........................................ 7 1.3.1 聚焦数据流通质量，打造高效边云协同体系 ...... 7 1.3.2 围绕工艺流程优化，提高机理模型供给能力 ...... 7 1.3.3 坚持行业痛点导向，完善特定场景解决方案 ...... 8 1.3.4 重视平台安全防护，建立高度可靠安全系统 ...... 8 二、石化行业 . ...................................... 28 4.3.1 统一技术架构接口规范，保障数据融通............. 28 4.3.2 突破全生命周期机理模型，推动数物融合......... 29 4.3.3 构建多层次体系化平台，实现数据分级分类 .... 29 五、船舶行业 ................................. .............................. 44 6.3.1 深化数据应用，完善数据流通体系..................... 44 6.3.2 聚焦生产过程，强化机理模型供给..................... 45 6.3.3 围绕行业痛点，推广解决方案普及..................... 45 七、轨道交通行业 ............

检测、石墨烯 CVD 检测等领域发挥越来越 重要的作用，成为推动工业精密检测和科学研究的重要工具。 （8）基于混合建模的数字孪生系统 基于混合建模的数字孪生系统是指结合数据驱动和物理机理的建模，充分发挥机理仿真的可解释性和 泛化能力以及数据驱动模型的灵活性和可学习性，创建一个与物理实体或系统相映射的数字化镜像。这种 系统能够实时更新，反映物理实体的全生命周期过程，并支持物理对象生命周期各项活动的决策。 ，结合知识图谱和 AI 算法，实现数据与物理机理之间的语义关联；② 嵌入物理机理的生成式模型增强——研究融合物理对象运 行机理的 AI 算法，通过生成符合真实物理信息的数据填补数据缺口，提升数字孪生系统的泛化能力和模 拟质量；③ 跨模态、尺度模型融合技术——整合多要素、多维度、多领域机理生成数据及 AI 生成数据， 融合微观和宏观的多方面机理模型，打造复杂系统级数字孪生体，推动数字孪生体由静态描述向动态分析 静态描述向动态分析 演进；④ 模型修正技术——基于实际运行数据持续修正模型参数，涵盖数据模型实时修正、机理模型实时 修正技术，确保数字孪生模型的精度和迭代优化。 从大方向上看，以下几个方面有待进一步探索：① 自主式智能——数字孪生体可以通过孪生体间的 连接主动从相关孪生节点获取有价值信息，以进行智能决策，而无须通知其物理实体；② 集成化与协同 化——数字孪生系统将从单一领域向多领域集成方

业财一体化能力 数联能力 数据治理 数据集数量 主数据管理能力 数据管理成熟度评价 数据共享 数据目录管理情况 异构数据的标准化率 标准化数据集容量 多系统数据接口打通情况 机理模型/数据模型数量 高级数据分析（机器学习、神经网络等）比例 智联能力 智能决策 领域知识图谱数量 智能算法数量 数字孪生 数据驱动的运营决策场景比例 数字化效益 数字绩效 技术管理绩效 数联能力 数据治理 高质量数据集数量 主数据管理能力 数据质量 数据共享 数据目录管理情况 异构数据的标准化率 标准化数据集容量 多系统数据接口打通情况 智联能力 数据开发 机理模型/数据模型数量 高级统计分析比例 预测分析比例 机器学习(深度学习)比例 智能决策 领域知识图谱数量 工业智能算法数量 数字孪生 数据驱动的运营决策场景比例 数字化效益 数字绩效 数据共享 数据目录管理情况 异构数据的标准化率 标准化数据集容量 多系统数据接口打通情况 智联能力 数据开发 进出用能单位/进出主要次级用能单位/ 主要用能单位在线数据分析能力 机理模型/数据模型数量 高级统计分析比例 预测分析比例 机器学习(深度学习)比例 智能决策 领域知识图谱数量 工业智能算法数量 数字孪生 数据驱动的运营决策场景比例 数字化效益 数字绩效

状，分析了驱动人工智能在钢铁工业能源管控领域应用的重要技术，结合钢铁工业人工智能应用实 例讨论了典型人工智能技术应用于钢铁能源管控的可行性和存在的问题，指出钢铁智慧能源的未来 发展趋势为：如何实现机理、数据、知识等多模型合理深度融合；运算结果的可解释性提升。钢铁 企业智能化、绿色化需求必将使人工智能深度融入钢铁能源综合管控。 随着能源管理系统 (Energy Management System， 基础 设施层 平台层 应用层 工业数据采集 ... ... 高性能服务器 大规模存储设备 高效网络设备 VR、AR等 平台资源部署及管理 应用开发（开发工具、服务框架等） 组件库研发（机理模型、知识、算法等） 工业大数据分析系统 大数据预处理 生产-能源协同关联分析 考虑能效、成本、 安全等多目标优化 能耗、环 保等指标 可视化 多能流统一建模 ... 监控系统 调度系统 能技术目前已开始深度融入钢铁能源综合管控。考 虑到实现钢铁智慧能源这一终极目标，除了本文已 介绍和分析的几个核心内容和主要应用举例外，以 下几个方向将成为人工智能应用于钢铁能源管控的 未来发展趋势： (1) 机理、数据、知识模型的深度融合：目前模 型方法的构造方式仍相对单一，仅基于数据、知识 等某一资源开展建模工作，所得结果难免有所偏 颇，无法全面反映钢铁能源产、消、存实际变化。 虽然已有学者进行了融合模型的研究，但采用的仍

