................................................................................ 4 2. 大模型和小模型在工业领域将长期并存且分别呈现 U 型和倒 U 型分布态势 .....................................6 2.1. 以判别式 AI 为主的小模型应用呈现倒 U 型分布 . ，人工智能通常需 要针对特定的任务和场景设计专门的算法，这种方法虽然在特定领域有效，但人们对 “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。 制，极大地改善了机器学习模型处理序列数据的能力，尤其是在自然语言处理（NLP） 领域。Transformer 架构的出现，为后续的大模型如 ChatGPT 等奠定了技术基础。 ChatGPT、Bert 等大模型通过海量数据和庞大的计算资源支持，使得模型具备了强大的 通用性和复用性。大模型可以被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、语音识别等 领域的各种任务，能够为各种应用和开发人员提供共享的基础架构，并进一步通过微

03 1.2 重点推进领域 / 05 1.3 政策加码与优化空间 / 08 2 宏观市场: 面向2027 设备更新市场规模将达6万亿 / 10 2.1 2024-2027年年均新增投资量超2800亿 / 11 2.2 工业：2027年工业领域设备更新年规模突破5万亿 / 13 2.3 交通领域紧抓新能源风口 / 14 2.4 新型城镇化拉动建筑和市政领域投资需求 / 14 等重点领域 的设备投资规模将较2023年增长25%以上，形成年规模5-6万亿元的巨大市场。这一增长趋势，预示着中 国设备更新市场将迎来一个快速发展的黄金时期。对于国内外设备制造商、技术提供商及相关服务行业而 言，这无疑是一个巨大的商机。同时，这也将为促进就业、推动技术创新和加速产业转型提供强大动力。 在行业层面，中国设备更新行动涵盖了工业、农业、建筑、交通、能源、教育和医疗等多个领域。 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、具有韧性的基础设施

：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。 工业大模型应用重点领域.............................................................. 62 4.1.1 高端装备领域.................................................................................. 62 4.1.2 智能制造领域........ ................................ 63 4.1.3 新能源汽车领域.............................................................................. 65 4.1.4 航空航天领域...................................................

未来精细化工企业将不断提升技术创新水平，以应对市场竞争和政策 要求。特别是延链提质的精细化工企业有望迎来量利齐升。精细化工 行业龙头企业的综合竞争优势将进一步凸显，具有突出技术和产品优 势的细分领域中小型企业也将获得更多支持；但一些技术装备水平相 对落后、产品同质化竞争的行业内企业，则将持续面临市场出清压力。 信用质量或将进一步分化。同时我们也注意到精细化工企业在转型升 级过程中，资本投 为重点发展精细化工，打造专业化、精细化、特色化、新颖化的产品 体系，提升产品附加值，增强核心竞争力。二是加快关键产品攻关及 促进优势产品提质。聚焦新能源、新材料、生物技术等领域的需求， 采用“揭榜挂帅”和“赛马机制”等方式开展协同创新，提升高端聚 烯烃、合成树脂与工程塑料、聚氨酯等领域关键产品供给能力。同时 推动涂料、染料、氟硅有机材料等具有比较优势行业提高产品应用技 术开发和服务水平。三是推进安全环保智能化技术改造提升，通过产 的绿色产品、工厂、工业园区和智能工厂、智慧供应链等，提升行业 绿色化、数字化发展水平。 在政策引领下，精细化工行业发展方向为绿色化、智能化和高端 化。 精细化工行业注重技术创新，我国企业已经在部分领域实现核心 技术突破。科技赋能精细化工研发与生产，或将加快关键材料国产化 进程，提升产业化效率。 我国精细化工行业注重技术创新，并已从传统的模仿跟随转向核 心技术突破。根据中国化工信息中心、全国精细化工原料及中间体行

