中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展年度趨勢2023

數(shù)聯(lián)萬物 智啟未來中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展年度趨勢

2023目錄

Contents計(jì)算機(jī)視覺拓展現(xiàn)實(shí)交互第一部分

進(jìn)化感知邊緣計(jì)算 81012工業(yè)機(jī)理模型綠色制造第二部分

高維認(rèn)知工業(yè)知識圖譜 141618新一代人工智能工業(yè)數(shù)字孿生第三部分

智能基座工業(yè)數(shù)據(jù) 202224數(shù)字工業(yè)操作系統(tǒng)

26尾頁報(bào)告出品方知識產(chǎn)權(quán)條款2727智能基座新一代人工智能計(jì)算機(jī)視覺拓展現(xiàn)實(shí)交互邊緣計(jì)算工業(yè)知識圖譜工業(yè)機(jī)理模型工業(yè)大數(shù)據(jù)數(shù)字工業(yè)操作系統(tǒng)高維認(rèn)知碳足跡和減碳技術(shù)工業(yè)進(jìn)感化知感拓知展圖：2023年中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)十大技術(shù)發(fā)展趨勢工業(yè)數(shù)字孿生高維認(rèn)知在感知層技術(shù)已經(jīng)趨于成熟，進(jìn)入精益求精階段的背景下，海量的數(shù)據(jù)正在通過傳感器等設(shè)備被采集、傳輸、處理。對于企業(yè)來講，如何認(rèn)知這些數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，并發(fā)掘出數(shù)據(jù)價(jià)值釋放的方式變得尤為重要。在工業(yè)領(lǐng)域，工業(yè)知識圖譜和工業(yè)機(jī)理模型代表著高維認(rèn)知技術(shù)真正在工業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行了長足的下探。同時(shí)在“雙碳”這一國家戰(zhàn)略的引領(lǐng)下，碳足跡和減碳技術(shù)也即將被工業(yè)界所規(guī)模化應(yīng)用。智能基座對于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)來說，誠然借助外部成熟的產(chǎn)品和技術(shù)能力為我所用是一個快速的方式，但想要長期掌握轉(zhuǎn)型的話語權(quán)和自主權(quán)，企業(yè)還需要具備自主驅(qū)動創(chuàng)新的能力。2023年，大數(shù)據(jù)、新一代人工智能、數(shù)字孿生、工業(yè)操作系統(tǒng)等通用技術(shù)將會被產(chǎn)品化、組件化封裝，以更加民主化的方式被企業(yè)所獲取，同時(shí)工業(yè)企業(yè)將逐漸接受數(shù)字工業(yè)操作系統(tǒng)，使自己獲得主動開發(fā)、管理、運(yùn)維數(shù)字應(yīng)用的能力。672023工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)十大技術(shù)發(fā)展趨勢進(jìn)化感知工業(yè)感知層是過去10年中國工業(yè)數(shù)字化的關(guān)鍵方向，從信息化基礎(chǔ)設(shè)施、到云端設(shè)備，再到邊緣端，設(shè)備端，感知的升級正在帶來海量的全新維度數(shù)據(jù)，這些都是今天如何讓機(jī)器進(jìn)行分析和決策的關(guān)鍵點(diǎn)。在這一背景下，計(jì)算機(jī)視覺、邊緣計(jì)算都是其中的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)，他們將進(jìn)一步向技術(shù)精進(jìn)和行業(yè)縱深進(jìn)行發(fā)展。同時(shí)，拓展線索交互技術(shù)也為行業(yè)創(chuàng)新提供的新的思考維度。2023年，疫情硝煙散去，但疫情加速的中國經(jīng)濟(jì)社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程沒有放緩。3月份全國兩會明確將推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型列入了年度政府工作的重點(diǎn)事項(xiàng)，預(yù)示著2023年將成為企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的大年。當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型正處于數(shù)字化和智能化融合發(fā)展的階段，感知層和認(rèn)知層的智能技術(shù)在企業(yè)數(shù)字化發(fā)展的過程中發(fā)揮了關(guān)鍵的作用，而以新一代人工智能和工業(yè)操作系統(tǒng)為代表的智能基座也正在升級。卡奧斯工業(yè)智能研究院將2023年工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的年度技術(shù)趨勢凝練為“三大方向、十大趨勢”，并分別進(jìn)行了系統(tǒng)拆解。2023年度工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)趨勢總覽進(jìn)化知 邊緣計(jì)算感云邊端協(xié)同管理和調(diào)度能力加速數(shù)字應(yīng)用落地生產(chǎn)環(huán)境技術(shù)界定邊緣計(jì)算（Edge

Computing）是一種分布式計(jì)算模型，它將計(jì)算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源放置在距離數(shù)據(jù)產(chǎn)生源頭最近的邊緣設(shè)備上，以實(shí)現(xiàn)低延遲、高效率的數(shù)據(jù)處理和分析。邊緣計(jì)算是工業(yè)數(shù)字化進(jìn)程中的關(guān)鍵技術(shù)，它可以應(yīng)用于工廠自動化、機(jī)器人控制、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備管理、智能監(jiān)控等多個方面，為工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)效能提升提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持。趨勢一8

