搜索引擎 + AI 驱动的行业新闻

【覆盖行业】
信保 |出口 |金融
制造 |农业 |建筑 |地产
零售 |物流 |数智

【访问入口】
hangyexinwen.com

【新闻分享】
点击发布时间即可分享

【联系我们】
xinbaoren.com
(微信内打开提交表单)

📰 第九届智能制造系统工程学术会议在上海交通大学举办_交大要闻_上海交通大学新闻学术网

本次在上海举行的第九届智能制造系统工程学术会议暨论坛,聚焦工业智能体驱动的智能制造系统创新,汇聚全国高校、科研机构与企业代表,就理论基础、方法体系、关键技术及工程实践等方面展开深入交流。开幕式由多位院士和专家致辞,总结了工业智能体在生产现场的应用前景,强调不仅要在算法与模型上突破,更需在系统架构、工程方法、管理机制和产业生态协同创新,以推动智能制造系统工程向前发展。大会通过主旨报告、专题论坛与行业交流,围绕智能决策、数据驱动、可控性工程、以及大语言模型等前沿议题,系统探讨工业智能体在生产组织、运行与决策中的应用,展现了从理论研究向产业落地的转变。闭幕式总结了会议成果,公布高质量论文奖,强调以持续迭代的智能调度与协同机制,推动制造业数字化转型、绿色化与生活化的发展,并为下届会议奠定了继续推动跨学科融合的基础。

🏷️ #智能制造 #工业智能体 #人工智能 #系统工程 #数字化转型

🔗 原文链接

📰 破局行业内卷!去WAIC看云深处解决“真需求”,亮出“真功夫” - 智东西

云深处在WAIC展示了一套完整的具身智能产业体系,聚焦在“底层一脑多形”的通用架构与全栈自研能力,强调系统闭环才是行业竞争的核心。其产品矩阵并非追求数量,而是以统一的大脑驱动多形态身体,形成1+X+N的工业级验证:从DR02等人形、山猫系列的四足/轮足到绝影系列的迭代,以及具身智能体OS和DeepVL等垂直模块,构成了可在不同工业场景落地的智能底座。三层智能架构分工明确,底层具身运控承担感知与运动控制,中层Unified Model实现“一个模型多形输出”,上层智能体OS完成任务分解、记忆与人机交互,依托DeepVL实现端到端感知-认知-行动闭环。通过六大行业标准化方案及两项首创应用,云深处将行业知识转化为可执行的作业流程,推动从辅助工具到替代人力的跨越,并构建从制造到生态的规模化能力、数据飞轮和全球布局。潮水退去,真正的护城河在于系统能力与规模化落地。

🏷️ #具身智能 #系统闭环 #全栈架构 #行业落地 #数据飞轮

🔗 原文链接

📰 向“智”而行 以“数”赋能——涪陵卷烟厂智能制造能力成熟度三级评价纪实

重庆中烟涪陵卷烟厂在三日现场评审和专家复核后,顺利通过国家智能制造能力成熟度三级评估认证,标志着其智能制造水平达到新阶段。该厂以GB/T 39116-2020为标准,围绕组织战略、生产运行、装备管理、人员技能与数据集成等核心能力,制定并执行“总体规划、分步实施”的推进体系。通过自评发现问题、整改并闭环,优化信息系统架构,打通MES、ERP、OA等核心系统的数据壁垒,实现数据贯通与协同联动。针对数据治理、生产过程管控、设备管理和人才培养等方面,建立数据资源目录、全链条预警体系、数字化设备管控平台,以及多层次培训,确保从局部应用向系统集成升级。外部评审期间,专家组从战略规划、基础保障到应用实施与运行成效等方面进行全面评估,给予充分肯定并提出改进建议。此次三级认证不仅是终点,更成为涪陵厂持续深化数字化转型、提升智能制造决策能力的新起点,着力构建向行业先进级和国家卓越级工厂迈进的长期发展路径,形成可复制的涪陵样板。

🏷️ #智能制造 #数字化转型 #数据治理 #系统集成 #涪陵样板

🔗 原文链接

📰 如何选AGV叉车厂家?2026年4月推荐口碑好的产品工厂夜间作业灯光暗引发碰撞风险

本文围绕制造企业在升级智能物流、选型AGV叉车过程中的关键问题,提出以四维评估模型(技术自主度、场景适配性、交付稳定性、长期服务力)来系统评估厂家,并给出详细的选型框架、流程和注意事项。作者强调单纯比较载重或速度不足以覆盖复杂场景,应结合总拥有成本、核心效能验证和系统演化适配三大视角,进行全面衡量。通过对10家厂商的深度解析,展示了从高端定位到重载、从导航算法到开放软件架构的不同技术路线与行业适配性,帮助决策者穿透营销话术,捕捉真实场景需求与长期价值。同时,文章提供了五步决策漏斗、深度验证、专家观点、常见问答及避坑建议,强调在试用、案例比对、成本估算及第三方口碑的基础上,限定候选数量并以压力测试和实地验证来落地决策,确保未来3–5年的系统平滑升级与投资回报。

🏷️ #AGV #选型 #总拥有成本 #场景适配 #系统演化

🔗 原文链接

📰 “全域之眼”新一代集群控制系统发布,打造制造业的“最强大脑”

近日,“全域之眼”团队攻克多机器人协同控制难题,研发国内首款“基于机器人集群的智能制造协同治理系统”,已在比亚迪、长江存储等龙头企业产线完成高强度部署验证。传统系统多为单兵作战,面对几十台机器人协作时,通信延迟高、碰撞风险大等问题突出。团队经过900余日夜潜心研究,调研50余家制造企业,针对异构数据处理、全场景感知等行业难题进行了1000多次反复调试,提出“协同治理”理念,使机器人集群如同统一军队具备战术素养。该系统采用独创的“通算控一体化架构”,在强干扰环境下将协同响应时间压缩至50ms以内,数据吞吐量达25.6GBps,定位精度±0.15mm,确保毫秒级产线中的零碰撞、零误判。在比亚迪济南汽车基地的柔性焊接产线,系统完成对24台机器人的调度与协同,实测产线协同效率提升32%、故障间隔延长40%、单件生产成本下降18%,实现“让钢铁巨臂学会穿针引线”的目标。业内专家认为该系统填补国产高端集群控制空白,并以内嵌的工业规范和主动安全防御机制提升智能决策安全性,成为“中国方案”。团队表示将持续推动科研成果落地,在制造强国建设中贡献力量。

🏷️ #机器人 #协同治理 #智能制造 #系统架构 #安全防护

🔗 原文链接
 
 
Back to Top