的受访者选择使用大型供应商的现 融合生态 拥抱智能： 2030中国智能制造及自动化行业展望 5 融合生态 拥抱智能： 2030中国智能制造及自动化行业展望 6 有产品，10%的受访者表示正在与合 作伙伴共同部署单个灯塔项目作为 概念验证，而7%的受访者表示他们 正在使用自主开发平台。这一结果与 2019年的自动化问卷调查结果差异 显著，当时超过一半的受访者表示 正在使用自主开发的工业物联网平 台。 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 私有化且难以共享，标准和接口不统 一，系统之间需要经过层层转换实现数 据互联互通，各系统之间无法进行一 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 复用和灵活调配等问题，构建软件 定义的智能制造基础软件平台体系 架构是大势所趋。结合工业4.0、信 息-物理系统（CPS）、软件定义和数

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。 阶段 3：高密智能化阶段（2018-2025 年），该阶段推进高压直流（HVDC）规模化部署，全链路智能化（AI 调优 + 数字孪 生）。主要应用于超大规模智算中心（如 AI 训练集群）。 阶段 4：绿色全直流阶段（2025 年后）, 该阶段全直流微电网成为趋势，深度融合可再生能源（光伏 交流（AC）供电 为主“市电 + 柴 油发电机 + 工 频 UPS”的集中 式架构 模 块 化 UPS 和 高 压 直 流 （HVDC）试点 分布式、预制 化构 高 压 直 流 （HVDC）规模化 部署与全链路智 能化（AI 调优 + 数字孪生） 全 直 流 微 电 网 深 度 融 合 可 再 生 能 源 （光伏 / 储能） 阶段 传统交流 高效模块化 高密智能化 绿色全直流 供电架构 了能耗和占地面积。 二、系统集成与智能化 供配电系统的建设模式正从分散式向预制化、模组化和智能化转变。预制化电力模组通过集成中压配电、变压器、低压配电 和 UPS 等环节，实现了工厂预制、快速部署，节省约 60% 的机电安装时间。如维谛技术的 APT 模组便采用标准化设计，减 少外部拼接，提升了系统的可靠性和可用性。智能化管理方面，智算中心供配电系统借助物联网、AI 和大数据技术等的运用，

............... 19 3.2 新版工业“双碳”标准指南征求意见 ................................... 20 3.3 今年或为潮汐能大规模部署元年 ..................................... 20 3.4 能源转型变革步入下半场 “能源 AI”推动构建新体系 .................... 21 核算与核查标准、技术与装备标准、监测标准、管理与评价标准等。 （来源：中国化工报） 3.3 今年或为潮汐能大规模部署元年 全球多国正在部署潮汐能发电项目，全球潮汐能商业化提速。公开信息显示，目 前，全球多国正在部署潮汐能发电项目，预计今年有望成为潮汐能大规模部署元年。 英国加速部署潮汐能大规模应用：英国将大规模应用潮汐能和波浪能提上日程， 计划在默西河启动一个大型潮汐能项目。该项目主要利用潮差发电，默西河拥有英国 可以在能源脱碳过程中发挥关键作用，全面部署后预计可满足英国 11%的电力需求。 欧盟海洋能发电装机亟待扩容：欧洲多国拥有漫长的海岸线，因而有大量、稳定 的潮汐能资源。2021 年，全球约一半新增潮汐能装机容量都来自欧盟。但行业机构 欧洲海洋能源警告称，尽管过去 10 年，欧洲海洋可再生能源项目取得显著进展，但 去年部署的波浪能和潮汐能项目数量已经降至 10 年来最低，这将威胁欧洲海洋能源 部署目标的完成。根据欧盟《海上可再生能源战略》，到

管理和优化方案变得至关重要，这些方案可降低能 耗、提高能效，并能够实现远程监控和智能管理，从而 提高系统的响应速度和维护效率。 因智算设备具有高能耗、高密度等特点，智算机 房需要具备高效制冷、弹性扩展、敏捷部署、绿色低碳 等特征，并实现智能化运维管理。 随着智算中心的快速建设，GPU 功率持续提升， 单个智算中心的规模不断增大，这导致庞大的电力需 求，使得节能减碳成为急需解决的问题。为此，国家 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 模组、UPS 不间断电源、 题。同时，母排使用“鱼形排”插接技术，方便拆装维 护（见图3）。 预制化生产方式缩短了设备的现场施工周期，将 传统配电设备的安装调试周期从 15 天缩减至 5 天，推 动了智算中心的快速建设与部署。 3.3 智能运维与管理 通过一体化电源监控与二次布线插接，集中监控 系统中可具备全系统电参数采集和计算预置能力，实 现能耗数字化管理、配电系统图、告警管理、选择性保 护校验、关键点温度测量、故障录波、运维知识库、健

