力 于构建一个集成 AI 大模型技术的智慧工厂解决方案。该项目不仅 关注生产效率的提升，还强调智能化决策和实时数据分析，以应对 市场快速变化和客户需求多样化的挑战。 本项目将主要围绕以下几个关键点展开：  智能化生产：通过引入 AI 大模型对生产线数据进行实时分 析，实现自动化调度和优化生产过程，减少人为干预和错误 率。  数据驱动决策：建设一个集成的数据处理平台，利用大数据分 等阶段。首先，进行全面的需求调研，了解企业现状及面临的问 题，并确定改进目标和关键绩效指标。接着，在充分调研的基础 上，设计针对性的解决方案，包括硬件基础设施与软件系统的选型 和配置。 为了确保项目的顺利实施，还需要构建跨部门的协作机制，确 保研发、生产、销售等多个部门的信息流通与协同作战。此外，人 才的培养与引进也是项目成功的关键，企业需加大在 AI、大数据、 机器人等领域的专业人才的投入。 在当前的市场环境中，智慧工厂的建设正在逐步加速，许多企 业利用智能制造提升了市场竞争力。据统计，全球智慧工厂市场预 计在未来几年将实现高速增长，年复合增长率达到 20%以上。 在智慧工厂的构建过程中，主要关注以下几个关键点：  数据采集与分析：通过传感器和网络设备实时采集生产数据， 实现对设备状态、生产效率等的实时监控。  智能决策与调度：利用人工智能算法对大数据进行分析，优化 生产计划和资源调度，提高生产灵活性。

国际劳工组织 IPSF International Platform for Sustainable Finance 国际可持续金融平台 KPI Key Performance Indicator 关键指标 LBBW Landesbank Baden-Württemberg 巴登-符腾堡州银行 LCA Life Cycle Assessment 全生命周期 LowEX Low Exergy 低能量 ............ 30 3.1 简而言之：什么是 "绿色金融"？ .......................................... 30 3.2 （绿色）金融的一个关键方面：评估风险和潜力 ................ 30 3.3 欧盟分类法 ....................................................... 界的界定具有极大的灵活性。在某些情况下，周边的基 础设施或区域，比如风电场，或是具有余热废热资源的 大型工业区也可以被包括在内。主管土地使用规划和交 通基础设施的各级地方政府部门是确定空间布局规划的 关键协调方。 步骤二： 定义园区边界范围 此外，还必须从全生命周期的角度考量园区的发展与建 设。依据项目的界定范围，来决定是否只考虑运营阶 段的能源需求，还是同时关注该园区建筑、基础设施 和设备的全生命周期。随着建筑和技术设备的能效日益

新质生产力推动下，精细化工行业注重技术创新和转型升级，绿色化、 智能化、高端化成为精细化工行业发展的新趋势，科技赋能精细化工 研发与生产，或将加快关键材料国产化进程及提升生产效率。 在政策扶持下，人形机器人、半导体等行业迎来较好的发展前景，相 关化工新材料被我国列为关键战略材料，国产替代进程加速，成为精 细化工企业转型升级方向。 科技赋能转型升级过程中，精细化工企业信用质量核心驱动力主要集 中于 年度新质生产力系列文章 2 一、 科技赋能将加快关键精细化工材料国产化进程并提升 生产效率 政策引领下，绿色化、智能化、高端化成为精细化工行业发展的 新趋势。 2023 年 9 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”。相较于传统生产力，新质生产力具有高科技、高效能、高 质量特征。精细化工是推动化工行业高质量发展的关键引擎，是发展 新质生产力的重要代表。 2024 为重点发展精细化工，打造专业化、精细化、特色化、新颖化的产品 体系，提升产品附加值，增强核心竞争力。二是加快关键产品攻关及 促进优势产品提质。聚焦新能源、新材料、生物技术等领域的需求， 采用“揭榜挂帅”和“赛马机制”等方式开展协同创新，提升高端聚 烯烃、合成树脂与工程塑料、聚氨酯等领域关键产品供给能力。同时 推动涂料、染料、氟硅有机材料等具有比较优势行业提高产品应用技 术开发和服务水平。三

