Industry 一、政策研究 1.1国家层面政策 1.2省市层面政策 二、云贵川非煤矿山行业发展现状 2.1云南省 2.2贵州省 2.3四川省 三、非煤矿山系统解决方案 3.1总体架构 3.2生产对象 3.3生产工具 3.4生产过程端 四、非煤矿山案例（重庆海螺水泥） 4.1矿山基本情况 4.2矿山信息化、智能化建设情况 4.3取得成效 五、新设备及技术 全面取消井下劳务派遣 一、政策研究 1.1国家层面政策 1.2省市层面政策 二、云贵川非煤矿山行业发展现状 2.1云南省 2.2贵州省 2.3四川省 三、非煤矿山系统解决方案 3.1总体架构 3.2生产对象 3.3生产工具 3.4生产过程端 四、非煤矿山案例（重庆海螺水泥） 4.1矿山基本情况 4.2矿山信息化、智能化建设情况 4.3取得成效 五、新设备及技术 Industry 一、政策研究 1.1国家层面政策 1.2省市层面政策 二、云贵川非煤矿山行业发展现状 2.1云南省 2.2贵州省 2.3四川省 三、非煤矿山系统解决方案 3.1总体架构 3.2生产对象 3.3生产工具 3.4生产过程端 四、非煤矿山案例（重庆海螺水泥） 4.1矿山基本情况 4.2矿山信息化、智能化建设情况 4.3取得成效 五、新设备及技术

技 研发、生产运营、经营管理等方面的实践探索，但仍存在实施 路径不清晰，实施方法不明确等问题。 为引导能源化工行业深化数字化转型，本报告面向行业发 展需求，探索工业互联网赋能能源化工行业技术架构，梳理依 托工业互联网开展数字化转型的方法实践，为企业转型提供有 益借鉴。 目 录 一、工业互联网发展现状 ................................1 （一）工业互联网的内涵与意义 （一）工业互联网的内涵与意义 ..........................1 （二）全球工业互联网的发展 ............................2 （三）工业互联网通用体系架构 ..........................4 （四）工业互联网技术产业发展趋势 ......................5 （五）工业互联网特征优势 .................. ................7 （一）国家高度重视能源化工行业安全与转型发展 ......... 8 （二）我国能源化工行业向高端化、智能化、绿色化演进 ... 8 三、工业互联网赋能体系架构 ...........................10 （一）设备边缘层提供物联设备接入和边缘计算能力 ...... 10 （二）资源层提供底层基础设施支撑能力 .............

步的步伐正在带动工业自动化实现 成熟、实用的解决方案，数量不断增 加的合作和共同开发项目印证了这一 点。 — 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% 提升至10%。国产工业软件供应商主 要在中小制造企业中通过价格优势 和本地化服务取得认可。 当前，传统工业自动化系统在技术上仍 存在诸多痛点。工业软件系统普遍按照 ISA95的分类方法进行分层的架构设计， 导致业务碎片化且条块分割，形成系统 孤岛，跨层的业务流程难以实现。各应 用子系统分开独立建设和部署，各个系 统技术路线差异较大，软件复用性差。 不同厂家、不同系统之间通过私有接口 互联，缺少公共的服务接口标准。数据 Company 内生型安全管控 新平台体系架构 模型化数据底座 分布式智能调度 全生命周期 应用工具链 多源异构 数 数据融合 虚拟化 PLC 工业AI智 智能体 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

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 （一）井工煤矿智能化总体设计 1.总体技术要求 充分挖掘数据 潜在价值，实现过程参数优化、生产流程优化、数字仿真优化、 设备故障智能诊断、经营决策优化等。 （三）选煤厂智能化总体设计 1.总体技术要求 智能化选煤厂可参考图 2 所示技术架构，划分为设备层、控制 层、执行层、决策层四层。设备层主要包括机电设备及检测仪表、 保护装置等；控制层主要包括生产集中控制系统、设备状态监测 系统、视频监控系统、调度通讯系统、安全监测系统等；执行层 主要包括生产管理、机电管理、安全管理、经营管理、节能与环 保管理、安全与职业健康管理等；决策层主要包括：智能控制、 智能管理、智能分析、辅助决策等。 8 图 2 选煤厂智能化建设参考技术架构 2.选煤厂智能化建设技术路径 第一阶段：重点开展智能化选煤厂标准建设、关键技术攻关、 基础装备完善工作，适时进行成熟技术推广，开展示范工程建设。 第二阶段：强化大数据技术与选煤专业知识的深度结合与应

