物联网赋能制造业数字化转型 白皮书 TELENOR IoT | 物联网赋能制造业数字化转型 | 2 摘要 3 市场展望 —— 制造业的基本格局和趋势 4 制造业面临的挑战 7 深度分析：物联网在工业4.0中的作用 9 服务化推动制造业高质量发展 12 智慧城市与Telenor IoT 14 结论 16 目 录 TELENOR IoT | 物联网赋能制造业数字化转型 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 链条网络连接技术，帮助制造商以更快的速度、更 低的成本、更高的质量实现联网产品部署。 低的成本、更高的质量实现联网产品部署。 这些深度洞察旨在帮助全球制造企业利用物联网提 升运营效率和智能化水平。 摘要 TELENOR IoT | 物联网赋能制造业数字化转型 | 4 全球概览 2024年全球制造业呈现挑战与机遇并存的格局，主 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

中国制造业数字化转型行业发展 研究报告 逐步走向深水区 2 摘要 ABSTRACT 尽管制造业的数字化已经进行了几年，但市场竞争格局尚未出现任何改变，未来在行业 层面、市场打法层面、产品及服务层面还有巨大的潜力，一切都是未知，一切也都有可 能。1）市场机会层面：行业层面上，离散制造业中的高技术产业是高潜力行业；打法层 面上，垂直行业攻坚和信创/国产替代行业相对容易出现领头企业。2）产品层面：大模 会加速市场变化，故企业需把握大模型机会。3）数据层面：目前市场上数据交易、数据 开放的声音出现比较多，但企业无需纠结是否跟随，重要的是要基于数据（无论是自身 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 数据或以场景为维度的高度统一；2）解决方案侧，一方面呈现软硬服一体化的态势，另 一方面也呈现出跨模块融合/打通的趋势；3）大模型侧，供给端对大模型的应用探索逐 步深入，主要通过智能体、大模型+大模型的强强联合、大模型+产品的结合等方式纷纷 探索大模型的应用落地。 需求端的核心需求没有变，生产制造管理相关、供应链相关等是重点，也是离散制造业 的核心诉求。只不过，行业经过几年发展，需求端的对转型认知和期望变的更加理性与

智能工厂的新实践 SNCC model JIUJIANG practice o 智能工厂的新思考 汇报目录 两化融合与智能工厂 搬迁改造 提质降本 安全环保 产业升级 企业推进智能制造的原动力 智能工厂 n 生工艺复杂：操控难度大 n 业务组织多：管理协同难 n 市场变化快：响应效率低 n 迟疑观望－－坚定行动 n 盲目跟风－－理性思考 n 以我为中心－－用户为中心 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 常、订单、市 场波动……） 财务风险评价 商业模式 制度保障 企业文化与效 果 性能策略（财 务） 信息分析能力 資产状态评价 产业创新 流程管控 价值增值 产业链协作 数据有效性及 度量、認証 企业战略 信息体系 风险评估 创新管理体系 全面绩效管理 企业文化建设 抓痛点：六维度客户成熟度分析 绩效分析 预期 效益 调度排产 控制网络 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

多车企接入DeepSeek，以AI为核心的智能化竞争加剧 2 3 4 5 6 7 8 9 10 CAM观点 ◆ DeepSeek大火，电信、云计算、芯片、金融、汽车、手机等多领域已有超过200家头部企业宣布接入 DeepSeek。聚焦汽车行业，吉利、岚图、智己、长城、广汽、长安、奇瑞等20多个车企纷纷宣布与 DeepSeek深度融合，标志着汽车智能化进程的加速。相较于部分 主流车企对DeepSeek的热情，部分新势 力车企迟迟未官宣合作，这背后则是各车企对生态控制权的考量。 ◆ 车企接入DeepSeek的方式各有不同：借助DeepSeek的理解与推理能力，提升车辆座舱语音交互、感知决策 等多方面能力，为用户带来更加智能化、个性化的用车体验；从技术实现路径看，车企主要采用直接接入、 多模型联合协同部署、模型深度融合与蒸馏三大接入方式。 ◆ 车企扎堆布局“De 车企扎堆布局“DeepSeek”的思考：综合来看自主品牌中传统车企普遍已经接入DeepSeek，而AI技术储备 较深的部分新势力车企尚未有接入DeepSeek的计划。传统车企接入DeepSeek有望实现AI功能的跃升，然而 DeepSeek并非万能。车企需要有自身的数据分析和训练能力，过度依赖DeepSeek等外部模型还容易产生技 术依赖风险，此外同质化竞争可能加剧，导致功能体验可能趋同，不同品牌之间差异可能只在UI设计层面。

