智能制造是推动制造业质量变革的重要路径。制造业质量变革需要全面提升制造业供给体系的质量，优化制造业内部结构，提高产品质量和服务质量，来一场制造业的品质革命，智能制造是实现这些变革的利器。
智能制造也好，智能工厂也好，都有自己的实施条件和路径，没有捷径可走，行业不同、企业不同，道路都会不同
什么是实现智能制造的内因？IT-OT如何融合？自动化这几十年发生了哪些变化？智能制造时代下PLC需要如何自身变革？PLC为何要嵌入AI？今天，我们分享一篇杜博士的长文。
这轮数字化转型最大的背景就是我们正处在一场大变革的时代，有人把它解读成“第四次工业革命”；有人说它是真正意义上的信息革命的开端，这场变革非常重要的特征就是我们将从工业经济进入数字经济的新时代
当前，在全球化工业转型升级大背景下，中国制造业正在以前所未有的力度推进工厂的智能化转型和升级。但在与制造企业深入接触过程中，周宇翔了解到目前中国制造企业普遍信息化和自动化水平不高，甚至很多工厂至今仍然用纸来传递信息，或者依靠简单的ERP来管控现场，对生产过程中产生的信息还处于数据获取阶段。
智能制造融合了大数据分析、机器人技术、虚拟仿真、工业物联网、网络安全、增材制造等核心技术。本文力图提炼出一条智能制造的通用实施路径，从产品全生命周期的角度出发，整个智能制造的实施路径分为产品设计、数字化工厂规划、生产工程、生产执行和增值服务5大环节。
智能物流与仓储系统已被列为我国重点发展的五大核心智能制造装备之一，得到政府与制造企业高度重视，越来越多的制造企业正在或准备上马智能物流建设项目。实现智能物流系统与智能制造系统的互通互联、深度融合成为不容忽视的研究课题。
通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信,以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
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。
近年来，随着数智技术的日趋成熟及其与产业融合程度的日渐深入，以云计算、大数据、人工智能为代表的新质生产力正加速各行业企业的深化变革。技术变革的洪流不仅推动企业从单点数智化迈向生态智能化，更让数智化转型从“战略选项”升级为“生存刚需”。这场转型已不再局限于效率工具的更新与革命，更是企业战略内核的重构与演进，在战略组织、产品服务、数智技术等要素融合中加速构建系统性能力。
Gartner在《2024端点保护平台魔力象限》中尖锐指出:依赖杀毒软件、边界防火墙和分散代理的"拼凑式防御”，其有效性已降至历史冰点。
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白盒化通过硬件与软件解耦、接口和开放架构标准化，将传统封闭的专用设各转变为“通用硬件+灵活软件”的模块化组合模式。核心是打破硬件与操作系统的捆绑关系，采用标准化、通用化的硬件平台(如商用交换芯片和模块化组件)，支持第三方软件的自由加载与替换，
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