.......................................................................................13 2.1 提升生产效率......................................................................................15 2.2 降低运营成本 大模型技术的快速发展为制造业提供 了新的解决方案，能够通过数据驱动的方式优化生产流程、提高生 产效率，实现个性化定制和柔性生产。智慧工厂的建设正是结合了 这些先进技术，旨在提高企业核心竞争力，推动可持续发展。 在这样的背景下，MDC（制造数据云）项目应运而生，致力 于构建一个集成 AI 大模型技术的智慧工厂解决方案。该项目不仅 关注生产效率的提升，还强调智能化决策和实时数据分析，以应对 市场快速变化和客户需求多样化的挑战。 模型快速调 整生产参数，实现产品的个性化定制，提高客户满意度。  物联网集成：通过物联网技术将生产设备、传感器和管理系统 连接起来，形成自感知、自驱动的智能制造系统。  可持续发展：关注资源利用效率和环境保护，通过智能化技术 降低能耗和排放，推动绿色制造。 项目的实施将经历需求调研、方案设计、系统集成和持续优化 等阶段。首先，进行全面的需求调研，了解企业现状及面临的问 题，并确定改进目

来仍将保持其作为全球最大石油生产国的地位。美国在整体技术创新、页岩油开发以及油气资源 储备方面具有显著的优势。目前，美国石油石化产业正在大量采用先进的数字技术，如物联网、 大数据分析和人工智能等，提高效率和降低成本，技术创新的主要领域集中在提高采收率、降低 环境影响、开发新的勘探与生产技术等。 ����年，党的十六大报告首次提出：“坚持以信息化带动工业化，以工业化促进信息化，走 出一条科技含量 划》，重点是利用大数据和人工智能技术，提高能源生产和管理的智能化水平、效率和安全性。 拜登政府也在积极发布政策，大力发展清洁能源和数字技术，推动美国能源产业的转型。 德国的油气需求和产量近年来持续下降，除了整体需求变化外，也与其向清洁能源转型有 关。德国在能源效率、可再生能源技术和环境政策方面具有一定优势。后续在技术创新方面，德 国将更加聚焦提高能源效率、发展可再生能源技术和推动能源转型。 德国在石化领域 施数字化战略，以持续提高运营效率和安全性。欧盟作为一个高度一体化的政治和经济实体，十 分关注各成员国在包括石化领域在内的工业场景中的数字化转型和智能化改造，并通过《欧洲数 据战略》《工业�.�倡议》《数字欧洲计划》等纲领性文件，强调发展人工智能、网络安全、高性 能计算等新型技术的重要意义。 日本的石油需求相对稳定，但随着其国内能源政策的变化，未来可能会出现新的结构变化趋 势。日本在能源效率、技术创新和能

其卓越的数据处理能力、高度智 能的决策支撑以及跨领域的协同优化效能，为化解这些难题开辟了有效路径。 它能够深入探寻工业数据蕴含的潜在价值，达成生产过程的精细化管控与优化 调度，进而显著提升生产效率、削减成本并增进产品质量。从宏观视角审视， 工业大模型对于引领制造业朝着高端化、智能化、绿色化方向迈进，强化国家 制造业的竞争实力，推动经济迈向高质量发展阶段，具有不可估量的深远价值。 在工业 小样本适应：通过预训练实现零样本迁移，某半导体缺陷检测模型仅需 50 张样本即可达到 90%准确率。 动态校准：在线学习机制使模型每月数据需求降低，以适应产线的快速换 型。 ⚫ 对比差异：工业大模型的数据利用效率提升 5-8 倍，数据标注成本降低 60%， 突破传统模型的数据依赖瓶颈。 1.4.2 模型能力维度对比 ➢ 传统模型： 18 架构局限：多为单任务专用模型（如 SVM 用于故障分类、CNN 因果推理：构建故障传播因果图，使模型的可解释性提升 持续进化：联邦学习框架支持跨工厂知识共享，某装备联盟模型每月自动 进化 2 次 ⚫ 性能提升：在相同数据量下，工业大模型的多任务处理效率提高 3-5 倍，复 杂场景泛化能力增强 60%。 1.4.3 应用范式维度对比 ➢ 传统模型： 单点应用：独立服务于特定环节（如预测性维护或视觉检测） 响应延迟：某冲压产线质量检测系统存在

