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1、新型工業化數字工業世界深圳國家高技術產業創新中心 深圳市工賦數字化促進中心聯合西門子（中國）有限公司攜手編制前言從蒸汽機到計算機再到人工智能，技術革命極大地改變了人類的生產和生活方式，也帶動著各個階段的“傳統”向“新型”的躍遷。1948年，香農的通信的數學理論，奠定了現代信息論的基礎。比特，不僅是信息量的度量單位，也是數字化過程中用來表示任何類型數據的基礎單位。今天，我們站在一個新的歷史起點上，新型工業化正成為這個時代的主旋律，以數字化、智能化、綠色化、融合化為特點的工業化浪潮正在快速推進。在新型工業化的道路上，你我都是進入“無知之幕”的成員，我們始終需要“摸著石頭”向前探索。數字化，已經成為

2、了各行各業的共識，但揭開這個名詞，“打破砂鍋問到底”，究竟什么是數字化？正因為如此，我們有必要了解數字化從何而來，更有必要預見數字化將走向何去?；谶@樣的初心，深圳國家高技術產業創新中心、深圳市工賦數字化促進中心與西門子（中國）有限公司攜手，共同編制了新型工業化數字工業世界白皮書（以下簡稱白皮書）。面向未來、愿景驅動，數字工業世界正是我們對未來的期望。白皮書探討了數字技術如何推動工業的創新與發展，以及它為未來帶來的無限可能。同時，我們也基于現有的技術創新成果，深入分析了數字技術在工業生產中的應用，以及數字技術如何推動傳統工業的轉型升級，如何催生新的產業形態和商業模式，如何為解決環境、資源等全球

3、性問題提供新的可能。我們希望，白皮書可以幫助業界凝聚共識，在工業數字化的茫茫征程中提供些許指引，為所有投身工業數字化的人士提供有益的參考和啟示。讓我們一同迎接數字工業世界的到來，共同開拓新型工業化道路上的廣闊前景！工業化是技術革命的產物，每一次新技術革命，又是推動工業向“新”前行的驅動力。新型工業化數字工業世界白皮書01章節1目錄01前言02因何而起：數字化的動因 人口結構轉型 城市化進程加快 全球化與地方化融合 環境和資源的挑戰 數據的爆炸式增長03從何而來：數字化的內涵 物理世界數字化 數字世界中的推理 數字反饋物理世界04走向何處：數字工業世界 數字工業世界的特征 數字工業世界的價值05

4、動力引擎：技術的集成和融合 數字孿生 工業人工智能 軟件定義自動化 重組創新07數字工業世界評估體系06共同打造數字工業世界 遵循標準，協作的前提 開放組件，激發創新活力 依托平臺，實現共贏共生2因何而起：數字化的動因我們正身處一個VUCA時代易變性、不確定性、復雜性與模糊性相互交織，全球工業格局正經歷一場前所未有的深刻變革。在這紛繁復雜的不確定性之中，有若干宏觀趨勢是清晰而確定的，它們正以強大而廣泛的影響力，深刻地塑造并引領著全球工業的走向。新型工業化數字工業世界白皮書02章節趨勢來源：Siemens（2023）,Managing Megatrendshttps:/ 來源：聯合國世界城市化展

5、望（2018年）78 億97 億61 億+1.2%+0.7%65+15-640-14年齡200020202050年2000201020302050年72%35%81%57%77%46%發達地區欠發達地區87%66%41801601401201001990200020102020全球化進程的促進了供應鏈的高效運轉，也使其變得愈發冗長與復雜。供應鏈高度依賴國際合作的同時，也暴露了全球化供應鏈面對突發事件時的脆弱性。地緣政治沖突、自然災害、疫情等外部因素均可能成為供應鏈中斷的導火索，對全球生產穩定性構成威脅。加之貿易保護主義的抬頭、貿易爭端的頻發及各國對關鍵技術與資源控制力度的增強，供應鏈的穩定性正

6、面臨前所未有的挑戰。與此同時，地方化需求又要求供應鏈更加靈活，以快速響應本地市場變化。融合的多樣需求使得供應鏈更加復雜和多元化。全球化與地方化融合全球商品貿易占全球工業生產比例（指數 01/1991=100）超級全球化緩慢化本土化本土化和區域化增加近岸外包大國競爭 來源：全球貿易警報，經濟政策分析局環境惡化與資源枯竭是全球面臨的共同挑戰。目前每年約有900億至1000億噸原始礦物被開采，這一數字在2060年將翻一番達到1900億噸。海洋生態系統中的塑料垃圾也將在2030年增加65%。全球城市地區的水資源短缺情況正在加劇。全球氣候變暖也是顯著的挑戰，盡管在解決人為全球變暖的許多方面已經取得了進展

7、，但還不足以將全球變暖限制在+1.5C以內。工業生產作為碳排放與廢棄物產生的主要源頭，其綠色化轉型迫在眉睫。環境和資源的挑戰 來源：美國國家海洋和大氣管理局（2022年），與全球20世紀平均值的偏差氣候變化持續全球年均溫度變化（C）當前的政策不足以將全球變暖限制在本世紀的+1.5C以內1.00.50.0-0.5188019001940198020205數據的爆炸式增長當下全球數據量的激增速度令人瞠目結舌。據權威機構國際數據公司（IDC）的預測，至2025年，全球數據量將震撼性地達到175澤字節（Zetabytes），相當于175萬億億字節，其年復合增長率（CAGR）更是高達驚人的61%。我們正

8、步入一個前所未有的數據密集型時代。在數據爆炸的浪潮中，工業領域尤為顯著。比如，遍布全球工廠的西門子工業控制產品，其每小時產生 的 數 據 量 高 達 100 太 字 節（Terabytes），這一數字放在十幾年前是不可想象的。數字化轉型的蓬勃發展物聯網通信接口以十億單位計 來源：由西門子根據Gartner研究創建并進行計算。Gartner是Gartner,Inc.及/或其附屬公司在美國和國際上的注冊商標和服務商標，并在此處得到授權使用。保留所有權利。Gartner預測2023年：物聯網、端點和通信，全球范圍內，2022年至2032年，2023年第二季度更新-按部門劃分的全球物聯網端點裝機量，包