工業(yè)感知拓展

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趨勢一“企業(yè)對激增的邊緣側(cè)資源的有效管理邊緣側(cè)的設(shè)備、算力、數(shù)據(jù)等資源配比將快速攀升。以數(shù)據(jù)為例，出于安全性和效率考慮，未來數(shù)字工業(yè)超過50%以上數(shù)據(jù)會在邊緣側(cè)產(chǎn)生，同時(shí)會出現(xiàn)大量部署在邊緣的應(yīng)用服務(wù)，這要求企業(yè)管理和利用好這些資源。2

賦能企業(yè)實(shí)現(xiàn)云邊端資源協(xié)同調(diào)度伴隨著云邊端一體化操作系統(tǒng)走向成熟，企業(yè)會趨向把云邊端的資源通過統(tǒng)一平臺系統(tǒng)進(jìn)行的管理和調(diào)度，在工業(yè)場景下的，工業(yè)操作系統(tǒng)、工業(yè)大腦將成為協(xié)同調(diào)度的統(tǒng)一平臺，邊緣計(jì)算一體機(jī)也將成為數(shù)字應(yīng)用部署的新型載體。2023年關(guān)鍵趨勢2023年，云架構(gòu)變得更復(fù)雜，分布式云、云邊協(xié)同、邊緣自治、邊邊協(xié)同，等創(chuàng)新持續(xù)迭代。云邊端協(xié)同管理和調(diào)度能力的突破將助力工業(yè)企業(yè)有效駕馭云架構(gòu)的復(fù)雜性，進(jìn)而充分利用起云架構(gòu)的先進(jìn)性，推動邊緣側(cè)應(yīng)用范圍和效果快速放大，主要呈現(xiàn)如下方面趨勢：為什么該趨勢重要？邊緣計(jì)算技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)推動工業(yè)系統(tǒng)的數(shù)字架構(gòu)發(fā)生了革命性變化，企業(yè)數(shù)據(jù)處理和分析從云端轉(zhuǎn)移到離設(shè)備更近的位置，將大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析的能力下沉到設(shè)備和傳感器級別，計(jì)算的可靠性、安全性和計(jì)算效率得到顯著提升。在云邊端協(xié)同管理和調(diào)度技術(shù)的支撐下，企業(yè)內(nèi)外的生產(chǎn)要素得以更緊密地連接和流通。企業(yè)可以通過數(shù)據(jù)分析和建模來推進(jìn)復(fù)雜生產(chǎn)場景、跨場景之間的協(xié)同優(yōu)化，打通工業(yè)現(xiàn)場內(nèi)外部自下而上的數(shù)據(jù)流和自上而下的決策流，為工業(yè)智能化運(yùn)行閉環(huán)打通“最后一公里”。給技術(shù)甲方的應(yīng)對建議加大使用邊緣側(cè)組件升級或改造企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中的邊緣節(jié)點(diǎn)。選擇適合的云邊端協(xié)同管理調(diào)度平臺利用平臺的一體化能力和智能大腦能力，實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營效能的躍升。重視數(shù)據(jù)安全、網(wǎng)絡(luò)安全建設(shè)邊緣設(shè)備的分布式特性加大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)的安全性面臨的挑戰(zhàn)，對此企業(yè)應(yīng)采用多層安全策略來應(yīng)對挑戰(zhàn)。”

9隨著IoT的發(fā)展，海量的數(shù)據(jù)正在邊緣側(cè)加速涌現(xiàn)，算力也隨之加速向邊緣側(cè)下沉。提前布局先進(jìn)的云邊端一體化資源調(diào)度與管理技術(shù)，對于領(lǐng)先企業(yè)至關(guān)重要。-卡奧斯智研院

劉和松博士進(jìn)化知 計(jì)算機(jī)視覺感工業(yè)級場景需求升級，帶動計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)趨向高精度和標(biāo)準(zhǔn)化趨勢二10

工業(yè)感知拓展

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趨勢二技術(shù)界定計(jì)算機(jī)視覺（CV）模仿人類視覺系統(tǒng)進(jìn)行信息處理和解釋，包括圖像處理、模式識別等。計(jì)算機(jī)和系統(tǒng)可從圖像、視頻和其他視覺輸入中獲取有益信息，進(jìn)而采取行動或提供建議。在工業(yè)領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的應(yīng)用主要包括測量、定位、檢測、引導(dǎo)及識別等方向，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動化檢測、質(zhì)量控制、安全監(jiān)控和精細(xì)化生產(chǎn)等方面的智能化升級。”

