+3+N”的模式，建设一个 智能调度控制中心，构建一张图（“GIS”地图）、一张网（万兆环网 +5G）和一朵云（私有云）以及智能采煤、掘进、防冲等“N”个控制 系统，形成了井上下各子系统的全面感知、实时互联、分析决策、动 态预测、协同控制的智能化建设示范，采煤工作面采用“三六”生产 组织模式，取消夜班生产，综采工区减人 62 人，深部复杂条件生产 班 9 人以内，固定岗位、矸石分选岗位减人 重塑传统煤矿安全管理模式。通过将智能化建设与安全生产全要素的 深度融合，构建形成“感知-预警-决策-控制”的全链条防控体系。 通过协同智能监测系统、自动化装备、数字化平台，有效推动煤矿安 全管理从被动应对转为主动预防，大幅提升了风险识别能力和本质安 全水平。 1.一体化综合管控平台建设提升了煤矿安全生产管控水平。通过 构建“全域感知-智能决策-协同管控”三位一体的管控平台，为煤矿 安全提供了新型治 体防控体系，实现了矿井各业务系统的设备标准接入、数据融合共享、 智能协同管控，安全隐患处置效率提升 85%，重大险情应急响应时间 压缩至 3 分钟。 2.灾害综合防治系统成为矿山本质安全生产的核心保障。通过构 建“感知-预警-处置”全链条灾害防控体系，推动矿山安全管理模式 从被动应对向主动防御的变革。例如，陕煤集团红柳林煤矿建设的 “智能灾害防控一体化平台”，构建了煤矿“一图、一库、一网”多 灾害智能预警防

开展煤矿智能化顶层设计，采用先进生产工艺、技术与装备，全 面建设信息基础设施、智能化生产系统、智能化综合管控平台等， 形成完整的智能化煤矿安全高效运维体系。 2.露天煤矿智能化建设目标 生产煤矿重点提升基础网络、数据中心、感知系统、智能装 备、机器人等建设，重点建设远程操控系统、无人驾驶系统、远 程运维系统、综合管控系统等，实现开采环境数字化、剥采装备 智能化、生产过程遥控化、信息传输网络化和经营管理信息化。 新 开展重点生产单元、管理过程的智能化，形成完善的洗选过程智能 感知、智能控制、智能管理与智能决策，主要工艺环节、主要操作 岗位及重要设备实现智能无人操控，建成安全、节能、环保的智能 化选煤厂。 二、煤矿智能化总体设计 智能化煤矿将人工智能、工业互联网、云计算、大数据、机 器人、智能装备等与现代煤炭开发技术进行深入融合，形成全面 感知、实时互联、分析决策、自主学习、动态预测、协同控制的 智 应根据矿井建设基础，制定科学合理的煤矿智能化建设与升级改 造方案，明确智能化煤矿建设的总体架构、技术路径、主要任务 与目标。 智能化煤矿应基于工业互联网平台的建设思路，采用一套标 准体系、构建一张全面感知网络、建设一条高速数据传输通道、 形成一个大数据应用中心，面向不同业务部门实现按需服务。井 工煤矿、露天煤矿开展智能化建设可参考图 1 所示技术架构。 4 图 1 智能化建设参考技术架构

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 命周期，目前相关研究主要集中在数字孪生驱动的船舶设计、建造、故障预测与健康管理、运营管理等。 理论指导下，数字孪生在船体结构、承压结构、 推进系统、热力系统等关键系统的应用探索得以开展，并主要针对设计、建造或运维中的特定环节。随着 应用探索的深入，具体技术需求愈发凸显，如复杂结构多源数据感知与融合技术、多学科耦合模型构建与 迭代技术、船岸可靠数据传输与同步技术等，相关研究正在逐步开展。为形成贯穿船舶全生命周期的数字 研发体系，基于数字孪生的船舶设计制造一体化技术、虚实融合试验技术、模型数据一体化管控技术等体 关键技术突破：船舶全要素感知、多 领域模型构建、船岸通信与交互、可 靠数据传输与同步等 船舶数字孪生系统可随船交付，实现 规模化产业应用 船舶数字孪生系统集成、 技术验证与应用 需求 提升船舶数字化、智能化、网络化水平，实现更安全、更可靠、更经济、更环保的 智能船舶 建立船舶数字化研发体系，提升船舶设计、验证、制造、交付能力 重点产品 船舶数字 孪生系统 船舶多源异构数据感知模块 船舶数字孪生模型管理模块

