新一轮产业革命时代，美、德等发达国家纷纷出台战略方案，鼓励制造业向智能化发展。同时，由于制造的生产成本不断？高，传统的制造模式已经不适应中国的国情和可持续发展的需要，发展高端制造业，已经成为全国制造业的重要课题。本文主要研究天津开发区在新时期，如何利用制造业原有的发展基础和比较优势，打造适合制造业高级生产要素发展的生产环境，以克服当前制造业发展中存在的存量产业增长乏力、新兴产业动力不足等问题，促进制造业向高端化发展。
基于物联网的城市空巢老人智能家居设计研究
大数据环境下时空多维数据可视化研究
智能制造模式能够平衡个性化定制产品生产的高成本与高附加值，能够满 足消费者对产品的个性化要求，其大大推动了个性化定制生产方式的发展。个 性化定制生产方式常呈现出多品种、小批量，甚至是单件生产的特点，进而导 致产品质量特性值呈现为少样本或单个样本的数据特点。因此，传统的统计过 程质量控制无法用以单件小批产品生产的质量保证中。所以，本文探究单件小 批产品加工过程的质量保证问题。
智能制造装备是智能制造的主要体现载体，已成为当今工业国家的竞争目标。然而 当前智能制造装备的定时监测和事后维修等常规运维方法不能满足实时监控的目的。本 文以设备心电图为中心，针对糖果包装产线上的下料机器人的故障预测及诊断等方面展 开研究，结合最新的堆叠降噪自编码网络，提出了基于设备心电图的智能制造装备实时 故障诊断新方法，并将设备心电图应用到机器人故障诊断中，实验结果证明了提出方法 的有效性。
为支持爆炸性增长的用户数据速率的需求，异构蜂窝网络架构被提出用于下一 代（5G）蜂窝网络中。5G异构蜂窝网络的异构性首先体现在网络结构的多层次上：小 区小型化技术，其在宏蜂窝网络中部署各种类型的小蜂窝形成多层蜂窝网络，通过 复用授权频段以提高频谱效率及系统容量。其次，5G异构蜂窝网络的异构性还体现 在用户的连接方式上：终端直通通信技术，其允许用户在蜂窝基站的控制下通过共 享授权频段建立直连链路进行通信，从而减轻了基站负担并提高了频谱效率。
我国虽是第--N鞋大国，但离制鞋强国还有很大差距，制鞋技术落后，先进制造理念、 技术在制鞋企业鲜有踪迹，科技力量明显不足，制鞋过程仍以大规模工业生产为主要生产 方式。机械化大生产所带来的生产制造柔性差、产品更新换代速度慢、无法满足每个客户 的个性化需求的弊病也显而易见。
自 2013 年德国在汉诺威工业博览会上正式提出构建信息物理系 统，实现制造业智能化的工业 4.0 的战略以来，第四次工业革命就不 断受到世界各主要国家的高度关注。具体地说，第四次工业革命是以 物联网、大数据和人工智能技术为核心，将数字技术、物理技术、生 物技术有机融合，渗透于全球生产、消费、运输服务体系，从而实现 整个过程的智能化、数字化和个性化，从本质上讲是对工业 4.0 的延 伸。
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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”。
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。
本次调研覆盖欧洲、中东与非洲、亚太、美洲四大区域，收集了来自171家酒店集团的189份有效反馈。数据显示，78%的酒店集团已启用人工智能，89%计划新增应用场景，但多数项目仍停留在试点阶段，或仅依赖通用型公共工具。人工智能平均依赖度得分(4.7分)持续低于信任度得分6.6分)，凸显巨大的未开发潜力。释放这一价值，需要更充分的可靠性验证、更完善的投资回报率(RO)测算，以及全企业级的系统整合。
无论是在自然科学、工程技术，还是经济与社会科学领域，高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库，如果同时具备全面的元数据，能够与其他数据源实现互操作，其用途将更加广泛。科研本身如此，科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程，旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素，始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。
本文旨在系统性调研并构建一套面向 AI 智能体的全生命周期安全体系，全面识别其在技术演进与规模化 落地过程中面临的各类安全威胁与风险点，并提出覆盖制度、流程与技术的多层次综合防护方案。该体系 不仅支撑企业级 AI 产品在设计、研发与运营阶段的安全能力建设与合规落地，同时为行业标准制定、整 体安全解决方案构建以及模块化安全产品研发提供可复用的理论基础与实践路径。
北京大学能源研究院是北京大学下属独立科研实体机构。研究院 以国家能源发展战略需求为导向，立足能源领域全局及国际前沿， 利用北京大学学科门类齐全的优势，聚焦制约我国能源行业发展 的重大战略和科技问题，按照“需求导向、学科引领、软硬结合、 交叉创新、突出重点、形成特色”的宗旨，推动能源科技进展， 促进能源清洁转型，开展专业及公众教育，致力于打造国际水平 的能源智库和能源科技研发推广平台。
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