11為什么該趨勢重要？作為相對成熟的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方向，計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用并非從無到有的命題，而是精益求精的問題。從技術(shù)縱深看，只有更高精度才能突破當(dāng)前的應(yīng)用場景局限，走向更高價(jià)值應(yīng)用領(lǐng)域，比如要求精度在0.5毫米級的新能源電池缺陷檢測等場景，以及進(jìn)一步納米級的藥物檢測、食品安全識別、醫(yī)學(xué)成像等場景。高光譜、多光譜、納米紅外光譜等技術(shù)的突破也將打開CV技術(shù)應(yīng)用的空間。同時(shí)這些技術(shù)的規(guī)?；瘧?yīng)用也需要大企業(yè)搭建平臺，提供標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)組件和生態(tài)支持。2023年關(guān)鍵趨勢計(jì)算機(jī)視覺是人工智能在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用最成熟的技術(shù)方向。2023年隨著應(yīng)用場景覆蓋廣度和深度的提升，更多潛在的價(jià)值場景機(jī)會會被發(fā)掘出來。驅(qū)動計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能力向高精度、標(biāo)準(zhǔn)化方向繼續(xù)精進(jìn)發(fā)展。高精度計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)向縱深發(fā)展高光譜機(jī)器視覺感知技術(shù)得到普及、視覺算法、算力部署的優(yōu)化以及與知識圖譜等技術(shù)的結(jié)合運(yùn)用，推動計(jì)算機(jī)視覺趨向于高精度方向發(fā)展。2023年在智慧醫(yī)療、航空航天、高精密產(chǎn)品質(zhì)檢等方面將產(chǎn)生許多新的場景落地機(jī)會。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化封裝頭部廠商以開放API、封裝SDK等易于使用和集成的方式提供給中小企業(yè)，降低技術(shù)規(guī)?；_發(fā)和使用的門檻，并孕育出新的技術(shù)商業(yè)化模式。在這個過程中，標(biāo)準(zhǔn)化是為了建立一個良好的循環(huán)迭進(jìn)生態(tài)，促進(jìn)算法和樣本共享，讓算法有可研究試驗(yàn)的數(shù)據(jù)，同時(shí)疑難樣本可以推給更專業(yè)的算法團(tuán)隊(duì)攻克。給技術(shù)甲方的應(yīng)對建議在技術(shù)布局方面需要密切關(guān)注高精度方向的技術(shù)進(jìn)展、評估技術(shù)可獲得性，找到高價(jià)值場景。在技術(shù)選型方面對于單點(diǎn)技術(shù)項(xiàng)目，重點(diǎn)關(guān)注那些行業(yè)、場景專注型公司的產(chǎn)品；對于復(fù)合型技術(shù)項(xiàng)目，關(guān)注總包供應(yīng)商集成方案之下的算法、數(shù)據(jù)、現(xiàn)場素材等專項(xiàng)模塊的實(shí)際供給能力?！啊弊鳛閷?shí)現(xiàn)智能制造的關(guān)鍵技術(shù)，機(jī)器視覺技術(shù)一定會從現(xiàn)在粗放的非標(biāo)自動化實(shí)施方式轉(zhuǎn)向標(biāo)準(zhǔn)化實(shí)施并邁向更高精度，需要一個共建的生態(tài)鏈接工廠現(xiàn)場與科研團(tuán)隊(duì)，加速生產(chǎn)制造智能化轉(zhuǎn)型升級。-卡奧斯智研院

徐春長進(jìn)化知 拓展現(xiàn)實(shí)交互感拓展現(xiàn)實(shí)交互技術(shù)入口價(jià)值凸顯，打開工業(yè)數(shù)字化多元化場景趨勢三1312

工業(yè)感知拓展

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趨勢三技術(shù)界定拓展現(xiàn)實(shí)交互技術(shù)（XR）是虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和混合現(xiàn)實(shí)等技術(shù)的組合，通過計(jì)算機(jī)技術(shù)和可穿戴設(shè)備產(chǎn)生真實(shí)與虛擬結(jié)合、可人機(jī)交互的環(huán)境，提供更加直觀、沉浸式的體驗(yàn)。拓展現(xiàn)實(shí)交互技術(shù)可為工業(yè)企業(yè)在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、質(zhì)量檢測、設(shè)備維護(hù)、遠(yuǎn)程協(xié)作等方面以多種組合方式融匯虛擬和現(xiàn)實(shí)世界，為工業(yè)制造的運(yùn)行模式提供更立體的解決方案?！啊?/p>

為什么該趨勢重要？不同于各種工業(yè)技術(shù)本身，拓展現(xiàn)實(shí)交互作為技術(shù)驅(qū)動的創(chuàng)新性的交互方式，為工業(yè)企業(yè)數(shù)字化提供更加立體的場景入口。隨著XR持續(xù)融入工業(yè)企業(yè)的數(shù)智工作流，企業(yè)虛擬和現(xiàn)實(shí)之間的連接和互動會更流暢，在工業(yè)教育、輔助操作、技術(shù)實(shí)踐等方面突破空間和時(shí)間限制，拓展企業(yè)數(shù)字化發(fā)展維度。同時(shí)，XR技術(shù)的想象空間仍然很大，比如在技術(shù)融合方面，XR可以成為與工業(yè)計(jì)算機(jī)視覺、人工智能、傳感器、通信、顯示等多技術(shù)融合創(chuàng)新應(yīng)用的絕佳載體。2023年關(guān)鍵趨勢2023年，雖然拓展現(xiàn)實(shí)交互技術(shù)的深度應(yīng)用仍然處于早期，但其對于工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和技術(shù)應(yīng)用的場景入口價(jià)值將得到進(jìn)一步凸顯。工業(yè)生產(chǎn)場景入口：實(shí)現(xiàn)對工業(yè)生產(chǎn)過程的全方位可視化、模擬和優(yōu)化，提高設(shè)計(jì)、制造、檢測、維修等環(huán)節(jié)效率和質(zhì)量。工業(yè)培訓(xùn)教育入口基于逼真的模擬場景為員工和合作伙伴提供高質(zhì)量的培訓(xùn)教育體驗(yàn)。產(chǎn)品服務(wù)的使用者入口

