華為&中國信通院：工業數字化&智能化2030白皮書（75頁）.pdf

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1、工業數字化/智能化2030序言很多人已認識到，軟件定義世界，數據驅動未來。工業數字化顯然已成為工業領域的必然選擇。在中國，智能制造、企業數字化轉型的熱潮經年不減，很多企業在數字化的過程中順利地實現了轉型升級。但數字智能技術的進展似乎超出了我們的想象力，人工智能大模型的出現即是。也就是說，企業的數字化（包括智能化，以下同）之路沒有止境，將永遠在進程中。既然如此，就需要不斷地洞察工業數字化的趨勢。工業數字化/智能化2030白皮書（以下簡稱白皮書）的問世正當其時。白皮書代表了華為、中國信通院和羅蘭貝格作為全球領先的ICT企業和高端智庫對工業數字化發展趨勢的看法。華為是ICT企業，也是制造企業，恐怕也

2、正在成為一個軟件和數據驅動的企業；華為是中國公司，也是一個高度國際化的公司；華為是高技術企業，又和很多傳統制造業（如煤礦、油氣、家電、鋼鐵等）有廣泛深入的業務聯系。這些都使其對企業數字化有特別的體認與心得。中國信通院是ICT領域高端智庫，在行業數字化轉型的重大戰略、規劃、政策、標準和測試認證等方面發揮了有力支撐作用，并形成了對行業數字化轉型的現狀、規律和趨勢的深刻洞察。白皮書分析了當前企業在數字化過程中經常遇到的痛點，如設備不支持實時采集和上傳數據、互為煙囪和孤島、工業軟件系統異構、工業知識封閉等問題。此外，還提供了一些痛點、問題、解決方案及案例于眾多企業而言都是可資借鑒的寶貴資料，無論是對當

3、前還是未來的數字化之路。作為一部由企業推出的白皮書，其客觀中肯的觀點尤其令人稱道。如關于網絡，“對于工業企業而言，沒有最好的網絡技術、只有最合適的網絡技術。工業企業應立足于自身業務場景需求，綜合權衡各技術的性能特點和成本投入，選擇最合適的技術路線組合?！碑斎?，此白皮書最大的貢獻還是對工業數字化2030的預測和展望。李培根1工業數字化/智能化2030他們認為未來工業應是 IMAGINE 的，即虛實融合、大規模定制化、靈活適應變化、可靠互信、體面工作、自然友好、生態共榮的。白皮書預測工業軟件的上云是大勢所趨。要重新定義工業軟件的開發模式和商業模式，并進一步賦能工業新范式（例如云工廠）的形成，培育全

4、新的數字工業生態。在“工業數據價值化”中提出：向空間維延展，工業企業的數據從局限于自身內部轉變為企業間數據協同、流通與共享；向時間維延展，工業企業不能只局限于產品研制階段的數據，還需要追溯已售產品的運行態數據。見解獨到，精彩紛呈。白皮書不僅深刻地洞察和把握了數字技術的發展態勢，而且認真分析了工業發展現狀和趨勢，如果對博大精深的工業沒有心存敬畏，恐怕難以有動力去撰寫此白皮書。我也心存敬畏地閱讀此白皮書！中國工程院院士2工業數字化/智能化2030中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要提出2035年遠景目標：基本實現新型工業化，建成現代化經濟體系。黨的二十大做出推進

5、新型工業化重大戰略部署，提出了到2035年基本實現新型工業化的時間表。當前，數字化正在全面重塑工業生產函數，推動產生新的生產要素、制造體系、研發范式和組織形態，是重塑工業體系、工業化進程和全球工業格局最大的技術變量。這個變革過程也是對原有工業體系顛覆式重塑的過程，不僅會創造新賽道，而且會改變制造業的每個細分行業、產業鏈價值鏈的每個環節，在眾多領域帶來真正的換道趕超機遇。這為我國工業從源頭打造新優勢、另辟蹊徑實現工業基礎、核心技術追趕跨越以及以更高效率穩住發展動力提供了新的可能，是我國工業實現由大到強必須把握的歷史性機遇。我國抓住了信息化革命成熟期的機遇，實現了信息技術產業的跨越式發展，已經具備

6、抓住新一輪數字化變革機遇的基礎、資源和能力。從這個角度來看，在推進新型工業化過程中，工業數字化需要貫穿到新型工業化發展的每個環節，不斷探索信息化和工業化融合的新方法論、新路徑，升級拓展戰略主線。這一戰略定位與中國制造2025關于“以加快新一代信息技術與制造業深度融合為主線”的發展思路一脈相承。對企業而言，工業數字化并非錦上添花，而是關乎企業生存和發展的重要問題。當前，我們需要幫助企業解決的核心問題是：在數字經濟時代的快速變革中，如何實現快速感知、敏捷響應，以便更好地應對市場的不確定性、需求、產品以及競爭者的快速迭代變化，并在實時感知和洞察的基礎上實現動態策略優化和全局智能決策。拓展工業數字化的

7、共性場景并配置關鍵支撐要素正是解決這些核心問題的重要途徑。作為工業數字化應用的基本單元，工業數字化場景有利于企業數字化需求的挖掘、應用落地和實踐經驗的標準化、規?；茝V。我國擁有海量的應用場景和豐富的數據資源，也具備全球領先的信息技術應用能力，為我國深化工業數字化應用探索，實現后發趕超提供了有利條件。與此同時，場景碎片化和需求差異化特點明顯，且場景標準化、模塊化推廣仍面臨較多挑戰。如何為不同行業、企業和產業集群總結出可大規模復制推廣的應用模式和推廣路徑仍需深入探索。余曉暉3工業數字化/智能化2030建設工業數字化場景的關鍵支撐包括數據、裝備、網絡和軟件。在數據方面，作為新型生產要素，數據與傳統

8、行業機理和知識相結合，推動智能化發展，未來數據治理與共享流通將成為數據要素價值發揮的關鍵。在裝備方面，工業芯片、智能傳感器、邊緣硬件等基礎環節將進一步融入裝備本體，加速裝備功能、性能提升和短板突破。在網絡方面，5G等先進網絡技術將進一步提升設備聯網率、數據互通水平，加速全要素、全產業、全價值鏈的深度互聯。在軟件方面，軟件平臺化、云化趨勢明顯，將變革工業知識的開發、封裝、交互和使用方式，將成為智能化的關鍵中樞。工業數字化創新潛力巨大，前景光明。展望未來，我們對工業數字化的認識將伴隨實踐不斷深入，許多新技術、新模式和新業態將不斷涌現，未來可能在資源組織模式、業務模式和商業模式上將形成重大創新重構，

9、對工業發展產生深遠影響。本報告全面分析了未來工業愿景和工業數字化的當前進程，識別了16個細分行業和5組行業畫像的共性場景，并基于數據、裝備、網絡和軟件要素提出了產業發展趨勢。我們相信，本報告所展現的實踐洞察將為產業界帶來有益啟示，幫助企業更好地找到數字化轉型和智能化升級的路徑。未來已至，工業數字化將改變工業的面貌，為人類帶來更加美好的生活。中國信息通信研究院院長4工業數字化/智能化2030工業是國民經濟繁榮發展的基石，數字化是行業騰飛的翅膀。展望2030年，隨著ICT技術與制造業的深度融合，未來工業將向著柔性、智能、定制化和服務化的方向發展?；诖?，生產關系將被重構、社會組織形式將被重組、商業

10、模式也將被不斷創新。未來工業將把勞動者從重復性的工作中解放出來，并為人們創造體面、安全、更富創造力和趣味性的工作，還將為人類帶來更舒適的建筑、更便捷的交通、更普惠的教育、更精準的醫療，以及更美好的環境，將人類帶向更美好的明天。在工業數字化/智能化2030白皮書中，我們憧憬了“IMAGINE”的未來工業，分析了十六大工業行業的數字化進展和二十個共性的高價值工業數字化場景，洞悉了工業裝備數字化、工業網絡全連接、工業軟件云化和工業數據價值化的發展趨勢，并首次提出了“工業智能體”的解決方案架構。華為是從研發到生產、到銷售、到服務的全鏈條工業企業，從集成產品開發（IPD）到智能制造、從削足適履到融匯貫通

11、，華為的數字化轉型之路從未停步。華為公司從2015年開始推行智能制造，實施了設計與制造數字化融合打通、產線自動化/智能化升級和MES系統重構。工廠內全流程實現自動化配送，生產線所有關鍵工位都采用視覺AI質檢，投入大量的自動化設備以及持續進行精益改善，使得平均每年生產效率提升27%。此外，通過全面的數字化轉型，華為的產品開發及試制周期縮短了20%，訂單履行周期縮短了76%，銷售效率和服務質量都得到了有效提升。經過若干年的努力，華為成為具備較強數字化能力的實體經濟企業，我們希望能結合華為的實踐和能力，去支持和使能廣大工業企業、實體經濟的數字化轉型。2021年以來，華為本著為行業找技術、短鏈條為客戶

12、創造價值的初心，陸續成立了煤礦軍團、電力數字化軍團、制造行業數字化系統部和油氣系統部，利用華為在5G、云計算和AI等方面的技術積累，聚焦工業場景，探索工業數字化轉型之路，為客戶創造價值。2年多來，華為與客戶和合作伙伴一起創建工業智能體，取得了一些實踐經驗和案例，也集結于本白皮書中，期望對大家有所借鑒和啟發。未來已來，時不我待！華為愿與產業伙伴一起，為推動工業全面數字化轉型共同努力、共創共贏。華為常務董事ICT基礎設施業務管理委員會主任企業BG總裁汪 濤5工業數字化/智能化2030回顧過往，自18世紀中期工業革命以來，人類邁入工業社會。在工業革命的歷次浪潮中，伴隨著人類不斷的發明創造和管理革新，

13、人們不斷改進生產方式、降低成本、提高效率，隨之而來是人們的生活、物質、文化、教育等方方面面的改變，人與人、人與社會、人與自然的關系也得以重塑。站在2023年的今天，工業的革新仍然是充滿生命力和想象力的議題。而數字化技術的迅速發展，更是為工業注入了新鮮血液和源源動力。如何通過數字化轉型撬動更大價值，成為這個時代每一個工業企業的必答題。憧憬未來，白皮書提出IMAGINE作為工業2030愿景，即虛實融合（Interactive between physical and virtual worlds）、大規模定制化（Mass-customization）、靈活適應變化（Agility and adap

14、tiveness）、可靠互信（Guaranteed trust）、體面工作（Ideal jobs）、自然友好（Nature-friendly）、生態共榮（Ecosystem based）的。而要實現這些美好的愿景，數字技術將會是關鍵的基礎底座。為了清晰刻畫工業數字化的當前進展，白皮書通過4個維度、21個細項指標的工業數字化指數評估模型，以中國工業企業為樣本，評估發現半導體、汽車、航空航天、石油化工行業整體數字化水平最高；采礦、建筑材料、輕工、紡織與服裝等行業相對落后。在數字化指數的基礎上，我們又一進步疊加考慮各行業的盈利能力，從這兩個維度出發，將16個子行業劃分為了引領型行業、敏捷型行業、前瞻

15、型行業、謹慎型行業、沉穩型行業五組行業畫像。各組畫像之間的數字化進程、發展訴求以及未來方向均存在顯著差異。結合行業實踐，參考GB/T40647-2021智能制造 系統架構，我們系統梳理了20個高價值的工業數字化場景：生命周期維度，在設計環節提出了產品數字化設計，生產環節提出了智能排產與動態調度等，物流環節提出了自動化倉儲與物流配送等；系統層級維度，在設備層，提出了智能機器與人員協同，在單元層提出了工業裝備集成協同控制，在協同層面提出了供應鏈可視化與信息協同；智能特征維度，在互聯互通層提出了設計與工藝一體化協同；在新興業態維度提出了C2M產品個性化定制和云工廠共享制造等。這些場景將成為未來5-1

16、0年內工業企業的數字化轉型部署重點，也將驅動一系列關鍵使能技術的迭代更新，值得工業企業和數字化解決方案提供商關注?；诠I互聯網實施架構，我們提出設備、邊緣、企業、產業四個層級的工業數字化價值棧，工業數據貫穿各個層級，并依靠工業裝備、工業網絡和工業軟件實現數字空間與物理世界的深度融合，構建數據優化閉環，驅動業務數字化轉型。工業裝備、工業網絡、工業軟件、工業數據四大要素是工業企業部署數字化場景的重要支撐，基于此，白皮書提出工業“新四化”作為四個要素的發展趨勢，期望推動工業數字化轉型。一是工業裝備數字化。工業裝備作為執行作業的工具，是工業企業提質增效的基礎和關鍵。當前大量制造裝備存在未聯網、無摘要

17、6工業數字化/智能化2030法實時采集數據、交互方式傳統、作業執行程序化、固定化等問題，難以勝任未來更加柔性、敏捷、高效的生產作業要求。而要推動傳統設備裝備邁向數字化裝備、乃至智能化裝備，發展操作系統、工業芯片、邊緣智能是關鍵路徑。二是工業網絡全連接。工業網絡作為數據傳輸的媒介，廣泛連接著工業的研產供銷服全價值鏈以及生產的人機料法環等要素，支撐高穩定高可靠的數據交互、連續不間斷的生產活動、柔性靈活的生產模式。當前大部分工廠已實現基礎網絡覆蓋，可滿足辦公和基礎生產活動需求；但面向數字化場景的拓寬和升級，工業企業對更高移動性能、更高確定性、更低時延、更大帶寬的工業網絡需求逐漸迫切，面向未來，針對移

18、動性和確定性兩大類需求，工業企業需要加快打造性能卓越、架構精簡、安全可靠的工業網絡，實現泛在連接、一網到底、智能運維、安全韌性的工業網絡。三是工業軟件云化。工業軟件發揮著數據匯聚、分析、決策、反饋的關鍵作用?；厥走^去，傳統工業軟件為工業企業提供了極大便利，幫助眾多工業企業邁出了數字化轉型的第一步；然而面向未來，傳統工業軟件本地化部署、軟件系統異構、工業知識封閉、購買授權等模式，給工業企業帶來系統間集成打通成本高昂、動態配置彈性不足以及買方鎖定等問題；工業軟件開發者也面臨工業知識沉淀的壁壘：難以迸發創新活力的問題。因此，工業企業、工業軟件開發者及其他工業界伙伴需要凝聚力量，探索理念創新與模式變革

19、，循序漸進推動工業軟件上云，真正從“用軟件”過渡到“用服務”。四是工業數據價值化。數據已日益成為企業關鍵資產和生產力，海量、實時、多源的工業數據是工業企業開展深度分析、價值挖掘的寶貴資產。然而，工業數據的高效采集、集成打通、價值挖掘與安全合規，是工業界共同面臨的挑戰。破舊立新，工業企業的數據治理和應用需要在空間維、時間維兩個維度充分延展，才能在更大范圍內釋放價值?；诠I“新四化”的研判，白皮書進一步提出了“工業智能體”參考架構，作為工業企業開展數字化規劃和落地部署的指引。工業智能體具體包括工業軟件、工業云底座、工業邊緣引擎、數字工業裝備、先進工業網絡、工業數據以及端到端安全等全要素：工業軟件

20、作為“大腦”，工業云底座作為“心臟”，工業邊緣引擎、數字工業裝備作為“四肢”，先進工業網絡作為貫通全身的“神經”，工業數據作為無處不在、流動的“血液”，端到端安全作為“免疫系統”。白皮書的最后以煤礦行業為例，闡述了在工業智能體參考架構指導下的實踐應用。工業的未來將是萬象更新、蒸蒸日上的。面向2030年“IMAGINE”的未來工業愿景，我們倡議業界共同攜手，加快推進工業“新四化”，打造工業智能體，共同邁向2030智能世界。7工業數字化/智能化20308工業數字化/智能化2030序言 1摘要 6第一章 未來工業展望 10第二章 工業數字化的當前進程 16第三章 行業共性需求與價值場景 21第四章

21、產業發展趨勢 334.1 工業裝備數字化 37 4.2 工業網絡全連接 444.3 工業軟件云化 544.4 工業數據價值化 60第五章 工業智能體架構與實踐 705.1 參考架構 715.2 實踐應用 72目錄9工業數字化/智能化2030第一章未來工業展望101.1 全球主要國家持續布局工業數字化放眼世界，中國、美國、德國、日本等主要工業國家均出臺國家頂層戰略，加快推動工業數字化轉型，強化工業核心競爭力，構筑新競爭優勢。美國多年來持續并強化布局先進制造業，在2011年發布先進制造業伙伴計劃、2012年提出國家制造業創新網絡計劃、2014年成立工業互聯網聯盟（IIC）、2018年提出關鍵與新興

22、技術國家戰略，為加快數字化技術在制造業的應用，在2020年更新關鍵和新興技術清單、2021年提出無盡前沿法案并將IIC更名工業物聯網聯盟、2022年發布2022國家先進制造業戰略，試圖通過先進制造技術的突破引領工業數字化發展，持續擴大工業領域的核心競爭優勢。德國率先提出工業4.0概念，在2010年提出高技術戰略2020、2014年發布高技術戰略2025、2016年發布數字戰略2025，為持續擴展人工智能等數字化技術領域，在2019年發布工業戰略2030和人工智能戰略修訂版、2021年發布德國新數字化戰略。日本更強調打造數字基礎，2015年成立日本價值鏈促進會（IVI）、2017年提出“互聯產業

23、”東京倡議2017、2018年發布通過數據促進價值創造的數據管理方法和架構，為進一步強調數據應用、推進互聯工業，2018年提出數字治理守則、2020年提出制造業白皮書 2020、2021年提出第六期科學技術與創新基本計劃、2022年提出制造業白皮書 2022。中國在2015、2016年分別提出了“智能制造”和“工業互聯網”建設目標，在新時代的征程中，又提出了新型工業化的新內涵，促進科技創新與產業升級，加速傳統制造業向智能制造和服務型制造的轉型，推進工業現代化進程，從而全面發展中國式現代化?？梢?，各國都將工業數字化轉型視為增長的“新動能”，期待工業企業探索傳統制造升級、全新生產模式乃至商業范式的

24、創新。在新時代的征程中，中國式現代化是強國建設、民族復興的唯一正確道路，而新型工業化則是推動中國式現代化的關鍵手段。通過實施新型工業化戰略，促進科技創新與產業升級，加速傳統制造業向智能制造和服務型制造的轉型，我們將推進工業現代化進程，從而全面發展中國式現代化。新型工業化包含新的內涵與特征，把握新型工業化的要求，加速工業數字化轉型，便是實現工業高端化的重要基礎、實現工業智能化的關鍵路徑以及實現工業綠色化的主要抓手。1.2 工業數字化的愿景過去的數十年里，工業企業一直在努力通過各種方式提高效率和降低成本。傳統方法包括精益管理、本地化生產和自動化、信息化等，然而這些傳統手段具有一定局限性。如今，數字

