工程科技是改变世界的重要力量，工程前沿代表工程科技未来创新发展的重要方向。当今时代，世界 之变、时代之变、历史之变正以前所未有的方式展开，新一轮科技革命和产业变革持续深入演进，人类社 会面临前所未有的挑战。前瞻把握世界科技发展动向，准确识变、科学应变、主动求变，已成为各国的共 同选择。 为研判工程科技前沿发展趋势，敏锐抓住科技革命新方向，中国工程院作为国家工程科技界最高荣誉 性、咨询性学术机构，自 年度的研究工作继续在研究最初阶段完 善技术体系，明确九大领域的技术边界和结构，梳理各分支技术之间的关联关系；继续在重点前沿解读过 程中利用发展路线图工具，研判重点工程前沿未来 5~10 年的发展方向和趋势。 本书为 2024 年度全球工程前沿研究项目的成果，由两部分组成：第一章主要说明研究采用的数据和 研究方法；第二章至第十章为机械与运载工程，信息与电子工程，化工、冶金与材料工程，能源与矿业工程， 全球工程前沿 2024 全球工程前沿 Engineering Fronts 工程是人类借助科学技术改造世界的实践活动。工程前沿指具有前瞻性、先导性和探索性，对工程科 技未来发展有重大影响和引领作用的关键方向，是培育新质生产力的重要指引。根据前沿所处的创新阶段， 工程前沿可分为侧重理论探索的工程研究前沿和侧重实践应用的工程开发前沿。 2024 年度全球工程前沿研究采用专家与数据多轮交互、迭代遴选研判的方法，通过专家研判与数据分

专家委员会编制了《煤矿智能化发展蓝皮书》（以下简称蓝皮书）， 系统梳理了我国煤矿智能化建设现状、存在的问题及面临的挑战，总 结凝练了适用于不同条件煤矿智能化建设的先进适用技术装备及运 行管理经验，提出了我国煤矿智能化科技攻关方向与重点任务，展望 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 26 第四章 我国煤矿智能化科技攻关方向与重点任务 ............ 28 （一）信息基础设施向网络综合承载与数据融合应用发展 .... 28 （二）地质保障向精准探测与隐蔽致灾精准防控方向发展 .... 29 （三）掘进系统向数智少人化方向发展 .................... 30 （四）综采智能化向高阶数智开采方向发展 ................ 31 .............. 32 （六）辅助运输向智能高效连续运输方向持续提升 .......... 32 （七）矿井通风智能化向无人本安自主化方向迈进 .......... 33 （八）供电智能化向数字低碳方向发展 .................... 34 （九）煤矿灾害预警向多模态智能防控方向迈进 ............ 35 （十）煤矿大模型向通专融合的高价值场景驱动发展

几大发展趋势： 趋势一，储能系统能量密度持续提升。随着能量密度的提升，储能系统在单体容量提升的同时， 还可有效减少占地面积，降低项目的综合投资成本，因此集装箱式储能系统的能量密度提升将是核心 方向之一。相较于传统的3.72MWh系统，20尺5MWh集装箱式储能系统已在电源侧、电网侧以及用户 侧等多样化应用场景中均展现出广泛的应用潜力。自 2024 年下半年起，其在招投标市场和项目应用 中的占比持续攀升，招标容量已突破 其三，“监控-预警-保护”三位一体，在安全性层面实现全系统升级。储能系统安全性是其商业化 应用的关键。现有的安全技术通过电气保护、电芯级监控、柜体消防系统等保证电站安全。未来，这 些技术将向更智能化、集成化的方向发展。例如，通过引入先进的传感器和人工智能算法，监控的颗 粒度变小，实现对储能系统的实时监控和故障预测；通过将电芯、柜体以及场站的消防系统更好的集 成，来提高对火灾的响应速度和处理能力。 其四 析优化储能系统的运行 策略。 其五，EMS控制策略演进。储能EMS作为储能系统的核心中枢，其未来的发展将深刻影响储能产 品的应用体验。智能化的控制策略和更加友好的人机交互是目前EMS升级的主要方向，也是为了满足 电力改革背景下，越来越复杂的应用场景和客户需求。首先是智能化，随着人工智能（AI）、机器学 习和大数据技术的深度融合，EMS可以通过实时分析运行工况、电价波动、负荷需求等多种变量，自

