工业任务/行业模型适配是将工业基座模型针对具体的工业任务或特定行业 需求进行调整和优化的过程。由于不同工业行业和任务具有独特的特点和要求， 如机械制造行业对产品精度和工艺要求严格，电力行业对设备运行稳定性高度 关注等，需要通过添加特定行业数据、引入领域知识以及采用合适的微调算法， 使模型更好地适应这些独特需求，提升在特定工业任务和行业中的性能表现。 1.1.3 工业数据制备 这是工业大 动态关系推理：发现隐性工艺参数关联 ➢ 多语言对齐：支持中英德日四语种知识融合 1.3.4 基于功能定位的分类体系 (1) 感知层大模型 ➢ 多源异构数据融合：实现较大的信号对齐精度 ➢ 环境自适应校准：在极端工况下保持稳定性能 ➢ 边缘侧轻量化：模型体积压缩至边缘计算所能承载的大小 (2) 预测层大模型 ➢ 不确定性量化：输出预测结果的置信区间 ➢ 多工况迁移：适应设备老化和工艺变更 ➢ 因果推理：构建故障传播路径的贝叶斯网络 通过在线学习持续服务 5 年仍保持 90%准确率 成本效益：全生命周期总成本降低 40-60%，ROI（投资回报率）提升 2-3 倍。 1.4.5 技术挑战对比 ➢ 共性挑战： 数据质量波动影响模型稳定性 极端工况下的可靠性验证需求 ➢ 传统模型瓶颈： 无法突破"维度灾难" 知识迁移成本高（跨工序模型重建需大量重复工作） ➢ 工业大模型新挑战： 千亿参数模型的实时推理能耗问题（某大模型单次推理耗电

地震烈度等地区的输变电设备改造更新，提 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 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 20 化、集约化、工艺先进、自动化程度高、结构复杂等特点，同时面临着高温高压、易燃、易爆、易中 毒、关联性强等风险。 为保证生产装置的安全、稳定、长周期、满负荷运行，对电力系统的安全性、可靠性、稳定性、连 续性、适应性的要求极高。生产过程中一旦发生突然断电、电压波动、电压突变、系统事故和电气设备 事故，将造成大面积非计划停工，易导致装置着火、爆炸、泄露、中毒、设备损坏、人员伤亡和重大次 绿色低碳发展目标。 行业洞察：转型新纪元 探索数字化与绿色化的双轨路径 21 ① 电气自动化控制设备可靠性待加强。电气自动化控制设备的可靠性对企业的生产效率和产品质 量至关重要，需要确保设备稳定运行，减少故障发生。然而，当前行业内电气自动化控制设备的可靠性 有待进一步加强。通过计算短路电流、选择性分析以及评估弧闪事故风险等级等方式，能够消除企业所 面临的电气事故隐患。 ② 日常运维支

故障率降低 25% 此外，通过实时监控和反馈机制，形成一个闭环的生产管理体 系，使得生产效率实现持续优化。 我们还会利用物联网技术监测生产环境的相关数据，如温度、 湿度及设备偏差等，确保生产条件的稳定性和一致性，这对于提升 生产效率至关重要。 最终，通过以上措施的综合实施，智慧工厂 MDC 项目目标在 于实现生产效率提高 30%的最终目标，使企业在激烈的市场竞争中 赢得先机。 2.2 降低运营成本 数字双胞胎技术 实时模拟工厂运行状态，进行可 视化管理 提高反应速度，强化问题 解决能力 最后，通过人才培养和技术升级，建立包含自动化技术、数据 分析和管理技能的高素质团队，确保高度自动化实施后能够稳定运 行并进行持续优化。同时，与设备供应商和技术伙伴保持密切合 作，保证系统在技术上的持续更新与维护，以应对不断变化的市场 需求。 综上所述，实现高度自动化的目标，不仅是技术的变革，更是 管 完成设计后，进入开发与测试阶段。开发团队将根据设计文 档，进行所需软件开发。在此过程中，采用敏捷开发模式，定期进 行迭代和评审。每一轮开发后，我们将进行单元测试、集成测试， 确保功能实现的可靠性与稳定性。最终，将进行系统测试与压力测 试，以评估系统在高负载条件下的表现。 在完成开发与测试后，将进行部署实施。这一阶段包括系统的 安装与配置、数据迁移以及用户培训。我们将制定详细的部署计 划，