9、括醫療保健提供商、制造業和自然資源、智能建筑、交通。人口結構變化、城市化、全球化與地方化融合、環境與資源的挑戰，以及數字化帶來的數據量大爆炸這五大趨勢，將對轉變全球經濟，改變地緣政治力量的平衡，優化全球勞動力結構產生深遠影響。與此同時，數字化浪潮為我們帶來了無限機遇，我們從未擁有過如此多強大的技術，它滲透到每一個行業，并為上述許多挑戰提供解決方案。6從何而來：數字化的內涵新型工業化數字工業世界白皮書03章節數字化用更少的物理資源創造更多價值，實現了物理與虛擬世界的無縫融合，通過各種數字技術的應用，改造企業的業務流程、組織結構、管理策略及服務體系。7物理世界數字化數字化需要從原子到比特，將物理世

10、界映射至計算機等數字設施中的過程。要實現數字化，我們首先要做的是將物理世界的事物、信息轉換為數字形式的表達，存儲在數字設施中。在信息領域，奈奎斯特-香農（Nyquist-Shannon）采樣定律扮演著至關重要的角色。奈奎斯特（Nyquist）在1928年的論文Certain Topics in Telegraph Transmission Theory，揭示了將一個信號（例如時間或空間上連續的函數）轉換為數字序列（時間或空間上離散的函數）的過程。具體的采樣定理是由香農在1949年發表的Communication in the Presence of Noise中提出：如果周期函數x（t）不包含

11、高于B cps（次/秒）的頻率，那么一系列小于1/（2B）秒的x（t）函數值將會受到前一個周期的x(t)函數值影響。上述定律告訴我們，只要選擇合適的采樣頻率，就能夠確保物理世界中的連續信號在轉換為數字信號的過程中不丟失任何信息，使我們能夠獲取到準確反映物理世界的數據。物理世界的數字化過程具有豐富性。除了對信息的采樣之外還有其他方式，比如，直接對各類信息進行編碼，以軟件的形式進入數字世界。在工業中，通常依賴于傳感器和自動化系統，它們能夠精準地捕捉物理世界中的溫度、壓力、速度、流量等細微變化。這些原本連續不斷的模擬信號，在經過精細的測量、采樣、量化和編碼流程后，被轉化為一連串離散的數值。開展數字化

12、就是需要利用計算機的算力對數字化后的信息進行加工、處理和重構，替代或部分替代原本是物理世界的過程，通過數字資源創造更多價值。知識圖譜數據可以被分為結構化和非結構化兩大類。結構化數據以明確的格式存儲，如數據庫或電子表格中的信息，其數據元素之間的關系一目了然。非結構化數據則缺乏固定的格式和結構，如視頻、文檔等。知識圖譜可以整合不同渠道的多樣化異構數據源，包括結構化和非結構化數據，使得數據檢索、分析和推理更加高效。通信的本質在于把一處的信息精確地或者近似地重現到另外一處。The fundamental problem of commu-nication is that of reproducing

13、at one point either exactly or approximately a message selected at another point.克勞德艾爾伍德香農(1948)Claude Shannon(1948)8數字世界中的推理在數字世界中的推理是根據已知的信息或前提，通過數字化技術，對數據進行加工和挖掘，進而深化對物理世界的認識，挖掘新的知識和規律，并推導出結論或做出判斷的過程。演繹和歸納是兩種基本推理方法，它們在人類認識和改造物理世界的過程中發揮著不可替代的作用。演繹植根于物理世界的第一性原理，通過嚴謹的邏輯鏈條，將已知的物理世界的規律應用于不同情境，從而推導出必然性

14、的結論。歸納則是從紛繁復雜的具體現象中，提煉出普遍性的特征或規律。歸納推理可以是完全歸納，即觀察了某一類別全部對象后得出的結論，也可以是基于部分觀察的不完全歸納，其結論雖然帶有一定的或然性，卻為探索未知提供了寶貴線索。兩者相輔相成，在數據資源有限的情況下，基于物理的方法可以基于第一性原理進行前瞻性的假設分析，而并不依賴于從物理世界當中獲得的數據。以產品設計為例，計算機輔助工程（CAE）技術的應用顯著提升了性能評估與優化效率，有效減少了依賴物理試驗的次數與成本，展現了物理方法在數據稀缺環境下的獨特價值。面對認知邊界的局限時，數據驅動的方法則憑借海量數據的豐富性與多樣性，展現出強大的探索能力與規律

15、發現潛力。機器學習等先進算法在預測性維護等領域的廣泛應用，正是數據技術在復雜系統中挖掘隱藏規律、實現精準預測的有力證明。這兩種技術路徑并非孤立存在，而是能夠深度融合和相互促進。數據技術能夠巧妙地填補仿真模型在機理不明確或關鍵變量缺失時的空白，通過數據驅動的分析彌補物理仿真的不足。反之，仿真技術也在不斷為數據技術提供豐富的數據資源與支持。通過高精度仿真生成的海量數據，不僅豐富了數據驅動模型的訓練素材，還增強了模型的泛化能力與魯棒性。以自動駕駛為例，利用圖像合成技術模擬多樣化的駕駛場景，為自動駕駛算法提供了充足且高質量的訓練數據，加速了自動駕駛技術的成熟與落地?；谖锢砘跀祿谖锢淼臄底謱\生技

16、術，它通過構建物理實體的精準數字副本，集成全方位數據，成為數字世界中的權威信息來源。利用物理規律作為數字世界的第一性原理進行仿真，能夠精確演繹出實體在不同條件下的行為軌跡，其結論具有高度的必然性。它運用先進算法從大量復雜數據集中歸納出可能對人類來說并不明顯的趨勢、相關性、異常與深層規律。這一路徑雖依賴于樣本的代表性與全面性，結論帶有一定的或然性，但為探索未知領域、發現新規律提供了強大動力。在數字世界中，演繹和歸納的兩種推理方法體現為兩條并行不悖的技術路線。9數字反饋物理世界數字世界存在的意義，不僅在于數據的處理和分析，更在于將洞察轉化為實際行動，從而對物理世界產生積極的影響。這一過程需要依賴于

17、嚴密的閉環機制，確保從數字到物理的無縫對接與高效轉化。在工業領域中，決策和控制是實現其價值輸出的核心機制。決策是基于推理的結果，制定出理想的行動方案或策略的過程，包括供應鏈的調度策略，產品的設計方案，生產計劃，設備的運行參數，設備維護計劃等，既可由數字世界自主完成，亦能融合人類的智慧與判斷力。數字技術以其強大的數據推理能力，為人的決策提供堅實的數據支撐?？刂剖菍Q策轉換為具體的行動指令，直接驅動自動化設備或智能體在物理世界中作業。這些設備和智能體不僅能夠根據數字世界的輸出，執行相應的任務或操作，還能夠通過反饋機制，將執行結果匯報給數字世界，維持閉環的順暢運行。01010001011000011

