件、制作演示文稿，在工业领域 能提高生产力、简化工作流程和 缩短价值实现时间。 同时，制造业企业加速拥抱数字化解 决方案，并深度参与行业生态合作。麦 肯锡对全球188家工业自动化用户和供 应商展开了问卷调查，同时也访谈了该 领域的20多位专家，以获取业内人士对 于工业自动化行业趋势的最新看法。受 调查的企业覆盖了北美、欧洲、亚洲三 个区域，其中三分之二的调查对象来自 于离散制造行业或连续流制造行业的 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。 — 开放性和系统兼容性是用户选择工 业物联网平台的核心购买要素。与 现有传统软件解决方案平台（如企 业资源规划系统ERP、制造执行系统

专家数据交互 专家补充前沿 文献专利数据分析 发展路线图 50+个研究备选前沿 50+个开发备选前沿 10+个研究前沿 10+个开发前沿 重点解读 3+个研究前沿 重点解读 3+个开发前沿 问卷调查 会议研讨 图 1.1 全球工程前沿研究流程 5 第一章 研究方法 全球工程前沿 Engineering Fronts 所示，其中绿色部分以数据分析为主，紫色部分以专家研判为主，红色方框为专家与数据多轮深度交互的 Science 数据库 SCI 期刊论文和会议论文数据，经 数据挖掘聚类形成工程研究前沿主题；二是通过专家提名，提出工程研究前沿问题。以上结果经过专家研 判论证、提炼得到备选工程研究前沿，再经过问卷调查和多轮专家研讨，遴选得出 9 个领域 92 个工程研 究前沿。 1.1.1 论文数据获取与预处理 首先构建中国工程院 9 个学部领域技术体系与 Web of Science 学科的映射关系，获得每个领域对应的 聚类结果查漏补缺，对于未出现 在数据挖掘结果中而专家认为重要的前沿进行第二轮提名，图书情报专家提供数据支撑。最终，领域专家 对数据挖掘和专家提名的工程研究前沿素材进行归并、修订和提炼，而后经过问卷调查和多轮会议研讨， 每个领域遴选出 10 余个工程研究前沿。 工程研究前沿确定后，各领域依据发展前景、受关注度选取 3（或 4）个重点研究前沿，邀请前沿方 向的权威专家从国家和机构布局、合作网

装机规模（考虑资源量、土地面积、能源需求等）和项目盈利能力 · 该地区资源种类、数量和可用数量，以及提供这些原材料的农业、林业和渔业等系统 · 与当地居民、利益相关者和其他人沟通协调的方式（例如开展问卷调查和情况介绍会，适时调整以避免对 当地木材等生物质资源分配造成重大影响） · 使用和处理副产品（如燃烧灰烬）的方法 · 讨论项目实施制度（如进度管理、必要时审查计划等） 二是与商业机构共同开发可再生能源项目。

次性餐饮具如杯、盘、盒、碗等的年产能达到500多亿只，而一次性餐 盒的需求约为150亿只，其中90%以上为塑料餐盒。 为此，中国烹饪协会在2010年4—5月间，进行了专门的抽样调 查，分析人们使用一次性塑料餐具的原因。问卷调查结果显示，26% 的受访者是因为“对餐馆卫生不放心，觉得一次性餐具相对卫生”而使 用，还有42.4%的受访者则是因为“餐馆只提供一次性筷子，没有选 择”。由此可以看出，一次性塑料餐具问题久治不愈的终极原因，是餐