署名 燃煤智慧发电厂 5G 应用方案 应用名称 场景 用途 创新性 5G 无人机巡检应用 电厂厂区设备及输煤巷 道 漏气、漏液、设备安全状况巡检，以及输煤巷道设备、巷道 下方车辆及人员作业行为巡检 高（输煤巷道 5G 无人机巡 检 为业界首创） 传送皮带 5G 智能巡检应 用 输煤皮带 皮带撕裂、皮带跑偏、托辊损坏、皮带温度异常、发生明火、 环境参数异常等巡检 中等（前期业界已有部署） PON 设备 （ ONU/OLT ）、 Wi-Fi 设备（ AC/AP ）、数通设备（交换 高（ ** 独有 5G 专网管家 + 丰富网管经验，为业界首 5G 应用方案概览 ） 1 、 5G 无人机巡检应用 火电厂巡检的典型挑战 管线巡检  巡检环境复杂： 管线通常涉及到高海拔或城区复杂环境，传统地面人工巡 检方式难以有效覆盖；  线路距离长： 电厂涉及输电管线、取水管线、输煤巷道，管线类型多，长 厂区内设备分散，布局复杂，传统人工巡检难以对整体运 行情况进行感知；  设备复杂度高： 厂区中存在高度在百米以上的烟囱，高温高压的设备，人 工巡检难度大，风险高； 无人机巡检优势 通过使用无人机进行巡检，可以克服地形困难，轻松应对各类精细化巡检场景。 自动化巡检 无人机能够预设航线，自动飞行，巡检过程无需人为操作 精细化巡检 无 人 机 支 持 对巡检线路自定义角度进行拍照 ， 高倍混合光学变焦相机，不错过

藏的浅层神经网络学习，而深度神经网络是在一个以上的隐藏层学习。 模型与数据 异常检测 事件处理 环境分析 人机协同 能效增强 质量强化 实时数据处理 历史数据处理 模型分析实时数据检测设备 状态、预防设备故障、优化 生产过程、提升产品质量、 能效增强、人机协同。 通过对历史数据清洗整合， 进行模型的训练，优化模型 参数，进行更加有效的生产 和运营。 强化模型 工业大数据建模目标 事件处理 环境分析 人机协同 能效增强 质量强化 实时数据处理 历史数据处理 模型分析实时数据检测设备 状态、预防设备故障、优化 生产过程、提升产品质量、 能效增强、人机协同。 通过对历史数据清洗整合， 进行模型的训练，优化模型 参数，进行更加有效的生产 和运营。 强化模型 设备预测性维修 预测与优化 生产过程优化 设备预测性维修 质量提升 人机协同 异常检测 通过伴随发生概率分析，了解任意事件之间的关联性， 寻找同时发生概率高的事件。通过故障的前序事件分 析，了解故障前序发生的事件，了解前序事件与故障的 关系。 异常检测 预测与优化 生产过程优化 异常检测 设备预测性维修 人机协同 质量提升  时间序列 将采集到的底层设备数据进行时间序列分析，生成时间 序列数据图形，将图像特征按时间段进行观察。  聚类分析 对建模后时间序列数据的按照时间端特征进行提取并聚

业务点多面广、数字化转型有待提升 XXXX 公司下属水电、风电及光伏站点数量众多,业务现场分布广、 人员少、同质性强，管理要素全、难度大，可借助现代数字化技术 与手段，赋予 XXXX 公司数据赋能、虚实结合、人机协同、资源最 优精准配置、自主演进的智慧企业基本特征。使以流程流转和信息 采集为主的传统方式向业务数据化、数据业务化等为主要方向的智 慧企业管理模式转变。 2.智慧电厂试点取得成果、标准化程度还待提高 ，实现人 和机器在企业运行中，互为主客体,强调人机交互协同,重塑企业组织 结构、业务模式、管理机制和员工队伍，形成风险识别自动化、决 策管理智能化、纠偏升级自主化的智慧运行状态。 1.4.3 智慧企业特征 智慧企业本质上是在数字经济时代为客户、员工、合作伙伴创 造价值、实现可持续发展的一种全新发展模式，具有：数据赋能、 虚实结合、人机协同、资源最优精准配置、自主演进的基本特征。 1 业的运行环境将从传统二元世界转变为人—物理空间—信息空间的 三元世界。企业将逐步建立起一个与物理企业实时交互的数字孪生 企业，在人机物三元融合环境中完成经营管理活动的“感知—分析— 决策—执行”闭环，从而大幅提升企业自主学习、自主创新能力。 3. 人机协同 人机协同是智慧企业的主要运行特征。智能机器进一步解放人 的体力和部分脑力，更加“聪明”的机器能够自主配合环境变化和人的 工作。人将

