信息技术（WPS Office+人工智能）（第3版）课件 第8章 人工智能的典型应用

第8章

人工智能的典型应用信息技术8.1智能制造8.2智慧农业8.3智慧交通8.4智慧医疗内容纲要1）了解智能制造、智能家居、智慧交通、智慧农业等概念。2）认识支撑典型领域的人工智能关键技术。3）分析人工智能在不同领域应用的实际案例。4）展望智能制造、智能家居、智慧医疗、智慧农业等领域的未来发展。

学习目标1.智能制造的定义智能制造是以人工智能、物联网、数字孪生等新一代信息技术为基础，实现设计、生产、管理、服务全流程的自感知、自决策、自执行的先进制造模式。其核心在于推动制造业从“以设备为中心”向“以数据为中心”的转型，进而构建柔性化、个性化、网络化的产业生态。

任务8.1.1了解智能制造的概念

8.1智能制造根据IDC的数据预测，到2025年，全球智能制造市场规模将突破3848亿美元（年复合增长率达12.38%）。中国作为这一领域的核心战场，智能工厂的普及率预计将超过70%，生产效率平均提升幅度超过50%，运营成本则有望降低30%。2.数据驱动的智能制造智能制造闭环系统以工业物联网（IIoT）为感知层，AI与数字孪生为决策层，机器人集群为执行层，预测性维护（PHM）为优化层，通过人工智能核心技术实现制造全流程的自主演进。

任务8.1.1了解智能制造的概念

8.1智能制造环节技术支撑行业案例感知IIoT+5G+边缘计算三一重工20万台设备实时监控决策AI大模型+数字孪生上汽大众AGV路径仿真节省成本2.1亿执行协作机器人+机器视觉中车四方机器人焊接缺陷率降低90%优化PHM+区块链反馈格力空调故障率下降35%

任务8.1.2认识智能制造的典型案例实例一：中车青岛四方转向架智能制造工厂中国高铁被誉为“引进、消化吸收、再创新”的典范之作。中车青岛四方机车车辆股份有限公司（以下简称中车青岛四方）的转向架制造系统，堪称智能制造工厂的杰出代表。转向架制造工厂智慧架构

8.1智能制造

任务8.1.2认识智能制造的典型案例实例一：中车青岛四方转向架智能制造工厂1.智慧四方实施路径（1）应用大型高档数控机床和重载机器人，提升关键零部件制造水平。为解决传统制造模式下转向架关键零部件——构架和轮轴产品质量一致性差、制造成本高等问题，中车青岛四方通过分析主要工艺流程，对关键工序进行了智能化改造。通过研发自动组焊、打磨、加工、喷涂、人机交互、条码技术、自动异常监控等工艺，实现了构架和轮轴的自动化上下料、加工、焊接和喷涂。在轴承压装、转向架装配工序中，研制并应用了精密重载装配机器人和六轴搬运机器人，攻克了机器人吊装与精准移送、部件自寻位精确定位、自动检测与调整等难题，实现了基于机器人的零部件精准自动装配。

8.1智能制造

任务8.1.2认识智能制造的典型案例实例一：中车青岛四方转向架智能制造工厂1.智慧四方实施路径（2）研发智能传感与控制装备，提高关键装备利用率。为降低构架焊缝打磨、构架清洗、轴承压装等工序的制造成本，改善作业环境，中车青岛四方研制了180多种智能传感与控制装备，通过这些装备替代人工完成复杂的生产作业。为提高构架加工设备利用率，将数控龙门加工中心和检测设备联网集成，应用RFID实现构架型号自动识别，研发了数据采集与控制系统，控制数控程序自动下载及删除，实现工作台自动交换、设备自动启停，实时监测主轴负载，并在出现异常时实时报警，从而实现了构架加工的一人多机控制。