T/NXJX XXXX—XXXX 1 化工企业智能制造能力成熟度评价细则 1 范围 本文件规定了化工企业智能制造能力成熟度评价工作的评估范围、成熟度要求以及成熟度等级判 定。 本文件适用于化工企业智能制造能力成熟度评价工作的具体开展。 2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件， 仅该日期对应的版本适用于本文件。不注 为实现智能制造的目标，企业对人员、技术、资源、制造等进行管理提升和综合应用的程度。 [来源：GB/T 39116-2020,3.1.1] 3.1.2 评估域 assessment domain 用于开展智能制造能力成熟度评估的核心条款集合。 [来源：GB/T 39117-2020,3.1] 3.2 缩略语 AGV 自动引导运输车 Automated Guided Vehicle ESB 企业服务总线 Enterprise 4 评估范围 4.1 评估内容 本文件中规定的化工企业智能制造能力成熟度模型由 GB/T 39116—2020 中第 4 章规定的模型修改 得出。 本模型由成熟度等级、能力要素和成熟度要求构成，其中，能力要素由能力域构成，能力域由评估 域构成，如图 1 所示。 图 1 化工企业智能制造能力成熟度模型 4.2 等级划分 根据企业在智能制造不同阶段所达到的水平，成熟度等级分为五个等级，自低向高分别为一级（规

1 智能工厂需求与解决方案 CONTENTS 目录 智能工厂实例与典型应用 2 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 制造工厂普遍面临的挑战与需求 • • 人、机、物没有 互联，生产工艺 和运营数据不能 有效收集和分析 应用 行业竞争激烈 多品种 , 小订单 订单波动大 产品更新快 • • 人工统计 , 生产状 态不及时、不透 明，沟通成本高 人员绩效不客观 101010101010 生产企业 客户… … 供应商 云端驾驶舱 工业大脑 区域级 供应链协同 计划达成率、生产效率、 ... 设备稼动率 大数据分析 更好的协同 公共云平台 绩效管理 业务运营 资源管理 企业级 工业互联网平 台 更高的绩效 安全 ERP TMP APS/MES 边缘云 服务器 服务器 服务器 质量工艺控制 生产成本优化 推进绿色生产 车间级 工业网络 库存信息 柔性生产线 基于 AI 的视觉检测 数据驱动测试优化 智能调度 人脸识别 FLeX5 行业基础网络平台解决方案 FLeX5= 5G 云小站 + 轻量级 MEC + 轻量级核心网 + 泛在物联网络 + 网管系统 ① ② ③ ④ ⑤ 端到端 5G “ ” 基础网络平台整体解决方案， 一站式 智能化应用承载方案 eMBB 业务 5G 云小站 室外 泛在物联网络 RRU

按标准的、统一的和简单的结构化方式编制和布置各种建筑物 ( 或建筑群 ) 内各种系统的通信线路，包括网络系统、电话系统、监控系统、电源系统和照明系统等。因此，综合布线系统是一种标准通用的信息传输系统。综合布线是智慧工厂建设基础设施 ,是将所有语音、数据等系统进行统一的规划设计的结构化布线方式，用来支持语音、视频、数据、图文、多媒体等综合应用。 现状分析 解决方案 核心技术 关于我们 目录 CONTENTS 实时的能耗信息，实现优化控制和集约化生产。 云计算中心 传输层 工 商 地 税 卫 生 教 育 国 土 民 政 公 安 计 生 质 检 工具与服务 平台层 数据共享交换平台 基础数据库 人脸数据统计平台 学生 学生 人脸识别门禁管理 人脸识别模块 来访人员 通行管理 基础信息 寝室分配 未归 /晚归提醒 情绪管理系统 基础信息 辅导员信息 壁挂式识别主机 捕捉式高清相机 人脸录入注册机 闸机控制 其它联动 决策支撑系统 决策支撑系统 身份认证 访问控制 人脸图库挖掘 工作流管理 预警管理 黑名单管理 终端 终端 家长 家长 教师 教师 职能人员 职能人员 管理者 管理者 身份数据 访客数据 黑名单 人脸属性 访客数据 智能制造系统架构通过生命周期、系统层级和智能功能三个维度构建完成，主要解决智能制造标准体系结构和框架的建模 研究

