航天云网工业大数据 复杂装备远程运维综合解决方案 中国航天科工集团航天云网公司 内 容 一、云网介绍 二、工业大数据建设背景及思路 三、工业大数据平台技术架构 四、工业大数据平台案例 • 中央直接管理的国有特大型高科技企业 • 由总部、 6 个研究院、 1 个科研生产基地、 13 个公司制 / 股 份制企业构成 , 拥有职工 16 万，涌现了钱学森、宋健、黄纬 禄等著名专家。 航天云网 —— 公司定位 航天云网 —— 公司定位 突出企业智能化改造 突出复杂设备联网 突出制造资源共享 李伯虎 院士，航天云网首席科学家 研 发 力 量 社 会 认 可 专家团队：航天云网智能制造系统研究由著名计 算机仿真与计算机集成制造专家李伯虎院士领衔 国家重点实验室：全国首个复杂产品智能制造系 统技术国家重点实验室将落户航天云网 工业互联网产业联盟：成员单位包括工业和信息 事 长 单 位 理 事 长 单 位 阿里巴巴 中国电子 大唐集团 中国一汽 • 2016 年 7 月，航天云网联合航天测控公司、国机集团、哈尔滨电汽集团、中兴通讯等企业，共同承担国家发改委“大型复杂 装备工业大数据平台建设及产业化”项目，并将以此项目为依托，打造国家级工业创新中心，并落地地方。 • 该项目将能够为大中型企业建设具有完善数据资产管理能力的大数据平台，并通过汇聚海量高价值制造过程和资源数据，优

AI 前沿 1. 从大语言模型走向自主智能体 2. 具身智能 3. 脑机接口 4. AI 内生安全 第三章 数学 1. 基础理论 2. 优化 3. 统计 4. 科学计算 5. 复杂系统 第四章 物质科学 1. 物理 2. 化学 3. 材料 4. 能源 第五章 生命科学 1. 合成生物学 2. 医学 3. 神经科学 4. 医疗 5. 演化 构建普适理论，但难以在复杂系统中实验验 证。计算科学以科学模型为基础，通过数值 方法模拟复杂系统，但需要简化模型以及提 高模拟精度，以解决模拟系统精度低且计算 成本高的挑战。随着技术的发展和数据规模 的增长，出现了数据密集型科学的研究范式。 这一范式利用机器学习方法，自动从数据中 发现统计关联，一定程度上避免了提出科学 假设，但无法发现因果关系，且难以分析低 质量数据和发现复杂系统中的规律。当前的 科学研究主要面临系统复杂性的挑战，相互 关联的自然、技术和人类系统受到跨时间和 空间尺度作用力的影响，导致复杂的相互作 用和涌现行为 1。传统科学研究方法难以应 对这些复杂性挑战，迫切需要新的科学研究 方法。针对复杂数据中的因果关系，发展了 一系列新的因果推断方法。针对高质量科学 数据缺乏问题，如大气数据、天文数据等， 发展了生成式人工智能技术，如扩散模型和 大语言模型。针对处理复杂系统的局限性，

英特尔工业控制白皮书 2026 版 负载整合特刊 软件定义自动化 驱动产业数智转型 前言 智能制造正步入一个全新的发展阶段。传统工业自动化以提升生产效率和质量控制 为核心目标，而今天的制造业正面临着更加复杂和动态的挑战。市场个性化需求的 激增、供应链的不确定性，以及劳动力结构的深刻变化，都在推动制造企业寻求更 加智能和自适应的解决方案。 具身智能技术的突破性进展为这一转型提供了新的可能性。通过将感知、认知和执 统一平台上的协同优化。 新一代计算平台的异构架构优势在此背景下显得尤为重要。通过整合高性能 CPU、 GPU 和专用 AI 加速器，结合先进的负载整合技术，单一平台即可同时处理实时 控制任务和复杂 AI 推理，实现了前所未有的计算效率和系统简化。这种技术创新 不仅消除了传统多系统架构的延迟和同步问题，更通过智能负载调度和资源动态 分配，显著提升了系统的整体性能和可靠性。从智能质检到自适应加工，从协作 自动化发展 趋势与挑战 01 02 随着软件定义自动化技术在工业领域的深入应用，以及基于 PC 架构的运动控制器广泛部署，特定的技术需求和行业趋势逐 渐显现： • 多轴协同控制需求激增：生产流程的复杂化和精细化推动了对更多电机和执行器同步控制的需求增长，以实 现精确的多点协调和同步。传统的单一控制解决方案，如独立的 PLC 或微控制器，在处理大规模轴控任务时 面临性能瓶颈，难以满足现代工业对高度集成和协调性能的要求。

