英特尔工业控制白皮书 2026 版 负载整合特刊 软件定义自动化 驱动产业数智转型 前言 智能制造正步入一个全新的发展阶段。传统工业自动化以提升生产效率和质量控制 为核心目标，而今天的制造业正面临着更加复杂和动态的挑战。市场个性化需求的 激增、供应链的不确定性，以及劳动力结构的深刻变化，都在推动制造企业寻求更 加智能和自适应的解决方案。 具身智能技术的突破性进展为这一转型提供了新的可能性。通过将感知、认知和执 具身智能技术的突破性进展为这一转型提供了新的可能性。通过将感知、认知和执 行能力有机结合，现代制造系统正在从被动响应向主动适应转变。AI 与控制系统 的深度融合不再是概念验证，而是成为了提升竞争力的关键技术路径。在这一融合 过程中，负载整合技术发挥着至关重要的作用，它打破了传统系统中 AI 处理和实 时控制相互独立的架构壁垒，实现了多种计算任务在统一平台上的协同优化。 新一代计算平台的异构架构优势在此背景下显得尤为重要。通过整合高性能 加速器，结合先进的负载整合技术，单一平台即可同时处理实时 控制任务和复杂 AI 推理，实现了前所未有的计算效率和系统简化。这种技术创新 不仅消除了传统多系统架构的延迟和同步问题，更通过智能负载调度和资源动态 分配，显著提升了系统的整体性能和可靠性。从智能质检到自适应加工，从协作 机器人到柔性产线，负载整合技术正在成为 AI 与控制融合的核心使能技术。 本白皮书将深入探讨这些技术趋势如何重塑制造业格局，特别是负载整合技术在

索，并在部分应用场 景实现试点部署。 然而，要实现光电协同网络在智算中心的规模化落地，仍需跨越 多重技术关卡。从应用层集合通信模式与动态拓扑的适配，到传输层 协议机制与流量调度优化；从路由层控制平面的可扩展性，到链路层 资源的智能分配；再到物理层光交换的传输损耗与延迟难题，均对网 络架构设计、协议栈演进与资源编排提出了系统性挑战。 本白皮书面向智算中心光电协同交换网络的全栈技术体系，旨在： .......... 32 3.2.2 双状态拥塞控制机制..................................................... 33 3.2.3 错峰出行智算流量调度方案......................................... 35 3.3 网络层：面向光电网络的智能路由控制........................... ...............39 3.4.1 上下行非对称带宽的链路利用..................................... 40 3.4.2 智能预测与链路池化资源管理策略.............................41 3.5 物理层：分布式光交换与物理层优化................................... 45 4. 总结与展望

流监管趋严等多重因素下，正遭遇前所未有的挑战。 在此背景下，人工智能、区块链、大数据、云计算等新一代数字技术快速发展，深刻 重塑着企业治理结构与运营模式，为外汇风险管理注入了新的动能。将数智化技术贯穿 于敞口识别、策略制定、交易执行和会计处理的全流程，为企业构建更为智能和高效的 外汇风险管理体系带来了新机遇。企业数智化转型不仅显著增强了企业的风险应对能力 与经营稳健性，还将日益成为财务数字化与全球业务拓展的重要支点。 2数字化基础能力评估框架 4.2建设阶段：系统集成与风控体系构建 4.2.1一体化系统集成方案实施 4.2.2智能风控指标体系搭建 4.3优化阶段：数据驱动的持续迭代与价值创造 4.3.1基于数据反馈的策略动态调优 目 录 28 30 30 31 32 32 35 35 36 36 37 37 37 39 39 40 42 42 42 44 44 44 1.1案例背景及管理目标 5.1.2实施过程：两阶段推进策略 5.1.3量化成效 5.2案例二：某制造业企业案例 5.2.1案例背景：某集团制造业外汇管理优化升级 5.2.2实施过程：三阶段推进策略 5.2.3量化成效 5.3案例三：某光伏企业案例 5.3.1案例背景：某全球光伏龙头产业 5.3.2实施过程：三阶段推进策略 5.3.3量化成效 6未来展望：技术演进与行业协同

CHAPTER 02 I. 智能制造物流行业图谱 II. 智能制造数字化的四大核心场景 智能制造数字化分析 CHAPTER 03 I. 智能仓储优化场景 II. 生产物流协同场景 III. 质量控制与追溯场景 IV. AI技术应用场景 四大场景解决方案 CHAPTER 04 I. 智能制造数字化解决方案框架 II. 离散制造案例 III. 流程制造案例 行业典型实践案例 目录 AI技术应用尚在探索 人工作业模式面临压力 质量控制与追溯场景 工业4.0时代，产品质量管理与全链路追 溯已成为核心诉求。依赖人工质检的传 统模式，不仅容易造成缺陷漏检、信息 孤岛，更因追溯效率低、成本高，使企 业难以及时定位根因并实施召回。 质检记录管控不易 全流程质量追溯不全面 I. 智能仓储优化场景 II. 生产物流协同场景 III. 质量控制与追溯场景 IV. AI技术应用场景 PART 智能仓储优化场景-软件自动化的应用 智能化策略赋能作业，减少对人工记忆的依赖 C-WMS解决方案致力于应对工业4.0环境下SKU增多、订单碎片化的行业挑战。通过多种智能策略，C-WMS可实现入库库位推荐、出库先进先出、批 次出库、拣货路径优化等，旨在为企业仓储的降本增效提供坚实支撑。 C-WMS 六大智能策略 上架策略 分配策略 周转策略 拣货策略 货主策略 收货上架、拣货出库 运输环节 TMS

.......................................................................................73 4.1 数据安全策略与措施................................................................................................ .......................................................................................78 4.1.2 访问控制与权限管理.............................................................................................. .................................................................................101 5.3.2 风险管理与应对策略...................................................................................................