25、技術的發展為工業領域帶來了更多可能性。每個工業企業都面臨著如何通過數字化轉型來釋放更大價值的緊迫問題。在數字技術的影響下，未來工業將怎樣發展呢？要思考這個問題，我們還需回到工業本質。工業是產出提升人類生活水平所需工具/物質的過程。但生產過程不是目的，擁有產品也不是目的，人們購買并使用生產出的產品成果，滿足工作和生活需求，才是工業企業實現的價值。如果我們以終為始，透過本質看未來工業，那么在將來的理想情況下，隨著供應側能力的發展，工業將從產品的生產供給不斷延伸邊界，最終發展成能夠主動感知并滿足客戶需求，提供一體化方案，實現價值創造的形態。11工業數字化/智能化2030技術將把我們從重復性、危險性崗

26、位中釋放，更多的人在機器人的輔助下可以擁有安全及體面的工作，更多的精力可以投入到具有創造力和趣味性的工作中；離開辦公室，智能汽車、智能飛機、智能輪船會給我們帶來智慧化、共享化的第三空間，讓我們擁有便捷、安全的出行體驗；當我們需要購物時，我們會以低廉的價格買到大規模定制化生產的獨一無二專屬于我們的服裝、家居、電器。其它標準化的產品都會被自動補貨進入我們的冰箱、櫥柜和儲藏室；未來的工業，還會給我們帶來普惠的、一人一策的、定制化的教育和醫療服務。當然，未來工業還會為我們帶來清新的空氣、潔凈的水和美麗的藍天。展望2030年，我們認為未來工業應是IMAGINE的，即虛實融合、大規模定制化、靈活適應變化、

27、可靠互信、體面工作、自然友好、生態共榮的。(圖1-1:2030年工業展望)模式將從供應推動式變為需求拉動式；交付形式將從賣產品變為賣服務；需求側角色從購買者、接受者變為產品的共同定義者；供應側角色從產品的提供者變為滿足需求的價值創造者；產業鏈分工從清晰的上下游分工變為緊密合作共創，以實現整體產出的價值最大化。憧憬2030年的世界，未來工業將改變我們的生活方式和社會組織形態，將人類帶入更加美好的生活。建筑業將完成工業化，各類建筑在工廠完成標準化模塊的制造，在現場快速完成組裝，建設周期顯著縮短，建筑質量明顯提高。在建筑內生活的我們將擁有解放雙手、雙眼，無處不在的私人助理，它們能夠感知我們的需求并指

28、揮智能家居產品執行，讓我們擁有舒適的家居生活；走出家庭，AI、機器人等IMAGINE the Future of IndustryInteractivebetween physical and virtual worldsMass-customizationAgility and adaptivenessGuaranteed trustIdeal jobsNature-friendlyEcosystem based虛實融合大規模定制化靈活適應變化可靠互信體面工作自然友好生態共榮數字化技術是關鍵底座圖1-1:2030年工業展望12工業數字化/智能化20301.2.1 虛實融合Interactiv

29、e between physical and virtual worlds（虛實融合）。物理空間和數字空間實時映射、全面互聯、深度協同。構建愈加完善的Digital Twin，在虛擬世界中進行模擬仿真，不斷優化，并指導現實世界的行動。隨著智能傳感、物聯網、云計算、實時建模與仿真、VR/AR等技術創新應用，使得工業領域能夠在虛擬空間中對物理世界進行高精度建模和實時仿真分析，采用數字模型代替物理實體開展驗證分析和預測優化，進而獲得較優結果或決策來指導實際工業生產。一是基于數字樣機的產品設計與仿真優化。通過建立多學科、多物理量、多尺度的產品數字樣機，在虛擬空間中完成設計方案的仿真分析，功能、性能測試

30、驗證，多學科設計優化以及可制造性分析等，加速設計迭代。二是基于數字孿生的生產過程監控與優化。通過構建裝備、產線、車間、工廠等不同層級的生產數字孿生模型，通過實時數據采集和分析，在數字空間中實時映射真實生產制造過程，進而實現工藝仿真分析、虛擬調試、資源調度優化、過程優化等。三是基于產品數字孿生的智能運維。通過構建產品數字孿生模型，通過實時采集來分析產品運行、工況和環境數據，監控物理產品運行狀態，以及進行功能、性能衰減分析，從而對產品效能分析、壽命預測、故障診斷等提供分析決策支持。1.2.2 大規模定制化Mass-customization（大規模定制化）。以硬件為核心競爭力的產品逐漸被以“產品+

31、”為代表的個性化體驗經濟所取代。供應側感知、收集消費者需求，并有能力低成本高效的輸出定制化產品或方案。加速制造系統和消費系統的打通，通過客戶需求驅動產品研發，生產制造和交付服務，以規?；a滿足個性化需求，進而獲得更高的產品溢價，帶動制造系統從追求規模經濟價值到追求范圍經濟價值的深刻變革。一是客戶需求驅動的產品快速設計。依托產品模塊庫、設計知識庫或者配置規則庫等，能夠基于客戶需求靈活配置、調整和組合產品設計模塊，快速獲得滿足客戶個性化需求的定制設計方案。二是規?；ㄖ粕a。通過全生產流程的數據打通，制造系統能夠自動識別產品匹配個性化訂單狀態，并適配訂單個性化設計需求，組織制造資源，執行生產作業

32、、物料配送和質量檢測等，完成個性化產品的定制生產。三是數據驅動的個性化服務。依托具備感知、傳輸、分析和優化的智能產品，通過采集、傳輸、建模和分析用戶數據，挖掘客戶服務需求，進而開發滿足個性化需求的增值服務，提升產品消費體驗。1.2.3 靈活適應變化Agility and adaptiveness（靈活適應變化）。供應側需持續強化敏捷響應、快速交付能力，滿足多品種、小批量、短交期需求。此外，應對當今愈加多變的世界，工業企業應構建應對地緣政治、自然災害、疫情等不可控風險的管理及調整能力。數字技術加速傳統制造體系走向具備自感知、自分析、自決策和自執行的新型制造系統。新型制造系統能夠實時、精準掌控調整

33、制造過程，自適應內外部環境和需求變化，將原來由人主導的柔性、敏捷制造轉化為更具有智能特征，其程度、范圍均達到更高水平的柔性、敏捷制造。一是柔性、動態資源配置與調度。泛在13工業數字化/智能化2030連接各類生產資源，實時感知生產要素狀態，基于外部需求和內部生產狀態，制定生產計劃、車間排產等，并根據訂單狀態和異常擾動，動態實時調整計劃排程，調度生產資源，快速響應變化。二是柔性化、自適應生產作業。依托柔性可重構產線、柔性工裝夾具和柔性線上物流搬運系統，能夠自適應響應訂單、計劃、物料、工藝等變化開展生產作業，實現作業內容差異的多品種多批量定制產品的柔性生產。1.2.4 可靠互信Guaranteed

34、trust（可靠互信）。在不遠的將來，質量等關鍵信息全面可追溯為基本的要求，在此之上供應鏈安全韌性、上下游緊密協同也是不可或缺的關鍵能力。社會對產品供應鏈責任、全生命周期碳排放等信息透明公開的期待將促進企業切實地承擔社會責任。數字技術應用加速全產業鏈、全價值鏈的互聯互通，進而推動訂單、計劃、生產、質量以及碳排放等數據的共性協同，進而推動全流程的質量追溯，全供應鏈條的高效協同與風險響應以及全鏈條的碳排放管理等全局性、系統性優化。一是全流程質量追溯。全面匯聚設計、工藝、采購、生產、交付和運維全生命周期產品質量數據包，構建產品全生命周期質量履歷，支持全生命周期質量改善活動。二是彈性、韌性供應鏈系統。

35、廣泛連接上游基礎材料和關鍵零件供應企業，下游倉儲、物流服務商，實時感知采購供應、物流配送狀態，分析和預警供應鏈風險，進而快速響應供應鏈交付異常。三是全鏈條碳資產管理。通過采集和匯聚原料、能源、物流、生產、供應鏈等全價值鏈條的碳排放數據，依托全生命周期環境負荷評價模型，實現全流程碳排放分布可視比較，碳排放趨勢分析、管控優化以及碳足跡追蹤等。1.2.5 體面工作Ideal jobs（體面工作）。人工與機器將實現高效分工，各取所長、緊密配合，將人類從重復性工作中解放出來，把人的精力釋放到更需要創造性、判斷力、溝通力的崗位上。工作環境的安全性也將得到有力保障。原有工業機器人只能用于標準化重復性作業場景

36、，通過智能化升級實現生產過程自感知、自分析、自決策能力，能夠像人一樣柔性適應更多復雜工作場景，可推動在更多場景、更大范圍內實現機器換人。一是加快勞動力走向知識型。機器換人削減大量低技能水平、重復性勞動崗位，智能化企業內部保留下來的將是既懂OT也懂IT的復合型員工，員工整體素質能力水平顯著提升，將推動勞動力結構從低水平員工密集的“正三角”走向高水平員工密集的“倒三角”。二是創造大量高技術、高價值工作。算法設計、業務建模、裝備調試等對專業能力要求較高的新興崗位持續涌現，掌握數字技能的勞動者成為就業市場新增量，企業用工數量不降反增。1.2.6 自然友好Nature-friendly（自然友好）。除關

37、注工廠日常運營能耗及污染排放外，工業企業將從產品設計時即考慮全生命周期碳排放。循環經濟模式將得以發展。應用人工智能、大數據、5G、工業互聯網等提升工廠能耗、排放、污染、安全等管控能力，探索從根本上解決生產全流程安全、節能、減排等問題，逐步邁向綠色制造、綠色工廠和綠色供應鏈，加快制造業綠色化轉型，創造良好的經濟效益和社會效益。14工業數字化/智能化2030一是全流程能耗監測與優化?；跀底謧鞲?、智能儀表、5G等實時采集多能源介質的消耗數據，構建多介質能耗分析模型，預測多種能源介質的消耗需求，分析影響能源效率的相關因素，進而可視化展示能耗數據，開展能源計劃優化、平衡調度和高能耗設備能效優化等。二是

38、多污染源監測與優化。依托污染物監測儀表，采集生產全過程多種污染物排放數據，建立多維度環保質量分析和評價模型，實現排放數據可視化監控，污染物超限排放預警與控制，污染物溯源分析，以及環?？刂撇呗詢灮?。1.2.7 生態共榮Ecosystem based（生態共榮）。產業、供應鏈內企業緊密合作將成為競爭力提升的剛需，工廠四壁的邊界將被打破，鼓勵信息共享，以實現整體系統效率最大化。網絡使得制造系統可以不斷超越時空的限制進行更廣泛的連接，將人、設備、系統和產品等要素連接起來，打通全要素、全價值鏈和全產業鏈的“信息孤島”，使數據能夠在不同系統、不同業務和不同企業之間高效流動。一是全產業鏈、供應鏈協同優化。

39、依托跨企業信息系統集成或構建供應鏈協同平臺，打造供應鏈協作入口，連接融合采購、庫存、物流、銷售等前后端的供應鏈環節，實現數據聯動的供應鏈集成優化，提升內外部整體協作效能。二是網絡化協同制造?；谌?、全產業鏈、全價值鏈的互聯互通，實現跨地域、跨行業和跨領域的信息流轉和業務協同，制造資源配置沖破企業、地域邊界束縛，在產業層面實現全局最優，進而影響產業的空間布局。三是平臺化的產業生態體系。具有社會資源分配和生產活動組織功能的平臺，能夠支撐大量企業以平臺為紐帶開展互補合作，實現互利共贏，在工業領域打造平臺經濟屬性的生態體系。15工業數字化/智能化2030第二章工業數字化的當前進程16數字化轉型在過

40、去10年中一直是企業的關鍵議程之一，但不同行業之間的數字化進程有顯著差異。根據華為2021年發布的戰略到執行、實踐到卓越報告中的評估，工業處于數字化進程的第二波次，處于轉型追隨者的位置。（圖2-1:各行業數字化轉型波次）很多工業企業大多流程復雜、資產重，變革包袱大，其轉型進程雖不及與數字化親和度更高的信息密集型行業，但其希望通過數字化提升競爭的訴求強、應用場景豐富，想象空間巨大。同時，工業領域寬廣，子行業眾多，為明確工業數字化轉型的具體進程，我們參考國民經濟行業分類1（GB/T4754-12中華人民共和國國家標準，由中華人民共和國國家質量監督檢驗檢疫總局、中國國家標準化管理委員會于 2017年

41、發布，2019 年修訂模型中的指標參考中國電子技術標準化研究院智能制造發展指數報告 2021中的公開指標圖2-1:各行業數字化轉型波次插圖注釋：1)資料來源：2021 年華為數字化轉型，從戰略到執行；羅蘭貝格0246810121405101520253035404550556065707580各行業數字化轉型進程波次數字開拓者轉型追隨者轉型潛力股行業增加值占比1)%農業建筑交通物流酒店餐飲油氣采礦休閑文娛零售教育專業服務金融保險信息通訊醫療政務房地產制造屬地性行業支柱型工業消費與服務信息密集型行業數字化進程指數能源電力20171）和智能制造重點產業，在本白皮書中將工業劃分為16個子行業進行分析

42、，評估中國工業各子行業的數字化指數。以可觀測、易評價、可量化為原則，我們從工業產品的全生命周期出發，制定研發設計、生產管理、倉儲物流、商業運營四大維度、包含21細項指標的評估模型2。（圖2-2 工業數字化指數評估模型）17工業數字化/智能化2030圖2-2:工業數字化指數評估模型數字化指數評估模型研發設計生產管理倉儲物流商業運營ABCD設備相關環境相關質量相關計劃相關設備數字化率設備聯網率自動物流設備應用率設備預測性維護基于生產需求的精準配送生產數據自動采集關鍵工序在線檢測全流程質量追溯能源管理平臺應用率碳排放統計生產過程可視化應用高級排產系統作業文件自動下發數字化設計1數字化仿真237104

43、8115179126基于標識的物料管理倉庫管理系統應用1516產品個性化定制平臺供應商信息協同大數據平臺電子商務平臺應用率182019211314各行業數字化指數63564643413938272625201914141410半導體汽車航空航天石油化工軌道交通公共事業3C及家電食品與醫藥鋼鐵有色金屬機械和設備船舶采礦建筑材料輕工紡織與服裝圖2-3:16個行業工業數字化指數評估結果數據來源方面，行業均值參考了中國智能制造評估評價公共服務平臺截至2021年12月的數據，覆蓋中國31個省市自治區的2萬余家工業企業的智能制造能力成熟度診斷數據3；各細分行業數據在行業均值的基礎上，以調研、訪談方式，分別

44、從行業內專家、工業數字化供應商專家獲取各指標評分，并交叉驗證。從結果來看，半導體、汽車、航空航天、石油化工行業整體數字化水平最高；采礦、建筑材料、輕工、紡織與服裝相對落后。（圖2-3 16個行業工業數字化指數評估結果）3參考中國電子技術標準化研究院智能制造發展指數報告 202118工業數字化/智能化2030圖2-4:16個行業工業數字化指數評估細項指標結果半導體汽車航空航天石油化工軌道交通公共事業3C及家電食品與醫藥鋼鐵有色金屬機械和設備船舶采礦建筑材料輕工紡織與服裝研發設計55305829241240221728103026232830109131412數字化設計數字化仿真設備數字化率設備聯

45、網率自動物流設備應用率設備預測性維護生產數據自動采集關鍵工序質量在線檢測全流程質量追溯生產過程可視化應用高級排產系統作業文件自動下發能源管理平臺應用率碳排放統計基于標識的物料管理倉庫管理系統應用基于生產需求的精準配送產品個性化定制平臺供應商信息協同大數據分析與精準營銷電子商務平臺應用率123456789101112131415161718192021生產作業倉儲配送商業運營16個行業均值各細項指標評分顏色標識80-10060-7940-5920-390-19不適用在數字化指數基礎上，我們又疊加了各行業的盈利能力4，從這兩個維度出發，將 16 個子行業劃分為了引領型行業、敏捷型行業、前瞻型行業、

46、謹慎型行業、沉穩型行業五種行業畫像。（圖 2-5 工業數字化的行業畫像）4參考國家統計局中國工業統計年鑒、A 股上市公司的營業利潤數據從細項指標分數看，數字化設計、設備數字化、生產數據自動采集的整體水平較高，是企業數字化轉型的基礎場景和能力。（圖2-4 16個行業工業數字化指數評估細項指標結果）圖2-5:工業數字化的行業畫像34567891011121381291910114214 15161826 274038434156254413571762646345396573C及家電采礦鋼鐵有色金屬石油化工機械和設備輕工紡織與服裝食品與醫藥汽車航空航天軌道交通建筑材料數字化指數行業規模盈利能力(營

47、業利潤率%)謹慎型后知后覺謹慎觀望沉穩型保守主義不動如山引領型行業翹楚遙遙領先敏捷型身姿矯健運籌帷幄前瞻型高瞻遠矚搶先一步公共事業船舶半導體19工業數字化/智能化2030從這兩個維度進行分析是因為數字化指數和盈利能力之間有一定相互促進的正相關關系，較高的數字化水平能夠促進企業盈利水平提升，同時雄厚的資金實力才能夠支撐數字化投入。引領型行業：包括半導體、汽車、航空航天、石油化工行業。這些行業具有技術密集、固定資產投入高、大規模和高精度生產、流程標準化的天然屬性，人工相比設備不具優勢，因此數字化起步最早、轉型最為成熟。同時，有極強的盈利能力作為有力支撐，保障對數字化的持續投入，由此形成“滾雪球效應

48、”。當前生產過程數字化已經基本完成，未來將重點關注結合 AI、數字孿生、傳感系統等前沿技術，發掘更為豐富的智能化應用。敏捷型行業：包括軌道交通、3C 與家電、醫藥與食品、機械與設備行業。對這些行業來說，數字技術有利于精準洞悉市場需求并開展創新研發，同時對于生產活動的降本增效、精度與質量、可靠性提升效果顯著。這些領域雖與引領型行業存在差距，但已具備一定的數字化基礎，未來在補齊短板的同時，將關注應用的協同及集成，以及大數據應用。前瞻型行業：包括公共事業、鋼鐵、有色金屬、船舶行業。這些行業受生產活動的屬性影響，數字化是必備的生產要素，也是降本增效的必要條件。如對于鋼鐵、有色金屬行業來說，流程制造的主

49、生產環節的物理化學反應完全依賴于設備，人工僅作為輔助。因此在盈利能力不高的情況下，這些領域的企業仍然敢為人先，有動力去推動數字化轉型。未來將進一步根據投入產出比進行數字化投資。謹慎型行業：包括采礦、建筑材料行業。該領域生產模式較傳統和粗放，工藝流程復雜度不高，長期以來都以人力勞作、經驗傳承為主，同時對于對數字化的價值認知較晚，因此行動相對謹慎和保守。接下來在針對關鍵工序進行數字化改造的同時，將逐步擴大數字化范圍，從點到面，拓寬應用場景，全面滿足安全、環保的生產需求。沉穩型行業：包括輕工、紡織與服裝行業。這些領域中小企業眾多，除少數已深耕數字化的頭部企業，大部分企業受制于自身盈利和資金能力，數字