美国Coherent、德国TOPTICA等国际厂商在激光器领域占据领先地位，同时中 国上海频准等企业也逐渐在全球量子计算用激光器市场中崭露头角，并且在关键性 能指标方面较为领先。 量子计算用激光器的发展方向包括提高稳定性、降低低噪声、集成化以及开发 特定波长的窄线宽激光器等。量子计算对激光器的相位、频率及功率稳定性都有极 高要求。量子比特的操控往往依赖于激光脉冲的精确控制，一旦激光频率漂移或者 此外，对封装后的芯片进行功能、性能和可靠性测试也是芯片制造过程中的关 键步骤，目前已有多家量子上中游企业对外开展相关业务。 封装测试：常温下测试是未来努力方向 但目前的测试方案均将芯片置于稀释制冷机中进行测试。未来，如何在常温下 对芯片进行测试或将成为一大努力方向。 量旋科技面向缺乏必要设备或专业知识的公司及研究机构提供 专业的量子芯片测试服务，包括量子芯片关键性能指标参数 （退相干时间、比特频率、芯片设计参数等）的测试和标定、 温极限接近6毫开，刷新了中国纪录。与普通的氧化钌温度计 相比，ezQ-RX56的标定基准在20毫开以下温区采用顺磁盐温 度计，显著降低了标定过程的环境干扰和测量误差。 未来，极低温温度计将朝着更高精度的方向发展，推动量子测控系统整机性能 的提升。 39 极低温温度计继续朝着更高精度迈进 40 微波元器件是量子计算测控系统的重要组成部分，广泛应用于量子比特的状态 操控和信号传输。关键器件包括

年国务 院政府工作报告”。考虑到能源产、消、存等环节与 生产制造存在的天然密切联系，工业互联网是目前 钢铁行业发展的一个主攻方向。2016 年，国家发改 委、能源局、工信部联合印发“关于推进互联网+智 慧能源发展的指导意见”，指明了将工业互联网引入 工业能源领域的大方向 [4]。 考虑到钢铁生产制造和能源产消用等实际情 况，本文提出将工业互联网应用于钢铁能源管控的 平台功能架构，如图 3 服务环境，同时，云中心也开 始试点对外提供云服务。 目前钢铁能源行业的云平台产品仍以个人计算 机为核心。随着 5G 等新一代无线通信技术的迅猛发 展，基于手机、平板电脑等移动端的云服务将是该 领域日后的主要发展方向。 人工智能技术在钢铁生产中的应用举例 群智能 (Swarm Intelligence) 群智能概念最早在分子自动机体系中提出，分 子自动机中主体在一维或多维网格空间中与相邻个 钢铁智慧能源的未来发展趋势 面向企业智能化、绿色化的实际需求，人工智 能技术目前已开始深度融入钢铁能源综合管控。考 虑到实现钢铁智慧能源这一终极目标，除了本文已 介绍和分析的几个核心内容和主要应用举例外，以 下几个方向将成为人工智能应用于钢铁能源管控的 未来发展趋势： (1) 机理、数据、知识模型的深度融合：目前模 型方法的构造方式仍相对单一，仅基于数据、知识 等某一资源开展建模工作，所得结果难免有所偏

