非官方估计约达 1.8 万亿。 泛化能力强：大模型能够有效处理多种未见过的数据或新任务。基于注意力机制 （Attention），通过在大规模、多样化的无标注数据集上进行预训练，大模型能够学 习掌握丰富的通用知识和方法，从而在广泛的场景和任务中使用，例如文本生成、自 然语言理解、翻译、数学推导、逻辑推理和多轮对话等。大模型不需要、或者仅需少 量特定任务的数据样本，即可显著提高在新任务上的表现能力。如 移学习（Transfer learning）等方式，实现跨模态数据 的关联理解、检索和生成。多模态大模型（LMMs，Large Multimodal Models）能够提 供更加全面的认知能力和丰富的交互体验，拓宽 AI 处理复杂任务的应用范围，成为业 3 工业大模型应用报告 界探索迈向通用人工智能的重要路径之一。典型如 OpenAI 的 Sora 模型推出，掀起了全 型的 生成能力可以助力小模型的训练。小模型训练需要大量的标注数据，但现实工业生产 过程可能缺少相关场景的数据，大模型凭借强大的生成能力，可以生成丰富多样的数 据、图像等。例如，在质检环节，大模型可以生成各种可能的产品缺陷图片，为小模 型提供丰富的训练样本，从而使其能够更准确地识别缺陷和异常。此外，大模型可以 通过 Agent等方式调用小模型，以实现灵活性与效率的结合。例如，在某些场景下，大

产业定位模糊，企业 类型庞杂，功能相对简单，主要是在区位交通条件相对优良的地区，提供满足企业基 本生产条件要求的物理空间。 产业园区2.0——产业聚焦：20世纪90年代开始，园区功能形态开始向丰富化发 展。功能方面，生产制造以外的科技研发、商务办公等功能开始出现；形态方面，虽 3 然依旧以生产制造所需的厂房为主体，但是标准厂房开始出现，高新技术产业发展所 需的中试办公楼、孵化办公楼等形态也开始在园区出现。 始服务与企业的发展与提升，在销售、采购、研发、品牌、信息、融资等生产性服务 领域为企业提供助力，实现降低经营成本，提高利润空间的目标。 产业园区4.0——智慧园区：2015年以后，园区功能开始充分地丰富化，为满足 “人”的需求的功能纷纷出现，如日常消费、娱乐休闲、生活居住等功能开始在产业 园区发展。相应地，除了原先的厂房、办公楼、商务酒店之外，商业、公寓、学校、 医院等形态大量出现。除了园区 能的转变。随着园区管理者、企业、个 人等对于智能化系统的要求不断提升，推动园区内各类智能化场景的建设往更加精细 化、定制化的方向发展，重点围绕产业发展、园区管理、企业经营、人居生活等场景 不断丰富智慧化应用，支撑智慧园区一体化、生态化、精细化发展，真正开启园区全 局感知、万物智联、全面智能新时代。 16 图表13：智慧园区应用场景精细化趋势 资料来源：前瞻产业研究院 （3）智慧园区与智慧城市在空间和功能方面逐渐无界融合

项安全能力，以及广域网优化等网络能力，将安全和网络能 力上移，通过统一的云交付形式，降低多分支架构的 IT 建设 和运维负担。 要构建面向数智园区的网络系统，可参考以下建议： • 通过加速 DNS 响应以及 HTTP 报头丰富等功能，实现数 据流的本地分流，缓解核心网的数据传输压力，降低传输 时延。 • 利用多接入边缘计算 (MEC) 等方式，支撑数智园区应用调 用 5G 网络的带宽管理、位置服务、分流等关键能力，并支 利用平台能力降低成本、提高创业和运营效率。 实现园区管理服务一体化、数据应用体系化、信息沟通智慧化，一般包括招商管理、资产 管理、综合管理和物业服务等数字化场景。 面向园区的各类合作方，整合丰富服务链条，构建相应的数字化能力，形成协同化的服务 体系，满足生态合作方利用线上平台，更好地连接园区企业和员工的诉求，实现服务的在 线化、数字化和全流程可追溯。 建设公共服务平台 提供产业创新平台 数据展示层通常可以支持本地数据可视化处理，以及云渲染/ 远程渲染和视频推流，能够将多源数据进行统一分类呈现， 通过 VR 全景、3D、2D、视频、GIS 等多种展示方式，实现 一张图一平台、所见即所得的精细化管控。平台应具备丰富 的图表组件支持，提供场景化的大屏模板选择，加速数字孪 生可视化界面开发。 数据展示的发展方向是数字孪生，能够在园区实体的基础上， 集合园区内建筑、道路、交通、物联网等数据，在虚拟空间 中