50、化轉型相對遲緩。對這些中小企業來說，輕量、投入少、見效快的云化工業應用軟件將是重點。雖然各子行業的數字化進程不一，在分析的過程中，我們仍發現有一些跨行業的共性需求場景，將在下個章節中進行分享。20工業數字化/智能化2030第三章行業共性需求與價值場景 21圖3-1:二十個共性價值場景透過現象看本質，我們發現16個細分行業、5組行業畫像的背后，存在一些共性的場景，這些場景具有跨行業通用性和高價值特點?；贕B/T 40647-2021智能制造 系統架構，我們從生命周期、系統層級和智能特征三個維度識別了二十個高價值的共性5部分場景參考了中國電子技術標準化研究院智能制造能力成熟度應用實踐報告；中國信

51、通院中國智能制造發展研究報告：智能工廠場景5。這些場景將成為未來5-10年內工業企業的數字化部署重點，也將驅動相關關鍵使能技術的迭代更新，因此值得工業企業以及數字化解決方案提供商重點關注。（圖3-1:二十個共性價值場景）工藝仿真與虛擬調試2設計與工藝一體化協同3關鍵工藝智能調優4工業現場邊緣物聯6工業邊緣智能化升級7工業裝備集成協同控制8產線柔性化配置10智能排產與動態調度11自動化倉儲與物流配送12安全監測與優化14能耗監測與優化15質量在線檢測與追溯16產品數字化設計1智能機器與人員協同5工業裝備遠程控制9環境監測與優化13供應鏈可視化與信息協同17設備可視化與預測性維護18大規模個性化定

52、制19云工廠共享制造2022工業數字化/智能化20303.1 產品數字化設計企業在研發設計階段存在以下痛點：成本方面，傳統設計開發方式完全依靠實物驗證，驗證成本高；效率方面，大量設計知識無法積累，設計過程中重復“造輪子”現象嚴重；質量方面，設計方案缺乏可制造性，存在不合理、不正確，造成風險。產品數字化設計是企業節約研發成本、提高設計效率、提升產品質量的一項重要舉措。例如某電機制造企業部署PLM軟件，一體化管理設計和工藝BOM；建立資源庫和工藝庫實現知識積累和快速重用；通過設計軟件與管理系統的集成，搭建一體化研發設計平臺；搭建仿真分析平臺，實現設計快速驗證，產品研制周期縮短25%，數據100%線

53、上管理。產品數字化設計的實現方式如下：工業軟件方面，一是應用三維設計軟件，采用TOP-DOWN方法實現產品設計，采用模塊化、參數化方法提高設計質量和效率，融合人工智能算法實現創成式設計，全面提升設計效率；二是將設計軟件和PDM、PLM等管理系統集成，打造數字化設計協同平臺，實現設計數據的統一管理和高效復用；工業數據方面，建設通用件優選管理平臺、組件模型庫等設計知識庫，實現通用化、標準化組件的快速調用及組合設計，避免重復“造輪子”。典型行業：汽車、航空航天、軌道交通、3C與家電、船舶、機械與設備。3.2 工藝仿真與虛擬調試企業在工藝設計階段存在以下痛點：成本方面，傳統工藝設計依賴人員經驗，無法在

54、設計階段進行工藝方案驗證，往往在實物制造過程中發現工藝設計問題，造成返工返修成本；效率方面，傳統工藝設計重復“造輪子”現象明顯，導致工藝設計效率提升困難。通過在數字化環境中對工藝進行虛擬仿真驗證，對產線進行虛擬調試，可以在設計階段對工藝準確性進行全面驗證，降低生產、調試成本。例如某裝備制造公司，利用數字孿生系統進行各產線設備通用模型建模及仿真驗證，實現了工廠布局的方案驗證與設計優化，規劃質量提升50%，規劃設計周期縮短75%。工藝仿真與虛擬調試的實現方式如下：工業軟件方面，基于CAM、裝配仿真、車間仿真等工藝仿真軟件驗證工藝可行性和正確性；基于SIMIT等虛擬調試系統，構建生產線數字孿生系統，

55、實現工藝層級的虛擬調試，縮短產線調試周期同時降低成本；工業數據方面，構建工藝仿真與調試模板庫，根據仿真對象自動匹配調用仿真配置文件，提高仿真效率。典型行業：汽車、航空航天、軌道交通、石油化工。3.3 設計與工藝一體化協同設計與工藝一體化協同是縮短產品研發周期、提升產品研制效率的有效保障。例如徐工集團道路機械分公司建設了PDM系統、仿真分析平臺、焊接仿真系統等項目，實現設計與工藝的一體化協同，產品研發成本降低30%，產品研發周期減少5個月，產品設計效率提升40%；魚躍醫療運用基于模型的機械加工、裝配等工藝設計，產品研發周期縮短30%。工業軟件和數據集成協同是實現設計與工藝一體化協同的主要解決方案

56、：一是設計軟件，基于三維設計軟件開展研發和工藝設23工業數字化/智能化2030計，確保設計數據的一致性；二是協同平臺，通過設計軟件-工藝軟件-信息系統的集成（如CAD-CAPP-PLM），實現數據的準確交互、及時共享；三是可制造性設計分析軟件，將工藝、制造過程中的工業知識模型化、標準化，在設計環節采用DFM分析軟件進行可制造性設計分析，提前發現、修正設計隱患。典型行業：汽車、軌道交通、航空航天、3C與家電。3.4 關鍵工藝智能調優工藝過程控制當前痛點總結如下：效率方面，根據經驗人工調參難以實現實時調優與控制；質量方面，大量工業企業的關鍵工藝高度依賴于操作人員經驗判斷和人工操作，容易出現質量波動

57、問題。工程機械、鋼鐵石化、建材等行業龍頭企業積極開展應用探索，例如，徐工集團通過工程機械焊接工藝調優，將焊接直通率提升14%，實現了效率與品質的躍遷；海螺水泥通過熟料研磨工藝調優，將水泥質量穩定性提升15-20%；中石化通過催化裂化工藝調優，實現出油率提升5-10%。關鍵工藝智能調優的實現方式如下：工業數據方面，應用數理模型破解過程黑箱實現動態優化工藝參數，應用AI算法模型實現工藝參數運算、推理與補償優化，沉淀工藝知識庫提供工藝參考與指導；工業裝備方面，具有溫度、壓力、機器視覺等感知功能的智能工控設備實現動態優化操作參數，先進過程控制采用多變量優化算法處理多層次、多目標和多約束控制問題，實現全

58、局優化；工業網絡方面，確定性IP網絡滿足動態調參對確定性低時延的要求。典型行業：汽車、鋼鐵、采礦、石油化工。典型工序：焊接、焊錫、注塑、電鍍。3.5 智能機器與人員協同在部分重復性強、標準化或危險系數高的場景中存在以下痛點：成本方面，熟練工人培訓周期長，人工成本高；效率方面，人工勞動強度大，難以長時間高效工作；質量24工業數字化/智能化2030方面，操作精度、生產質量受工人經驗影響，產品質量一致性差。機器具備感知、分析、決策能力，可以實現自適應作業，高效協同人員開展工作。例如中聯重科應用模塊化人機協同工作站進行挖掘機下車架部件裝配，裝配效率提升50%，上海航天應用智能噴涂機器人，實現工件自識別

59、、參數自調用和輪廓自適應涂裝，涂裝效率提升30%。智能機器與人員協同的實現方式如下：工業網絡方面，基于5G/Wi-Fi 6開展設備組網，進行協同調度和生產信息傳輸，基于工業PON構建連接距離長、抗干擾、性能和安全性高的網絡系統；工業裝備方面，基于智能機床、工業機器人實現切削、抓取、噴涂、檢測等加工作業自動化；工業數據方面，基于自然語言處理模型理解人類指令，配合工人工作，基于機器視覺模型，采集圖像信息的自動分析識別，判斷位置信息，基于智能決策算法，實現加工路徑規劃、位姿自適應調整。典型行業：鋼鐵、機械與設備、汽車、半導體、3C與家電、食品與醫藥。典型工序：上下料、搬運、外觀檢測、噴涂、焊接、裝配

60、。3.6 工業現場邊緣物聯當前痛點總結如下：安全方面，考慮數據安全要求，關鍵生產數據不能出廠；效率方面，重復數采成本高，且對邊緣物聯設備性能沖擊大。工業企業在工業現場部署一站式的IoT平臺，將有利于數據采集、分析與現場聯動，實現關鍵生產數據不出廠。例如，陜煤集團過去的智慧礦區建設多基于現有設施改造，一設備對接多系統，帶來穩定性差、設備數采耗時長，數據準確度低等問題；現在通過新建IoT邊緣平臺，實現井下檢修效率提升30%、智能化采煤率大幅提升。工業現場邊緣物聯的實現方式如下：工業數據方面，應用實時孿生可視化組合建模工具，實現小時級產線模型構建，百萬級點位并發，秒級實時采集，毫秒級超低時延；工業裝

61、備方面，應用超融合硬件將全量云IoT平臺業務能力下沉邊緣，廠、礦、井口輕平臺部署，實現高可靠性、安全性；工業軟件方面，應用IoT Edge提供數據采集、低時延自治、云邊協同、邊緣計算等能力。典型行業：汽車、3C與家電、食品與醫藥、采礦。3.7 工業邊緣智能化升級當前痛點總結如下：成本方面，負樣本數據收集難，設備缺陷類算法精度低；效率方面，算法調優時間長，門檻高，部署效率低，換線收集樣本周期長。因此，基于AI開發工具，降低算法開發難度、縮短算法移植周期就顯得尤為重要。例如，華為南方工廠在試點產線部署了華為昇騰全套AI質檢方案，實現了成像子系統、訓練子系統、推理子系統的有機結合，實現一站式部署、算

62、法準確率大幅提升、模型迭代時長大幅縮短。工業邊緣智能化升級的實現方式如下：工業數據方面，應用難例識別實現半自動篩選難例，同等精度（ISV模型開發）僅需65%的樣本，ISV算法精度提升10%，應用樣本處理分析工具實現樣本采集時間縮減50%，應用增量學習實現一鍵算法遷移，周期縮減50%。典型行業：汽車、半導體、航空航天、3C與家電。25工業數字化/智能化20303.8 工業裝備集成協同控制傳統工控系統功能單一，運動控制+視覺分析分離，多套系統疊加，復雜度高、性能差?；诖?，工業企業可探索極簡架構、實時虛擬化、軟件定義、安全可靠的新型工控平臺。例如，某汽車裝備公司通過AI硬件平臺和實時操作系統共同構

63、成的一體化智能工控系統，將集成開發效率提升4倍、成本減少30%。工業裝備集成協同控制的實現方式如下：工業裝備方面，應用SoC+RTOS實現通用計算與智能計算合一，應用OICT融合組態平臺實現控制與智能協同的開發與部署；工業網絡方面，應用TSN確定性大帶寬連接，如工業光總線，具有抗干擾能力強、帶寬大（10Gbps）的優勢。場景涉及典型行業有：食品與醫藥、3C與家電、汽車。3.9 工業裝備遠程控制鋼鐵、采礦、港口等行業的工業現場環境相對惡劣、復雜，效率方面，員工勞動強度大，環境惡劣，生產效率低；安全方面，現場環境惡劣，危險源多，安全問題突出。工業裝備的遠程控制成為應對惡劣現場工作環境的一項有效舉措

64、。例如，天津港的高空作業人員在50米高度作業，下樓難、工作期間飲食不便；同時港機不能遠程維護，現場高空排查維修存在安全隱患。為此，天津港采用現場實景回傳和拉遠控制改造，使得操作員實現遠程操控、現場無人化，工作的安全性、舒適性大幅提升，工作效率顯著提高。工業裝備遠程控制的實現方式如下：工業軟件方面，基于工業控制軟件管理設備調度、控制，顯示設備運行狀態；工業網絡方面，基于5G低時延、高帶寬的特性能快速傳輸工業現場數據，基于現場總線/TSN實現現26工業數字化/智能化2030場數據實時上傳和控制指令即時傳遞，滿足控制精度要求；工業裝備方面，工業機器人等智能裝備執行指令，進行生產作業操作。典型行業：石

65、油化工、鋼鐵、有色金屬、建筑材料、采礦。3.10 產線柔性化配置企業在柔性化制造方面存在以下痛點：成本方面，傳統產線的構造/人員/操作固定，改造成本巨大，需增加產線投資；產線配置的標準化、自動化程度較低，耗費大量人力、物力；效率方面，部分設備不便移動，重構設備布局周期長，部分設備智能化程度較差，工裝、模具、夾具、刀具等調試周期長。根據訂單需求靈活配置人、機、料、法等要素，可以快速組織生產和響應需求變化。例如華為Wi-Fi 6解決方案助力某消費電子廠商實現柔性產線配置，通過Wi-Fi 6 CPE+Wi-Fi 6 AP組建的無線生產網，給設備“剪辮子”，應對因產線頻繁變更導致的機臺臨時移動與組合，

66、換線時間縮短50%，AGV運行效率提升30%，網絡運維OPEX降低50%。為實現產線柔性化配置：工業網絡方面采用5G、Wi-Fi等無線網絡，構建超寬上行、高吞吐速率的高品質無線生產網絡，實現產線的快速調整和按需配置；工業裝備方面引入智能化裝備、自主移動機器人、柔性化工裝夾具等，搭建布局柔性、單元柔性、可復制性的柔性可重構產線。典型行業：半導體、紡織與服裝、汽車、3C與家電。3.11 智能排產與動態調度企業在排產和調度方面存在以下痛點：人工排產周期長、難以動態響應重排需求。人工排產依靠業務規則和經驗，對員工的經驗積累和技能要求高，無法根據多約束條件生成最優化的生產計劃，經常會出現資源沖突、資源浪

67、費、加工周期長、訂單延誤的情況。智能排產與動態調整可以提高縮短生產周期。華為南方工廠構建了各種場景的排產數學模型和數據模型，自動排產具體到線體/設備/夾具/人員/場地等資源，排產人員減少50%，同時實現了關鍵資源的最大化利用，產線產出提升20%。某電氣公司基于APS系統及尋優算法，通過配置產線規則、庫存規則、排程規則、優先級規則等，結合生產資源能力、約束理論、時間和物料，實現生產計劃自動排產建議，工作效率提升25%，產品生產周期縮短21%。智能排產與動態調度的實現方式如下：工業軟件方面，可以使用高級計劃排程系統，集成銷售、倉儲、物流等系統，基于需求、能力、原料、產能等多約束，實現詳細作業計劃的

68、高級排程；工業數據方面，基于約束理論的有限產能算法、優先級規則的算法、啟發式規則的算法、融合人工智能動態調整算法等，實現智能排產方案的尋優。典型行業：汽車、航空航天、軌道交通、3C與家電、船舶、機械與設備。3.12 自動化倉儲與物流配送企業在倉儲與物流配送方面存在以下痛點：成本方面，倉儲空間利用率低，庫房、人力成本高；效率方面，物料盤點、出入庫流程手續繁瑣，耗時長；倉儲信息透明度低，物料揀配準確率低，影響生產節奏；安全方面，人工搬運存在風險。物料的收、存、發、配全過程任務，需要逐步走向自觸發與自執行。例如，緯創資通建立PCBA智能倉儲配送系統，將物料管理27工業數字化/智能化2030用人從6人

69、縮減至3人，PCBA平均庫存周轉天數從3天縮減至1.5天；海爾電器建立AGV物流配送系統，實現物料周轉平均天數低至1.3天，待料導致的停機時率降低0.9%。實現自動化倉儲與物流配送的方式如下：工業軟件方面，基于倉儲管理系統（WMS）、工廠物料配送管控系統（TMS）實現倉儲信息管理、物料調度優化；工業網絡方面，基于5G/Wi-Fi 6/工業無線實現物流裝備控制、物流及出入庫信息傳輸；工業裝備方面，基于智能多層多向穿梭車、智能大型立體倉庫等，實現物料搬運、裝卸和信息記錄；工業數據方面，基于智能決策算法優化物料存儲策略和配送路線。典型行業：鋼鐵、機械與設備、汽車、3C與家電、食品與醫藥。3.13 環

70、境監測與優化當前痛點總結如下：成本方面，一旦出現環境污染事件，會造成較大的資金損失。安全方面，通常只對污染物總量排放和達標情況進行結果觀測，缺少事前預測、風險預警與管控的全過程分析與管理。工業企業應從被動管理走向主動管理，對環境與污染排放精準量化、超限報警和優化管控。例如，南京鋼鐵建立了220個懸浮微粒排放監控點，實時感知環境數據，并構建智慧環保模型，進行預測分析和環?？刂撇呗缘膬灮?，使得生產異常帶來的超標排放風險降低80%、加熱爐排口硫超標現象減少90%。環境監測與污染優化的實現方式如下：工業網絡方面，應用5G/Wi-Fi 6/NB-IoT滿足計量儀器的無線傳輸、長時間低功耗工作特點；工業軟

71、件方面，建立環境、碳排放管控軟件，結合智能傳感，對各類排放渠道數據進行實時采集、分析、查詢、超限預警和管理優化。典型行業：鋼鐵、有色金屬、石油化工、采礦、建筑材料。28工業數字化/智能化20303.14 安全監測與優化當前痛點總結如下：效率方面，故障風險、異常難以在第一時間發現并排除，改進周期長；安全方面，依賴人工定期巡檢，安全預警、隱患排查不足存在盲區，工人巡檢存在安全隱患的漏查問題。工業企業在安全監測和優化場景中實施可視化監測、安全風險應急處理，才能構筑起安全的生命線。萬華化學集成視頻、報警、氣象儀器等數據源，構建應急預案庫，實現事故定位、預案啟動和高效處置，將應急響應速度提升30%。某汽

72、車公司利用物聯網、攝像頭等智能化手段實現重要安全參數在線監測預警，重復隱患發生率降低30%。安全監測與優化的實現方式如下：工業數據方面，基于運行數據，通過知識圖譜、AI模型等安全分析模型開展風險源識別、預測及管理優化；工業裝備方面，應用巡檢機器人實現產線、管道自動巡檢和裝備信息采集，應用邊緣智能設備如Atlas等AI加速模塊在端側實現圖像識別與分類；工業網絡方面，應用5G/Wi-Fi 6/工業無線實現設備運行參數實時傳輸；工業軟件方面，建立安全管理系統/應急指揮系統實現故障數據采集、分析、存儲和事故發生時統一指揮調度。典型行業：石油化工、鋼鐵、有色金屬、采礦、汽車、建筑材料。3.15 能耗監測

73、與優化當前痛點總結如下：成本方面，能耗缺少實時透明化、精細化管控，難以降低能耗成本；效率方面，能源數據采集與分析停留在人工抄表、人工分析階段，能耗數據分析效率低。工業企業對能耗實施可視化監測、精細化管理，合理利用能源，提高能源利用率。例如，長城汽車采集室內外溫度和制冷機系統負荷數據，利用算法模型實時決策制冷站運行的最佳效率點，使得制冷站整體能耗降低15%以上；某電氣公司通過能源管理系統，實施監控各個點的用能數據，減少非必要用能，用電量減少約15%。實現能耗監測與優化解決方案的方法如下：工業數據方面，應用多介質能耗分析模型預測多種能源介質的消耗需求，分析影響能源效率的相關因素，開展能源計劃優化；

