

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基于SURF--LBP特征集成的汽车轮毂型号识别系统研究

随着工业 4.0 和中国制造 2025 的相继提出，智能制造成为工业制造领域的发展方向。近年来，机器视觉技术、模式识别技术、以机器学习为代表的人工智能技术发展迅猛，并且被越来越多地应用到实际生产、制造中，发挥出了超越常规方法的优良性能。为了提高汽车轮毂生产的自动化水平，取代人工识别轮毂型号的方式，本课题将机器视觉技术和模式识别技术应用于汽车轮毂型号识别中，对汽车轮毂型号识别方法进行了深入的研究。论文主要工作及结论如下

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基于约束流形的机械臂运动规划算法研究

智能制造时代下，无人化成为了工业生产自动化中的重要环节。实际工业生产过程中，工业机器人主要以臂型机器人参与生产，其操作方式主要有示教器示教和拖动示教，这两种操作方式过程繁琐、人工依赖程度高，为机械臂的应用与推广带来了一定阻碍。就机械臂应用而言，其工作环境已由传统工业生产向其它领域扩展，如医疗，海洋搜索和复杂环境救援等，这对机械臂的灵活性、适应性和交互性有着更高的要求，因而，从算法控制层对机械臂运动规划问题进行研究、处理具有十分重要的意义。

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基于马尔科夫排队模型的流水车间调度问题研究

进入二十一世纪随着科技的快速发展，智能制造的普及，企业如何提高资源的利用率，增强对生产环境的应变能力。车间调度作为智能制造的核心备受各领域学者关注成为研究热点。研究出快速、高效调度方法可以提高制造系统的生产效率。生产制造向智能化、高效化与全球化的方向发展。为了最大限度的提高资源利用率以及应对突发随机事件，本文构建了两类车间调度的排队模型。

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基于OPC+UA的纺织智能染整车间信息模型研究与实现

中国是世界上最大的纺织品出口国，近年来，智能制造、绿色制造、可持续发展正成为纺织染整行业发展的主旋律。但目前国内的众多纺织染整车间中，染整设备间缺乏互联互通，难于信息共享。为推进染整智能化，建立智能染整车间，亟待实现设备与设备间、设备与制造执行系统（MES）间的互联互通。本文主要研究基于 OPC UA 染整设备互联互通方案，实现纺织染整设备的信息建模和数据传输。

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基于数字化技术的云锦纹样传承与创新应用

基于数字化技术的云锦纹样传承与创新应用，对于其他的启示

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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

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智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进