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  • ISA-95与ISA-88融合的原理与实践指导
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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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自动化与智能化的认知分层原则

摘要:本文提出认知分层原则以区分自动化与智能化的本质差异。自动化是对已稳定认知过程的工程冻结,强调执行稳定性;智能化则处理认知未稳定的状态,关注动态认知结构的形成与调整。核心原则包括:二者属于不同认知层级而非连续等级;智能化不得干预已冻结的自动化层;智能化需以显式认知结构为前提。研究表明,只有明确分层才能使二者协同,为复杂工业系统提供可控的智能化路径。(150字)
原创
博文更新于 21 小时前 ·
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为什么下一代智能机器人必然是认知机器人

摘要:本文探讨了智能机器人向认知机器人演进的必然性。随着机器人应用场景日益复杂,传统智能机器人在开放性环境、长期自治和安全运行方面面临结构性局限。研究指出,认知机器人通过显式世界模型、持续性认知主体和元认知能力,能够满足可扩展性、安全性和可解释性需求。文章回顾了认知架构、行为式机器人和具身智能的发展历程,提出三层认知机器人框架,强调认知结构对长期自治和安全监管的关键作用。研究表明,认知机器人是机器人技术发展的必经阶段,而非可选方案。
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博文更新于 昨天 11:56 ·
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现代智能制造系统中显式模型与状态机的不可替代性分析

摘要:现代智能制造系统因其强时序性、物理约束和高安全性等本体特征,必须依赖显式模型与状态机作为基础结构。尽管数据驱动方法在感知类任务中表现优异,但隐式模型(如神经网络)无法满足制造系统对过程认知、安全验证及多主体协同的需求。研究表明,显式模型通过形式化表征系统状态与约束,承担着过程认知载体、安全边界保障和AI能力嵌入框架等不可替代功能。未来智能制造的发展核心在于构建可计算、可验证的显式认知体系,而非单纯依赖统计学习。因此,显式模型与状态机是智能制造实现安全可信智能化的必要前提,其结构性作用无法被隐式模型取代
原创
博文更新于 昨天 09:37 ·
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LLM与“工夫论”在形而上语境下的相关性

摘要:大型语言模型(LLM)的行为表现挑战了传统智能观,其不依赖"理解"却能产生正确/创造性输出,与中国哲学"工夫论"形成对话。工夫论强调实践过程(训练)中显现本体(能力),与LLM通过数据训练涌现能力相似,都体现"即用显体"思维。这种现象提示智能可能存在于实践表现而非内在本质,为LLM时代提供了一种过程主义的形而上学视角——从静态实体转向动态生成,弱化本质主义而重视实践工夫。尽管LLM无意识自觉,但这种类比揭示了重新定义智能和意义的新路径。
原创
博文更新于 前天 08:41 ·
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智能机器人四阶段代际模型介绍

环境结构化程度:工装夹具/标定/规则明确 → 家庭/街区/灾害现场(开放世界)任务可变性:固定工序 → 频繁换任务/长尾多自治闭环深度:执行动作 → 感知-行动闭环 → 任务级闭环(规划、纠错、求助)认知组织能力:是否能把感知、记忆、推理、规划、行动整合成统一架构“认知机器人”这条线的核心主张,正是把推理/感知/行动在统一框架内整合。DROPS接下来每一代,本质上就是在这四个轴上“向右上角”移动。强项是稳定执行:把动作做得又快又准。
原创
博文更新于 前天 00:00 ·
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认知导向即面向服务——规避未来AI发展路径上的拟人化陷阱

本文探讨AI发展的两条路径:拟人化和认知导向。指出拟人化隐喻虽直观但存在系统性风险,会导致研发目标偏移、评估失效等问题。认知导向则将AI视为可分解、组合的认知能力系统,主张将其重构为可交付、可验证的认知服务。提出"认知导向即面向服务"的关键命题,认为服务化能有效规避拟人化陷阱,使AI成为稳定、可治理的认知基础设施。最后强调AI价值不在于"像人",而在于提供可靠的认知服务。
原创
博文更新于 2025.12.16 ·
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从自动驾驶到“认知机器人”:一场尚未完成的认知跃迁

