拥抱智能： 2030中国智能制造 及自动化行业展望 2025年6月 伴随工业4.0的蓬勃发展和生成式AI领 域的技术颠覆，全球智能制造和工业自 动化行业变革提速。麦肯锡从自动化延 展性、自我组织、数据分析、数字化技术 栈、数字化工人、生态融合和商业模式 七个维度分析智能制造行业发展情况。 我们认为，到2030年，中国、日韩和西欧 等先进制造市场有望率先实现自动化革 命。这些市场中的领先企业，将通过多 和软件驱动、AI高度赋能的生产环境。 届时，高价值且可延展的自动化技术将 全面应用于端到端业务流程，智能工厂 具备完全集成的IT/OT技术栈，无处不 在的高阶数据分析成为新常态，基于标 准化解决方案的半开放式平台生态应用 普遍，数字化集成和AI赋能的人机结合 运营模式全面实现，大幅提升制造行业 生产效率。 中国高度重视智能制造和工业自动化 发展。国务院、工信部、发改委、科技 部等有关部门陆续出台了一系列政策鼓 在经济衰退周期，许多制造行业面临产 能过剩的行业周期，为智能制造和自动 化技术的全面推广蒙上阴影。中国作为 制造大国，更是面临国内经济结构转型 和全球产业结构重塑下加快全球布局 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

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 井工煤矿应建设智能化综合管控平台，围绕监测实时化、控 制自动化、安全本质化、管理信息化、业务协同化、知识模型化、 决策智能化的目标进行相应的业务模块应用设计，实现煤矿地质 勘探、巷道掘进、煤炭开采、主辅运输、通风、排水、供液、供 电、安全防控、经营管理等各业务系统的数据融合与智能联动控 掘系统高可靠—感知系统全覆盖—保障系统高适应”的思路，自下 而上逐步实现智能化改造。 生产煤矿进行智能化升级改造可以分为三步进行：首先，根据 煤矿实际情况与建设需求，对具体业务系统进行技术与装备升级， 提高单个设备、系统的自动化、智能化水平，并逐步实现核心装备 控制系统国产化安全可信、自主可控；其次，开展网络平台、数据 中心等升级改造，汇聚生产工艺、环境过程信息等；最后，通过大 数据、人工智能等建立相关业务智能工作流，再进行系统的整体集 开展露天煤矿信息化标准化建设工作，制定数据标准、流程 标准、操作标准；对设备、系统进行升级改造，实现全矿区网络 覆盖；开展露天煤矿智能生产系统建设，实现现场集中操控、固 定岗位无人值守、远程监控运维、生产过程自动控制等；建设露 天煤矿智能综合管控平台，进行系统整体集成，实现基于智能综 合管控平台的一体化智能协同管控。 3.新建露天煤矿智能化建设技术路径 根据新建煤矿建设条件，编制露天煤矿智能化建设总体规划，

智能化煤矿应建设统一的智能化运算平台，具备数据汇聚 存储、计算、治理、分析、服务的功能，具备数据共享、多源 数据融合、生产过程控制、生产设备运维、决策分析管理、故 障联动报警、信息引导发布等功能。能够实现各自动化、智能 化子系统集中操作、集中监控和统一调度，为安全生产、动态 监控、经营决策等提供多维数据支持。 按表 3-1 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。 查现场和资料。不符合 要求或功能 1 处扣 5 分。 ③ 使用云平台构建算力中心。基于开源云平台框架， 统一运营运维，版本持续迭代演进，可持续同步公有 云创新能力，具备软件定义网络能力，提供软 SDN 网络实现网络自动化及云平台网络大规模扩展能力。 10 查现场和资料。不符合 要求或功能扣 10 分。 ④ 采用符合 ITIL 规范的 IT 管理方案设计数据中心。 5 查现场和资料。不符合 要求或功能扣 5 分。 10 查现场和资料。不 符合要求或 功 能 的 1 处 扣 2 分。 合计：得分+加分= 3.掘进系统 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