18、1010000101110101010100001011110011101010數字世界物理世界基礎數據結果反饋趨勢預測 決策控制邏輯分析數據透明數字世界將物理世界編碼為數據，通過推理形成洞察，并驅動決策與控制，形成數字世界和物理世界雙向循環的閉環機制，實現數據到行動的高效轉化。10走向何處：數字工業世界新型工業化數字工業世界白皮書04章節數字工業世界是工業全面數字化的高級形態，而其構建歷程也正是工業領域全面數字化轉型的過程。在數字工業世界中，各類產品、資產和業務活動等信息均被系統地編碼成數據，構成了一個龐大的數據資源庫。依托數字化技術強大的數據處理能力，這些數據資源轉化為富含價值的洞察，直接

19、驅動價值鏈各環節的自主優化與高效運作。11數字工業世界的特征隨著數字工業領域的蓬勃發展與廣泛應用，生產資源的格局正經歷著深刻變革。其中，數字資源已躍居產品開發、制造及運營等各流程的核心位置，引領著生產資源的全面重塑。以汽車制造業為例，依賴實體原型車進行迭代優化的方式，耗時漫長，資源消耗巨大。但是現在，得益于數字孿生技術的革新，工程師們能夠在虛擬的數字工業環境中，構建起與實物幾無二致的汽車數字原型。通過高精度的仿真測試，預先洞察潛在問題，從而極大地縮短了產品開發周期，實現了成本的有效控制。通過從物理世界向數字世界的轉變，數字資源展現出兩大核心優勢：首先是高度的靈活性，例如設計階段的任何外觀調整，

20、僅需簡單修改數字模型參數即可完成，無需重新制作物理部件，極大提升了設計效率。其次是無限的可復用性，在數字領域內，汽車碰撞測試等復雜場景可以無數次重復模擬，既確保了產品的安全性，又顯著減少了實體測試車輛的消耗?？偠灾?，數字資源憑借其靈活性、可復用性等顯著特性，為企業帶來了成本效益與運營效率的雙重提升，更打破了物理世界的局限，開辟了創新設計與實踐的無限可能。在數字工業世界中，算法與算力已悄然成為引領變革的全新生產工具。它們以數字資源為基石，通過精細的加工與創造，不斷識別出深藏于數據之中的新洞察。相較于物理世界中的傳統生產工具，數字工業世界的算力展現出了前所未有的拓展潛力。硬件能力的快速迭代為算力

21、的強大奠定了堅實基礎，而算法效率的不斷提升更進一步提升了硬件的使用效率。例如，代理模型的引入加速了計算流體力學（CFD）的驗證過程，在確保計算精度的同時，更顯著縮短了計算周期。軟件底層架構在實現大規模并行計算后，更是使得計算效率呈現出幾何倍數的增長。算法與算力相輔相成，形成了一種相互促進、無限拓展的良性循環。高效算法在強大算力的支撐下充分發揮優勢，強大算力為復雜算法的運行提供了堅實的保障，兩者協同作用，共同突破了物理世界的生產能力上限。生產資源重塑生產工具革新1212在數字工業世界中，技術的進步已極大模糊了時間和空間的界限。時間維度上，仿真算法和強大算力讓我們能精準預測未來趨勢，為生產規劃提供

22、智慧指引。同時，數字技術能詳盡重現歷史生產流程，輕松追溯問題原因，推動工業生產智能化和高效化?？臻g維度上，地理界限已逐漸消失，全球各地的專家、技術人員與決策者能輕松跨時空合作，共享知識，無界創新。這種協作不再局限于人與人之間，更延伸至人與智能體，乃至不同智能體之間的深度交融與協同作業。人工智能在虛擬空間中，不斷學習領悟各領域知識，算法持續優化升級，與現實世界各智能體實現無縫對接與實時互動，共同編織智慧的未來。在數字世界里，借助尖端的仿真技術與算力支持，產品設計工程師在概念設計階段可以直觀獲悉不同設計方案對產品最終性能的影響，工藝工程師也能在工藝編制初期提前了解不同加工工藝對產品質量詳細評估。數

23、字世界可以逼真重現設備故障的瞬間，讓全球的工程師能夠迅速接入，觀察設備發生異常行為的全過程，精準定位問題根源是傳感器的失靈？還是算法在特定情境下的誤判？通過對歷史場景的深度復盤，設備設計與控制算法得以不斷優化，設備的可靠性與性能因此躍升至全新高度。同樣隨著數字化技術的深入探索與廣泛應用，數字世界除了打破時空的限制，其自身與物理世界的界限也將愈發模糊，兩者攜手步入一個前所未有的協同進化時代。在工業領域，越來越多的物理世界信息被精準且高效地映射至數字世界中。從單一設備到整條產線，從獨立企業的運營到整個產業集群的協同，乃至所有個體活動的方方面面，都能在數字世界中找到其對應的代理。這些代理不僅實時反映

24、物理世界的動態變化，還蘊含了相對應的物理實體在物理世界的運作規律。在數字世界中，我們得以超越物理世界的局限，以超乎尋常的能力和效率進行探索、改進、優化與升級。數字世界可以不知疲倦的挖掘新的可能性，探索如何為物理世界創造更多的價值，并將這些成果實實在在地反饋給物理世界。這種數字世界與物理世界之間雙向互動與協同演進，正推動著工業領域向更加智能化、高效化、可持續化的方向發展。34時空限制突破數實共同進化13數字工業世界的價值未來，數字工業世界不僅是對物理世界的簡單鏡像復刻，更是對內在邏輯與規律的深度挖掘與拓展，引領我們步入一個既基于現實又超越物理世界的全新維度。相較于傳統工業，數字工業世界以數字資源

25、為核心，以強大的算法和算力為引擎，打破物理時空固有界限，并與真實工業世界相輔相成，共生共進。數字工業世界將以前所未有的方式消融虛擬與現實世界的邊界，塑造出一個既根植于現實又超越現實邊界的全新虛擬空間。案例Siemens NX Immersive Explore革新工業設計體驗，將游戲級別的沉浸式體驗融入工業設計評審、虛擬調試及流程確認等環節。設計師在數字工業世界的無限畫布上，依托特制的Sony手柄進行精確操控與編輯，實現與3D模型的全息互動，讓數字與現實世界的界限模糊難辨。它打破地域限制，讓全球團隊能即時連線，共同作出高效精準的決策。工業體驗的革新借助快速發展的交互技術，數字工業世界將會提供前

