开展重点生产单元、管理过程的智能化，形成完善的洗选过程智能 感知、智能控制、智能管理与智能决策，主要工艺环节、主要操作 岗位及重要设备实现智能无人操控，建成安全、节能、环保的智能 化选煤厂。 二、煤矿智能化总体设计 智能化煤矿将人工智能、工业互联网、云计算、大数据、机 器人、智能装备等与现代煤炭开发技术进行深入融合，形成全面 感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的 智能系统，实现煤矿开拓、采掘（剥）、运输、通风、洗选、安 智能化建设参考技术架构 （一）井工煤矿智能化总体设计 1.总体技术要求 井工煤矿应建设智能化综合管控平台，围绕监测实时化、控 制自动化、安全本质化、管理信息化、业务协同化、知识模型化、 决策智能化的目标进行相应的业务模块应用设计，实现煤矿地质 勘探、巷道掘进、煤炭开采、主辅运输、通风、排水、供液、供 电、安全防控、经营管理等各业务系统的数据融合与智能联动控 制。 2.生产煤矿智能化建设技术路径 （3）投产后，逐步建设工业大数据分析平台，充分挖掘数据 潜在价值，实现过程参数优化、生产流程优化、数字仿真优化、 设备故障智能诊断、经营决策优化等。 （三）选煤厂智能化总体设计 1.总体技术要求 智能化选煤厂可参考图 2 所示技术架构，划分为设备层、控制 层、执行层、决策层四层。设备层主要包括机电设备及检测仪表、 保护装置等；控制层主要包括生产集中控制系统、设备状态监测 系统、视频监控系统、调度通讯系统、安全监测系统等；执行层

五、存在的问题和未来展望 一、大数据、农业大数据的概念  大数据（ big data ），指无法在一定时间范围内用常规软件工具 进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强 的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的 信息资产。目前，大数据企业达到了 8900 多家，大数据产业规模总 量超过 1100 亿元。 资料来源：中国电子信息产业研究院、中商产业研究院  万物皆比特，一切皆数据 !  数据制度：数据立法、用数机制 尚数环境  数据治理：事前管理、科学决策 数据创新  资源配置：精准化、智能化、高 效化 三、农业大数据的关键技术 农业大数据的发展对传统的数据处理 技术体系提出了巨大的挑战，需要我们在 数据采集、数据标准、数据处理、数据分 化技术 农产品消费 行为与消费 量变化模型 农作物生长 与产量形成 机理模型 介入与反 馈模型 农业智能仿真架构 农业智能仿真架构 优化调整 决策 优化 农业 专家  仿真过程介入；  仿真结果反馈；  生产与市场决策流程优化。 4. 数据分析模拟技术 5. 农业大数据交互式可视化技术 农信采监测数据可视化 大数据背景下，在交互式数据可视化技术的支撑下，通过对高频变

月，国务院安全生产委员会印发了《关于防范遏制矿山领 域重特大生产安全事故的硬措施》，文件强调“灾害严重矿井、发生 2 较大以上事故的矿井，必须进行智能化改造”。党中央、国务院关于 矿山智能化决策部署，为煤矿智能化建设指明了前进方向、提出了明 确要求，成为我国煤炭行业推动智能化建设的行动指南。 （二）有关部委合力构建煤矿智能化发展顶层设计 一是推进智能化前沿技术在煤矿应用。2020 广应用，覆盖采掘机运通及安全管理等 9 个专业。煤炭科学研究总院 开发了太阳石矿山大模型、山东能源集团与华为合作研发了盘古矿山 大模型、中科慧拓研发了愚公 YUKON 矿山大模型等，为提升矿井生产 效率、优化资源配置提供了决策模型支撑。 8 第二章 我国煤矿智能化发展取得明显成效 近年来，我国煤矿智能化建设提质加速，初步实现了煤矿企业减 人、提效、增安的智能化建设目标。据不完全统计，全国建有 设一个 智能调度控制中心，构建一张图（“GIS”地图）、一张网（万兆环网 +5G）和一朵云（私有云）以及智能采煤、掘进、防冲等“N”个控制 系统，形成了井上下各子系统的全面感知、实时互联、分析决策、动 态预测、协同控制的智能化建设示范，采煤工作面采用“三六”生产 组织模式，取消夜班生产，综采工区减人 62 人，深部复杂条件生产 班 9 人以内，固定岗位、矸石分选岗位减人 96 人，实现了显著的“减