…… 农 业 基 准 数 据 库  数据增值的关键在于整合，但整合的前提是数据标准的统 一。 3. 农业大数据分析处理技术 建模技术：  农作物生长与产量形成机理建模；  农产品消费行为与消费量变化动态建模；  基于多代理系统进行农业智能仿真模拟；  关联分析：  专家会商系统结合；  专家智慧动态引入；  仿真模拟智能化和自适应； 商系统 农业动态 建模技术 农业动态 建模技术 交互仿真 模拟技术 交互仿真 模拟技术 仿真可视 化技术 仿真可视 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 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 农产品市场数据的处理，实现多品种、多地域、多类型农产品市场变 动的内在机理、波动周期、市场走势的可视化呈现。 农信采监测数据可视化 四、大数据技术在农业中的应用 大数据应用在于从流程优化、知识发现、辅助 决策的过程中发现大价值。 大

满足全厂负荷动态要求难； 3. 机理模型准确 性不 现状评级 ：★★★ 工具软件 ：流程模拟与优化工具、炼油过程模拟软件、生产系统建模与仿真、炼油 过程模拟与优化系统、分子炼油 知识模型 ：热力学模型、动力学模型、优化模型等 数据要素 ：原油参数、装置参数、生产数据、市场数据 人才技能 ：熟悉生产装置工艺 痛点问题 ： 1. 原油特性描述与精准加工适配难； 2. 机理模型表达准确性不足； 3. 优 ：高分子模拟仿真、 AI 辅助高分子材料研发、注塑成型仿真、研发管理软件、 智能研发实验室、化工试验设计软件、智能中试系统、产品管理软件、材料科学建模仿真 平台、聚合物设计软件等 知识模型 ：物理、化学机理模型、数据分析模型、试验模型、成型模型 数据要素 ：原料数据、工艺数据、试验设计数据等 人才技能 ：化学、反应工程、分子动力学 痛点问题 ： 1. 产品研发周期长； 2. 研发成功率低； 3. 研发投入高 痛点问题 ： 1. 适应多变原材料特性难； 2. 满足全厂负荷动态要求难； 3. 机理模型准确 性不足； 4. 基础数据完整度欠缺 现状评级 ：★ 工具软件 ：分子设计软件、研发管理软件、智能研发实验室、化工试验设计软件、智能中 试系统、产品管理软件、材料科学建模仿真平台、聚合物设计软件 知识模型 ：物理、化学机理模型、数据分析模型、试验模型等 数据要素 ：原料数据、工艺数据、试验设计数据等 人才技能

单位，有固定的经营服务场所，有面向行业提供数字化转型专业 化服务的必要设施、条件和能力，财务收支状况良好，经营规范， 具备可持续发展能力。优先支持脱胎于大型工业企业、具有工业 基因、熟悉行业机理的实体机构建设促进中心。 三、主要功能 (一)资源整合。汇聚政产学研用金等相关资源，整合技术、 产品、数据、标准、解决方案、基础设施、人才、安全防护等各类 资源要素，创新运营模式和合作机制，促进数字化转型资源开放 侧 数据互通共享。联合专业机构建设必要的网络和数据安全保障能 力，建立风险预警和应急处置机制。 (七)人才培训。提供标准化与定制化相结合的人才培训实训 服务，培育更多熟悉行业生产流程和工艺机理、具备数字化技能 的复合型人才队伍，打造人才培训实训基地。面向数字化系统运 维、设备故障检测等共性需求，组织行业技术人员与软硬件开发 工程师、网络工程师等深度协作，组建专职顾问团队。组织开展 式，支撑实际生产经营业务活动并发挥重要价值，是场景数字 化转型的关键驱动要素。 2.知识模型：利用数据挖掘、机器学习、人工智能等技术， 对场景中对象、现象和原理进行数字化、结构化处理，形成反 映工业机理、业务逻辑等现实场景的算法、数据结构或数字模 块等，是场景数字化转型的重要载体。 3.工具软件：场景数字化转型所需的各类数字化工具，包括 数字化集成工具、通用软件工具、专用软件工具等，是场景数

生产场景 3D 可视化、 生 产 调 度计 划 支持 、 设备紧急制动策略 业 务 应 用 服 务 基 础 平 台 服 务 模型库 • 3D 组态模型 • 故障诊断模型 • 设备机理模型 算法库 • 电气信号频谱分析 • 机械信号频谱分析 知识库 • 设备使用手册 • 故障 Q&A • 测量点要求 数据 管理 • 数据存储 • 进度、质量过程监控 • 作业指令垂直下达 5G 全 连 接 生 产 运 营 中 心 ** 5G 全连接平台  基于“人机料法环”生产全要素的泛在感知，积累沉淀生产经验，挖掘潜在机理，科学的变化点管理助力生产的稳定与平顺，实现以数据 驱动为核心的协同化、智能化生产管理 5G 全连接工厂 赋能汽车制造

传统软件云化 工业应用开发工具 （专用开发工具、应用模板、图 形化编程） 新型工业 APP 工业微服务组件 （ 机理模型、数据驱动模型、微服务 管理） 数据建模分析 工业数据存储 工业应用 微服务集成 知识共享、创新、交易能力 工业应用能力培育能力 行业机理模型沉淀能力 海量数据处理能力 在安庆工业大脑上部署工业操作系统平台 打造五大平台能力，皖西南企业一站式上云公共服务平台 / 昇腾芯片 国产生态 数据采集 5G 使能 5G 协同，边云智能协同 ，满足工业低时延、广 连接要求 边缘计算 智能平台 一站式数据治理与 AI 模型 开发平台 数据驱动与工业机理协同 工业数据采集 全流程服务 咨询 - 规划 - 实施 - 交付 - 辅 共 助 创生 运营 全 态 流 · 程 引领 专业 服 融合创新 态 · 赋能企业 多源异构数据采集能力 生态开放