26、所未有的沉浸式體驗并革新用戶的感知。通過空間計算技術和實時渲染技術的結合，革命性的沉浸感徹底改變我們體驗物理世界的方式。在危險的工業現場，空間計算技術和實時渲染技術的結合，使得維修工程師能夠在安全的虛擬環境中，以第一人稱視角進行故障診斷和模擬維修。維修工程師不再需要直接面對高風險的操作，而是通過精確的數字化模擬和遠程控制技術，安全地執行維護任務。在跨領域合作的場景中，數字工業世界為非專業人才提供了接觸和理解工業研發、生產、運營等各個環節的機會。用戶將有機會參與到專業產品的設計過程中，成為個性化設計的重要一環。包容的環境促進了知識的共享和創新思維的產生，使得不同背景的用戶能夠共同探索和創造。如同

27、真實世界一般，數字工業世界中用戶觀察和管理各種場景的體驗將會被徹底革新，用戶更能夠作出高效精準的決策。全新的交互方式不僅提升了工作效率，還為工業生產的安全性、靈活性和創新性開辟了新的可能性。更為重要的是，數字技術的不斷提升，除了直觀地革新了工業領域用戶的體驗，最終甚至能改變現有角色的定位，重塑整個工業的分工格局。14協同化生產網絡案例Catena-X在歐洲，Catena-X汽車網絡聯盟正在構建一個開放的生態網絡，目的是為整個汽車價值鏈端到端數據鏈的創建、運營和協作使用提供一個共享開放、健康的環境，使得所有參與者能安全地進行跨公司的數據交換，以達到加強韌性、提高可持續性、實現大規模定制并提高汽車

28、供應鏈的效率的目標。這個平臺鏈接了用戶和供應商，囊括行業內的中小企業和集團大公司，資源供應商和回收商。生態成員利用行業數據創造新的價值。該項目旨在整合并擴展現有的標準，形成一個全面、開放的數字平臺，為工廠裝備商和運營商提供一站式的數字化解決方案，實現工程、設備信息及狀態監測的上下游產業鏈數據一致性，推進整個汽車行業的產業鏈韌性和可持續發展能力。汽車工業價值鏈更可持續安全的數據傳輸數據透明與標準化汽車價值鏈更具韌性數字工業世界徹底掙脫了傳統產業集群地理空間的桎梏，構建起一個虛實交融、開放透明、全價值鏈貫通的數字產業集群，實現生態范圍內的所有組織和個人在統一的虛擬平臺上無縫協作。在數字工業世界中，

29、生產資源變成某種程度的公共資源。企業依據廣泛的市場大數據，精準定制產品設計任務，并靈活發包給全球范圍內的研發團隊。研發完成后，企業憑借先進的預測訂單技術和對生產資源的精準配置能力，直接向合適的制造團隊下達生產任務。產品下線即進入智能物流系統，該系統自動匹配合適的運輸方案，確保產品快速、低成本的送達客戶手中。從需求到交付的全過程，各成員間實現信息共享、資源整合以及協同規劃。這種緊密的協作不僅提高了資源利用效率，大幅減少了冗余和浪費，還賦予了供應鏈在面對外部風險時的強大應變能力。即使面對市場波動或突發事件，供應鏈也能夠迅速調整策略，確保生產活動連續穩定進行。在這樣的數字工業世界里，距離不再是障礙，

30、合作與創新的邊界被無限拓寬，逐漸形成一副無邊界、高協同的新型產業集群圖景。供應鏈不再是線性的鏈條，而是一個動態的、相互連接的協同化生產網絡。企業、供應商、分銷商和消費者都在這個生態系統中相互作用，共同推動著整個價值鏈向更高水平的協同和創新邁進。來源：https:/catena- 控制器、驅動器以及電機的研發和制造中心。節能減排預估值（與舊工廠相比）：每年節水6300立方米，減排降碳3300噸，每年節約用電500萬千瓦時。西門子全球首座原生數字化工廠 來源：https:/ 來源：https:/ recent decades,digital technologies have matured at

31、 a phenomenal pace and are now being combined to solve every conceivable problem in the real world.The opport-unities are boundless.近幾十年來，數字技術以驚人的速度成熟發展，現在正在被結合起來解決現實世界中的各種問題。機遇是無限的。Dr.Peter Krte西門子股份公司董事會成員首席技術官兼首席戰略官數字工業世界是現有技術體系持續進化與深度融合的必然產物。我們認為，數字孿生、工業人工智能與軟件定義自動化，三者共同構筑了數字工業世界的堅實技術支柱。數字孿生 是數字

32、工業世界的基礎組件。它精準地構筑了物理世界在數字維度中的鏡像，承載著和物理實體相關的所有細節信息，反映了物理世界的運作法則與內在規律，為數字世界的精準推演奠定了基礎。工業人工智能 是數字工業世界的強大引擎。AI憑借超乎尋常的數據處理能力，在數字領域內不斷拓展延伸智能的邊界，快速獲取新的知識，并且可以靈活運用這些知識以解決工業領域的復雜難題，實現智能決策與高效優化，幫助工業實現智能化轉型。軟件定義自動化 無縫銜接數字工業世界與物理世界。它賦予了數字世界對物理世界進行精準控制與優化的能力，使得數字世界的決策能夠直接作用于物理實體，極大地提升了生產流程、運維管理各個環節的效率與靈活性。18數字孿生數

33、字孿生，作為物理實體在數字世界中的鏡像，匯聚了貫穿價值鏈全生命周期的豐富信息，既包括通過工業軟件構建的設計模型與仿真模型，數據庫和電子表單中記錄的信息，還能實時接收傳感器、工控設備采集到的現場真實數據，確保數字世界與物理世界的同步更新。將一個物理實體相關的所有信息關聯起來，就成為了該物理實體的全面數字孿生體。孿生體不僅再現了物理實體的當前狀態與信息，更能夠全面反映對應的物理實體在物理世界中的運行邏輯和動態規律。數字工業世界的權威信息來源在數字工業世界中，信息的準確性和一致性是確保價值鏈各系統、各環節高效協同運作的前提。特別是在復雜多變的工業場景下，面對跨部門、跨企業間普遍存在的信息不對稱與理解

