智能制造背景下职业教育面临复杂多变的市场需求与学生能力结构的矛盾将更突出、学 生职业发展诉求对职业教育模式提出更高的要求两方面挑战。对此，职业教育培养模式需要从供 给侧进行三大转变：从以就业为导向转向以人为本的职业生涯发展导向，从以技能教学为核心转向 以创新能力培养为核心，从面授教学方式转向人机协同的数字化学习方式。构建以职业适应性为 导向的职业院校智能制造人才培养模式，包括确立以人为本、以职业适应性为导向的人才培养理 念，突出智能制造特征、以培养创新能力为核心的教学模式，构建开放式学习平台、以数字化情景方 式强化创新能力。
从数字孪生的内涵出发,详细阐述了数字孪生的关键技术,主要包括：建模、仿真、虚拟现实、数据采 集与传输和高性能计算能力等；介绍了数字孪生技术的实现流程,以及在工业生产、智能工厂和航空发动机智能生 产线等智能制造领域中的应用；概述了数字孪生技术在智能制造领域的研究进展,简要总结了其在发展中遇到的 一些问题,并对其发展趋势作了展望。
人工智能与人类社会是一种和谐共生关系，人工智能赋能经济的发展。在智能制造 中，人工智能技术提供了极大的助力，在基础、算法、运维、制造四个层面帮助打造智能制 造系统框架，并带来了丰富的产品形态。同时人工智能的发展也存在安全风险，在物理层、 算法层、应用层存在不同的安全缺陷，其安全类型以数据安全和算法安全为主要类型，为应 对人工智能的安全风险，应当从算法可解释性、隐私保护、公平建模、可信验证、主动防御、 伦理法律、系统伦理等七个方面加强应对。
本文探索智能制造统一参考模型的科学依据和标准化进路，以智能制造参考模型的相关概念、标准化 作用和标准化形态为研究对象，探究智能制造统一参考模型的合理性和正当性是否能予以认定，并反思其后设 性的标准化进路所带来的启示。
智能制造是满足个性化定制动态生产调度的技术与平台。在智能生产车间中，为解决个性化定制产品生产的 不确定性、生产产品结构、制造方法复杂的生产调度问题，考虑加工过程中的紧急订单与工况异常，提出带有重调度 的最大最小蚁群算法（MMAS）。通过实验和实例仿真验证了算法的可行性。
文章分析了智能制造背景下汽车产业从生产型制造向服务型制造转变、从刚性生产向柔 性生产转变、从大批量生产向大规模定制转变、从产业集群价值链向全球产业价值链转变的四大趋 势，并对接智能制造业技术技能人才岗位变化，指出了高职院校汽车制造专业卓越技术技能人才培 养的五大变革，最后从师资、组织、经费和体制机制四方面提出了高职院校培养汽车制造业卓越技 术技能人才的保障措施。
北京燃气集团作为全国乃至全世界前列的单 体城市燃气巨型管网运营企业之一，近些年随着 企业业务的高速发展，北京燃气集团大力建设工 业互联网平台，该平台实现了以ＥＲＰ，ＣＲＭ 为核 心的经营管理类系统的ＩＴ网络和以覆盖全北京 燃气管网的ＳＣＡＤＡ系统为核心的生产运营类系 统的ＯＴ网络彼此融合，数据跨网传输，ＩＴ数据和 ＯＴ数据逐步实现互联互通，为北京燃气集团的转 型升级发挥了重要作用．然而企业的数字化高速发 展的同时也带来了巨大的网络安全风险［１３］，北京 燃气集团网络安全运营工作面临着巨大的挑战． 北京燃气集团始终把安全放在首位，坚持“安 全是魂、预防在先”的理念，北京燃气集团以安全 治理为核心、风险态势为导向、安全合规为基础， 借鉴国内外成熟网络安全运营中心建设经验，结 合北京燃气集团信息安全管理体系，启动了工业 互联网安全运营中心的整体规划和落地工作，建 立了责权分明的网络安全组织，部署了各类网络
电力工业控制网络作为国家关键基础设施的重要组成部分，其运维安全的重要性不言而 喻．尤其随着近年国际上工业控制网络的安全事件逐年上升，必须采取有效措施保护工业控制网络 的安全运行，这也对工业控制网络和工业系统的运维和安全防护提出了更高的要求．通过深入分析 电力行业工控网络的特点，尤其是对电力网络的数据类型、网络拓扑结构等关键特征进行分析，从而 提出有效的运维方法和安全风险防范手段：运维上加强系统数据的备份和系统自身的状态监控，安 全措施上加强物理隔离、工控流量监控、故障恢复管理等，并提供行之有效的政策和行为规范；最后 形成适用于电力工业控制网络的安全防护措施，达到电力工业控制网络安全运行的目的． 关键词 工业控制系统；工业控制网络；网络安全；网络运维；电力；监测审计
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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
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”。
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。
本白皮书中，“800V直流供配电系统”用于指面向数据中心场景的系统级供电与配电架构;“800V直流母线”用于指系统中的主干直流配电电压平台;“SST”用于指固态变压器技术路线;“PDM、PDU、rPDUPowerShelf、Sidecar”等机柜侧设备名称在不同生态和厂商中可能存在功能边界差异，本文主要按照系统功能进行归纳，具体定义应以产品规格书和项目方案为准
当人工智能以前所未有的速度重塑千行百业，医疗 健康领域也正在经历一场从“经验驱动”迈向“数 据智能”的深刻变革。医学影像贯穿疾病筛查、临 床诊断、治疗规划、疗效评估和随访管理全过程， 具有应用频率高、数据规模大、临床价值直观等特 点，已成为人工智能率先实现规模化应用的重要医 疗场景之一。
汽车行业涵盖乘用车、商用车及特种车辆的设计、制造、销售与服务，核心产品包括传统燃油车、新能源汽车及其零部件，并延伸至整车交易、售后维修、金融租赁和共享出行等业务。主要商业模式为整车制造与销售结合供应链管理、经销商网络及增值服务。行业关键特征是高资本密集、技术驱动、产业链长且受政策与环保标准深度影响。
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