使机器人在复杂环境中完成物 料分拣、零件装配等任务。语音 识别技术则让机器人能够理解 人类的语音指令，实现人机之间 更自然、便捷交互，提高生产效 率。 （二） 优化决策能力：通过机器学习 和强化学习算法，工业自动化系 统能够基于大量生产数据进行学 习和分析，从而优化自身决策过 程。例如在生产过程中，机器人 可以根据实时生产数据和质量反 馈，自动调整工作参数和操作流 程，以适应不同的生产任务和环 境变化，提高生产质量和效率， 能力，对来自物理实体的实时数据进 行分析，理解对应工业生产过程的 变化，进行有效决策，并做出响应到 物理实体。通过这种软件定义机制， 各工业生产要素对象变得高度模块 化，可实现积木式搭建和动态组合； 上层应用和底层生产要素解耦分离， 可实现制造资源的灵活复用和按需 调配；物理实体与孪生信息模型之间 交互联动、虚实映射，通过数据融合 分析、制造过程全流程仿真、决策迭 代优化等手段共同作用，实现工业生 产制造过程的持续优化。通过对工 可编程。生成式AI将进一步降低代 码编写要求，可能让完全没有编程经 验的人也能开发好用的软件。这意味 着IT工作负载降低，需求响应速度加 快。 第三，智 能 化 趋 势 促 使 企 业 从 传 统经验决策转向全面数据驱动，实 现以人 为主向“ 智能 为主，人 机 结 合” 的终 极 变革。通 过 统一数据建 模、多模态数据 融合，为A I算法 和 工 业智能 应用提 供标 准化 数 据 基 础，顺应“

17 （一）基于平台化的新型研发设计创新范式 .............. 17 （二）基于智能化的高效精益生产 .......................18 （三）基于新兴技术的智慧经营决策 .....................18 （四）基于网络化协同的销售营销新模式 .................19 （五）基于数字化绿色化协同的 HSE 管理升级 ......... 改造提升传统工业、塑造未来产业竞争力的战略选择。 传统工业 IT 架构采用垂直耦合的模式，易导致数据碎片化、 信息孤岛化、技术异构化，负责不同业务环节或流程的子系统 间彼此孤立，无法满足新形势下企业统筹规划、决策优化、高 效管理及敏捷响应等新需求。在此背景下，以泛在互联、全面 感知、智能优化、安全稳固为特征的工业互联网应运而生。工 业互联网作为全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式， 通过新兴信息 装备、自动化、工业软件产业加速升级，智能装备、新型工业 软件等新兴产业涌现并发展壮大，成为工业互联网体系中不可 分割的组成部分，推动实现更大范围、更高效率的工业大数据 采集、连接与汇聚，进一步催生了海量智能决策分析的需求， 工业智能产业随之崛起，工业互联网产业体系进一步延伸。 6 当前，工业互联网正处于融合应用与技术变革的交织阶段， 能源化工行业已开展初步应用，实现能源化工、大数据、人工 智能等

时代的蓬勃发展，在长尾场景下的安全隐患成为这类技术大 范围落地的最大障碍。这类安全隐患很大一部分是由感知失效或感知偏差导致的，利用先进的感知技术降 低感知偏差、减少感知失效，对于提高自动驾驶系统决策的准确性、减少自动驾驶事故等方面具有重要意义。 在众多感知技术中，场景解析技术凭借其对整个场景的稠密预测，成为最常用的自动驾驶感知方法之一。 由于深度相机兼具成本低和信息量大的优点，基于深度图像 231 6.19 2020.8 25 第二章 机械与运载工程前沿 全球工程前沿 Engineering Fronts 等异构无人系统有机连接起来，以环境感知、目标探测、跟踪识别、跨域通信、智能决策、自主控制、合 作博弈等核心技术为支撑，实现异构系统在时间、空间、模式等多维度上的信息共享与协同控制。在风浪 流等环境载荷扰动和立体空间条件约束影响下，海空协同异构无人系统需要维持稳定的通信链路、具备自 感知、海空无人协同控制等系列无人系统关键技术。未来，海空协同异构无人系统的一体化控制技术将进 一步聚焦于低时延跨域组网通信技术，以切实增强复杂跨域场景下的信息感知与融合能力；在多域耦合和 异构动力学约束下，更加注重弹性自主决策能力的发展，以应对多变环境强干扰挑战；融合临近空间无人 平台视野广阔、驻空持久、效费比高的优势，构建“陆海空天”一体化协同控制平台，实现跨域异构信息 的有效中继和实时遥感态势感知能力的提升，全面