产工作的意见》，在“严格矿山安全生产准入”“推进矿山转型升 级”“强化组织实施”三部分 6 次提及矿山智能化工作，明确要求 “推动中小型矿山机械化升级改造和大型矿山自动化、智能化升级改 造，加快灾害严重、高海拔等矿山智能化建设，打造一批自动化、智 能化标杆矿山”“推进矿山信息化、智能化装备和机器人研发及应 用”“统筹资金渠道，加强智能化矿山建设等经费保障”。为深入贯 彻落实习近平总书记重要指示批示精神，按照国务院常务会议部署， 条件复杂，该地区形成了“重实用、求实效”的地质条件极复杂中小 型煤矿智能化建设模式。例如，四川嘉阳煤矿推进“5G+智能矿山”， 建成了采煤、掘进、供电、排水、运输等多系统智能化，实现了地面 控制工作面自动跟机率高达 95%，设备故障率显著降低，检修时间同 比下降 80%，单日生产人员从原 63 人减至 8 人，人均工效提升至 406 吨/工；青海能源鱼卡煤矿重点突破大倾角综放智能化工作面建设， 煤矿智能化建设作为安全治理体系现代化的核心驱动力，正逐步 11 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

和阀门的方式将一个完整的供 水管网区域（ Area ）分成若干的独立小 分区（ District ）。 SMS ( 智能计量系统 ) ：通过远程方式自动收集用 户水表中的数据并记录用水量。依赖于 AMR 智能 读表技术（ Automated Meter Reading ）。是 一项自动收集能源计量设备（水表）用量和状态 数据，并将数据传输到中心数据库以便收费、排 除设备故障和分析数据的技术。 智慧水务的基础 6 • 随着国内环境监测仪器企业水平实力明显增强，目前行业竞争已由“分析仪器进口国内集成模式”转变为 “自动监测仪器和系统集成自主研发整装销售模式” • 三家上市公司各有所长，聚光科技为环境监测综合型企业，在气体自动监测系统、实验室监测设备占有 较高市场份额；先河环保主要在空气网格化监测系统、大气自动监测系统具有市场优势；雪迪龙主营产 品以气体污染源在线监测系统、过程分析系统为主。 13 盈利模式 造商到环境数据服 务提供商再到生态环境综合服务商进行转变，抢抓市场，推动了业绩的大幅提升。 23 力合科技 • 是一家先进的环境监测仪器制造商，以自主研发生产的环境检测仪器为核心，采用自动化控制与系统集 成技术，为客户提供自动化、智能化的环境监测系统及运营服务； • 2017 年营收 3.7 亿元，增长 37% ，净利润 7760 万元，增长 102% ，应收账款 1.6 亿元，经营活动产生 的净现金流

一体化设计和环境友好型设计等。 （3）基于深度图像的场景解析 基于深度图像的场景解析主要是指基于深度图像及其对应的 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。 基于深度图像的场景解析 随着自动驾驶和机器人导航技术在 AI 2.0 时代的蓬勃发展，在长尾场景下的安全隐患成为这类技术大 范围落地的最大障碍。这类安全隐患很大一部分是由感知失效或感知偏差导致的，利用先进的感知技术降 低感知偏差、减少感知失效，对于提高自动驾驶系统决策的准确性、减少自动驾驶事故等方面具有重要意义。 在众多感知技术中，场景解析技术凭借其对整个场景的稠密预测，成为最常用的自动驾驶感知方法之一。 色彩通道关联的深度图像修正技术、高层语义特征引导的语义分割技术等是该 方面的发展趋势。 总之，基于深度图像的场景解析技术在深度传感器技术、人工智能、空间感知等多学科领域具有重要 研究价值，对保障自动驾驶道路安全、提高机器人作业感知能力等方面具有重要的实际意义。 该前沿中核心论文的主要产出国家中，核心论文发表量排在第一位的是中国，篇均被引频次排在第一 位的是德国（表 2.11），中国与新加坡存在合作（图

信息流的无 缝衔接与高效传输，进而全面提升储能EMS系统的运行效率与稳定性。 （2）EMS技术发展趋势 趋势一，智能化与自动化。随着人工智能、大数据、物联网等技术的发展，储能 EMS 将向智能 化和自动化方向发展。通过引入机器学习、深度学习等算法，EMS 能够自动学习和优化储能系统的运 行策略，实现更加精准的预测和控制。例如，利用机器学习算法对历史数据进行分析，预测储能系统 的充放电需 的充放电需求、电池寿命、故障发生概率等，提前制定相应的应对措施，减少人工干预，提高系统的 运行效率和可靠性。同时，EMS 将与物联网技术深度融合，实现对储能设备的远程监控、诊断和维 护，通过自动化的运维流程，降低运维成本，提高运维效率，确保储能系统的长期稳定运行。 趋势二，集成化与标准化。随着新技术、新模式的发展，BMS与EMS融合进一步深化，产品趋向 集成化、标准化，本地管理功能进一步弱化。EMS 时，采用分布式架构可以提高系统的可靠性和可扩展性，适应大规模储能系统的发展需求。分布式 EMS 架构将系统的功能分散到多个节点上，通过节点之间的协作和通信，实现系统的整体功能。这种 架构在面对部分节点故障时，能够自动切换和容错，保证系统的不间断运行，且方便进行系统的扩展 和升级，满足储能系统不断增长的需求。 总之，储能EMS的挑战本质是技术、经济与安全的三角博弈。未来政策引导与技术创新双轮驱动 下，储能E