客戶可在虛擬環(huán)境中預(yù)覽和定制產(chǎn)品，驅(qū)動產(chǎn)品銷售。拓展現(xiàn)實(shí)技術(shù)的新應(yīng)用是為工廠打造全場景孿生交互培訓(xùn)的元宇宙社區(qū)。通過XR沉浸式體驗(yàn)和虛實(shí)融合，為新時(shí)代的創(chuàng)客提供數(shù)字化場景，綜合提升數(shù)字技能素養(yǎng)，最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)數(shù)智驅(qū)動的能級提升-卡奧斯智研院

謝海琴給技術(shù)甲方的應(yīng)對建議評估技術(shù)落地場應(yīng)深入理解XR技術(shù)的可實(shí)現(xiàn)性，盤點(diǎn)企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)經(jīng)營場景下XR技術(shù)的應(yīng)用場景和應(yīng)用價(jià)值，篩選出高價(jià)值場景。推進(jìn)試點(diǎn)技術(shù)落地與兼具XR技術(shù)實(shí)現(xiàn)能力和行業(yè)解決方案能力的供應(yīng)商開展深入合作，由點(diǎn)及面探索XR技術(shù)解決方案的落地投產(chǎn)。優(yōu)先從非關(guān)鍵場景切入可以工業(yè)輔助操作層切入XR技術(shù)的落地，比如設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)分析、故障分析檢修、遠(yuǎn)程協(xié)同作業(yè)等，控制風(fēng)險(xiǎn)。高維知 工業(yè)知識圖譜感工業(yè)知識圖譜技術(shù)驅(qū)動產(chǎn)品全生命周期知識融合應(yīng)用工業(yè)知識圖譜，機(jī)理模型作為工業(yè)領(lǐng)域的黃金級經(jīng)驗(yàn)，需要以圖譜化形式沉淀，方便后續(xù)的理解以及各環(huán)節(jié)調(diào)用。-卡奧斯智研院

王曉利博士技術(shù)界定知識圖譜是一種基于語義網(wǎng)技術(shù)的知識表示方法，它將實(shí)體、屬性和關(guān)系等元素進(jìn)行抽象和建模，形成一個具有語義表達(dá)能力的圖結(jié)構(gòu)。在工業(yè)領(lǐng)域，知識圖譜可以將工業(yè)領(lǐng)域的知識進(jìn)行建模，形成一個具有語義表達(dá)能力的圖結(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)對工業(yè)領(lǐng)域知識的存儲、管理、推理和應(yīng)用。趨勢四14

高維認(rèn)知涌現(xiàn)

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趨勢四工業(yè)知識圖譜技術(shù)向工業(yè)生產(chǎn)鏈條的多環(huán)節(jié)快速滲透幫助企業(yè)整合和利用各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)等方面的專業(yè)知識，為企業(yè)提供生產(chǎn)優(yōu)化和質(zhì)量控制的決策支持。人工智能加速工業(yè)知識圖譜落地知識圖譜可以為AI提供認(rèn)知和理解能力，而AI也正在加速企業(yè)的知識圖譜構(gòu)建，包括獲取各種文獻(xiàn)、專利信息、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等方面的專業(yè)知識，同時(shí)自動化處理各種設(shè)備信息、工藝參數(shù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)等方面專業(yè)知識。工業(yè)知識圖譜技術(shù)應(yīng)用將更加注重?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全隨著國內(nèi)在數(shù)據(jù)安全方面的監(jiān)管和政策優(yōu)化，工業(yè)企業(yè)會更加注重?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全問題，并提出更加有效的解決方案。2023年關(guān)鍵趨勢工業(yè)知識圖譜驅(qū)動全生命周期知識融合應(yīng)用，多環(huán)節(jié)、AI驅(qū)動、安全成為三大趨勢性關(guān)鍵詞。為什么該趨勢重要？產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、制造、銷售和售后服務(wù)等環(huán)節(jié)之間存在著大量的知識交互。這些環(huán)節(jié)之間的知識交互需要統(tǒng)一的語義表示方式，以便于不同環(huán)節(jié)之間的知識共享和融合。而工業(yè)知識圖譜非常適合解決這一問題，隨著融入工業(yè)生產(chǎn)全環(huán)節(jié)，它可以將不同環(huán)節(jié)之間的知識進(jìn)行抽象和建模，并形成一個具有語義表達(dá)能力的圖結(jié)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)對不同環(huán)節(jié)之間的知識的存儲、管理、交叉推理、協(xié)同應(yīng)用，為企業(yè)級的智能決策實(shí)現(xiàn)打下基礎(chǔ)。給技術(shù)甲方的應(yīng)對建議深刻理解工業(yè)知識圖譜基于此對自身的數(shù)據(jù)資源進(jìn)行全面、準(zhǔn)確、可靠的整合和互聯(lián)。強(qiáng)化技術(shù)人才儲備自主投入建立利用工業(yè)知識圖譜分析和挖掘能力。與具備產(chǎn)品技術(shù)優(yōu)勢的企業(yè)合作利用AI+工業(yè)知識圖譜探索在排產(chǎn)排程、訂單響應(yīng)、供應(yīng)鏈管理等方面的智能決策落地?！啊?/p>

