智能質量決策的案例
加快人工智能融入現代指揮決策，推動軍事指揮決策水平提升
隨著大數據、神經網絡、云計算等先進技術的廣泛運用，人工智能正以前所未有的力量推動著決策思維、模式和方法的變革。小數據時代基于直覺和經驗的決策將讓位于智能化時代基于全樣本數據的決策，后者將成為主導戰場制勝的新范式。加快人工智能融入現代指揮決策，更好地實現人腦思維與機器計算的優勢互補，才能推動軍事指揮決策水平的整體提升。
厘清智能化融入的優勢所在
未來戰爭的智能化屬性將不斷增強，時刻需要根據敵情、我情和戰場環境的變化快速做出最優決策。單純的人腦決策已經難以適應現代戰爭節奏，需要積極借助人工智能，通過人機協同互補，實現軍事指揮決策的快速高效。數據驅動式決策，著眼大數據資源進行數據挖掘與綜合研析，從中發現數據關聯、未知規律并據此輔助指揮員進行決策。自主式決策依托大數據分析平臺，感知、認知和決策支持相結合，在確保時效性基礎上，精確生成并優選決策方案。預先實踐式決策，通過利用決策模擬系統，在作戰決策結果未轉化為作戰行動之前，對作戰方案進行實驗、檢驗、論證和優化，從中萃取最佳行動方案。由此觀之，人工智能將成為戰場的“全源分析師”，以其強大的數據和算法優勢，拓展指揮員對戰場的認知廣度和深度，可以實現更精準的態勢感知、更可信的戰局研判、更迅速的指揮控制。
把準智能化融入的重點指向
算法、算力以及數據既是人工智能發展的內在動力，也是核心支撐，應融入到指揮控制整個流程的關鍵環節之中。要增強態勢感知能力，為指揮決策提供情報基礎。應網絡化連接多維戰場中的感知系統，借助運用數據挖掘、深度學習等技術，處理并利用多源獲取的大量異構數據流，提取戰場有用情報，掌握戰場態勢變化，以實現信息優勢到決策優勢的有效轉化。要強化認知決斷能力，為指揮決策提供重要支撐。
展開 智能網聯汽車智能決策技術的認知
決策技術結構體系
決策層是自主駕駛系統智能性的直接體現，對車輛的行駛安全性和整車性能起著決定性作用，以谷歌和斯坦福等為代表的眾多企業和高校做出了大量研究。
常見的決策體系結構有分層遞階式、反應式以及二者的混合式。
分層遞階式體系結構
決策層是自主駕駛系統智能性的直接體現，對車輛的行駛安全性和整車性能起著決定性作用，以谷歌和斯坦福等為代表的眾多企業和高校做出了大量研究。
常見的決策體系結構有分層遞階式、反應式以及二者的混合式。
反應式體系結構
混合式體系結構
先進決策理論
2. 智能決策技術未來發展趨勢
基于機器學習的非結構化道路檢測框架
基于人工智能的車云協同自動駕駛系統構建方案示意圖
智能計算平臺
自動駕駛汽車從交通運輸工具逐步轉變為新型移動智能終端。
汽車功能和屬性的改變導致其電子電氣架構隨之改變，進而需要更強的計算、數據存儲和通信能力作為基礎，車載智能計算平臺是滿足上述要求的重要解決方案。
展開 戴西iDWS智能化研發平臺 V2026發布，“支撐系統”進化為“智能決策中樞”
隨著工業研發向多學科協同與規模化并行演進，企業普遍面臨工具分散、算力與許可資源難以統一調度，以及國產化與智能化同步推進的現實挑戰。同時，人工智能正在重塑研發范式，企業對數字化轉型的期待，正從“支撐工具”轉向具備過程理解與智能輔助能力的研發系統。
戴西 iDWS 智能化研發平臺 V2026，正是依托全棧自研的國產化研發協同架構、工業級算力調度體系、高性能圖形桌面云與 NexAI 智能體融合技術，面向復雜工程研發場景，提供的一體化智能化解決方案。
PART/1
從研發支撐平臺到“智能研發中樞”
在 iDWS 智能化研發平臺 V2026 （后稱iDWS平臺）版本中，戴西圍繞“智能化、工程化、國產化”三條主線，對平臺進行了系統級升級。本次版本迭代新增數十項核心功能能力，并對既有功能進行了大規模修復與性能優化，覆蓋研發協同、算力調度、許可管理、數據治理與 AI 應用等多個關鍵模塊。
其中，licMonitor（許可監控與優化能力）的正式引入，以及 NexAI 智能體在研發全流程中的深度嵌入，成為 V2026 區別于以往版本的兩項標志性升級。
這標志著 iDWS 平臺開始從“資源與流程管理平臺”，向具備智能感知、分析與輔助決策能力的研發平臺邁進。
展開 大數據智能決策.
