苏州江天：AI赋能印刷业全流程质量管控
苏州市“AI+制造”典型应用场景系列宣传场景AI驱动的印刷全流程质量革新——苏州江天包装科技股份有限公司一企业简介苏州江天包装科技股份有限公司（简称“江天科技”）创办于1992年，坐落苏州吴江经济技术开发区，是一家专注于标签印刷研发、生产与销售的国家高新技术企业。深耕行业三十多年，公司已跻身国内标签印刷行业第一方阵，并在2025年成功上市。截至2025年末，公司总资产达9.77亿元，研发投入持续增长，2025年研发费用达到3080.86万元，显示出对技术创新的巨大投入。在行业地位与资质荣誉方面，江天科技通
海辰储能重庆入选全球首座灯塔电池工厂
5月8日消息，近日，世界经济论坛（WEF）发布了2026年新增全球“灯塔工厂”名单。海辰储能重庆基地成功获评，成为全球首家“灯塔工厂”的储能电池制造基地。同时，该基地也是全球首个千安时长时储能专用电池实现量产的工厂。 “灯塔工厂”评选由世界经济论坛与麦肯锡咨询公司在2018年共同启动，目的在于面向全球甄选第四次工业革命背景下具备领先示范意义的智能制造标杆。评选主要从生产力、可持续发展等维度考察，体现出全球工业数字化与智能化的顶尖水平。截至目前，全球范围内共计有灯塔工厂224座，不过储能电池赛道此前从未出现
朝阳区酒仙桥区域：工业AI产业新引擎启动
您是否了解“工业AI”？当传统制造与人工智能技术融合一场深刻的制造业数字化转型浪潮正在北京朝阳区悄然兴起作为全国首家聚焦工业AI的特色园区中关村（朝阳）工业AI产业园植根于朝阳区的创新沃土以“数据”和“智能”重塑“制造”的未来图景让我们一同探寻↓↓↓01从“电子工业摇篮”蜕变为“工业AI新高地”勾勒朝阳科技创新的新蓝图中关村（朝阳）工业AI产业园坐落于酒仙桥，该区域曾因在“一五”时期创造多项“第一”而享有盛誉，为中国电子工业、国民经济发展及国防建设做出了卓越贡献，被誉为“新中国电子工业的摇篮”。这里不仅拥
MES与AI的务实落地方向
点击上方MES百科，关注我们e-works致力于鼓励原创，如需投稿可先查看首页“原创投稿”说明。MES与AI的结合应从解决现场的真实痛点入手，形成帮助生产者提升效率的工具——它的价值在于减轻工作负担，而不是取代人工。作者：张伟MES指的是面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统。自20世纪90年代初起，美国先进制造研究机构AMR提出相关思路，至今已有近35年；随后在20世纪后期又逐步出现了MOM（制造运营管理）这一概念。很多人容易把MOM和MES混为一谈，认为它们属于同一类东西。其实不然：MOM是面向制
四川发布“人工智能+”行动方案，绘就发展新蓝图
点击上方蓝字关注我们四川“人工智能+”规划了明确的时间节点与实施路径近期四川省政府办公厅正式发布《四川省加快推进“人工智能+”一号创新工程实施方案》（以下简称《实施方案》）设定了发展目标、重点任务及具体要求从基础科研到工业生产从基层一线到国际交流从教育培训到健康养老……这份《实施方案》包含哪些具体措施？又将对我们的生活产生何种影响？具体详情请看↓《实施方案》确立了“三步走”战略，为未来发展指明了时间表：＞＞至2027年实现人工智能与各重点领域的深度渗透，新一代智能终端及智能体应用普及率超过70%，打造2—
四川AI新政落地：未来生活将发生巨变
近日四川省政府办公厅发布了《四川省全力推进“人工智能+”一号创新工程实施计划》（简称《实施计划》）确立了发展目标、核心任务和具体要求为四川的“人工智能+”划定了明确的时间表和“施工图”▲图片来源于视觉中国从科研探索到工业生产，从田间地头到国际合作，从教育培训到医疗康养……这份《实施计划》包含哪些重大举措？又将怎样影响我们的日常生活？让我们一同了解👇看目标：“三步走”规划发展蓝图《实施计划》确立了“三步走”目标，为未来发展定下了明确的时间表：＞＞至2027年实现人工智能与重点领域的深度结合，新一代智能终端、
AI智能记忆：赋能烟草制造升级与知识传承
1.缺陷视觉识别与智能剔除现代化的卷烟生产线部署了众多视觉检测装置，这些“智能眼”不间断地监视生产过程，精准识别并剔除任何不合格产品。视觉检测系统能在极短时间内完成单支烟的图像采集、特征提取及缺陷分类，涵盖变形、破损、污渍、划痕、印刷错误等多种问题。然而，传统的视觉检测仅执行“发现即剔除”的功能，其产生的缺陷数据未能充分用于过程优化和根本原因分析——质量部门了解“不合格品数量”，却不清楚“产生原因”，更无法指导设备部门“如何进行预防”。2.知识图谱赋能工艺参数精准关联引入Agent记忆系统后，缺陷数据的价
伊朗局势冲击德国经济，3月份工业产出显著下滑
