（一）工业互联网驱动的智慧工程设计与建造 ............ 20 （二）工业互联网驱动的研发设计创新 ...................23 （三）工业互联网驱动的生产运营优化 ...................25 （四）工业互联网驱动的经营管理优化 ...................28 （五）工业互联网驱动的营销销售变革 ...................29 六、能源化工企业实施策略 . 传统工业 IT 架构采用垂直耦合的模式，易导致数据碎片化、 信息孤岛化、技术异构化，负责不同业务环节或流程的子系统 间彼此孤立，无法满足新形势下企业统筹规划、决策优化、高 效管理及敏捷响应等新需求。在此背景下，以泛在互联、全面 感知、智能优化、安全稳固为特征的工业互联网应运而生。工 业互联网作为全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式， 通过新兴信息技术构建“人-机-物”的全面互联，基于规模化 发 重要的角色。作为数字经济与实体经济融合的重要载体，工业 互联网深入能源、化工、交通等多个领域，提供强大的网络连 接、计算处理和数据分析等新型能力支撑，通过优化资源配置 和促进产业链协同，推动各行业研发模式创新与生产流程优化， 助力传统工业制造体系和服务体系的重构。 如今，新一轮科技革命深入发展，技术创新进入了前所未 有的密集活跃期，人工智能技术的崛起，特别是大模型的广泛 应用为

阵。 工程建设是以价值导向为目标的。工程的价值反映了工程多方面的述求：既有经济层面的，也有社会层面的。不同的目标设定和 追求，对于暖通空调系统的控制和管理也会带来不同的要求。因此，单一环节的“最优化”，实际上并不是工程所追求的本质。 传统所称的“自动控制”，往往都是建立在对某些单一设备、单一系统或者局部环节进行控制的基础上，各环节相对单一或独立 进行。要整合这些设备系统和环节之间的关联，需 需求。暖通空调“自控”，面临重大需求的挑战。 从“自控”到“智控”，并不仅仅是一个名词上的变更，而是暖通空调系统控制领域从内涵到外延的又一次深刻的变革。要在满足 传统反馈控制的特点上，通过先进算法、数字孪生等技术，优化求解，才能实现各种控制需求。 AI技术的飞速发展，正好为我们所面临的变革提供了一个宝贵的机会。从感知层面看，不断丰富的大数据，为我们提供了越来越 多的基础研究数据；从执行层面看，AI强大的算力， 根据中国建筑节能协会的《����中国城乡建设领域碳排放研究报告》，建筑运行能耗占全国能源消费总量的��.�%。而暖通空 调设施的能耗则占建筑运行能耗的��%以上。暖通智控系统与制冷技术创新、暖通空调设备性能改进同步，通过精准调节、优化 控制和有效管理，实现了大幅度的节能。不少工程实践案例证明，有效应用暖通智控系统不仅可自动按NPLV的期望值调整设备 工况和参数，甚至可使COP达到�.�以上，综合各种策略可以把建筑物的能耗下降

济”的平衡，并逐步成为能源体系中的 主导力量。纷繁复杂的能源体系也为数 字化智能化技术提供了广阔的应用场 景，促进其在不断的探索与验证中完成 技术创新与迭代。特别是新型电力系 统，作为联接清洁能源生产与消费端的 桥梁和优化资源配置的关键枢纽，毫无 疑问地成为这一变革中的焦点。数字化 智能化技术与电力系统的融合，不仅带 来了清洁能源开发与消纳的更优方案， 驱动电力系统低碳转型，还将孕育出如 虚拟电厂和共享储能等创新业态，深刻 杂形态。在新型能源体系下，能源供给由煤炭为主的能源系统 转向煤、油、气、核、新能源、可再生能源多轮驱动的能源供 应体系，电、氢、热、气等多种能源网络的高效灵活转换、互 济互通将实现多种能源的灵活配置，极大优化能源综合利用效 率。另一方面，伴随能源系统的演进而涌现的新兴技术和新兴 市场机制将重新定义用能模式，能源网络与交通网络、算力网 络等跨行业的融合，将催生车网互动、虚拟电厂、零碳算力中 心等新 管理的辅助 工具，但随着能源系统的规模扩大和复杂性提升，以人工智能 为代表的数字化智能化技术成为能源体系运转的核心引擎。例 如，人工智能技术用于能源预测、能耗优化、智能电网管理或 储能系统管理，以其快速响应、精准预测、情景优化的能力， 显著降低运营成本，并增强系统安全性和稳定性，助力打破能 源清洁、经济、安全的“不可能三角”。据全球移动通信系统 协会（GSMA）估算，到2050年，仅通过构建智慧化能源体