,或假定決策狀態始終處于決策模型的閉環之內.顯然現實世界的復雜多變性決定了從歷史數據中獲取的知識多數只具備歷史有效性,在實用性較強的決策應用領域,特別是對決策時效性要求較高的工業控制領域和智能交通領域等,實時動態的增量式知識獲取是保證決策質量的必要條件.近年來隨著大數據應用的普及,更多專家學者開始關注大數據的增量式學習問題.分類或聚類也是實現決策分析任務的常見方法.在這類典型的基于機器學習的決策應用中,增量性主要體現于三個方面:一是數據樣本的增量; 二是樣本特征描述信息的增量; 三是類別的增量與數據分布的變化.
展開 
從狼群智能到無人機群協同決策
生物群集行為是自然界存在的一種普遍現象
,
先前的研究已表明人們可以通過模仿鳥群、魚群、蜂群等行為, 研究其群體性決策機制, 進而用于構建集群系統的決策系統框架. 狼群在認知、分工, 以及復雜環境適應性等方面具有突出的優勢, 尤其在群集行為中體現出主動學習、緊密配合, 以及快速響應等特征, 呈現出群智能的獨特性質。表
1
列舉了狼群、鳥群、魚群, 以及蟻群在幾種行為方面的不同特點
.
在空戰格斗等對抗環境下, 無人機集群所面臨的是高動態的拒止環境. 與一般飛行環境相比, 對抗環境普遍存在敵方目標的信號干擾和火力威脅, 這使得無人機集群必須具備在有限探測能力下的快速精確的動作響應. 狼群群集行為體現出較強的應變能力和組織能力, 使得狼群系統即使在危險環境下也不會出現失控和崩潰, 面對比自身體型更大、力量更強的獵物能夠采取靈活的配合與決策將其制服, 面對食物或領地競爭等突發事件也能夠及時組織成員參與化解. 由此可見, 狼群群集行為與對抗環境下的無人機集群機動飛行緊密契合, 將狼群智能應用于無人機集群協同決策與控制過程, 對提升無人機集群對抗能力具有重要借鑒意義。
狼群智能與無人機集群協同決策在映射機理上存在一致性。首先, 兩者行為特征相似。狼群系統在狩獵等威脅環境下的群集行為是典型的動態演變過程, 面對威脅目標需要利用快速準確的決策手段選擇性地采取有利于自身的行動策略以實現對目標的牽制。對抗環境下的無人機集群則是在高動態的拒止環境下, 面對對抗目標需要進行分布式決策與控制
,
通過協同配合完成小組范圍內對目標的夾擊或追蹤。其次, 兩者在環境認知方面的需求相似。狼群需要借助團隊配合和互助進行大范圍狩獵環境的搜捕, 掌握圍捕環境和狩獵目標的典型特征。
展開 面向智能決策的軍事數據工程建設
肖楚琬，劉 嘉，唐小峰
(海軍航空大學，山東 煙臺 264001)
摘 要:針對軍事智能決策對于數據的高速、高效、高融合等要求，在分析當前軍事數據面臨的數據需求、采集、分析和服務等困難的基礎上，提出了由需求層、數據層、知識層、服務層和評估反饋過程構成的軍事數據工程結構框架，指出了建設需要重點關注的元數據、數據質量、小樣本特征提取、服務體系構建等重點內容和關鍵技術，為開展軍事數據工程建設打下了基礎。
關鍵詞:智能決策;軍事數據工程;元數據;數據質量;數據服務
隨著人工智能技術的發展，智能軍事決策由于其解決不確定和不完全性問題的天然優勢，成為軍事運籌領域的重點研究方向［1］。Alpha Star在“星際爭霸II”中戰勝人類職業玩家，顯示了人工智能在軍事決策領域的巨大潛力。美軍在“深綠”計劃研究的基礎上，持續開展了空戰模擬系統“Alpha AI”、虛擬指揮官參謀(CVS)等一系列智能項目研究，軍事智能決策技術日益成熟，逐漸走向實戰［2-4］。