本报告基于科研背景，全面梳理了 AI 赋能工业仿真的技术路径 与实践脉络。首先探讨人工智能赋能工业仿真的必然性及其应用价 值，然后聚焦于 CAD、CAE 两大核心领域，对比分析国内外技术路 线与应用现状；在关键技术层面，解析数据驱动、物理驱动及融合 驱动这三类 AI 仿真方法的本质区别与适适用场景；通过轨道交通、 航空航天、轻工业、汽车工业及工程建筑等领域的实践案例，验证 AI 仿真的规模化应用潜力及应用前景；最后，分析 4 （二） 人工智能赋能工业仿真国内外现状........................................................... 13 三、人工智能赋能工业仿真关键技术..................................................................... 17 （一） AI 赋能 CAD.......... 智能优化平台.................................................................................. 43 图 15 风扇优化中的关键设计变量....................................................................... 43 图 16 风扇设计优化前后对比....

术的有效落地与广泛应用。 本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答：工 业大模型与通用大模型有何不同？工业大模型的技术体系与关键技术何在？工 业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些？我国和全球工业大模型的产业 生态如何？ 针对上述问题，本书从多维度展开探讨： 聚焦创新：深度剖析工业大模型关键技术与产业机遇。 以案为鉴：解析高端装备、智能制造等领域的应用需求。 工业大模型的关键组件.................................................................. 29 2.1.3 工业大模型的技术标准.................................................................. 31 4 2.2 工业大模型开发关键技术..... ................................................................................. 37 2.3 工业大模型应用关键技术.............................................................. 38 2.3.1 提示词工程.................

.....................................................................................24 3.3 AI 技术的关键技术组件............................................................................................... .................................................................................31 4. 新能源汽车制造过程中的关键环节................................................................................................. 算法通过实时分析设备状态、订单优先级 和资源约束，实现了生产计划的动态优化。某电子制造企业部署 AI 生产调度系统后，设备利用率提升了 15%，能源消耗降低了 8%， 月均产量增加 12%。 制造业 AI 应用的关键技术支撑体系主要包括：  边缘计算与云计算协同架构  工业物联网（IIoT）平台  机器学习与深度学习算法  数字孪生技术  自然语言处理与知识图谱 根据 Gartner 预测，到

源优势得到充分发挥的新型 工业化路子。”此后的历次党代会上，“新型工业化”都成为报告中重点提及的关键战略目标。 ����年�月，全国新型工业化推进大会在北京召开，习近平总书记就推进新型工业化作出重 要指示指出，新时代新征程，以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业，实现新型工业 化是关键任务。要完整、准确、全面贯彻新发展理念，统筹发展和安全，深刻把握新时代新征程 推进新型工业化的基本 化、绿色化方向发展。 其中，以人工智能技术为代表的智能化发展将成为落实石油石化产业新型工业化的关键。企 业需要在工程项目中实施智能化，通过构建涵盖财务、物资、营销、金融等多个业务领域的数据 分析模型，为石化产业的智能化建设打下坚实的基础。值得关注的是，����年《政府工作报告》 首次写入了“人工智能+”，人工智能技术将作为关键驱动力量，与包括石油石化在内的制造、 医疗、教育、交通、农业等多个行业进行深度 不 仅成为企业迈向新型工业化的必由之路，更是实现高质量发展的重要途径。 石油石化产业的智能化发展与人工智能技术之间存在着密不可分的关系。人工智能作为引领 新型工业化的关键技术之一，已经成为推动石油石化产业实现智能化的关键力量。随着石油石化 产业数字化转型的深入，智能化的发展与人工智能技术进一步融合，为石油石化产业的转型升级 提供了强有力的支撑，而产业的数字化转型又为人工智能技术的应用提供了更加广阔的空间和平

