战。2023年中国经济展现出回暖复苏势头，2024年则被视为进一步巩固经济回升态势的关键一年。在 这一背景下，大规模的设备更新行动不仅成为扩大内需、促进产业升级的重要途径，更是推动经济高质 量发展的关键举措。 本报告将深入探讨中国2024年大规模设备更新行动的战略意义、政策措施、实施路径以及预期的 市场影响。通过对政策、市场、行业和生态等方面进行多维度分析，揭示这一行动如何助力中国经济实 现结构优化、动能转换和质量提升。 中国大规模设备更新市场的未来充满了无限的可能。在国家政策的有力推动下，在市场需求的持续 扩大中，在技术创新的不断驱动下，我们有理由相信，中国将迎来一个设备更新的新时代，为全球经济 增长贡献中国智慧和中国力量。本报告将深入探讨这一市场的发展动态，为政府决策者、行业参与者以 及广大投资者提供参考和启示。 引言 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 02 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 02 为支撑、协同融合，对企业提升运 营效率、降低成本、增强竞争力意义深远。本报告将深入分析电子制造、交通、教育、商业建筑、石油化 工、冶金、医药等具体行业在数字化与绿色化双转型过程中的机遇与挑战，并探讨相关解决方案。 3.1 冶金：加强技术创新和产业升级 当前，冶金行业面临着广阔的市场空间。中国作为世界第一冶金产业大国，其钢产量和常用有色 金属产量接近全球产量的一半。近年来，随着技术的进步和创新，中国金属冶炼设备行业得到了快速发

的现代化工厂。随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的企业开始探索 将 AI 应用于智慧工厂建设中，以提高生产效率、优化资源利用、降低成本等目 标。本文将介绍 AI 技术在智慧工厂建设中的使用方法，并探讨其对企业的影响和 未来发展。 一、数据采集与分析 1.1 传感器技术 传感器是智慧工厂中重要的数据采集装置，可以通过感知环境变化并将其转换 为数字信号。AI 技术可以结合大数据分析，对传感器采集到的数据进行实时监控

采取的具体措施。第一部分，强调了 AI 助手 的角色，AI 助手不再仅仅是聊天机器人，而 是向全职员工转型。第二部分，分析了如何 加速供应链智能化，以便企业能以前所未有 的速度和效率，利用实时数据。第三部分， 探讨了生成式 AI 驱动的数字双胞胎（虚拟模 型）如何帮助企业在竞争中脱颖而出，提升 客户认知度。报告每一部分的最后都提供了 一个切实可行的行动指南。详细说明如何制 定计划、设定优先级并落实执行，确保每一

年智能制造现状报告》。 罗克韦尔自动化与我们的客户和合作伙伴一起，正在创造工业运营的未 来。120 年来，技术固然发生了变化，但我们的方法在世界各地和不同行业一再得 到验证。 在今年的《智能制造现状报告》中，我们探讨了当前的颠覆因素，包括工业人工智 能等新兴技术，以及它们缓解制造商面临的最大挑战的潜力。 我们采用独特的以人为本的方法来实现自动化；制胜法宝是员工受到激励、参与 并精心应用相关技术。随着技术应用的迅速加快，这一点变得更加重要，首先是

11 月重磅发布《F5G Advanced 代际标准》（《F5G Advanced Generation Definition》），正式定义了 F5G Advanced（简称 F5G-A）代际，探讨了从 F5G 到 F5G Advanced 的演进路径，并 定义 F5G Advanced 的六大特征，阐述其驱动因素及关键技术。《F5G Advanced 代际标准》是固定网络技术标准发展的重要里程碑。F5G-A 重磅发布《F5G Advanced 代际标准》 （《F5G Advanced Generation Definition》），正式定义了 F5G Advanced（简称 F5G-A）的代际标准，探讨了从 F5G 到 F5G Advanced 的演进路径。 《F5G Advanced 代际标准》是固定网络技术代际标准发展的重要里程碑。 在体验方面，随着 XR 技术的快速发展、XR 终端成熟度提升及千兆网络规模