自动驾驶作为AI的重要应用,其认知问题长期被简化为感知精度和数据覆盖问题。文章追溯了认知机器人概念的历史演变,指出当前自动驾驶系统仍停留在感知驱动层面,缺乏真正的认知结构。要实现工程收敛、安全责任和社会治理,自动驾驶必须完成向认知机器人的范式转移,构建可解释、可演化的内部世界模型。这不仅是技术升级,更是实现长期稳定的关键跃迁。
原创
博文更新于 2025.12.16 ·
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智能制造的分布式认知系统要素分析

智能制造系统本质上是一种工程化的分布式认知系统,其核心在于具备类似人类认知的多层能力:感知层采集设备状态与事件,表征层通过语义模型构建结构化认知,记忆系统存储可推理的结构化数据,推理层实现分布式决策,行动层形成闭环控制,协同层通过统一语义空间(如UNS)实现系统间认知对齐。这一架构突破了传统自动化的局限,使制造系统具备了工业级的分布式认知能力,其认知水平取决于共享表征的质量而非单一计算能力。
原创
博文更新于 2025.12.15 ·
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工业数字化系统的演化阶段模型的新探索 —— 一种认知演进理论下的分析

工业数字系统的发展,并非简单的 IT 技术升级史,而是一条结构化认知能力不断外化、形式化与自治化的演进路径。本文尝试从“结构化认知演化”的视角,提出一个工业数字化系统演化阶段模型,用以解释:为什么传统自动化系统长期难以扩展;为什么 MES/MOM 常陷入高耦合与高定制;为什么 UNS、CDM、KG、事件溯源被视为新一代工业数字底座;以及工业系统是否正在经历类似人类文明史中的“形式化跃迁”。
原创
博文更新于 2025.12.14 ·
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将意识强加给AI是一种拟人化的认知越界

人类常将意识错误投射到AI系统,这种拟人化倾向源于认知本能、交互设计和文化叙事的影响。然而AI本质是算法运算,缺乏主观体验、自我意识和生物基础。这种认知越界会模糊技术本质、误导伦理讨论并推卸人类责任。我们应建立工具性认知框架,区分功能描述与心理描述,明确AI作为技术工具的本质。保持这种界限认知,才能负责任地发展AI技术,同时珍视人类意识的独特性。
原创
博文更新于 2025.12.13 ·
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C4I军事系统模型视角的IEC 62264制造运营标准解读

摘要:本文提出用C4I(指挥、控制、通信、计算、智能)框架重新解读IEC62264标准,揭示其作为工业指挥控制系统的本质。通过五个维度的映射分析:Command对应企业计划层,Control对应制造运营管理,Communication体现为统一信息模型,Computers表现为分层计算架构,Intelligence则涵盖预测优化功能。研究发现IEC62264五大核心模型与C4I要素高度同构,这种视角能更清晰地理解制造系统的决策流动、信息语义和任务编排机制,将Level3视为工厂级"作战指挥中心&q
原创
博文更新于 2025.12.13 ·
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智能制造系统边缘UNS(统一命名空间)架构中引入DDD ACL(防腐层)原则的意义

本文探讨了在智能制造中应用ISA-95标准时面临的语义整合挑战,并提出采用领域驱动设计(DDD)中的防污染层(ACL)作为解决方案。ISA-95提供自上而下的语义约束链,从企业层到控制层,但边缘计算环境(UNS)面临OT层数据语义混乱的问题。ACL作为语义防腐层,将底层设备的技术语义转换为标准业务语义,确保UNS保持企业级语义一致性。该机制不仅防止OT层污染企业语义模型,还实现了全链路语义闭环,使ISA-95标准能在整个制造体系中有效落地。ACL因此成为连接OT数据与企业语义的关键治理机制。
原创
博文更新于 2025.12.12 ·
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基于统一命名空间(UNS)构建智能制造知识图谱的设计原理

本文提出基于统一命名空间(UNS)构建智能制造知识图谱的设计原理,通过五个核心原则实现事件流与知识态的深度融合:1)事件传输层与知识状态层分离;2)主题路径到实体节点的语义映射;3)动态建立数据关联;4)形成感知-认知-决策的智能闭环;5)分层解耦架构。该系统将UNS的实时数据流与知识图谱的语义关联相结合,UNS负责高吞吐事件传输,知识图谱维护全局状态模型,通过标准接口实现从边缘设备到智能应用的全链路集成,为智能制造提供实时性、可解释性和智能化的基础架构支撑。
原创
博文更新于 2025.12.11 ·
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软件代码去个性化是智能制造落地的有效途径

