面向未来规模化不同等级智能网联汽车需求，我国提出了车路云 一体化技术路线，具备分层解耦、跨域共用的特征。车路云一体化系 统通过新一代信息与通信技术将人、车、路、云的物理空间、信息空 间融合为一体，基于系统融合感知、协同决策与控制，实现智能网联 汽车交通系统安全、节能、舒适及高效运行的信息物理系统（Cyber- Physical Systems, CPS）。车路云一体化系统由车辆及其他交通参 与者、路侧基础设施、云控平台、相关支撑平台、通信网等部分组成 据高速缓存技术、标准化分级共享接口及融合感知、协同决策与协同 控制标准件实现车端和路侧数据接收、处理、融合感知、精准决策及 管控，有效确保了感知、决策结果及控制指令能够迅速传递至网联车 辆，同时上传至区域云，并同步处理区域云下发的基础设施管控信息。 区域云通过标准化分级共享接口、区域云一体化底座内的网关和数据 库以及一系列标准件，有效地吸收、整合来自支撑平台、边缘云及第 三方平台的数据资源。区域云融合感知标准件、协同决策标准件及交 通 通管控标准件依次接力，完成了对海量数据的深度挖掘、策略制定和 交通指令生成。区域云网关随后将这些关键信息回传至边缘云，选定 的融合感知、协同决策结果与管控指令通过标准化接口分享给第三方 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 11 应用。 在《车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构 1.0》的 基础上，本白皮书对需求条目进行大量补充，定义云控基础平台的概 念并清晰其范围边

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 析技术提取有价值的信息，为管理层提供精准的决策支持。  个性化定制：根据市场需求和客户反馈，通过 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。  智能设备与自主控制：引入自主可控的智能制造设备，实现设 备之间的自我协作和自动化生产。  可视化管理：搭建可视化平台，实时展示生产进度和状态，帮 助管理者及时做出决策。 这些关键点共同构成了智慧工厂的基础框架，将促进生产效率 在过去的几年里，人工智能领域经历了显著的技术突破，尤其 是基于深度学习的 AI 大模型的崛起。大模型的特点在于其对大规 模数据集的处理和理解能力，因而在多个行业中展现出革命性的应 用潜力。这些大模型不仅能够提高决策效率，还能推动企业的智能 化转型，从而实现传统制造业的数字化升级。 首先，AI 大模型的训练过程通常利用海量的结构化和非结构化 数据，使得模型具有了强大的表征学习能力。通过自然语言处理、 图

全方位革新工作流程。 供应链团队必须改变工作方式。60% 的运营和自动化高管表示，到 2025 年，AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 自动化决策的比例将进一步上升。运营和自动化高管们表示，生成式 AI 将在未来两年内将数字助理的决策量增加 21%。 预测能力提升并推动可持续创新。76% 的供应链和运营高管认为，生成 式 AI 将优化产品设计，并推动产品生命周期的可持续发展。 生成式 一个切实可行的行动指南。详细说明如何制 定计划、设定优先级并落实执行，确保每一 个行动都能达到预期效果。 供应链高管需要投资新一代技术，提升运营的 灵活性和韧性，以应对未来多变的环境。 智能供应链洞察变革，驱动增长 5 借力决策， 决胜未来 员工与 AI 助手合作，可以创造比各自 独立工作时更多的商业价值。 第一部分 智能供应链洞察变革，驱动增长 6 的高管表示，到 2025 年，AI 助手 将接管大部分常规和事务性工作。 90% 目前，供应链团队受限于纷繁复杂、互不相连的海量数据。虽然供应链 团队现在能获取实时数据，制定更智能高效的决策，但由于数据量庞大， 许多机会常常错失。 生成式 AI 驱动的数字助手正在扭转这一局面。AI 助手能够实时分析海量 数据，快速提取重要洞察，为供应链团队提供重要的决策依据。此外，凭 借其自然语言处理能力，员工只需简单的提示即可获取所需信息，并了解 信息来源。 例如，AI

工业大模型作为新一代人工智能技术与工业场景深度融合的结晶，正以前 所未有的速度重构制造业的智能化体系。随着第四次工业革命的推进，工业大 模型凭借其卓越的数据处理能力、出众的跨模态融合特性以及高效的智能决策 效能，日益成为推动工业智改数转的核心驱动力。然而，尚处于初级发展阶段 的工业大模型，仍面临工业数据多模态复杂性、模型可解释性不足以及应用成 本较高等挑战。为此，行业迫切需要系统性的解决方案，以促进工业大模型技 能制造领域的重要发展方向。当下，制造业数字化转型步伐持续加快，企业置 身于数据呈爆炸式增长、生产流程趋于繁杂、市场竞争愈发激烈的复杂环境之 中，面临重重挑战。而未来的工业大模型将以其卓越的数据处理能力、高度智 能的决策支撑以及跨领域的协同优化效能，为化解这些难题开辟了有效路径。 它能够深入探寻工业数据蕴含的潜在价值，达成生产过程的精细化管控与优化 调度，进而显著提升生产效率、削减成本并增进产品质量。从宏观视角审视， 工业大模型的核心术语界定 图 1.1 工业大模型术语 9 1.1.1 工业大模型 工业大模型是面向工业领域深度优化的专业人工智能系统，通过整合多模 态数据与行业知识实现智能化决策。根据应用层级可划分为三类：通用型聚焦 跨行业共性需求（如工艺流程优化）;行业型深耕汽车制造、电力等垂直领域 （支持零部件设计、故障检测等）;场景型则专攻研发设计、设备运维等具体环 节（实现质