74、工業裝備方面，應用邊緣計算網關EC-IoT部件實現海量終端數據本地分析和處理；工業網絡方面，應用5G/Wi-Fi 6/NB-IoT滿足計量儀器的無線傳輸、長時間低功耗工作特點；工業軟件方面，建立能源管控系統結合各介質儀表數據，對各類能耗統計、分析、預測，實現能耗優化。典型行業：石油化工、鋼鐵、有色金屬、采礦、汽車。3.16 質量在線檢測與追溯當前痛點總結如下：效率方面，質量信息手工記錄，依賴紙質表單，執行效率低，追溯周期長；質量方面，涉及的生產環節、工藝問題信息記錄不全，追溯困難，難以及時調整；人工判斷一致性差，產品質量難以保證。質量在線檢測與追溯有利于實時識別、判斷和定位質量缺陷，大幅提高缺

75、陷識別率、降低質量損失風險。例如，華為昇騰AI助力寶德開展AI質檢，在臺式機、服務器等產品的主板放置，主板和內存條的安裝、固定、接線、理線、蓋板和下料等多道工序中運用了AI視覺檢測，實現檢測準確率和產線節拍雙提升。質量在線檢測與追溯的實現方式如下：工業數據方面，應用質量分析模型，基于知29工業數字化/智能化2030識圖譜、深度學習等算法對產品圖像等質量信息的分析識別，應用質量知識庫支持質量分析決策等；工業裝備方面，應用智能檢測裝備和儀器實現產品質量信息實時采集、記錄與處理；工業網絡方面，使用5G傳輸檢測圖像、視頻等產品質量信息；工業軟件方面，建立QMS（質量管理系統）實現質量信息記錄，便于追溯

76、與質量改進。典型行業：石油化工、鋼鐵、3C與家電、食品與醫藥、汽車、機械與設備、航空航天。3.17 供應鏈可視化與信息協同企業在供應鏈管理方面存在以下痛點：成本方面，無法及時獲取供應商的產能、計劃、出貨、物流等信息，供應鏈異常導致生產異常；效率方面，供應鏈企業間信息不暢通，協作效率低。供應鏈可視化與信息協同可以幫助企業精準掌握供應商的交貨狀態、成品庫存、可分配產能等數據，降低交付風險。如藍思科技構建供應商協同平臺，向上游供應商提供云協作門戶，集成供應商的生產、倉儲、運輸系統，實現采購成本降低8%；老板電器與供應商建立物料信息共享，實現生產端到供應商端的數據共享，優化配置供應鏈資源，交付周期縮短

77、10%以上。供應鏈可視化與信息協同的實現方式如下：工業軟件方面，構建供應鏈一體化集成平臺，打通供應鏈全鏈條企業，實現企業系統數據的互通互聯，可視化監控、資源調度和績效分析；工業數據方面，基于實時銷售數據，分析決策最優供應鏈安全庫存，保障采購準時供貨的同時減少供應鏈庫存成本，建立各類采購異常與解決策略的關聯模型，針對異常事件智能化推薦解決方案。典型行業：汽車、3C與家電、半導體、紡織與服裝。30工業數字化/智能化20303.18 設備可視化與預測性維護當前痛點總結如下：成本方面，人工點檢和定期維護影響生產作業，造成產能浪費，運維成本高，關鍵設備故障影響生產計劃，故障造成損失大；質量方面，難以及時

78、發現潛在故障隱患和細微壽命衰減，長期積累導致突發停機，造成生產報廢。已有工業企業開展設備的可視化與預測性維護，實現設備狀態監控、運行效率和性能綜合分析，以及故障診斷和失效預警。例如，貴州航天電氣開展設備在線狀態監控，建立了設備故障診斷模型，實現設備綜合利用率提升20%；華潤三九醫藥開展設備數字孿生體應用，實現設備三維模型和設備實體的虛實映射和遠程互操作，使得設備故障響應速度提升60%。設備可視化與預測性維護的實現方式如下：工業數據方面，應用設備數字孿生模型實現設備運行狀態的可視化、實時分析與故障預測，應用設備健康預測模型實現實時分析運行狀態并在故障異常時自動報警，應用設備故障診斷模型實現精準判

79、斷設備失效模式，應用設備故障處置知識庫實現快速決策修復策略；工業網絡方面，應用5G/Wi-Fi 6/有線網絡傳輸設備運行信息；工業軟件方面，應用設備管理系統/設備運維系統實現設備管理、信息采集、故障診斷與處置、預測性維護等。典型行業：鋼鐵、建筑材料、機械與設備、食品與醫藥、汽車。3.19 大規模個性化定制企業在大規模個性化定制方面存在以下痛點：成本方面，產線不具備柔性化生產能力，計劃調度、生產執行等人工及管理成本高，產線改造或新建投資成本高；效率方面，定制產品的BOM搭建及解析效率低，定制化零部件備貨不準及供應不及時，產線柔性化較低，多品種定制化生產效率低。部分市場嗅覺敏銳、具有卓識遠見的工業

80、企業探索并建立了C2M（客戶直連制造）模式的成功樣板，從大規模量產走向大規模定制。例如，曲美家居建立了1000余個設計案例庫、5萬套設計樣本庫，快速根據客戶選配生成產品模型和工藝流程，由此實現店面定制家居設計效率提升400%；酷特智能為用戶提供在線定制服裝服務，可以自動匹配版型和服裝設計，實現“一人一單”定制生產與直接交付，帶來15%的訂單收入增長。大規模個性化定制的實現方法如下：工業軟件方面，面向產品數字化設計場景實現設計軟件與PLM系統的集成，面向產線柔性化配置場景引入面向產線的虛擬調試軟件，面向供應鏈可視化與信息協同場景開展業務系統集成，構建供應鏈協同平臺；工業網絡方面，面向產線柔性配置

81、場景布局5G、Wi-Fi6等網絡；工業裝備方面，面向產線柔性配置引進智能化裝備、柔性化工裝夾具等；工業數據方面，面向產品數字化設計場景采用知識庫、人工智能算法，面向供應鏈可視化與信息協同場景采用安全庫存算法、風險管理模型。典型行業：紡織與服裝、汽車、3C與家電。3.20 云工廠共享制造當前痛點總結如下：效率方面，模具、小家電、紡織等中小工業企業的數字化進程遲緩，難以應對市場靈活需求，產業鏈上下游冗長、信息流通慢、協同難，設備利用率季節波動、不穩定性高。通過聚合工業企業及其上下游力量，由31工業數字化/智能化2030各垂直領域的云工廠或產業運營商作為引領者，可以實現以訂單驅動的產業鏈上下游資源整

82、合，推動產業范式革新與產業整體的數字化升級?？蛻艚浻山y一的入口下單，云工廠平臺進行訂單的拆解和分發，根據各工廠產能情況智能調度產能；并整合產業鏈上下要成功部署上述二十個共性價值場景，工業裝備、工業網絡、工業軟件、工業數據是必不可少的關鍵支撐要素。工業裝備作為高效、穩定、自動化作業的終端，是工業數字化的基礎；工業網絡是現場的人機料法環全要素的連接介質，實現協同；工業軟件則幫助企業開展研產供銷服全流程的精細化分析、決策與管理；工業數據是無處不在的資產，是沉淀的智慧結晶，是潛在價值無限的寶藏。圖3-2:云工廠模式示意游的設計、供應鏈、物流等資源供工廠共享使用，由此培育形成協同設計、共享制造等全新的產

83、業生態。典型行業：紡織、機械與設備、3C與家電。（圖3-2 云工廠模式示意）垂直行業云工廠拆解分發訂單智能調度產能下單接單后開展生產作業工廠1工廠2工廠N同一行業內工廠(如紡織行業的紡紗廠、織布廠、印染廠）生產數據上傳協同設計共享制造提供SaaS應用客戶(如服裝品牌/制衣廠)32工業數字化/智能化2030第四章工業數字化產業發展趨勢 33我們認為，工業互聯網基于“數據驅動+行業機理與知識”的優化范式是工業數字化的理論基礎。工業數字化價值棧以工業互聯網體系架構2.0為理論基礎，參考工業互聯網實施框架，按照設備、邊緣、企業和產業四個層級展開設計。設備層關注工業裝備及裝備級數據，涵蓋裝備、產品的運行

84、和維護功能，以及底層監控優化和故障診斷等應用。邊緣層關注工業軟件和車間級數據，涵蓋車間或產線的運行維護功能，以及工藝配置、物料調度、能效管理和質量管控等應用。企業層關注工業軟件和企業級數據，涵蓋企業平臺等關鍵能力，以及訂單計劃和績效優化等應用。產業層關注產業級平臺和數據，涵蓋跨企業平臺、網絡和安全系統，以及供應鏈協同和資源配置等應用。在工業數字化價值棧中，工業數據貫穿各個層級，并依靠工業裝備、工業網絡和工業軟件實現數字空間與物理世界的融合，構建數據優化閉環?；谶@四大要素工業裝備、工業網絡、工業軟件和工業數據，我們描繪了一幅工業數字化價值棧全景圖，可作為工業企業部署數字化場景和服務、分析市場機

85、會與格局的參考。（圖4-1 工業數字化價值棧）工業數字化價值棧行業級大數據中心區域級大數據中心產業層企業層邊緣層設備層產業級數據研發設計類部件 信息管理類企業級數據企業云數據湖車間級數據裝備級數據邊緣云平臺CAX伺服系統儀器儀表計算芯片生產管理類 MES/MOMAPSSCADAWMS傳感器PLMEDAOAERPCRMSCM整機嵌入式軟件PLC 南向網絡通用裝備 加工裝備操作系統工業以太開發工具現場總線物流裝備檢測裝備動力裝備采礦：鉆孔機、掘進機、刨煤機等半導體：光刻機、蝕刻機、離子注入機等專用裝備工業網絡工業數據工業軟件工業裝備船舶汽車軌道交通等工業各垂直行業解決方案航空航天紡織與服裝食品與醫

86、藥輕工采礦鋼鐵有色金屬石油化工建筑材料機械和設備3C 及家電半導體工廠外網工廠內網確定性廣域網工廠PON 網無線有線TSN 網絡IPv6+廣域網工業無線網(5G/5.5G/Wi-Fi 6/星閃等)圖4-1:工業數字化價值棧34工業數字化/智能化2030圖4-2:工業“新四化”發展趨勢腳踏實地、仰望星空，以工業數字化價值棧為參考藍圖，中國工業企業的數字化轉型仍然任重而道遠。在此，我們提出工業“新四化”的發展趨勢，期望至2030年工業實現全面的數字化轉型，推動實現新型工業化。(圖4-2:工業“新四化”發展趨勢)1)工業裝備數字化工業裝備作為高效執行作業程序的工具，是工業企業實現提質增效的基礎和關鍵

87、。工欲善其事，必先利其器。當前工廠中大量的存量生產裝備存在不聯網、不支持實時采集和上傳數據、缺少便捷友好的操作系統、只能執行簡單程式化任務、互為煙囪和孤島等問題，難以勝任未來更加復雜、高精度、高速度、智能化和協同的作業要求。要推動傳統裝備邁向數字化裝備，網絡連接、操作系統、工業芯片這三件套是“裝備數字化底座”。具體而言：網絡連接方面，不僅要讓“啞設備”實現“張口說話”、做到“數據上得來”，還要讓數據從“各說各話”變成“都說普通話”，才能走向互聯互通；操作系統方面，要通過為傳統裝備嵌入實時、安全可靠的工業級操作系統，實現“一碰即連”、人機互聯、機機互聯，并能執行高實時工作任務；工業芯片方面，通過

88、為裝備置入更優性能的工業芯片，使裝備有能力勝任更高精度、速度、穩定性和智能化的作業任務；邊緣智能方面，通過在單機裝備的基礎上引入邊緣智能，可以賦能單機裝備完成過去憑借自身配置難以勝任的高復雜度任務，例如基于實時數據的智能化分析與決策、裝備間的協同作業與集中化遠程控制。2)工業網絡全連接工業網絡作為數據傳輸的媒介，廣泛連接著工業現場的人機料法環等要素，支撐工業企業構建泛在感知的工廠乃至供應鏈，并實現高穩定高可靠的數據交互、連續不間斷的生產活動、柔性靈活的生產模式。從當下看，大部分工廠已實現基礎網絡覆蓋，可滿足辦公和基礎生產活動需求；但面向數字化場景的持續拓寬和升級，工業企業正呼喚更優移動性能、更

89、高確定性、更低時延、更大打通全量數據，突破工廠邊界，全面釋放數據價值工業“新四化”發展趨勢工業裝備數字化邊緣智能工業網絡全連接工業軟件云化工業數據價值化夯實單機智能基礎，支撐工業提質增效賦能裝備走向智能化、協同化、集約化構建泛在感知的工廠乃至供應鏈，支撐柔性生產從用軟件到用服務，通過新型云化工業軟件實現全局優化、商業模式創新泛在連接適配應用場景、適當超前布局，打造全連接工廠理念“基于模型”的基本方法，實現業務全流程一體化內核以“面向對象”為基本理念，建立Digital Twin模式工業新范式軟件新生態工業根服務云、AI、大數據作為關鍵底層技術支撐模式時間維延展：產品全生命周期追溯與價值挖掘空間

90、維延展：企業間數據流通與協同一網到底構建IT與OT融合的扁平化工業網絡智能運維走向“自動駕駛”，實現自動、自優、自愈、自治安全韌性受到威脅攻擊時業務依然穩定運轉網絡連接工業裝備“數據上得來”、智能“下得去”和“都說普通話”操作系統實時、安全可靠的操作系統實現人機互聯、機機互聯計算芯片推動裝備走向更高精度、速度、穩定性和智能化技術數據安全為基石，數據高效治理為手段，保障數據主權，合規使用保障35工業數字化/智能化2030帶寬的工業網絡，保障數字化場景的穩健落地。面向未來，工業企業打造性能卓越、架構精簡、安全可靠的工業網絡，需要牢牢把握泛在連接、一網到底、智能運維、安全韌性四個要訣。具體而言：泛在

91、連接方面，工業企業需要從基礎網絡覆蓋走向“能連盡連”，以適配應用場景、適當超前布局為原則，打造“全連接工廠”；一網到底方面，通過構建IT與OT融合的“一張網”，工業企業可以實現數據上得來、算力下得去、上下游貫通；智能運維方面，工業網絡需要從人工運維走向“自動駕駛”網絡，實現自動、自優、自愈、自治，為工業企業的運維工作“減負”；安全韌性方面，守好安全底線是業務活動的生命線，工業企業應建立安全韌性的工業網絡，保障受到威脅攻擊時業務依然穩定運轉。3)工業軟件云化工業軟件作為研產供銷服各環節的管理中樞，承載著數據匯聚、分析、決策、反饋、執行等關鍵職責?；厥走^去，傳統工業軟件為工業企業在各環節的高效管理

92、提供了極大的便利，幫助眾多工業企業邁出了數字化轉型的矯健步伐；然而面向未來，傳統工業軟件架構老化、本地化部署、軟件系統異構、購買授權模式帶來軟件系統間集成打通的高昂成本、動態配置的彈性不足等問題，讓工業企業背負起沉重的歷史包袱；工業軟件開發企業也面臨工業知識沉淀的千溝萬壑，在開發門檻高、開發周期長的困境下，難以迸發創新活力。繼往開來，站在傳統工業軟件的“巨人肩膀”上，工業企業、工業軟件開發者及其他工業界伙伴需要凝聚力量，探索理念創新與模式變革，循序漸進推動工業軟件上云，真正從“用軟件”過渡到“用服務”。為此，工業企業首先要建立新理念，采用“基于模型”的基本方法，朝著MBD乃至MBE的方向演進，

93、打破傳統工業軟件下的異構系統，實現業務全流程一體化；其次要探索新模式，以工業經驗、知識、工具等工業根服務的共建共享為基礎，重新定義工業軟件的開發模式和商業模式，并進一步賦能工業新范式（例如云工廠）的形成，培育全新的數字工業生態；最后，底層技術支撐也至關重要，工業界需把握云計算變革的機會窗口，以云、AI、大數據作為關鍵技術支撐，共筑新的工業軟件技術體系。4)工業數據價值化根據國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見，數據成為繼土地、勞動力、技術、資本之后的第五大生產要素，其對于工業企業的重要價值不言而喻。然而，工業數據的高效采集、集成打通、價值挖掘與安全合規利用，是工業界共同面臨的挑

94、戰。采集方面，“數據上不來”，采集源分散、難以實現低成本全量采集；匯聚方面，“數據沒打通”，不同軟件系統間的異構數據形成割裂的數據煙囪；應用方面，“數據難使用”，導致數據分析、價值挖掘的深度、廣度不足；安全方面，“安全隱患多”，工業企業的數據安全與合規能力仍處于起步階段。破舊立新，工業企業的數據治理和應用需要在美國NIST提出的三條“數據流”的基礎上深度融合，并且要突破工廠“四壁”，向空間維、時間維兩個維度充分延展，才能在更大范圍內釋放價值。為此，工業企業首先應建立強大的能力內核。第一步要樹立新理念，從過去的面向產品、面向過程轉變為“面向結果”，聚焦最有業務價值的環節，逐步打造基于物理世界的D

95、igital Twin；第二步需要開展數據的高效治理，依托數據資產目錄、數據標準、36工業數字化/智能化20306工信部、兩化融合公共服務平臺統計數據信息模型、數據地圖等手段，更好更快構建Digital Twin；第三步則是開展數據的智能應用，經治理后的“清潔的數據”還需通過智能化分析與應用，才能成為“智慧的數據”，為創新應用賦能。能力內核還需要進一步外溢和延展。具體而言：向空間維延展，工業企業的數據從局限于自身內部轉變為企業間數據協同、流通與共享，這樣有利于在上下游和產業間形成業務協同、在企業間和產業內形成知識經濟和市場；向時間維延展，工業企業不能只局限于產品研制階段的數據，還需要追溯已售產

96、品的運行態數據，加深對產品使用狀況與客戶需求的認知，為產品使用者提供增值服務，并根據產品使用情況反饋推動產品研制改良升級。數據安全作為數據價值化的基石，對于保障消費者隱私、企業數據主權，確保數據使用合規至關重要。為此工業企業需要構建事前預防、事中預警、事后追溯的全套數據安全能力，讓數據使用更安全。接下來，我們將對工業“新四化”進行展開闡述，希望以此激發工業界伙伴的思考與共鳴。4.1 工業裝備數字化4.1.1 當前進程根據中國工業和信息化部定期統計和發布的設備數字化率、數字化設備聯網率、關鍵工序數控化率三項反映指標6，當前我國的裝備數字化水平整體處于40-50%的相對較低水平，還有很大提升空間。

97、國內工業企業在工業裝備的數字化、聯網化方面仍需加大發力、奮楫篤行。(圖4-3:我國裝備數字化的當前水平與規劃目標)設備數字化率1)數字化設備聯網率關鍵工序數控化率2)42.9%37.3%2015201644.1%38.2%44.8%201739%45.9%201839.4%202049.9%43.5%202151.5%201947.1%41%453)202545.4%45.8%46.4%48.7%52.1%49.5%55.3%65%3)趨勢預估60%3)趨勢預估68%4)政策目標圖4-3:我國裝備數字化的當前水平與規劃目標插圖注釋：1)在流程行業是指單體設備中具備自動信息采集功能的設備；在離散