气候中和园区： 工业园区的零碳转型指南 (完整版) 中德能源与能效合作伙伴 2 版本信息 本指南是中德城镇节能示范项目的工作成果之一。 该示范项目得到了德国联邦经济和气候保护部（BMWK）与中国国家发展和改革委员会 （NDRC）共同指导和支持，由德国国际合作机构（GIZ）、德国能源署（dena）和中国节能环保集团（CECEP咨询公司）合作实施。该项目的目标是为 城市片区或工业园区制定高 城市片区或工业园区制定高效和可持续的综合能源系统规划与实施方案，并明确现有的--和经济上有意义的--节能和减少温室气体排放的潜力。 发行方 中德城镇节能示范项目 中德能源与能效合作伙伴 北京市朝阳区亮马河南路��号 塔园外交办公楼2‒� 邮编：������ 德国国际合作机构（GIZ） Torsten Fritsche Köthener Str. 2 邮编：�����，柏林市 项目负责人 Maximilian Bullock/Shutterstock.com 版面设计 mischen, www.mischen-berlin.de © 北京，2�22年�月�日 参与单位 3 气候中和园区： 工业园区的零碳转型指南 4 ABC Agent-Based Control 代理控制 AGEB AG Energiebilanzen e.V. 德国能源研究集团 BCR Building Coverage Ratio

伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案 GIS & BIM & FM 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案 一、 解决方案概述 随着时代的发展、技术的进步，互联网+大潮日趋火热，建筑行 业在业务飞速发展的过程中，也顺应这一趋势着力打造智慧建筑体 系，进而完成自身的提升，在服务好客户的同时也能带来更好的效 硬件、人力、管理理念的生态系统，对企业在持续运维管理能力、 运维管理技术提出了很高的要求。 以建筑运维管理为核心的智慧建筑建设，将充分结合移动互联 技术、物联网技术，打通建筑运维过程中涉及到的客服接待、设备 监控、事务响应、计划安排、任务管控、人力资源、财务收费、物 料、外包、商业智能诸多业务领域。系统的实施，可大幅提升物业 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案 自身项目的品质、向运维要效益提供一大助力。 本方案智慧建筑运维管理平台，通过可视化 GIS+BIM 技术与传 统 FM 运维管理结合，通过控制资产的位置来控制资产的使用本身。 既包括资产入库初始状态时代空间位置，也包括其使用寿命周期内 的不断变换的位置，及其与人员、组织机构和业务的关联关系。 平台主要内容包括以下几部分： 1)：规范化标准体系 建筑、资产信息标准化，确保信息系统完整、组织明确、易更 新扩

1 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 [编号 ODCC-2023-02006] 零碳数据中心园区能碳管理系统 白皮书 开放数据中心委员会 2023-09 发布 I 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 版权声明 ODCC（开放数据中心委员会）发布的各项成果，受《著作权法》保护， 编制单位共同享有著作权。 转载、摘编或利用其它方式使用 ODCC”。 对于未经著作权人书面同意而实施的剽窃、复制、修改、销售、改编、汇 编和翻译出版等侵权行为，ODCC 及有关单位将追究其法律责任，感谢各单位 的配合与支持。 II 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 编写组 项目经理： 王元月 北京中科合盈数据科技有限公司 工作组长： 李代程 百度在线网络技术（北京）有限公司 贡献专家： 周天宇 北京中科合盈数据科技有限公司 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 张广河 华为技术有限公司 李丹 华为技术有限公司 陈永昌 华为技术有限公司 张鹏 曙光数据基础设施创新技术（北京）股份有限公司 姚勇 曙光数据基础设施创新技术（北京）股份有限公司 蒋钢 中兴通讯股份有限公司 翁建刚 中兴通讯股份有限公司 冯鑫 深圳市江波龙电子股份有限公司 IV 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006