矿业工程， 土木、水利与建筑工程，环境与轻纺工程，农业，医药卫生和工程管理 9 个领域报告，分别描述与分析各 领域工程研究前沿和工程开发前沿概况，并对重点前沿进行详细解读。 工程前沿研判是一项复杂且有挑战性的工作。八年来，项目研究聚焦全球工程科技发展的热点和难点， 将前沿研究、学术论坛与期刊建设紧密结合，相互促进，逐步探索出一条别具特色的研究路径。工程前沿 研究得到了来自我国工程科技界各 RGB 图像，对图像中的每个像素进行类 别标签分配，从而实现对整个场景的全面解析。其典型应用是自动驾驶和机器人导航领域的道路环境的语 义分割。仅基于 RGB 图像的场景解析方法在具有相似物体或复杂背景的场景中往往表现不佳，而深度图 像包含了更多的位置和轮廓信息，赋予算法更强的上下文解读能力，从而实现更精细的场景解析。 目前该领域的技术方向主要围绕神经网络结构和学习技巧两方面展开，主要的网络结构包括编码器－ 照、磁场、电流、化学溶液等） 下实现形状、性质变化和功能转换。4D 打印通过利用形状记忆效应，在 3D 打印过程中引入时间维度，使 得打印出的结构能够在使用过程中动态调整和适应环境变化，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

了未来发展目标愿景。 蓝皮书对于全面真实了解我国煤矿智能化发展现状、凝聚行业发 2 展共识、统一思想和行动、引导科学发展、构建健康的煤矿智能化发 展生态具有十分重要的意义。由于煤矿智能化建设场景复杂多样，技 术装备发展较快，并受调研和资料的局限性，蓝皮书难免存在疏漏与 不足之处，敬请批评指正。 1 目 录 第一章 我国煤矿智能化发展政策环境日益优化 ...... 余处。单矿建设方面，形成 了包括采掘机运通、经营管理、井下地面全流程智能化的大型现代化 煤矿智能化建设模式，智能防灾系统优先、其他系统同步建设的灾害 严重煤矿智能化建设模式，以及重实用、求实效的地质条件复杂中小 型煤矿智能化建设模式。矿井群智能化建设方面，神东煤炭集团探索 出矿区整体规划、群矿一体化推进的智能化建设模式。宁夏煤业公司 依托国家能源集团与中国煤炭科工集团煤矿智能化协同创新中心，优 生”四方 面的融合应用，率先建成我国首座智能化煤矿并不断升级迭代，为我 国煤矿智能化建设提供了黄陵方案、黄陵标准。 3.以山东、两淮、河南地区为代表的地质条件较为复杂的煤矿智 10 能化建设取得明显进展。由于条件复杂多样，尤其是大量矿井深部开 采，冲击地压、水害等灾害事故频发，对矿井安全管理造成极大压力， 该地区形成了“智能防灾系统优先、其他系统同步建设”的煤矿智能 化建设模式

单元（RTU）等精准控制生产流程，智能仪器仪表精确采集实时 数据，联合智能机器人、无人机等智能设备及其他端侧设备等 共同构成设备边缘层的感知网络。物联网通过构建各类感知设 备与平台层的连接，接入各类型智能设备，具备复杂多样的异 构网络协议解析能力；利用物模型等技术，抽象化描述设备的 物理特性和行为逻辑，为资源层提供了统一、标准的物联数据 接入接口。边缘计算为设备边缘层提供数据处理与分析能力， 与云计算相互 为数据采集与反馈控制的终端，通过物联网技术与边缘计算层 12 紧密连接，实现了数据的快速传输与智能响应。云边端的协同 工作，提升了工业互联网的性能与效率。在具有高噪声、强干 扰、动态性强且不稳定性强的复杂网络环境下,工业边缘设备连 接上层云端设备和底层工业终端设备的协同管控、平衡传输、 实时计算技术,是未来工业互联网设备边缘层的核心技术。 图 3 工业互联网赋能能源化工行业体系架构—设备边缘层 算力资源指由通用算力、超算算力和智算算力构成的计算 能力矩阵，通用算力支持企业日常运营中的普通算力需求，处 理广泛的计算任务，如业务处理、数据分析等；超算算力凭借 其浮点运算能力，专注于解决大规模数值计算、复杂物理模拟 等科学计算问题；智算算力则聚焦于人工智能和机器学习领域， 通过定制化的深度学习框架、高效的模型训练与推理引擎，加 速人工智能应用的开发与部署。 网络资源包含局域网、广域网及数据中心网络。局域网包