8.1智能制造

任务8.1.2认识智能制造的典型案例实例一：中车青岛四方转向架智能制造工厂1.智慧四方实施路径（3）研制智能检测与装配装备，全面提升关键工序的效率和质量。为解决装配和检测工序工作量大、检测结果易受测量人员技能水平影响的问题，中车青岛四方开展了智能检测及装配装备的研制。通过集成视觉识别技术的智能装备，轴承检测和转向架落成工序实现了轴承自动抓取和转向架自动落成，生产效率提高了约10%。基于传感器和工业网络，转向架螺栓扭矩、齿轮箱轴承温度、转向架关键尺寸检测等工序实现了检测结果在线实时监控和系统自动防错技术的全面应用，切实提升了产品质量保障能力。轴承检测工序采用激光测试、视觉识别、振动频谱和大数据分析技术，配合智能装备应用，改变了传统的人工检测、人工识别缺陷和人工装配方式。

8.1智能制造

任务8.1.2认识智能制造的典型案例实例一：中车青岛四方转向架智能制造工厂2.转向架智能制造六大核心技术工业物联网作为感知层的核心，通过5,000余个传感器实时采集设备振动、温度等数据，结合边缘计算节点实现毫秒级响应，为预测性维护提供了有力支撑；人工智能与数字孪生共同构成决策中枢，DeepSeek大模型优化焊接工艺；数字孪生预演超过10万条生产路径，使调试周期缩短80%，不良率降低26%；机器人协同技术重塑执行层，重载机械臂实现轴承的精密压装；区块链记录关键工序数据，支持10年全生命周期追溯；云边协同算力实现分层处理——边缘节点实时控制焊接参数。

8.1智能制造

任务8.1.2认识智能制造的典型案例3.实施成效中车青岛四方针对实施智能制造的核心任务，采取分重点、分层次、分环节、自上而下的顶层设计策略，初步建成了转向架智能制造工厂。此举使得生产效率提升了22.5%，产品研制周期缩短了38.2%，产品不良率降低了33%，运营成本减少了23.8%，能源利用率提高了10%。转向架车间一角

8.1智能制造

任务8.1.2认识智能制造的典型案例实例一：中车青岛四方转向架智能制造工厂4.行业价值（1）质量突破：产品不良率降低33%，转向架疲劳寿命达到1,200万公里，支撑复兴号动车组安全运行超过40亿公里。（2）效率跃升：研制周期缩短38.2%，产能提升22.5%，单位面积产值增长1.8倍。2019年荣获“国家智能制造标杆企业”称号。（3）绿色制造：焊接烟尘集中处理率达到99%，能源利用率提升10%，年减排二氧化碳4,200吨。（4）工匠精神数字化：管益辉团队研发“微变形控制工艺”，实现分体式轴箱体量产合格率达99%，成本仅为进口产品的69%，助力雅万高铁核心部件国产化。

8.1智能制造

任务8.1.2认识智能制造的典型案例实例一：中车青岛四方转向架智能制造工厂5.创新范式：从“经验驱动”到“数据驱动”（1）智能决策：DeepSeek大模型通过分析历史工单与设备状态，动态优化排产计划，实现紧急订单响应时间少于1分钟。（2）跨界融合：碳纤维复合材料应用于转向架构架，结合SmartCare智能运维平台，实现结构健康自诊断，全寿命周期检修成本降低22%（如青岛地铁“碳星快轨”）。

8.1智能制造

任务8.1.2认识智能制造的典型案例实例一：中车青岛四方转向架智能制造工厂6.未来方向与全球影响（1）技术外溢：将智能制造标准输出至印尼、匈牙利等海外基地，轴箱体出口量增长47%。（2）人机协同进化：利用AR眼镜指导工人维修，效率提升40%，并规划通过脑机接口控制高危工序。（3）行业灯塔：2019年被评为“国家智能制造标杆企业”，为航天、船舶等重工业提供“零缺陷制造”的示范样本。

8.1智能制造

任务8.1.2认识智能制造的典型案例实例二：上汽大众AGV超柔性车身制造系统上汽大众作为全球首个专为MEB平台车型生产而全新打造的工厂，拥有超过1400台工业机器人，实现了制造全过程的自动化。上汽大众AGV超柔性车身制造系统标志着汽车制造领域向智能化、柔性化转型的典范实践。其核心创新在于采用移动式AGV平台替代传统固定产线，打造出“车型无限兼容、生产动态调整”的智能制造模式。