两个系统工程：水、气、土壤、污染源和风险场在线监测预警系统和应急决策支持系统两个工程 – 三套运营机制：基础数据收集与挖掘、业务应用集成与共享、平台运行与维护三套运行机制 • 智慧环保可实现功能：环保监测、环保决策和系列衍生产品 – 环保监测：部门协同、监管智能化、决策支持以及如何调动老百姓参与，建设多部门的信息共享平 台 – 环保模型：智慧环保可视化决策中心，适用环境： 各市指挥监控中心、情报分析中心、演示汇报中 案 生态环境大数据 环境数据中心 生态环境大数据 生态环境智慧决策 空气质量预报预警及 决策支持系统 水环境数据分析一张 图系统 水环境预警处置及应 交管控系统 土壤环境管理信息系 统 环境噪声地图管理系 统 生态环境监测 实验室信息管理系统 （ LIMS ） 环境监测数据中心及 决策数据平台 环境空气综合分析 APP 环境监测执法 环境监察一体化平台 月在深圳创业板上市，是 行业内首家上市公司。为国内高端环境监测仪器仪表领军企业，已发展成为集环 境监测、治理、服务为 一体的集团化公司，业务涵盖生态环境监测装备、运维服务、社会化检测、环境大数据分析及决策支 持 服务、 VOCs 治理、农村分散污水治理以及民用净化七大领域。报告期内，公司逐渐从环境监测装备制 造商到环境数据服 务提供商再到生态环境综合服务商进行转变，抢抓市场，推动了业绩的大幅提升。

洞察为基础——包括企业发展新能源货运的核 心驱动力、当前面临的主要瓶颈、实际应用情 况和运营痛点，以及促进行业低碳转型的可行 路径。基于此，本次调研聚焦上述关键议题展 开初步探索分析，旨在为政策制定者提供决策 依据，为行业参与者提供实践参考，以期凝聚 共识、深化探索，共同推进中国物流行业的绿 色低碳变革。 中文507.indd 3-4 中文507.indd 3-4 2025/5/7 10:37 绿色供应链的 传导链条正在形成。 政策合规对物流运输商（64%）的影响显著高于货主企业（42%），反映出当前相关政策更多直接作用于 运输服务执行端，尚未在货主采购决策层形成足够的传导压力及倒逼机制。政策激励措施在企业实际决策 中的影响仍较有限。仅 17% 的货主企业与 21% 的物流运输商将其作为主要动因，说明当前补贴、税收优 惠及绿色金融工具的市场吸引力仍有待进一步增强，以提升其对企业行为的引导效果。 经济性层面，仅有 42% 的货主企业将长期成本优化视为新能源重卡推动因素，显著低于物流运输商的 71%，这一差异反映出货主企业对新能源货运经济性的预期相对谨慎，也说明相较于物流运输商，运输成 本对货主企业推动决策的影响相对有限。 Market Drivers for Zero-Emission Freight Transportation 新能源货运的市场驱动力 核心动因：品牌形象与碳减排目标双核驱动

Intelligence，AI) 迎来全面发展机遇， 其已广泛成功应用于电子商务、无人驾驶、智慧生 活等各个领域 [2]。结合时下钢铁工业能源管控遇到的 瓶颈问题和迫切发展需求，借助人工智能技术解决 感知、决策、评估及优化等问题，已成为行业的研 究共识和应用导向。而在具体解决方案上，人工智 能往往还需要与其他框架、技术和模式相结合，以 形成系统化的应用产品。其中，信息物理系统、工 业互联网及云服务模式等是将人工智能应用于钢铁 世界的完全融合，并为工业现场构造一个可控、可 信、可拓展且安全高效的 CPS 网络，从根本上改变 现有的工程物理系统的构建方式。 钢铁企业 CPS 网络构成 CPS 网络的基本组成结构包括传感器、执行器 和决策控制单元。如图 1 所示，基本组件之间的循 环控制结构构成了 CPS 的基本功能逻辑单元，执行 CPS 网络最基本的检测与控制功能。 CPS 系统是由众多异构元素构成的复杂系统， 典型 CPS 择数据传输效率最高的光纤作为主要数据传输介 质，对于主干网络则根据不同厂区的工艺布局设置 汇聚网络节点以减小传输延迟，并根据各物理对象 数据负载合理选择路由个数，将数据通过主干网络 传输至数据中心进行统一处理。 决策控制单元 执行器 被控对象 传感器 控制指令 控制量 感知信息 图 1 CPS 基本功能单元 智慧钢铁 Metal World 30 2022 年第 3 期 (3) 应用层：本层包括钢铁企业的数据管理、资