AI走进半导体制造：头部厂商渗透全景
各家厂商基于对自身业务场景与AI能力的不同理解，已呈现出深浅不一的AI落地程度。本文对主要半导体制造厂商的AI渗透现状做汇总梳理。智能制造可广泛覆盖员工产能调度、设备产能管理、工艺与设备控制、品质防护以及机器人控制等环节。通过融合智能移动终端、物联网、增强现实/混合现实与移动机器人等新型应用，并结合智能化自动物料搬运系统，实现晶圆制造数据的统一采集与分析整合。可将量产周期压缩约50%，实现技术复用（精准度可达100%），在不新增机台的前提下提升约20%-30%的晶圆产出。为提升整体效率，TSMC早在201
智能工业Agentic AI特刊征稿
Agentic AI赋能智能工业系统截稿日期：2026年10月10日人工智能的迅猛演进，正在带动工业生态系统向更智能、更自主、更具适应性的方向升级。本专题聚焦Agentic AI这一新兴范式，强调系统在动态环境中完成感知、推理、规划与自主执行的能力。随着工业5.0持续推进，对智能工业基础设施的需求不断上升。此类基础设施融合工业物联网（IIoT）、信息物理系统（CPS）、边缘计算、数字孪生以及自主机器人等关键技术。本专题希望汇聚Agentic AI在智能工业系统中的前沿成果，重点讨论其在真实场景中的设计、开
41号令催生新需求：AI+光学技术赋能变压器智能监测
2026年4月9日，国家发展改革委颁布第41号令——《电力重大事故隐患判定标准及治理监督管理规定》（简称41号令），规定自2026年7月1日起在全国范围内强制执行。电力安全监管由此告别“模糊排查”时代，进入“量化判定”的强制新阶段。该规定首次以国家强制性文件形式明确：直流±800千伏、交流1000千伏及以上变压器（换流变）监测中，乙炔含量达5微升/升或周增幅超2微升/升，氢气含量超450微升/升，总烃含量超450微升/升，均直接列为重大事故隐患。当“合规”成为电力企业的必选项，更深层的挑战随之而来：如何保
AI赋能航发智能检测
导读【美国航空周刊10月10日讯】航空发动机的维护、修理与大修（MRO）是保障飞行安全和提升运营效益的核心环节。伴随人工智能（AI）技术的演进，该领域正迎来深刻变革。AI技术不仅显著提升了发动机检测的精准度和作业效率，更为维修工程师和技术团队带来了更深层次的数据分析能力。英国德比市的AI新兴企业Amygda，专注于挖掘发动机及其零部件产生的海量数据价值。AI系统可将这些原始数据转化为实用洞见，协助技术人员更好地理解与应用。Amygda的核心技术在于从非结构化数据源中提炼知识，涵盖维修手册及企业资源规划（E
AI赋能可组装MES：智能制造的底层技术突破
制造业数字化浪潮正在加速席卷全球，这对制造执行系统（MES）的灵活性与智能化水准提出了全新挑战。传统单体MES架构的短板逐渐暴露，推动整个行业向可组装式MES（Composable MES）方向转型升级。在此基础上，人工智能（AI）技术的深度整合，正将MES提升至前所未有的智能化水平，打造出具有自主学习、动态优化能力的智能制造中央枢纽。本文将系统剖析可组装式MES的发展动因、关键特性及其核心价值，并深入探讨AI技术如何为可组装式MES注入新动能，特别是借助Mendix等低代码平台提速应用开发，同时运用Ra
AI赋能汽车热管理系统：技术革新与实践应用
传统热管理设计依赖经验判断和物理模型，而人工智能能够拓展更广阔的设计空间，实现多目标协同优化。AI辅助设计生成：采用生成式设计算法，在给定约束（如空间、成本、重量）条件下，自动生成高效的管路布局、散热器翅片结构或冷板流道设计方案。系统架构寻优：在混合动力/电动平台中，热管理系统变得极为复杂（涉及电池、电机、电控、座舱、充电机等）。人工智能可通过强化学习或多目标优化算法，评估不同架构（如直冷vs液冷、集中式vs分布式、热泵集成方案）在能耗、成本和性能上的帕累托前沿，为系统架构决策提供支撑。数字孪生与虚拟迭代
新加坡地铁引入AI技术优化运维体系
新加坡知名公共交通运营商SMRT正利用其智能数据AI平台“JARVIS”开展试点，借助甲骨文云基础设施（OCI）企业级AI及自治AI数据库，以优化轨道运维水平。自1987年成立以来，SMRT的轨道交通网络日均运送超过200万人次。为提升运营安全与乘客体验，其工程机构STRIDES Technologies自主研发了JARVIS平台。该平台打破了数据孤岛，利用生成式AI聊天机器人界面引入机器学习，帮助运维团队实现预测性维护，从而增强轨道交通的可靠性。SMRT集团首席执行官鄞云斌表示：“SMRT致力于构建安全
AI赋能智慧社区治理创新模式