34、鴻溝，這些問題尤為棘手。數字孿生為企業各部門提供了一個共同的事實基礎，即一個基于真實物理世界的、高度一致且可量化的數字模型，使得各部門能夠基于同一套數據進行決策、分析和協作。此外，數字孿生作為權威信息來源，不僅在于其包含的數據，更在于其內置了第一性原理，即最基礎、不可動搖的物理世界規律。這些原理被嵌入到模型之中，成為仿真和驗證的基礎。以產品的數字孿生為例，它全面集成了產品全生命周期相關的各類關鍵數據，如設計模型、多物理仿真模型、規格說明、材料清單、生產流程等。借助產品生命周期管理系統(PLM)的集中管理和協調，企業能夠輕松實現數據的集中管理與共享。團隊成員無需受限于地理位置或時間差異，均可通過

35、PLM系統實時訪問數字孿生模型，共同參與討論、深入分析并作出決策。來源：西門子艾聞達 西門子中國研究院 數據戰略讓數據資產創造價值19在創新的過程中，數字孿生基于事實和第一性原理的推演，使我們能夠接近“一次成功”的理想目標，極大地降低了試錯成本。數字世界帶來的高效低成本的試錯機制，不僅節省了財務與時間資源，更在物理資源的節約與綠色生產方面展現出了巨大的潛力與價值。寶馬發動機有限公司集團通過西門子軟件Plant Simulation在不干擾實際工廠運營的前提下，對多種生產規劃方案進行了深入的可行性與盈利性分析。這一做法不僅保證了工廠生產的靈活性，優化了產線吞吐量、緩解生產瓶頸、減少了在制品庫存，

36、更充分驗證了不同的節能策略。成功實現每年節省300萬千瓦時的電力，每年減少了550噸二氧化碳當量排放量。案例寶馬發動機有限公司產線仿真優化用仿真實現近乎零成本的試錯數字孿生實現了在數字世界對物理世界開展預測、驗證及優化的能力。從產品設計、產線布局、供應鏈調度、設備控制參數調整，乃至樓宇與工廠的節能減排方案等多個維度，數字孿生通過仿真不同場景下的表現，能夠提前洞察潛在問題，預見未來變化，幫助我們在價值鏈的各個環節做出精準乃至自主的優化決策。數字孿生強大的演繹過程，依托于廣泛的物理領域仿真技術，包括但不限于機械仿真、流體動力學仿真、電磁仿真、熱力學仿真、機電一體化仿真、能源系統仿真、分子動力學仿真

37、、產線仿真、人體工學仿真以及能耗仿真等。數字孿生能夠精準映射物理世界的復雜性與多樣性，服務于產品全生命周期。比如，在產品的定義和設計階段，工程師可以通過多物理仿真全面驗證產品性能。比如，鋰離子動力電池包的設計是否安全？如何通過優化設計減少電磁力引起的機械振動？產品的機械、電子、軟件和系統性能等，各類問題都可以通過數字孿生進行提前測試和優化，確保了產品的安全性和魯棒性。在生產過程中，通過整合MES數據與傳感器實時信息，數字孿生可以動態預測生產過程和物料流動，為運營決策提供量化支持。在產品運行階段，數字孿生源源不斷地獲得實時數據，包括設備的狀態數據，能耗數據等，（輔助）制定控制和預測性維護策略、有

38、效降低運行成本和維護成本。來源：https:/ https:/ 無憂 的?！霸诠S環境中，深度學習和強化學習為機器人賦予了認知的能力，使它們能夠應對復雜且不確定的倉庫和生產環境。操作人員無需編程，機器人即可自行執行高級命令，如識別和揀選未經分類的零部件，或將直徑僅有幾十分之一毫米的導線精確插入印刷電路板的小孔中。這不僅極大地提高了生產效率，還將工廠員工從枯燥乏味且重復性的工作中解放出來。機器視覺在產品的質量控制方面發揮著重要作用。通過圖像識別技術，機器視覺系統能夠快速準確地識別產品外觀缺陷，及時發現并處理質量問題，從而有效避免不良品流出。人工智能具備強大的數據處理能力，同時其普及和應用也極大程

39、度上依賴于數據。高質量的數據是決定人工智能模型訓練和優化結果優劣的關鍵要素。然而，在當前工業場景中，數據的采集仍然面臨諸多挑戰。數據往往分散在各個環節和流程中，涉及多個部門和系統，且可能因為標準不統一等問題而難以整合。此外，即使數據能夠被收集，其質量和完整性也經常成為問題。例如，設備正常運行的數據可能很容易收集到，但設備故障的數據卻相對較少。這種缺少樣本數據或者樣本分布不平衡問題會嚴重影響模型的訓練效果和泛化能力。特別是對于一些專業性強的數據，如設備故障數據、產品質量檢測數據，還需要具備相應專業知識的專家進行標注。為應對這些挑戰，技術上我們可以通過算法生成高質量的合成數據，來提高模型的訓練效果

40、和泛化能力。合成數據的應用能夠將現實世界中的數據需求降低高達90%。每個企業也需要制定全面的數據戰略，確保關鍵數據的準確性、完整性、及時性和可用性，從而更好地發揮人工智能技術的潛力。SynthAI是一款基于Web的應用程序，它接受簡單的CAD文件，在幾分鐘內即可生成數千張隨機標注的合成圖像，而無需通常所需的專業知識。此外，它還提供了一個易于下載的、已訓練好的機器學習算法，供用戶直接下載、測試和部署。案例利用合成數據訓練機器視覺算法生成式人工智能豐富數字工業世界的交互體驗近年來，生成式人工智能取得了令人矚目的突破。2023年更是被稱為該領域的突破之年。作為人工智能的一個重要分支，生成式人工智能專

41、注于內容的創造。它超越了傳統機器學習的方法，不僅能夠識別模式并根據現有數據進行預測，還能夠從數據中學習并生成全新的內容，涵蓋文本、圖像、代碼等多種形式。盡管生成式人工智能在工業中的應用仍處于起步階段，但它作為一種極具潛力的通用技術，有望深刻改變企業價值鏈的每一個環節。22然而，在工業領域，生成式人工智能的應用面臨著比其他商業場景更為嚴格的要求與挑戰。生成式AI在處理復雜情況下，可能會產生“幻覺”，即生成與實際情況不符或具有誤導性的內容。這一現象的主要原因在于，盡管生成式AI的大模型蘊含了海量數據形態表達的通用知識，但這些知識被高度壓縮，AI并不能完全理解這些其真實含義及其上下文關系。因此，在面

