。中国的工业发展正处 工业大模型行业规模 于工业4.0的阶段，工业数字化转型的目标推动了AI与工业的融合。中国规模以上工业企业数量超过了40万家， 已覆盖41个工业大类，207个工业中类，666个工业小类，积累了大量的数据、基础能力和场景的需求，工业制 造领域有巨大的潜力。2023年中国的第一个工业大模型问世，在此之后各大科技公司、互联网企业相继推出工 业大模型，仅八个月就诞生了238个 内部管理和合规体系。这可能包括加强算法设计、训练数据选择、模型生成和优化等方面的监管，以及建 立违法内容处理机制等。不符合要求的企业会被淘汰，合规性强的企业会获得更多的市场机会。 政策性质 规范类政策 政策名称 《原材料工业数字化转型工作方案 （2024—2026年）》 颁布主体 工业和信息化部、国家发展和改革 委员会 财政部、自然资源部 生态 环境部、国务院国有资产监督管理 委员会、国家市场监督管理总局、 业运营成本。同时还引导金融机构加大对“5G+工业互联网”的投资力度，扩大信贷投放，形成优质金融 产品和服务。这将有助于降低企业融资成本，缓解资金压力，为工业互联网朝着智能化方向发展提供保 障。 政策性质 规范类政策 政策名称 《工业互联网创新发展行动计划 （2021-2023年）》 颁布主体 工业互联网专项工作组 生效日期 2020-12- 22 影响 9 政策内容 结合当前产业发

石油石化领域的大企业持续向更高阶的L�、L�级智能化迈进时，需要高效整合内、外部力 量，推动人工智能技术与更深层面的业务流程进行全方位融合，包括针对石油石化产业的需求， 通过预训练、精调等方式，推动石油石化垂类大模型的发展，并将其应用在勘探、储运、生产和 服务业务的核心场景中。 �.�.� 石油石化企业智能化发展路径 石油石化企业在推动自身智能化成熟度跃迁时，可依托自身实践基础，全面参照智能化发展 成全链路的技术和业务闭环； 提升智能能力：建立符合企业自身特点的AI模型，阶段性实现业务智能化，通过迭代智 能业务场景应用提升企业智能化成熟度。 第三步：深入与普惠 深度融合：将AI能力推向垂类业务的更深层面，以业务为导向，在生产与流通端全面推 动AI赋能，形成业务与技术持续融合的局面； 场景复制：不断拓展AI应用边界，推动应用的横向复制以及能力外延，使AI应用形成规 模化，甚至可以进一步实现商业闭环； 化目标不同，供应链优化过程可以分为三类。第一类是以业务协同水平为优化目标，以生产 �� 计划管理、调度管理、装置操作、计划生产跟踪水平等为约束条件进行优化，实现相关业务 链的实时闭环管理，提高协同响应水平；第二类是以集成优化水平为优化目标，以计划、调 度、数据交互的协同水平等为约束条件，同时考虑企业生产经营条件，实现由全局到局部的 优化、由月度到日常优化的协调统一和无缝衔接；第三类是以效益最大为优化目标，根据市

管理信息大区主要采用常见的互联网协议，如 TCP/IP 及其相关应用层协议， 如 HTTP、SMTP 等。这些协议虽然有较成熟的安全机制，但也容易受到各种网络 攻击。统一监测预警需要同时处理这两类差异巨大的协议，难度较大。  数据特性差异 数据格式和内容差异：生产控制大区的数据格式较为固定，主要是设备的状 态信息（如电压、电流、开关状态等）和控制指令（如断路器的开合操作）。这 些数据 析引擎进行数据深入分析，提升安全威胁检测准确率。  基线分析 支持网络行为基线分析能力，可识别新资产上线、新网络行为、新网络连接 通信等。 以机器学习的方法建立工控网络的通信基线模型，对工控系统网络环境建立 四类安全基线：资产基线、访问关系基线、流量基线、行为基线。通过基线学习、 异常检测的方式，可以对异常情况进行发现和预警，提前发现 APT 攻击的痕迹。  文件分析 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 护、设备重 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 15 启/关闭/恢复出厂和 SNMP 监控管理）、远程设备访问、查看设备原始日志和一 键在线状态检测等。 具备对流量监测类、安全审计类、安全防护类等设备策略进行集中管控，包 括对设备的策略下发、对象管理等。创建策略任务后联动的设备能够即刻生效。  同时，基于联动设备 APP 管理技术，支持开放的工业安全设备策 略 API，使

