汽车冲压件模具信息管理系统设计与实现

随着信息化技术和智能制造的推进，模具企业引进生产信息化管理理念势在必行。然而模具行业由于采用单件小批量的定制化生产模式，其信息管理系统的引入存在诸多挑战。特别是汽车冲压件模具的生产，因其具有生产流程复杂、模具整改频繁、模具包含的非标准零部件多、模具生产过程中产生的数据量大、数据凌乱等特点，使得市场上通用的信息管理系统难以实现对模具生产的全面信息化管理。基于此，针对模具公司的实际需求开发定制化的模具信息管理系统，对提升模具企业的信息化管理水平，增强模具生产过程中数据共享的实时性，简化管理流程，不断提高模具开发效率具有极为重要的意义。

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虚拟工厂大规模场景的运动仿真关键技术与应用研究

随着“中国制造 2025”规划的提出，传统工厂的生产模式正向智能制造方向转变。无人化工厂是智能制造的基本表现形式，虚拟工厂大规模场景的运动仿真是实现无人化生产的重要技术支撑。三维的虚拟工厂仿真系统是人与生产信息进行沟通的重要桥梁，三维空间能够更加直观的展示工厂实时运行状态。随着厂房规模的不断增大、设备的不断增多，虚拟仿真系统需要处理的数据量也在与日俱增。为解决大规模场景下模型数据导致的计算量大、仿真系统性能低下等问题，本文从基于 GPU 的加速技术与基于物体可见性的剔除算法两个方面进行了研究，主要内容如下

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小型移动焊接机器人系统设计及优化

近年来，随着我国人口老龄化，劳动力成本增加及制造业不断发展，促使工业自动化进程加速，使中国制造业逐渐转型升级为智能制造。工业机器人作为智能制造技术的关键技术之一，已经成为世界制造大国重点发展领域。在国务院发布的《中国制造 2025》中，我国已经把高档数控机床与机器人作为十大重点发展领域之一。因此，工业机器人的应用推广将对世界制造业的发展产生重大影响，进而重塑世界的现代工业。

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上海集优商业模式创新研究

笔者服务于上海集优机械股份有限公司（股票代码：02345.HK），简称集优。公司从事刀具、紧固件、轴承、叶片四个主要业务。随着宏观经济形势发生变化、国家产业结构调整等外部宏观环境的改变，集优原有商业模式不再适用于新的经济形势和外部环境要求，必须予以创新，塑造新的、适合的核心竞争优势和商业模式，才能在复杂多变的市场竞争中持续、健康发展。笔者根据从业至今的数据、信息和知识积累，对集优商业模式创新进行了细致研究

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智能订单决策支持系统研究

制造企业的智能订单决策支持系统是实现智能制造不可或缺的组成部分，它的发展与推广对提高企业决策效率、减少决策成本与减少错误决策等方面有着重要意义。智能订单决策支持系统是企业解决由人们个性化需求所导致面向订单生产（MTO）模式下订单接受问题唯一途径。尽管订单决策支持系统经过多年的发展，但其仍然存在效率低下与无法很好的适应较多数据量的情况的问题，其决策效率仍然有着提升空间。本文采用网络爬虫技术、LSTM 技术、案例推理技术（CBR）、BP 神经网络技术构建了智能订单决策支持系统，主要工作如下:

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基于双目视觉的地图创建与导航方法研究

现代制造业企业面临多变的产品需求和高昂的人力成本所带来的挑战，因此企业的生产模式向柔性化和智能化生产模式方向转变。由自动引导车（Automated guided vehicle, AGV）构成的物流运输体系在智能制造中占有重要的地位，对物流效率和物流成本有着至关深刻的影响。分布式的多智能体组织结构为应对生产规模日益增大带来的挑战提供了一条解决途径，然而对小车单体的智能化程度也提出了更高的要求。本文以单体小车为研究对象，针对其导航中的地图创建和路径规划等关键技术展开了研究，所做的工作如下。

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医药灌封机器人视觉定位与测量技术研究

随着我国经济的发展和医疗环境的改善，国内医药市场一直保持高速增长趋势。医药工业关乎着医药产品的生产成本和生产质量，是关系国计民生、社会稳定的重要产业。而以医药机器人为代表的高端智能制造装备将改变传统人工作业方式生产效率低、质量差、成本高等问题，也必将成为医药工业发展的新趋势。医药灌封机器人作为医药智能生产线上药液灌装和封口的重要装备，直接决定了医药产品的生产质量和效率。

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中厚板坯料设计及其热轧生产计划建模与优化算法研究

生产计划与调度是钢铁企业智能化管理中的一项核心内容，在钢铁行业实现智能制造的过程中扮演着重要角色。中厚板作为一种广泛应用于建筑、工程机械和国防等行业的重要材料，其市场订单通常呈现多规格、小批量的特点，给中厚板生产的计划编制带来较大的困难。这主要体现在如何将上述多规格小批量订单进行优化组合和排序，设计坯料和热轧生产单元，以匹配钢铁企业大规模、批量化生产模式。论文考虑中厚板订单和生产的特征，针对坯料设计问题、冷装工艺条件下的热轧生产计划问题、考虑热送热装工艺的热轧生产计划问题，开展建模和优化求解方法的研究，主要成果和结论如下

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工业时序基础大模型技术发展综述

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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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中服云能碳管理平台V5.0

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。

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中服设备健康管理系统产品介绍

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。

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2025中国高科技高成长50强及明日之星榜单报告

自2005年以来，德勤高科技高成长项目在中国已成功举办20年，共909家企业入选“中国高科技高成长50强”(含115家多次上榜);共541 家企业入选“中国明日之星”。覆盖了大部分具备核心竞争力的成长型企业，不愧于“全球高成长企业标杆”的评价。中国50强企业的增速曲线不仅勾勒近20年中国科技行业从PC互联网、移动互联网到A主导的周期波动轨迹，更折射出新质生产力的发展逻辑，2019年增速峰值对应移动互联网流量红利巅峰，近两年增速调整契合A技术导入期的产业特征。2025年高科技高成长项目以“创新无界韧性生长”为主题，既呼应了当前科技企业需要加强技术创新与生态化场景落地，又针对全球经济动荡、地缘冲突、疫情及内卷等多重挑战下引导企业在当下生存与未来发展之间寻求平衡，构筑内在韧性，实现高质量发展。

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Token经济100问（2026.7）

词元(Token)是大语言模型处理文本的最小单位--模型不认识“字”，只认识词元。要理解词元，可以做一个类比:人类阅读是以“词”为单位的，看到“人工智能”四个字，我们的大脑把它当作一个完整的概念来理解，而不是逐字去拼“人”工”智”能”。大模型也有类似的过程，只不过它拆解文本的方式和人类不同。模型会通过一套“分词器”(Tokenizer)算法，把输入的文字切分成若干个片段，每个片段就是一个词元。

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WAIC 2026展馆总结与展后洞察报告

WAIC 2026创下多项历史新高:三地四馆展览总面积首破10万平方米，1117家企业参展，展出4486项展品，351款全球首发;线下观展超40万人次，全球线上流量超30亿;预计达成意向采购203.6亿元，32个重点项目签约投资超409亿元;102个国家及国际组织参与，29国签署成立世界人工智能合作组织(WAICO)。