...............9 （一）基础共性标准..................................................................9 （二）关键技术标准................................................................11 （三）行业应用标准.................. 助力新型工业化高质量发展，推动制造业高端化、智能化、 绿色化转型升级。 统筹规划，前瞻引领。加强“国家+行业”智能制造标 准体系顶层设计，统筹推进国家标准与行业标准、国内标准 与国际标准的制定与实施。加快基础共性、关键技术、行业 应用等重点标准制修订，发布一批前瞻性、引领性标准。 需求牵引，应用拓展。围绕现代化产业体系建设的标准 化需求，聚焦产品全生命周期、生产全过程、供应链全环节， 构建典型场景标准群。以标准应用项目和贯标行动为工作抓 A 基础共性、B 关键技术、 C 行业应用等 3 个部分，主要反映标准体系各部分的组成关 系。智能制造标准体系结构图如图 2 所示。 6 图 2 智能制造标准体系结构图 具体而言，A 基础共性标准包括通用、安全、可靠性、 检测、评价、人员能力等 6 大类，位于智能制造标准体系结 构图的最底层，主要用于统一智能制造相关概念，解决智能 制造基础共性关键问题，是 B 关键技术标准和 C 行业应用标

在当今全球经济格局深刻调整与国内经济转型升级的大背景下，中国面临前所未有的发展机遇与挑 战。2023年中国经济展现出回暖复苏势头，2024年则被视为进一步巩固经济回升态势的关键一年。在 这一背景下，大规模的设备更新行动不仅成为扩大内需、促进产业升级的重要途径，更是推动经济高质 量发展的关键举措。 本报告将深入探讨中国2024年大规模设备更新行动的战略意义、政策措施、实施路径以及预期的 市场影响。通过对政策、市场、行业和生态 舶、轻纺、电子等重点行业，大力推动生产设 备、用能设备、发输配电设备等更新和技术改造。 数智化：通过设备更新促进生产数字化和现代化。《行动方案》提到规模以上工业企业数字化研发 设计工具普及率、关键工序数控化率分别超过90%和75%。针对生产设备整体处于中高水平的行业，将 对标国际先进水平推动设备升级换代。在研发设计、实验等存在薄弱的环节，更新升级试验检测设备。 针对工业母机、工程机械等生 《推动工业领域设备更新实施方案》，标志着我国工业领域设备更新和技术改造迈入新阶段。 上述方案提出，到2027年，工业领域设备投资规模较2023年增长25%以上，规模以上工业企业数 字化研发设计工具普及率、关键工序数控化率分别超过90%、75%，工业大省大市和重点园区规上工业 企业数字化改造全覆盖。 此后，国务院常务会议审议通过的《制造业数字化转型行动方案》也明确要加大对中小企业数字化 转型的支持，

连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现 新旧动能转换的关键力量。自 2018 年以来，工业互联网连续 8 年写 入政府工作报告；其中 2021 年提出要发展工业互联网，搭建更多共 性技术研发平台，提升中小微企业创新 能力和专业化水平；2022 年 提出要加快发展工业互联网，培育壮大集成电路、人工智能等数字产 业，提升关键软硬件技术创新和供给能力；2023 年指出支持工业互 联网发 安全的顾虑。7 月，工信部等 十部门联合印发《5G 应用“扬帆”行动计划（2021-2023 年）》，明确重点推 进 5G 在工业互联网等领域的深度应用。8 月，国务院公布《关键信息基础设施 安全保护条例》，明确关键信息基础设施是经济社会运行的神经中枢，是网络安 全的重中之重。 2022 年 5 月，工信部发布《工业和信息化部办公厅关于开展工业互联网安 全深度行活动的通知》（工信厅网安函[2022]97 促进数据跨境安全、自由流动，切实以安全保发展、以发展促安全。2022 年 9 月，工信部印发《5G 全连接工厂建设指南》。其中，安全方面指出，结合生产 安全需求，围绕设备、控制、网络、平台和数据等关键要素，构建多层级网络安 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 2 全防护体系;做好安全应急预案，阶段性开展安全检测评估，提升网络安全监测 水平，确保网络运行平稳，提高安全威胁发现、快速处置和应急响应能力。