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 数据、先进算力与智能化算法，实现海量工业数据的实时采集、 工业系统全方位深度融合形成的产业和应用生态，是工业智能 化发展关键的综合信息基础设施”。工业互联网是以机器、原 材料、控制系统、信息系统、产品及人之间的网络互联为基础， 通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处 理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织变革。 放眼全球，各工业大国均出台了工业互联网领域的顶层战 略，加快推动工业数字化转型与智能化发展，强化工业核心竞 为可能。识别类、数据建模类、知识推理决策类以及组合优化 类等传统工业智能由简单感知识别向深度认知演进，随着应用 认知水平依次递升，应用范围加速由质检、巡检等外围环节向 工艺优化、设备运维等核心环节演进。 （五）工业互联网特征优势 泛在感知。通过遍布厂区的传感器、智能设备和物联网技 术，工业互联网能够对生产环境中各种参数实现实时感知，全 天候监测如温度、压力、流量、化学成分等关键参数，并统一 汇

务和相关集成，支持数据共享，具备提供数字化资产 运营的分析能力。 10 查现场和资料。不符合 要求或功能 1 处扣 2 分。 ③ 采用人工智能技术对采集的各类设备、人员等信 息进行智能感知，基于大数据平台和各子系统不同的 应用场景建立算法和逻辑控制模型，对感知信息进行 智能分析、自学习与决策，实现至少 5 个场景赋能。 15 查现场和资料。不符合 要求或功能扣 3 分。 ④ 能够在不影响各业务系统正常运行的前提下，将 巷道掘进应采用掘进、支护、运输“三位一体”高效快速掘进 技术体系，实现全机械自动化作业，具备快速掘进能力；煤层 条件适宜的掘进工作面，应优先采用掘、支、锚、运、破碎一 体化成套技术与装备，通过掘进工作面远程集控平台，实现基 于感知信息对掘进工作面进行远程集中控制。 按表 3-3 评分，总分为 100 分。按照检查存在不符合要求的 项目进行扣分，各小项分数扣完为止。 本部分设加分一项：（1）掘进工作面实现生产班单班岗位 等成套装备，实现地面（巷道）监控中心对综采设备的智能监 测与集中控制，实现工作面智能化、少人化开采，综采工作面 生产班单班岗位人员减少至 7 人及以下。鼓励采用远距离集中供 液供电、开采环境快速感知技术和采煤机智能调控装置，提高 智能采煤装备的自主开采作业能力。 按表 3-4 评分，总分为 100 分。按照检查存在不符合要求的 项目进行扣分，各小项分数扣完为止。 本部分设加分两项：（1）综采（放）工作面工作区域实现

数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统 在数字化变革与能源变革的交汇点上， 我们正见证当下世界的深刻变迁。在国 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 要素到系统的整体优化，数智技术贯穿了每个环节，发挥着不 可或缺的作用。面对新型电力系统中多元化能源结构与复杂运 行环境的协调挑战，智能物联技术、人工智能、边缘计算等新 一代数智化技术，通过全面感知、高效协同、自主学习和数据 追溯的能力，成为应对这些挑战的核心工具。 在未来电力系统的运行中，电力AI大模型、电力智能物联 （AIoT）技术等数字化智能技术不仅能提升清洁能源的发电效 率和收 全国CCER中间价格（元/吨） CEA中间价格（元/吨） 安全感知与应急响应 随着电力系统持续发展壮大，设备规模呈指数级增长，源网荷 储不同环节之间的互动协同模式日益错综复杂，安全风险持续 提升。为护航电力系统长期稳定高效运行，需要借助智能化与 数字化技术，建立覆盖源网荷储海量分散对象的精准预测感知 和应急响应机制。 关键场景： 设备状态感知与风险预警： 清洁能源电站、储能电站等基础设施投资巨大，运行状态随气