办公、广联达、深信服对标，公司估值显著低于可比公司均值，因此维持“买入”评级。 关键假设点 （1）智能制造解决方案：预计未来智能制造解决方案仍将保持稳定增长。因 此我们假设 2024-2026 年智能制造解决方案营收同比增速为 15%。我们假设 2024-2026 年该业务毛利率保持稳定为 41%。 （2）自动化仪表：随着公司仪器仪表产品扩容，预计该业务将继续保持快速 增长，我们假设 2024-2026 年自动化仪表业务同比增速为 虑到自动化仪表业务有一定的规模效应，毛利率预计稳中有升，我们假设 2024-2026 年毛利率分别为 31%、32%、32%。 （3）工业软件及服务：在“1+2+N“智能架构下预计未来工业软件仍将保持 稳定增长。我们假设工业软件及服务业务 2024-2026 年营收增速分别为 10%、 20%、20%。随着规模增加工业软件标准化程度有所提升，我们假设该业务 2024-2026 年毛利率分别为 42%、43%、44%。 2024-2026 年营收同比增速为 5%。运维服务商业模式较为 稳定，假设 2024-2026 年毛利率保持在 42%。 5）S2B 平台：随着 5S 店数量增加及客户覆盖度增加，S2B 业务仍将保持快 速增长，我们假设 S2B 业务 2024-2026 年营收增速分别为 50%、40%、30%，S2B 平台属于渠道业务，预计毛利率保持稳定，我们假设 2024-2026 年毛利率为 11%。

产品质量下降或生产线停工。小模 型在训练过程中，能够针对具体场景进行精细化的调整和优化，从而确保模型的准确 性和稳定性，这使得小模型在生产制造领域的应用更为可靠和有效。最后，小模型在 成本投入方面相对较低，使得其在生产制造现场的应用更具经济性，并在有限的硬件 条件下，能够稳定运行。 小模型的定制化需求制约了其进一步渗透。尽管小模型在生产制造领域表现出色， 但其应用过程中也面临着一些挑战。以判别式 题导致其尚不能完全取代以判别式 AI 为代表的小模型。一方面，小模型在工业领域具 有深厚的应用基础和经验积累，其算法和模型结构相对简单，易于理解和实现，其稳 定性和可靠性得到了验证。另一方面，大模型在成本收益比、稳定性和可靠性等方面 存在问题，其在工业领域的探索还处在初级阶段。小模型以其高效、灵活的特点，在 特定场景和资源受限的环境中发挥着重要作用；而大模型则以其强大的泛化能力和处 理复杂任务的优势，在更 就具备了一定的行业专有能力。 12 工业大模型应用报告 无监督预训练工业大模型的优点是可以具备广泛的工业通用知识，最大程度地满 足工业场景的需求，实现模型的最优性能与稳定性。但这一模式的缺点是需要大量的 高质量工业数据集，以及庞大的算力资源，对成本和能力的要求较高，面临技术和资 源的巨大挑战。在最终应用前，无监督预训练工业大模型与 GPT3 类似，同样需要通过

