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 应用的完整技术链条。这一架构旨在为工业领域提供高效、稳定、智能的技术 支持，推动工业智能化转型。五层架构分别为基础设施层、基座层、模型层、 交互层和应用层，各层之间紧密协作，共同构建了工业大模型的技术生态。 图 2.1 工业大模型体系架构图 2.1.1 工业大模型技术系统架构 (1) 基础设施层 基础设施层作为整个工业大模型技术体系的技术底座，为其高效运行提供 了必要的硬件、网络和数 则以其在 深度学习任务中的高效性和低能耗特点，被用于工业大模型的推理阶段。例如， 在工业机器人控制场景中，TPU 可以实时处理机器人的视觉数据并生成控制指 令，从而实现精准操作。 数据存储与管理是基础设施层的重要组成部分。工业大模型需要处理的数 据类型多样且规模庞大，包括结构化数据（如生产参数、设备日志）和非结构 化数据（如图像、视频、文本等）。为了高效存储和管理这些数据，分布式存储

智慧工厂的核心在于信息的互联互通。通过物联网、大数据分 析、人工智能等技术，智慧工厂能够实时监控和分析生产过程，及 时调整生产策略，以适应市场需求和提高生产效益。同时，智慧工 厂还强调与供应链的深度融合，使整个生产和物流链条高效协同。 在发展历程上，智慧工厂的概念经历了几个重要阶段：  早期阶段：传统制造业以人工操作和经验管理为主，生产效率 低，响应市场需求能力弱。  自动化阶段：随着自动化技术的引入，生产线开始实现机械 同时，降低人力成本与资源浪费也是一项关键目标。通过自动 化设备的引入，可以减少对人力的依赖，提高生产线的自动化水 平，这不仅适用于重复性高的工序，也适用于需要精准操作的复杂 任务。此外，通过数据分析，实现资源的高效利用，减少原材料的 浪费，降低生产成本。 为了确保达成上述目标，本项目计划实现以下关键成果：  部署 AI 大模型进行智能化数据分析与处理  建立实时生产监控与反馈系统  实现全面的生产线自动化解决方案 首先，通过数据驱动的生产调度系统，我们能够实时分析生产 线的性能数据，识别瓶颈环节，并自动调整生产计划。通过实施基 于 AI 的预测性维护策略，能够在故障发生前进行预警，避免由于 设备突发故障导致的生产停滞，从而确保设备的高效运行。我们的 目标是将设备的可用性提高 20%以上。 其次，优化生产流程是提升效率的关键。我们将应用机器学习 算法，对历史生产数据进行分析，识别出生产流程中的非增值活 动，进而进行流程重组和标准化。通过消除浪费和简化流程，预计

构成的有机生态体。边缘计算是数智园区的重要技术形态， 通过将数据处理转移到设备边缘与网络边缘，园区将能够近 即时地对广泛的数据进行处理，降低云与网络资源压力，更 好地为园区治理、社会民生、产业经济、运营管理、应急处 置等提供更高效的数据决策依据，加速数智化转型。 1.1 数智园区典型特征 数智园区存在以下几个典型特征： 1 数智园区概况及发展趋势 • 从底层技术应用来看，数智园区更注重多模态大模型、云 2。 信息与通信技术 (ICT) 的广泛应用是数智园区有别于传统园 区的主要特点，也是驱动数智园区演进的关键因素。特别是 随着 5G、人工智能等技术的发展，数智园区能够对园区内部 资源进行更加高效、智慧化的管理，数智园区的运营者在这 些 ICT 技术上进行了愈发广泛的投资。IDC 数据显示，2019 – 2023 年，中国数智园区在 ICT 上的总体支出将以年均 17.4% 的速度增长，到 数智园区大数据技术的应用主要体现在为园区提供大数据 平台和工具，在云平台上集成园区管理和服务相关的各个 系统，挖掘并聚集海量的数据。大数据中心作为数智园区 的基础设施，是园区智慧的基础，为园区实现有效、高效 的决策和服务提供支持。 要推动园区向数智园区演进，园区的建设商或运营商不仅在管理上面临范围拓展、深度加大、需求量增多、环境复杂化等因素 带来的诸多挑战，还将面临以下技术挑战： 1.4