数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统 在数字化变革与能源变革的交汇点上， 我们正见证当下世界的深刻变迁。在国 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 要素到系统的整体优化，数智技术贯穿了每个环节，发挥着不 可或缺的作用。面对新型电力系统中多元化能源结构与复杂运 行环境的协调挑战，智能物联技术、人工智能、边缘计算等新 一代数智化技术，通过全面感知、高效协同、自主学习和数据 追溯的能力，成为应对这些挑战的核心工具。 在未来电力系统的运行中，电力AI大模型、电力智能物联 （AIoT）技术等数字化智能技术不仅能提升清洁能源的发电效 率和收 全国CCER中间价格（元/吨） CEA中间价格（元/吨） 安全感知与应急响应 随着电力系统持续发展壮大，设备规模呈指数级增长，源网荷 储不同环节之间的互动协同模式日益错综复杂，安全风险持续 提升。为护航电力系统长期稳定高效运行，需要借助智能化与 数字化技术，建立覆盖源网荷储海量分散对象的精准预测感知 和应急响应机制。 关键场景： 设备状态感知与风险预警： 清洁能源电站、储能电站等基础设施投资巨大，运行状态随气

能、虚拟PLC、数字孪生和无代码/低代 码开发等技术是推动变革的关键技术。 其中，尤其是人工智能技术，显著提升 了工业自动化和工业机器人的性能，具 体体现在四个方面： （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 工业智能体是一种特殊的人工智能 体，它专门针对工业生产制造场景设 计和优化，满足工业智能应用在确 定性、可信性、适用性、可控性、工程 化等方面的严格要求。工业智能体 具备对企业生产过程、人员、设备、 环境等多方面的感知和控制能力。通 过传感器网络，它能够实时获取生产 线上设备的运行状态、环境参数等 信息，并根据这些信息进行智能决 策和控制。在人员交互方面，它能够 实现与生产人员的智能高效交互，提 供直观的操作指导和建议，满足人 无约束优化的求解方法、约束优化的求 解方法、动态规划、求解优化问题的智 能算法、决策论、对策论、图与网络分 析、排队论、存储论等。智能化决策系 统采用工况协议智能解析技术、多源异 构数据融合技术、信息深度感知为特征 的高维非线性强耦合过程统计学习理 论、多质量指标逆映射建模方法、以及 基于数据的知识学习与规则提取方法， 实现自愈控制和自优化。通过全流程仿 真与智能优化融合，平台在应对复杂多 变的需求时构建了多方案全流程仿真以

列发给接收端，接收端测量后生成位置集合反馈给发送端， 双方协商生成加密密钥以保障信息安全，具有广泛的应用前 景。 第三章 中国量子科技产业发展概况 85 循态量子2017年孵化自上海交通大学量子感知与信息处理 （QSIP）研究所，作为中国连续变量量子保密通信技术的先 驱企业，矢志于将信息安全防护提升至量子层级。企业持续 深耕连续变量量子密码技术研发与创新，构建完备的产品体 系，塑造全栈 深度融合，构建起覆盖金融、政务、军事的全域防护体系，产业规模将突破千亿元 量级；量子传感技术则以智能感知网络为核心，实现从单点测量到多模态协同监测 的范式革新，在智能交通、环境监测等领域催生万亿美元级应用市场。三大领域的 技术突破与产业融合，正共同开启以量子算力为引擎、量子安全为底座、量子感知 为触角的新纪元。 2025-2030年关键跃迁： 重塑全球竞争格局 01 硬件突破重塑全球技术竞争格局 术 的门槛，促进了量子安全技术在更广泛领域的应用。 应用场景广泛拓展 量子传感：重构全球智能感知与安全监测体系 革新全球智能感知生态 2025-2030年，量子传感技术将围绕全域智能感知网络构 建、量子与经典技术融合及核心器件优化展开。 107 第六章 产业发展展望 多层架构（感知层、传输层、平台层、应用层）的量子传 感网络将实现传感器协同工作与数据实时共享。固态自旋技术 （

有能力、有资源开展相关探索 及应用 7 中化工业互联网平台 以工业互联网平台为基础，人工智能和大数据辅助 为 能 源 业 务 创 造 新 价 值 8 中化工业互联网平台 全面连接、深度感知、微服务嵌入、服务石化应用 IOT 虚拟网关 IOT 通信 AI行为 识别引擎 IOT规则 引擎… ELT 中间件 9 设备接入、大数据处理、人工智能算法助力石化装备AI管理 物联网