配电房多方数据 协同的综合监控和管理。 业务场景 时延 带宽 可靠性 安全隔离 连接数 机器人巡检 ≤100ms 4~10Mbps 99.9% 管理信息大区Ⅲ 集中在局部区域 1-2 个 无人机巡检 ≤100ms 4~10Mbps 99.9% 管理信息大区Ⅲ 集中在局部区域 1-2 个 无线 传输 核心网 ① 按需部署 2.6G 公网复用 基站。 ② 配置管理大区专用切片 ID ， 配置巡检专用 6 或 7 。 15 l l 通过无人机采集图像、视频、激光点云数据等上送至机巡调度中心，对架空输电线路本体、附属设施、线路通道等进行检查，完成线路日常巡检、故障巡检、动态巡检、检测工作。 传统无人机与控制台之间主要采用 2.4G 公共频段的 WIFI 或厂家私有协议通信，有效控制半径一般小于 2Km 。利用 5G 高速移动切换的特性，使无人机在相邻基站快速切换时保障业务的连续 性，从 性，从而扩大巡线范围到数公里范围以外，提升巡线效率。 应用场景：管理信息大区——智能化巡检（无人机巡检） l l 通过将可见光、红外光、传感器等基础技术搭载在机器人载体上，采集变电站内的非数字化设备的信息，同时完成信息上传，替代人的现场采集感官实现变电站巡视无人化。 目前巡检机器人主要使用 WIFI 接入，所巡视的视频信息大多保留在站内本地，并未能实时地回传至远程监控中心。 l 网络配置：

围绕痛点、难点开展技术攻关， 自主研发数字化矿山、矿车无 人驾驶、边坡安全监测预警和无人机爆破警戒等系统， 打造“安全、 智能、高效、绿色”的新型矿山。 三、矿山智能化的实践 数字化矿山系统 边坡安全监测预警系统 无人机爆破警戒系统 矿车无人驾驶系统 1. 全力打造数字化矿山系统。 部完成联网管理， 为矿山安全提供坚实有力的支撑。 三、矿山智能化的实践 4. 推广应用无人机爆破警戒系统。 爆破施工现场环境复杂， 警戒范围较大， 人员警戒存在 视角盲区、耗时长、主观意识影响等问题， 传统工作方式 难 以保证绝对安全。 建立以“无人机 +AI 识别”为核心的爆破警戒系统， 应 用无人机高精度航摄技术， 搭载不同传感设备采集矿山周边 环境， 有效查找识别爆破警戒范围内潜在的风险因素，

年美国汽车行业分析报告 XX 智慧工厂建设愿景及主要特征  智慧工厂建设愿景：高效制造出用户定义、用户满意的高质量产品 XX 智慧 工厂特征 高效智能 柔性定制 绿色环保 质量卓越 透明可视 人机协同 高效智能 • PEP 生产准备周期缩短 • 整车订单交付周期缩短 • 借助智慧、智能化手段，设备综合利用率 OEE 提升，设备停机故障率下降 • 智能识别感知订单任务并执 行 任务 • 人、车、设备所有要素的运行状态可以 进行智慧的展现及跟踪 • 客 户 订单生产 加工过程全程可视 绿色环保 • 工厂能耗管理实现全程智慧 • 工厂碳排放、 VOC 有机物排放可监控 • 工厂能耗指标的持续改善 人机协同 • 自然人、机器人、生产设备、物流设备 和谐共存、共 同协作的工厂 • 根据制造工艺，确定生产岗位，统一协 调布局自然人与 机器人的 岗位分布（自 动化率、自动化水平） 愿景 客 户 制，在线校、审、批流程） Y 实现标准作业指导规范化 • 制造执 行管理（ 包括计划管理、人员管理、 设备管理、工艺管理、质量管理、物料管 理、生产执 行控制，实现 对生产过程从计 划下发到产品入库过程的“人机料法环”的全 覆盖） Y 提升生产过程透明度及效率， 提高车间现场问题传递和响应 速度，实现生产过程物料、质 量、设备等数据追溯 • 智慧监控中心（实现智慧工厂信息汇总 并 可视化呈现，统计分析制造管理中的要素，