8.1智能制造

任务8.1.2认识智能制造的典型案例实例二：上汽大众AGV超柔性车身制造系统车身车间的自动化率高达84%，总装车间的自动化率提升45%。在技术架构上，系统依托三大核心模块：重载AGV柔性平台（负载4吨级）、数字孪生调度引擎（预演10万+路径方案）和MES-ERP一体化系统（订单直达产线）。通过5G-A工业无线网络，实现全厂设备互联，响应时延压缩至4毫秒。

8.1智能制造上汽大众AGV车间的一角

任务8.2.1了解智慧农业的概念智慧农业是指运用物联网、大数据、云计算、人工智能等现代信息技术，对农业生产进行精细化管理和智能化控制的一种新型农业发展模式。它通过对农业生产环境的实时监测、数据的采集与分析，以及对农业生产过程的精准控制，实现了农业生产的智能化、自动化和高效化。智慧农业不仅提高了农业生产的效率和质量，还促进了农业资源的合理利用和环境的可持续发展。智慧农业作为现代农业发展的重要方向，正逐步改变着传统的农业生产模式，推动着农业向更加智能化、精准化和高效化的方向发展。

8.2智慧农业

任务8.2.2认识智慧农业的典型案例实例一：智能温室系统助力作物高效生产寿光市智慧农业科技园自2019年成立以来，占地240亩，累计投入资金4.5亿元。园区成功设计并建造了单体面积达8万平方米的外保温连栋温室，并配备了先进的智能生产管控系统。1.信息技术装备的应用信息技术的应用已深入到每一个生产环节。智能生产管控系统与物联网技术得到了广泛应用，能够实时监测温室内的环境参数，如温度、湿度、光照等。

8.2智慧农业

任务8.2.2认识智慧农业的典型案例实例一：智能温室系统助力作物高效生产2.创新设计与技术通过巧妙融合我国日光温室卓越的蓄热保温性能与荷兰文洛型温室的空间高效利用、机械化和智能化等优势，成功研发出新型国产大型玻璃温室结构及其配套设备。对大型连栋玻璃温室的外保温结构进行了创新性改造，形成了“下沉式、大斜面、外保温”的独特构造。顶部特别选用漫散射玻璃，巧妙地解决了挡光遮阴问题，营造出适宜蔬菜生长的理想环境。

8.2智慧农业

任务8.2.2认识智慧农业的典型案例实例一：智能温室系统助力作物高效生产3.机器人精准管理采用高架无土栽培模式，并结合轨道式吊蔓、水肥药一体化装备等先进设备，实现了对设施果菜栽培的精准管理。系统运用数字化智能监测与控制系统，配合手机APP远程管控，可达成全自动管理和远程控制。在节约资源的同时大幅提升了劳动效率。此外，应用机器人进行温室作物作业，显著增强了温室作物种植的精准管控能力。

8.2智慧农业

任务8.2.2认识智慧农业的典型案例实例一：智能温室系统助力作物高效生产4.智慧温室环境调控借鉴荷兰调控模式，科技园独立研发了温室环境调控算法。通过追踪环境调控模型中的设置点，采用最优控制算法，力求找到温室环境的最佳轨迹，大幅降低能耗。此外，自主研发了作物水肥决策模型，为作物水肥供给和根区环境管理提供了智能决策。通过精准配比营养液和淋灌技术，满足作物生长的水肥需求，实现了水肥调控设备和控制决策模型的全国产化

