化的现代化制造环境。随着工业 4.0 的兴起，智慧工厂的概念逐渐 成为制造业转型升级的重要方向。 智慧工厂的核心在于信息的互联互通。通过物联网、大数据分 析、人工智能等技术，智慧工厂能够实时监控和分析生产过程，及 时调整生产策略，以适应市场需求和提高生产效益。同时，智慧工 厂还强调与供应链的深度融合，使整个生产和物流链条高效协同。 在发展历程上，智慧工厂的概念经历了几个重要阶段：  早期阶段：传统制造业以人工操作和经验管理为主，生产效率 源利用率。  质量保障：MDC 通过对生产数据的全面分析，能够实时监测 产品质量，并在出现问题时迅速响应，从而降低不合格率，提 升产品整体质量。  灵活响应市场需求：MDC 能够实现生产过程的快速调整，以 适应市场需求的快速变化，支持小批量、多品种的灵活生产， 抓住市场机遇。  数据驱动的创新：MDC 为企业提供了一个全新的数据运营平 台，使得企业可以通过大数据分析和人工智能技术，发现潜在 促使产品标准化，提升客户满意度。 另外，运营灵活性也是本项目的重要业务目标。借助 AI 技 术，工厂将能够快速响应市场变化、客户需求和个性化定制，提升 市场竞争力。通过对消费者行为和市场趋势的分析，工厂可以灵活 调整生产计划和产品组合，以适应不断变化的市场环境。 同时，降低人力成本与资源浪费也是一项关键目标。通过自动 化设备的引入，可以减少对人力的依赖，提高生产线的自动化水 平，这不仅适用于重复性高的工序，也适用于需要精准操作的复杂

假如能提前知道下周的新闻头条，是否会促使 您调整今天的供应链战略？ 智能敏捷供应链 释放无限潜力 引言 智能供应链洞察变革，驱动增长 3 报告显示其年收入增长率高于 同行竞争者。 17% 报告显示其年净利润高于 同行竞争者。 72% 供应链的稳定性始终难以把握。商业环境中 的各种潜在风险让我们很难预测未来的变化。 面对不确定的环境，供应链高管往往要采取 “围城心态”，迅速调整策略，从计划 B 转 与云计算的强大结合，能够让这一 设想成为现实。通过结合机器学习、自动化 和高级数据分析，组织能够在混合云环境下 精准预测需求变化和采购延误等各类情况。 凭借预测，组织将能够变革供应链战略，从 事后被动应对转变为事前主动调整。 领先采纳生成式 AI 和数据创新的组织，特别是将 AI 能力视作自动化投资核心的组织，已获得显著回报。 智能供应链洞察变革，驱动增长 4 目前，领先采纳生成式 AI 和数据创新的组织， 的受访者表示，他们的组织正在从 长期目标中重新分配资源以便实现短期目标。 2 这是供应链高管面临的一个重大挑战，他们 深知，需要投资新一代技术，提升运营的灵 活性和韧性，提前识别并解决如动态货物调 度、生产计划调整、瓶颈和潜在风险等问题， 以应对未来多变的环境。 生成式 AI 如何解决这些长期困扰供应链的 问题？为此，IBM IBV 与牛津经济学院携手 合作，对全球 2,000 多位的首席供应链官

障 预测任务等。 图 1.3 工业场景（研发设计、生产制造、运维等） 1.1.2 工业任务/行业模型适配 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， 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： ➢ 动态计算图：根据输入数据复杂度自适应调整计算路径 13 ➢ 级联推理引擎：将模型拆分为多个子模块进行流水线处理 ➢ 边缘-云协同：在 5ms 延迟约束下实现模型分片部署 ◼ 可解释性架构 工业场景对模型决策透明度的特殊要求催生： 人机交互：需专业算法工程师解读结果，某钢铁企业模型决策接受度不足 50% ➢ 工业大模型： 闭环控制：实现"感知-决策-执行"毫秒级响应，某光伏电池片分选系统将吞 吐量提升 22% 自主优化：基于强化学习的参数动态调整，某注塑机工艺优化周期从 72 小 时缩短至 30 分钟 自然交互：支持语音/文本多模态交互，例如维修工程师通过 AR 眼镜获取 实时决策建议 1.4.4 实施成本维度对比 19

自改革开放以来，中国制造业在人口红利的推动下迅速崛起，时代的机遇让企业在追求扩张与增长的过程中充满信心。这一 时期，制造业的发展重点在追求规模化和占领市场上。 然而，随着地缘政治、经济增速以及产业结构调整等多重外部因素的影响，传统的增长模式开始不管用了。在后疫情时代， 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。 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 需要不断审视和调整其人效标准，以确保它们与公司的战 略发展保持一致。 海尔的斜坡理论提到，企业发展就像是在斜坡上的球，需 要创新力来推动上升，同时也需要基础管理能力来防止下 滑。这一理论强调了人的管理在企业发展中的核心地位： 增强了企业在面对市场变化时的应 对能力。 制造行业的人才管理和用工趋势也在发生变化。随着制造行业从传统制造向智能制造的转变，软硬件人才的融合被强调。企 业正在调整研发团队结构，引进数字人才，培养更多复合型人才。同时，企业也需要调整组织架构，促进软硬件人才的交流 和合作。为了吸引和留住关键岗位人才，企业应采用更全面的薪酬策略，包括提供有竞争力的薪酬体系、股权激励计划，以 及关注员工的财务、