15高維知 工業(yè)機(jī)理模型感工業(yè)領(lǐng)域知識注入通用大模型，孕育工業(yè)大模型落地技術(shù)界定工業(yè)機(jī)理模型技術(shù)是指利用人工智能技術(shù)、特別是通用大模型技術(shù)來構(gòu)建具有海量參數(shù)、強(qiáng)大泛化能力、跨領(lǐng)域適應(yīng)性的工業(yè)機(jī)理模型的技術(shù)。工業(yè)機(jī)理模型技術(shù)的主要目標(biāo)是以知識注入的方式，將工業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)融合到通用大模型，孕育出具有工業(yè)領(lǐng)域特色工業(yè)機(jī)理大模型。趨勢五為什么該趨勢重要？工業(yè)機(jī)理模型是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的重要構(gòu)成要素，匯集了工業(yè)領(lǐng)域生產(chǎn)過程中的原理、定理、定律等專業(yè)知識。領(lǐng)先工業(yè)智能企業(yè)將工業(yè)經(jīng)驗(yàn)知識進(jìn)行聚集、提煉和封裝，形成機(jī)理并構(gòu)建成工業(yè)大模型模型，嵌入到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺中，將極大拓展平臺智能化水平，為平臺提供核心競爭能力。在國家層面，2023年《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺工業(yè)機(jī)理模型開發(fā)指南》的發(fā)布也為工業(yè)機(jī)理模型在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺中的開發(fā)和應(yīng)用提供指導(dǎo)和規(guī)范。給技術(shù)甲方的應(yīng)對建議建立工業(yè)機(jī)理模型開發(fā)和管理平臺參考國家《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺工業(yè)機(jī)理模型開發(fā)指南》等要求推進(jìn)模型開發(fā)和應(yīng)用。模型融合創(chuàng)新探索工業(yè)機(jī)理模型與數(shù)據(jù)算法模型、研發(fā)仿真模型、業(yè)務(wù)流程模型等其他類型模型結(jié)合。引進(jìn)相關(guān)人才尤其是具備工業(yè)領(lǐng)域知識、建模能力、編程能力、數(shù)據(jù)分析思維等綜合素質(zhì)的人才。處理更多類型的工業(yè)數(shù)據(jù)例如文本、圖像、視頻、聲音、傳感器數(shù)據(jù)等多模態(tài)數(shù)據(jù)。處理跨工業(yè)領(lǐng)域和專業(yè)的數(shù)據(jù)例如機(jī)械、電氣、化工、材料等。執(zhí)行多種工業(yè)場景和任務(wù)例如故障診斷、質(zhì)量檢測、過程優(yōu)化、排產(chǎn)排程、產(chǎn)品設(shè)計(jì)等。提供魯棒性和可解釋的結(jié)果對于工業(yè)認(rèn)知和決策結(jié)論給出推理過程、證據(jù)支持、置信度評估等。2023年關(guān)鍵趨勢2023年是人工智能通用大模型進(jìn)入“現(xiàn)象級”增長和規(guī)?；瘧?yīng)用的元年，對于工業(yè)企業(yè)來說，利用知識注入方式將工業(yè)機(jī)理與通用大模型進(jìn)行融合將成為未來1~2年關(guān)鍵趨勢。通過知識注入，具備工業(yè)機(jī)理的工業(yè)大模型將獲得強(qiáng)大的垂直行業(yè)落地能力，幫助工業(yè)企業(yè)獲得更豐厚的業(yè)務(wù)收益。16

高維認(rèn)知涌現(xiàn)

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趨勢五“”

17注入工業(yè)知識的工業(yè)大模型讓機(jī)理模型更快沉淀，這讓企業(yè)可以低成本將數(shù)據(jù)和知識轉(zhuǎn)化為模型，實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)型企業(yè)到數(shù)據(jù)驅(qū)動型企業(yè)的轉(zhuǎn)型。-卡奧斯智研院

吳秀璞高維知 綠色制造感碳足跡和減碳技術(shù)成為推動綠色制造落地的關(guān)鍵突破口技術(shù)界定綠色制造是綜合考慮環(huán)境影響和資源消耗的現(xiàn)代化制造模式，目標(biāo)是使產(chǎn)品從設(shè)計(jì)到回收外理的整個產(chǎn)品生產(chǎn)周期中對環(huán)境負(fù)面影響極小，資源利用率極高，使企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益、社會效益和生產(chǎn)效益協(xié)調(diào)優(yōu)化。碳足跡和減碳技術(shù)是實(shí)現(xiàn)綠色制造的關(guān)鍵技術(shù)組合，碳足跡指組織、產(chǎn)品或服務(wù)在其生命周期內(nèi)直接或間接產(chǎn)生的溫室氣體排放量；減碳技術(shù)是能夠降低碳排放或增加碳匯的技術(shù)，如工業(yè)碳捕集和封存、大氣碳負(fù)排放等。趨勢六2023年關(guān)鍵趨勢綠色低碳是制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的全新維度。