从思考到传递，从传递到实践！ FROM THINKING TO DELIVERY, FROM DELIVERY TO PRACTICE! 用 HR 系统就选懂业务的 i 人事 写在翻阅之前 制造业效率革命：高价值人效指标与技术 协同进步 人力资源数字化，促进制造企业市场竞争力 01 03 07 实践 PRACTICE 03 摩 托 制 造 | 五 羊 本 田：合 资 企 业 用 工 和审批流程 平台使企业能整合效率与资源，提高经营效率。它解决了日常人力资源管理的挑战，提供了一个强大且灵活的 工具，应对市场的快速变化。i 人事还强化了招聘和人才配置流程，提供人才管理、分类、培养和储备功能， 同时通过先进的考勤与薪酬系统，自动记录考勤数据并计算工时，显著提高管理效率。 随着企业规模化，大中型企业面临核心业务增长乏力、信息孤岛问题导致整体效率下降，组织架构僵化和人才 流失 制造行业的挑战更加复杂不可控。企业既需要确保生存，还需要追求质量增长。这样的变化让企业需要从过去跑马圈地式增 长的盈利模式，转向追求长期的可持续发展。 用 HR 系统就选懂业务的 i 人事 �� �� 制造业效率革命： 高价值人效指标与技术协同进步 洞察 INSIGHT 数字化提升人效：制造行业新动能 这要求 HR 不仅要精通自己的专业领域，还要深入理解企 业所处行业的科技和社会发展趋势。在这个过程中，企业

每个领域都有其特定的重点方向和目标，如建筑领域的节能改造、交通领域的新能源转型、工业领域的 数字化转型等，都将在设备更新的大潮中迎来新的发展机遇。这些领域的更新改造不仅能够提升相关行 业的生产效率和服务质量，也将为推动社会经济的可持续发展做出重要贡献。 在这一背景之下，施耐德电气作为全球能源管理和自动化技术的领导者，将世界领先的电气化、自 动化和数字化技术应用于智慧工业、具有韧性的基础设 升电网设备防灾抗灾能力。 ③ 推进风电设备更新和循环利用：研究提升风电设备灵活性、宽负荷运行能力，开展风电资源潜 力挖掘，提升老旧机组运行效率，增加机组稳定运行能力 ④ 推进光伏设备更新和循环利用：支持光伏电站构网型改造，通过电力电子技术、数字化技术、 智慧化技术综合提升电站发电效率和系统支撑能力。推动老旧光伏电站光伏设备残余寿命评估技术研 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 08 发，鼓励 然已经取得了显著的进展 和成效，但在实施过程中也存在一些不足之处，以下方面需要进一步改进和完善。 资金投入与分配：尽管政府已经提供了财政补贴和特别国债等资金支持，但资金的总量、分配方式 和使用效率仍有待优化，以确保资金能够更加精准地投入到关键领域和薄弱环节。 技术创新能力：在高端装备和核心技术方面，中国与发达国家相比仍存在一定差距。需要进一步加 强原始创新和关键技术攻关，提升自主创新能力。

正发挥重要作用，帮助制造企业提高效率并推动创新。 本指南深入分析了物联网对制造业的影响，议题涵 盖市场展望、机遇和挑战、当前趋势以及在工业4.0 时代采用网络连接的优势。指南还介绍了Telenor IoT如何通过全方位管理从产品硬件到云端后台的全 链条网络连接技术，帮助制造商以更快的速度、更 低的成本、更高的质量实现联网产品部署。 这些深度洞察旨在帮助全球制造企业利用物联网提 升运营效率和智能化水平。 了中国作为领先制造业中心的地位。 潜在商机 尽管存在经济不确定性和持续挑战，世界各地的制 造商都致力于推动数字化转型，以促进业务增长。 积极采用生成式人工智能和物联网等工业4.0技术是 提高效率和敏捷性的核心。麦肯锡开展的数字制造 全球调查显示，68%的制造业企业认为其首要任务 是实施工业4.0制造计划。 同样，毕马威对全球175位制造企业的首席执行官进 行的一项调查显示，数字化被视为推动增长的关键4。 TELENOR IoT | 物联网赋能制造业数字化转型 | 7 制造业面临的挑战 生产效率低下：制造业的许多工艺过程仍然是手工 操作，容易出错，导致效率低下。借助物联网，可 实现生产过程自动化，从而提高精确度和速度。联 网设备生成的实时数据有助于优化生产计划，减少 浪费并提高整体生产效率。 设备维护成本高：设备故障导致维护成本和停机时 间增加。物联网支持预测性维护，可以在故障出现

........................................................................ 16 4.1. 大模型通过优化设计过程提高研发效率 .................................................................................................. “智能”的期望是能够适应多种任务和场景的智能系统，单一任务的人工智能系统已经 无法满足这些更广泛的需求。大模型能够跨越传统人工智能的局限性，理解和推理的 能力有了极大的飞跃，同时也提高了复用的效率，为人工智能技术在更多领域的应用 提供了坚实的基础，推动人类社会迈向通用人工智能（AGI）的新阶段。 通用性和复用性是大模型的关键价值。2017 年，Google Brain（谷歌大脑）团队在 业发展是一个逐步演进的过程，经 历了机械化、电气化、自动化、信息化的阶段后，当前正处于从数字化向智能化迈进 的阶段。每个阶段都是工业与各类创新技术的融合，对传统制造业进行升级和改造， 提高生产效率、降低成本、提升产品质量。当前阶段，工业领域积累了大量的数据、 基础能力和场景需求，为工业场景与人工智能技术的融合提供了基础条件。而人工智 能逐渐展现出类似人的理解和分析能力，这些能力与工业场景的融合，将智能化带入