为代表的基础模型进入高速迭代期，一路狂奔，不断刷新能力边界。模型在复杂任务推理、规划、 代码生成等方面取得显著提升，在各类权威基准测试中不断突破记录，多项能力指标接近甚至 超越人类专家水平。 模型的上下文窗口显著扩展，主流模型已支持十万到百万级 Token 输入，可处理长文档、 复杂多轮对话，实现“全局理解”和“文档级记忆”，为报告审阅、代码仓分析等高复杂度任 务提供了技术基础。 与此同时，具备跨模态 这一系列技术的突破，正在重塑人类与数字世界的交互方式。生成式 AI 不再是问答工具， 而是嵌入到每一个终端、系统、应用与服务中的可持续演化的智能体（Agent），具备感知周 围环境、理解用户意图、学习用户偏好、自主执行复杂任务的全流程能力。 2024 年 6 月，华为向业界发布《AI 终端白皮书》 [1]，明确指出智能体将引领终端进入全新 人机交互及智能协作的时代，如多模态大模型带来更自然、更全面的人机交互体验，AI 服务等以高效完成目标，同时已有的 APP、元服务也可通过智能化升级获得 AI 智能体的能力， 提供更智能的服务体验。进一步，系统智能体将与各种应用智能体通过智能体联邦的形式互相 协作，共同完成更复杂的任务，而无需用户再跨多个 APP 和元服务进行操作。 在新的生态范式下，智能体将以惊人的速度渗透进各行各业，推动一场新的生产力与创 造力革命，成为价值创造者，深刻影响着人们日常生活、工作、学习、娱乐的方方面面。面对

忽视的挑 战。各个行业对智能应用产品的依赖性显著增强，从智慧医疗、智能制造以及智慧城市等领域，核心技术栈的自主可 控性直接关乎产业安全命脉。针对智能应用开发、运行、运维全生命周期的攻击手段正日益复杂和隐蔽，给安全防护 带来了新的挑战。供应链安全威胁尤为突出，软件供应链攻击已能穿透传统防御体系，直接影响国家关键基础设施的 安全。开源生态的漏洞、第三方组件的不可控性，更放大了系统性风险。 随 应用全生命周期智能化白皮书 05 单机系统智能化、智能系统群体化、人机交互语言化、复杂系统模块化正在人机协作新范式。硬件革新与算法突 破推动单机系统从“工具执行者”进化为“智能决策体”，能够自主感知环境，分析数据，做出决策，甚至进行自我 优化和升级。物联网与 5G 技术催生智能系统的群体化演进，形成协同工作的群体，共同完成复杂的任务，实现资源的 优化配置和高效利用。自然语言处理与多模态交互技术的突破 ，则加速重塑人机协作的认知界面，使得人机协作更加 便捷和高效。复杂系统向“组装式”模块化架构演进则为人机协作提供了灵活可扩展的载体，不同的功能模块可以独 立开发、测试和部署，然后根据需要进行组合和配置，以适应不同的应用场景和需求。 未来，随着智能技术的持续进步和应用场景的裂变拓展，人机协作理念将贯穿应用智能化发展的全生命周期，不 仅将提升生产效率和服务质量，还将改变人们的生活方式和工作模式

网络为根基，使其成为可感知业务意图、动态调优的神 经脉络；以异构融合的算力平台为引擎，打破资源壁垒，实现算力随业务需求智能流动与弹性供给； 并以原生内嵌的 AI 能力为大脑，贯通感知、决策与执行闭环，将复杂运维与业务优化转化为“业务 目标驱动”的自主过程。三者深度融合，互为支撑，共同推动基础设施从标准化供给迈向场景化赋能， 为产业数字化注入全新活力。 2.1 设计理念 5G-AxAI算网智 一体化技术体系 态优化推理过程，确保服务质量与资源消耗的精准控制； 通过智能体支撑框架构建多智能体协同体系，实现复杂任务的自动分解与执行；借助 MCP Server 与网络模型上下文协议将网络能力标准化、工具化，彻底打通“业务 - 网络 - 算力”的闭环。这一 系列技术有效解决了企业面临的“技术融合难、运维复杂度高、业务创新慢”等核心痛点，显著降 低了 AI 技术的使用门槛。 06 算网智的关键能力特性 性扩展部署规模，从单节点轻量起步逐步扩容，通过实时调度算法保障高优先级任务（如工业控制、 实时推理）的确定性低时延响应，满足严苛性能要求。 同时，强化进程与容器隔离机制，防止多业务干扰与资源冲突，保障复杂边缘环境下系统稳定和数 据安全。其灵活裁剪和部署特性也支持不同硬件平台与算力架构的快速适配，为 5G-A 与 AI 融合场 景下多样化智能业务提供可靠、高效的轻量运行支撑。在实际应用中，轻量化核心网既可云端部署