98、行業是指數控機床、數控加工中心、工業機器人、帶數據接口的機電一體化設備等；2)主要指關鍵工序中過程控制系統（例如 PLC、DCS）的覆蓋率；3)暫無公開權威數據，根據歷史趨勢預估；4)工信部“十四五”信息化和工業化深度融合發展規劃。37工業數字化/智能化20304.1.2 主要痛點工業現場存在大量的生產裝備，既包含多個行業通用的裝備，如加工裝備、檢測裝備、物流裝備、動力裝備等，也包含應用于特定細分行業的專用裝備，如采礦領域的鉆孔設備、掘進設備、刨煤機、碎煤機等。這些生產裝備均具有廣泛的數字化升級需求。然而，傳統生產裝備的數字化升級并非一路坦途，面臨著網絡連接、操作系統、工業芯片三方面的痛點問題

99、亟待攻克。在網絡連接方面，裝備聯網是數字化升級的第一步，但當前工廠中的“啞設備”仍然大量存在。據工信部統計數據，2021年數字化設備聯網率45%7，裝備不聯網導致大量工業數據“沉睡”在裝備中，“數據上不來”問題突出。而即便是已實現聯網的設備，也存在通信協議“七國八制”的問題，其使用的常見主流通信協議高達數十種，“各說各話”，形成煙囪式格局，制約裝備能力升級和多設備互聯協同工作。在操作系統方面，存在裝備“少魂”，智能化不足的問題。部分傳統存量設備無操作系統，缺少標準化接口，難以滿足強實時、高可靠、互操作性強的作業需求。在工業芯片方面，當前工業裝備內置入門、基礎型工業芯片為主，算力低、演進慢，難以

100、滿足智能制造多場景融合、多連接、更智能、高速高精的作業需求，工業裝備亟需換芯升級。與此同時，工廠數字化應用場景的持續拓寬、加深，也對工業裝備提出更高的智能化、協同化要求。首先，更廣泛的物聯場景，要求裝備采集更多數據。工業裝備采集全量數據后進行分析處理，可以有效賦能預測性維護、能耗監測、質量分析等應用場景；其次，更復雜的智能場景，要求裝備具備更高算力。工業裝備將實現更復雜、更智能化的應用，例如AI質量監測、人機交互（例如依托AR）等應用，讓一部分人力從重復勞動、主觀經驗判斷的繁瑣工作中解放出來；再者，更協同的控制場景，要求裝備群集約化部署。多設備、多功能的協同化控制，對于工業現場的高效、柔性生產

101、組織至關重要，例如1臺工控機+N個機械臂，視覺識別+運動控制場景。然而，當前的單機裝備難以適配上述要求，日益呼喚邊緣智能對其進行賦能。這是由于一方面單機裝備的自身算力相對有限，難以完成基于大量實時數據自主分析、決策和執行的復雜任務；另一方面，人工經驗判斷的穩定性、準確性、效率和成本集約性不足，難以對裝備進行精準、高效、快速的實時管理。4.1.3 產業趨勢：工業裝備數字化立足工業企業的當前需求與痛點、面向未來數字化應用場景的拓寬加深，我們提出“工業裝備數字化”的產業趨勢判斷。其具體內涵是：裝備全面聯網、配備實時與安全的操作系統、以及更優性能的工業芯片，并基于業務需求引入邊緣智能，共同構筑裝備數字

102、化底座。1)網絡連接首先要解決工業裝備的聯網化問題，才能做到“數據上得來”。工業企業需要立足于實際業務場景需求，對不聯網的存量生產裝備進行聯網化改造，采取有線技術和無線技術相結合的方式。其中，在注重高穩定性、大帶寬、低時延的場景，可考慮優先選擇工業以太、光總線等有線連接方式；而在注重移動性、靈活性、柔性生產的場景，則可考慮優先選擇5G、Wi-Fi 等無線連接方式。其次要解決通信協議的兼容性問題，才7 工信部發布數據38工業數字化/智能化2030能做到“都說普通話”。當前實現了聯網的工業裝備，普遍面臨通信協議“七國八制”、“各說各話”的困境。因此在技術協議的選擇上，工業企業需優先選擇更加通用、靈

103、活、端到端開放的IP協議（IPv6/IPv6+），推動傳統工業以太網向IP化升級，讓裝備統一語言，都說“普通話”。（圖4-4:技術協議滲透率預測）2)操作系統工業裝備需要低時延、安全可靠、輕量化的工業級操作系統，這將對工業企業的生產活動產生巨大價值：一方面可以大幅提升裝備互聯互通水平，通過標準化的接口，打好系統與裝備互聯、裝備間互聯的堅實地基；另一方面也將助力提升生產作業效率，提升員工現場、遠程操控的便捷性，實現“一碰即連”、人機互聯。（圖4-5:工業裝備中的操作系統）3)工業芯片芯片性能不足、存在安全隱患的存量生現在未來20222025E2030E35%23%10%20%37%37%40%2

104、9%70%現場總線工業以太(支持IP)工業以太(非IP)圖4-4:技術協議滲透率預測1)插圖注釋：1)參考華為、信通院等聯合發布的工業設備網聯化技術與實踐白皮書產裝備需要盡快換芯升級。工業企業在裝備升級改造中，應優選更高算力、安全可信、兼容主流總線協議的工業芯片，才能保障裝備的高性能計算與穩定運行。具體而言，工業芯片的選用應具備以下三方面特點：更高的算力。8位、16位的入門級芯片僅在簡單、基礎功能場景適用，面向關鍵生產裝備的復雜場景，高速高精度控制、中長期升級等需求，工業企業需優先考慮使用32位、多核、先進制程(40nm以下)的MCU/MPU。典型的重點領域包括多軸高速機器人、高檔數控機床、大

105、型工控裝備(大型PLC或DCS)、高精度高速伺服驅動等。安全性。除了算力升級，還要守好安全生產的生命線。工業企業需優先選擇內置安全模塊的MCU/MPU在工業裝備中應用，有效抵御網絡攻擊。兼容主流總線協議。工廠中存在大量不同種類、不同品牌的新老裝備，為加強裝備間的通信互通，工業企業需關注芯片對市場主流總線協議的兼容性，優先考慮兼容傳統總線、以太網等主流協議的MCU/MPU，并融合支持新一代標準化協議。4)邊緣智能應對傳統單機裝備難以適配的高復雜度場景，例如基于海量實時數據的智能應用、圖4-5:工業裝備中的操作系統滿足工控場景需求統一的操作系統作為底座強實時高安全高可靠輕量化控制接口通信協議數據字

106、典編程語言系統架構操作界面硬件環境開放接口同行業內形成標準39工業數字化/智能化2030多裝備實時協同化和集中化控制、一機多能等場景，工業企業可積極探索物聯邊緣、智能邊緣、控制邊緣的融合應用，形成生產裝備與邊緣智能相協同的新架構。（圖4-6:工業裝備中的邊緣智能）通過引入邊緣智能為單機裝備賦能，工業企業可以更從容應對過去單純憑借單機裝備難以完成的復雜任務，有利于實現：更高層次的智能化，依托更高算力、更大帶寬，開展基于海量實時數據采集的自主分析、決策、執行和反饋全閉環；更高層次的協同化，依托邊緣的集中控制，多裝備乃至裝備群實現實時的協同化作業；更高層次的集約化，依托邊緣的集約部署，可有效減少原來

107、單機裝備所需的控制器、上位機、工控機數量。圖4-6:工業裝備中的邊緣智能目標工業邊緣功能定位3個工業邊緣智能引擎賦能裝備的智能化、協同化、集約化主要場景工業物聯邊緣工業智能邊緣工業控制邊緣IoT數采能耗監測質量分析AI質量監測人機智能交互(AR)智能巡檢多設備協同控制同步運動控制AI快速換線萬物互聯數據全量采集本地部署開放工業智能新形態工業控制低成本柔性生產40工業數字化/智能化20309華為、信通院、寶信軟件等工業網絡聯接 IP 化技術與實踐白皮書4.1.4 案例參考案例1-網絡連接：華為松山湖南方工廠位于廣東省東莞市松山湖，生產基地提供從原材料、半成品加工、整機測試組裝到發貨的全流程服務。

108、隨著多品種、少批量的客制化訂單增多，換線頻繁，而工廠中的大量啞設備、有線設備難以支撐柔性化生產組織模式。為此，華為利用Wi-Fi 6對設備進行聯網化改造，在車間內打造了一張先進的全無線工業網絡，既滿足數據采集與穩定傳輸的需求，也適配了頻繁換線生產的柔性模式8。（圖4-7:案例卡片-華為松山湖南方工廠）圖4-7:案例卡片-華為松山湖南方工廠痛點問題解決方案價值創造華為松山湖南方工廠部分啞終端僅支持 RS485/RS232、DI/DO、USB 等接口，不具備網口，無法直接連接網絡進行數據傳輸。Wi-Fi 6連接工業終端1,000+工業終端10,000+物聯終端利用Wi-Fi 6進行啞終端的聯網化改

109、造通過接口轉換網關(如串口服務器)，進行接口轉換及數據封裝，實現聯網與數據傳輸設備聯網與數據采集生產設備柔性調整，滿足頻繁換線需求12案例2-網絡連接：金川集團是中國的鎳鈷生產基地，屬于特大型采、選、冶、化、深加工聯合企業。采礦生產環境復雜，環節眾多，溫濕度傳感器、壓力傳感器、轉速傳感器、重量傳感器等采用的協議及接口各不相同。為此，金川集團規劃建設了多元數據融合的統一IP網絡，聯接礦山現場的各種設備。為了對傳統設備進行數據采集，金川集團采用內置容器功能的邊緣工業網關，將 RS232與RS485等接口的數據轉換成IP協議，再由統一IP網絡上傳到統一的數據平臺，供不同的系統訪問。多元數據融合的統一

110、IP網絡將分散在各個系統的不同設備數據通過工業網關轉換成通用的IP協議，在一張IP網絡中進行傳輸，顯著降低了網絡建設及運維成本，提升了數據的利用率，有助于提升工業生產的自動化、少人化水平9。（圖4-8:案例卡片-金川集團）8華為、信通院等工業設備網聯化技術與實踐白皮書41工業數字化/智能化203012痛點問題解決方案金川集團采礦環境中的溫濕度傳感器、壓力傳感器、轉速傳感器等采用協議及接口不同，形成信息孤島。將非 IP 協議接口轉換為通用的 IP 協議接口采用協議轉換網關將RS232/RS485等設備接口轉換為IP協議接口，再經由IP網絡上傳至數據平臺圖4-8:案例卡片-金川集團價值創造不同設備

111、、跨系統的多元數據融合提升數據采集與利用率數據平臺統一的IP網絡采礦設備網關運輸設備網關沖填設備網關通風設備網關監控設備網關12圖4-9:案例卡片-華為制造裝備部痛點問題解決方案價值創造華為制造裝備部新一代自動化平臺需要高速高精控制，要求周期小于 125s，并能支撐與 2D/3D 機器視覺檢測聯動?；诠I光總線+RTOS提供大帶寬的確定性連接和低時延的確定性計算全新工業光總線協議，以光纖連接裝備內各部件，進行接口轉換及數據封裝，實現萬兆s級確定性連接，RTOS提供亞s時延 接攝像頭、高精伺服、光柵尺/編碼器等裝備自動化控制周期從 1ms 優化到 125s，支撐高速高精一套平臺覆蓋高速高精及常

112、規裝備，融合機器視覺功能上位機上位機控制器工業光總線IO光終端高速IO光終端高速IO光終端高速IO光終端高速IO光終端伺服光終端伺服光終端伺服光終端自主算法光頭端含算力&RTOS案例3-網絡連接&操作系統：華為制造裝備部基于工業光總線+實時操作系統，提供大帶寬的確定性連接和低時延的確定性計算，滿足裝備的高速高精控制要求，并支撐機器視覺檢測的功能聯動。（圖4-9:案例卡片-華為制造裝備部）42工業數字化/智能化2030痛點問題建設內容國能神東煤炭集團煤炭領域各類煤機設備使用廠商自有、私有化的操作系統、接口與協議，共計多達10+種系統、500+種通信協議，導致互聯互通難。應用華為基于鴻蒙系統打造的

113、“礦鴻”系統利用鴻蒙系統，基于采礦行業特性進行適應性改造，打造采礦領域的標準化系統“礦鴻”，實現底層設備的互聯互通。統一接口：通過標準的操作系統，實現不同設備以統一接口連接統一協議：基于礦鴻制定的統一協議標準，煤機設備統一通信協議具體有兩種方式圖4-11:案例卡片-國能神東煤炭集團價值創造打破設備孤島：借助礦鴻系統，實現人機互聯、機機互聯系統操作簡化：員工無需熟悉和頻繁切換不同操作系統，使用一個系統即可遠程控制和管理所有設備12礦鴻系統與原煤機設備的接口對接，實現與設備的聯通與控制與現有系統對接硬件安裝環境允許時，直接安裝礦鴻系統替換設備原生系統12圖4-10:案例卡片-柏楚電子痛點問題解決方

114、案價值創造柏楚電子在新一代架構中需要歸一化計算和連接，實現對更多個振鏡系統的更高實時和更高頻控制，支持優于微米的加工精度。領先一代的振鏡激光加工子系統全新工業光總線協議，以 光 纖 實 現萬兆s級確定性連接，一套系統支持多個振鏡及驅動器系統協同加工，精度優于微米裝備內計算和連接歸一，簡化調試，提升精度和穩定性萬兆帶寬，支持多個執行部件及相應機器視覺功能 工業光總線工業相機激光振鏡卡通用伺服通用 IO上位機控制器&HMI案例4-網絡連接&操作系統：柏楚電子對裝備內部連接歸一化改造，實現自動控制隨需部署和更高速高精的協同控制，支撐精密制造。（圖4-10:案例卡片-柏楚電子）案例5-操作系統：神東煤

115、炭集團公司是國能集團的骨干煤炭生產企業，下轄13個生產礦井，總產能2億噸/年。煤礦領域設備通訊協議七國八制，難以實現互聯互通和智能聯動。為此，通過礦鴻系統對現有老舊裝備進行智能化升級，打造萬物互聯的智能底座，實現了設備接口標準和數據協議的標準化、人機互聯、機機互聯，以及智能協作。（圖4-11:案例卡片-國能神東煤炭集團）43工業數字化/智能化2030圖4-12:工業企業對工業網絡的新需求4.1.5 企業建議千里之行，始于足下。工業企業面對大量傳統存量裝備的數字化升級需求，須奮發蹈厲、即刻行動。在此，建議工業企業將存量生產裝備的數字化升級改造納入近期行動計劃，并探索工業邊緣智能的應用，賦能裝備走

116、向智能化、協同化。具體有以下關鍵行動指南：開展啞設備聯網化升級改造。工業企業需首先對未聯網裝備進行聯網化改造，適配場景需求，采用有線或無線網絡技術相結合的方式，讓“數據上得來”?？紤]采購多元化，謹防供應風險。工業企業在關鍵裝備改造和采購時，需考慮供應鏈的中長期多樣性和穩定性，謹防因地緣政治引發的供應風險。探索應用工業邊緣智能。在高復雜度、傳統單機裝備難以滿足的場景，積極探索應用端邊云協同的新架構方案，賦能裝備的智能化、協同化升級。4.2 工業網絡全連接 4.2.1 關鍵需求 工業網絡對生產數據采集與實時穩定傳輸、遠程集控、產線柔性化配置、云邊端協同等場景的實現至關重要，扮演著關鍵介質的角色。新

117、型工業化對工業網絡提出新的要求，靈活化部署、泛在化連接、智能化運維的工業網絡成為工業企業的剛需。靈活化部署。多品種小批量、客制化訂單持續增多是確定性趨勢，工業企業需積極采用柔性生產組織模式應對，這要求工業裝備需要頻繁在不同生產域間靈活移動、排列組合、即插即用、減少布線、精簡架構，由此才能實現全局實時動態優化、同時投入產出比最優。泛在化連接。工業企業對生產作業穩定性、精度、產品質量的要求在精益求精，而高精度、高速度、高穩定性、數據全量采集的作業過程必須依托于大帶寬、低時延、確定性的工業網絡；不局限于生產制造環節，在更前端的資源計劃與管理、協同研發、仿真等環節，日益呈現出云化趨勢，其數據傳輸也需要

118、廣覆蓋、優性能的網絡作為支撐。智能化運維。隨著工業企業網絡建設的推進，工業網絡運維成本將逐年增高，讓運維變得省事、省人、省錢尤為重要。為此，工業企業需要實現覆蓋規劃、仿真、配置、調優、安全的網絡全生命周期運維管理，實現故障與風險的快速感知、定位和應對，減少人工干預、走向自主運維。（圖4-12:工業企業對工業網絡的新需求）新型工業化需求個性化定制柔性產線高精度高速度高穩定性動態安全業務連續數據驅動工藝優化基于云的設計仿真基于云的協同設計遠程集控數據全量采集靈活化部署靈活組網，全局優化泛在化連接全面連接，更優性能智能化運維安全可靠，自主運維延伸出對工業網絡的需求點44工業數字化/智能化20304.