2023年，雙碳技術(shù)棧將支撐綠色制造模式在發(fā)電、鋼鐵、化工、建材等行業(yè)逐步落地，其中碳足跡和減碳處于核心技術(shù)位置，帶來諸多趨勢性變化：碳排放量化技術(shù)通過工藝機(jī)理和高質(zhì)量數(shù)據(jù)建構(gòu)工業(yè)生產(chǎn)和碳排放的內(nèi)在邏輯關(guān)系，結(jié)合碳排放核算能力的不斷提高，企業(yè)將找到衡量碳資產(chǎn)的有效方式。碳排放的時(shí)空視角面向產(chǎn)品全生命周期碳排放核算（時(shí)域特性）和制造業(yè)全供應(yīng)鏈碳中和（空域特性）是發(fā)展方向。工業(yè)能源的綠色轉(zhuǎn)型基于對碳資產(chǎn)的有效衡量和定價(jià)，以及碳市場的逐步落地，工業(yè)能源的綠色轉(zhuǎn)型將真正與企業(yè)的經(jīng)營指標(biāo)相關(guān)，從而推動企業(yè)主動推進(jìn)能源綠色化進(jìn)程。能源互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)利用虛擬電廠、綜合能源系統(tǒng)來管理調(diào)度多種清潔能源和能源網(wǎng)、實(shí)現(xiàn)全局ROI最優(yōu)成為可能，技術(shù)落地從樓宇級走向園區(qū)級。為什么該趨勢重要？綠色制造、碳足跡和減碳都不是獨(dú)立的技術(shù)，而是圍繞著碳排放和利用的技術(shù)組合與模式創(chuàng)新。在雙碳戰(zhàn)略的藍(lán)圖下，中國在工業(yè)綠色制造領(lǐng)域可以發(fā)掘出巨大而豐富的減碳潛力和空間，并通過碳市場真實(shí)轉(zhuǎn)化為企業(yè)財(cái)富與社會財(cái)富。在這個過程中，碳足跡和減碳技術(shù)突破將成為綠色制造落地的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其突破將很好的打開碳市場商業(yè)化空間。預(yù)計(jì)到2030年“碳達(dá)峰”時(shí)碳減排市場將達(dá)到兩萬億，碳管理市場也將達(dá)到千億級。同時(shí)，通過采用先進(jìn)的減碳技術(shù)，可以優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，助力中國工業(yè)的高質(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展。給技術(shù)甲方的應(yīng)對建議自我分析診斷梳理自身碳排放狀況和減碳空間，關(guān)注碳足跡和減碳技術(shù)的進(jìn)展，評估其對市場和本企業(yè)帶來的機(jī)會和挑戰(zhàn)。關(guān)注供應(yīng)商多元化服務(wù)能力除了產(chǎn)品技術(shù)之外，也應(yīng)當(dāng)對碳戰(zhàn)略的研究咨詢能力和綜合服務(wù)能力進(jìn)行評估，以確保自身的業(yè)務(wù)策略處于正確方向。“”

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高維認(rèn)知涌現(xiàn)

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趨勢六綠色制造是全球雙碳科技戰(zhàn)略與制造業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展深度融合形成的新技術(shù)、新業(yè)態(tài)和新模式，是破解資源環(huán)境約束、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展、建設(shè)制造強(qiáng)國的必然選擇。-卡奧斯智研院

馬正中博士智能座 工業(yè)大數(shù)據(jù)基人工智能的價(jià)值釋放，進(jìn)一步加速工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)基建進(jìn)程趨勢七技術(shù)界定大數(shù)據(jù)技術(shù)是數(shù)據(jù)采集、存儲、管理、分析挖掘、可視化等技術(shù)的總和，其幫助企業(yè)沉淀海量多維、高增長、多形態(tài)的信息資產(chǎn)。進(jìn)而有能力利用智能技術(shù)獲得洞察、自優(yōu)化、預(yù)測、決策能力。工業(yè)大數(shù)據(jù)技術(shù)是在工業(yè)物聯(lián)、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)產(chǎn)生的海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的知識規(guī)律，挖掘有價(jià)值洞察的技術(shù)手段，推動制造型企業(yè)以數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新、經(jīng)營水平提升、生產(chǎn)運(yùn)營提效，以及商業(yè)模式拓展。為什么該趨勢重要？工業(yè)大數(shù)據(jù)在工業(yè)數(shù)字化進(jìn)程中至關(guān)重要。從供給側(cè)來看，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展帶來用戶、員工、設(shè)備、環(huán)境、產(chǎn)業(yè)鏈上下游等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)之間的連接，數(shù)據(jù)生產(chǎn)量指數(shù)級上升，這些數(shù)據(jù)亟待被有效沉淀、處理和應(yīng)用。從需求側(cè)來說，AIGC為代表的新一代人工智能技術(shù)處于爆發(fā)期，但其在工業(yè)的落地和價(jià)值創(chuàng)造，亟需高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)支撐。這些都讓工業(yè)大數(shù)據(jù)的意義超越以往任何時(shí)期。2023年關(guān)鍵趨勢2023年，人工智能的突破性進(jìn)展讓業(yè)界開始關(guān)注大模型的行業(yè)化應(yīng)用，而工業(yè)大數(shù)據(jù)成為工業(yè)企業(yè)構(gòu)建AI可用的數(shù)據(jù)體系、打造工業(yè)大模型的關(guān)鍵支撐。對于數(shù)智化轉(zhuǎn)型處于領(lǐng)先地位的企業(yè)來說，工業(yè)大數(shù)據(jù)潛在的巨大價(jià)值將吸引他們未來數(shù)年持續(xù)加大IT投入，帶來一些趨勢性變化：數(shù)據(jù)全生命周期管理加快被實(shí)踐工業(yè)大數(shù)據(jù)的高度復(fù)雜性是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)的難點(diǎn)，而AI技術(shù)非常擅長處理復(fù)雜但具備結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)，所以企業(yè)全生命周期數(shù)據(jù)管理的理念將被更多企業(yè)付諸實(shí)踐。大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)階應(yīng)用加速落地?cái)?shù)據(jù)技術(shù)高階應(yīng)用加快，比如數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)的湖倉一體、批流一體，數(shù)據(jù)分析等技術(shù)應(yīng)用，數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)的算法模型、智能標(biāo)簽、知識圖譜、可視化等高級分析技術(shù)等。給技術(shù)甲方的應(yīng)對建議構(gòu)建面向未來的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略企業(yè)深刻理解以AI為代表的新技術(shù)在企業(yè)的潛在落地價(jià)值，并圍繞其打造數(shù)據(jù)支撐體系。數(shù)據(jù)基建和業(yè)務(wù)價(jià)值結(jié)合避免只投入基礎(chǔ)設(shè)施，也要在關(guān)鍵場景同步推進(jìn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)價(jià)值轉(zhuǎn)化，比如生產(chǎn)監(jiān)控、異常告警、故障診斷等高價(jià)值場景。20

