这些能力称为“韧性2.0”能力（图一中紫色条目），这些 关键能力与卓越韧性成果的关系最为密切。 打造韧性企业，开创增长新局 智能制造 | 07 紫色条目为韧性2.0能力。 敏捷组织 创建跨职能、基于平台的组织，采取扁平化领导结构，并强化 数字核心能力以实现敏捷性。 • 将决策权下放至执行部门，并在各个层面上保持透明 • 远程专家支持能力（充分利用增强现实、虚拟现实等手段） • 前瞻性的风险管理框架和业务连续性计划 通过生态设计方法，在设计过程中植入可持续因素（例 如：碳足迹、循环经济） • 不断升级产品和服务，适应客户需求（例如：产品服务升 级、基于OTA的产品功能升级） • 以敏捷方法开发硬件组件（例如：系统、机电一体化、机 械装置） • 在设计中注重韧性（例如：标准化、模块化方法、更广泛 的供应基地方案） • 基于数据分析和物联网，在服务过程中建立数字化的反 馈闭环 本地化、可灵活调整的供应链 缩小供应网络的区域分布，建立更加本地化、低碳化的供应 对战略商品独家采购的依赖。当前，有42%的受访企 业在采用多源采购战略，未来有此计划的企业将增至 72%。区域化采购也再度受到重视，未来三年，主要 通过本地区采购的企业比例将从目前的38%跃升至 65%。 企业还在优先考虑基于就近原则设置业务中 心，将生产设施和销售集中于同一地区，以精简物 流、改善库存管理，并加快对市场需求的响应速度。 未来三年内，产品在多家工厂制造的企业比例有望从 现在的41%上升到78%。与该增长态势一致，企业就

................... 19 4.3. 大模型基于助手模式提升经营管理水平 ................................................................................................... 23 4.4. 大模型基于交互能力推动产品和服务智能化 .................... OpenAI 的 GPT-1 到 GPT-3，参数量 从 1.1 亿大幅拉升到 1750 亿，GPT-4 非官方估计约达 1.8 万亿。 泛化能力强：大模型能够有效处理多种未见过的数据或新任务。基于注意力机制 （Attention），通过在大规模、多样化的无标注数据集上进行预训练，大模型能够学 习掌握丰富的通用知识和方法，从而在广泛的场景和任务中使用，例如文本生成、自 然语言理解、翻译、 行数据的分析，能够学习到 设备正常运行的模式和潜在的故障特征。一旦监测到异常情况，小模型能够及时发出 预警，提醒工作人员进行检修或维护。 小模型的能力更适合工业生产制造领域。首先，小模型能够基于有限数据支撑精 准的判别和决策，而生产过程需要针对不同场景进行精准的分析和决策，这两者间的 契合使得小模型在生产制造领域具有独特的优势。其次，生产制造过程对准确性和稳 定性有着极高的要求，任何

...........................................................................33 1 一、智能制造系统架构 智能制造是基于先进制造技术与新一代信息技术深度 融合，贯穿于设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命 周期，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等功 能，旨在提高制造业质量和创新能力、效率效益和柔性的先 大数据等新一代信息通信技术，实现信息协同共享的层级； （4）系统集成是指企业实现智能制造过程中的装备、 生产单元、生产线、数字化车间、智能工厂之间，以及智能 制造系统之间的数据交换和功能互连的层级； （5）新兴业态是指基于物理空间不同层级资源要素和 数字空间集成与融合的数据、模型及系统，建立的涵盖认知、 诊断、预测及决策等功能，且支持虚实迭代优化的层级。 4 二、总体要求 以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯 个部分。 指标体系标准主要包括制造企业实施智能制造的绩效评价 指标、供应商提供的智能制造服务能力水平等标准。评价方 法标准主要包括成熟度模型、评价过程、结果判定等标准。 解决方案标准主要包括基于评价结果企业智能制造能力提 升方法、场景化解决方案通用要求等标准。 6. 人员能力标准 主要包括智能制造人员能力要求、能力评价等 2 个部分。 能力要求标准主要包括从业人员知识储备、技术能力和实践