119、2.2 當前主流技術與新一代技術當前市場上的主流網絡技術眾多，在工廠內外網均存在多種有線和無線技術路線。對于工業企業而言，沒有“最好”的網絡技術、只有“最合適”的網絡技術。工業企業應立足于自身業務場景需求，綜合權衡各技術的性能特點和成本投入，選擇“最合適”的技術路線組合。（圖4-13:當前主流網絡技術列舉）鑒往知來，當前主流網絡技術將持續演進，網絡能力還將持續升級，更好地滿足工業生產的高速率、低時延、可靠性、移動性要求。站在今天展望新一代網絡技術，我們可以預見的是，5.5G、F5.5G、Net5.5G等先進網絡技術將成為未來5-10年內的“新生力量”，引領工業網絡的再升級。5.5G：相比5G，

120、5.5G將實現更高速、更低時延、更高精度、更高密度的無線連接。其具體性能特點是：更快的速率，下行可達1Gbps、上行可達500Mbps；5ms級的更低時延；厘米級的更高定位精度；107/km2的更高聯接密度。F5.5G：相比F5G，F5.5G將在網絡帶寬、時延、可靠性等性能方面實現全面升級，將呈現出的主要優勢是：綠色敏捷，10倍能效，OTN to Everysite；萬兆接入，接入帶寬10G Everywhere；確定可靠，工業 s級時延，99.9999%超高可靠；泛在接入，10倍全光連接；光感知與智能化，1米精準定位，99%事件準確率，實現自定位、自優化、自運維。Net5.5G：面向未來工業

121、場景，Net5.5G可以實現更智能、更安全、更低時延、更大帶寬、更高密度。在敏捷連接上，實現端到端的SRv6多云組網和IPv6+網絡切片；在安全性上，云網端聯動可以實現云網安一體化；在確定性上，實現端到端毫秒級確定性時延；在帶寬上，Wi-Fi 7峰值可達30Gbps、500MAnywhere；可實現高品質萬兆工業園區；統一物聯組網，IoT與Wi-Fi多技術融合協同，APL可達10Mbps1km，實現終端即插即用、統一管理、無感可信接入。當前主流技術典型適用場景傳統工業以太網(ProfiNet/EtherCAT等)高效通信、靈活網絡拓撲擴展能力的成熟總線解決方案TSN微秒級、確定性、低抖動，適用

122、于高精度運動控制等對確定性網絡要求高的場景5GIPv6+廣覆蓋、大連接、低時延、高可靠，適應大范圍內的移動化場景工業PON網絡架構精簡、大帶寬，組網成本的規模經濟效應顯著E2E的SRv61)靈活多云組網，切片級差異化業務質量保障，iFIT2)故障快速定位Wi-Fi 6/7極致性價比，中小面積工廠與百米內移動化場景的首選，如AGV、裝備剪辮子改造工廠外網工廠內網-有線工廠內網-無線圖4-13:當前主流網絡技術列舉插圖注釋：1)Segment Routing IPv6，基于 IPv6 轉發平面的段路由2)In-situ Flow Information Telemetry，隨流檢測45工業數字化/

123、智能化20304.2.3 產業趨勢：工業網絡全連接面向工業企業的網絡升級需求、積極響應國家政策文件指引，我們提出“工業網絡全連接”的產業趨勢判斷。其具體內涵是：工業企業需打造全連接的工廠，構建IT與OT融合的一張網，通過智能運維實現網絡的高度自治，并構建安全韌性的網絡能力。（圖4-14 工業網絡全連接）1)泛在連接面向未來，工業企業需建立全面的、無處不在的網絡覆蓋和連接，對研產供銷服全價值鏈及人機料法環全要素、全場景“能連盡連”，打造全連接工廠10，為實現全局最優調度奠定基礎。（圖4-15:工業網絡泛在連接）圖4-14:工業網絡全連接工業網絡全連接3未來的工業網絡需要走向“自動駕駛”，實現自動

124、、自優、自愈、自治智能運維泛在連接1以適配應用場景、適當超前布局、投資回報最優為部署原則，打造全連接工廠一網到底2構建IT與OT融合的扁平化工業網絡，實現數據上得來、算力下得去、上下游貫通安全韌性4建立安全韌性的工業網絡，保障受到威脅攻擊時業務依然穩定運轉10參考工業互聯網產業聯盟(AII)工業網絡 3.0 白皮書圖4-15:工業網絡泛在連接全面的網絡覆蓋和連接，“能連盡連”多技術協同Wi-Fi 6/7TSN星閃工業以太工業PON5G全場景連接人機料法環測46工業數字化/智能化203011參考 OPC Foundation 2021 年 11 月Extending OPC UA to the

125、filed:OPC UA for Field eXchange(FX)在網絡技術的選擇上，工業企業不應盲目大干快上，而應以適配應用場景、適當超前布局、投資回報最優作為網絡部署的原則。具體而言：適配應用場景。工業企業需從特定業務場景出發，針對性選取“最合適”的網絡技術；比如有移動和柔性配置需求的場景，可在5G和WiFi技術中選擇。針對可靠性、時延要求高的場景，則優選有線的高確定性工業網絡。適當超前布局。工業企業無需盲目追隨最先進的技術，但也要為未來5-10年的制造升級預留一定冗余空間，打好堅實的網絡基礎設施底座。因此，在網絡技術的選擇上需保持一定前瞻性，可考慮工業光網、TSN、IPv6/6+等先

126、進網絡技術的部署。投資回報最優。工業企業不應盲目追求最佳性能參數，而是要關注“經濟又好用”，以最優的ROI作為準則，考量網絡部署與運維成本最優的技術方案。2)一網到底當前工業網絡多以ISA-95架構下的五層架構為主，存在網絡層級多、通信協議多、IT/OT分離、數據采集難易損失等問題。面向未來，工業企業需要的是更加精簡、扁平、通用、融合的工業網絡，IT與OT充分融合打通，全量數據在“一張網”中暢通無阻地流動。（圖4-16:IT/OT融合的網絡架構）打破傳統多層級、IT與OT分離的網絡架構，構建IT與OT融合的扁平化工業網絡對于工業企業而言意義非凡，將真正實現“數據上得來、算力下得去、上下游貫通”

127、。數據上得來。數據“逐層上送”的過程圖4-16:IT/OT融合的網絡架構11現狀垂直架構，IT/OT分離網絡層級多、協議多，數據難采易損未來扁平架構，IT/OT融合網絡融合化、通用化，數據直采L0L1L2L3L4IT相關OT相關功能/應用網絡分段企業資源層外部世界生產管理層過程監控層現場控制層現場設備層47工業數字化/智能化2030中，每一層的數據傳遞過程都存在較多的數據信息損失，因此工業企業需要打破層級壁壘，解決跨系統數據流轉難問題，實現數據直采。算力下得去。云端算力下沉至邊緣/端側，讓工業數據與AI、算力相融合，幫助工業企業實現AI質檢、智能排產、工藝優化等創新應用。上下游貫通。通過生產現

128、場進度與客戶實時共享、產品設計方案與合作伙伴共享等上下游的連接和協同，幫助工業企業與客戶、合作伙伴之間建立更緊密、更堅固的紐帶。3)智能運維未來的工業網絡應該是“自動駕駛”的，而不是人工過度干預和實時監控的。工業企業需要運用智能化的運維手段，讓工業網絡走向自動、自優、自愈、自治，讓網絡運維變得省事、省人、省錢。具體而言：自動，根據用戶意圖業務自動部署，最終目標業務全自動部署；自優，根據用戶體驗自適應調整優化，最終目標全自動優化；自愈，預測預防故障并圖4-17:工業網絡走向“自動駕駛”的關鍵里程碑完全自治2030 L5高度自治2025 L4有條件自治2023 L3部分自治2021 L2工具輔助2

129、019 L1基于事件自我恢復，最終目標全自動運維；自治，在自動、自愈、自優的基礎上，網絡功能自適應、自學習、自演進。當前，大部分工業企業仍處于部分自治、有條件自治的階段，仍需大量依賴于人工介入，運營成本居高不下。預計至2030年，工業網絡將實現完全自治，真正實現“自動駕駛”的美好愿景。（圖4-17:工業網絡走向“自動駕駛”的關鍵里程碑）48工業數字化/智能化20304)安全韌性生產業務連續性和關鍵數據資產對于工業企業至關重要，但威脅防不勝防，我們很難以有限的資源對抗無窮無盡、無處不在的威脅。對于安全防范工作，很多工業企業時常感覺“平時用不上，出事不管用”。工業企業需要重新定義和認知“安全”。安

130、全并不是要實現零威脅，因為威脅是防不住的；但是安全是可以被守住的。工業企業通過建立安全韌性的工業網絡，可以在威脅無法防御時，也有效確保業務的安全底線不被侵犯，把損失控制在可接受的程度。（圖4-18:工業企業應如何認知和守住“安全”）圖4-18:工業企業應如何認知和守住“安全”產業趨勢以有限的資源，無法對抗無窮的威脅(沒有絕對的安全)建立高強度的韌性網絡，保障多樣性的業務安全企業感覺安全“平時用不上，出事不管用”危害國家安全間諜或政治活動利益驅動勒索軟件0Day漏洞利用身份盜用與權限竊取工業間諜/更高風險報復好奇防御強度&成本曲線等保方案威脅強度防御成本企業面臨的風險離散型常見威脅以業務為中心的

131、韌性保障在系統被攻破的條件下，確保關鍵業務系統安全；威脅“防不住”安全“守不住”風險內生可信響應恢復生產業務威脅防御損失要建立安全韌性的工業網絡，工業企業需要三個關鍵抓手。第一是保障業務安全底線，從針對威脅的防御，變成面向業務的保障，即使威脅防御失敗，也能確保業務的安全底線；第二是構建安全韌性環境，“通過保護魚缸來保護魚缸里的魚”，不去逐一分析工業協議以及威脅事件，而是要建立可信與韌性的網絡環境，對所有業務提供安全保障；第三是非侵入式安全保障，在不觸碰專有業務軟硬件的前提下，提供“非侵入式”的安全保障能力，確保系統在任何情況下都能提供可接受的安全性。49工業數字化/智能化2030價值創造圖4-

132、19:案例卡片-美的5G全連接工廠美的集團5G+工業互聯網15大應用場景生產效率 下線直發率 1倍 17%單臺人工成本 30%案例2-工廠內網之Wi-Fi 6：上汽寧德工廠與華為合作，打造Wi-Fi 6全連接工廠，實現億級數據采集、秒級分析反饋。工廠可支持5個平臺幾十種車型裝配，生產線柔性化達到國內最高水平；同時生產節拍大幅提升，每小時可生產60輛車；支持AGV小車漫游零丟包，保障精準完成各項任務 12。（圖4-20:案例卡片-上汽寧德工廠）12參考華為、信通院等工業設備網聯化技術與實踐白皮書4.2.5 案例參考案例1-工業內網之5G：美的集團聯合中國移動和華為在美的洗衣機荊州產業園打造的家電

133、制造領域全球首個5G全連接工廠，是目前全球5G終端規模最大、應用覆蓋最廣、業務結合最深的5G智能工廠。荊州美的實現了全場景依賴于5G、全流程5G貫通，生產效率提升17%，下線直發率提升1倍，單臺人工成本下降30%，榮獲GSMA GLOMO“5G產業合作伙伴獎”。（圖4-19:案例卡片-美的5G全連接工廠）應用15G+AI質檢應用25G+AGV調度應用35G+來料視覺識別應用45G能環監控連接應用55G+安防監控應用65G+PDA應用應用75G+產線監控應用85G+人臉識別應用9機器人聯機應用125G+掃碼槍應用105G+MES看板應用135G+工控機聯機應用115G+可視對講應用145G+叉車

134、調度應用155G+定位50工業數字化/智能化2030價值創造Wi-Fi 6 全連接工廠上汽寧德工廠|亞洲最大的汽車總裝車間Wi-Fi 6 在線連接500+工廠在制車輛2000+智能終端設備10000+傳感器億級數據采集秒級分析反饋圖4-20:案例卡片-上汽寧德工廠 支持5個平臺幾十種車型裝配生產線柔性化達到國內最高水平1 每小時生產60輛車生產節拍大幅提升23 Wi-Fi網絡支持AGV7*24小時穩定運行、精準完成各項任務AGV小車漫游零丟包案例3-工廠內網之工業PON：華為FTTM（光纖到機器）助力寶武集團-馬鞍山鋼鐵冷軋四廠實現遠程自動巡檢。依托于工業PON，僅OLT需管理IP，實現確定性

135、低時延傳輸；光纖長距覆蓋達40km，天然抗強電磁干擾，使用壽命長達30年；ONU即插即用，網管統一管理，實現網絡智能運維。（圖4-21:案例卡片-寶武集團-馬鞍山鋼鐵廠）馬鋼冷軋四廠智慧制造集控中心圖4-21:案例卡片-寶武集團-馬鞍山鋼鐵廠華為FTTM全光承載解決方案集控中心PLC室車間解碼器控制客戶端電視墻核心交換機OLT工業ONU工業ONU工業ONU轉爐倒罐價值創造 僅OLT需管理IP，確定性低時延傳輸極簡架構1 光纖長距覆蓋達40KM，天然抗強電磁干擾 光進銅退，線纜數量降30%，光纖使用周期長達30年無源可靠23 ONU即插即用，上線免配置 網管統一管理，網絡拓撲E2E可視，故障快速

136、定界智能運維51工業數字化/智能化2030華為方案亮點價值創造案例4-工廠外網：華為為馬鋼集團打造智能云網，可滿足未來5-10年的業務發展需求，實現帶寬100%保障、極低時延和網絡智能化運維，助力打造新一代鋼鐵之城。（圖4-22:案例卡片-馬鋼集團）骨干網-A骨干網-B匯聚節點匯聚節點匯聚節點匯聚節點四鋼扎集控中心冷扎集控中心PE管控中心PE（出口+DC）飛馬智科廠房/倉庫1CECECECECECE40G40G40G40G40G40G40G40G40G100G100G軌道交通集控中心100G100G100G100G100G100GPEPEPE1/10G100G100G廠房/倉庫NABABABA

137、B圖4-22:案例卡片-馬鋼集團馬鋼(集團)控股有限公司A&B代表不同業務平面型號：NE40E-X8A型號：NE05E-SQ型號：S7706 各集控系統上線快、成本低，工業互聯更簡易滿足5-10年業務需求1 業務間帶寬零搶占帶寬100%保障2 軋鋼業務時延6ms 鐵前業務時延20ms時延可承諾3 可視、可信、可管網絡自動化4構筑一張覆蓋全公司100G互聯的IP骨干網，并引入最新5G技術華為NetEngine系列產品FlexE網絡切片精細度是業界5倍，避免重復建設專網控制器iMaster NCE提供全生命周期管理，極大提高部署效率和分片路徑可視化全新IP骨干網網絡切片智能運維52工業數字化/智能

138、化2030價值創造堡壘機安全部署邏輯拓撲終端安全軟件文件交換服務器文件防火墻文件文件文件新加入/外來設備微隔離防毒墻U盤拷入安全隔離區ERPCRM生產管理系統企業應用MESMIHiSec InsightFAB1OT網絡FAB2外協員工終端軟件生產區AIFW+微隔離+沙箱：安全域劃分，安全隔離、漏洞掃描、防病毒、定期安全評估和加固、身份認證和權限控制全局態勢感知：入侵威脅監控、告警、應急阻斷、協同防御、關聯分析及時預警網安聯動：對網絡行為、終端行為、數據行為、終端行為進行綜合審計，為事后處置提供依據圖4-23:案例卡片-某高端電子制造基地平均檢出率1快速發現23溯源處置特征庫60%智能90%數天

139、分鐘天秒案例5-安全：華為助力某高端電子制造基地構建生產環境安全保障體系，實現全方位的事前防護、事中監控和事后處置。從實際成效看，特征未知的惡意軟件平均檢出率從60%提升至96%；威脅發現時間從數天縮小至分鐘級；溯源處置時間從天縮短至秒。（圖4-23:案例卡片-某高端電子制造基地）黑客進不來，為防御攻擊爭取時間黑客行為可視化，及時發現攻擊行為自動追溯，優化策略，提升防護水平事前防護事中監控事后處置53工業數字化/智能化2030工藝開發制造運營研發設計EDACADCAECAMCATPDMCAPPMESERP依托于物理機封閉、孤島、異構圖4-24:傳統工業“老九樣”4.2.5 企業建議固本強基，網

140、絡先行。工業企業的數字化轉型需要工業網絡的堅實地基。在此，我們倡議廣大工業企業從實際業務需求出發，以按需配置、適度超前為基本原則進行組網規劃，打造全連接工廠。具體有以下關鍵行動指南：以按需配置、適度超前為原則。工業企業組網時除了要滿足當下需求，還應具備一定前瞻性，主動預留未來5年業務升級的冗余空間，針對特定場景選取“最合適”的技術，打造適配、經濟的工業網絡。領先企業、新產線率先試點新技術。部署當前主流技術的同時，工業企業也應密切追蹤新一代技術的發展，適時地“吐故納新”，逐步實現L1的光纖化、無線化，L2的以太化、確定性，L3的IP化等，走向全面互聯互通。構建安全韌性的網絡環境。工業企業需要建立

141、韌性的網絡能力，通過隔離區、安全水密艙等手段構建“非侵入式”的安全保障環境，嚴守業務安全底線，在危險“防不住”的情況下讓安全“守得住”。4.3 工業軟件云化 4.3.1 當前痛點 回首過去，研產供銷服各環節的工業軟件，幫助廣大工業企業邁出了數字化轉型的第一步，為業務全流程的提質增效做出了卓越貢獻。然而，“老九樣”傳統工業軟件主要依托于物理機，具有相對封閉、孤島、異構的特點，難以滿足工業企業未來數字化應用拓寬加深的需求，也難以支撐工業更高質量的發展。具體而言，傳統工業軟件存在以下發展痛點：（圖4-24:傳統工業“老九樣”）在軟件開發環節，開發門檻高、周期長、定制化不足的問題突出。傳統工業軟件的開

142、發需要軟件開發技術與工業知識經驗的深度耦合，而工業知識沉淀壁壘高、僅掌握在少數寡頭手中，導致工業軟件開發者面臨極高的開發門檻、開發難度以及時間和資金成本，工業企業要以較低成本獲得量體裁衣的工業軟件也十分困難。在軟件使用環節，軟件系統異構、集成打通成本高昂是眾多工業企業背負的歷史包袱。研產供銷服各環節的工業軟件煙囪式部署，導致數據也呈現顯著的異構特征，工業企業在打通異構系統、獲取清潔數據上需要付出高昂的成本，由此也制約著數據沉淀為有價值的資產。在軟件運維環節，傳統工業軟件缺少充足的動態配置彈性。軟件應用與單機或本地服務器強捆綁，面對應用變化或升級時不具備靈活伸縮的配置能力；同時，軟件及其數據依附

143、于物理單機，也存在一定程度的數據安全隱患。4.3.2 產業趨勢：工業軟件云化面對傳統工業軟件的不足，我們希望攜手工業界伙伴共同推動傳統工業軟件的升級煥新。在此，我們提出“工業軟件云化”的產業趨勢判斷。其具體內涵是：依托54工業數字化/智能化2030云、AI、大數據等關鍵底層技術，以“基于模型”為核心理念，以工業根服務的共建共享為基礎，培育工業軟件新生態和工業新范式。（圖4-25:工業軟件云化）1)新理念工業企業需采用“基于模型”的全新理念和方法，由此可以實現一套模型在研產供銷服各環節無縫流轉、高效協同，這對于工業企業的軟件使用和數據治理將是劃時代意義的革新?！盎谀Ｐ汀睂⒊鳰BD乃至MBE的

144、方向演進，改進“老九樣”形態下的弊端，為工業企業帶來巨大價值。首先是統一數據源頭，集成和打通異構軟件、異構數據，將統一的模型作為“真理的源頭”，讓異構走向同構，大幅簡化數據治理工作；其次是業務無縫協同，各環節、各部門基于統一模型開展工作，可以有效縮短產品研制周期、提升質量與效率；再者是驅動產品創新，基于產品全生命周期打通的數據，工業企業可以加強價值挖掘、需求預測和產品改進，加速產品的迭代更新。（圖4-26:“基于模型”的新理念）圖4-26:“基于模型”的新理念圖4-25:工業軟件云化工業經驗的根工業數據的根工業軟件的根工業智能的根資源庫數據模型內核引擎智能組件AI云大數據MBDMBE新模式新理

145、念產供銷研服12技術支撐3全面貫穿工業根服務產業升級云工廠工業新范式開發模式軟件新生態工具組件1)低代碼開發商業模式場景化SaaS按使用計費支撐插圖注釋：1)工業軟件 DevOps 工具鏈，包括工業 API Center、工業 APP Center 等插圖注釋：1)產品定義與產品描述工藝分離，未采用一套模型來承載設計與工藝信息；2)將產品設計定義、工藝描述、屬性和管理信息都附著在產品三維模型中，利用 BOM 和 3D 特征樹制作BOP(Bill of Process)過去未來圖板設計CAXMBDMBE2D3D3D3D研研/產/供/銷/服研1)研/產2)紙質文檔PDMPLMDigital Thr