（四）工业互联网技术产业发展趋势 网络、平台、安全作为传统工业互联网三大核心，重点服 务于工业数据互联互通的需求。随着数字技术与工业体系深度 融合，工业互联网产业边界向传统工业技术服务业渗透，传统 装备、自动化、工业软件产业加速升级，智能装备、新型工业 软件等新兴产业涌现并发展壮大，成为工业互联网体系中不可 分割的组成部分，推动实现更大范围、更高效率的工业大数据 采集、连接与汇聚，进一步催生了海量智能决策分析的需求， 炼油化工、存储运输等核心环节中不断优化生产流程和资源配 置，提升能源化工行业生产效率和资源利用率。依托一体化协 同平台，生产计划能够根据实时数据动态优化调整，确保精准 按需生产并减少浪费。智能传感器与自动化控制系统借助人工 智能技术在工艺参数优化中降低设备负载压力，同时开展预测 性维护，保障设备高可用性，两者协同减少人工干预，使生产 效率、资源利用率与设备综合效能同步提升。生产系统通过深 度 智能技术对企业内部的生产数据、市场趋势、供应链状况等进 行实时监控和深度分析，提供动态感知、预测预警和快速响应 的能力，根据历史数据和当前环境自动调整优化策略，持续改 19 进预测模型的准确性。二是助力企业更精准地识别潜在风险和 机会，实现跨部门协同优化和策略自动调整，在复杂的商业环 境中保持灵活性和竞争优势，打破传统管理模式中信息孤岛的 壁垒，提升决策效率，并基于大数据洞察，实现精细化的资源

表的创新科技，将创新技术与传统行业应用相 结合，为能源业务创造新价值。中化工业互联网蓬勃发展，目前正在科研、市场等领域不断证明自己的独特价值。 I. 2018年5月，中化能源科技入选中科院、中国自动化学会先进 制造业发展联盟会员单位，获得“智能制造先进解决方案单位”、 “智能制造优秀项目案例”奖项。 II. 2018年7月，中化能源科技首登2018上半年中国B2B行业百强榜。 III. • 历史数据导入 • 多数据来源兼容 • 自定义数据格式 • 特征提取算法 • 时域、频域分析 • 多种AI模型 • 模糊判断 • 可陪着故障树 • 规则自动生成 • 模糊判断 • 可陪着故障树 • 规则自动生成 • 人员管理 • 维修决策 • 设备管理 15 智能监控 智能分析、诊断、预测 石化装备AI管理方案特色 大数据分析 提供决策依据 事后补救 变为事前预防

域加速数字技术革新的重要性，指出数字化智能化技术在推 动能源产业清洁低碳转型、支持新型电力系统建设、促进油 气行业绿色低碳发展以及构建数字能源生态系统中的关键作 用。这一规划的发布标志着中国能源战略正向智能化和自动 化的深层次发展迈进，旨在通过新一代信息技术，如人工智 能、云计算、区块链、物联网和大数据，实现能源系统的高 效预测、预警、联合调度和远程控制。2024年7月，随着《加 快构建新型电力系统行 2022.06 2023.03 2022.03 2023.02 2024.07 加强新一代信息技术、人工智能、 云计算、区块链、物联网、大数据 等新技术在能源领域的推广应用。 适应数字化、自动化、网络化能源 基础设施发展要求，建设智能调度 体系，实现源网荷储互动、多能协 同互补及用能需求智能调控 加强电网基础设施建设及智能化升 级，提升电网对可再生能源的支撑 保障能力。推动可再生能源与人工智 价却仍 有差距2。要进一步挖掘清洁电力降本潜力，“数智化”有望 成为新的突破口。例如，基于对各个组件的实时监测和数据分 析，实时掌握风机的工况和发电性能，并结合风机的运行状态 和外部环境变化自动调整运行参数，从而提升发电效率、延长 设备寿命。 优化用能方案： 峰谷分时电价、绿电绿证交易等电力市场化机制支持用户通过 优化用能策略来自主控制用能属性与成本，而基于数智化技术 对用能、储