剧，工业互联网平台应运而生。 2. 制造业智能化对平台工具提出新需求 当前制造业正处在由数字化、网络化向智能化发展的重要阶 段，其核心是基于海量工业数据的全面感知，通过端到端的数据 深度集成与建模分析，实现智能化的决策与控制指令，形成智能 2 化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新型制造模式。 这 一背景下，传统数字化工具已经无法满足需求。一是工业数据 并行组织与资源协 同日益频繁，要求企业设计、生 产和管理系统都要更好支持与其他企 业的业务交互，这就需要一 个新的交互工具，实现不同主体、不同系 统间的高效集成。海量 数据管理、工业应用创新与深度业务协同， 是工业互联网平台快 速发展的主要驱动力量。 3. 信息技术加速渗透并深刻影响制造业发展模式 新型信息技术重塑制造业数字化基础。云计算为制造企业带 来更灵活、更经济、更可靠的数据存储和软件运行环境，物联网 统的数字化神经中枢，在制造企业转型中发挥核心支撑作用。 当前来看，工业互联网平台已成为企业智能化转型重要抓手。 6 一是帮助企业实现智能化生产和管理。通过对生产现场“人机料 法环”各类数据的全面采集和深度分析，能够发现导致生产瓶颈 与产品缺陷的深层次原因，不断提高生产效率及产品质量。基于 现场数据与企业计划资源、运营管理等数据的综合分析，能够实 现更精准的供应链管理和财务管理，降低企业运营成本。二是帮

中和实现路径上的难减排领域往往都在工业部门等。钢铁、水泥、石化、化工等重点高碳工业行业减排路 径差异显著，短流程工艺、氢冶金、电气化、二氧化碳捕集利用与封存（CCUS）等技术路线亟需系统性 突破与统筹推进。推动庞大工业体系实现深度脱碳，必须在颠覆传统发展模式的同时，平衡技术演进与经 “ 济可行性，以 技术 - 路径 - ” 政策 为分析框架，建立关键技术的发展路线图，形成可落地的碳 中和技术 解 决方案 年）：该阶段是打破高碳路径依赖、推动工业体系深度重构的关键期。氢能技术、电气化耦合 清洁电力替代以及 CCUS 等技术规模化部署，持续扩大在重点行业中的应用覆盖。（3）碳移除托底技术深 度应用期（2051—2060 年）：电力、交通、建筑等部门已经基本实现净零排放，为工业领域突破关键技术 瓶颈争取时间。工业部门将依托 CCUS 等技术对难减排环节进行兜底，稳步推进全行业深度碳中和。通过 现明显阶段性特征：2035 年前将以高炉 - 转炉系统节能改造和废钢 - 电炉短流程发展为主；2035—2040 年 厚 间，氢基直接还原炼铁有望在成本突破后进入大规模应用阶段，成为深度脱碳的核心路径；2050 年后，钢 铁 CCUS 将成为实现碳中和的关键托底技术。水泥行业在 2030—2040 年进入技术结构转型期，大批旧窑 系统退出， 固废、生物质燃料等替代技术全面推广，

中和实现路径上的难减排领域往往都在工业部门等。钢铁、水泥、石化、化工等重点高碳工业行业减排路 径差异显著，短流程工艺、氢冶金、电气化、二氧化碳捕集利用与封存（CCUS）等技术路线亟需系统性 突破与统筹推进。推动庞大工业体系实现深度脱碳，必须在颠覆传统发展模式的同时，平衡技术演进与经 济可行性，以 “技术 - 路径 - 政策” 为分析框架，建立关键技术的发展路线图，形成可落地的碳中和技术 解决方案，助力中国以碳中和技术创新 年）：该阶段是打破高碳路径依赖、推动工业体系深度重构的关键期。氢能技术、电气化耦合 清洁电力替代以及 CCUS 等技术规模化部署，持续扩大在重点行业中的应用覆盖。（3）碳移除托底技术深 度应用期（2051—2060 年）：电力、交通、建筑等部门已经基本实现净零排放，为工业领域突破关键技术 瓶颈争取时间。工业部门将依托 CCUS 等技术对难减排环节进行兜底，稳步推进全行业深度碳中和。通过 碳中和技术创新、 呈 现明显阶段性特征：2035 年前将以高炉 - 转炉系统节能改造和废钢 - 电炉短流程发展为主；2035—2040 年 摘 要 间，氢基直接还原炼铁有望在成本突破后进入大规模应用阶段，成为深度脱碳的核心路径；2050 年后，钢 铁 CCUS 将成为实现碳中和的关键托底技术。水泥行业在 2030—2040 年进入技术结构转型期，大批旧窑 系统退出，固废、生物质燃料等替代技术全面推广，绿氢、电力煅烧工艺逐步成熟；2040