、人工智能、量子科技、新 一代通信等全面领先优势 3 未来产业新领域新赛道发展意义 p 麦肯锡：2030年人工智能有望 为全球经济贡献25.6万亿美元， 约相当于当前全球GDP总量的 8%。 p GVR：2023年一2030年全球 人形机器人市场规模复合增长 率将超过21%。 p 美国：重点布局量子信息、人工智 能等领域，打造未来产业领先优势 p 欧盟：《欧洲新工业战略》 p 日本：《能源基本计划》《氢能源 适应且节能的神经形态AI芯片、3D打印、自动驾 驶、医疗器械 人工智能：新一代人工智能技术、AI芯片、人工智 能基础领域研究、脑机能、认知科学、机械学习 量子科技：量子计算机、量子城域网、量子传感器 先进半导体：半导体与显示器、新型存储器和下 一代设备的开发、电力及汽车领域的芯片设计原创技术、 超微芯片和先进封装的原创技术、非存储类芯片、显示 技术 6 2. 2 2.2 国内未来产业赛道布局 《中华人民共和国国民经济和社会发展第 十四个五年规划和2035年远景目标纲要》 围绕制造业“主战场”前瞻布局未来产业 工业和信息化部等七部门 《关于推动未来产业创新发展的实施意见》 政策文件名称 重点布局领域 重要举措 《中华人民共和国 国民经济和社会发 展第十四个五年规 划和2035年远景目 标纲要》 类脑智能 1、组织实施未来产业孵化与加速计 划，谋划布局一批未来产业 2、在科教资源优势突出、产业基础

的合作，通过构建开放平台和广泛的合作网络，整合资源，扩大应用场景，形成强大的市场竞争力。科大 讯飞与奇瑞、蔚来、广汽、一汽等国内汽车品牌以及国际品牌大众合作，在汽车领域应用其星火大模型技 术，并成功应用于海尔、美的集团、海信集团和TCL集团的家电领域，还与优必选、傅利叶智能、宇树科 技、朴津智能等机器人企业合作，赋能近400家机器人企业。 3 多种商业模式共存，满足不同客户个性化需求 工业大模型主 能够凭借其技术优势和资金实力在市场中保持主 导地位。与此同时，中小企业则通过在特定细分市场或技术领域的专注来避免与头部企业的直接竞争，寻 找市场突破口。 [3] 1：https://www.geek… 2：天风证券、商汤科技、… 发展历程[4] 工业大模型随着大模型的发展以及大模型在工业领域的应用，可以分为三个阶段。第一阶段：萌芽期 （2022年11月-2023年2月）在这一阶段，Op 023年3月-2023年12月）在这一阶段，国内外企业包括 OpenAI、Google、百度等不断推出并更新大模型产品。第三阶段：高速发展期（2023年6月-至今）这一阶段 大模型逐步应用于工业领域并且获得了广泛的认可，推出大模型产品的企业不断优化大模型在工业中的应用。 萌芽期 2022-11~2023-02 2022年11月，OpenAI发布了ChatGPT，标志着大模型时代已经到来，人工智能迈向通用大模型AGI

效果，在此基础上，研究形成了苏州工业园区近零碳发展的时间表和路线图，为科学制定 苏州工业园区短期及中长期减碳目标、实现途径奠定基础。 研究构建了苏州工业园区近零碳园区建设的政策机制，针对能源、产业、交通、建筑等重 点领域，提出了短期、中长期苏州工业园区近零碳园区建设的发展举措，并形成了重大项 目、重大工程建设清单。 展望未来，苏州工业园区通过“近零碳园区”建设，将形成“头雁效应”，引领全国工业 城市技术突破 务、科教创新、旅游度假、高端制造与国际贸易四大功能板块，形成“产城融合、区域一 体”的城市发展架构。 本研究中的“近零碳园区”实质开展的是“近零碳城市”发展的研究，覆盖到工业、建筑、 交通、居民生活等多领域，结合苏州工业园区的特点，重点围绕苏州工业园区进一步低碳 发展面临的难点和挑战开展研究。 目前，在园区范围物理层面实现碳排放量绝对值为零，即“零碳”，往往面临巨大挑战， 较难实现。综合考虑现 在基础设施、公共服务、就业保障、社会管理等方面实现“八个一体化”，实现了城市化 率 100%。通过“近零碳园区”建设，园区将立足城市资源禀赋，注重分类施策、制度创 新，在城市更新行动中贯彻”双碳“战略，稳妥推进能源、交通、建筑等领域的低碳转型， 形成绿色低碳的城市生产方式和生活方式，不断推进城市成为更健康、更安全、更宜居的 高品质生活空间，为中国城市在气候变化、人口、资源和环境的约束条件下科学系统性转 型、实现低碳宜居发