4-5：江苏省工业园区绿色低碳发展路径 27 v 江苏省工业园区绿色低碳发展路径研究报告 摘要 工业园区是江苏经济发展的强大引擎、对外开放的重要载体和体制机制创新的先行 区，同时也是全省能源结构、产业结构调整的主战场和实现“双碳”目标的关键要素， 在全省经济社会发展全局中具有重要地位。全省工业园区能否实现绿色低碳转型，对江 苏省加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系，实现“双碳”目标影响巨大。 近年 量效率 型增长的探索也较早，特别是在“十三五”时期，江苏省大力构建低碳绿色经济体系， 在工业领域绿色发展方面持续发力，绿色低碳发展水平不断提升，取得一定成效。 3.3.1 能源结构调整成效显著 能源结构调整是江苏省工业园区普遍采用的绿色低碳发展手段，也是减污降碳协 同成效较明显的领域，包括大力压减非电用煤，推进工业领域“以电代煤”、“以电代 油”，布局太阳能、风能、浅层地热能和生物质能等供电供热，布局水源热泵，购买使 于国家考核指标（≤ 0.5 吨标准煤）。 3.3.2 能源基础设施持续优化 能源基础设施是江苏省大部分省级以上工业园区和绝大部分国家级工业园区的耗煤 排碳来源，但能源基础设施具有较强的锁定效应，优化调整难度较大，属于“投入大、 产出大”的类型。数据资料显示，江苏省已有部分园区大力实施能源基础设施优化，在 较长时间内可持续稳定削减大量煤炭及碳排放，多数园区均可依靠能源基础设施优化工 作实现碳排放总量和强度双降。

法完成的海量数据计算，突破时间和空间的限制，汇聚超越个人生命 周期的全球创新资源。企业等创新主体利用数字技术能够快速抓取用 户真实需求，打通研发、生产、销售和服务等产品全生命周期环节， 以数据为驱动持续地调整和修正研发创新活动，使创新从偶发性或长 周期转为多次优化迭代，通过快速试错实现技术创新与市场洞见相结 合，驱动产品形态、功能和性能的优化创新，指数级提升颠覆性技术 的涌现概率。 科学研究经历 投资门槛较高。数字经济带来创新方式变革，大幅缩减了新技术、新 产品从研发到量产的周期，降低技术创新成本，提升技术创新收益， 吸引更多私营部门参与创新。一方面，显著降低技术创新成本。数字 技术大大减少了研发过程中反复试验、调整所需的劳动时间、场地空 间和材料消耗。例如，模拟仿真、数字孪生等技术将物理的生产过程 转化为数字化的参数，高效、高精度地对大量的参数组合进行测试和 修改直至最优；3D 打印技术能够帮助设计师定制化地打造样品模型 打印技术能够帮助设计师定制化地打造样品模型 进行检验验证。另一方面，大幅提升技术突破概率和收益规模。企业 利用大数据、云计算等技术作用于动态的生产数据和市场信息，能够 快速识别市场需求，预测技术趋势并及时调整创新方案，减少研发过 程中的盲目性和不确定性，降低创新投资风险。同时，数字经济进一 步强化创新的先发者优势，带来更高的潜在市场空间和商业价值。数 字技术能够广泛赋能各行各业并触及全球市场，早期进入市场的创新

在第七十五届联合国大会提出：“力争于 2030 年前达到峰值，努力 争取 2060 年前实现碳中和。” 2020 年中央经济工作会议要求抓紧制定 2030 年前碳排放达峰 行动方案，支持有条件的地方率先达峰。要加快调整优化产业结构、 能源结构，推动煤炭消费尽早达峰，大力发展新能源，加快建设全 国用能权、碳排放权交易市场，完善能源消费双控制度。要继续打 好污染防治攻坚战，实现减污降碳协同效应。要开展大规模国土绿 国工业产值的 50%以上，工业园区也同时贡献了全国二氧化碳排放 量的 31%。与此同时，大规模的工业园区也有达到系统性节能减排 得天独厚的优势，能够通过能源、交通、建筑、产业、生活、智慧 等综合调整的战略规划，推动达成生态、零碳、智慧的新产业模式。 数据中心。 针对工业园区的减排，国家也密集出台了系列政策。2021 年 10 6 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 包括碳排放现状核算方法研究、碳排放评价指标体系构建、碳排放 源识别与监控方法、低碳排放与污染物排放协同控制方法等方面。 通过试点工作，重点从碳排放评价技术方法、减污降碳协同治理、 考虑气候变化因素的规划优化调整方式和环境管理机制等方面总结 经验，形成一批可复制、可推广的案例，为碳排放评价纳入环评体 系提供工作基础。 2021 年 2 月国务院《关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济 体系的指导意见》