智能化生产流程 供应链协同优化 绿色可持续发展 柔性制造能力 数据驱动决策 工业 4.0 与智能制造趋势 通过 AI 大模型实现生产流程的自动化优化，减少人 工干预，提高生产效率和质量稳定性，降低生产过 程中的资源浪费。 利用大数据分析和机器学习技术，实时监控设备状 态和生产数据，为管理层提供精准的决策支持，提 升整体运营效率。 AI 大模型能够快速适应市场需求变化，支持多品种、 链成本。 智能制造技术可显著降低能源消耗和碳排放，推动 工业园区向绿色低碳方向发展，符合全球环保趋势。 传统园区数字化转型痛点 依赖经验判断缺乏数据支撑，难以实现基于实时数据的科学决策 与动态优化 管理决策 数据缺位 模型缺失 验证不足 缺乏实时用能监测与优化手段，能源使用效率低下且碳排放难以 精准计量 能耗管理 计量缺失 调控滞后 分析静态 各业务系统独立运行导致数据无法互通，形 时预警与智能应 急响应 安防漏洞 响应迟缓 识别率低 覆盖不足 传统人工巡检和纸质工单模式导致问题发现 与处置存在明显时间延迟 响应滞后 流程冗长 人力依赖 数据孤岛 能效粗放 决策低效 政策支持与市场需求 国家战略推动 企业降本增效需求 产业链协同需求 技术成熟度提升 环保合规要求 各级政府出台多项政策支持智能制造 和工业互联网发展，为智慧工业园区 建设提供资金补贴和技术指导。

进行未来投资布局。其他趋势包括： 未来 12 个月内，人工智能和机器学习将重塑质量控制、网络安 全和流程优化三大领域，确保我们能够充分利用准确、及时的 数据。 本报告中提供的见解旨在帮助您在这个不断演变的环境中做出 明智的决策 - 共同实现技术赋能人类释放无限潜能的美好愿景。 我们相信，凭借知识与创新的力量，企业必将以更从容的姿态迈 向未来 - 化繁为简，铸就更具弹性、更敏捷、更可持续的企业。 在不确定性中蓬勃发展 等风险交织下，制造业正面临着前所未有的快速转型 压力。在尚未采用智能制造技术的受访者中，69% 计 划在未来 12 个月内进行相关投资。 上述内容仅仅是通过来自 17 个制造业强国（地区）的 1,560 名决策 者的反馈获得的重要见解中的一小部分。其中 58% 的受访者（即超 半数）来自年营收逾 10 亿美元的龙头企业。 该报告由罗克韦尔自动化与 Sapio Research 联合发布，包括一份 行动计 12% 金属、金属制造商、 金属成型商 12% CPG（食品和饮料、 家居以及个人护理） 9% 能源转型、可再 生能源 查看所有调查人口统计资料 引言 在决策过程中提供意见 受访者角色 主要决策者 分担决策责任 14% 49% 37% 第 10 版年度智能制造现状报告 8 业务增长仍然 是一项挑战。 了解原因。 尽管成本优化使能源问题不再成为首要关切问题，但网 络

长期可持续发展的要求，设计“安全、创新、 绿色、智能、协调”的智慧型化工园区。 建设 在提高园区环境质量水平、安全体系保障、综 合监管能力和降低企业经营成本的基础上， 建设管理精细化、决策科学化、服务高效化和 产业发展智慧化的智慧化工园区。 四、总则 3 建 设 规划 设计 2 1 传输处理 数据传输处理是将园区采集的 数据通过网络传输后在其物理 控能力和环境质量提升方案提供信息支持，并能进行流程跟踪和结果评估。评估企 业及 园区绿色发展水平和能力，与园区准入、淘汰机制结合，为园区企业转型升级、 存优汰 八、环境生态 劣、高质量发展提供决策依据。 风险源 监测 政企联动 智慧环保： 实现环境点、 面、域全流程监控和处 置 建设综合监测监控一体化平台，统一的数据中心， 实现环境保护的智慧化管理与服务。 固定源监测 企业环境 等信息进行管理。 > 值守响应管理 值班过程中的值班管理、文 电公文管理、电话管理、信 息简报管理、通讯录管理、 传真管理、日常值班等各项 业务。 九、应急响应 > 演练辅助决策 02 01 03 > 04 应急 响 应 应急指挥 应急研判 应急预案 沙盘指挥 事后管理 智慧应急：融合指挥，