济”的平衡，并逐步成为能源体系中的 主导力量。纷繁复杂的能源体系也为数 字化智能化技术提供了广阔的应用场 景，促进其在不断的探索与验证中完成 技术创新与迭代。特别是新型电力系 统，作为联接清洁能源生产与消费端的 桥梁和优化资源配置的关键枢纽，毫无 疑问地成为这一变革中的焦点。数字化 智能化技术与电力系统的融合，不仅带 来了清洁能源开发与消纳的更优方案， 驱动电力系统低碳转型，还将孕育出如 虚拟电厂和共享储能等创新业态，深刻 杂形态。在新型能源体系下，能源供给由煤炭为主的能源系统 转向煤、油、气、核、新能源、可再生能源多轮驱动的能源供 应体系，电、氢、热、气等多种能源网络的高效灵活转换、互 济互通将实现多种能源的灵活配置，极大优化能源综合利用效 率。另一方面，伴随能源系统的演进而涌现的新兴技术和新兴 市场机制将重新定义用能模式，能源网络与交通网络、算力网 络等跨行业的融合，将催生车网互动、虚拟电厂、零碳算力中 心等新 管理的辅助 工具，但随着能源系统的规模扩大和复杂性提升，以人工智能 为代表的数字化智能化技术成为能源体系运转的核心引擎。例 如，人工智能技术用于能源预测、能耗优化、智能电网管理或 储能系统管理，以其快速响应、精准预测、情景优化的能力， 显著降低运营成本，并增强系统安全性和稳定性，助力打破能 源清洁、经济、安全的“不可能三角”。据全球移动通信系统 协会（GSMA）估算，到2050年，仅通过构建智慧化能源体

业绩 & 效益 04 PA RT O N E 1需求分析 钢铁行业能源管理三个层级 LEVEL 3 LEVEL 2 LEVEL 1 基于全流程优化与系统节能思想的能源管理，重点关 注全生产流程及工序间的优化与协调，期望实现公司 整体节能效益的最大化。 基于能源介质平衡的能源管理，重点关注一次能源及 二次能源在生产过程中的供需平衡，减少因不平衡所 造成的能源浪费。 基于 基于单体设备与工序级的能源管理，重点关注单体设 备的节能，尽量减少能源介质的“跑、冒、滴、漏”。 钢铁行业能源管理系统发展趋势 钢铁行业能源管控痛点问题 Ø 能源站所室分散，从生产效率、 管 理 效 益 和 人 员 优化上都存在很大提升空间； Ø 大多原能源管理系统只关注在生 产 监 视 、 报 表 数 据，能源生产平衡主要依靠人员调度指挥； Ø 缺少对用户在能效、能耗方面的数据分析； Ø 缺少能源各专业系统间的深层次分析和协同。 平台功能架构 智能化能源管控系统平台 智能化管理 实现全流程管理信息化、数字化，利用大数据技术分 析能效能耗，预测能源产生和消耗，评价能源管理水 平，实现科学化的管理节能； 自动化运行 优化工艺流程，提高自动化运行水平，让生产操作简 单、易用、安全、稳定； 集约化操控 对基础设备进行升级改造，实现站所室全面无人值守 和集中操控； 平台建设目标 智能化管理 自动化运行 集约化操控

理船舶同步映 射的虚拟船舶模型，并借助物理船舶与虚拟船舶模型的虚实数据交互，实现模型与数据共同驱动的各类应 用。借助数字孪生跨时空的特性，船舶数字孪生系统可以更快、更全、更优地监控、分析、预测、优化、 控制物理船舶。船舶数字孪生系统相关技术包括船舶全要素感知技术、虚拟船舶模型构建与迭代技术、船 舶孪生数据处理与管理技术、智能化船舶应用开发与服务技术、虚实船舶通信交互技术等。围绕船舶全生 免占用陆地资源，并且可以利用水的冷却作用提高光伏发 电效率。但是海洋环境恶劣，对漂浮式光伏结构的可靠性和耐用性提出了新的挑战，漂浮太阳能发电系统 需要进行优化升级。 目前该领域的主要研究方向包括：① 海洋漂浮式光伏发电系统的结构设计优化；② 海洋漂浮式光伏 发电系统的环境影响评估；③ 海洋漂浮式光伏发电系统效率提升；④ 海洋漂浮式光伏发电系统的集成技 术研究。该领域未来的发展方向是将海洋 环境变化，从而实现复杂的自我修复、自我组装和自适 应等功能。这种技术可以应用于航空航天、电子封装、智能纺织、软体机器人和生物医学等领域。 目前该领域的主要研究方向包括 SMP 材料研发优化、4D 打印技术优化、多功能智能结构集成、新型 智能结构开发、接触 / 非接触式变形驱动设计等。该领域近年来的新型智能结构主要有泊松比可调结构、 受自然生物启发的仿生结构、折纸 / 铰链结构等。随着材料科学和打印技术的进步，由于结合了