研究背景 在人工智能技术驱动全球产业变革的背景下，智算中心作为新型基础设施的战略地位日益凸显。从功能架构看，智算 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： 压直流）、液冷等节能技术初始投资增加40%； 峰谷电价差扩大使储能配置成必选项，进一步推高运营复杂度。 上述冲突引发现阶段三大问题： 1、如何构建适配100-1000kW/m²功率密度的供配电架构，平衡空间效率与扩展性？ 2、供配电系统各个环节如何通过优化组合，以实现PUE＜1.15的目标？ 3、如何降低智算中心供配电的投资成本？ 基于此，科智咨询联合中国通信工业协会数据中心委员会、中 能效与碳中和”的目标升级，具体可划分为以下 4 个阶段： 阶段 1：传统交流供电阶段（2010 年以前），该阶段以交流（AC）供电为主，采用“市电 + 柴油发电机 + 工频 UPS”的集 中式架构，主要应用于早期数据中心和中小型智算中心。 阶段 2：高效模块化阶段（2010-2018 年），该阶段引入模块化 UPS 和高压直流（HVDC）试点，配电系统向分布式、预 制化演进。主要应用于大型云计算数据中心和初期智算中心。

的基本功能逻辑单元，执行 CPS 网络最基本的检测与控制功能。 CPS 系统是由众多异构元素构成的复杂系统， 典型 CPS 系统可以分为物理层、网络层和应用层。 本文考虑钢铁行业实际，构建 CPS 系统架构如图 2 所示。其中，基础物理层考虑炼钢、炼铁等各工 序，以及煤气、氧气等各能源介质；网络层则通过 新一代网络将底层传感器采集信息做高效传输；最 终的应用层涵盖钢铁工艺知识库等多方面资源，并 整合给予高度重视。对于已建立生产制造系统 (MES)、企业资源管理系统 (ERP) 且实现车间内、各 车间之间的信息交互，或已建立过程控制系统 (PCS) 且实现车间内物理设备之间信息交互的钢铁企 业，其 CPS 架构可按照应用层、网络层和物理层等 设计： (1) 物理层：本层包括 CPS 单元设备的状态监测 和控制指令执行。当前钢铁企业中监测环节多采用 含嵌入式操作系统的双校准智能仪表系统，具备实 时 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 所示。该结构分为边缘层、 基础设施层、平台层和应用层等四个部分。作为架 构基础，边缘层和基础层完成设备接入、数据处 理、云基础搭建等任务，是建立互联网环境的关键 步骤。随后的平台层主要对模型方法进行泛化和集

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 统能够同时支持高并行度的量子门操作和态读取。 与读取模块直接部署在低温环境中，可以显著降低系统复杂性和信号传输延迟。这 种转变不仅改善了超导量子比特与测控设备间的耦合质量，还为大规模、稳定和高 精度的量子计算提供了更为理想的物理平台。 （3）混合化。逐渐将量子-经典混合架构纳入考量，促进量子处理单元（QPU） 与中央处理器（CPU）更好地连接。 中微达信面向大规模量子比特阵列的高保真度量子门操控和并 行快速量子态读取，推出了全新的“蜀山”系列低温CMOS量 子 探测器的时间分辨率和精确度， 有利于更精确地控制和测量量子比特的状态。 集成化与小型化方面，波导混合集成超导纳米线单光子探测器（SNSPD）技术 将不断发展，使其能够与更多类型的光量子集成芯片架构兼容，如硅、氮化硅和铌 酸锂等，实现更高密度的集成，减少系统体积和复杂度，为量子计算系统的小型化 和可扩展性提供支持。 降低成本方面，SNSPD系统的成本之一是制冷成本，随着商业公司的持续推动