南港工业区构建了“1+1+N”体系，建设了集安全 生产、环境保护、应急管理、封闭管理、运输管 理、能源管理、办公管理、公共服务等多种功能于 一体的智慧园区管理平台，初步建成了深度感知、 全面互联、智能高效、安全绿色的智慧化工园区。 东营区化工产业园 以GIS平台、数据库平台为依托，综合利用网络技 术、计算机通信技术、互联网+技术、模型分析技 11 术、AI视频识别技术、多媒体技术、互联网技术 展产业到提档升级的跨越，从而 实现地区产业高质量健康发展。 图表22：政府层面对智慧园区建设功能诉求 资料来源：前瞻产业研究院 26 （2）基于园区管理诉求——以园区高效运营管理为重点 对于园区管理者，以园区高效运营管理为重点，普遍关注园区运营管理效率、园 区企业服务能力、园区智能管控水平等方面的全面发展提升，推动园区经济效益、生 态效益及社会效益目标的实现。 图表23：园区管理层面对智慧园区建设功能诉求 资料来源：前瞻产业研究院 （3）基于园区企业诉求——以企业提质降本增效为目标 园区企业以实现提质降本增效为核心目标，关注园区政策服务、产业配套服务等 信息化平台建设水平，注重企业能耗管理精细化、资产管理高效化，对园区综合安防 水平也有较高要求。 图表24：园区企业层面对智慧园区建设功能诉求 资料来源：前瞻产业研究院 27 （4）基于园区公众诉求——以适宜公众工作生活为基础 对于在园区工作生

14 结论 16 目 录 TELENOR IoT | 物联网赋能制造业数字化转型 | 3 全球制造业在数字化转型进程中面临诸多挑战，物联网解决方案 正发挥重要作用，帮助制造企业提高效率并推动创新。 本指南深入分析了物联网对制造业的影响，议题涵 盖市场展望、机遇和挑战、当前趋势以及在工业4.0 时代采用网络连接的优势。指南还介绍了Telenor IoT如何通过全方位管理从产品硬件到云端后台的全 要体现在新兴技术、经济波动、立法影响和可持续 发展举措等方面。 2G和3G网络在全球范围内逐步淘汰是制造商需要 考虑的一个关键因素。向4G和5G技术的过渡需要 升级连接基础设施，以确保持续、高效运行。制造 商必须为这些变化做好准备，以避免对业务运营造 成干扰，同时充分利用增强的连接功能。 尽管制造业发展面临诸多挑战，但人工智能和物联 网的应用正在成为行业迈向持续增长、创新和数字 了中国作为领先制造业中心的地位。 潜在商机 尽管存在经济不确定性和持续挑战，世界各地的制 造商都致力于推动数字化转型，以促进业务增长。 积极采用生成式人工智能和物联网等工业4.0技术是 提高效率和敏捷性的核心。麦肯锡开展的数字制造 全球调查显示，68%的制造业企业认为其首要任务 是实施工业4.0制造计划。 同样，毕马威对全球175位制造企业的首席执行官进 行的一项调查显示，数字化被视为推动增长的关键4。

内涵和外延。 数字经济塑造新质生产力三大动力。一是推动技术创新方式变革。 数字经济通过重构和优化技术创新方式，加速颠覆性技术涌现，强化 创新协同效应，提升创新体系整体效能，推进技术创新向更大规模、 更高效率、更强协同的新范式演进。二是推动生产要素配置优化。数 据提高生产要素组合替代能力和有效产能，在传统要素的基础上，为 企业扩展生产可能性边界。同时，数字经济减少生产要素配置摩擦， 使要素资源得 生产力动力变革。推进核心技术自主创新，健全技术创新支撑体系， 强化企业创新主体地位。二是以数据要素价值充分释放，推动新质生 产力要素变革。推动数据资源开放共享，引导数据健康有序流通，促 进数据资源高效利用。三是以现代化产业体系建设，推动新质生产力 载体变革。加快改造提升传统产业，培育新兴产业和未来产业，提升 产业链供应链韧性和安全水平。四是以生产关系适应性优化，推动新 质生产力制度变革。加 发展理念的先进生产力质态，其内涵特征可以概括为“33131”框架， 即——技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级“三 大动力”，劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合“三大要素”， 以创新为“一个主导”，具有高科技、高效能、高质量“三大特征”， 以全要素生产率大幅提升为“一个核心标志”。 新质生产力研究报告——从数字经济视角解读（2024 年） 3 来源：中国信息通信研究院 图 1 新质生产力理论框架

性到宏观结构 响应）等高度非线性、难以通过解析方程精确建模的复杂工程问题， AI 展现出独特优势。一方面，AI 可通过学习大量仿真数据或实验数 据，构建高维非线性映射关系，从而实现对复杂系统的高效建模与预 测。例如，索辰科技的 CAE 平台利用图神经网络（GNN）对复杂拓 扑结构进行建模，在电磁-结构耦合仿真中将预测误差控制在 8%以内。 另一方面，人工智能技术还能够有效应对传统方法难以覆盖的“长尾” 文件可以导入任何现有的 CAD 软件并进行编辑，如图 1。图像到模型，通过人工智能方法解析图像 特征生成 CAD 文件，实现基于产品照片重建可编辑的工程模型，如 Wonder3D，利用扩散模型实现了从单视图图像中高效生成高保真纹 理网格的生成2，如图 2。混合模态生成，结合文本、图像、传感器数 据等多源输入，生成复杂的设计方案。如 CAD-MLLM3，实现从点云、 图像、草图和文本等多种模态条件生成 B-Rap，为后续的 设计案例、工程数据等，通过人工智能方法从数据中学习设计模式、 规律和特征。如申龙电梯利用浩辰 CAD 土建自动生成系统，实现根 据建筑 CAD 图纸自动生成最优电梯配置方案的设计工具，不仅使得 电梯设计更加灵活、高效，还能快速响应不同项目的特殊设计需求， 实现企业整体提质增效。知识驱动，通过知识图谱将设计知识转化为 结构化数据，结合专家规则进行推理生成模型结构和参数。如中科院 沈阳自动化所通过构建知识图谱自动抽取先前大量的产品设计经验