用大模型是指具备处理多种不同类型任务的人工智能模型，这些模型 通常是通过大规模的数据训练而成，能够在多个领域和应用中表现出 良好的效能。人工智能技术与各类制造业传感器、机器设备、行业知 识融合形成的垂类大模型，能够针对异质性产品和制造流程深度优化， 更适用于企业级应用场景的专业性要求。如，ChatDD 新一代对话式 药物研发助手、面向游戏行业的图像内容生成式大模型等。根据《2023 大模型落地应用案例集》，目前近 产效率。以工业机器人为代表的智能装备在劳动过程中得到广泛应用， 并通过传感器、自动规划、内容理解等能力自动适应和敏捷处理多种 工业场景复杂的任务，促进生产的精细化、标准化、便捷化，也将人 类逐渐从重复、枯燥的工作中解放出来，向复杂程度更高、创造性更 强的劳动方向发展，极大拓展了劳动者的内涵和外延。例如，生产线 上的自动化机器人可以执行重复性任务和繁重的工作，使生产过程更 加高效和精准。

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（实现质量管控、故障预测）。其构建遵循三阶段体系：首先完成工业数据制 双通道架构：分离特征提取与决策推理路径 ➢ 注意力可视化：定位关键传感器或工艺参数 ➢ 反事实解释：生成满足安全约束的对比样本 1.2.3 应用范式 ◼ 知识迁移模式 工业大模型实现三类知识迁移： ➢ 跨设备迁移：在数控机床群体间共享磨损模式知识 ➢ 跨工序迁移：将冲压工艺知识迁移至焊接工序 ➢ 跨工厂迁移：在分布式制造节点间同步质量检测经验 ◼ 安全容错机制重构 区块链存证：确保模型更新过程的可追溯性 1.3.2 基于应用场景的分类体系 (1) 研发设计类大模型 ➢ 多物理场耦合仿真加速（CFD/FEM 计算速度提升） ➢ 材料基因工程（预测新型合金性能参数误差降低） ➢ 工艺参数智能推荐（减少试错实验次数） 技术架构：融合物理方程约束的生成式模型。 (2) 生产制造类大模型 ➢ 实时质检：在极短时间内完成复杂曲面缺陷检测 ➢ 动态排产：应对突发订单的调度优化响应时间

........................................................4 （一）通用通信类工业 5G 终端设备............................................. 5 （二）行业应用类工业 5G 终端设备............................................. 6 三、工业 5G 全球工业级 5G CPE/路由器/网关的款式数量 4 二、工业 5G 终端设备基本分类 工业 5G 终端设备可分为通用通信类终端设备和行业应用类终端 设备两大类。其中，通用通信类终端设备主要包括下图连接方式 1、 2 中的 5G CPE、路由器、DTU 和工业网关；行业应用类终端设备主 要以内嵌 5G 芯片/模组、具备 5G 直接通信能力的工业终端设备为主， 对应连接方式 3，也有少量对体积不敏感的工业终端设备（如 对接工业设备的网络需求，形成对现有工业网络形态的补充。 （一）通用通信类工业 5G 终端设备 通用通信类工业 5G 终端设备的核心功能是通过 5G 网络传输工 业设备与云平台/服务器/控制器之间的数据和指令，同时满足在工业 高温、高湿等恶劣环境下部署要求，在此基础上，根据不同的使用需 求和产品形态，增加路由、数据采集、协议转换、边缘计算等不同功 能。目前，通用通信类工业 5G 终端设备的产品形态包括工业级 5G

年累计削减率为 10%~20%，7 家 园区 5 年累计削减率在 10% 以内；但与此同时，也有 5 家园区煤炭使用量出现了不减反 增的情况，进一步分析，这 5 家园区全部为行业类园区，或为高能耗、高碳排放行业规 模较大的综合类园区。 南京某园区采用江水源热泵区域供冷供热系统，夏季利用长江水制冷，冬季吸取长 江热能，为园区提供可再生能源，实现江水可再生能源的循环使用；推动工业领域“以 电代煤”，园区内规上工业企业于 样本园区研究 33 家样本园区按照产业特点可以分为产业结构相对紧密的行业类园区和产业结构相 对离散的综合类园区；按照能源结构可以分为以煤炭为主的园区和以电力、天然气、热 力为主的园区，并以此进行聚类分析。 4.2.1 园区向综合类融合发展趋势愈发明显 从产业结构来看，以化工、钢铁等高耗能、高碳排放产业为主导的行业类园区仅 7 家，占比仅为 21.2%，且上述“两高”产业产值占比在 20%-40%，轻工业和服务业对 7 家行业类园 区全部在列，其余 6 家园区也分布有高耗能、高碳排放产业。13 家园区共排放了 11361 万吨二氧化碳，占到了 33 家园区的 70.1%，共消耗煤炭 3595 万吨，占到了 33 家园区 的 94.6%。 4.2.3 样本园区已经在进行低碳发展的探索 在双碳形势和国家、江苏省各项要求下，样本园区也已经采取了一系列低碳发展 措施： 建设高效低碳产业体系。综合类园区由于产业结构相对离散，更倾向于产业横向拓