式、应用模式、发展模式、创新模式、交互模式五个层面有显著的区别： 图�. “传统智能”与“人工智能+”的区别 来源: 石化盈科&IDC ����年 基于学习 ‒ 通过AI相关技术，模拟人类的学 习、推理和决策过程，处理复杂的数据和任务 双向交互 ‒ 双向交互回答开放性问题，为使用 者提供更多规则外洞察及多维度回答 灵活环境 ‒ 应用于复杂且宽阔领域下的 非结构多模处理，灵活性和适应性更强 自我突破 统的优化，而非创造全新的解决方案 传统智能 人工智能+ �� 技术模式：“传统智能”基于预设的逻辑和算法来执行任务，而非更多地通过学习来持续提 升智能；“人工智能+”则模拟人类的学习、推理和决策过程，能够持续进化并处理复杂的 数据和任务； 应用模式：“传统智能”一般应用于特定领域任务，聚焦自动处理问题，灵活性和适应性较 差；“人工智能+”可应用于复杂且广域的非结构化多模任务处理，具备很强的灵活性和普 中，AI通过与大数据、物联网技术的结合，提升生产过程的自动化水平和质量。 但石油石化作为流程制造的典型代表，不仅需要强化关键环节的能力，更需要从产业链、供 应链的全局视角持续进行洞察、优化和决策；在提升整体生产效率和安全性的同时，更应关注产 业结构的优化和增长方式的转变，为产业的持续创新和长远发展注入新动力。 新一代人工智能技术可推动对石油石化中的专业知识、勘探生产数据、机理模型和数字化系

人这一概念，数字孪生工业机器人是一个虚实融 合的智能 CPS (cyber-physical systems)，其通过融 合机理、数据和知识等信息构建高保真数字孪生 模型，利用仿真、优化、诊断、预测和决策等智 能化手段实现对工业机器人全生命周期的智能管 控，为推动工业机器人的高质量发展提供新动力。 首先，系统回顾数字孪生及其在工业机器人领域 的研究和应用现状，并在此基础上对数字孪生和 工业机器人融合发展的趋势和需求进行分析。其 作智能制造的数字孪生建模技术，并提出了基于 公理化设计理论的人机协作模型构建框架。鲍劲 松等 [67]提出面向人-机-环境共融的数字孪生协同 技术，以最典型的人机共融制造场景(装配任务)为 案例，在决策层基于迁移学习算法为机器人提供 装配操作指引。李浩等 [68]构建了人机交互数字孪 生安全管控体系，探讨了人机协作相关的操控、 控制与感知技术。杨赓等 [69]基于人-信息-物理系 统理论，提出了数字孪生驱动的智能人机协作的 够通过物理空间与数字空间的实时连接与交互， 显著提升人机协作的效率、安全性与智能化水平。 (2) 预测性维护 预测性维护是一种基于设备状态开展的维护 策略，通常包括设备状态监测、故障诊断、剩余 寿命预测和维修决策 [70]。在实际应用中，往往存 在数据采集受限、数据质量无法满足要求等问题。 因此，越来越多的学者开始研究数字孪生驱动的 预测性维护方法，旨在将数字孪生驱动的方法和 数据驱动的方法相融合，从而生成更精确和高效

管理标准 工作标准 抓痛点：标准、产品、生产与业务 Production Product Business 产品设计 管理控制集成 设计制造集成 财务业务集成 供应链集成 获利能力 决策能力 风险控制能力 创新能力 执行力 資源有效性 合規管理（流 程） 知识管理 市场风险评估 管控模式（流 程） 目标转化 企业愿景与领 导力 单耗控制（生 产） 响应能力（异 问题 3 ：控制性能最优 感知网络 数据挖掘 模式识别 指标体系 抓痛点：定位 8 大核心工程问 题 问题 2 ：计划与控制的协同 问题 1 ：基于仿真的优化的平台 问题 8 ：面向企业决策的挖掘 问题 6 ：物理、社会信息的感 知 问题 7 ：异构信息的规范和提 取 问题 4 ：生产绩效指标体系 问题 5 ：生产过程的知识挖 掘 生产计划 过程仿真 生产需求 效益偏差 地理信息 扫描信息 文档图片 动 态 实时监控 实时数据 生产运营系统 MES 系统 能管系统 EAM 系统 传感信息 控制层 集团运营数据可视化监控与运营决策辅助 标 准 规 范 体 系 信 息 安 全 防 护 运 行 保 障 机 制 集团总部 数字化信息中心 想办法：智能工厂顶层设计 生产绩效 监管