生产力发展进行全方 位深度研究。 数字经济为生产力三大要素的优化组合提供基础。一是催生新型 劳动对象。数据要素成为劳动对象的新组成部分，数据与传统劳动对 象相互融合也构成了新的劳动对象，更加丰富的劳动对象创造了满足 更加多元化、个性化需求的物质基础。二是塑造新型劳动资料。数字 经济推动劳动资料从实体形态向虚拟形态延伸，全方位深化拓展劳动 资料的作用范围，劳动资料分布呈现集中化与分散化并存。三是培育 “健全相关规则和政策，加快形成同新质生产力更相适应的生产关系， 促进各类先进生产要素向发展新质生产力集聚，大幅提升全要素生产 率”。 新质生产力是马克思主义生产力理论的创新和发展，凝聚了我们 党统领经济社会发展的深邃理论洞见和丰富实践经验。从去年 9 月在 黑龙江首次提到“新质生产力”，到在中央经济工作会议部署“发展 新质生产力”，从政治局集体学习时的系统阐述和两会期间强调要“因 地制宜发展新质生产力”，到习近平总书记关于新质生产力的一系列 是实现生产的必要前提。机器化大生产时期的劳动对象往往是指自然 资源、原材料、零部件等物质资料。数字经济时代，劳动对象发生质 变，数据要素成为劳动对象的新组成部分，数据与传统劳动对象相互 融合也构成了新的劳动对象，更加丰富的劳动对象创造了满足更加多 元化、个性化需求的物质基础。 数据成为数字经济时代的新型劳动对象。随着新一代信息技术的 发展，数据的采集、处理、分析成本不断降低，生产主体能够以较低 的边际成本

为了在方兴未艾的工业4.0环境中蓬勃发展，制造 商必须采用新战略、新兴技术和稳健的数字化转型 举措。为了避免管理传统的多供应商物联网解决方 案的复杂性和高昂成本，与像Telenor IoT这样经 验丰富的一站式物联网服务提供商合作通常更高效。 由一位合作伙伴负责全链条网络连接技术，可简化 流程，从而节省时间和资源。 TELENOR IoT | 物联网赋能制造业数字化转型 | 6 速览：四种制造工艺 将机器设备、生产流程和作业系统联网，不仅能提高效率、促进创新，还 能确保制造商满足快速变化的市场需求。然而，打造全连接工厂并非易 事，需要选择可靠且经验丰富的供应商并建立战略合作伙伴关系。 物联网部署合作伙伴的选择关系到数字化转型成功与否。利用Telenor IoT的管理连接服务，制造商可以获享丰富的专业知识和稳健的基础设 施，确保无缝集成和数据的高度安全性。 凭借精深的专业知识，Telenor IoT为大规模的全球化用例提供量身定制

AGV/AMR、5G 矿卡、5G 巡检机器 人等，除了 5G 模组，5G 开发板通常包含 FPGA、传感器（如光距、 重力、陀螺仪等）、WIFI、蓝牙等模块，可直接引出以太网、USB、 RS232 等丰富接口。该方式下，5G 开发板比 5G 工业网关体积小、 功耗低，可有效缩小终端设备的尺寸，5G 开发板可以即插即用，用 户只需要通过数据线即可直接连接电脑，进行固件烧录和产品开发。 第三类终端设备基于 终端设备基本架构 （1）5G 芯片 按使用场景，5G 芯片主要分为面向行业应用的 5G 芯片和面向 手机等大众消费领域的 5G 芯片两类。面向行业的 5G 芯片主要包括 5G 芯片通信模块，具备更丰富的接口、更复杂的封装设计以应对复 杂的行业环境，以及 5G LAN、5G 高精度授时等更多的 5G 行业特性 功能，是工业领域主要使用的芯片类型。面向手机等大众消费领域的 5G 芯片，除了通信模块外，通常还集成了 与 工业传感器、可穿戴设备、视频监控设备等工业终端设备的融合，面 向不同应用场景需求，加快采用 5G Redcap 结合网络切片、5G LAN、 高精度定位等 5G 原生特性的工业终端设备研发，丰富产品形态和供 给。加速 5G Redcap 工业终端的商用化进程，促进规模化使用，“以 用促降”带动产品研发成本进一步下降。 三是加快关键技术攻关，加强 5G 与工业终端设备融合。鼓励行 业

企业/产业联盟数、企业间合作协议签订数量、跨企业交流活动规模（频次及人次） 高等教育机构配置、职业教育机构配置 行政及人才服务便捷度、教育/医疗设施覆盖率及服务能力、社区养老服务供给能力 商业设施丰富度、体育及休闲设施覆盖率、文化设施丰富度、步行�分钟生态空间触达率 地均投资强度、地均产值、地均税收、产业用地综合地价 新型产业用地占比、过往五年园区规划动态调整情况、园区弹性功能空间比例 产业政策创新、人才政策创新、园区信息披露 生态保护修复 考虑园区内部及周边生态系统的联系性，在景观尺度上进行规划设计，改善生态系统或景 观结构和功能的完整性与连通性，提供健康的生物栖息地，并结合建筑空间（如屋顶、垂直 空间）进一步营造多样丰富的生境，带动生物多样性净增长。 韧性园区建设 综合考虑和评价园区气候变化、资源约束、基础设施脆弱性等长期慢性压力，以及极端天 气灾害等急性冲击，制定全生命周期的准备、缓解和响应恢复策略，包括高韧性的建成环 的混合开发。横向上，园区规划了产业研发区和公共服务、 教育、公寓、商业等其他配套设施，形成产城高度融合的综 合社区。其中办公科研用地只占了50%左右，相关服务配 套用地则达到30%，以强调全产业链发展并为高端人才 提供更丰富的服务，此外，20%的用地被规划为高品质的 居住社区。垂直方向上，园区更提出“一栋建筑就是一个创 新社区”的理念，坚持空间“立体开发”和多功能垂直整合， 纬壹科技城地块的平均容积率达3~4，诸多建筑内既有研