受中东冲突升级导致能源成本攀升影响，德国3月工业生产出现意外下降，为这个欧洲最大经济体今年制造业复苏前景带来不确定性。 德国工业在经历上一轮十年低迷期后，市场普遍预测其2026年有望实现复苏。疫情期间供应链受阻、告别低价俄罗斯天然气导致的冲击、德国商品与中国竞争加剧，叠加高昂的绿色能源转型费用，多重因素持续制约工业表现。 然而德国政府去年承诺投入超1万亿美元用于国防与基建投资，期望借此提振本国传统优势的制造业。 而伊朗冲突引发油气价格暴涨，使经济前景进一步恶化，对德国这类高度依赖能源进口的国家冲击尤为严重
德国工业生产连续下滑，能源与机械制造承压
德国3月份工业产出继2月份之后，连续第二个出现意外下滑，在此背景下，欧洲最大经济体面临的担忧情绪进一步加剧。此前，伊朗局势一度紧张。 德国统计部门周五公布的数据显示，与2月份相比，工业产值录得0.7%的跌幅，主要原因是能源以及机械设备制造行业的疲软。在此之前，多数参与调查的经济学家曾预测该数据会有所增长。 另外，3月份的出口额增长了0.5%，而进口额则增长了5.1%。 责任编辑：江学思 新浪财经声明：此消息系转载自合作媒体，新浪财经登载此文出于传递更多信息之目的，文章内容仅供参考，不构成投资建议。 郑重声
德国3月工业产值下滑，能源与机械业成主要拖累
德国3月工业产出已连续两个月走低，在伊朗战事持续发酵的背景下，这一数据加深了外界对于欧洲最大经济体前景的忧虑。 德国统计局周五公布数据，工业产值环比2月回落0.7%，主要受能源及机械设备行业下行的拖累。此前，多数经济学者预测产值将增长。此外，3月德国出口增长0.5%，进口增5.1%。 文章编辑：龙运翔 新浪财经声明：本讯息转载自合作媒体，新浪财经登载此文旨在传递更多信息，内容仅供参考，不构成投资建议。 郑重声明：1.依据《证券法》，严禁编造、传播虚假或误导性信息扰乱市场；2.用户在本社区发布的一切资料、言
智能科技赋能涂料业：制成与涂装新篇章
▲点击上图了解详情导语小编将不定期在公众号精选分享《粉末涂料涂装产业白皮书》核心内容，今天分享的主题是“人工智能在涂料制成和涂装领域的应用”。重磅福利提前预告！“2026全新版粉末涂料涂装产业白皮书”目前已进入紧张有序筹备阶段，将于5月28日在安徽黄山召开的“2026第三届粉末涂料涂装产业发展论坛”现场首次正式发布！行业白皮书作为产业发展风向标与决策工具书，是洞悉市场格局、规避经营风险、找准转型方向的重要依据，带大家一键读懂行业政策、技术革新与市场风向。诚邀行业同仁拨冗参会，亲临黄山年会现场，第一时间抢先
德福科技与厦大共话AI电化学应用新篇章
DEFU TECHNOLOGY为了加强学校与企业的协同创新，促进人工智能同电化学及铜箔智能制造的紧密结合，加速企业研发与生产检测的智能化进程，近日，九江德福科技股份有限公司在总部顺利举行了关于AI在电化学领域应用的专题技术分享交流会。本次盛会特别邀请了厦门大学化学化工学院汪骋教授团队亲临现场进行交流分享，该团队长期致力于AI辅助电化学、催化化学以及全流程自动化实验装置等前沿领域的研究，其成果不仅具有极高的学术水平，更具备工业应用价值，为公司的技术创新提供了强有力的智力支持。厦门大学汪骋教授介绍团队成员此次
苏州以AI融合创新锚定智能制造之城
自今年起，苏州市委将定期组织“苏州大讲堂”，围绕“十五五”阶段的发展重点任务开展学习辅导，持续提升干部队伍的国际化与专业化水平。与此同时，引导党员干部带着问题去调研、带着目标去攻坚，深入掌握新情况、破解新难题，确保各项工作不断保持走在前列。面向人工智能发展的新机遇，苏州既善于学习、又坚持用力推进。“十五五”开局阶段，苏州明确发力方向并凝聚行动共识：促进人工智能科技创新与产业创新深度衔接，加快打造“人工智能+”城市，力争形成更强的国际竞争力，建设“智能制造之城”。抢抓人工智能发展时代红利近期，来自苏州的多股
小米汽车管理层变动：宋钢掌管生产制造与智能制造，特斯拉前高管加盟
新浪科技讯 5月8日上午消息，新浪科技独家获悉，小米汽车近期经历人事变动，汽车事业部副总裁宋钢将负责生产制造部、智能制造部及体系运营部的工作。 据公开资料显示，宋钢拥有特斯拉工作经历，2018年加入特斯拉上海超级工厂，先后担任生产制造高级总监、生产制造副总裁以及上海工厂厂长等职务，并成功主导建立了特斯拉上海储能超级工厂。2024年，他选择加入远景能源并担任集成供应链高级一职；今年4月，宋钢正式加入小米集团，出任汽车事业部副总裁兼参谋长。 此次宋钢负责生产制造部、智能制造部、体系运营部的工作，与其在特斯拉的
CXO价值跃升：AI-Ready未来企业全景体验
在 AI 持续改写商业运作方式的当下，企业 CXO 及关键职能负责人正迎来前所未有的「价值跃迁」挑战：相关调研表明，已有超过70%的企业开始导入商业 AI，但真正能够将 AI 与业务实现深度联动的比例仅为23%。不少组织因此陷入“投入成本高、产出见效慢”的局面，难以判断 AI 到底值不值、怎么衡量价值。目前，只有31%的企业已形成清晰的 AI 场景设定，更多企业在场景匹配、数据治理与落地实践上遭遇多重难题，从而无法估算 AI 投入后的回报周期。商业 AI 的落地通常需要多部门共同推进，但现实中企业普遍存在