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據、人工智能算法讓設備學會“思考”。30多個AI仿真模型廣泛應用于關鍵工序的過程控制，實時給出優化建議，自感知、自適應、自優化的新型卷煙加工控制模式正初步成形。數字孿生技術讓員工

的質量風險。此外，通過提取煙葉和雜物的顏色特征，結合智能算法優化，實現了光選除雜設備對非煙全尺寸雜物的精準識別與高效剔除。圖為常德卷煙廠制絲車間霉變煙葉檢測機工

、流程優化、管理提升、人才培育等方面的應用展開深入交流，分享各自的見解。在研討過程中，大家聚焦關鍵業務環節的管理難點和痛點，積極探索智能算法、智能模型與業務

項目，通過提取煙葉和雜物的顏色特征，結合智能算法優化，實現了非煙全尺寸雜物的精準識別與高效剔除。圖為霉變煙葉在線檢測現場健康自診，啟動優化。在國產

機制，提高數據對接質效，構建基于動態平衡的合作生產卷煙就地調撥智能算法，以數智化、柔性化應對業務運行的多樣化。一套保障機制，專業規范、高效順暢。浙江中煙

：通過開發管理系統采集實時電流數據，經過智能算法與不同工況下的標準電流進行對比，用以驗證設備的狀態和性能，確認設備是否滿足生產條件。圖為全國勞模袁建華正在

：“我們可以通過機器的自主學習和控制模型代替人工經驗。”于是，郭奔帶領工作室成員自學機器學習技術領域相關知識、研究人工智能算法。項目開發前期，團隊成員運用

人才支持。法律法規和倫理問題：例如無人機配送的法律規范、智能算法的公平性和透明度等。員工轉型和培訓：部分員工可能需要重新學習新技能，以適應人工智能帶來的工作變化

，可實時監測土壤濕度、pH值、鹽分濃度等關鍵參數，通過智能算法分析，精確計算出作物所需的水分和養分用量，不但確保每一次灌溉施肥都能達到最佳效果

思路。通過對異型煙分揀全要素的數據采集，反復論證選擇適用的智能算法，計算最優生產模式和資源配置方案，以數據支撐、數據驅動、數據應用三步走的方式，

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