42、對新的、不常見的或模糊的信息輸入時，生成式AI可能會基于部分匹配或概率最高的模式進行推斷，從而導致內容生成的錯誤。這種情況在高標準、嚴要求的工業領域是不允許的，因為任何微小的誤差都可能對生產流程及產品質量等造成重大影響。為了確保人工智能生成的內容準確無誤，有據可依，我們需要將確切的領域知識融入大模型中。檢索增強生成(RAG）技術就是一個行之有效的領域知識與通用知識融合手段。它結合了信息檢索技術與語言生成模型，能夠精準地從企業構建的知識庫中檢索出相關信息，生成準確且符合上下文的答案，在防止“幻覺”產生的同時，也加強了模型的可解釋性，以便工業從業者能夠理解和信賴模型的輸出結果。此外，在工業環境中應

43、用人工智能時，數據保護和安全也是至關重要的。我們必須確保所有敏感數據都得到妥善保護，防止未經授權的訪問和泄露。同時，我們還需要考慮如何使人工智能系統與現有系統和流程實現無縫集成，以確保整個生產過程的順暢運行?？傊?，工業領域的AI必須達到工業級的品質標準，以滿足企業對高效、準確、可靠和安全的智能解決方案的迫切需求。In the consumer software Internet,we could train a handful of machine learning models to serve a billion users.In manufacturing,you might have

44、10,000 manufacturers building 10,000 custom AI models.在消費軟件互聯網領域，我們可以訓練少量的機器學習模型來服務十億用戶。而在制造業中，10,000家制造型企業則需要構建10,000個定制的人工智能模型來滿足其需求?！癆ndrew Ng吳恩達 斯坦福大學副教授，人工智能實驗室主任DeepLearning.AI創始人23在2024年工博會上，西門子展示了首款面向工程領域的生成式人工智能產品西門子Industrial Copilot。這款生成式人工智能助手，能夠快速生成復雜的PLC代碼，形成HMI圖形化界面，極大地減輕了自動化工程師的工作負擔，

45、減少重復性工作，并顯著縮短了開發周期。此外，操作人員還可以通過自然語言與出現故障的機器的Copilot進行無障礙溝通，共同探討解決方案。這種人與人工智能之間的交互仿佛與一位精通技術的同事面對面交流一般自然流暢，這無疑將為數字工業世界帶來交互體驗上的顯著提升。軟件定義自動化自動化技術是現代工業的基礎，也是推動工業4.0實現的前提。為提升生產力和效率，眾多生產過程已廣泛采用可編程邏輯控制器（PLC）,數據采集與監控系統（SCADA）等自動化系統替代人工操作，實現了對工業生產流程的自動化控制，顯著增強生產效能。各行各業領先的企業都在充分探索和利用自動化應用技術，例如，上海的特斯拉超級工廠僅需不到45

46、秒即可下線一輛新車，充分展示了自動化技術的強大威力。然而，經過近半個世紀的發展，自動化技術的傳統模式已難以完全適應現代工業的復雜性和動態性。以往，我們主要聚焦于自動化重復性任務，但在當前這個需求瞬息萬變的世界里，我們需要一個更加靈活、適應性更強的自動化模式。這一新模式需深度融合數字孿生、人工智能等前沿數字化技術，以實現生產流程的更高靈活性和適應性。自動化的理念正經歷從硬件主導到軟件定義的深刻轉變，這就是軟件定義自動化的核心理念。易魔（Workflow Canvas，簡稱 WFC）作為款全的開發具包，其強功能讓戶能夠迅速構建靈活多變的柔性產線，并輕松開發出創新的業物聯應。在西門子數控（南京）有限

47、公司，工程師利用工易魔方將已經具有標準化模塊化的工站進行解耦，打通了工作站和IT系統的聯系，實現了上下游數據的無縫傳輸，將整個產線各個工站都變成了適配于工廠需求的”基礎服務單元“。在這里當發現有一個瓶頸工站需要優化時，不需要修改任何代碼，只需要通過“拖拉拽”就可以完成產線工藝的優化。當需要增加一道工序時，只需要添加這道工序的模塊化工站資源即可完成。工易魔方案例24傳統的自動化系統在設計與實施過程中，為了確保穩定可靠，通常采用深度綁定的專用硬件和軟件。這種高耦合度的軟硬件配置，無疑增加了系統升級和維護的復雜度。然而，在IT領域，虛擬化技術的廣泛應用已經為軟硬件的有效解耦提供了范例，使得應用程序能

48、夠獨立于底層硬件和操作系統順暢運行。當硬件或操作系統需要升級或更替時，應用程序可以輕松遷移至新環境，無需進行大幅調整，從而顯著提升了系統的靈活性和開放性。如今，軟件定義自動化的趨勢正逐漸將虛擬化技術引入到了自動化領域。例如將PLC虛擬化，使其可以在Windows或Linux環境下運行，且不受硬件供應商限制。在同一硬件平臺上，可以安裝虛擬化控制器的多個實例，并且這些實例可以同時且獨立地進行配置、部署和維護。然而，這并不意味著PLC會立即退出歷史舞臺。在實時性和安全性要求極為苛刻的工業場景中，虛擬控制器目前尚無法完全替代實體PLC。但在PLC的編程方式上，我們已看到了顯著的變革趨勢。軟件開發的先進

49、理念和實踐正在逐步融入自動化項目中。傳統的PLC編程通常是在孤立的環境中開發的。工程師們通常會在計算機上使用PLC供應商提供的特定集成開發環境（IDE），逐行編寫PLC代碼，然后將代碼下載到實體PLC中進行測試。但是今天工廠需要頻繁重新編程，來適應生產需求的變更。傳統的PLC工程流程有很大的改進空間。而現在工程師可以采用在軟件開發領域廣受歡迎的開源代碼編輯器Visual Studio Code來編寫PLC代碼，并借助原生的Git系統實現版本控制。這不僅提升了編程效率，還使得團隊成員能夠高效協作，實現持續集成（CI），從而打造出更加高效、靈活的PLC工程流程。工業邊緣應用的開發則更加靈活。西門子