8.2智慧农业

任务8.2.2认识智慧农业的典型案例实例二：卫星种地、数据耕田——博州智慧农业万亩良田

8.2智慧农业在辽阔的新疆博州大地上，一场以数字化为引领的农业变革正悄然展开，绘制出现代农业的崭新图景。从“会种地”到“慧种地”，智慧农业的浪潮席卷而来，使得万亩良田实现“一键管理”，为乡村全面振兴注入强劲动力。1.无人机田间高效作业盛夏时节，正值棉花田间管理的黄金期，精河县各乡镇的棉田上空，植保无人机频繁穿梭，成为一道独特的风景线。一架植保无人机沿着预设航线精准喷洒药剂，高效地完成了作业任务。

任务8.2.2认识智慧农业的典型案例实例二：卫星种地、数据耕田——博州智慧农业万亩良田

8.2智慧农业2.手机APP守护农作物健康在博乐市达勒特镇呼热布呼村的数字农业创新应用基地，智能化农业技术令人耳目一新。农户只需轻触手机屏幕，便能远程操控数字施肥系统，精准调节土地养分供给。“052号正在施肥中，施肥孔3号可使用……”清晰的指令声响起，标志着当地农业生产正在从“凭经验”向“靠数据”决策的显著转变。

任务8.2.3了解智慧农业的发展前景与意义智慧农业的发展不仅改变了传统的农业生产方式，还推动了农业产业链的升级和转型。通过大数据、云计算和物联网等先进技术的融合应用，智慧农业正在逐步实现农业生产的智能化、精准化和高效化。未来，随着技术的不断进步和创新，智慧农业将在保障国家粮食安全、促进农业可持续发展和提高农民收入等方面发挥更加重要的作用。智慧农业作为现代农业发展的重要方向，正以其独特的优势和潜力，逐步改变着传统的农业生产模式，推动着农业向更加智能化、精准化和高效化的方向发展。通过两个典型案例的分析，我们可以清晰地看到智慧农业在实际应用中的显著成效和巨大潜力。未来，随着技术的不断进步和创新，智慧农业将在保障国家粮食安全、促进农业可持续发展和提高农民收入等方面发挥更加重要的作用，为农业现代化发展注入新的活力和动力。

8.2智慧农业

任务8.3.1认识智慧交通的概念1.什么是智慧交通智慧交通是一种利用物联网、大数据和人工智能等先进技术，优化交通系统运行的新型模式。通过实时采集车流和路况等关键数据，进行智能分析并调控信号灯、导航路线等，有效提升通行效率，减少交通拥堵。同时，整合电子支付、共享出行等服务，实现人、车、路的协同互联，进一步增强交通系统的安全性和环保性。其核心在于数据驱动决策，旨在推动城市交通向智能化和绿色化方向发展，最终构建一个高效、便捷且可持续的出行生态。

8.3智慧交通

任务8.3.1认识智慧交通的概念2.支撑智慧交通的核心技术（1）物联网（IoT）：通过传感器、摄像头等设备实时采集交通数据，如车流量、路况等，实现基础设施与车辆的无缝互联互通。（2）人工智能（AI）与大数据：利用深度学习算法对交通数据进行精细分析，优化信号灯控制、精准预测拥堵，并支持自动驾驶的决策过程，例如百度AI全域信控系统。（3）5G与车联网（V2X）：提供低延迟、高带宽的通信能力，实现车与车、车与路、车与云的实时高效交互，显著提升自动驾驶的安全性。（4）数字孪生：构建高度逼真的虚拟交通模型，用于模拟和优化路网运行，如四川的“全息感知与数字孪生”项目。（5）边缘计算：在路侧设备上进行实时数据处理，降低对云端的依赖，大幅提高系统响应速度。

8.3智慧交通

任务8.3.2分析智慧交通的典型案例实例一：哈尔滨智能公交系统哈尔滨作为中国东北地区的重要城市，冬季气候极为严寒，最低气温可达零下30多摄氏度，这使得传统公交系统面临严峻挑战。在极端低温环境下，乘客长时间候车不仅体验极差，还存在安全隐患。为有效解决这一问题，哈尔滨市交通运输局借助世界银行贷款，实施了“高寒城市智能公交系统建设项目”。经过三年的精心打造，成功构建了“城市交通运输大脑”，形成了全方位、多层次的智能公交服务体系。

