大型 PLC 自主可控白皮书 1 1 [版权声明] 本白皮书版权为北京铂睿德佳信息服务有限公司（MIR 睿工业）所有，如引 用报告内容进行对外使用，所产生的误解和诉讼由引用方自行负责，本公司不承 担责任。 未经本公司同意，不得以任何形式将本报告出借、转售、出租、网上发布或 用作其他商业用途。凡使用本报告者均受本条款及本报告一切有关版权之条款约 束。 大型 PLC 自主可控白皮书 2 2 目录 第一章：中国 PLC 自主可控发展现状与趋势.......................... 3 (一) PLC 归属为工业操作系统领域 ................................. 3 1.工业操作系统概述............................... ......... 3 2.国家安全战略下，工业操作系统自主可控的重要性............ 3 (二) 政策力推工业操作系统自主可控，PLC 国产化被列为核心攻坚任务 . 5 1.政策类型一：设备更新政策促进现有设备和新增设备对 PLC 等工业 操作系统的需求...................................................... 5 2.政策类型二：补助政策驱动国产

从开发、运行到运维、集成——均需围绕智能体的自主性、协同性与进化能力重构。 从技术视角看，AI-Native 架构的关键在于数据与 API 的智能融合，传统企业系统沉淀的海量数据，需通过统一的 可信数据资产目录实现跨域流通，为 Agent 提供实时、高质量的训练与推理燃料；而 API 则从传统的服务接口演进为“智 能连接器”，通过动态编排与语义理解，支撑 Agent 间的自主协商与任务分解。此外随着云原生 智能 Agent 开发与运行、检索增强生成、智能应用管理引擎、智能组装与集成、统一可观测、多模态交互、AI 内生安全等） 的成熟，使得 Agent 的开发效率提升数倍以上，支撑智能化应用的多模交互、自主运行、智能进化、环境理解、智能协作、 智能研发等特征落地，形成更广泛、更灵活的智能体系统，从而能够在降本增效、体验优化等各方面得到大幅提升。 目前， AI 在医疗、科研、教育、物流等各个领域的应 提供智能化基座 3.1.2 Agent 从单一工具向自主协作系统演进 3.1.3 行业需求从效率优化到体验升级，Agent 成为优先选择 3.1.4 Agent 技术生态的成熟支撑 3.2 智能应用的核心技术架构概览 3.3 智能应用的六大核心特征 3.3.1 特征 1：多模交互 3.3.2 特征 2：智能协作 3.3.3 特征 3：自主运行 3.3.4 特征 4：环境认知 3.3.5

三支柱”转型使 HR 团队在 3 类 工 作上 的时 间分配由三 角形 结构转变为菱形结构 数字化转型使人力数据与员 工服务共同成为最主要的人 力资源事务性工作 战略性工作 来源：佩信行业研究院自主研究绘制 人力资源“三支柱”转型与数字化转型 事务性工作 人力资源战略 内部客户服务及咨询 员工服务 人力资源战略 内部客户服务及咨询 员工 人力 服务 数据 人力资 源战略 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信 HRSSC 是人力资源数字化转型的重要支 柱 来源：佩信行业研究院自主研究绘制 21% 26% 32% 47% 50% 53% 63% 68% 82% 降低用工合规风险 把控人力资源服务质量 提高人力资源服务的专业性 支持集团对各业务单元的管控 作为人力资源数字化转型的重要支柱，支持企业应对宏观环境带 来的降 本增效压力，以及劳动力市场新趋势带来的人才竞争和管理挑战。 HRSSC 对企业的作用和价 值 HRSSC 的 3 方面作用和价 值 来源：佩信行业研究院自主研究绘制 股东角色视角 员工角色视角 管理者角色视 角 高效管理 优化体验 降本增效 06 对已经建立和计划建立 HRSSC 的大型企业 HR 的调研结果显示，在 HRSSC 的作用和价

，推动能源供给侧清 洁低碳转型，提升消费端电能替代水平。推动产业园区绿色低碳发 展，加快公共领域车辆全面电动化转型，普及光储超充车网互动一 体化应用，提升虚拟电厂资源调节能力，打造全市域级、全自主可 控、精细化建模的电力充储放一张网。立足深圳资源场景优势，强 化特色示范和全域应用协同联动，打造全球引领的“源网荷储友好 互动”整体解决方案。 打造全球数字能源一站式解决方案供给中心 面 面向全球数字能源市场资源，用好深圳机电一体化生态、快速量 产能力和资源整合优势，加大电力、煤炭、油气等传统能源数智 化“深圳产品”供应，加快海岛、矿山等多元场景“深圳方案”创 新。提升产业链“云管边端芯”自主化水平，提高全球数字能源“含 深度”，为全球能源生产消费贡献特色鲜明的“深圳力量”。 清洁低碳 主体电源 加快传统火电机组数字化、智能化、清洁化发展，创新超大城市“5G+智慧燃气”解决方案， 毫秒级模型高精渲染 L4 级别全要素建模 全市域级 多模态数据融合处理技术 日均处理数据量 500TB 70 多类数据源融合碰撞分析，单设备 毫秒级监控、1000+ 设备运行指标 全自主可控 城市级能源 AI 大模型 智能规划选址大模型 20+ 风险识别模型，准确度 95% 30+能源应用模型（预测、分级、评价等） i 深圳 APP 统一入口 电力充储放一张网