金风险智 能化防范、资金流向动态监控方面的能力 ■ 人力资源 随着自动化程度的提高，在能源生产各环节部署数字化需要以人为本，促进人机协 作和远程分布式操作。企业急需寻找高效增加员工的数字化知识储备的方法，使其 熟悉人机交互操作环境，在实操过程中持续发掘可优化环节，确保人员能够安全文 明、健康高质量地工作 ■ 资源开发 降低勘探时间与成本，提高勘探 增长潜力 考虑转型业务发展潜力，从最具增长能力的场景发力 从核心业务切入 从核心业务价值链出发，寻找客户需求变化较大、竞争激烈的价值环 节，率先实施数字化转型 大数据 / 传感器 / 无人机 人工智能 / 数字孪生 红外成像技术 / 自动化钻机 远程监控 / 地理信息系统 (GIS) 虚拟地球物理 · 勘探智能化解释 · 数字化工程建设与勘探开发一体化 · 油藏动态监测分析 · 油气生产自动诊断和实时预警分析 物流优化 · 智能加油服务站 · 数字化营销 智能供应链 · 运营风险预警预测 白 曾 大数据 / 物联网 / 云计算 区块链 / 客户画像 / 数字营销 工业互联网 云计算 / 区块链 / 无人机 人工智能 / 数字孪生 智能传感 / 智能数控 远程监控 / 自动化防泄漏预警 · 全天候机器人智能巡检 · 智能站库 · 智能运营 · 管道预测性维护 · 智能应急和抢修 中 0 中 管

数字孪生模型底座标准 满足工信部、住建部建设标准 不同时空尺度的 应用 上海漂视网络股份有限公司 02 技术架构 2.2 数字孪生模型底座 主要数据源达到 LOD400 及以 上，适用于人机互操作、厂区 局部精细化场景还原、高精度 仿真、单体设施设备管理等。 7 级 零 件 级 模 型 CIM 6 CIM 5 CIM 4 CIM 7 CIM 2 CIM 3 功能模型级别，主要数据 2.2 数字孪生模型底座 周边 3km 以内的主要道路和环境。 根据影像地图的数据和无人机航 拍的参考图片进行建模。 工厂周边 CIM3 级建模 根据仓库的 CAD 图纸和建成后的 效果进行准确还原 仓库内景 CIM7 级建模 据厂区 CAD 图纸和效果图进行建模，进 一步可以使用无人机航拍参考图片对模型 进行优化调整，精确还原实际厂区场景。 外景建筑 CIM5 级建模 如生产线上的生产设备、仓储部分的罐体、 自动避障 远程调度 | 移动布防 7x24 小时无死角巡防 一键报警 | 远程对讲 无感监控 | 人脸、车牌抓拍 前置 AI 智能分析处理 提供多路 5G 专网回传 搭载警用无人机 地空一体电子围栏 40 倍光学变焦、 8K 高清 热成像云图检测 生命探测仪 L4 级自动驾驶 有效提升见警率 空地一体 移动警务工作站 40 倍变焦 全景高清监控 无人巡检 安全管理

\ 矿区 模 型未 识 别结 果反馈 }}} 巡 检 模 型 算 法 仓 IEF Ed ge 镜像 / 模 型 按需同 步 难 例 数 据 同 步 • 场景 ：基于人工智能实现无人机缺陷分析 系 统 ，通过图像识别实现故障设备的识别 • 算法来源： 华为自研 + 优选第三方算法 本 体分类 结果 绝 防 金 子 锤 具 DJ 数据分类工具 原 始图 片 无人机 无人机 • 需求部门： 设备部 人工数据标注工具 云端训练 ， 边缘推理的视频云框 架 5G 人工智能 云

战略计划：智能制造为主导的第四次工业革命 两大主题 智慧工厂 智慧工厂 智能生产 智能生产 智慧工厂：重点研究智能化生产 系统及过程，以及网络化分布式 生产设施的实现 智能生产：主要涉及整个企业的 生产物流管理、人机互动、增材 制造等新技术在工业生产过程中 的应用 面临的挑战  德国“工业 4.0” 战略计划：智能制造为主导的第四次工业革命 面临的挑战  德国“工业 4.0” 战略计划：智能制造为主导的第四次工业革命 的桥梁。 目前我国先进石油化工企业 已基本实现这一阶段。 主要来源工业 4 ：数字化工厂、智能工厂和智能制造  实现智能优化制造的三个阶段 第二阶段：智能工厂，实现人机交互 石化行业智能优化制造 智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加 强信息管理服务，提高生产过程可控性、减少生产线人工干预，以及合 理计划排程。同时，集初步智能手段和智能系统等新兴技术于一体，构 维护能力。 目前我国先进石油化工企业已着手建设智能工厂。 主要来源工业 4 ：数字化工厂、智能工厂和智能制造  实现智能优化制造的三个阶段 第三阶段：智能优化制造，实现人机物一体化 石化行业智能优化制造 智能优化制造系统在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推 理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作，去扩大、延伸和 部分地取代技术专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化扩展到