.....................................20 1.基于供给方规范的功能定位.............................................................................................20 2.基于需求方诉求的功能定位.................................. 着。从我国智慧园区当前发展及对未来的发展畅想，智慧园区大致可以分为三个阶 段： 智慧园区1.0阶段：单点智能，单场景智慧化。该阶段，园区基础设施信息化基本 完成，园区单场景垂直打通，并实现单场景智能化体验，如基于人脸识别的闸机通 行、基于摄像头的安防监控等。但园区内组织、应用系统间没有实现数据共享，整个 4 园区呈现多个信息孤岛。目前，我国大多数园区还处在智慧园区1.0阶段。 智慧园区2.0阶段：平台支撑，场景联动。该阶段，智慧园区通过建设数字平台， 展。目前国内大部分园区 发展处于1.0至2.0的过渡阶段。 智慧园区3.0阶段：全数字化阶段，即全要素聚合、全场景智慧。该阶段，智慧园 区在人工智能、深度学习、数字孪生等技术的加持下，成为一个基于数据自动控制、 自主学习、自我进化、自主决策的有机生命体，实现全要素聚合和全场景智慧，最终 使园区达到最优的运行状态，实现经济价值和社会价值最大化。 图表4：中国智慧园区发展阶段概述 资料来源：前瞻产业研究院

中国海外园区可再生能源投资助力全球 气候目标实现 19 第二章. 通过空间遥感技术模型识别用地类型并 评估风光潜力 20 识别中国海外园区的数量和类型 21 采用土地利用类型分类评估光伏项目开发技术 潜力 23 基于风机布排组合评估风电项目开发技术潜力 27 第三章. 数量众多、分布广泛的中国海外园区 31 第四章. 中国海外园区光伏开发技术潜力评估 33 工业/商业园区光伏开发技术潜力 34 中国海外园区开发与应用可再生能源潜力巨大，而 要使这些潜力得以充分挖掘，各利益相关方需要加 强以科学评估为基础的协调合作。 中国海外园区可再生能源开发技术潜力评估 | 3 亮点 ▪ 本文基于地理信息系统(GIS)技术开发了中国海外 园区（以下或简称“园区”）数据库，并科学评估在 园区内部署不同可再生能源用能方案的市场规模 及技术潜力。这不仅有助于政策制定与商业决策， 还能有效量化中国海外绿色投资的潜在规模，彰显 三个具体方 面。第一，中国海外园区数据库的开发方法。在整理校验了 既有的中国海外园区数据集的基础上，本研究采用基于网络 与媒体的数据爬取方法，全面收集整合了中国海外园区的名 称词条及词条项下的各类园区信息，并辅以交叉人工复核。 第二，本研究通过发电量和装机容量两个维度，基于Global Solar Atlas和Global Wind Atlas光伏与风能系统在线平台， 分析了海外园

APEX)， 1 个基于工业大模型打造的高泛化、高可靠的智能引擎。 ⚫ Nyx 与 TPT 补齐产品矩阵，将数据价值最大化。1）Nyx：软件定义、全数字化、云原生， 打破了传统物理控制器、I/O 模块与机柜群的桎梏，以控制数据中心、全光确定性网络及 智能设备的极简新形态，让成百上千台的控制机柜消失。并且，中控技术通过试点应用发 现 Nyx 可以深度融合 Al 技术，基于 GPU 赋能的控制引擎，提供组态自动生成、Al 为支撑“1+2+N”智能工厂新架构，中控构建了 4 大数据基座+1 个智能引擎，4 大 数据基座包括设备基座(PRIDE)、运行基座(OMC)、质量基座(Q-Lab)和模拟基座(APEX)， 1 个基于工业大模型打造的高泛化、高可靠的智能引擎，使用工业多源数据进行融合训练， 将数据价值最大化，定义和重塑流程工业新形态，支撑流程工业在转型升级中的重大行业 需求，实现“安全、质量、低碳、效益”的高质量发展目标。 OMC 2.0 基于 OMC 系统已有的工厂操作系统、工业 AIoT、先进工业网络、智能优 化、模型预测等技术优势，进一步融入了 APL、控制器集群、AI 模型及 AI 智能助手、机理 模型、虚拟现实、智能调度等多项关键技术，实现了系统识别更全面、评估更深入、决策 更智能、执行更高效的整体效果。中控 OMC 2.0 在智能自主运行的基础上体现了三大典型 特征：1）极致互联：基于先进工业网络技

13 1.3.1 基于技术架构的分类体系.............................................................. 14 1.3.2 基于应用场景的分类体系.............................................................. 15 1.3.3 基于数据模态的分类体系.... .......................................................... 15 1.3.4 基于功能定位的分类体系.............................................................. 16 1.3.5 分类体系的交叉与融合................................. 因果时序：设备退化过程的不可逆特性 ➢ 边界条件：工艺参数的安全阈值限制 ➢ 不确定性传播：测量误差的链式传导效应 1.2.2 模型架构 ◼ 混合架构 主流架构呈现"预训练+微调+物理嵌入"的混合模式： ➢ 基础层：基于 Transformer 的通用特征提取 ➢ 领域适配层：融入设备动力学方程、材料本构模型等机理知识 ➢ 任务特定层：面向检测、预测、优化等场景的轻量化模块 ◼ 实时推理架构 为满足产线实时性要求，架构设计突破包括：