146、ead數據形式數據承載打通環節基于模型的定義基于模型的企業計算機輔助設計“基于模型”將朝著MBD、MBE方向演進各軟件/工具間數據割裂，形成眾多煙囪，各環節協同難度大基于一套模型，設計與制造乃至業務全流程融合，各環節無縫協同55工業數字化/智能化2030圖4-27:工業根服務工業經驗的根工業數據的根工業軟件的根工業智能的根Symbol庫材料特性庫仿真模板庫虛擬調試庫數據建模引擎工業數據模型模板庫幾何建模引擎網絡剖分引擎圖形渲染引擎智能排產算法智能網格生成算法2)新模式建立新理念后，工業界伙伴需要攜手在工業知識沉淀、軟件開發與商業化變現等方面探索模式的創新，創造開放供應的軟件新生態。在這一過程中

147、，我們認為應首先推動工業根服務的共建共享，然后通過重新定義開發模式、商業模式來培育新的工業軟件生態，最后探索新的工業范式、實現產業鏈整體的數字化轉型。工業根服務。從過去到現在，工業知識主要沉淀在少數軟件廠商手中，形成極高的開發壁壘，一定程度成為工業軟件加速創新、百花齊放的阻礙。我們倡議，與工業界伙伴共建、共享和共用工業知識、經驗、數據及工具，降低工業軟件的開發門檻，讓人人成為開發者，真正實現“一切皆服務”。（圖4-27:工業根服務）軟件新生態。工業軟件巨頭各自“以我為中心”打造獨立、封閉的生態，豎起層層高墻。這些軟件應用之間數據標準不一、互不兼容，跨工具、跨系統的互通流轉困難，而且具有較強的路

148、徑依賴、供應風險難預測。因此，工業軟件生態需要從封閉、孤立走向開放、通用。這要求工業界伙伴凝聚起力量，攜手重新定義新的開發模式、商業模式，真正拉通標準、加強兼容、實現共生共融，同時也有利于促進供應的多樣化。另一方面，新的工業軟件的銷售模式也將從賣License向賣服務轉變，工業企業可以在工業軟件商城中按需選用工業軟件服務，按使56工業數字化/智能化2030圖4-29:云工廠模式示意云工廠模式示意云盟工廠1云盟工廠2云盟工廠N客戶訂單中心 設計協同中心產能協同中心供應鏈協同中心供應鏈服務商物流服務商中央工廠實體平面數字平面共享設計共享工業根服務共享供應鏈共享物流設計服務商工業內核引擎工業數據模型

149、驅動引擎工業資源庫訂單外溢、工藝賦能訂單分發數字賦能訂單交付數據匯聚用量付費。而開發者也可以依托商城中的根服務，面向客戶需求再次封裝和開發新的場景化工業軟件，服務于工業企業客戶。（圖4-28:重新定義開發模式和商業模式）工業新范式。新一代工業軟件還將賦能產業升級，對產業的生產組織模式帶來重構。例如，我們暢想云工廠將成為一種可能的新范式。云工廠通過整合眾多小散弱的工業企業，走向訂單驅動的業務一體化，不僅圖4-28:重新定義開發模式和商業模式開發模式 全民聯合大會戰，人人都是開發者Service 1Service 2Service 3Service onservice 1根據使用量進行結算、分成S

150、ervice onservice 2工業企業按需調用模式剖析工具組件工業場景化SaaS工業API Center芯片EDA工具鏈云服務 板級EDA工具鏈云服務 設計仿真一體化云服務工業App Center孵化商業模式 在工業商城中按需選用、按量付費幫助工業企業提質降本增效，也幫助產業鏈實現整體的數字化升級、變得更加集約和高效。具體而言，工業企業從人拉肩扛獲取訂單，到云工廠統一接單派單，根據各工廠的優勢分工和產能情況分配訂單，減少設備閑置、提升整體產能利用率；從單打獨斗、孤軍奮戰，到聚合產業上下游的資源，充分拉通和共享設計、產能、供應鏈等資源，互通有無。（圖4-29:云工廠模式示意）57工業數字化

151、/智能化2030圖4-30:云化工業軟件的關鍵底層技術云計算框架云端開發部署容器集群分布式云數據庫資源動態配置過去未來單機計算框架本地開發部署變革虛擬機傳統集中式數據庫驅動工業應用提質增效、進一步少人化本地固定資源AI驅動精準分析、決策與創新應用大數據基于云的計算框架圖4-31:基于云計算架構的工業軟件體系示意工業軟件開發運營中心工業 SaaS服務中心工業軟件DevOps 工具鏈工業云商店IaaSgPaaS云大數據AIaPaaS(工業根服務)工業經驗的根(工業基礎資源庫)工業軟件的根(工業軟件內核引擎)工業數據的根(工業數據管理平臺)工業智能的根(工業智能組件)場景化 SaaS(基于模型)系統

152、設計仿真云服務工業仿真云服務板級 EDA云服務 設計制造融合云服務MBSEMBDxMBM3)技術支撐要實現上述的新理念、新模式，工業軟件的上云是大勢所趨。工業軟件應把握云計算變革的機會窗口，以云、AI、大數據作為關鍵底層技術支撐，走向全新的、云化的工業軟件體系。（圖4-30:云化工業軟件的關鍵底層技術）具體而言，新一代工業軟件需要基于云計算的架構，依托云的技術特點，實現易集成、易開發、易協同、易擴展四大特點。易集成，主要指場景化SaaS。以基于模型為核心理念，工業界伙伴共同打造面向不同工業場景的工具鏈，形成可集成的場景化SaaS服務。易開發，主要指aPaaS。工業界伙伴將工業知識、經驗、數據、

153、工具沉淀在云平臺，共建共享共用工業根服務，大幅降低工業軟件開發門檻。易協同，主要指工業軟件開發運營中心。工業界伙伴通過共同開發工具組件、按需調用API接口，不僅實現service乃至service on service的敏捷開發，也滿足工業企業靈活按需使用、按使用量計費的需求。易擴展，主要指gPaaS、IaaS?；谠苹A設施，工業企業基于場景需求，面向近期可以靈活調用云端算力、存儲資源，實現資源配置的動態優化；面向遠期也可以彈性滿足業務升級擴容需求，大幅減少硬件置換和運維成本。（圖4-31:基于云計算架構的工業軟件體系示意）58工業數字化/智能化2030圖4-33:案例卡片-某煤礦集團圖4-

154、32:案例卡片-安世亞太華為云數據模型驅動引擎(DME)實踐案例功能可配置服務可編排 一鍵可發布依托華為DME打造SPDM仿真流程和仿真數據管理平臺六大優勢海量仿真數據的結構化組織按照結構樹展示仿真數據可視化的仿真流程模板創建托拉拽一鍵生成API智能的多方案多工況數據對比方便查找過往數據和成功案例仿真工作/人員/資源快速協同多學科多領域資源協同先進的仿真結果輕量化引擎減少項目等待時間，提升模型、信息、結果傳遞效率支持巨量數據的仿真數據譜系引擎快速抽取關鍵數據建立關聯關系、快速儲存123456研發效率提升2.5倍大文件上傳速度提升3倍大文件下載速度提升4倍API響應時間(一億條大數據)400ms

155、成效4.3.3 案例參考案例1：安世亞太依托華為云DME數據模型驅動引擎，快速構建數據管理平臺，低成本、高效率管理工業數據，讓大文件上傳和下載速度、API響應時間、研發效率均實現大幅提升。（圖4-32:案例卡片-安世亞太）案例2：某煤礦集團采取云化兩級架構，支撐集團及煤礦的智能化協同發展，有力實現集團與一線生產業務的高效協同，厘清核心職能邊界，避免重復建設；也更有利于安全可靠性提升，遠程實時掌握煤礦生產業務的動態；還將有效節約成本，將非生產業務集中化部署，讓下屬煤礦按需靈活使用。（圖4-33:案例卡片-某煤礦集團）參考架構示意云化兩級架構支撐集團及煤礦的智能化協同發展辦公管理視頻會議智慧運銷智

156、慧采掘智慧煤流智慧通風AI訓練智慧排水智慧安監智慧巡檢智慧園區集團云數字平臺集團云集中部署：決策支持、經營管理統一管理AI能力中心AI使能，模型訓練數據安全大數據平臺煤礦邊緣云現場部署：智能生產、智能控制本地生產兩級協同中心訓練，邊緣推理邊緣輕量化基礎設施免運維降低運維門檻人工智能數據治理ROMA備份中心基礎設施邊緣云邊緣云數字平臺人工智能數據治理ROMA集團能力+運營中心煤礦生產中心遠程運維中心資源管理生產應用基礎設施數字平臺人工智能數據治理ROMA生產應用基礎設施管理應用對煤礦企業的價值安全可靠煤礦生產業務邊緣部署、實時掌控成本集約非生產業務集中化部署，下屬煤礦按需靈活使用高效協同厘清集團

157、與煤礦的核心職能邊界，避免職能重疊和重復建設59工業數字化/智能化20304.3.4 企業建議繼往開來，吐故納新。站在傳統工業軟件的“巨人肩膀”上，工業界伙伴需要持續在繼承中創新、在揚棄中前行。我們倡議廣大工業企業從“用軟件”逐步轉變為“用服務”，制定從單機計算架構切換至云計算架構的時間表，并積極探索云工廠新范式?；跇I務需求循序漸進規劃上云。工業企業需要立足于業務特點和實際需求，探索從單機計算框架轉向云計算框架，從孤立、煙囪式應用走向集成、融合化應用，從購買軟件授權轉向按需訂閱。為此，工業企業需要合理制定軟件上云的行動計劃，盡快行動?；谠苹浖剿魅鹿I范式。小家電、模具、服裝、PCB、

158、包裝等行業的中長尾工業企業眾多，同質化競爭激烈，可以探索新工業范式的應用，例如接入云工廠，以低成本撬動全面數字化，并實現企業間資源共享與協作共贏。4.4 工業數據價值化 4.4.1 當前痛點數據已成為繼土地、勞動力、技術、資本之后的第五大生產要素，其重要性不言而喻。然而從工業數據的全生命周期來看，工業數據的高效采集、集成打通、價值挖掘與安全合規使用，是工業界共同面臨的挑戰。采集階段“數據上不來”。工業數據眾多，研產供銷服各個環節都產生大量數據，廣泛分布在不同的生產設備、終端、產線、車間以及軟件系統中。面對眾多分散的采集源、異構的數據接口與協議，工業企業難以實現低成本、高效率的數據全量采集。據調

159、查，39%的制造企業沒有定期收集數據13，大量的數據“石沉大?！?。匯聚階段“數據沒打通”。海量的異構數據形成眾多林立的數據煙囪，數據格式不統一、缺值、異常跳變、噪音干擾等問題，導致工業企業面臨巨大的數據治理壓力，難以獲得清潔的、高質量的工業數據。據調查，66%的制造企業發現其現存數據難以訪問。應用階段“數據難使用”。一定程度受限于基礎的數據治理工作不夠扎實，同時也缺少數據價值挖掘的主動意識和高效工具，許多工業企業對數據分析、價值挖掘的深度、廣度遠遠不夠。據調查，96%制造企業表示收集的數據未使用起來。數據安全是貫穿數據全生命周期的目標，但目前“安全隱患多”的問題仍然凸顯。面對無處不在的外部威脅

160、與風險，大部分工業企業的數據安全與合規能力仍顯得捉襟見肘，難以對業務活動的安全性、連續性進行有效保障。據調查，63%的企業在2021一年當中遭遇過至少一次數據泄露14。4.4.2 產業趨勢：工業數據價值化工業數據作為全新的生產要素，需要釋放價值，驅動業務活動的提質增效?；诖?，我們提出“工業數據價值化”的產業趨勢判斷。其具體內涵是：工業數據需要在三條“數據流”的基礎上融合，在空間維、時間維上充分延展，才能在更大范圍內釋放價值。（圖4-34:工業數據價值化）1)構建能力內核首先要樹立新的理念。從過去到現在，數據治理的理念從面向結果、面向過程到面向對象演進。要實現面向對象，Digital Twin

161、是關鍵手段。工業企業通過Digital Twin構建起基于物理世界的真實映射，進而推動設計13亞馬遜云科技打造智聯工廠新時代14佛瑞斯特研究所2021 年企業數據泄露狀況60工業數字化/智能化2030與全領域的融合，走向MBE（Model Based Enterprise）。在這一過程中，工業企業并不需要盲目追求物理世界100%的數字孿生、不追求一步到位，而是應該從最有業務價值的環節開始著手，以投資回報為準繩，逐步打造基于物理世界的Digital Twin。（圖4-35:建立“面向對象”的全新理念）然后要開展數據的高效治理。在數據治理工作中，數據資產目錄、數據標準、數據模型、數據字典、數據地圖

162、等手段，可以幫圖4-34:工業數據價值化助工業企業更好更快構建Digital Twin。具體而言：數據資產目錄的作用在于“盤家底”，通過分層架構表達，明晰數據的分類與定義，也是作為構建數據模型的關鍵輸入。它可以幫助工業企業厘清數據資產，完成添加分類與標簽、高效搜索、過濾、查看關系等工作。數據標準的作用在于“立規矩”，統一格式、消除語言歧義，為數據資產梳理提供Digital Twins建立物理世界映射，釋放數據價值潛力產品生命周期流Product lifecycle生產制作流Production System Lifecycle價值創造流Business Cycle空間維延伸企業間數據協同、流通

163、與共享產品全生命周期追溯與價值挖掘時間維延伸立足“三條數據流”參考美國NIST企業間2能力內核1數據安全是基座4全周期3融合延伸通過共享訂單/工藝/倉儲物流等數據，在上下游形成協同、在企業間形成知識消費、在產業內形成知識經濟通過追溯已售產品的運行態數據，加深對產品使用狀況與客戶需求的認知，完善增值服務和促進產品改良保障企業數據主權，確保數據使用合規數據高效治理與價值應用挖掘樹立全新理念數據高效治理數據智能應用CAXMBEMBD數據治理理念向“面向對象”演進傳統制造(計算機輔助設計)智能制造(設計與制造融合)智能企業制造(設計與全領域融合)面向結果PDM面向過程PLM面向對象Digital Th

164、read/Digital TwinDigital Thread數字世界：Digital Twin物理世界：真實對象圖4-35:建立“面向對象”的全新理念61工業數字化/智能化2030標準的業務含義和規范。它可以幫助工業企業高效獲得高質量、清潔的工業數據，支撐數據的高效利用。數據模型的作用在于“建鏡像”，基于實際業務，建立數據與數據間的關系及其形式化表達，形成數字化鏡像。它是工業企業下一步數據分析、多樣化應用與價值挖掘的基礎，可以對紛繁復雜的物理世界進行全方位的數字表達，是工業企業構建Digital Twin的關鍵手段，尤其值得重點關注。（圖4-36:數據模型的內涵）數據地圖的作用在于“覽全局”

165、，建立數據在業務流程和IT系統上的動態全景視圖，實現海量數據可視化展示與分析。它可以幫助工業企業實現數據可視化，快速識別“來龍去脈”、精準導航和定位數據問題。最后要開展數據的智能應用，這也是數據真正被“用起來”、產生價值的最后一公里。工業企業依托AI、工藝機理Know-how以及云/邊算力的支持，可以將“清潔的數據”轉化為“智慧的數據”，從依賴老師傅經驗走向依托人工智能輔助決策，從手把手傳幫帶的經驗傳承走向Know-how的系統化積淀，讓海量數據從沉睡走向價值盤活。工業數據在研產供銷服各環節將產生大量的智能化應用場景，已有領先企業在能源管理、設備運維、工藝參數優化、庫存管理、銷售預測等方面率先

166、探索，其應用前景是廣闊的、想象空間是巨大的。（圖4-37:工業數據具有廣闊的應用前景）2)全生命周期數據追溯從時間維度看，工業企業所擁有的數據主要局限于產品研制階段的數據，而鮮有對產品售后的運行態數據進行深入分析與挖掘，這使得工業企業的數據應用是不完整、不閉環的，因而工業數據的價值釋放也是不充分的、不全面的。因此，工業企業需要補齊產品運行態數據這一缺口，才能補全產品全生命周期的數據閉環，釋放更大價值。一方面，基于運行態數據，工業企業可以為產品使用者提供預測性維護、性能評估、健康監測、故障檢修等增值服務，為產品使用者創造價值。例如，Rolls-Royce通過分析航空公司飛機發動機運行數據，在一年

167、內幫助某航空公司節省81萬美元燃油成本；另一方面，工業企業通過深入洞悉產品運行狀態與問題，加深對客戶的理解，進而反向推動產品研發、制造的改良。例如某車企通過訪問和分析車輛行駛建立數據間的關系及其形式化表達各類數據模型，映射出完整的物理世界參考信通院工業互聯網信息模型白皮書設 備生產設備信息模型、維修設備信息模型車 間生產車間信息模型企 業航天設備企業信息模型、汽車整車企業信息模型產業鏈石化行業信息模型、航天行業信息模型數據模型是在數字世界中完成對物理世界充分表達的關鍵手段數據模型數據單點、零散，缺少邏輯關系圖4-36:數據模型的內涵62工業數字化/智能化2030數據，評估質量與性能，實現車輛系

168、統的改良設計。（圖4-38:產品全生命周期數據追溯）3)企業間數據流通從空間維度看，工業企業的數據還需要工業數據的多樣化價值有待深入挖掘和釋放數據智能+工藝機理驅動工業數據的價值最大化釋放節能降耗根據業務模型精細化控制高能耗設備預測性維護根據設備過去和現在的狀態，預測系統將來是否會發生故障，何時發生故障生產物料預估基于歷史物料數據，對生產所需物料分析預估，加快庫存周轉工藝參數優化基于制造過程、環境、售后數據，分析問題發生的環節和工藝參數優化點銷售預測基于銷售、節假日、天氣數據，預測產品銷量，降低備貨和庫存成本典型數據價值化應用示例AI工藝機理kowhow云/邊算力工業數據對工業企業的價值從老師

169、傅經驗到人工智能從手把手傳幫帶到Know-how沉淀從海量數據沉睡到價值盤活圖4-37:工業數據具有廣闊的應用前景突破企業壁壘，在企業之間流動起來，才能創造更大價值、實現共贏。為此，國家層面出臺了鼓勵數據流通的相關政策，2022年12月19日中共中央、國務院發布的關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見中明確指出，建立合規高效、場內外結圖4-38:產品全生命周期數據追溯產品生命周期1)設計構建調試工業企業數據使用權數據所有權產品使用者工業企業延伸運營&維護報廢&回收授權打通全生命周期，構建完整Digital Twin插圖注釋：1)參考美國 NIST Production System L