用，以及数据中心、智算中心等新型算力基础设施的兴起，能 源体系面临前所未有的高效化、多样化与低碳化需求，能源的 供给与管理方式亟待创新。在此背景下，党的二十大报告提 出“加快规划建设新型能源体系”的战略部署，通过提高可再 生能源消纳比例，推进能源系统形态、产业体系、供应链与治 理体系的全面革新，统筹推进能源安全保障与绿色转型。 新型能源体系将呈现多能耦合、多网协同、多元互动的高度复 杂形态。在 终端、数字孪生、人工智能等新一代数字化技术被视为支撑未 来能源系统高效稳定运行的关键手段。欧盟提出数字孪生技术 为创建虚拟电网模型的重要工具。马来西亚的《国家能源政策 2022-2040》将增加智能电表、智能电网设备等的部署作为起 步阶段（2021-2025）支持电网升级的重点举措之一。在数据 层面，完善数据治理框架成为多国一致努力的方向。根据《欧 洲数据战略》，欧盟委员会将建立敏捷数据治理方法以适应数 据开放 据空间，以促进各领域的数据应用。韩国也提出构建能源运营 大数据平台，以加速能源领域重点技术的研发。此外，在电力 系统数字化场景中，电力消费者越来越受到重视。欧盟计划通 过数字工具和服务帮助消费者优化用能管理，英国也提出部署 智能化技术，支持消费者参与灵活性服务，降低用能成本。 1. GSMA, Smart Energy System: Connectivity for a zero‑emissions future

用，以及数据中心、智算中心等新型算力基础设施的兴起，能 源体系面临前所未有的高效化、多样化与低碳化需求，能源的 供给与管理方式亟待创新。在此背景下，党的二十大报告提 出“加快规划建设新型能源体系”的战略部署，通过提高可再 生能源消纳比例，推进能源系统形态、产业体系、供应链与治 理体系的全面革新，统筹推进能源安全保障与绿色转型。 新型能源体系将呈现多能耦合、多网协同、多元互动的高度复 杂形态。在 终端、数字孪生、人工智能等新一代数字化技术被视为支撑未 来能源系统高效稳定运行的关键手段。欧盟提出数字孪生技术 为创建虚拟电网模型的重要工具。马来西亚的《国家能源政策 2022-2040》将增加智能电表、智能电网设备等的部署作为起 步阶段（2021-2025）支持电网升级的重点举措之一。在数据 层面，完善数据治理框架成为多国一致努力的方向。根据《欧 洲数据战略》，欧盟委员会将建立敏捷数据治理方法以适应数 据开放 据空间，以促进各领域的数据应用。韩国也提出构建能源运营 大数据平台，以加速能源领域重点技术的研发。此外，在电力 系统数字化场景中，电力消费者越来越受到重视。欧盟计划通 过数字工具和服务帮助消费者优化用能管理，英国也提出部署 智能化技术，支持消费者参与灵活性服务，降低用能成本。 1. GSMA, Smart Energy System: Connectivity for a zero‑emissions future

16 15 是，已计划或推进 否，但希望推进 暂无计划 新能源重卡推进和应用情况 新能源重卡推进和应用情况 本章节聚焦于货主企业与物流运输商在新能源重卡应用方面的推进情况，并进一步分析尚未开展部署的主要 原因，以揭示新能源重卡落地过程中从“意愿”到“行动”之间的关键障碍。 8% 25% 67% 17% 18% 65% Centre China The Adoption and 暂无计划推进新能源重卡。物流运输商方面，暂 无计划推进新能源重卡的比例略高，为 18%。整体来看，在目前调研的企业中，新能源重卡的应用在供 需两端已经具备一定实践基础。 推进阻力：经济性考量阻碍新能源重卡部署 货主端 经济性不明显（购置成本高，使用频率低，运营成本或回报不确定） 基础设施不足（充电 / 换电站不完善，电力供应受限） 运营效率受影响（充电时间长，补能不便） 续航与载重问题（续航里程短，载重能力受限） 新能源重卡推进和应用情况 Centre China 小结 综合看来，目前货主企业和物流运输商推进和实际应用新能源重 卡的情况均较为积极，表明市场对新能源货运模式的认可度正在 逐步提升。同时，未部署新能源重卡的企业主要因经济性不足及 配套基础设施不完善等现实原因。而目前，多数企业认为新能源 重卡经济性相较于传统重卡并不具优势。 新能源重卡运营成本核算 货主端 物流运输服务端 中文507