（1）磁体系统：在 ITER 项目中，我国负责提供 150 吨的 NbTi 超导线和 30 吨的 Nb3Sn 超导线，主要供应商包括西部超导、白银有色。此外，高温超导材料是未来托卡马克的发 展方向，研制公司有联创光电、精达股份、永鼎股份等。 （2）第一壁：国内主要负责包层第一壁的切割、打薄、焊接和组装，相关企业包括国光电 气、安泰科技。 （3）偏滤器：偏滤器制造方面，国光电气和安泰科技掌握偏滤器焊接相关技术；在偏滤器 主流装置。聚变燃料在高温下会被电离成 等离子体，其中原子核带正电，电子带负电。磁约束就是利用原子核和电子在磁场中所受 到的洛伦兹力来约束等离子体。带电粒子在均匀磁场中受到的洛伦兹力垂直于磁场方向和 电荷运动方向，使得带电粒子一方面沿着磁力线做直线运动，另一方面绕着磁力线做旋转 运动，最终的结果是带电粒子沿着磁力线做螺旋前进运动。磁约束按照磁力线的形状可分 为线性磁约束和环形磁约束，线性磁约束以磁镜为主，环形磁约束包括托卡马克、仿星器 磁镜的工作原理：一方面，带电粒子沿着磁场方向运动，具有一个平行于磁场的速度；另 一方面，带电粒子受洛伦兹力垂直于磁场方向做螺旋运动，具有一个垂直于磁场的速度。 由于磁场不会对带电粒子做功，因此带电粒子的总动能守恒。当带电粒子运动到磁场较强 的一端时，粒子垂直于磁场方向的速度分量将会变大，而平行于磁场方向的速度分量将会 相应地变小，直到完全失去平行方向的速度，从而被磁场反射，朝着弱磁场方向运动。当 运动到另一端，又

然气等新能源重型货运车辆，逐步降低传统燃 油货车占比，并设定到 2030 年新增新能源、清 洁能源动力交通工具比例达到 40% 的目标，确 定将新能源重型货运作为未来行业低碳转型的 主要发力方向。 新能源货运行业目前正处于规模化推广与产业 化发展的关键阶段。在此进程中，政策体系的 精准优化与有效实施必须以对市场现状的深度 洞察为基础——包括企业发展新能源货运的核 心驱动力、当前面临的主要瓶颈、实际应用情 挑战的复合叠加效应，使新能源重卡当前仍处于“可选但 不具刚需、可试但难成主力”的过渡阶段。若无系统性突破， 行业容易陷入“意愿强—行动弱—价值不显—投入更谨慎” 的负向循环之中。当前政策体系为新能源货运转型奠定了 方向性基础，但仍需持续迭代，建立起一套兼顾部署意愿、 运营效率与投资回报的支持体系，才能帮助企业在“想做” 与“敢做”之间架起桥梁。 调研结果显示，加快补能基础设施建设相关政策是绝大多数货主企业（92%）和物流运输商（88%）的普遍 超充站等新能源基础设施建设；2024 年 11 月，交通运输部、国家发展改革委印发《交通物流降本提质增效 行动计划》，提出通过优化运输结构和提升货运组织效率，为绿色物流和零排放货运的发展创造条件。这些 政策在方向层面与企业诉求基本一致，说明政策设计已经初步回应了市场关注的重点问题。但从调研反馈看， 在项目落地和企业实际运营过程中，企业在政策落实与其实际影响方面仍感“力不从心”。 新能源重卡应用挑战与政策诉求

的双重挑战。如何利用工业自动化手段 提升生产效率和智能化程度，更好的应 对这些风险和挑战，也成为很多企业领 导人的当务之急。 在此背景下，本白皮书旨在分析关键趋 势和领先实践，为制造业企业成功实 现自动化转型提供建议和方向。首先我 们相信，受全球劳动力结构变化、颠覆 性技术突破、市场需求变化、中国市场 国产化替代加速等多重因素影响，全球 及中国智能制造和自动化行业有望在 2030年进入高增长时代。其次，“平台 化、敏捷化、智能化”三大技术趋势将 平台化、敏捷化、智能化三大技术趋势， 具体可以总结为十大技术方向（图2）。 这些技术可能会对工业自动化的未来产 生巨大影响。这些技术均已投入使用， 从现在到2030年很可能以两位数年化 增长率快速增长。其中某些技术将成为 行业拐点出现的基础，激发更加迅猛的 技术应用。 二、“平台化、敏捷化、智能化”三大技术趋势有望重构产业逻辑 图 2 2030年前自动化行业十大技术发展方向 McKinsey & Company 低代码/无 无代码开发 生产全过程仿真与 智能优化 智能化 敏捷化 平台化 首先，平台化趋势大幅提升工业自动化 软硬件兼容性和灵活度。“平台+应用” 架构模式作为工业软件体系演进的重要 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

