坚持自主创新 以数智化打造矿山新质生产力 汇报单位： 安徽海螺集团有限责任公司 汇 报 人： 何承发 （海螺集团党委委员、副总经理） 04 矿山科技创新能力建设 03 矿山智能化的实践 0 目 录 C O N T E N T S 2 矿山管理思路 01 集团简 介 2 海螺集团是全球最大的水泥建材企业集团之一， 总资产 3000 亿元， 控股经营海螺水泥、海 家上市公司。在全球设立 650 多家子公司， 在“一带一路”沿线 建成 11 个海外项目。 国内有 75 家矿山子公司， 150 余座矿山， 年开采矿石达 4.4 亿吨。 我们牢记习近平总书记“必须坚持科技是第一生产力 ”的要求， 坚决贯彻落实国家矿山安全 监察局等部门和安徽省委省政府工作部署， 大力推动科技创新和产业创新深度融合， 矿山智能化 建设取得了显著成效， 相继荣获“ 国家首批智能制造标杆企业 ”“数字领航企业

中国建筑业信息化发展报告（2025） 新质生产力赋能好房子建设应用 2025年5月·北京 《中国建筑业信息化发展报告（2025） 新质生产力赋能好房子建设应用》编委会 主编 ： 吴旭彦 张光明 副主编 ： 郭仁忠 于 静 马智亮 袁正刚 刘 谦 刘 刚 孙璟璐 康 颖 宋银灏 编写组成员 ：（按姓氏拼音排序） 板佳茹 蔡 敬 蔡咏曾 时强调，发展新质生产力是推动高质量发展的内在 要求和重要着力点，必须继续做好创新这篇大文章，推动新质生产力加快发展。国家统计局发布 2024 年国民经济和社会发展统计公报，2024 年全年建筑业增加值 89949 亿元，比上年增长 3.8%。 建筑业作为国民经济的支柱型产业，是产业现代化的重要组成部分，数字技术就是建筑业新质生 产力的重要体现。 在此背景下，发展新质生产力成为建筑业转型升级的关键路径，其核心在于以数字技术驱动 本报告集结了行业专家观点、企业实践案例及技术应用成果，汇集了建筑业多个领域的创新 实践与前沿探索，系统呈现了智能建造、精益管理、绿色低碳、成本管控等核心议题，阐述了建 筑业如何通过数字化转型培育新质生产力，为“好房子”建设提供理论支撑和实践指导，助力行 业高质量发展。 前言 PREFACE 全面覆盖，聚焦行业痛点。报告涵盖设计、施工、运维全生命周期，深入剖析建筑业在数字化、 智能化、绿色

当前，新一轮科技革命和产业变革迅猛发展，人工智能 等新技术方兴未艾，信息化迈向数字化、网络化、智能化全 面跃升的新阶段。深入推进信息化发展，是牢牢把握信息革 命历史机遇、抢占国际竞争新优势的战略选择，是培育发展 新质生产力、推动经济高质量发展的迫切需要，是保障和改 善民生、满足人民群众美好生活新期待的内在要求，是推进 国家治理体系和治理能力现代化的有力支撑。 2024 年，各地区各部门深入贯彻落实党中央、国务院决 当前，网络信息技术创新加速演进，以人工智能为代表 的战略性新兴产业和未来产业蓬勃发展，信息化成为培育新 质生产力、重塑世界发展格局的重要力量。从外部环境看， 世界百年变局和信息革命浪潮叠加演进，国际形势复杂多 变，不确定性、不稳定性因素增多。从技术趋势看，人工智 能成为生产力发展新引擎，区块链带来生产关系新范式，要 素内涵不断拓展，应用范式深入变革，数据、算法、算力成 为重要战略资 智能大模型垂直领域应用，培育数智化新服务新产品。建强 信息化创新人才队伍，加强信息化基础学科、新兴学科、交 叉学科建设，培养多层次复合型人才队伍。 二是坚持驱动引领，加快推动信息化赋能新质生产力发 展。建设泛在智联的信息基础设施，有序推进 5G-A 规模部 署，加快 6G 技术研发和标准研制，持续提升“双千兆”网络 覆盖广度和深度，适度超前建设移动物联网络，深化 IPv6 技术创新