能和无功功率补偿系统、综合能 源管控系统以及相关的信息系统。在园区电能占比逐渐提高的时代，配电系统的稳定性和韧性 决定着园区用能安全的下限，是园区生产生活的基础保障。同时，由于光伏和风电等主要清洁 能源供给方式的不稳定特点，加上越来越多的交直流混合设备和系统的出现，配电系统也担负 着稳定供给和保证电能质量的任务。 除了电力外，热力和水也是园区能源分配的重要部分。其中热力部分主要包含常见的供暖、通 能耗需求种类多系统复杂、低碳需求高、解决方案不成熟 ▪ 技术成熟、流程复杂，改造优化难度高 ▪ 供应链长，碳排放计算和管理复杂 - 切入点： 能源供给： ▪ 外购绿电（保证大部分电能质量的稳定） ▪ 因地制宜建设分布式能源系统（屋顶光伏等相对成熟的技术） ▪ 建设能根据政策/天气/市场/大宗商品价格等因素灵活调节阶段性的能源供给和采购 策略 能源分配： ▪ 配电设备低碳化（使用绿色气体等方式） 商务办公和文化旅游： - 挑战： ▪ 此类园区大部分能耗来自于建筑，建筑节能需要平衡舒适度和低碳化 ▪ 建成建筑改造成本高，难度大 - 切入点： 能源供给： ▪ 此类园区能源的需求相对稳定，特征典型，可根据当地自然和政策条件，合理选择 购入清洁能源 ▪ 条件允许可自建分布式能源系统，如屋顶光伏（含 BIPV）和储能等 ▪ 考虑热电联供或冷热电三联供等具备热电耦合能力的高能效设备

代码功能耦合在一起，新人不知道从何下手 构建时间长，任何小修改都要重构整个项目， 耗时长 一个微小的问题，都可能导致整个应用挂掉 统一进程 集中部署 统一认证 统一管理 效率低 1 维护难 2 不灵活 3 稳定性差 4 扩展性不够 5 SOA 架构 ESB 服 务总线 A2 服务 B2 服务 C2 服务 A1 服务 B1 服务 C1 服务 管理 控制 工商 公安 人社 » SOA 缺点 转换为服务能力。 注册中心 reg 治理中心 consum 为分布式服务提供路由配置、 熔断容错、事务管理、负载均衡和 访问控制等能力，支撑微服务在高 并发、可用性、一致性等特性下的 稳定运行。 治理中心 consum » 六个中心 消息中心 msg 提供各个服务之间的消息通 讯与共享，实现包含消息队列、 消息订阅和消息推送等功能，同 时保证微服务能够在去中心化后 资源分配、快速部署与状态监控 等功能，为解决业务服务的独立 性、建设过程迭代性、应用的细 分化部署等方面提供同意的管理 平台，确保应用在版本控制、安 装部署和运维管理等过程的时效 性与稳定性。 运维管理平台 docker » 七个平台 数据融合平台 exch 提供一套面向服务架构的 集中式数据交换服务，解决政 企数据在跨部门、跨机构的数 据集成、数据交换与服务共享

聚醚醚酮 （PEEK） 高耐热性和热稳定性、 优异的机械性能和韧 性、耐腐蚀、耐磨性 关节、轴承、齿轮、四 肢等 中研股份、新 瀚新材、中欣 氟材、沃特股 份等 聚酰胺 （PA，尼龙） 良好的耐磨性与自润 滑性、防腐性、高强度 与高韧性 零部件 3D 打印 神马股份、华 峰氨纶等 聚苯硫醚 （PPS） 较高的热稳定性、耐腐 蚀、机械强度 骨架、关节轴承与齿 固态电池使用固态电解质（氧化物/硫化物/聚合物）取代液态电解质 （有机溶剂+锂盐），进而提升电池的能量密度和安全性；正极材料方 面，超高镍正极材料通过表面包覆（LiAlO₂）和元素掺杂（Mg/Zr）， 提升循环稳定性；负极材料方面，硅碳负极通过纳米化与碳包覆技术 解决体积膨胀问题，首效达 89%，循环寿命超 1,000 次。全球固态电 池以日本、中国和韩国为主，其中日本具有技术先发优势，日本在全 固态电池专利申请中占比 另一方面同一产品的不同合成路径直接影响成本和性能，通过生产工 艺的优化，可以降本增效，提升企业的盈利能力。另外高端产品客户 认证周期较长，一般需要 2-3 年，一旦企业产品获得客户认证后，其 业务收入的稳定性增强。因此具有突出技术和产品优势的企业更具核 心竞争力，也将获得资本市场的资金支持，以促进其更好发展。 (二) 研发强度与成果转化 目前我国精细化工企业研发强度仍低于国际水平，在国产替代进