數據是智能決策的基礎。隨著互聯網技術的發展，云計算、大數據、數據挖掘等技術已逐步成熟，為軍事數據工程建設打下了基礎。但是，由于保密和專業性等要求，軍事數據分散在各獨立單元，尚難以達到大數據規模。其準確性、一致性、完整性差，橫向不合，縱向不通等問題突出，很難滿足軍事智能決策需求。因此，亟須將現有軍事數據資源整合，從體系架構、標準規范、服務管理等方面合理規劃，建設能夠支撐戰略仿真、計劃制定等智能決策需求的軍事數據工程體系，為建設新一代“軍事智腦”，打贏下一場智能戰爭打下基礎。
1 軍事智能決策
1.1 決策的一般模型
決策是人類意志的直接反映，傳統決策方法一般來源于人的經驗。本質上它是一個基于目標，對有限條件和方法進行分析評估的過程，通過對方案進行分析和論證，從而做出決策，并驗證評估效果。
展開 感知（視覺）→決策（具身智能）→執行（自動化）
展會名稱：2026深圳（國際）具身智能創新展覽會
同期聯動展會：第 29 屆華南國際工業自動化展、華南國際機器視覺及工業應用展、華南國際工業博覽會
時間：2026 年 6 月 10-12 日
地點：深圳國際會展中心（寶安新館）12 號館（銜接自動化 / 機器視覺展區）
一、核心參展價值
1、政策 + 產業雙重紅利
緊扣《深圳市具身智能行動計劃》窗口期，2027 年產業規模將破千億。展會匯聚 90%+ 核心部件國產化供應鏈，可快速實現技術落地，坐享粵港澳大灣區 “機器人谷” 核心紅利。
2、同期多展聯動
與工業自動化展、機器視覺展同期舉辦，形成 “
感知（視覺）→決策（具身智能）→執行（自動化）” 的完整鏈路。共享 10 萬 + 精準觀眾，聯合展示、跨界論壇、技術對接會降低獲客成本，直達上下游合作伙伴。
3、政企研頂流齊聚
特邀政府主管部門、高校 / 科研院所帶頭人、產業鏈龍頭企業決策者，圍繞 “感知 / 決策 / 控制 / 交互” 核心技術、商業化路徑、政策支持等熱點展開深度對話，一鍵嵌入產業生態。
展開 感知·決策·執行——“2026北京具身智能技術展覽會”即將啟幕
展會將堅持“技術賦能、生態共生”的理念，推動“感知-決策-執行”技術閉環的深度融合與創新突破，助力我國機器人產業突破核心技術瓶頸，提升全球產業競爭力，加速機器人技術從工廠車間走向千行百業，勾勒“人機共生”的智能未來圖景。
目前，展會招商與觀眾預登記工作已全面啟動，參展企業可通過官方渠道報名參展，專業觀眾可提前完成預登記，享受快速入場、專屬對接等服務。讓我們相約2026北京國際機器人技術展覽會，共赴科技之約，共探產業新機，共筑機器人產業高質量發展新未來。
質量管理 | 品質管理黑科技！海克斯康Q-DAS讓數據驅動決策更高效
Q-DAS M-QIS 憑借可靠的統計分析能力，不僅能降低不合格品生產風險，更能為品質決策提供精準依據。無論是制造業工廠品質管控，還是復雜流程的質量追溯，都將成為得力助手。趕緊解鎖這款品質管理神器，讓持續改進更簡單，企業競爭力再上一層樓！
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實用級北斗+AI道路智能巡檢系統，看千尋馳觀如何助力精細化公路養護決策
公路養護工作貫穿公路從建成通車后的全生命周期，側重于對被破壞的部分進行修復，是為保持公路經常處于完好狀態，防止其使用質量下降，最終的目的是降低車輛在公路通行時的安全風險，并提高整體的運行效率。
公路養護的第一步就是對道路病害的定位，專業領域將之稱為道路巡檢，早期通過人工的方式完成。進入“十四五”時期，國家高度重視科技創新與公路交通發展深度融合，大力推進養護設施數字化，推動智慧養護體系建設，行業發展處于高質量轉型提升新階段，加之傳統的人工道路巡檢無法滿足高密度、長里程的路網的養護任務，智能道路巡檢應運而生。