移动通信系统架构设计中，为 了降低功率消耗，采取了一系列新型接入技术，如低功率基站、 D2D 技术、 流量均衡技术、移动中继等。 数据生产力的生成机理及表现（数据的赋能与倍增机理） 2 在互联网经济时代，数据是新的生产要素，是基 础性资源和战略性资源，也是重要生产力。 —— 习近平 （ 2017.12.8 中央政治局第二次集体学习） 数据：信息的载体， 无重量、易储存、可 重复使用的特性； 发布、 服务 申报、 诉求 数据 调度 服务 协同 亲清在线总架构图政府与企业在线信息交互、政企在线快速做出改变 建设数字中国，创设第三元空间，产生数据新要素 改变信息源和认知，激发数据生产力 数字中国 数据海洋 社会 空间 物理 空间 网络 空间 数字中国是一个万物互联、人机交互、天地一体的网 络空间，由数字经济、智慧社会、数字政府等组成。 关键：网络安全与保障、网络空间治理、数据安全与 云米全屋互 联网家电 海尔优家 心晓心脑血管管理专家 智能手环 天气 雨水 河流 设备 材料 工艺 习惯 数 据 海 洋 面对数据海洋不是保护数据，而是促进数据流动性、改变信息源和认知，收获数据生产力 需要治理的四个层面的数据流 2 1 3 4 技术系统中的数据流 组织运行中的数据流 基于网络的应用系统 之间的数据流 线上空间与线下空间之 间的数据流 加快培育数据要素市场之意义及其深远

的职业发展前景已成为行业标准。 尽管近几年的行业环境充满挑战，但电气化仍在稳步推进。那些积极拥抱 电气化的矿山开始在速度、效率、安全性以及脱碳方面取得成效。 因此，众多矿业公司达成共识：电气化是提升生产力、效率、安全性以及实 现脱碳目标的必由之路。 试点项目正在绘制发展蓝图，有助于构建信心，为未来蓄力。自2021年以 来，从加拿大到南非再到澳大利亚，ABB已受托在全球9个国家和地区开 展了2 与脱 碳解决方案。通过组建一支专项团队，这两家技术领军企 业将共同探索市场化策略，其目标是实现重型工业机械的 净零排放。 03 01 02 05 06 04 7 行业白皮书 E-MINE™ 生产力跃升： 电动矿卡的车速是 柴油矿卡的两倍。 可靠性优势： 与柴油发动机相比，电动设备活 动部件更少，从而降低设备维护 需求，减少停机时间。这种与生 俱来的简约设计增强了电动矿 山设备的可靠性。 自动化的现代产业。 68% 的受访者认为技术能够 驱动人才多元化发展 03 01 02 05 06 04 10 行业白皮书 E-MINE™ 在前面三个章节中，我们了解到电气化能够降低每吨成本、提升生产力、 吸引新人才，甚至规避燃料价格波动影响。但哪些技术最适合您的矿山？ 让我们一起探讨一些可选方案。 — 电气化势在必行， 但如何着手？ 运输系统电气化 要实现大型自卸式卡车的电气化，矿山需要结合静态与动态两种