测等。 双臂协作机器人拥有两个相互独立或协同工作的机械臂，能提供更高的灵活性和功能性。 它们通常用于更复杂的任务，比如需要双手协调操作的应用场景，能够模拟人类双手的工作 模式，实现更高程度的自主性和适应性。双臂设计允许在有限空间内完成多自由度的动作， 并具备处理更大范围工作空间的能力。 （单臂协作机器人） （双臂协作机器人） 6 第二节 当前，控制器市场的参与者主要分为两大阵营：一类是自主研发控制器的本体厂商；另 一类则是第三方供应商。 在本体自研阵营中，外资机器人本体厂商通常拥有较强的控制器自主开发能力，而国产 厂商在完全自研控制器的技术水平上，与外资企业相比仍有一定差距，因此部分国产厂商现 阶段仍采取“自主研发与外部采购”相结合的策略。目前，市场上进行控制器自主研发的本 体厂商中，外资代表企业有 ABB、安川、 在独立第三方供应商中，外资代表企业有 KEBA、德国倍福等，国产代表企业主要有华 成工控、固高科技、纳博特、宝元数控等。 图表 15 中国市场工业机器人控制器代表企业 代表企业（外资） 代表企业（本土） 自主研发 ABB、KUKA、安川、发 那科、爱普生等 法奥机器人、新松机器人、埃斯顿（TRIO）、 新时达(众为兴)、汇川技术、华中数控、埃夫 特、卡诺普、遨博智能、珞石、里工实业等 第三方供应商

第二章：协作机器人产业链分析�����������������������������������������������������������������������16� 一、� 上游：核心零部件-高度国产化、自主化��������������������������������������16� 1.�中国产业链快速发展背景����������������������������������������� �20� 2.4 一体化关节�����������������������������������������������������������������������������20� 3.�自主化�����������������������������������������������������������������������������������������������22� 模态理解�知识泛化”能力，打 破了传统��� 的任务局限，为智能技术向物理世界延伸奠定了基础。� 长期以来，传统机器人作为自动化工具，仅能按照预设程序执行重复任务， 缺乏对环境变化的适应能力与自主决策能力。而人工智能与大模型技术的进步， 正推动传统机器人向智能机器人跃迁，并赋予了其感知、决策、交互三大能力。� �� 具身智能� 当大模型推动传统 �� 技术突破，并赋能传统机器人向智能机器人升级时，

[2]。 然而生成式 AI 在 AIGC 上的应用仅仅是人工智能革命的开始。大模型的出现，全面提升 了 AI 的自然语言理解能力和通用推理能力，让 AI 具备自主完成复杂任务的可能，从而演进成 为能够感知环境、进行用户意图的自主理解、做出决策和采取行动的 AI Agent（智能体）系统。 - 4 - 行业趋势 鸿蒙 2030 白皮书 智能体将彻底改变人与机器的协作方式，从“以指令为中心”发展为“以意图为中心”， 心”发展为“以意图为中心”， 为人类带来更深层次的便利和效率提升。在任务流程中，用户只需要设立目标，提供相应资源， 监督完成的结果，智能体在得到授权后，自主完成策略规划和任务拆解，灵活运用多种辅助工 具和数据资源，并控制进度，直至工作完成。 图 2 人机协作方式从以指令为中心到以意图为中心的变革 1.2 虚拟世界与现实世界深度融合，人机交互迈向空间多模态 随着空间计算、人 基于智能体的界面，向用户提供个性化场景化的智能服务，使我们的生活变得更加便捷。例如： 虚拟 AI 私人助理具有记忆和自主学习能力，随着陪伴用户时间的增长，对用户的过去历史、 当前状态、个人喜好等越来越了解，可以根据用户的意图代表用户处理生活和工作上的日常杂 务，自主完成各种任务。例如，用户想计划一次旅行，AI 私人助理根据用户的喜好和预算，做 出深度个性化旅行建议方案，并自动预定用户喜爱的酒店、航班等。