C919 大飞机翱翔蓝天，到“深海一号”能源站矗立碧波；从“中 国天眼”遥测宇宙，到“东数西算”织就算力网络；再到“祝融号”登陆火星、 “嫦娥号”月背探秘，一项项新时代的重大工程，其规模之宏大、系统之复杂、 学科交叉之深度，都远超以往。这些超级工程早已不是单一学科知识的线性延伸， 而是需要融合材料、信息、控制、能源、生命等多学科知识的庞大异构系统。如 何实现跨领域知识的高效整合与涌现创新，如何应对极端工况与未知环境下的动 强大能力，更是推动社会进步的 基石引擎。然而，当我们步入一个日益复杂、高度互联的时代，传统工程学正面 临前所未有的挑战：系统规模的指数级增长、多学科交叉的深度融合、全生命周 期管理的极致要求，以及对安全性、可靠性和可持续性的严苛标准。这些挑战， 已然超出了传统方法和人类智力的极限。我们迫切需要一种新的力量，来驾驭这 份复杂，洞悉其规律，优化其进程。人工智能，无疑是这个时代最响亮的回答。 型与智能体技术的崛起，构 成了工程智能的核心驱动力。大模型以其强大的知识融合、逻辑推理与自然语言 交互能力，成为了理解和处理工程领域复杂信息的“认知内核”；而智能体则扮 演了“超级执行者”，它能够自主规划、调用工具、协同系统，将认知转化为行 动，完成复杂的工程任务。二者的结合，为构建工程智能操作系统提供了前所未 有的技术基石。 当然，徒有先进技术而无正确的方法论，犹如手握利器而无章法，终将误入

仅能够保障电网的稳定运行，还能够支撑实时荷载管理、故障 检测，在各类突发情况下实现快速恢复，从而增强电网稳定性、预防停电事故、加强网络安全防护、确保运 营合规。随着可再生能源时代的到来，面对日益复杂的电力系统和对数据的高度依赖，韧性数据中心的作用 愈加突出。此外，韧性数据中心还可以促进智能电网技术的发展和应用，帮助电力公司洞察能源消费和提升 能源效率，从而为客户创造更多价值。这本白皮书为企 业带来深刻洞见与实用框架指南，激发深入思考。 ——印尼国家电力公司信息技术规划与战略副总裁 Handy Sanjaya AI时代，数据中心正成为数字化与智能化的核心枢纽和创新引擎。随着业务复杂性激增、网络威胁演变及技 术革新加速，这些正驱动数据中心向高可用、高安全和高灵活性演进。近期，我与很多客户伙伴、产业界的 朋友们进行了沟通和交流，大家都提到，韧性DC是当前数智基础设施建设的核心，但也面临居多挑战。华为 和电力一样成为社会运行的基础设施。数据中心作为支撑企业数智化转型和国家数字经济发展的数字底座， 已演进为包含计算、存储、网络、能源、云等多维度系统，支持消费、生产、科研、环境、社会治理等方方 面面，是一个复杂的系统工程，其复杂性不仅源自其超大规模、多组件、多层级的物理与数字结构，更来自 于要支撑动态多变的业务需求、适应外部环境不确定性与抵御多样化风险的要求。随着大模型参数规模越来 越大，对数据中心集群的大规模

LSTM、 强化学习），将洪水预测误差降至 3%以下，推演效率提升 20 倍。 动态交互与智能决策。通过数字人、大语言模型（LLM）实现自然语言操控，支持应 急指挥、设备运维等场景的智能响应。 围绕复杂数据处理与孪生场景应用、机理模型与数据驱动模型、超大体量数据处理与 实时渲染能力、自动化模型构建能力、大模型算法能力在数字孪生中的应用做了深度的技 术剖析。 同时，本白皮书围绕智慧城市、智慧水 深度展现数字孪生技术的场景化价值。 目录 一、数字孪生核心技术：智能算法的融合应用................................................................ 1 （一） 复杂数据处理与孪生场景应用...................................................................... 1 1、 气象数据处理与应用.. 驱动的设备故障预警系统减少非计划停机 30%。 智能算法的融合应用还体现在多源异构数据的实时处理与动态适应上。通过集成传感 器数据、遥感影像与业务日志，大模型可动态优化城市内涝模拟、港口物流调度等复杂场 景。黄河流域泥沙冲淤模型即通过无人机测深数据与智能插值算法，实现水下地形的高频 更新，防洪调度效率提升 40%。此外，基于强化学习的智能决策系统在电网负荷平衡、交 通信号优化中展现出自主进化潜力。