智能基座升級

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趨勢七“”

21在工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，關(guān)鍵是要始終保持對業(yè)務(wù)的敏銳度和洞察力，不斷挖掘數(shù)據(jù)背后的信息和價(jià)值，并將其轉(zhuǎn)化為可操作的見解和決策。-卡奧斯智研院

閆宗奎智能座 新一代人工智能基群體智能成為AI在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的下一個突破性方向趨勢八技術(shù)界定群體智能技術(shù)是模擬自然界生物群體行為的人工智能技術(shù)，具有去中心化、智能度高、靈活性強(qiáng)的特點(diǎn)，可以在沒有中心控制且對全局環(huán)境認(rèn)知不足的情況下完成很多復(fù)雜任務(wù)。工業(yè)領(lǐng)域群體智能指在工業(yè)生產(chǎn)、管理等環(huán)節(jié)中，利用多個智能設(shè)備或系統(tǒng)（如機(jī)器人、傳感器等）通過分布式、去中心化、自組織的方式協(xié)同完成復(fù)雜任務(wù)或解決復(fù)雜問題的技術(shù)。為什么該趨勢重要？工業(yè)生產(chǎn)的復(fù)雜性正在幾何式增長，智能設(shè)備和傳感器的廣泛使用使得群體間的智能交互變得更具意義。通過多個智能設(shè)備或系統(tǒng)的協(xié)同作業(yè)，可以在認(rèn)知和決策中充分照顧到工業(yè)生產(chǎn)、管理、服務(wù)等各個環(huán)節(jié)，提升工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營效率和質(zhì)量。同時(shí)，通過多個智能設(shè)備或系統(tǒng)的自適應(yīng)和自組織能力，也將幫助企業(yè)極大增強(qiáng)工業(yè)系統(tǒng)對復(fù)雜環(huán)境和不確定因素的適應(yīng)性和魯棒性，降低數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型帶來的潛在風(fēng)險(xiǎn)。2023年關(guān)鍵趨勢2023年，群體智能技術(shù)將更多被業(yè)界討論，并開始融入制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的技術(shù)攻堅(jiān)進(jìn)程。在大語言模型、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、知識圖譜等多種技術(shù)棧的支撐下，群體智能技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)已經(jīng)趨于成熟，技術(shù)將逐漸走出實(shí)驗(yàn)室。在技術(shù)突破點(diǎn)方面，群體智能技術(shù)探索重點(diǎn)會在多個智能設(shè)備或系統(tǒng)在邊緣節(jié)點(diǎn)的分布式協(xié)同計(jì)算。具體來說就是利用邊緣側(cè)的算力集群，提高分布式群體智能的實(shí)時(shí)性、靈活性和魯棒性，降低對中心節(jié)點(diǎn)和云端的依賴，如：工業(yè)機(jī)器人集群利用邊緣計(jì)算開展實(shí)時(shí)協(xié)作控制、故障檢測、自修復(fù)任務(wù)；設(shè)備傳感器集群可以利用邊緣計(jì)算實(shí)時(shí)開展數(shù)據(jù)融合、壓縮、分析等任務(wù)。這些都是群體智能落地的場景趨勢。給技術(shù)甲方的應(yīng)對建議積極探索基于數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施上的群體智能技術(shù)應(yīng)用利用群體智能技術(shù)開發(fā)新產(chǎn)品、新服務(wù)、新模式，拓展新市場、新領(lǐng)域、新業(yè)態(tài)。加強(qiáng)生態(tài)合作利用群體智能技術(shù)支撐開放共享的AI生態(tài)平臺，推進(jìn)資源整合和優(yōu)勢互補(bǔ)。注重可持續(xù)發(fā)展應(yīng)當(dāng)兼顧多重收益，比如兼顧經(jīng)濟(jì)效益和社會效益，兼顧節(jié)能減排和環(huán)境保護(hù)等。22