励和支持行业发展。《“十四五”智能制 造发展规划》提出推进智能制造的总 体路径是：立足制造本质，紧扣智能特 征，以工艺、装备为核心，以数据为基 础，依托制造单元、车间、工厂、供应链 等载体，构建虚实融合、知识驱动、动 态优化、安全高效、绿色低碳的智能制 造系统，推动制造业实现数字化转型、 网络化协同、智能化变革。到2025年， 规模以上制造业企业大部分实现数字 化网络化，重点行业骨干企业初步应用 智能化。到2035年，规模以上制造业企 更自然、便捷交互，提高生产效 率。 （二） 优化决策能力：通过机器学习 和强化学习算法，工业自动化系 统能够基于大量生产数据进行学 习和分析，从而优化自身决策过 程。例如在生产过程中，机器人 可以根据实时生产数据和质量反 馈，自动调整工作参数和操作流 程，以适应不同的生产任务和环 境变化，提高生产质量和效率， 降低次品率。 （三） 提升运动控制精度：人工智能 技术可优化工业自动化系统及 工业机器人的运动控制。例如， 更多企业选择合作方式搭建工业 物联网平台，而非自主开发。工业物 联网平台是制造环境的基础设施， 建立在通用架构和标准化通信协议 之上，可帮助工业用户监控、管理和 控制互联设备。工业物联网平台让 制造商能够分析和优化工厂产生的 大量数据，从而获取价值。54%的受 访者表示，他们目前搭建工业物联网 平台的机制是与OEM合作，有30% 的受访者选择使用大型供应商的现 融合生态 拥抱智能： 2030中国智能制造及自动化行业展望

自给自足与高效利用的双重目标； 最后，在此过程中，微电网作为未来新型电力系统的重要组成部分，将成为用能企业的能源基础 设施形态。 构建全生命周期的“能源新质生产力”是企业实现转型的有力方式。从优化能源效率和调整能 源结构两方面入手进行整体规划，从看清楚、给办法、能落地和可持续等全生命周期角度进行建 设运营，达到整体能源利用效率最优。而这则对企业的运营能力提出了更高的要求和挑战：不仅 要 能企业的能源基础设施形态。微电网的技术优势也将为用能企业提供安全价值、经济价值和绿色 价值。 4 四：从点到线，构建全生命周期“能源新质生产力” 对于用能企业来讲，拥抱能源产消一体化转型，具体可以从优化能源效率和调整能源结构两 方面入手。考虑到此过程中，建设和参与方众多，利益难以协同，所以必须从用能企业视角来进 行整体规划，从看清楚、给办法、能落地和可持续等全生命周期角度进行建设运营，达到整体能 高能源效率、运用能源管理系统、以及建设分布式能源。首先，提高能源效率通过优化设备和工 艺，减少能源消耗，从源头降低碳排放；其次，运用能源管理系统可以实时监测和分析能源使用 情况，进一步提升能源效率，及时调整和优化能源配置；最后，建设分布式能源系统能够在局部 区域内自主生成和使用清洁能源，减少对集中式电网的依赖，进一步降低企业的碳足迹。这三者 共同作用，有助于实现从能源使用优化到管理提升，再到能源生产方式转变的全面低碳转型。

的智能装备、智能赋能技术、工业网络等标准，并根据石化行业基础关键技术的需求进行了整合； B 石化 关键数据及模型技术标准包括资产数据及模型、能源数据及模型、产品数据及模型等三个部分； C 石化关 键应用技术标准包括生产管控与优化、安全环保、设备管理、能源管理、供应链管理、智能服务等六个部 分； D 细分行业应用标准包括原油加工、基本有机化工原料、合成树脂、合成橡胶、合纤原料等五个部分。 把 PowerPoint 当作字 分。石化关键数据及模型技术标准涵盖了石化智能制造需要的基础数据标准、主数据标准、事务数据采集标 准，以及基于经验和自然规律的算法库标准、知识库标准、资产模型标准、机理模型标准等。 C 石化关键应用技术标准包括生产管控与优化、安全环保、设备管理、能源管理、供应链管理、智能服 务等六个部分，涵盖人工智能、工业大数据等新一代信息技术在石化行业各个业务域的应用场景标准。 D 细分行业应用标准包括原油加工、基本有机化工原料 统、检验检测装备、人机协作系统、工业机器人、工艺过 程装备等七个部分，如图 4 所示。主要用于规定智能传 感器、智能仪表、工艺过程装备、工业机器人等智能装备 的数据字典、通信协议、接口、集成和互联互通、优化等 技术要求，解决生产过程中智能装备之间，以及智能装备 与物流系统、检测系统、工业软件、工业云平台之间数据 共享和互联互通的问题。通用装备的相关标准引用国家智 能制造标准体系中的智能装备标准，本部分只对面向石化