50、的工業邊緣采用了基于Docker的容器虛擬化技術。單個工業邊緣設備可以承載多個獨立的軟件應用，每個應用都在自己的容器中獨立運行，互不干擾，確保系統穩定高效。工程師和開發者可以自由選擇Python、Node.js、Java或C+等任何高級編程語言來開發新的邊緣應用，并輕松地與其它機構和個人共享應用程序，甚至通過線上市場進行銷售。這些多樣化的程序可以在廣泛的工業邊緣設備或者云端平臺上運行，極大地豐富了工業應用的生態系統。用軟件開發的最佳實踐加速自動化領域的創新西門子SIMATIC S7-1500V是 一 款 完 全 虛 擬 的 PLC。它 基 于SIMATIC S7-1500 PLC的功能和操作，

51、同時獨立于其硬件。這款虛擬PLC可以作為工業邊緣應用下載，并直接集成到IT環境中。受益于其獨特的架構，終端使用者將能夠根據實際需求更加的靈活選擇控制器的數量，也能夠在傳統的IT環境中快速調整底層OT設備的配置和參數，以實現工作流程的優化和效率的顯著提升。擴展閱讀：https:/ https:/ UA、Modbus、PROFINET等。而接口標準化則進一步強化了系統間的互聯互通能力，通過提供標準化的接口，使得不同的技術系統、設備和應用程序能夠進行無縫的數據交換和功能調用，從而提升了平臺之間的互操作性和協作能力。當企業遵循標準化時，用戶可以對其可靠性、準確性和性能更加有信心。同時，標準化還會推動圍

52、繞數字工業世界的強大生態系統的發展，促進服務開發者、軟件供應商、服務提供商和用戶在內的利益相關者之間的協作。而這種協作不僅提升了產業鏈的運作效率，還加強了跨企業間的信息流通與共享，有效降低了溝通與交易成本。此外，這種協作模式還加速了技術迭代與創新，為整個行業的持續發展提供了強勁動力。30開放組件，激發創新活力為了實現數字工業世界的重組創新，需要生態系統的參與者共同打造開放協同的技術組件。這些組件是企業基于自身的業務需求和技術發展趨勢，遵循標準化原則，自主研發的具備一定功能的輕量化基礎服務。在數字工業世界中，技術組件以其獨特的優勢發揮著至關重要的作用。技術組件的高度靈活性和獨立性，使得它們能夠像

53、積木般根據實際需求進行自由組合。這種模塊化設計不僅提高了系統的可擴展性和可維護性，還降低了開發成本和時間。同時，組件秉承開放的API設計原則，確保了跨平臺集成的便捷性，進而實現了無縫的互操作性。而較好的互操作性使得參與構建數字工業世界的企業得到一個無縫，實時和同步協作的環境。例如，這些組件可以是精密的排程算法，用于高效調度生產資源或任務執行，優化整體運作流程，也可是一個集成了詳盡信息的設備模型，精準模擬物理設備的行為，助力故障預測與設備預防性維護。這些組件如同數字工業世界的橋梁，促進了企業之間技術資源的共享與協同，加速了不同技術之間的融合，從而在更深層次上激發新技術的產生和新場景的應用。工業元

54、宇宙中的工業生產西門子新推出的Tecnomatix連接器無縫集成Process Simulate與Omniverse，用戶能夠輕松地將Process Simulate中的高精度幾何模型和仿真數據直接導入Omniverse。Tecnomatix連接器為用戶搭建起一座橋梁，一端是強大的工業生產流程驗證工具Process Simulate，另一端則是提供高度逼真可視化效果的Omniverse。這一創新，不僅簡化了跨平臺工作流程，更使得用戶在任一環境下進行的仿真運行或布局調整，都能實時、準確地同步至另一平臺，確保了數據的一致性與操作的連貫性。工業元宇宙中的產品開發西門子公司與NVIDIA攜手，為可持續

55、船舶制造的領軍者HD Hyundai展示了其先進的實時、高清可視化技術。HD Hyundai專注于開發氨氣和氫氣動力船舶，這是一個需要對可能包含超七百萬獨立部件的船舶進行全面監督的復雜過程。西門子憑借行業領先的基于云的PLM軟件Teamcenter X作為西門子Xcelerator平臺的一部分，結合NVIDIA Omniverse技術，為工程團隊賦能，使其能夠創建超直觀、逼真、實時且基于物理的數字孿生，從而顯著提升工作效率，減少流程中的浪費和錯誤。通過Teamcenter X，HD Hyundai得以統一并交互式地可視化這些規模龐大的工程數據集。31依托平臺，實現共贏共生平臺，作為建設數字工業

56、世界的過程中的核心驅動力正悄然興起，以一種全新的模式重新繪制工業生態系統的版圖。作為一個動態的融合中心，平臺里角色的界限逐漸消融，設備制造商、軟件提供商、各類服務商不再是單一的角色，他們既是解決方案的提供者，也是需求的發起者，與企業用戶、系統集成商等群體相互交織。參與者隨時在供給與需求之間轉換，這種角色間的靈活轉換，使得整個生態系統更加活躍，更加適應不斷變化的市場需求。在平臺中，企業作為產銷者，既是解決方案的提供者也是消費者，兼具雙重角色。企業將開發的組件或者解決方案發布到一個開放式的平臺上，使其他參與者能夠通過平臺快速且精準地獲取符合其需求的解決方案，同時企業也在尋求外部資源來填補自身的需求

57、缺口。這種精準匹配不僅提高了解決方案的使用率，還減少了信息不對稱，縮短了交易時間，使得供需雙方都能在平臺上找到適合自己的合作伙伴。與此同時，在實現供需匹配的過程中，平臺將逐漸構建出一個多方共贏的生態系統。在這個生態系統中，各合作伙伴、開發者、企業和用戶都能從中獲益，相互賦能，共同實現成長。這樣的平臺共贏機制不僅為各參與方開辟了新的商業契機，更通過資源共享、技術互通和知識共享，促進了利益共同體的構建?；浉郯拇鬄硡^工業互聯網公共技術服務平臺，由深圳國家高技術產業創新中心建設，深圳市工賦數字化促進中心負責專業化運營。平臺作為深圳市在十四五期間規劃的新型工業化戰略基礎設施，建設在深圳市寶安區大鏟灣藍色