理论与技术是构建新型电力系统的重大需求 新型电力系统需要人工智能 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 8 新型电力系统新在哪里 ? 新能源 电力电子设备 系统规模巨大 安全机理复杂 能为新 海量数据分析 系统发 新能源功率支撑 支持 优化决策时效要求高 海量新能源接入电力系统 新能源的个体容量小、数量多、预测难度大 新能源和电力电子、储能的关系密切 , 准确率，实现调度操作票全要素智能审核，快速完成故障分析和处置。 (2) 设备运维 · 提升电网安全隐患告警有效率； · 人形机器人通过 AI 与大模型技术结合，应用于电力设备巡检、倒闸操作等高危复杂任务。 (3) 智能客服 · 覆盖智能客服等十余个领域的百余个应用场景，具备意图识别、多轮对话等能力。 应用场景日益丰富 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 24 新型电力系统人工智能大模型关键技术 AI EPS 应用 系 统 集 成 应 用 自主运行“用得好” ⑤ 新能源渗透率： ≥ 70% 电力人工智能系统 Al EPS 逻辑推理“算得快” ③ 复杂调度： 分钟级 策略推演 关键技术 2: 基础模型与模型训练 电 力 专 业 大 模 型 基 座 ( 函 数 库 ) 未见场景“算得准” ② 多物理量状态数值精度： 1E-3 动态平衡“算得巧”

（一） 增强感知能力：人工智能中的计 算机视觉、语音识别等技术，极 大提升了工业机器人的感知能 力。计算机视觉系统借助深度学 习算法，能够快速准确地识别物 体的形状、颜色、位置和姿态， 使机器人在复杂环境中完成物 料分拣、零件装配等任务。语音 识别技术则让机器人能够理解 人类的语音指令，实现人机之间 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 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， 利用神经网络算法对机器人的 运动模型进行建模和预测，能够 实现更精确的运动轨迹控制，提 高机器人在高速运动和复杂动 作下的控制精度，使其能够完成 更加精细和复杂的任务，如高精 度的焊接、打磨等。 （四） 增强人机交互的易用性：自然语 言和语音界面的发展，使没有受 过专业技术培训的人员也能轻松 与AI互动。例如工业AI助手，新员 工无需大量系统培训，直接询问 方向，逐步成为主流工业软件框架。工 业软件从单体应用转向平台化，通过统 一数据底座和服务接口，解决传统分层 架构中多源异构数据难以共享、跨系统 协同效率低的问题，减少分层架构中多 协议转换和私有接口互联，降低系统集 成成本与复杂度。 — 软件定义的智能制造基础软件平台 体系架构。针对现有的工业应用普 遍存在定制化开发程度高、工程实 施工作量大、烟囱式部署、异构系统 难以互联互通互操作、上层应用与 底层资源耦合度高、制造资源难以

量子计算测控系统的核心供应商加速技术迭代。当前，测控系统正积极向四个 方面进行技术升级： （1）自动化：利用AI，实现硬件优化、自动化等功能。 （2）低温化：由室温方案向低温方案转变，从而有效降低互联复杂性和噪声干 扰。 （3）混合化：将量子-经典混合架构考虑在内，促进量子处理单元（QPU）与 中央处理器（CPU）更好地连接。 （4）集成化：方便微波信号生成、数字处理和实时解调等多种功能的集成，系 Quantum System One等）， 客户集中于高校、国家实验室及大型科技公司。这一现象揭示 了量子计算产业化初期的核心逻辑——技术验证、生态构建与 战略卡位三重需求叠加。 量子计算在复杂分子模拟、新药研发、材料设计中展现出了广 阔的应用前景。例如，腾讯量子实验室与苏州医图生科开发了 一种为解决真正的药物设计问题而量身定制且不同于传统研究 的混合量子计算管道。 量子计算的战略 前，主要以增大制冷量、增大样品空间、提高布线密度、提高换热效率、减小振动 为主。 为了能够更好地满足量子计算机的扩展需求，稀释制冷机厂商通过多种方式改 进产品。具体而言，柔性带状线可弯曲、折叠，能更好地适应制冷机内部复杂的空 间形状和不规则区域，可紧密贴合在冷盘或其他部件表面，提高空间利用率；时分 复用、频分复用等技术也有助于减少每个量子比特使用的线缆条数。鉴于商用稀释 制冷机中液氦温区制冷机功耗大且效率低，可采用大型氦液化器替代，以大幅降低

控制、基于计算机的数字自动控制系统（DDC）应用等阶段。 建筑暖通空调系统的运行管理，从根本上来说，为实现建筑的使用功能是其第一任务。随着建筑功能需求的多样化，不但对建筑 环境的控制要求也越来越复杂，同时随着建筑能源与资源的消耗不断增大，需要暖通空调系统在满足使用功能的基础上，尽最 大的能力去节省能源与资源。因此，多样化的需求之间，实际上构成了一个多维矩阵。 工程建设是以价值导向为目标的。 年，Nicolas Minorsky提出PID控制原理，被广泛应用于供暖和通风的模拟控制。 特点与局限：该阶段的系统以气压信号与机械执行机构为主，调节依赖人工与机械反馈，响应速度慢、精度有限， 难以适应复杂建筑需求。 （二）PLC 与 DCS 阶段（����s‒����s） 随着电子与微处理器技术发展，HVAC控制进入数字化初期。 关键节点： ●���� 年，首台可编程逻辑控制器（PLC）面世 AI自学习控制 案例显示，基于MPC和数字孪生的综合应用，能源利用效率可提升��%以上。 此外，数字孪生技术正在成为能耗管理的重要工具。其通过构建建筑及暖通系统的虚拟镜像，实现实时仿真和策 略验证，为复杂工况下的能效优化和碳排放管控提供低风险环境。 （三） 多系统融合控制趋势 暖通智控正逐步从单一系统优化走向跨系统协同。通过与照明、遮阳、新风、门禁和安防等子系统互联，系统可在 统一的BAS/BMS（Building

