智能制造业乘风破浪，工业机器人怎样勇立潮头？

智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，在制造过程中，它能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。智能制造，好像也就是近几年才走进国人视野里，大范围应用在实际生产中，但是早在1990年4月，日本就已倡导“智能制造系统IMS”国际合作研究计划。

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视比特机器人：以持续创新的AI+3D视觉技术迎接“柔性化趋势”的挑战

拥有业内顶尖的AI +3D视觉技术的视比特团队，凭借国际领先的3D视觉技术、从制造业与物流业柔性场景需求痛点出发，研发了基于3D视觉引导机器人智能供包拣选快递包裹系统、多SKU混合无序箱子拆垛码垛机器人、移动式拣货补货机器人，填补了多项国内空白，业界反响强烈。

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智能制造背景下旧园区的仓储物流升级改造

目前传统制造业正处于转型升级的重要时期，但许多企业受旧园区厂房自身结构限制，难以满足对物流仓储日益增长的需求。本文以国内某生产企业旧园区的物流升级改造为案例，针对旧园区在区域布局、作业管理等方面的痛点，对其仓储物流的升级改造方案和要点进行了分析，以期对于类似旧园区厂房改造升级起到一些借鉴作用

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工业机器人行业研究报告：景气周期开启，智能制造先锋

根据 IFR 数据统计，2019 年我国每万名产业工人所拥有的工业机器人数量仅为 187 台，远低于日本、德国等传统制造业强国的水平。近年来，一方面人口红利的逐渐消失使我国人工成本的快速上升，另一方面工业机器人产业链上国产化率的不断提升又降低了企业进行自动化改造的资金门槛，二者将共同推动机器换人的进程，带动工业机器人行业的发展。

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中药智能制造项目规划设计和技术应用案例精选

为了解决中药走向大工业生产，严控质量，提高效率的要求，昆船公司实施的扬子江药业中药智能制造项目，在保留以往中药制药工艺的基础上，结合国内外加工工艺及设备的关注点，首次从原材料的数字化仓储、原药材洗、润、切、烘到饮片自动化储存等生产制造全过程直达成品自动化配送发货；推进了智能装备、制造执行、资源计划管理等关键技术在中药制造领域的应用，建立以质量管控数据流为基础、以网络互联为支撑的中药制造智能工厂，形成了一套完备的现代化中药智能制造生产整体解决方案。

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人工智能和智能制造

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。

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智能传感器——夯实智能制造和智慧城市基础

智能传感器是物联网和工业互联网的关键硬件，是人工智能的信息入口，是大数据的重要组成部分，是智能制造和智慧城市的基础。“十四五”期间，我们应该加大对智能传感器的关注和投入力度，对全社会进行智能传感器的普及，使更多更新的智能传感器应用到生产和生活中，提高中国制造业的生产效率，提升中国人民的生活品质

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船企智能制造偏爱“新项目”？

业内专家表示，以新开展的大型项目为依托推动智能制造能力建设，已成为目前国内许多骨干船企不约而同的选择。这些船企纷纷针对新项目设计科学的智能生产流程、应用先进的智能软件和设备，力求通过项目实施寻找最为适合、最有效率的智能制造模式，为我国船舶工业探寻一条可行的智能制造之路。

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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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Vibe Coding的真正意义，不是让所有人都变成传统意义上的程序员，而是让更多人能够把场景知识转化为可运行的软件，也让专业开发者可以用新的方式实现工作。自然语言降低了表达意图的门槛，工具和Skil扩展了AI的执行能力，反馈与验证则决定结果是否可靠。未来会出现更多由个人和小团队创造的长尾软件，也会出现更严格的工程治理。但无论工具怎样进步，选择解决什么问题、判断何时可以发布、决定系统使用范围和受众，这些关乎判断和责任的事，始终需要人来完成。

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智能体治理是一项复杂的系统工程，需要政府、企业、学界、社会等多元主体协同参与。一是推动责任共担机制落地。明确基础能力提供者、技术支持者、产品分发者、服务运营者、使用者等各类主体的义务边界，推动供应链各环节的安全责任落实。鼓励行业组织制定自律公约和最佳实践指南，引导企业主动披露安全信息、参与协同治理。二是促进开放互联与公平竞争。

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信创云国产政务云解决方案

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2026综合算力全景分析

全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革，智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面，据中国信通院测算，截至2026年6月底，美国智算规模约10805EFLOPS(FP16，下同)，较2025年底增加约3105EFLOPS，2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS，较2025年上半年增加1397EFLOPS，增速高达177.3%，与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧展方阳洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入，智算底座建设稳步推进，全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代，呈现多技术路径并行演进