58、未來科技園，通過構建知識中心、中試中心、聯合創新中心，沉淀數字化公共技術能力，匯聚工業數據，聯合國內外優秀數字技術企業構建行業服務商生態，培育信息、制造、網絡、數據4T融合的技術體系，依托平臺建設服務載體數字化轉型促進中心，形成行業服務商-平臺-中小企業三級協同合作的技術服務范式，支撐粵港澳大灣區優勢制造業產業集群數字化轉型升級?；浉郯拇鬄硡^工業互聯網公共技術服務平臺西門子Xcelerator平臺，是這一生態系統理念的典范。作為一個開放的數字業務平臺，它提供了靈活的解決方案，能夠無縫融入現有系統。該平臺不僅解決了技術擴展和數據集成方面的挑戰，還通過其市場板塊和開發者門戶，營造了一個促進創新的協

59、作環境，讓用戶能夠輕松訪問豐富的專業知識庫、資源和開放API。32 了解更多Xcelerator：https:/ 0數字世界輔助決策支持和控制優化企業內部研發設計、生產制造、運營管理部分關鍵業務環節采用數字化手段進行數據收集、管理或有限加工，實現了基本的數據透明化。決策者基于有限加工的數據進行決策和控制，決策和控制仍大部分依賴決策者的經驗，數字化初步融入工業流程。L 1企業內部研發設計、生產制造、運營管理核心體系所有關鍵數據采用數字化手段進行收集和管理。在大部分場景中，數字世界提供有條件的自動決策和自主控制。在其他場景中，數字世界提供決策的建議，由決策者做出選擇。L 3企業內部研發設計、生產制

60、造、運營管理核心體系所有關鍵數據采用數字化手段進行收集和管理，且企業能夠與其他生態伙伴共享數據。數字世界利用這些數據提供高度的自動決策和自主控制，數字世界做出請求時決策者需要參與決策和控制。L 4數字世界實時同步了所有企業的研發設計、生產制造、運營管理核心體系的數據，完全自主的控制企業的研發設計、生產制造、運營管理的所有業務環節。L 5數字世界提供有條件的自動決策和控制數字世界高度的自動決策和控制數字世界提供完全自主決策和控制數字世界實現部分自動決策和自主控制企業內部研發設計、生產制造、運營管理核心體系部分關鍵數據采用數字化手段進行收集和管理，數字世界基于收集到的數據產生洞察。在部分場景中，數

61、字世界能夠提供自動的決策和控制。在大部分情況中決策者仍需根據數字世界提供的信息和洞察進行決策和控制，決策和控制的質量即依賴決策者的經驗也部分依賴數字世界的洞察。L 2深圳國家高技術產業創新中心深圳國家高技術產業創新中心（以下簡稱“創新中心”），是國家發展改革委員會與深圳市人民政府共同組建的公共技術服務機構、企業化管理的事業單位、深圳市法定機構試點單位、深圳市重點企事業單位，歸口深圳市發展和改革委員會管理。創新中心以“粵港澳大灣區科技產業協同創新的引領者”為發展愿景，以“智庫平臺建設”為抓手，致力打造“國際有影響力、國內一流的新型智庫”，于2022年加掛“深圳發展改革研究院”牌子。近年來，創新中

62、心承擔國家/省/市/區級課題超過400項，多次獲得國家級領導人、省市級主要領導的正面批示和肯定。創新中心建立了包含5000多個項目、3000多家企業、4000多位專家（其中院士、“千人”等高端專家上百人）的數據庫系統，為智庫工作提供強大支撐。目前，創新中心利用大數據、人工智能等最新技術，搭建包含產業政策庫、企業庫、項目庫、技術庫、人才庫、招商庫等數據庫。同時，創新中心面向行業所需，立足深圳所長，現已完成建設并持續運營了一批產業協同公共技術服務平臺，包括粵港澳大灣區工業互聯網公共技術服務平臺、粵港澳大灣區大數據中心、國際創新產業信息服務平臺等，為產業轉型升級和未來產業發展提供多方位、定制化技術服

63、務。深圳市工賦數字化促進中心深圳市工賦數字化促進中心是由深圳國家高技術產業創新中心聯合華為云計算技術有限公司、中國聯合網絡通信有限公司深圳市分公司發起成立的第三方公共服務機構，負責運營被列入深圳市先行示范區重點工作任務和“十四五”規劃的重大產業基礎設施粵港澳大灣區工業互聯網公共技術服務平臺，旨在助力深圳市制造業高端化、智能化、綠色化發展，打造具有國際競爭力的先進制造業集群和數字產業集群。更多信息請關注工賦中心官方公眾號更多信息請關注創新中心官方公眾號西門子在中國西門子股份公司（總部位于柏林和慕尼黑）是一家專注于工業、基礎設施、交通和醫療領域的科技公司。從更高效節能的工廠、更具韌性的供應鏈、更智

64、能的樓宇和電網，到更清潔、更舒適的交通以及先進的醫療系統，西門子致力于讓科技有為，為客戶創造價值。通過融合現實與數字世界，西門子賦能客戶推動產業和市場變革，幫助數十億計的人們，共創每一天。百年堅守，扎根中國。秉持150余年矢志不渝的合作與創新精神，西門子已經成為中國社會和經濟不可或缺的一部分，并將持續面向未來，深度融入中國新發展格局，為中國經濟和社會可持續發展作出新的貢獻。西門子中國研究院正式成立于2006年，目前已成為西門子中央研究院德國總部以外最大的研究機構。超過300名優秀的研究人員在北京、上海、蘇州、青島、武漢、無錫等地的創新實驗室中工作。西門子中國研究院致力于研究和開發貫穿公司業務的

65、核心技術，包括數據分析與人工智能、仿真與數字孿生、軟件系統與開發流程、自動化、網絡與信息安全、互聯與邊緣設備、可持續能源和基礎設施、增材制造與材料技術等，幫助公司實現業務持續增長。目前，由研究院主導研發的工易魔方、知識中臺、閉環式智能運營、生產數字化升級套件、自主定義智能制造系統等個性化解決方案已得到廣泛應用。此外，西門子中國研究院也在積極從事工業“元宇宙”研究，通過現實世界和數字世界的結合，創造一個虛擬協作空間，為企業提供沉浸式體驗和實時交互，提高產品設計和制造效率，為經濟和產業轉型釋放無限潛能。同時，研究院也研發出綠色制造及碳中和相關領域的眾多解決方案。更多信息請關注西門子官方公眾號聲明所有圖表、圖像、圖標均由西門子制作盡管本報告中信息的準確性已經經過最大程度的驗證，但西門子公司、深圳國家高技術產業創新中心、深圳市工賦數字化促進中心對任何使用本報告或本報告中列出的任何信息、意見或結論的行為不承擔任何責任。西門子公司版權所有