化工、建材、交通、建筑等高耗能行业需要加快技术改造 并进入碳达峰平台期，高耗能高排放项目的上马也将受到 严格遏制；产业结构的转型升级将带动社会生活方式和消 费模式相应调整，绿色低碳的生产生活方式得到普及。 数智科技与传统产业的深度融合为碳中和目标实现 探索新的道路。近年来，大数据、人工智能等新一代数字 技术与实体经济加速融合，正驱动生产方式和生活方式发 生深刻改变，在推进经济社会向低碳化绿色化方向转型 中的作用也日益凸显。数字技术和人工智能与传统产业结 工业互联网 循环经济 …… …… …… …… 交通电气化 cloud.baidu.com www.rmi.org / 7 www.rmi.org / 7 cloud.baidu.com 降；深度学习、大规模预训练模型带来的算法突破，以云智 一体促进数字化转型和智能化升级一步到位，已经成为企 业智能化升级的必然趋势。 1.3 数智技术是实现碳中和目标的助推器 数智技术的发展，为进一步提升能效和支撑能源快速 的 海量历史数据，采用深度学习算法建立的预测模型将大幅提 高可再生能源发电出力的预测精度，有力促进其大规模的消 纳，解决可再生能源企业对于生产不可控的困扰（图2.6）。 化石能源能效优化 传统化石能源发电生产过程中的碳排放治理至关重 要，其中一个关键环节是提升燃煤发电过程中的能量转换 效率从而降低碳排放。数智技术通过采集电厂丰富的历史 运行数据，建立基于深度学习算法的能效优化模型，获取

中俄东线智能管道试点建设。 2021 年 - 2019 年 - 2020 年 全面建成智慧管网，在役管道数据恢复 和智能化改造全部完成，数字孪生体和 管道物联网实现全覆盖；建成智慧管网 云平台并实现各信息系统深度融合；实 现天然气管网全局全时段运行优化，降 低管网综合能耗。 2023 年 - 2025 年 全面实施智慧管网解决方案，新建管道全 面应用数字孪生体与全面泛在感知方案； 完成科技重大专项研究并启动成果推广应 化交付，提高管道设计、运营各专业技术人员协同及管道投资主体的最大回报 人工智能 PaaS 深度神经网络 ASIC 智能机器人 虚拟助手 硅阳极电池 区块链 互联家庭 自动驾驶 L4 混合现实 技术预期成熟时间 ： 。 不到 2 年 自主移动机器人 深度神经网络 ( 深度学 习 ) 4D 打印 脑机界面 知识图谱 神经形态硬件 面向数据安全的区块链 智能化施工与质量管控 智慧物资供应链 管网运行全局全时段优 化与生产经营协同 基于可靠性的设备全生 命周期管理 管道全面泛在感知与风 险智能控制 智能应急处置与环保监 测 业务与财务全面深度融 合应用 智能化应用方向 工程建设管理 财务管理 （ 二）总体设计 从感知、认知、决策三方面对油气管网经营管理进行智能化提升，全面应用物联网、数字孪生、运行优化、大 数据等技术，形成感

色港口等级评价标准》在国内港口行业开展了一系列绿色港口等 级评价工作。 2、主要影响分析 2.1 开展技术创新和运营模式创新，支撑绿色低碳转型 公司作为全球领先的港口运营商，密切关注国内外绿色低碳 法规和政策要求，深度解读政策，以建设绿色低碳港口为使命， 通过技术创新和运营模式创新，降低港口物流碳。港口需从船舶 装卸、水平运输、堆场装卸、闸口进提箱的全流程生产运行，采 用新能源、清洁能源，进行“油改电”，应用能量回馈和变频等 电设施的建设，推动港口生态与港航经济可持续发展，助推港口 绿色高质量发展。 12 / 20 3、港口纯电动无人集卡技术 港口纯电动无人集卡利用 5G、北斗、自动驾驶、人工智能 等新一代技术与码头业务深度融合，与码头生产管理系统对接的 港口水平运输整体解决方案，解决港口行业绿色智慧升级面临的 关键共性问题。 公司统筹开展的纯电动无人集卡项目，采用统一技术路线和 标准，纯电力驱动绿色环保，项目已实现在港区开放式场景下， 和能耗，降低综合能耗； 电机、风机及电动泵应优先选用低能耗产品；持续提升新能源、清洁 能源设备设施的使用占比。 2.2 提升数字化智能化水平，开展作业工艺优化 加强新一代信息技术与港口业务的深度融合，优化资源配置全面 使用全场集卡调度系统，不断提升集卡“重进重出作业比例”；全面 16 / 20 推进公司统一技术路线和标准的港口纯电动无人集卡解决方案，在港 口开放式场景无人集卡与有人集卡混行作业新模式，适合在集团传统