复杂挑战方面发挥越来越 重要的作用——从提升供应链的韧性到推动各行业的可持续发展与效率提 升。 未来的人工智能驱动创新将由诸如代理型人工智能（agentic AI）等突破性 技术塑造，这是一种能够自主决策、以目标为导向并仅需极少人类干预的新 一代人工智能系统。与传统系统通过预设输出响应特定输入不同，代理型人 工智能代表了根本性演进，将为各行业开辟全新应用场景与可能性。 边缘计算环境中更强大的人 和组件的架 构，用于创建高度自主的目标导向型人工智能代理。 人工智能代理利用基础模型和高级机器学习（ML）技术（如链式推理 （CoT））、记忆模块及外部工具，能够自主或在极少人工干预下主动规划 并执行复杂任务。 代理型人工智能的重要发展方向是多智能体系统，其中专门化的智能体在协 调框架内协同工作以实现共同目标。 多智能体系统通过并行任务执行和分布式工作负载提升自主性，从而实现更 强的适应性和韧性。 代理型人工智能具备 备更高的自主性水平，有望 更高的自主性水平，有望带 带来 来变 变革性 革性 的成果。 的成果。 对 对于企 于企业 业而言，代理型人工智能可以： 而言，代理型人工智能可以： 对于供应商而言，代理型人工智能（Agentic AI）为扩展现有生成式人工智 能（GenAI）和机器人流程自动化（RPA）能力提供了机遇，可将其转化为 涵盖内容生成到自主执行的全方位、全栈式解决方案。

025MHz（CH88B）双信道传输数据， 采用自组织时分多址（SOTDMA）协议，将每分钟划分为 2250 个时隙（每个 26.67ms），确保多船 同时通信无冲突。A 类设备（强制安装于 300 吨以上商船）通过 SOTDMA 自主分配时隙，B 类设备（如 渔船）采用 CSTDMA 协议随机占用时隙。定位方面，AIS 集成 GPS 和北斗系统，定位精度可达 3 米。 AIS 系统通过高效通信、精准定位和多系统协同，成为现代航运安全与管理的基石，但存在通信质量 第一，人车互联——聚焦智能手机与网联车协同，优化出行体验。 传统代客泊车功能常出现视频回传不稳定、画面卡顿等现象，影响用户体验。需构建高效稳定的人 车数据传输链路，提升视频流传输稳定性，避免泊车指令响应滞后，实现车辆自主泊入和出库等动作， 用户可通过手机实时观看泊车视频，消除等车或找车焦虑，推动代客泊车从功能可用向体验可靠转变。 哨兵模式作为车辆安防功能，其稳定运行需两大通信支撑：一是建立手机与车辆的低延迟传输链路， 智能互联需求场景 第三，无人机集群场景——大规模协同与动态时变重组 在智慧物流的“最后一公里”配送中，50 架无人机需要在城市上空协同完成包裹派送任务。每架无 人机都是独立的智能体，具备路径规划、避障、降落等自主能力，但同时需要与其他无人机保持密 切协作。 集群飞行的复杂性在于其通信意图的高度动态性。在正常飞行状态下，无人机之间主要交换位置、 航向、速度等基础状态信息，通信频率相对较低。但当检测到突发天气变化或空中交通管制指令时，

第一章 序言 1. 定义与范式 2. 发展与态势 3. 数据分析 第二章 AI 前沿 1. 从大语言模型走向自主智能体 2. 具身智能 3. 脑机接口 4. AI 内生安全 第三章 数学 1. 基础理论 2. 优化 3. 统计 4. 科学计算 5. 复杂系统 第四章 物质科学 1. 物理 2. 化学 3. 材料 4. 能源 第五章 生命科学 图2｜AI核心领域出版物总量、国家趋势（单位：千篇）与关键词词云（2015-2024） ©️BlackJack3D / E+ / Getty 科学智能白皮书 2025 12 13 1. 从大语言模型走向自主智 能体 1.1 背景 近年来，以大语言模型（LLM)1-3 为代 表的人工智能 (AI) 技术快速发展，已在多个 领域展现出先前技术所不具备的涌现能力。 借助千亿级参数规模，大语言模型不仅实现 释性弱等短板。与此同时，随着训练数据、 算力资源逐渐面临增长瓶颈，研究者正积极 寻找继续提升模型能力的第二扩展定律，推 动模型向知识增强 4、多模态融合 5,6 和深度 推理 7,8 方向演进，逐步催生出具备自主学 习和决策能力的智能体系统 9。这一趋势不 仅拓宽了人工智能的应用边界，更为实现真 正意义上的通用人工智能 (AGI) 奠定了坚实 基础。 1.2 最新进展 以大语言模型为核心的人工智能技术正