170、ifecycle63工業數字化/智能化2030合的數據要素流通和交易制度；同時，地方層面也在積極探索數據流通機制，例如貴陽大數據交易所、上海大數據中心分別建立了各自的數據互聯互通機制。數據流通起來后，將“由點及面”地惠及更大范圍的工業企業，實現可協同、可消費、可共享。行業、地方云平臺和大數據中心將為工業企業和行業構建新的數據+行業知識（工業Know-How）驅動的應用架構的智能化業務底座15。首先是在上下游形成協同，將有效拉通產品設計、訂單、產能、物流等數據，實現供應鏈敏捷響應、產品協同設計等，促進業務協同、形成合力；其次是在企業間形成工業知識消費市場，在保障數據主權的前提下，工業企業按需消費

171、他方數據、按使用計價，促進知識有價消費、惠及更多工業企業；最后是在產業內形成知識經濟，產業、區域內企業對工藝知識、產能、供應鏈資源等數據進行拉通和共享，筑造知識經濟。4)數據安全數據安全是工業數據價值化的基石，無論是工業企業內的數據治理與應用，還是工業企業間的數據流通和共享，都需要強有力的數據安全保障。為此，工業企業需要構建事前預防、事中預警、事后追溯的全套數據安全能力16，才能“讓數據使用更安全”。（圖4-39:數據安全能力底座）事前預防能力。對于無處不在的威脅與風險，防范于未然是至關重要的第一步，需要事先做好相應的功能模塊、授權工作。這其中包括：通過風險標識，可以基于元數據標簽，對數據的管

172、理屬性進行全方位評估與標識；通過加強數據保護，可以根據數據的風險等級，制定不同級別的數據保護要求，并在業務流程打點，嚴格執行到位；通過授權控制，在公司內部數據搬遷之前，依據數據分級結果，進行流程審核管控，做到事前預防；通過訪問控制，依據數據風險與機要15華為云、IDC工業知識與 ICT 技術深入融合，驅動產業生態重構白皮書16參考華為數據之道圖4-39:數據安全能力底座交易合規數據安全共享數據主權隱私保護商業機密產品可信數據安全目標事后追溯能力事中預警能力事前預防能力數據安全能力工業企業數據安全能力架構讓數據使用更安全64工業數字化/智能化2030系統分級，建立機要人員管理機制，包括物理機房門

173、禁、前臺應用權限、后臺權限的管理與監控等。事中預警能力。安全的守衛過程中，需要做到數據流動與行為的實時可視。工業企業可以采用風險探針，應用數據防泄露保護技術，包括網絡流量監控、用戶行為分析等，讓一切數據使用行為盡在掌控之中。事后追溯能力。為可能發生的數據安全危機預留好處置空間也非常重要，這是工業企業守衛安全的最后一道防線。工業企業可以通過日志追溯，在產品或服務開發規范中，引入日志規范與標準，記錄關鍵系統足跡，引入數據水印，實現精準溯源。4.4.3 案例參考案例1-Digital Twin：某水泥集團構建跨多工廠多產線的大數據平臺，構建業務“數字孿生”，實現全量感知、高效治理與智能決策。具體而言

174、，通過構建生產運行監管平臺，可以實現各區域工廠產線指標數據的橫向對比與縱向尋優；同時也可以打通IT與OT數據，實現各類數據的采集與融合；并且也將構建統一的數據標準，支撐精細化的數據分析與運營。（圖4-40:案例卡片-某水泥集團）實施成效圖4-40:案例卡片-某水泥集團某水泥集團 構建生產運行監管平臺，各區域工廠產線設備成本效率質量等指標數據展示對比尋優橫向對比、縱向尋優1 構建兩級工業物聯平臺，實現各類數據采集、整合加工，依托大數據及AI智能使能數字化生產打通IT&OT數據23 統一IT/OT數據源匯聚分析，支撐產線設備安穩長滿優運行，精細化運營構建統一的數據標準量化評估RTO生產管理優化平臺

175、現有IT系統礦山生產生料粉磨熟料燒成水泥發運品質控制業務數據運行監管平臺生產大數據平臺數字世界業務結果數據數字孿生多領域感知物理世界礦山管理優化平臺質量管理平臺設備管理及診斷平臺指令直達現場重大風險感知現場影響互動對象數字化數據管理體系建設數據應用場景規劃數據平臺規劃、設計和實施感知能力、記憶能力、認知能力、決策能力構建一個跨多工廠多產線、感知業務、智能協同的數據平臺掃描決策指揮實時作戰流程數字化規則數字化65工業數字化/智能化2030案例2-數據治理與智能應用：某玻璃制造企業建設統一的數據底座和數據管理體系，實現IT&OT數據融合、高效治理和智能化應用。其取得的成效包括：制作經營報表的時間從

176、一周縮減至1個小時；基于實時數據的精細化能耗管理，年節省燃氣費用數千萬元；通過設備預測性維護，有效減少設備停機時間。（圖4-41:案例卡片-某玻璃制造企業）案例3-數據治理與智能應用：鞍鋼集團基于工業大數據、大模型，實現配煤工藝參數的智能調優。在保證焦炭質量的前提下，1噸煤可以節省成本5-30元。（圖4-42:案例卡片-鞍鋼集團）案例4-數據流通：華為云交換數據空間EDS(Exchange Data Space)，是以保護企業數據主權為基礎，實現數據價值最大化的交換與共享平臺，具有可信、可控、可證三大特點?？尚?，建立統一的信任機制，構造多方信任的生態環境；可控，打造可組合的策略，確保在數據主權

177、實施成效圖4-41:案例卡片-某玻璃制造企業痛點問題解決方案某玻璃制造企業各系統間存在系統煙囪、手工打通成本高昂，月度經營報表耗時長，能耗管理粗放化，設備管理以被動式維護為主。數據管理體系數據治理數據資產數據運營組織制度保障IT&OT數據融合數據清洗數據清洗數據服務數據服務數據入湖數據采集主題聯結數據建模數據湖(IT)工業物聯網平臺(OT)幾十個IT系統，幾十條產線，幾千臺設備，幾萬個點位的數據采集1周 1個小時集控中心輔助決策風險識別經營可視根因分析智能駕駛艙三維可視化故障預警故障診斷應急指揮數字化工廠窯爐優化冷端切割AI創新/優化 減少設備停機時間 月度經營分析報表 基于數據優化窯爐工藝，

178、年節省燃氣費用數千萬元實時經營報表1精細化能耗工藝管理23設備預測性維護66工業數字化/智能化203017參考華為云官網可控的基礎上合規使用數據；可證，支撐提供方查證追溯、消費方可免證清白。目前，EDS已開通了20多個跨越華為及伙伴的數據交換空間，覆蓋了研發、制造、物流、交付、售后等5個領域，上架了25種數據資產，實現了6000多次的有效交換 17。（圖4-43:案例卡片-華為云EDS）實施成效保證焦炭質量前提下，降低配煤成本1噸煤可節省5-30元圖4-42:案例卡片-鞍鋼集團痛點問題鞍鋼集團人工配煤依賴于老師傅經驗，以老帶新的傳承過程時間長，且人工經驗判斷存在質量不穩定性問題。解決方案數據(

179、歷史數據、實時數據)數據管理智慧配煤系統OBS(數據存儲)RestAPIModelArts平臺(模型訓練)機理模型工業數據模型發布數據加密脫敏依托華為云ModelArts平臺、云存儲、API調用，實現配煤工藝參數優化原料煤質量數據配煤比例優化庫存數據焦炭質量預測歷史配煤數據歷史方案管理配合煤質量數據價格數據小焦爐實驗數據煤礦華為云圖4-43:案例卡片-華為云EDS華為交換數據空間EDS：“主權可控”下的數據交易數據提供方傳輸數據+使用控制認證中心數據消費方中介服務監管方數據市場數字連接器企業-A企業-BApp市場清算中心使用控制中心數字連接器67工業數字化/智能化2030案例5-數據共享：歐洲

180、Gaia-X平臺推動區域內數據流轉；德國汽車行業Catena-X平臺打通供應鏈數據孤島、挖掘產業鏈協同價值。（圖4-44:案例卡片-Gaia-X、Catena-X平臺）歐洲Gaia-X平臺德國汽車行業Catena-X平臺核心目標強化本土廠商云服務能力、確保數據主權，并推動跨企業協同創新，在10個領域推動跨企業的協作創新汽車行業60%以上的價值創造來自供應鏈，通過規范數據傳輸標準、打通供應鏈各環節，實現降本增效打造歐洲本土化云服務推動區域內數據流轉打通供應鏈數據孤島挖掘產業鏈協同價值成立背景歐洲為應對AWS、Azure等美國云巨頭的壟斷，聚合電信服務商、本土云廠商、工業自動化巨頭，建立區域性云平

181、臺、促進數據流轉與產業創新德國汽車工業協會為建立開放、可擴展的網絡，聚合德國多個汽車制造商、電信服務商、工業自動化巨頭，推動汽車工業的數字化轉型協同領域舉例農業汽車能源Gaia-X 十大創新領域列舉生命健康金融智慧城市協同設計：與變速箱等供應商協同，輔以仿真軟件賦能快速研發精準排產：供應商WMS與整車廠APS/MES相連，整車廠基于實時數據排產，縮短交付周期圖4-44:案例卡片-Gaia-X、Catena-X平臺圖4-45:案例卡片-華為云數據安全中心華為云數據安全中心新一代的云化數據安全平臺，提供貫穿數據全生命周期的全套數據安全能力數據安全總覽數據脫敏數據水印注入/提取敏感數據識別數據使用審

182、計測試123456*原始文檔水印信息提取暗水印含水印的文檔傳輸安全儲存安全使用安全交換安全銷毀安全采集安全分類中風險低風險未標識風險分級高風險0 數據訪問異常0 數據操作異常0 數據管理異常DSC合規掃描脫敏嵌入明/暗水印生產12345678918參考華為云官網案例6-數據安全：華為數據安全服務DSC為工業企業提供貫穿數據全生命周期的數據安全能力，構筑云上數據安全18。（圖4-45:案例卡片-華為云數據安全中心）68工業數字化/智能化20304.4.4 企業建議步步為營，點石成金。工業數據需要從當前的“亂而后治”逐步走向“不治而順”。為此，我們倡議工業企業以“面向對象”為理念、以Digital

183、 Twin為目標，開展數據治理和智能化應用，并探索數據流通與共享，實現價值共創、協同共贏。具體有以下關鍵行動指南：分階段構建Digital Twin能力內核。樹立全新理念是工業企業開展數據治理的第一步，建立“面向對象”的新理念，聚焦最有價值的業務環節，循序漸進構建Digital Twin，開展數據高效治理和智能化應用。積極探索數據流通與共享。在空間維度，工業企業需要探索企業間的訂單/制造/倉儲物流等數據的協同、交易與共享，讓工業數據“破壁”，推動業務協同、形成共贏。追溯產品運行態數據，挖掘更多價值。在時間維度，工業企業還需考慮追溯已售產品的運行態數據，打通產品全生命周期的數據閉環，進而為客戶提

184、供增值服務，并反向促進產品研制的改良升級。構建數據安全能力。工業企業需要加強安全意識，構建事前預防、事中預警、事后追溯的數據安全能力底座，讓數據使用更安全。69工業數字化/智能化2030第五章工業智能體架構與實踐70圖5-1:工業智能體參考架構5.1 參考架構基于工業“新四化”的研判和工業互聯網的功能架構，我們進一步提出工業智能體參考架構，作為工業企業開展數字化規劃和落地部署的參考范本。（圖5-1:工業智能體參考架構）我們將工業互聯網功能架構中的平臺、網絡、安全、數據四大功能體系進行了解耦和映射：平臺功能解耦至數字工業裝備、工業邊緣引擎、工業云底座、工業軟件，網絡功能對應先進工業網絡，安全功能

185、對應端到端安全，數據功能對應工業數據。工業軟件、工業云底座、工業邊緣引擎、數字工業裝備、先進工業網絡、工業數據以及端到端安全共同支撐了工業智能體的構建：工業軟件作為“大腦”。面向千行百業、垂直深耕的云化工業軟件需要工業界伙伴凝聚力量、共建共享共用，才能“枝繁葉茂”、為工業企業創造更大價值。工業云底座作為“心臟”。云底座將匯聚和沉淀工業垂直領域的工藝機理、知識經驗、工具等關鍵底層智慧，扎下“工業的根”，為工業界伙伴輸出開放共享的工業根服務，實現“一切皆服務”。工業邊緣引擎、數字工業裝備作為“四肢”。工業裝備是關鍵的作業執行末端，在高復雜度場景引入邊緣智能的輔助，共同打造生產作業第一線的“精兵猛將

186、”，幫助工業企業完成高質量、高精度、高速度、智能化、協同化作業。先進工業網絡作為貫通全身的“神經”。工業網絡為工業企業的業務活動提供全面泛在連接，并通過ICT與OT的融合，打造通監控攝像頭 數控機床 工業機器人 原材料 煙霧傳感 雷達 無人機 溫度傳感 桿塔 煤氣表 油溫傳感研發 設計 仿真維護工藝質檢過程控制工藝優化供應物流銷售硬件部件|軟件產品生命周期流生產制造流價值創造流工業智能體參考架構數字工業裝備工業軟件先進工業網絡端到端安全電子汽車石化鋼鐵裝備化工煤礦水泥CAXMESAPSSCMERP工業邊緣引擎工業物聯邊緣工業智能邊緣工業控制邊緣工業云底座經驗即服務技術即服務基礎設施即服務F5G

187、WiFi 65GIPv6+IoTCore以太71工業數字化/智能化2030用、靈活、精簡、扁平、易維護的“一張網”，減輕工業企業數據采集匯聚、設備互聯互通、網絡運維的壓力。工業數據作為無處不在、流動的“血液”。工業數據既是業務活動產生的基礎信息，更是寶貴的智慧結晶和無價資產。通過對人機料法環測全要素的數據全量采集，善用高效工具實現數據治理、智能應用，工業企業可以讓“智慧的數據”釋放巨大價值。端到端安全作為工業企業的“免疫系統”。風險和威脅無處不在、防不勝防，工業企業必須構建貫通裝備、網絡、數據、云底座、軟件的端到端安全能力，為生產活動的安全性和連續性保駕護航。5.2 實踐應用行勝于言。工業智能

188、體架構將在千行百業落地應用，幫助工業企業更高效地完成數字化解決方案設計和實施。以煤礦行業為例，在工業智能體參考架構指導下，形成礦鴻物聯網-礦山工業網絡-云數平臺-礦山智能應用的四層架構與建設內容。（圖5-2:工業智能體在煤礦領域的實踐）礦鴻物聯網。當前煤機設備操作系統眾多，導致互聯互通困難。采用礦鴻操作系統、構筑礦鴻物聯網，推動數據標準與接口的統一，一套系統覆蓋大大小小設備，實現萬物互聯、安全可信。礦山工業網絡。構建井上井下統一的工業承載網，綜合運用5G、Wi-Fi 6、全光無源網絡、網絡切片等技術，實現一網承載多種業務、網絡智能運維，構建智能礦山全連接基礎。云數平臺。一方面打造數據治理底座，

189、基于華為云ROMA、DGC、ModelArts AI開發平臺等，打造統一的數據底座，賦能業務升級迭代；另一方面應用盤古礦山大模型，依托于大模型，AI應用開發變得標準化、可復制、批量化，一套模型可覆蓋采、掘、機、運、通等八大主業務場景。礦山智能應用。在云數平臺、智能裝備與邊緣、工業網絡的協同使能下，豐富、創新性的礦山應用場景得以落地，助力礦企增工業智能體架構煤礦智能化解決方案架構(示意)工業軟件工業云底座先進工業網絡工業邊緣引擎數字工業裝備5G、F5G、IP、Wi-Fi 6、切片網絡統一的工業承載網云基礎設施華為云HCSO/HCSHiCampus Cube數字平臺數據使能(DGC)集成使能(RO

190、MA)應用使能AI使能(ModelArts)高清攝像頭傳感器采煤機液壓支架皮帶運輸機機器人礦車礦山邊緣礦山智能應用增安提效、少人無人4云數平臺數據治理、AI 賦能3礦山工業網絡網絡全連接，降低運維復雜度、提升可靠性2礦鴻物聯網邊緣控制與推理、統一接口、萬物互聯1智慧地測智慧調度智慧采掘智慧機電智慧運輸智慧作業智慧安監智慧洗選智慧園區安全生產中心綜合集控中心決策智慧中心智能巡檢中心經營中心圖 5-2:工業智能體在煤礦領域的實踐72工業數字化/智能化2030安提質、降本增效。例如，運用人工智能和全景視頻拼接技術使能綜采面的遠程操控，解決傳統視頻畫面存在盲點、看不全也看不準的問題，還原完整畫面，在井

191、上即可實現沉浸式遠程作業；運用機器視覺和人工智能技術進行掘進作業序列智能分析，識別掘進面工人作業流程中的截割頭落地防護、打開機載前探支護、敲幫問頂、鉆眼、注入藥卷、攪拌時長達標等8個關鍵場景，監督作業規范性、保障安全生產；基于AI和大數據的智能洗選煤參數調優，不僅可以提升洗選煤、配煤質量，還可以降低配煤的時間、物耗成本；依托AI芯片、無人駕駛算法等的礦山無人駕駛，將有效降低人力成本、減少燃油消耗和維護成本；對傳統線下勾表、口頭溝通等傳統管理方式進行全面數字化、標準化改造，指揮大屏、運營中屏、作業小屏三屏聯動，實現煤礦班組數字化作業；利用可穿戴設備、物聯網、大數據等新技術，實現礦工的井下井上安全

192、與健康管理，包括采集員工健康數據、提供員工健康服務、危險環境健康預警、指導自我健康管理等功能?？傊?，在數字化技術的賦能下，“煤礦工人穿西裝打領帶挖礦”的將來離我們已不遙遠。73工業數字化/智能化2030中國信息通信研究院北京市海淀區花園北路52號電話:(010)62301618郵編:華為技術有限公司深圳市龍崗區坂田華為基地電話:(0755)28780808郵編:羅蘭貝格企業管理（上海）有限公司上海市南京西路1515號靜安嘉里中心辦公樓一座23F電話:(021)52986677郵編:免責聲明本文檔可能含有預測信息，包括但不限于有關未來的財務、運營、產品系列、新技術等信息。由于實踐中存在很多不確定

193、因素，可能導致實際結果與預測信息有很大的差別。因此，本文檔信息僅供參考，不構成任何要約或承諾，華為、中國信通院、羅蘭貝格不對您在本文檔基礎上做出的任何行為承擔責任，也可能不經通知修改上述信息，恕不另行通知。版權所有 華為技術有限公司 中國信息通信研究院 羅蘭貝格企業管理（上海）有限公司 2023。保留一切權利。非經華為技術有限公司、中國信息通信研究院、羅蘭貝格企業管理（上海）有限公司書面同意，任何單位和個人不得擅自摘抄、復制本手冊內容的部分或全部，并不得以任何形式傳播。商標聲明 ，是華為技術有限公司的商標或者注冊商標。，中國信通院，是中國信息通信研究院的商標或者注冊商標。，羅蘭貝格，是羅蘭貝格企業管理（上海）有限公司的商標或者注冊商標。在本手冊中以及本手冊描述的產品中，出現的其他商標、產品名稱、服務名稱以及公司名稱，由其各自的所有人擁有。