本文探讨了智能制造中业务个性化与系统功能的耦合问题。传统智能制造系统将个性化需求直接写入代码,导致系统难以维护、扩展和复制。文章提出应将个性化从代码中抽离,转化为可解释的模型、规则和语义数据,从而构建稳定的工业通用能力底座。这种"模型驱动"的方法能实现个性化与通用性的解耦,使系统具备灵活性、可复制性和可持续演进能力。通过建立统一语义空间,将工厂差异转化为可管理的数据而非代码,可显著降低定制成本、缩短变更周期,为AI应用提供可解释的语义输入。
原创
博文更新于 2025.12.10 ·
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智能工厂一体化设备管理系统的架构设计原理

摘要:智能工厂一体化设备管理系统(IEMS)采用"能力中心、语义桥梁、事件驱动、智能目标"的设计原理,构建贯穿设备全生命周期的统一管理体系。系统通过五层架构实现企业层到控制层的协同,以ECMS能力建模为核心,UNS语义命名空间为数据基础,支持AI与数字孪生的深度应用。相比传统设备管理,IEMS实现了数据统一、系统协同、柔性生产和智能维护,将设备从静态资产转变为可协同、可预测的智能资源,为智能制造提供系统性支撑。
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博文更新于 2025.12.10 ·
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一种基于ISA-95xISA-88构建的智能制造“元模型”

摘要:基于ISA-95和ISA-88标准构建智能制造元模型,通过提炼两者核心概念形成统一的语义框架。该模型从五个维度系统构建:1)定义资源、产品定义等核心实体及其关系;2)建立订单、配方等统一生命周期模型;3)抽象制造能力与服务接口;4)构建生产上下文等数据本体;5)制定分层映射架构原则。最终形成包含结构、流程、信息三维度的"智能制造语义立方",实现系统互操作、数据一致性和业务敏捷性,为智能制造从系统集成向体系工程演进提供理论基础。
原创
博文更新于 2025.12.09 ·
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如何打造一个现代智能工厂的库存服务系统

摘要:现代智能工厂库存系统需升级为生产全流程的智能协同中枢,实现物料全链路可视化与优化。系统应采用云边端协同架构,包含统一库存模型、微服务化能力、事件驱动机制等核心组件,并与生产工艺深度融合。通过边缘智能和数字孪生技术,赋予系统预测性和优化能力。实施路径建议从标准化入手,分步建设平台化系统,最终实现库存可视、生产可控和资源优化的目标。
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博文更新于 2025.12.08 ·
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Canonical Message Service vs UNS:智能制造系统中的两种语义集成路径

智能制造系统中,语义统一是核心挑战。业界存在两种路径:规范化消息服务(CMS)和统一命名空间(UNS)。CMS基于统一消息格式契约,适合业务系统集成但难以适应OT侧快速变化;UNS采用工厂语义中心化组织方式,支持实时生产和AI应用但需要良好治理。二者各具优势:CMS适用于ERP/MES等稳定业务层,UNS更适合实时生产数据和设备管理。最佳实践是采用分层架构,UNS处理工厂实时语义,CMS管理企业业务数据契约,形成互补协同。企业应根据生产特性和IT能力选择适当方案。
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博文更新于 2025.12.06 ·
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ECMS(设备能力管理系统) 在智能制造系统中的作用

【摘要】工厂亟需"设备能力管理系统"(ECMS)解决五大核心问题:设备数据碎片化、选型依赖经验、能力版本缺失、可用性脱节及AI应用边界模糊。ECMS作为智能制造的基础设施,构建统一的设备能力语义基座,实现"能做什么+做到什么程度+现在能不能做"的标准化表达。
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博文更新于 2025.12.06 ·
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面向智能工厂场景的一体化物流系统通用抽象模型探索

本文提出面向S95xS88的智能工厂物流系统通用抽象模型,通过融合IEC62264和IEC61512标准构建分层架构:业务信息模型层将设备抽象为移动代理等四类资源,过程执行模型层实现任务设备无关性描述。核心物流服务总线采用市场机制协调分布式决策,支持动态资源匹配与优化调度。系统通过标准化接口和配置驱动框架实现设备快速集成,相比传统方案可缩短75%集成周期并降低60%维护成本。该架构有效解决了设备异构性与业务统一性的矛盾,为智能制造提供可扩展的物流系统解决方案。
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博文更新于 2025.12.05 ·
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