数据驱动： 在初级阶段的数智园区，强调的是流程驱动，即使用数字化 技术重塑园区的管理、运营流程。而在数智园区时代，数据 驱动成为园区发展的核心动力，终极目标是构建数智化底座 以及数据分析应用体系，实现基于数据和规则模型，对园区 各项事务进行自动处理、自动管控、自动预测和自动决策， 从而进一步释放数据潜力。 • 从建构方式来看，数智园区的建构方式逐渐转变为数字 孪生： 数字孪生是将物理世界中的一些特性转换成数字，再经过数 过数据融合、业务融合、园区建设以及产业分析和大数据产 品等方面与住建领域实现深度结合。 数智化技术的创新极大地拓展了数智园区的能力范围与服务边 界，并成为数智园区相对于普通园区最重要的特征，以及关键 的发展驱动力。推动基于创新技术的园区架构以及应用技术创 新，已经成为数智园区提升效率、活力、竞争力的重要因素。 目前，数智园区内的关键技术包括： • AI AI 技术可以帮助园区构建智能化的服务平台，在决策支 缺乏整体性的设计，基础设施建设缺少指南 直到最近几年，数智园区逐渐从概念落到实践。数智园区 如何定义、应用创新的数字化技术，如何推动数智园区的 生态建设等问题纷纷浮现。许多企业均在推动自己的数智 园区建设，但侧重点和认知大多基于企业自身的技术能力 和业务相关性，无法从产业整体的角度构建数智园区。 特别是在基础设施层面，数智园区广泛存在 IT 基础设施缺 少整体规划，软硬件之间缺乏充分的兼容与优化，算力、存 储等资源

以及成本和技术壁垒。 [1] 1：http://kns-cnki-ne… 2：https://www.sohu.… 3：中国知网、搜狐网 行业分类[2] 罗 工业大模型行业基于模型形态的分类 工业大模型行业基于技术特征的分类 按照工业大模型的模型形态、技术特征的分类方式，工业大模型行业可以分为如下类别： 工业大模型 分类 通用大模型 以理解并管理通用工业知识为目的，提供基础性的工业 3D打印GPT（Authentise）、盘古大模型（华为）等 场景大模型 以工业发展中特定的细分场景为对象，利用精细化建模 和分析实现对某一场景的深入理解和优化。代表产品包 括：西门子与微软合作基于GPT开发代码生成工具、 C3等 工业大模型 分类 语言大模型 以提升问题处理效率为主，应用于工业问答交互和内容 生成。代表产品包括：C3、BACANCY等 专业任务大模 型 以增强 DeepMind、ESMFold模型（Meta）、盘古药物分 子大模型（华为）等。 多模态大模型 以提升复杂识别的精度和增强复杂任务执行能力为目 的，结合视频图像、语义、执行等数据进行综合分析。 代表产品包括：RT-2基于视觉-动作-语言大模型（谷 歌）等 视觉大模型 以降低研发成本和门槛，增强单个模型的能力为目的， 实现单模型多视觉任务多场景赋能。代表产品包括：电 力大模型（国家电网）等 [2] 1：https://www

通过从采购、入库、维修、借调、领用、分配、定位、折旧、 报废、盘点，实现设备资产全生命周期管理，简化、规范日常操作， 对管理范围内的设备进行评级管理、可靠性管理和统计分析，提高 管理的效率和质量。 基于 BIM 三维模型，跟踪设备、设施资产位置及其相关属性数 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案 GIS & BIM （5）符合国际标准的原则 本系统为方便与其它系统的集成，在设计过程中遵循 WFMC 的 工作流国际标准、国内后勤管理标准及各种数据采集、处理国际规 范。 2. 方案技术架构 系统采用 B/S 方式，基于 SOA 的开发，易于与其它应用系统集 成及数据交换使得该系统成为智慧建筑运维管理信息化系统的最佳 平台。具体采用的技术如下描述： 1）强大的、成熟的、开放的 IT 架构及功能，并且可以进行接  对功能节点的访问权限控制  对页面功能操作的访问控制  Web 平台融合了 J2EE 理念  集成 AJAX、工作流、事务处理  Flash 技术、Web Service  基于 J2EE 的后台业务逻辑定制  Web 平台提供了一套机制  方便业务功能的定制及开发；  页面描述语言及解析引擎；  前后台通信机制；  可兼顾高效性和高可靠性； 2）认证集成技术