8.3智慧交通

任务8.3.2分析智慧交通的典型案例实例一：哈尔滨智能公交系统哈尔滨智能公交系统使调度员能够实时监控全市279条线路、6384辆公交车，确保准点率高达99%。乘客通过手机APP和电子站牌，可以精准掌握车辆到站时间，日均服务人次高达380万。

8.3智慧交通

任务8.3.2分析智慧交通的典型案例实例一：哈尔滨智能公交系统乘客信息服务创新哈尔滨在全市部署了2200余块智能电子站牌，配备LED屏实时显示车辆到站信息。站牌界面设计直观：红色标识当前站点，绿色动态显示即将到站车辆位置，下方文字则精确提示"还有X站到达"。测试显示，电子站牌预报准确率达到98%，乘客可真正实现"掐点乘车"。

8.3智慧交通

任务8.3.2分析智慧交通的典型案例实例二：红绿灯随“车”应变的南浔古镇在被誉为“中国江南封面”的南浔古镇，人们感受最深的不只是小桥流水、白墙黑瓦、摇橹船，还有这座城市的智慧交通新变化——随“车”应变的红绿灯，如图所示。南浔交警携手海康威视推进“数智交管“建设，打造南浔交通综合智控系统，运用数字路口基础建设、智慧信控应用、交通运行分析及问题自动诊断等方式，让南浔从传统型交通管理模式走向了数智交通管理模式。

8.3智慧交通

任务8.3.2分析智慧交通的典型案例实例二：红绿灯随“车”应变的南浔古镇（1）自适应信号控制机制传统信号灯采用固定配时方案，无法应对交通流的动态变化。南浔系统的突破在于实现了秒级响应调整。（2）绿波协调与干线优化通过优化各路口信号灯启亮时差，使车辆一次起步即可连续通过多个路口。应用绿波协调技术后，停车次数从平均4次降为0.5次，通行速度提升约20%，行驶时间缩短50%。（3）数字孪生与智能诊断南浔系统构建了完整的数字路口平台，基于高精度地图和3D建模技术，动态还原路口交通运行状态。平台可呈现10余种交通指标，交警可通过三维界面直观了解路口状况，辅助管理决策。

8.3智慧交通

任务8.4.1了解智能医疗的概念1.什么是智慧医疗智慧医疗是通过人工智能、大数据、物联网等数字技术，实现医疗服务的智能化、精准化和高效化。其核心在于数据驱动，包括电子病历分析、AI辅助诊断、远程诊疗、智能健康监测等应用，旨在提升诊疗效率、降低医疗成本、优化患者体验。典型场景如影像识别、个性化治疗方案、慢病管理等，推动医疗从“以治疗为中心”向“以健康为中心”转型，是医疗行业数字化升级的关键路径。

8.4智慧医疗

任务8.4.1了解智能医疗的概念2.支撑智慧医疗的核心技术（1）人工智能与大数据：用于医学影像分析、辅助诊断和个性化治疗，如深度学习算法提升肿瘤识别准确率。（2）物联网：通过RFID、传感器实现医疗设备管理、患者生命体征监测及药品追踪，优化资源利用。（3）云计算：提供弹性存储与计算能力，支持电子病历共享、远程会诊及大规模医疗数据分析。（4）5G通信：保障低延迟、高带宽的远程手术、实时数据传输及移动急救应用。（5）区块链：确保医疗数据安全与隐私保护，实现跨机构可信数据交换。

8.4智慧医疗

任务8.4.2分析智慧医疗的典型案例实例一：娄底市中心医院5G智慧急救系统急救医疗领域一直是智慧医疗技术应用的前沿阵地。娄底市中心医院通过构建5G智慧急救平台，实现了“上车即入院”的革命性变革，将传统急救模式的时间窗口大幅前移。这一创新不仅显著提高了急危重症患者的抢救成功率，更重新定义了医疗急救的“黄金时间”概念。1.系统架构与技术基础娄底市中心医院的5G智慧急救系统建立在高带宽、低延迟的5G通信网络基础上，整合了卫星定位、远程视频传输、多参数生命体征监测等多项前沿技术。系统核心由三部分组成：配备先进设备的智慧急救车、医院急诊科的智慧急救平台，以及连接两者的高速数据传输网络。