孪生和区块链等 6 个部分，如图 9 所示。主要用于指导新技 术向制造业领域融合应用，提升制造业智能化水平。 21 图 9 智能赋能技术标准子体系 （1）人工智能标准 主要包括面向工业领域的大模型、机器学习、知识图谱 的参考架构、系统要求、性能要求、测试方法、数据训练及 生成内容评价等通用要求标准；面向工业领域重点行业及典 型场景的模型、算法、知识及系统的集成、部署、应用、管 理和运维等服务应用标准。 理和运维等服务应用标准。 （2）大数据标准 主要包括面向工业领域数据的分类分级、命名规则、描 述与表达、确权规则等元数据与数据字典标准；智能制造领 域各类对象的标识规则、解析规范、异构标识互操作等标识 22 标准；平台建设的要求、运维和检测评估等数据平台标准； 数据采集、分析、可视化、访问、管理等数据处理标准。 （3）云计算标准 主要包括工业云参考架构、工业云操作系统等通用要求 效果评价等服务质量标准；面向数据管理、知识库接入、资 源配置等资源共享标准。 （4）边缘计算标准 主要包括应用于工业领域的边缘计算架构、边缘数据、 测试与评价等通用要求标准；边缘计算节点、边缘计算平台、 边缘操作系统等计算能力标准；边缘计算接口、边云协同等 互联互通标准。 （5）数字孪生标准 主要包括工业领域数字孪生参考架构、功能和信息安全 等通用要求标准，数字实体构建与运行管理、数据分类与表 达、数

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、增强竞争新优势的战略选择。数字经济作为科技革命和产业 变革的前沿阵地，本质上代表着先进生产力，是支撑新质生产力蓬勃 数字技能，推动劳动者向更高技能的复合型技术人才转变。同时，以 工业机器人为代表的智能装备在劳动过程中得到广泛应用，极大拓展 了劳动者的内涵和外延。 数字经济为生产力三大动力的培育塑造提供源泉。作为新一轮科 技革命和产业变革的重要领域，数字经济不仅优化了三大生产要素， 还能够通过科技创新特别是原创性、颠覆性科技创新实现技术革命性 突破，能够在传统生产要素配置的边际效应递减时实现生产要素创新 性配置，能够改变传统生产方式，通过产业深度转型升级催生新产业、 全氟离子膜、聚烯烃催化剂等新型劳动对象的创新突破，不断拓展生 产领域的边界，促进了钢铁、有色金属、建材、石化等产业发展。例 如，第三代铝锂合金成功在国产大飞机上实现应用，第二代高温超导 材料支撑世界首条 35 千伏公里级高温超导电缆示范工程上网通电运 行。工信部数据显示，2023 年前三季度，我国新材料产业总产值超过 5 万亿元，保持两位数增长。截至 2023 年 10 月，我国新材料领域建 立 7 个国家制造业创新中心，布局建设了

中国环境科学研究院成立于 1978 年 12 月，隶属中华人民共和 国生态环境部。中国环境科学研究院共有 16 个主要研究方向和 80 个细分研究方向，形成了比较全面的学科体系，基本涵盖生 态环境各研究领域（除核安全领域以外）。全院围绕国家可持 续发展战略，开展创新性、基础性重大环境保护科学研究，致 力于为国家经济社会发展和环境决策提供战略性、前瞻性和全 局性的科技支撑，服务于经济社会发展中重大环境问题的工程 ， 系统构建了工业园区温室气体核算方法学体系。 本研究遵循实用性与可操作性、一致性与可比性、准确性与完整性、普遍性与特殊 性的原则，按照核算目的识别、核算边界确定、排放源筛选、活动水平获取、各领域温 室气体核算等步骤进行工业园区温室气体核算。根据不同的核算目的，选择与核算目的 相对应的核算边界（地理边界 / 数据统计边界 / 管理边界等）；依据工业园区的主要类 型（产业型 / 产城融合性 给出不同数据的活动水平获取方法，并相应给出各个层次的温室气体核算方法。在工业 园区温室气体核算过程中，对于处理大量区外废弃物的园区、使用绿电等情况做出特殊 说明。 根据项目研究成果，提出统一工业园区温室气体核算范围及领域、适时更新区域 / 省级电网平均碳排放因子、单独报告消纳绿色电力的零碳排放、适当披露工业园区承担 城市基础设施部分的温室气体排放、规范园区温室气体排放基础数据等政策建议。 1 项目背景及意义