智能基座升級

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趨勢八“”

23群體智能技術(shù)會成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)下一個階段的關(guān)鍵驅(qū)動力，這也將讓工廠、供應(yīng)鏈真正意義上走向自循環(huán)、自運(yùn)轉(zhuǎn)的生態(tài)系統(tǒng)道路。-卡奧斯智研院

秦承剛博士智能座 工業(yè)數(shù)字孿生基工業(yè)數(shù)字孿生技術(shù)推動數(shù)字技術(shù)在制造業(yè)的規(guī)?；瘧?yīng)用趨勢九技術(shù)界定數(shù)字孿生技術(shù)的要義是在數(shù)字信息平臺上創(chuàng)建一個與實(shí)體對象或系統(tǒng)相對應(yīng)的虛擬模型

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“數(shù)字孿生體”，它可以實(shí)時(shí)或準(zhǔn)實(shí)時(shí)地接收實(shí)體對象或系統(tǒng)上的傳感器采集的數(shù)據(jù)、并將其進(jìn)行動態(tài)仿真和分析，輸出決策數(shù)據(jù)。工業(yè)數(shù)字孿生技術(shù)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)之一，通過在數(shù)字空間構(gòu)建物理對象的精準(zhǔn)模型，并利用實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動模型運(yùn)轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)字空間與物理世界的雙向映射和交互，從而為工業(yè)企業(yè)提供綜合決策所需的環(huán)境和能力。為什么該趨勢重要？企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的復(fù)雜性決定了企業(yè)決策的復(fù)雜性，但這些決策不能依賴真實(shí)世界的試錯，企業(yè)想要持續(xù)做出對的決策，在虛擬空間完成這一點(diǎn)尤為重要，這也是企業(yè)能否指數(shù)級提升效率、降低風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。越來越多企業(yè)正在使用數(shù)字孿生技術(shù)來呈現(xiàn)以前不透明的業(yè)務(wù)流程、成本、產(chǎn)出或其他業(yè)務(wù)活動，這對于控制企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中的風(fēng)險(xiǎn)，提升數(shù)字技術(shù)落地效果至關(guān)重要。2023年關(guān)鍵趨勢基于工業(yè)數(shù)字孿生底座，企業(yè)得以有效構(gòu)建起的工業(yè)仿真系統(tǒng)，進(jìn)而在系統(tǒng)中規(guī)模化試驗(yàn)諸多數(shù)字技術(shù)，推動技術(shù)規(guī)模化應(yīng)用。預(yù)計(jì)2023年，工業(yè)數(shù)字孿生技術(shù)將繼續(xù)深入發(fā)展，顯著提升工業(yè)數(shù)字孿生系統(tǒng)面的復(fù)雜經(jīng)營環(huán)境的可用性，從而規(guī)?；螖?shù)字技術(shù)落地。數(shù)字孿生體構(gòu)建技術(shù)在工業(yè)大數(shù)據(jù)支撐下，數(shù)字孿生技術(shù)從模擬特定場景向模擬復(fù)雜系統(tǒng)擴(kuò)展，實(shí)現(xiàn)對整個生產(chǎn)過程、供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)、產(chǎn)品全生命周期等復(fù)雜系統(tǒng)的數(shù)字化建模。數(shù)字孿生交互技術(shù)工業(yè)企業(yè)更加強(qiáng)調(diào)將數(shù)字空間的優(yōu)化結(jié)果及時(shí)反饋到物理世界，并獲得期待的經(jīng)濟(jì)效益。推動技術(shù)產(chǎn)品在數(shù)字空間與物理世界的雙向映射更加實(shí)時(shí)，物理對象的智能化協(xié)同水平顯著提高。數(shù)字孿生支持業(yè)務(wù)創(chuàng)新改進(jìn)監(jiān)控改善工廠運(yùn)營成本結(jié)構(gòu)，基于工業(yè)仿真環(huán)境預(yù)測分析和調(diào)度管理，產(chǎn)品對抗性研發(fā)、差異化設(shè)計(jì)等。給技術(shù)甲方的應(yīng)對建議構(gòu)建IT數(shù)字孿生路線圖定義并規(guī)劃自身所需的數(shù)字產(chǎn)品組合。在業(yè)務(wù)流角度審視數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用圍繞自身生產(chǎn)經(jīng)營的全流程以及關(guān)鍵場景，搭建數(shù)字孿生場景。探索利用數(shù)字孿生技術(shù)支撐智能決策數(shù)字孿生和決策相輔相成，利用數(shù)字孿生環(huán)境對現(xiàn)實(shí)世界還原，讓工業(yè)智能體在虛擬環(huán)境下實(shí)現(xiàn)海量的試錯，從認(rèn)知智能向決策智能探索。2524

智能基座升級

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趨勢九“數(shù)字孿生技術(shù)能夠賦能工廠全生命周期數(shù)字化變革。該技術(shù)基于