應勢而生，實用級北斗+AI道路智能巡檢系統千尋馳觀輔助精細化公路養護決策
針對智能道路巡檢這一專業領域，千尋位置進行北斗+AI+邊緣計算的創新性技術融合，推出千尋馳觀道路巡檢系統，全面實現公路管養行業的標準化、精細化和智能化，更好地輔助公路養護決策。千尋馳觀是一款真正達到實用級別的北斗+AI道路智能巡檢系統。
千尋馳觀-道路智能巡檢系統包括了北斗+AI感知終端、HMI人機界面和高性能AI邊緣計算平臺3大核心部件，系統整體集成能力高，可靈活適配各種車型。
依托北斗時空智能及AI視覺智能能力，千尋馳觀實現了邊緣端聯合精準識別，像素級病害面積計算、巡檢結果秒級上報，是一款具有低成本、高效率、高精度優勢的輕量化智能車載采集平臺。
技術創新，千尋馳觀應用優勢顯著
千尋馳觀的核心功能包括可實現巡檢結果的結構化輸出，根據需求定制相應的業務報表，并支持物聯網無線傳輸，直接將邊緣計算結果上報到平臺，同步實時識別結果與巡檢畫面。
展開 數據分析與AI丨從傳感器到智能決策：數據驅動企業發展與 ESG 創新的全鏈路實踐
</strong></p><p class="ql-align-justify">A3：建議先與客戶的決策層溝通，了解其對智能化轉型的意愿和緊迫性。如果企業領導層已有明確意愿推進此類項目，我們可以提供已有的成功案例和可行方案，幫助他們理解升級的價值。例如，通過設備升級配合 AI 分析系統，可以節省人力成本、提高生產效率，甚至降低質量風險。關鍵在于，需用“業務語言”向決策者闡述技術方案的價值，而非單純講技術原理。</p><p class="ql-align-justify">如果客戶領導層沒有相關意識或意愿，則不建議強行推進，因為一線技術人員通常沒有決策權限，他們的主要職責是完成當前生產任務。因此，AI 項目的落地必須從管理層開始推動，只有在組織層面達成共識的前提下，技術團隊介入才有意義和價值。</p><p class="ql-align-justify"><strong>Q4：您好老師，我這邊也有三個問題，一個是關于方案設計的問題，另外兩個是實際應用過程中的挑戰，想請教您作為專家對此的看法。</strong></p><p class="ql-align-justify"><strong>第一個問題是：目前我們看到很多應用展示中，都是將大模型與數據展示結合，尤其在特定領域下通過訓練形成一些小模型，并與知識圖譜融合。那么我們公司這邊的方案是否是這樣一種形式？也就是說，是否具備一套標準化的小模型體系，并在此基礎上結合客戶實際業務進行推廣？還是說我們是完全根據用戶的業務需求，進行定制化的實施和部署？此外，我們的產品是否也包含一些方法論？例如在預測性診斷中，傳統的通用方法有 FMEA、PFMEA 等，我們是否在產品中也引入了這些方法論？
展開 
質量管理 | 海克斯康質量大數據分析，破解質量管理智能化難題
應用于質量評價、質量分析、質量改進、質量控制等業務場景。
HEXAGON
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集成AI大模型，實現數據分析智能化
? 海克斯康QMS智慧質量大數據分析模塊為國內研發，技術自主可控；
? 采用B/S架構（網頁版），通過瀏覽器訪問，使用便捷，界面美觀；
? 功能全面。覆蓋質量評價、分析、改進、控制及看板可視化等多個方面；
? 交互式可視化分析模式，有效降低了使用者的技術門檻；
? 智能質量分析。集成人工智能AI大模型，用于知識問答、AI輔助分析、解讀報告、輔助決策等，真正實現質量數據分析的平民化；
? 融合ISO及GB質量分析算法及要求，分析結果準確可靠；