” 模型太大 ？ ”15 他们认为这是 “环境种族主义 ” 富裕的西方国家部署更大的 AI 模型 ， 因为这些 AI 系统将对全球贫困社区产生负面影响 南方。具体来说 ， 他们写道: 例如 ， 问马尔代夫的居民是否公平或公正 （ 到 2100 年可能会在水下 ） 或苏丹的 80 万人 受严重洪水影响的培训和环境代价 部署越来越大的英语 [语言模型] ， 当类似的大 - 没有为 Dhivehi 或苏丹阿拉伯语生产比例模型 即使是大型科技公司也会发现支付不可持续 对于如此大量的计算。企业是逐利的 企业和计算成本 ， 因此 ， 他们不会 提供服务的时间长 ， 运营成本高于他们在 收入。要么使用人工智能的能源成本会下降 ， 要么如何 公司部署人工智能将受到成本因素的限制。 随着时间的推移 ， AI 的性能提升率将下降 人工智能模型在过去几年有了显著的改进。 OpenAI 的 LLM 模型 GPT - 4 于 2023 年 3 月发布 通过以下方式在其整个价值链中达到净零排放 2030.72 数据创新中心 11 这些公司仍然公开承诺这些承诺 ， 甚至 因为他们领导人工智能的开发和部署。事实上 ， 他们的网络 - 零承诺是这些公司必须谨慎行事的原因之一 考虑他们训练和部署的 AI 模型的效率。 决策者应如何解决 AI 的能源使用问题 见证 AI 的快速发展 ， 世界各地的政策制定者 正在考虑他们是否以及如何监管这项技术

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， 2024 年 1 月，国务院安全生产委员会印发了《关于防范遏制矿山领 域重特大生产安全事故的硬措施》，文件强调“灾害严重矿井、发生 2 较大以上事故的矿井，必须进行智能化改造”。党中央、国务院关于 矿山智能化决策部署，为煤矿智能化建设指明了前进方向、提出了明 确要求，成为我国煤炭行业推动智能化建设的行动指南。 年，国家发展改革委、国家 能源局、应急管理部、国家煤矿安全监察局、工业和信息化部、财政 部、科技部、教育部联合出台《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》， 明确了煤矿智能化发展的指导思想、原则和目标，部署了十项主要任 务和五条保障措施，成为国家部委层面第一份关于煤矿智能化建设的 顶层设计文件。2021 年，国家能源局、国家矿山安全监察局制定了 《煤矿智能化建设指南（2021 年版）》，引导煤矿企业科学规范有序 从强化顶层设计、坚持创新驱动、加快数字化进程、拓展智能化场景、 提高整体应用水平 5 个方面作出了系统部署，统筹推进煤矿与非煤矿 山智能化建设。同年 5 月，国家能源局印发《关于进一步加快煤矿智 能化建设 促进煤炭高质量发展的通知》，就新形势下进一步加快煤 矿智能化建设的重点任务进行了系统部署，要求深入推进煤矿智能化 升级改造，持续提升煤矿智能化系统的常态化运行水平。 三是出台一系列扶持政策。国家发展改革委持续把煤矿智能化建

源利用效率最优，从而构建用能企业的能源新质生产力。 五：灵活参与电力市场化改革，将为企业带来新的商业机遇 在用能企业的能源产消一体化转型过程中，经济性分析不可或缺。首先，“能算得过来账” ，也就是说，部署光伏和储能的经济性是调研企业普遍关注的问题；其次，未来电力市场化改 革将为企业带来新的商业机遇，如大规模用电、且具备灵活用电能力的企业可以通过参与电力 市场交易，降低企业用能成本、提升经济性，同 看，企业用能策略调整源于两个主要动力：一是降本增效，如某受访企业正打算引入数字化的能 源管理系统和部署光伏储能方案，原因在于行业产能过剩的情况下，降低能源使用成本、提升企 业竞争力是必然选择，企业期待通过部署新能源来节省外购电和天然气成本；二是政策驱动，如 某园区响应政府降低能耗、建设生态园区号召，通过关停改造、节能技改、部署分布式光伏等措 施，实现能耗强度七连降。 听说过这些概念，但未深入了解 其对企业用能的影响 图10：用户从传统能源消费向能源产消一体化转型 来源：施耐德电气 2.2.2企业能源转型仍面临三大技术挑战 在用能企业通过引入可再生能源实现能源转型的过程中，对分布式可再生能源的部署正在成 为众多用能企业的选择。针对已经部署分布式可再生能源/储能的企业，用电安全问题和用能成 本问题是企业最为关注的两大难题。此外，企业对绿电消纳率的关注虽不及前两者，但受政策端 的收紧影响，预计未来来自这方面的挑战也将逐渐显现：