能源体系中占据 着重要地位。作为全球能源革命的重要参与者与推动者，中国储能产业的发展不仅关乎自身 能源结构优化和能源安全，更对全球可再生能源发展格局有着深远影响。 2024 年，中国储能产业在复杂的市场环境与激烈的全球竞争中，展现出了强大的韧性 与蓬勃的发展活力。尽管面临着“产能过剩”、“价格内卷” 等严峻挑战，但行业内部的积极变 革从未停歇。这一年，储能行业正在从价格竞争逐步迈向价值竞争的新赛道，技术创新成果 站方面具有综合效率高、占地面积小、投资收益高等显著优势。此外，高压级联技术在构网时也更具 备优势，主要体现在三个方面：第一，其单套系统功率显著高于低压储能方案（通常达十倍以上）， 在大规模部署中可减少并联设备数量，从而降低协调控制复杂度；第二，高压级联输出滤波为电抗 器，相较于低压储能所需的LC或LCL滤波结构，其控制策略更易实现且能有效规避谐振风险；第三， 高压级联直接输出电网，无需配置变压器，避免了变压器高压侧和低压侧构网性能存在差异的问题。 n-One”高度集成化设计， 通过将电池Pack、双向变流器（PCS）、EMS、配电、温控系统、消防系统等集成于单个机柜内，实 现紧凑化布局和快速部署。同时支持多机并联和灵活扩容，满足了工商储的复杂应用场景以及提升了 投资商的资产灵活性，已经成为工商储场景下的主流技术。 在产品设计方面，一体化储能柜更有利于实现标准化产品设计，可大幅节省设备、时间、运维等 成本。设计理念方面，采用一簇一管

何在人才、技术和可持续发展方面采取有效 的管理措施，以提升运营效率，依然是企业面临的持续挑战。 新时代领导力将是企业把握新兴机遇（不论这些机遇是否可预见）并培育韧性的关键所在 举例而言，欲在当前这复杂多变的市场格局中占据主导地位，企业可能需要采取低成本、 高效率且智能化的运营策略。同时，为确保自然价值在企业中得到充分重视并将这一理念 融入企业运营管理中，企业可能需要借助下一代企业资源规划系统简化其核心业务流程， 打造韧性组织 作者 Ian Sanders，德勤全球矿业及金属行业主管合伙人 Andrew Swart，德勤加拿大能源、资源及工业行业主管合伙人 2025年趋势追踪 许多矿业企业所面临的复杂性和不确定性的程度极具挑战。从瞬息万变的地缘政治事务与 气候相关的不稳定因素，到生成式人工智能（GenAI）等颠覆性技术的涌现，以及对践行 多元化、公平性与包容性（DEI）的呼吁，还包括供应链中断等问题。 加剧，我们不禁思考：随 着矿业迈入新的黄金时代，行业应当培养具备哪些特质的领导者？ 趋势1:引领矿业及金属行业步入新时代 Ian Sanders，德勤全球矿业及金属行业主管合伙人 “在当今更加复杂的环境中开展工作，领导者需要具备领导变革的能力。 尽管各家企业所面临的情境和挑战各异，但一些关键的领导者特质对于 企业未来几年的发展将至关重要。” 这些趋势如下: 1. 文化胜任能力 矿业及金属公司的经营地域广泛而多样。

数字驱动、智慧引领： 迈向未来的新型电力系统 1 数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统 一、大势所趋——国家数字化战略下的新型能源体系与新型电力系统 3 1.1 新型能源体系形态高度复杂 4 1.2 数字化战略深刻影响能源体系建设 4 1.3 加快构建“数智化”新型电力系统 6 二、正当其时——数智技术赋能新型电力系统 8 2.1 电碳层：多级联动，电碳一体 10 家“加快规划建设新型能源体系”的目 标下，新一代数字化智能化技术以其全 面感知、高效协同和精准预测能力，正 在助力清洁能源实现“安全、清洁、经 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 国家数字化战略下的 新型能源体系与新型电力系统 4 数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统 | 大势所趋——国家数字化战略下的新型能源体系与新型电力系统 1.1 新型能源体系形态高度复杂 建设新型能源体系是应对气候变化的必经之路，也是保障能源 安全的必然选择。在全球迈向绿色低碳发展的趋势中，构建以 高比例新能源接入为核心的新型能源体系至关重要。要实现碳 达峰、碳中和目标，传统能源生产和消费模式的转型势在必