? 支持多品種小批量生產模式的SPC及質量分析；
? 打造行業特點的分析包，彌補了通用工具軟件的專業化不足；
? 數據來源更加靈活。不依賴于特定數據庫，可任意集成已有數據源。
展開 告別“花屏”與“死機”，智能座艙的“大屏戰爭”卷向質量暗戰
未來的智能座艙競爭，不僅僅是AI大模型上車的軟件競爭，更是一場關于 “物理可靠性” 的硬仗。屏幕作為智能化的唯一窗口，它的穩定性是“1”，而其他的酷炫功能都是后面的“0”。北京沃華慧通測控技術有限公司，這家扎根于北京的國家級高新技術企業，憑借其在跌落、沖擊、力學測試及自動化機器人領域的深厚積累 ，正在從幕后走向臺前，成為這場“質量暗戰”中的關鍵賦能者。
當喧囂的發布會結束，當新車交付到用戶手中，那些經得起高溫、耐得住嚴寒、扛得住顛簸的屏幕，才是科技平權最終的勝利。而這背后，是像沃華慧通這樣的“隱形冠軍”對工業底線的堅守。
智能化弱電施工配管常見質量問題及解決方法
危害:影響質量和美觀。
解決方法:必須加裝面板,不允許使用鍍鋅鐵皮。
通病33:過線盒、拉線盒選位不當。
危害:影響建筑物美觀。
解決方法:事先考慮好盒子的位置。
通病34:同一房間、同一標高的接線盒高、低不一致。
危害:影響質量和美觀。
解決方法:可用連通管檢驗每個盒的標高,確保高、低一致。
通病35:接線盒(箱) 、配電箱(盤) 用氣焊割孔。
危害:本體受熱變形,外觀受損。
解決方法:嚴禁用氣焊割孔,可用擴孔機擴孔。
通病36:明配排管、管箍無序,隨意放置。
危害:影響質量美觀。
解決方法:把管箍相互錯開,有序排列。
通病37:明配排管、接地跨接線焊的方向不一致。
危害:影響質量和美觀。
解決方法:排列方向要一致。
通病38:明配排管、彎管處的弧度不一致。
危害:影響質量和美觀。
解決方法:保持弧度一致,有序排列。
通病39:明配管使用暗接線盒。
危害:影響質量。
解決方法:明配管必須使用明接線盒。
通病40:明配管使用水管彎頭。
危害:影響質量。
解決方法:只能煨彎或用模具頂彎。
通病41:明配管潮濕環境不裝防水彎頭。
危害:影響質量。
解決方法:必須加裝防水彎頭。
通病42:用電設備電源進線管穿線不用金屬軟管保護。
危害:影響質量。
解決方法:必須使用金屬軟管,并使用專用接頭連接。
通病43:吊頂內配管不使用支(吊)架,直敷于輕鋼龍骨上。
危害:輕鋼龍骨受壓后易變形。
解決方法:必須使用支、吊架或利用龍骨吊架。
通病44:吊頂配管隨意敷設。
危害:給線路維修帶來困難,也不美觀。
解決方法:應遵循“明管暗配”原則。
通病45:安裝管卡子仍然使用打木楔。
危害:時間長了管卡易松動。
解決方法:應使用塑料膨脹塞。
展開 質量管理 | 海克斯康Q-DAS重塑數據采集分析體系，賦能制造業智能化升級
目前，眾多企業的質量團隊已具備自主開發復雜分析模型的能力，在應對工業大數據挑戰時始終保持領先優勢。
從效率工具到戰略資產
Q-DAS實現多維價值躍遷
歷經多年迭代升級，Q-DAS已從單純的數據管理工具，成長為企業數字化轉型的戰略基礎設施。它不僅具有節省數據處理時間、降低質量成本的顯性價值，更在隱性層面重塑了企業的質量文化—讓 “用數據說話” 成為每個員工的工作準則。
在工業互聯網加速滲透的今天，Q-DAS的實踐成果印證了：真正的數字化轉型，始于數據采集的標準化，成于分析能力的智能化，終于組織能力的持續進化。這既是制造業智能化升級的必由之路，也是企業在智能時代構建核心競爭力的關鍵所在。
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