基于深度学习反演 精度低 ，空间展布规律不明显 储层空间展布特征更加可靠 Wu, X., S. Yan, Z. Bi, S. Zhang, and H. Si, 2021, Deep learning for multi-dimensional seismic impedance inversion. Geophysics, accepted. 基于深度学习的地震反演 的测井数据仿真 测井解释数据少、 解释结果主观性强、 标注成 本高 借助正演模型进行数据仿真 ，利用仿真数据帮助训练 AI 模 型 中国石油大学（北京） 人工智能学院 通过深度学习模型训练 ，使生成 的 仿真曲线接近真实 曲 • 通过正演模型驱动的 AI 建模 ， 可生成符合物理约 束、 与真实曲线较为接近的仿真曲线。 • 以 GR 曲线为例 ，仿真曲线与真实曲线误差 云 VR/AR 3-5 千米 8 千 米 统一服务目录 统一资源视图 统一用户体验 油气田分公司 地震数据处理深度提升 统一算力中心 边缘智能计算 图片 采油厂 \ 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

、全业务覆盖、全生命周期管理”目标。 第三阶段 第二阶段 全面建成智慧管网，在役管道数据恢复 和智能化改造全部完成，数字孪生体和 管道物联网实现全覆盖；建成智慧管网 云平台并实现各信息系统深度融合；实 现天然气管网全局全时段运行优化，降 低管网综合能耗。 第一阶段 全面实施智慧管网解决方案，新建管道全 面应用数字孪生体与全面泛在感知方案； 完成科技重大专项研究并启动成果推广应 生物芯片 深度神经网络 ( 深度学习 ) 碳纳米管 智能工作空间 2017 年 7 月， Gartner 公司 发布 的新兴技术趋势报告中概括未 来 5-10 年技术趋势，其中数字 孪生、云计算、工业互联网、 大数据、人工智能等技术兴起 对传统工业的升级提供了重要 技术手段。 期 望 值 脑机界面 物联网平台 自主移动机器人 智能机器人 虚拟助手 硅阳极电池 区块链 深度神经网络 本体风险管控、第三方破坏风险管控、地质灾害风险管控、应急维抢修智能化、基础数 据及管理提升 管道管理及维抢修 财务管理 智能应急处置与环保监 测 安全管理、应急管理、环境保护 业务与财务全面深度融 合应用 预算管理、会计核算、资金管理、成本费用管理、收入结算管理、税价管理、资产管理 6 （二）总体设计 从感知、认知、决策三方面对油气管网经营管理进行智能化提升，全面应用物联网、数字孪生、运行优化、大

核心方 向 ， 能源系统正经历前所未有的结构性变革。 l 新型电力系统应运而生 ：作为能源革命的核心载体 ，新 型电力系统旨在构建以高比例可再生能源为主体 ，源网荷 储深度互动、安全高效的现代能源体系。 l 核心使命与紧迫性： 承载高比例新能源：支撑风、光等波动性可再生 能 源的大规模、高比例接入与消纳 ，是实现能源 结构 清洁化的关键。 ）系统 - 客户信息 等 表现 定位 大模型在电力领域中的角色 定位 参数众多 数据量大 高度非线 性 数据深度挖掘 潜在关联发现与预测 大模型 黑箱效应 幻觉 非精准函数映射 特性 局限 不直接干预现有系统的操作指令 ， 而是通过深度分析现有系统产生的数据（如 企业资源计划（ ERP ） 系统的销售数据、 办公自动化（ OA ） 系统中的审批流 程） ，提 力专业知识图谱。 丰富“四肢”能力：开发更 多可复用的子智能体模块 ， 拓展应用场景。 度自主学习、决策、协同能 力的电力智能体系统。 深度融合数字孪生：构 建物 理电网与数字智能体 深度融 合的赛博物理系统。 的电力专用大模型。 实现机器人协同：探索 不同 机器人之间的信息共 享与协 同联动。 探索多智能体协作：在 分布 式控制、虚拟电厂等