近年来，第四次工业革命成为全球热点，其核心为智能制造。机器视觉是智能制造系统的“眼睛”，是获取环境信息的途径。由于单一相机无法获取某一场景的所有信息，需要多个相机对同一场景进行拍摄，并融合获得相对完整的场景信息这种技术称为图像融合。多聚焦图像融合是图像融合的重要分支研究领域，是当前图像融合研究的热点。多聚焦图像融合，即从不同焦距点的聚焦图像中提取聚焦区域信息，融合到一幅图像中，得到全聚焦图像。该技术能够实现图像间信息的互补，增强对目标认知和理解的准确性，减少冗余数据。多聚焦图像融合技术在数码相机、计算机视觉与目标识别等领域中有着广泛的应用。
国家创新驱动战略中提出了发展智能绿色制造技术的内容，而在精密加工智能制造中，建立使加工质量保持的智能制造系统是推动制造业向自动化、智能化转变的有效途径。因此，有必要开发一套加工参数智能控制系统，使生产线保持最佳工作状态来获得产品质量的稳定。
近年来，人工智能和物联网技术的迅猛发展，带动了各领域的大变革，如工业上的 智能制造、医学上的智慧医疗、城市规划上的智慧城市和人们生活中的智慧家居等。在 各智能系统中计算机视觉技术起着至关重要的作用。而三维点云配准技术是计算机视觉 领域的重要技术之一，该技术主要应用于物体或场景的自动化三维重建。在智能应用需 求不断增加的背景下，对三维点云配准技术进行深入的研究具有重要的意义。虽然国内 外学者在该领域已提出了众多不同的技术方法，但在大多实际应用中主要依赖于经典的 最近点迭代（Iterative Closest Point,ICP）法，其通过搜寻待配准点云每点在目标点云上 的最近对应点来获得相应的变换参数，并不断地迭代该过程来完成点云配准。但 ICP 算法对准点云间的初始位置具有较强的依赖性，当两点云数据初始位置较差时，使用 ICP 算法，其收敛速度较慢且容易收敛到局部最优，这也是导致配准效率和精度下降的 重要原因。
制造装备是现代制造业的中坚力量，有效的衡量制造装备的制造能力对企 业而言至关重要。工业机器人作为先进的智能制造装备，已广泛应用于制造活 动中并提高了企业生产效率。在车间生产环境下，按照制造能力的存在形式， 机器人制造系统可分为制造单元级、生产线级以及车间级。然而，传统的建模 方法往往局限于机器人制造系统中的单一层级，忽略了不同层级间的相互影响。 此外，已有的建模方法大多注重于实体到模型的单向映射，导致机器人制造系 统在物理空间和信息空间之间缺乏交互和联动。数字孪生这一新兴技术的出现， 有助于实现物理空间和信息空间之间的互联互通，推动智能制造的发展
智能制造是当今制造业在工业 4.0 提出之后快速发展的方向与趋势，无 论是在军事领域还是生活服务领域以及工业物联网领域都有重大应用。其中 工业智能机器人将作为智能制造重要构成因素，一部分工业智能机器人需要 其能够自主测量周边物体或障碍物的尺寸，完成装配或运输等功能，替代人 力完成具有重复性或危险性的工作，在工业生产中快速高效的完成生产任务。 因此在完成任务的过程中需要其能够判断自身所处环境并对环境进行分析与 路径规划。因此对工业智能机器人的自主定位与建图算法的研究显得尤为重 要。
随着美国“再工业化”战略和德国工业 4.0 计划的提出，中国也提出了制造业行动纲要—《中国制造 2025》，确立了智能制造为制造业的主攻方向。构建智能工厂和实现智能生产，要实现有效的监控，需要能够预知工件的加工表面质量，因此表面质量和监测参数之间的相关性是需要解决的关键问题。本研究以精密车削 7075 高强度铝合金为试验对象，提出了基于 Copula 函数的表面粗糙度预测方法
在“中国制造 2025”的发展战略背景下，我国制造业正面临新一轮的转型升级。智能制造借助物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术正在快速发展，智能制造系统的应用更是为实现智能工厂奠定了坚实的基础。实现信息化与工业化的深度融合将推动我国制造业更上一个台阶。在企业信息化管理系统体系中，制造执行系统（MES）占据着关键位置。本文总结分析了电容器制造行业的信息化发展现状及生产特点，对制造系统模型进行了研究分析。以电容器制造过程中的卷材切割最优化问题、生产调度问题和系统实现作为研究重点，针对这些关键问题和相关技术进行了系统的研究。
“工业 4.0”的提出在全球范围内引起了新一轮的工业革命，智能制造为制造业指明了未来的发展方向，以物联网技术和制造技术相结合的制造物联技术是实现智能制造的基础。制造车间作为企业物理底层，一直是企业信息化的难点，制约着企业的发展。本文将物联网技术应用到离散制造车间，针对制造过程处于黑箱状态的难题，进行离散制造过程实时监控系统研究，通过制造物联技术，实现车间制造过程的实时可视化监控，为车间管理水平的提高提供支撑。
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
工业物联网平台发展重点： 一是行业深耕化，从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型，聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求，沉淀场景化解决方案与行业Know-how，而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化，工业大模型与平台深度结合，实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级，以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控，AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化，平台不再是单一技术载体，而是串联产业链上下游的协同中枢，通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作，形成“数据-算力-应用”的生态闭环，赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化，采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式，兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求，支持公有云、私有云、边缘端的混合部署，平衡成本与安全性。
当前，世界百年变局加速演进，新一轮科技革命和产业变革？深入发展，低空经济作为新质生产力的重要组成部分，正以前瞻？性、引领性姿态加速崛起，成为推动经济结构优化升级、塑造高？质量发展新动能的关键领域。
首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识，以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型，然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论)，以及企业数字化转型成熟度评估的方法，帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时，能快速对自身的数字化水平进行自检，
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绿盟科技集团股份有限公司(以下简称绿盟科技)，成立于2000年4月，总部位于北京。公司于2014年1月 29日在深圳证券交易所创业板上市,证券代码:300369。绿盟科技在国内设有50 余个分支机构,为政府、金融、运营商、能源、交通、科教文卫等行业用户与各类型企业用户,提供全线网络安全产品、全方位安全解决方案和体系化安全运营服务。公司在美国硅谷、日本东京、英国伦敦、新加坡及巴西圣保罗设立海外子公司和办事处,深入开展全球业务，打造全球网络安全行业的中国品牌。
2025年中央经济工作会议指出，我国经济基础稳、优势多、韧性强、潜能大，长期向好的支撑条件和基本趋势没有变，经济发展前景十分光明。面对全球经济格局。深度调整，国内居民财富持续积累与资产配置需求日趋多元化，中国财富管理市场机遇与挑战并存。
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