使用数据分析进行技能需求管理，快速匹配能力与需求 • 通过有效的程序和方法，确保团队在超出监管能力的灾难 性事件（如自然灾害、暴力/恐怖事件）中的安全 自主生产 打造低碳化产业系统，能够快速、无缝地重新配置和调整以适应 变化。 • 引入高度灵活的自动化生产线概念，专门满足高度定制化需 求，或能够根据变化快速重新配置 • 动态排产能力 • 库存优化模型 • 在资本支出中纳入可持续相关的考量 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 基地和运输网络。 • 使用网络模拟/优化工具来完善生产、优化供应布局 • 建立供应风险预警系统，识别供应商群体中的风险（从第 智能制造 | 09 特刊 而对于中国企业来说，强化制造和供应能力的 韧性更显紧迫且任重道远。大部分中国受访企业还 处于韧性建设的过程中，与更早和在更大范围承受供 应链冲击、并早一步据此做出调整的全球企业相比， 中国企业在韧性各个维度的能力建设都存在一定差 距（参见图三）。 尽管企业纷纷开始转型，但并非所有组织都认识 到了转型和新能力的益处，因为这些企业还在运用 零敲碎打、局部式的方法推动转型，结果导致效益非

�%；利润总额����.�亿元，同比下降��.�%；进出口总额����.�亿美元，同比下降�.�%。这 主要与原油、天然气及绝大多数化工产品的价格下降幅度较大有关；但与此同时，石油石化产业 在提升效能、调整结构、解决产能过剩等方面也有很大的改善空间。 在全社会大力推广新能源汽车替代燃油汽车的战略下，成品油消费增长趋势将逐渐放缓。 ����年�月份，国内汽油消费自����年�月以来首次出现下降，同比减少� 物流、服 务、环保等领域都将面临巨大的转型压力。同时，伴随原料价格、居民可支配收入、消费价格等 一系列社会指标的波动影响，包括石油石化在内的各个行业都需要主动应对趋势变化带来的严峻 挑战，及时调整生产结构，加强一体化经营管理，提高企业效益水平。 �� 以炼油化工、煤化工为代表的流程型行业，生产过程极其复杂，包含了大量的物理反应、化 学反应，物料还存在气、液、固等多种形态，上下游耦合度高。石油石化行业的新型工业化发 油田井下智能管理：通过物联网技术集成井下传感器、生产设备和控制系统，实现油田数据 的全面采集和实时监控。人工智能对这些多维数据进行深度分析，结合智能化的处理能力， 智能管理系统能够预测设备故障、优化生产流程，自动调整生产参数，提高运营效率。 勘探经营智能管理：将所有勘探开发项目进行统一管理，依托人工智能规划应用支持监测、 分析不同勘探项目的工程进度和潜在风险，推荐相应的技术方案和措施。通过对勘探记录、 故

开发建设十五周年， 取 得 了 地 区 生 产 总值、累计上交各种 税收、实际利用外资 折 合 人 民 币 、注 册 内资“四个超千亿” 的发展成就 · 2006年：园区进行新一轮 规划调整，由“工业园区” 向融合生产性服务业和 现 代 服 务 业 的 综 合 性 产业和城市功能区拓展。 中 新 合 作 区 规 划 面 积 扩大10平方公里 7 1.2 从苏州工业园区说开去⸺ 的带动和赋能，将会是未来的重点议题。 图： 国内现有“重装科学城”的主要布局（包括已建成、在建和规划中项目） 图：国内现有“重装科学城”的主要布局（包括已建成、在建和规划中项目） 根据排版设计调整优化上述图表版式结果及配⾊ 23 ➁多方联动的产业应用创新孵化生态 � 洞见·演进 未来产业园区的四大面向 由于“重装科学城”不仅投入高，且多聚焦基础和前沿科学 领域，创新转化周期普遍较长。另一种应用需求引致基础 社区养老服务供给能力 商业设施丰富度、体育及休闲设施覆盖率、文化设施丰富度、步行�分钟生态空间触达率 地均投资强度、地均产值、地均税收、产业用地综合地价 新型产业用地占比、过往五年园区规划动态调整情况、园区弹性功能空间比例 产业政策创新、人才政策创新、园区信息披露 资产证券化模式、绿色金融、产业投资基金 温室气体排放量、单位GDP碳排放量降幅、单位工业增加值碳排放量降幅、能源梯级利用率