：工 业大模型与通用大模型有何不同？工业大模型的技术体系与关键技术何在？工 业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些？我国和全球工业大模型的产业 生态如何？ 针对上述问题，本书从多维度展开探讨： 聚焦创新：深度剖析工业大模型关键技术与产业机遇。 以案为鉴：解析高端装备、智能制造等领域的应用需求。 立足实践：详尽介绍工业大模型应用开发的实施路径。 前瞻布局：勾勒工业大模型标准化、生态化发展路径。 工业大模型的分类体系 工业大模型的快速发展催生了多样化技术形态和应用模式。为系统认知其 技术边界与适用场景，本节从技术架构、应用场景、数据模态、功能定位四个 维度构建工业大模型的分类体系，并深入探讨各类别间的技术差异与协同关系。 14 图 1.7 工业大模型分类体系 1.3.1 基于技术架构的分类体系 (1) 端到端全栈大模型 技术特征：采用统一架构处理工业全流程任务，具备跨领域知识融合能力。 挑战。这些问题不仅限制了工 业大模型的性能和应用范围，也对其在更广泛的工业场景中落地提出了更高的 要求。以下从数据质量与隐私、模型训练成本、工业场景泛化能力不足以及其 他技术难题等方面进行详细探讨。 2.4.1 数据采集与质量问题 数据质量与隐私问题是工业大模型面临的基础性挑战。工业数据是大模型 训练的核心资源，但这些数据往往存在噪声、缺失、不一致等问题。工业设备 采集的数据可能

备一份标准化 的访谈问卷，涵盖以下几个方面：  业务流程现状：了解当前生产流程中存在的瓶颈和痛点。  关键绩效指标(KPI)：明确企业对 MDC 项目成功的衡量标准。  系统集成需求：探讨与现有系统的兼容性和集成方式。  用户体验需求：获取对于用户界面的期望和功能需求。 根据调研的结果，整理并分析利益相关者提出的需求，将其进 行分类，形成一份需求分析文档。这一文档不仅是之后设计和开发 大模型智慧工厂 MDC 项目中，数据安全管理是保障系统 稳定性和数据完整性的重要组成部分。随着数据量的增加和复杂性 的提升，对数据安全的要求变得愈加严格。为了确保数据的安全 性、保密性和可用性，本章节将重点探讨数据安全管理的策略和措 施。 首先，必须建立全面的安全政策框架，包括数据访问控制政 策、数据使用政策和数据异常处理政策。所有参与 MDC 项目的员 工和用户都应接受安全培训，熟悉相关政策和操作流程。这些政策 持续发展贡献力量。 8.3 成本效益分析 在进行 AI 大模型智慧工厂 MDC 项目方案设计中，成本效益分 析是确保项目可行性和长期可持续性的关键环节。通过对能效管理 在工厂运营中的应用进行深入剖析，我们可以探讨其成本与收益的 具体表现。 首先，能效管理实施的初期成本主要包括设备投资、技术引 进、系统集成以及培训费用。根据市场调研，采购先进的能效监控 系统和智能传感器的预算投入约为 100 万元。同时，系统的集成和

园区介于城市与行业之间，是区域和行业的重要交叉点，具有边界模糊、数据不易 获取、产业链共生、价值链延伸等不同于区域和行业的特点，目前现有的核算方法体系 不完全适应工业园区，需要根据园区特点深入探讨，为园区温室气体清单核算提供统一 的方法体系。 2 国内外研究进展 4 工业园区温室气体核算技术指南研究报告 2.1 国内外温室气体核算方法 目前，国内外有多种温室气体核算的方法，包括投入产出法、生命周期评价法和清

导方针，以帮助其他利益相关者选择他们的最佳供暖 系统和改造策略。这样做不仅有助于减少流动性需 求，而且还能最大限度地利用当地气候中和的能源潜 力。 38 4.2 建筑的电力需求 虽然图5是从不同终端能源使用类型的角度来探讨各部 门的终端能源需求，但也可以从各部门不同形式的能源 使用角度来考虑。在这种情况下，各部门的电力需求模 式特别令人感兴趣，因为电气化被普遍认为是区域能源 系统减碳方法中的一个具有前景的策略（这将在步骤6 部门耦合可以补偿日常使用中的结构性变化，例 如，在另一个部门资源匮乏的时候利用一个部门的 过剩产能。 • 持续的评估和发展新的商业模式有助于地区（能源 系统）对结构性变化作出反应和适应。 可选的一些具体策略 • 探讨长尾事件和快速变化的’假设’情景。 • 一种 “少即是多 “的方法，以保持系统进一步扩 展的灵活性，并通过将技术要求降至最低来避免锁 定。 • 循序渐进的计划，避免仓促的技术决定和锁定。 •

的，应 注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，编者 将追究其相关法律责任。 更名声明 原“集智”蓝皮报告更名为“集智”专题报告。“集智” 专题报告将聚焦于特定领域或主题的深入探讨，提供更为专 业和集中的内容分析。 前 言 加快发展新质生产力，是高质量发展的应有之义，是抢占新一轮 全球科技革命和产业变革制高点、开辟发展新领域新赛道、培育发展 新动能、增强竞争新优