智慧社区作为智慧城市建设的根基与关键构成，依托人工智能技术搭建的智能技术框架，经由对基础设备、平台系统、智慧应用三层体系的统筹与完善，达成对社区运行态势的即时监测、智慧研判、指令落实，有效提高了社区治理的精准化程度、物业服务的运作效率及应急处突的快速反应能力，为智慧城市的高品质发展筑牢基础。核心词：智慧社区；人工智能；技术架构；社区治理于智慧城市发展的大格局中，社区身为城市管理的基层单位与民众生活的核心场域，其智慧化程度深刻影响着城市运转的效能与质量。现阶段，社区管控普遍遭遇安保负担重、服务反馈迟、资源配
智能科技驱动设备运维新变革
当前，传统粗放管理模式正逐步成为阻碍技术进步的隐性束缚。科研机构及企业研发团队经常陷入这样的难题：珍贵资产的运维仍然依托人工登记与周期性巡检，效率不高不说，当设备突发故障时响应迟缓，难以确保关键仪器的稳定运行？工作人员操作中的不规范行为潜藏重大风险，却难以实现有效监管？此外，“数据孤岛”现象正导致研发管理失去方向。各式设备、信息技术系统与能源网络之间缺少必要关联，数据难以共通，致使管理层难以形成整体性认知。尤其是大量缺少网络联接功能的老旧仪器，成为数字化转型的灰色地带，宝贵的测量数据无法被系统直接采集。而
AIoT技术演进与应用全景解析
AIoT作为人工智能与物联网的集成体，标志着两大前沿科技的交汇融合。其核心在于为海量互联装置植入认知中枢，使它们不仅能收集信息，更能自主解读、研判并采取相应措施，完成从单纯连接到智慧联动的跨越式升级。物联网构成了系统的感知与传输基础：它通过各类传感装置和视觉采集设备汇集大规模数据流，并按指令完成具体操作。人工智能则扮演着中央处理单元的角色：它深度挖掘数据价值，持续优化决策模型，赋予硬件设备预判与自决的功能。二者的有机整合构建起“采集-解析-研判-响应-反馈”的完整智能化循环体系。01AIoT技术体系架构解
机械制造行业如何利用人工智能实现转型
随着人工智能在全球范围内迅猛发展，机械制造这一传统工业支柱，正经历一场深刻的数字化转型。从百年机床到智能生产线，从人工检测到机器视觉，从事后维修到预测性守护，AI 已不再是遥不可及的概念，而是贯穿研发、生产、运维、物流全过程的动力源。机械行业拥抱 AI，并非盲目跟风，而是在智能制造浪潮中巩固竞争力、迈向高质量发展的必由之路。如今，全球领先企业已用成熟案例验证：AI 能为机械制造注入前所未有的效率、精度与韧性，让传统工业焕发全新活力。一、机械行业 AI 落地应用的典型范例在机械制造的实务场景中，人工智能已生
智能技术驱动复合材料压力容器创新发展
一、研究背景与意义复合材料缠绕压力容器（COPVs）作为高压储氢系统的核心组件，在氢能交通、航空航天、能源存储等氢产业链中发挥着至关重要的作用，其性能直接影响储氢系统的安全性能、运行效率和使用寿命。此类容器制造工艺繁琐，涵盖内衬成型、纤维缠绕、固化等多个工序，且需要应对压力变化、氢腐蚀等复杂运行环境，传统设计制造方式主要依靠经验积累，存在研发时间长、工艺优化效果差、运维管理被动等不足。在工业4.0时代背景下，人工智能（AI）、数字孪生、结构健康监测（SHM）等新兴技术的结合，为复合材料缠绕压力容器的技术革
施耐德电气运用AI优化工业运营
施耐德电气周二宣布，已在全球工业运营中部署了超过100个人工智能应用场景，旨在提高效率、优化预测性维护并缩短停机时间。 这家能源管理与自动化巨头表示，其AI举措涵盖供应链、制造执行与质量控制等多个领域。这些系统利用机器学习算法分析来自传感器和设备的实时数据，使操作员能够在潜在故障发生前识别异常，并动态调整生产计划。 施耐德电气首席数字官表示，规模化部署AI是公司提升韧性和响应能力的更广泛战略的一部分。该高管补充称，随着AI工具日益融入工业环境，此类举措正从试点阶段转向全面实施，从而在运营成本和资产利用率方
政策深度剖析：智能工业终端发展实施意见核心要点
政策原文：促进智能传感、机器视觉、深度学习、数字孪生等技术在研发设计、生产制造、设备运维、质量管理等工业环节的应用，鼓励开发智能设计与仿真工具、智能产线助理、预测性维护系统、智能检测系统等工业终端产品。支持现有工业终端与大模型进行适配优化。”---源自江苏省《加快人工智能终端产业发展的实施意见》。核心：AI技术全面融入工业全流程、终端产品实现价值落地、存量适配大模型达成低成本升级，构建“技术-场景-产品-迭代”的工业智能体系，推动制造业从“数字化”迈向“数智化”，兼顾增量创新与存量盘活，精准匹配转型需求。
AI赋能的智能传感漏损监测技术新突破
随着第三十九届“中国水周”圆满结束，智慧水务已由政策引导阶段迈入规模化应用新阶段。在“十五五”规划启动之年，城市地下管网作为保障城市运行的“生命线”，其智能化升级被纳入国家重大战略部署。预计2026年全国管网新建与改造总里程将超70万公里，新增投资规模逾5万亿元，其中智慧化改造比例不低于30%。在此趋势下，融合智能传感与人工智能的漏损监测技术，正加速摆脱依赖人工听漏的传统模式，转向“空天地协同、智能研判、主动预警”的全新范式，成为提升供水安全性、压降漏损率、优化运营效能的核心支撑。当前主流噪声记录仪普遍搭