年，绿色低碳循环发展的经济体系初步形成，重点 行业能源利用效率大幅提升。单位国内生产总值能耗比 2020 年下降 13.5%；单位国内生产总 值二氧化碳排放比 2020 年下降 18%；非化石能源消费比重达到 20%左右；森林覆盖率达到 24.1%，森林蓄积量达到 180 亿立方米，为实现碳达峰、碳中和奠定坚实基础。 到 2030 年，经济社会发展全面绿色转型取得显著成效，重点耗能行业能源利用效率达到国际 先进水平。单位 以上；森林覆盖率达到 25%左右，森林蓄积量达到 190 亿立方米，二氧化碳排放量达到峰值并 实现稳中有降。 到 2060 年，绿色低碳循环发展的经济体系和清洁低碳安全高效的能源体系全面建立，能源利 用效率达到国际先进水平，非化石能源消费比重达到 80%以上，碳中和目标顺利实现，生态文 明建设取得丰硕成果，开创人与自然和谐共生新境界。1 上述整体目标将指导中国分阶段完成全社会的碳达峰和碳中和工作。 能源分配：综合能源管理、智能微网管理系统 - 切入点：从设计到运营，充分考虑园区用能特点、相关政策法规、大宗商品市场动态 以及当地自然禀赋，打造强韧、灵活的综合能源管理体系，提高整体能源供给系统的 运营效率，降低碳排放。 - 挑战：园区电能质量保障和综合能源相关设备、系统以及运营体系的建设能力 ▪ 园区电能质量保障：大量新能源的接入（主要考虑本地建设的系统）可能导致电能 质量出现问题，需

本报告中，我们将阐述各组织为达成目标而 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 地区的数十万客户的交付 和服务呼叫任务。IBM 与全球多层级供应商 通力合作，能够满足客户定制化需求。过去， IBM 的供应链使用传统系统，分散在不同组 织部门中。因此，信息系统缺乏整合，数据 流通效率低下。员工依赖电子表格完成大部 分工作，这阻碍了团队协作，影响了实时数据 的共享。 早在十多年前，IBM 的供应链管理团队就 提出了一个雄心勃勃的转型计划，即建立 一个认知型的智能化供应链。该计划的目 助手不仅能够自动化工作流程，还 能自动化工作流程的创新和重塑。AI 助手通 过分析供应链指标和交易记录，不仅能够提 出改进建议，还能根据分析，自动调整工作 流程，实现优化和创新。 这既简化了工作流程，还提高效率、节省成本， 且担负环保职责。事实上，63% 的供应链和 运营高管表示，可持续性和循环经济至关重 要，将其纳入决策考虑是他们投资自动化的 关键原因。 利用云技术进行创新，打造未来可持续型供应链

内涵和外延。 数字经济塑造新质生产力三大动力。一是推动技术创新方式变革。 数字经济通过重构和优化技术创新方式，加速颠覆性技术涌现，强化 创新协同效应，提升创新体系整体效能，推进技术创新向更大规模、 更高效率、更强协同的新范式演进。二是推动生产要素配置优化。数 据提高生产要素组合替代能力和有效产能，在传统要素的基础上，为 企业扩展生产可能性边界。同时，数字经济减少生产要素配置摩擦， 使要素资源得到 据和土地、劳动力、资本、技术并列为五大生产要素之一，反映了随 着经济活动数字化转型加快，数据对提高生产效率的作用日益凸显的 客观现实。据中国信通院数据，2 万多家调研企业中，存储数据的企 业占比由 2021 年的 49.6%提升至 2022 年的 79.2%，将数据用于提升 企业生产经营效率成为越来越多企业的共同选择。 新材料、新能源等新型劳动对象不断涌现。太阳能、风能、氢能、 核能、地 型。另一方面，作用广度持续扩大。数字劳动资料与传统劳动资料的 融合，不仅提升了传统劳动资料的效率和智能化水平，还拓展了其作 用广度。以网约车为例，传统巡游出租车基本是全天候行驶在道路上， 新质生产力研究报告——从数字经济视角解读（2024 年） 10 空驶率近 50%，出租车服务的经济效益、社会效益、环境效益、服务 效率和社会满意度等指标均处于较低水平。大数据和算法的参与，不 仅让私家车等参与