8.4智慧医疗

任务8.4.2分析智慧医疗的典型案例实例一：娄底市中心医院5G智慧急救系统急救车内配置了5G传输终端、卫星定位系统、远程视频终端、多导联监护仪和心电图机等专业设备，能够实时采集并传输患者的生命体征数据和现场高清视频。图7-12展示了急救车的工作场景。据统计，自该系统上线以来，从电话受理到派车的平均用时已缩短至3分钟以内，急诊患者的院前诊断率达到了94.7%，显著提升了急救的效率和准确性。

8.4智慧医疗

任务8.4.2分析智慧医疗的典型案例实例一：娄底市中心医院5G智慧急救系统2.运营管理与质量控制体系为确保5G智慧急救系统的高效运行，娄底市中心医院构建了一套完善的质量控制与绩效评估机制。该系统对急救全过程实施“全程覆盖、全程跟踪、全程管理、全程追溯、全程可控”的五全管理模式，涵盖院前急救、院内治疗直至出院随访。每一例急救案例的关键时间节点、处置措施及效果评估均由系统自动记录，形成严密的质量闭环。

8.4智慧医疗3.

社会效益与未来发展方向娄底市中心医院的5G智慧急救系统已产生显著的社会效益。2023年的数据显示，该院患者住院次均费用较上一年下降了18.8%，患者综合满意度达到了98%。这些数据充分表明，智慧急救不仅提升了医疗质量，还有效降低了医疗成本，显著改善了患者体验。

任务8.4.2分析智慧医疗的典型案例实例二：青岛西海岸新区中心医院DeepSeek智能医疗系统在医疗技术迅猛发展的当下，青岛西海岸新区中心医院始终坚守“以患者为中心，以医生为根基”的核心理念，率先将DeepSeek深度融入医疗服务全流程，使得智慧医疗不仅具备专业“医”度，更温暖“民”心。青岛西海岸新区中心医院于2024年成功部署国产DeepSeek大模型，并结合自然语言处理（NLP）技术，精心打造“智能就医顾问”，全面覆盖导诊、医保咨询、临床决策支持等全流程服务，患者满意度显著提升至95%。

8.4智慧医疗

任务8.4.2分析智慧医疗的典型案例实例二：青岛西海岸新区中心医院DeepSeek智能医疗系统1.核心功能与落地场景（1）智能导诊与精准挂号：患者描述症状（如“头痛、恶心”），AI自动推荐相应科室，挂号准确率从58%提升至89%，平均缩短25分钟候诊时间。（2）系统提供24小时医保智能客服：通过语音交互解答报销比例、异地就医等问题，日均处理咨询超过1000例，有效减轻人工窗口压力。（3）临床决策支持系统（CDSS）：医生输入患者病史，AI基于百万级医学文献生成诊断建议，尤其在复杂病例（如心肌梗死）中，辅助缩短决策时间30%（4）电子病历智能化：2024年通过电子病历五级评审，实现病历自动结构化，医生书写效率提升40%。

8.4智慧医疗

任务8.4.2分析智慧医疗的典型案例实例二：青岛西海岸新区中心医院DeepSeek智能医疗系统

8.4智慧医疗2.成效与行业认可患者端：复诊效率提升30%，智能随访系统有效降低漏诊率。

医生端：AI技术减少50%文书工作量，使专家能专注于疑难重症的诊疗。

管理端：2024年荣获青岛市智慧医院建设第一名，成为区域内的标杆典范。3.未来规划医院计划拓展AI在影像识别（如肺结节筛查）、手术机器人辅助等领域的应用，并探索跨院区远程会诊模式。

智慧家居的核心功能涵盖智能控制、安全防护、环境监测与健康管理等方面。智能控制系统允许用户通过