来仍将保持其作为全球最大石油生产国的地位。美国在整体技术创新、页岩油开发以及油气资源 储备方面具有显著的优势。目前，美国石油石化产业正在大量采用先进的数字技术，如物联网、 大数据分析和人工智能等，提高效率和降低成本，技术创新的主要领域集中在提高采收率、降低 环境影响、开发新的勘探与生产技术等。 ����年，党的十六大报告首次提出：“坚持以信息化带动工业化，以工业化促进信息化，走 出一条科技含 储技术。 发展思路：基于石油石化产业业务特点，合理采纳数字技术，积极培育新质生产力，推动产 业链优化升级，推进数字经济的创新发展，推动产业向高效、安全、环保和可持续发展的现 代化方向迈进。 从总体上看，新型工业化强调创新驱动、智能制造、绿色发展和高效利用资源。在石油石化 产业，以高端化、智能化、绿色化为导向，积极引入人工智能、工业互联网等先进技术，能够帮 助行业企业在推动新型工业化的进程中，获得持续发展的新动能。 根本性变革。 因此，基于石油石化产业链的勘探、储运、生产、服务等核心业务，新一代以智能化为代表 的数字技术将持续与传统工业流程深度融合，加快培育新质生产力，推动产业链优化升级，从而 引导产业向高效、安全、环保和可持续发展的现代化方向迈进。 �� 智能化助力石油石化产业 实现新型工业化 PART 02 智能驱动 �.� 智能化加速培育石油石化新质生产力 石油石化产业正通过技术创新

2026 年，其组织将把 智能自动化和 AI 助手整合进供应链工 作流程。 60% 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 更加环保的产品生命周期。在这一领域，生 成式 AI 能够提供帮助。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。 利用 AI 助手，首席供应链官能够高效整合信 息，迅速将洞察传递给董事会，以确保供应 链的各项动态能够在战略层面得到及时反映 和调整。决策执行后，AI 助手能加速决策反 馈速度，提供实时的真实数据，帮助高管判 断策略是否行之有效，并迅速调整以应对市 智能供应链洞察变革，驱动增长 11 关键是提升整个生态系统的响应速度。让生 成式 AI 助手直接与供应链系统的智能层（即 认知核心，能够从海量数据中提取洞察）进 行互动，内部与外部团队能够更加高效地共 享信息，实现协作。 AI 助手能够持续将智能层的洞察和建议传达 给供应链团队的相关人员。尽管企业资源规 划 (ERP) 系统仍然是核心交易引擎和记录系 统，但供应链团队无需再直接与其进行交互。

首部苏州工业园区可持续发展全历程报告 白皮书首次披露了苏州工业园区在可持续发展方面的成绩，全面总结了园区的优秀实践经验和做法，展现了园区 在促进产业转型升级、提升居民生活质量、优化生态环境、推进科技创新和实现资源高效利用等方面取得的显著 成效。 • 首份开发区可持续发展（环境、社会、治理）报告 白皮书是全国首份开发区可持续发展（环境、社会、治理）报告，从绿色园区、和谐社会、卓越治理三个维度出 发，识别了十七 证、工作环境与员工发展、国家战略响应、社会公益，展现了园区构建一个包容、创新、和谐社会的决心。 • 治理维度:涉及五个关键议题，涵盖了可持续治理架构、营商环境、数字园区、信息披露透明度、可持续投融 资支撑能力，展现了园区对高效、透明和可持续管理的追求。 根据调研结果，园区制定了重要性议题矩阵，直观地展示了每个议题对园区及其利益相关方的重要性，以及园区 对社会和环境可持续发展的影响，从而帮助我们更好地理解园区对可持续发展的期望和需求。 集中供冷供热工程，采用溴化锂吸收制冷和高效磁悬浮压缩 制冷技术。。 苏州中心能源中心 苏州中心能源中心是目前国内规模最大的城市综合体集中 供冷供热系统，采用智能化群控系统及冰蓄冷系统集成技 术，实现能源梯级综合利用。 分布式发电市场化交易试点项目 苏州工业园区分布式发电市场化交易试点项目， 总装机容量11.8MW，通过智能电网技术实现分 布式能源的优化配置与高效交易，推动能源消 费侧的绿色转型，促进区域能源结构优化。