4% 4% 4% 3% 3 中国制造业出海人才白皮书 (2025) 以价值量计，制造业中，中国以通用机械设备为代表的机械设备行业、以消费电子及集 成电路为代表的电子电气行业已进入了出海稳定期：2024年上半年，计算机、集成电路、家 用电器、汽车整车、手机、汽车零配件、通用机械设备等细分品类继续保持领先，体量较 大。从增速视角审视，外贸“新三样”——锂电池、电动载人汽车、太阳能电池呈现出惊人 纷纷以产品出口为出海基础，结合自身产品优势，在更广阔的国际市场寻找新机遇，同时更 加注重在全球范围内优化产业链配置，通过在海外建立研发、生产、销售基地，实现从组装 到销售的本地化，提升供应链的稳定性和效率。 3 新兴市场积极布局，产业链全球优化配置 机械设备行业以工程机械设备出海为代表，已经从早期 依赖基建项目带动出海的模式，演变为如今企业主动在全球 寻找市场空白的主动模式。业内龙头企业在海外市场取得了 外派人员的持续挖掘。对于立志深耕海外的制造业企业而言，国内外派岗位培训成本高、外 派周期冗长，外派人选在入职后“半途而废”只会形成“两败俱伤”的局面，因此，海外招 聘人员如何能确切通过一系列特质及能力测试工具评估人选的外派稳定性、外派适宜度等指 标，成为海外招聘的必修课。 薪酬管理岗位：主要工作内容包括海外薪酬框架的搭建，如针对外派员工，怎样制定外 派薪酬激励机制，根据外派国的生活成本、工作环境等因素，为外派员工设立阶梯式的外派

水集中处理设施。同时，环境保护部、 商务部、科学技术部联合发布《国家生态工业示范园区管理办法》，要求国家生态工业园建设污水集中处理设施。因此，在建 设完成后，如何确保工业园区内污水集中处理设施的稳定运行是一个亟需解决的重要议题。该报告围绕工业园区污水处理厂管 理对策开展相关的研究，通过结合工业园区实际案例，全面梳理了污水集中处理设施的管理现状，系统剖析了工业污水管理的 现行政策，总结、凝练 企业排放不达标，导致周边饮用水源受影响；另一例举报园 区在深夜经过埋在长江堤坝下方的排污管道偷排污水入长江。 但是针对这两则举报，彭泽县工业园区党工委和园区环保分 局组成的调查组称并未发现暗管，工业园污水处理厂运行以 来出水稳定达标，指出这两则举报均不属实 20。直到 2018 年 9 月中央环保督查组发现问题后，该工业园才开始整改。 02 工业园区污水处理管理现状和存在问题 13 企业预处理后的污水应达到 间接排放标准。间接排放标准 张家港保税区安委会直接监管该污水处理厂，并且对污水 处理厂的运营进行较大的政策扶持，包括鼓励园区企业使 用胜科水务回用的中水作为工艺用水、降低排污收费等。 政策扶持和唯一园区安委会监管主体能保障污水处理厂维 持稳定运营并利于及时进行有效监管。 污水处理厂根据园区废水的处理需要及时调整工艺以满足 长远发展需求。随着工业园区的发展，原有工艺逐渐无法 满足园区日益增长的污水处理需求。不仅如此，区域内企 业排放的废水水质波动较大，其中进水