领域 5G 应用实施方案》，在智能煤矿板块提出建设煤矿井上井下 5G 网络基 础系统，搭建智能化煤矿融合管控平台、企业云平台和大数据处理中 心等基础设施，打造“云-边-端”的矿山工业互联网体系架构。2023 年，工业和信息化部、应急管理部、国家矿山安全监察局等 17 部门 联合发布《“机器人+”应用行动实施方案》，要求推动研制矿山机 器人产品，推进智能采掘、灾害防治、巡检值守、井下救援、智能清 智能云计算数据中心逐步发挥“数据+AI”赋能作用。基础 设施方面，构建了服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化技术和云 计算管理全面融合的云计算模式数据中心，有效实现资源集约化建设。 数据处理与分析方面，推动“统一数据标准、统一技术架构、统一系 统平台”，打通煤矿生产、管理、安全、自动化控制等众多“烟囱” 系统，实现各系统数据统一接入数据湖、数据资产深度沉淀，为数据 分析提供来源与工具。例如，神东煤炭集团建成的智能算力中心为矿 20 1.标准技术架构引领煤矿智能化建设系统推进。《煤矿智能化建 设指南（2021 年版）》提出了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，为煤矿智能化建设提供了技术路线参考，规范了煤矿智能化 建设遵循的范式。煤矿智能化建设参考技术架构如图 1 所示。 图

应方式，实现了资源的高效利用和管理，为智算中心 的供电提供了新的解决方案。 新型一体化电源系统集成电源转换、监控和管理 等功能于一体，通过智能化技术，能够显著提升能源 效率，降低运维成本。该系统通过取消传统系统架构 间大量电缆连接，不仅节约了大量材料和空间占用， 还降低了碳排放，成为智算中心电源系统升级的重要 方向。 1 万卡智算中心电力需求特点 智算中心的电力成本在运营成本中占据了很大 的比例。以昇腾 新型一体化电源系统架构与设计 在建设万卡智算中心时，需要考虑电源系统在集 成性、稳定性、可靠保护机制以及对智算中心整体安 全策略方面的影响。新型一体化电源系统具有集成 度高和智能化的特点，不仅提升了系统的性能和可靠 性，还缩短了工程交付周期，实现快速部署的目标。 此外，该系统也应用绿色能源技术，有助于实现低碳 乃至零碳算力和可持续发展。 新型一体化电源系统采用模块化集成架构，将中 压模组、变压模组、SVG+APF 快速发展，一体化电源系统的技术成熟度显著提升。 未来，随着市场对高效、智能、绿色电源系统需求的持 续增长，一体化电源系统市场将迎来更广阔的发展空 间。 3 新型一体化电源系统在智算中心的优势 3.1 优化供电架构，提升空间利用率 一体化电源系统通过模块化设计，减少供电级 数，缩短供电链路，面对智算中心高密机柜的需求，电 力系统也需要提升功率密度，增加空间利用率。图 2 所示为传统配电系统布局和一体化电源系统布局比

数据中心供电设备冗余方式 图18：数据中心RR冗余供电方式 资料来源：数据中心基础设施运营管理，国信证券经济研究所整理 图19：数据中心市电+UPS（上）/HVDC（下）供电方式示意图 资料来源：《数据中心供电架构概述与展望》，国信证券经济研究 所整理 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 图20：数据中心能耗结构 资料来源：《中国绿色算力发展研究报告(2024 年)》，中国信通院，国信证券经济研 I）服务器的功耗在5kW～10kW。进一步由服务器组成整体机 柜时，机柜的功率密度将达到40kW以上。以英伟达（NVIDIA）为例，DGX架构8卡GPU H100服务器额定功耗为10.2kW，安装4台服务器的风冷机柜功耗为42kW。新 一代的GB200架构中，NVL36机柜功率密度为72kW，NVL72液冷机柜功率密度则为120kW。 Ø 根据Colocation American统计，2023年全球数据中心单机柜平均功率达到20 据Vertiv预测，随着算力芯片的持续升级，2030年前后用于智算的GPU机柜峰值功率有可能达到MW级。 智算中心机架功率密度快速提升 表7：不同规格服务器架构对应参数表 资料来源：英伟达、Vertiv，国信证券经济研究所整理 架构 HGX A100 HGX H100 HGX H200 HGX B100 HGX A100 8×A100 SXM 8×H100 SXM 8×H200 SXM