速到来，以生成式 AI、具身 智能等为代表的前沿技术取得突破性进展，深刻重塑生产方式、生活方式与治理 模式。互联网作为数字经济的关键底座，正面临前所未有的机遇与挑战。 “新质互联网”是“新质生产力”发展的基础承载网络，也是其在信息通信领域的 重要体现，是以科技创新为主导、面向智能化时代的新一代网络技术体系。“新 质互联网”超越了传统互联网“尽力而为”的服务模式，致力于构建可靠、高效、安 月，习近平总书记在黑龙江考察调研期间首次提到“新质生产力”。新质生产力是创新起主导作用， 摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质 态。这种生产力超越了传统的增长模式，其核心在于“新”与“质”的结合，即通过科技创新为核心驱动力，实现生 产方式的变革，并符合高质量发展的要求。作为新质生产力发展的基础承载网络，同时也是其在信息通信领域的 是新质互联网发展的丰厚养料。 （二）核心定义 在此背景下，国内产业界在总结新产业需求、新应用领域、新技术方向的基础上，提出了“新质互联网”这一 数据通信网络技术体系。“新质互联网”是适应新质生产力发展的网络新底座，是智能化时代网络技术升级的演进 新方向，服务于全社会的数字化转型和高质量发展。 一、“新质互联网”的内涵与外延 “新质互联网”的核心定义是：面向人工智能等新技术大规模应用所带来的算力部署新需求，基于

Turing 交通专家大模型解决 方 案 建设交管新质生产力 ， 重构智能应用新模式 2024 年 9 月 目 录 二、 解决方 案 三、 场景应 用 一、 现状背 景 CONTENTS 01 现状背景 大模型能力突破 大算力： 硬件快速发展， 使得训练更高参数量 、 更复 杂的大模型成为可能 大数据： 大量标注数据和交通实时数据， 为大模型提 供丰富的数据基础 ● 思维能力： 具备多维度分析能力， 对交通数据 进 行更准确的分析 、 预测 、 模式识别等 ● 学习能力： 大模型可以根据历史和实时数据进 行 学习， 并能够持续优化交通能力 赋能新质生产力 小模型初具成效 物联网普及： 更多传感器设备被连接到网络， 提供更 丰富的数据 机器感知能力崛起： 机器感知技术逐渐成熟， 数据识 别和处理初具成效 进展 智能感知与分析： 卡口 、 大模型驱动交管智能化升级 大模型技术驱动 2.0 生成式人工智能时代， 面向交管智能化应用提供通用模型能力、业务 自动化能力、经验自学习能力。 智能感知 智能研判 智能信控 核心技术基础 图灵自研 AI 生产力平台 ， 以高效 AI 生产与标准应用集成为目标 ， 实现算法工程到行业 应 用端到端一站式落地 ， 2.0 版本面向多模态数据处理、异构大模型训推架构等提供工具化基础。 贯通数据、算法、 引擎、评测全流程，

；然而，目前只有 30% 的企业正在构建所需的现代工业数据架构。2 亚 马逊云科技将生成式人工智能引入客户数据所在的云端，使制造企业能够 释放其变革潜力。 借助生成式人工智能，制造企业可以 ： 提高车间生产力 利用机器文档、维护记录和 OT 数据，更快地诊断和解决问题。 减少员工入职和培训时间 获取经验丰富的员工在机械复杂操作方面的知识，并创建新员工入职 培训内容。 改进产品工程 制造企业可 重塑其产品、流程和体验。 5 应用场景 让生成式人工智能为制造企业所用 以下几部分探讨了三类应用场景，这些应用场景诠释了生成式人工智能如何改进产品工程、提高产量以及 优化员工培训和生产力。 员工培训和生产力 生产 产品工程 探索优化的设计方案， 生成用于模拟的合成数据。 加快生产问题修复， 优化运营效率。 利用生成式人工智能驱动的聊天机器人， 来指导制造机械的使用。 6 的设计与制造软件工具部门副总裁 7 应用场景 2 ：生产 最大限度地减少停机 时间并优化生产 一直以来，有效的数据策略始终是制造业扩大生产的基石。 制造企业通过对即时数据进行适当的管理、分析和操作，可 以提高生产力、提高质量并大幅度提高机器的可用性。 亚马逊云科技云端工业数据编织架构（IDF）解决方案利用 不同的数据类型，加以整合，来创建可扩展且完整统一的机 制。如此一来，亚马逊云科技客户就可以经济、安全和便捷