字技术打通已有的金融业务，释放协同效应。 当前的金融创新已经步入技术创新主导的深水区，随着前沿技术的不断进步，AI 将进一步深化与金融生 态系统的融合，推动金融服务朝着更智能、更包容和更可持续的方向发展。 新型研发机构，完善从本土化到全球化的协同创新体系，推动人工智能科技、教育、人才的一体化发展。 三是有必要进一步贯通数字应用，着力推进智能产业化。我国人工智能核心产业规模接近 6000 亿元， 分的断崖式落差，形成“双峰悬殊、中低区密集”的特殊分布。 而且除了北京和广东，其他省区数字能力得分都要低于数字基础和数字应用。上述差异反映了数字生态 发展规律及不同地区的战略选择：数字基础建设容易成为地区先导突破方向，而数字能力建设则由于成 效较慢容易成为地区短板，数字应用则能够发挥均衡普惠的作用。 图 3-2 中国省区数字生态维度排名（2025） 图 3-3 数字生态省区发展模式聚类结果（2025） 总体来看，中国在数字商务立法、数据本地化与跨境管理，以及个人信息保护方面制度覆盖全面， 体现出国家管控导向的数字规制建设方向。美国在公共数据开放和人工智能战略及全球标准制定上明显 领先，更强调市场驱动与国际合作。依托制度建设和数据安全管控方面的优势，中国为数字经济发展提 供稳定的法律和政策基础；但在人工智能等前沿技术领域的国际标准和战略方向规划方面参与不足。美 国则通过其在技术创新方面的优势，在人工智能创新、战略推动及全球影响力方面占优，但在电子商务、

中心通过算力生产、聚合、调度、释放四层体系，构建起支撑智能制造、智慧城市等场景的“数字大脑”。其核心价值已超 越传统数据中心，成为推动AI产业化与产业AI化的关键载体。随着智算中心向高密度、高能耗方向演进，供配电系统从 “支撑系统”转变为“发展瓶颈”，智算中心供配电系统面临着多种挑战： 供电容量与空间效率的失衡 单机柜功率持续提高，供配电设备面积占比从25%激增至50%以上。据科智咨询调研，单机柜功率20KW 敏捷性，而能效优化与可再生能源的应用则较好回应了低碳化需 求。这些特点具体体现在以下几个方面： 一、供电架构设计高压化 供配电系统的架构设计正从传统交流 UPS 主导模式向高压直流（HVDC）方向演进。传统交流 UPS 系统因能耗高、冗余复杂 等问题逐渐被高压直流架构替代。如英伟达提出的 800V HVDC 架构通过集中式发电和高压配电，将端到端效率提升 5%， 同时减少了铜材使用和热损耗，适用于 （如备自投、动态负载分配等）提升系统安全性和能效。智能化发展使智算中心运维由被动响应转向主动预防。 三、能效优化与可持续 在“双碳”目标驱动下，如何进一步实现供配电系统的能效提升，同时积极应用绿色能源成为当下研究的核心方向。能效优化 方面，一级能效非晶变压器、UPS 增强型 ECO 模式等技术正显著降低转换损耗，HVDC 和市电直供方案的应用也极大地提 升了全链路效率。绿色能源整合方面，部分智算中心已实现绿电直供