——工信部产业发展促进中心智能电网与装备专委会主任、国家智能电网重大专项（2030）项目责任专家 刘建明 在电力行业，韧性数据中心发挥着举足轻重的作用。作为关键基础设施，电力系统高度依赖于持续的数据支 撑和完整可靠的控制系统。而韧性数据中心不仅能够保障电网的稳定运行，还能够支撑实时荷载管理、故障 检测，在各类突发情况下实现快速恢复，从而增强电网稳定性、预防停电事故、加强网络安全防护、确保运 营合规。随着可再生能 具备韧性基础能力，已完成基础安全防护，关 键 领 域 具 备 冗 余 设 计 ， 恢 复 能 力 可 达 小 时 级，但对故障仍被动防御。具体表现为：建立 基础责任部门；基本明确责任主体；设立基础 流程（资源扩容、事件响应、安全策略等）； 审批以手工为主。 DRMM L1：被动应对 韧性核心域能力缺乏，无弹性、故障恢复能力 以天计、故障率高。具体表现为：无基础责任 部门、无责任主体、依赖个体能力、无流程、 临时应急性处理。 约束。在逻辑层，数据中心以通用分层领域为 基础增加韧性的视角，实现四大核心能力的虚 拟 子 系 统 、 与 应 用 系 统 密 切 配 合 ； 在 物 理 层，则确定韧性DC布局、韧性DC模块层 次、购买或自建的策略、接口集成规范。企业 DC架构提供业务、应用与DC间对齐环境，实 现跨组织、跨领域协同，以及韧性DC四大核 心能力与DC通用能力间、DC四个核心能力之 间的有机关联。 ·智能演进机制：组织迭代进化、渐进流程优

Chiplet 思路发挥到极致，多颗小 Die 通过 Infinity Fabric 灵活组合，用 更低功耗拼出同级算力，MI350 已支持 FP4/FP6 低精度格式，MI400 将延续“多芯粒+大内 存”策略，试图以性价比和能效比撕开英伟达的生态护城河。2025 年 6 月的 Advancing AI 大会上，AMD 发布 MI350 系列（MI350X/MI355X），采用 CDNA4 架构、台积电第二代 在多种硬件架构上运行相同的计算 实例时，所依赖的软件环境存在不一致性。 （3）异构算力基于现有调度机制协同“效率低”，因其算存传均有差异导致无法从应 用层映射到最佳硬件：针对传统训练框架，并行策略是按照其算力芯片数量进行平均划分， 7 但其在异构算力下平均分配因其计算能力、传输能力差异性造成模型计算量处理不同步、集 合通信数据传输有堵点，“快等慢”造成部分资源浪费。针对大模型推理过程，由于预填充 统一调度是异构算力协同的智能决策中枢，旨在解决多任务资源争用引发的“效率下降” 难题，构建全局最优的资源编排范式，实现对异构算力集群的全维度精细化调度。针对异构 算力计算能力差距，面向大模型训练场景构建分布式并行策略组合、业务感知的非均质拆分 等能力，实现跨厂商算力的弹性按需调度；面向大模型推理场景，支持单机多卡异构分布式 推理和跨节点分布式异构推理等多种形式，适配模型推理不同阶段算力需求特性，精细化调

密封行业数字化转型 解决方案 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 3 4 项目实施推进策略与保障 XXXX 密封业务核心解决方案 2 XXXX 密封信息化项目理解及总体规划 目录 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 制造行业信息化目标：面向全局交付能力和一体化运营定位 HQ Local Customers Corp Customers 全面的物流、财务流和信息流同步 精益制造与透明化工厂管理  基于约束优化的订单排产与产线调度  多车间和工序的切换过程自动化  以零部件为典型的物料配送和转移跟踪  严格的工艺规程控制与监控预警  透明化的制造过程进度与质量反馈  动态化车间设备、制造数据集成采集 Supply Chain Ops 改善的销售与供应链协同体系  基于产品的快速报价  具有前瞻性的销售预测与需求规划 公司及行业经验介绍 3 4 项目实施推进策略与保障 XXXX 密封业务核心解决方案 2 XXXX 密封信息化项目理解及总体规划 目录 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 无忧智库 XXXX 密封企业现有发展情况解析 X 某著名企业是中国 A 股上市企业 ，是中国流体密封行业的领航者，为客户提供机械密封、干气密封、密封辅助 （控制）系统、旋喷泵、橡塑密封等产品种类，公司产品