其他… . 零售商品识别场景类 ◆ 基于视频实现商品品类的识别， 支持数百种 SKU 识别 AI 互娱场景类 五大场景 ◆ 人像卡通化 / 卡通画动图 ◆ 人脸实时表情迁移 ◆ 人脸 3D 关键点检测 人体属性及行为分析类 工业场景类 医疗场景类 园区智慧中枢 -AI 查物，实现一脸统管，万物互联和智慧智能。 物品及事件检测类 ◆ 烟雾 / 火焰检测 ◆ 消防占道检测 ◆ 越线滞留检测 ◆ 安全帽 / 头盔检测 人脸识别类 人脸检测 RGB 活体检 测 红外活体检查 RGB 人脸识 别 红外人脸 识别 缺陷检测 ( 外观缺陷、几何精度、 零部件缺失 ) 智能安全防范场景类 肿瘤影像检测、风险评估 超 100 种算法类 型 小视科技 MINIVISION -loT 平 台 人脸识别 PAD 公共广播 电子周界 物联感知 电子巡更 GIS 平台支持上亿设备的连接， 服务可用性 99.99% 支持多种网络和多种协议类 型的设备快速接入 访客机 车辆道闸 电子闸机 网络摄像 设备影子 远程维 护 设备组 在线调 试 固件升 级 数据存储 物模型 实时监 控 安 全

FA 楼宇自动化 安防自动化 消防自动 化 产品架构 IBMS 系 统 数据交互 系统联动 场景交互 场景管理 CA 类 SA 类 BA 类 FA 类 业务 IOT l 开箱即用 - 针对主流的监控系 统软件，提供开箱 即用的成熟接口功 能。 l 通用协议 - 支持 JDBC 、 SNMP 、 Socket 电梯分布、运行状态监控、关联 监控显示 BA 类管 理 l 监控管理 安防监控视频墙、云台控制摄像 头视域显示、视频融合、盲区分 析 l 门禁管理 设备监控、人员出入记录、调取 关联摄像头 l 停车场管理 区域车位使用情况、车位信息查 询、车辆信息查询 l 视频巡检管理 巡检任务设定、巡检任务查看、 巡检路线显示 SA 类管 理 l 消防管理 • 温度云图显示实时数据分 布 • 展示设备对象的监控面板 • 设备分类统计 FA 类管 理 l 空间管理 • 建筑空间分布管理 • 房间状态和功能划分 • 监控联动显示 l 定位管理 • 设备状态监控 • 设备分类显示 业务类管理 l 系统联动 • 跨业务场景管理 • 跨平台数据管理 l 视点动画 • 截取场景视点形成动画，设定

不同场景下满足大带宽、低时延、高可靠等差异化传输需求的多维能 力体系；汽车网联技术的应用边界持续拓展，已从早期车载信息娱乐、 远程诊断等基础功能，演进至多源协同感知、实时决策支持等驾驶自 动化类高级应用场景，跨行业融合加速深化。 在此背景下，5G、C-V2X 直连通信与卫星通信等多种技术并行 发展，虽为行业提供多元化技术路径选择，也带来跨行业技术标准协 同、基础设施能力与车端应用需求匹配、成本投入与收益平衡、安全 云”互联互通与数据流转。 1. 5G/5G-A 蜂窝移动通信网络 5G/5G-A 蜂窝移动通信网络实现车辆与平台之间通信，不仅支持 智能座舱的实时音视频、车载游戏和多模态 AI 助手等个人消费类应 用，还支持车辆运行数据采集，异常事件上报等相关功能，实现网联 车辆的事故回溯、事故紧急救援等辅助服务场景。此外，5G/5G-A 蜂 窝移动通信网络还有效赋能驾驶自动化领域，支持将交通信息、交通 动驾驶场景。 (1) 技术与产业现状 在技术标准方面，5G 第一阶段标准（R15-R17）已于 2022 年完 成制定，确立了增强移动宽带（eMBB）、低时延高可靠通信（uRLLC） 和海量机器类通信（mMTC）三大核心应用场景，构成当前 5G 网络 的基础。5G-A 作为 5G 演进的第二阶段（R18-R20），R18 标准已于 2024 年 6 月冻结，在持续提升网络传输速率、时延、可靠性、网络