面向石油石化全产业链发展，全面融入人工智能和自动化技术，用智能化加速产业升级进 程。在企业经营中逐步推进数字化、数智化应用，利用定制化解决方案和服务帮助企业提升 运营质量和效率。在自动化生产过程中，利用智能制造系统的丰富功能，实时监控生产过 程，优化生产效率，减少资源浪费。在产业链协同和流通过程中，构建智能物流和供应链管 理平台，提高整个产业链的响应速度和灵活性。 绿色化 在国家“双碳”战略的大背景下，石油 例如，在油田井下智能管理过程中，大模型的应用可进一步增强传统智能模型的精准度，通 过模拟油藏行为和优化油井生产计划，延长油井的使用寿命，提高井下作业质量。同时，大模型 的应用也可以让生产培训内容更加丰富和精准，通过分析历史勘探数据，预测可能的场景和挑 战，让员工在虚拟环境中做好充分的准备，拓展传统AI虚拟现实的逻辑场景，加快模拟速度及呈 现效果。 来源: 石化盈科&IDC ����年 图� ����年�月底，管道局设计院组建了中油易度智慧科技有限公司，深耕油气储运数字 化、网络化、智能化建设，其智慧产品与解决方案，已在我国油气勘探开发、管道运输、炼 化等多个能源细分领域应用。该公司开发的大模型WisGPT具备丰富的油气储运专业知识， 并能够不断更新和扩充，可以通过文字、语音、图像和视频等多种形式实现人机交互，为企 业管理以及油气储运工程勘察、设计、审查、施工、监理等提供专业知识支持。同时， WisGP

数据还是外部数据）构建自己的行业认知壁垒，即内化数据，完成数据-显性知识-隐性 知识构建的完整链条。 2024年中国制造业数字化转型市场规模达到1.55万亿，市场服务呈现出划分体系更加清 晰、产品更加丰富、解决方案更加系统化、大模型的落地应用探索逐渐深入等特点。就 市场规模而言，市场规模在2025年预计达到1.76万亿，并将在未来5年维持14%左右的 增速稳步增长，政策支持、技术进步和市场需求是市场增长的主要驱动因素。就供给市 1-体系划分更清晰：2023 年，供给方的产品及服务 多以数据、场景维度混合 呈现；2025年初，除了常 规的软硬服维度外，多以 数据或场景某一主体维度 为主，进而展开其细项产 品及服务 2-类型更加丰富：1）大 模型相关的服务有所增加； 2）部分企业增加了硬件产 品：如仓储物流相关的硬 件产品、大模型一体机等 产品及服务方面 1-解决方案更系统化：供 给方企业通过自身布局硬 件产品来强调解决方案的 服务、计算产品与数字基础设施、数字能源与智算服务等产品和服务，其服务客户遍布海内外，覆盖通信、互联网、制造、金融、 物流、能源等10余个行业领域。 面向制造业数字化转型，软通动力凭借全面的数字化产品和服务、丰富的行业数字化服务经验、强大的合作生态等，重点为汽车制 造、智能终端等制造业领域客户提供数字化解决方案，包括制造和供应链赋能、工业数据治理、AI应用部署、5G工厂等 来源：企业访谈，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。

设备的工作状态和历 史信息；传感器数据实时反馈生产过程中的各类物理量；生产控制系统记录包 含生产流程、参数设置等关键数据；技术文档蕴含丰富的行业知识和操作规范； 34 监控视频则从视觉角度呈现生产场景，这些多模态数据共同构成了工业数据的 丰富来源。但这些数据往往具有多样性和复杂性，并且普遍存在噪声、冗余和 异常值等问题。例如，在钢铁生产过程中，传感器可能会受到高温、电磁干扰 供有力支持。工业领域的数据来源广泛且多样，设计文档包含产品设计的原理、 参数等信息；生产日志记录了生产过程中的实际情况；技术标准规定了行业的 规范和要求；设备运行记录反映了设备的实时状态，这些数据蕴含着丰富的工 业知识和场景信息。 在预训练过程中，构建高质量的工业语料库是首要任务。这需要进行领域 35 特定数据的收集，从不同的数据源提取数据，确保语料库能够全面反映工业领 域的实际需 开发工具和技术支持，开发者可以基于平台开发各类垂直领域应用。平台通过 收取平台使用费和应用分成等方式获取收益，同时为开发者提供市场推广和商 业变现的机会。这种模式的核心在于构建可持续发展的生态体系，通过汇聚各 方力量，不断丰富平台的应用场景和解决方案。平台运营方需要在开发者服务、 质量管控、收益分配等方面建立完善的机制，确保生态的健康发展。这种模式 虽然前期投入较大，见效较慢，但一旦形成规模效应，将带来强大的竞争优势