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 的深度融合不再是概念验证，而是成为了提升竞争力的关键技术路径。在这一融合 过程中，负载整合技术发挥着至关重要的作用，它打破了传统系统中 AI 处理和实 时控制相互独立的架构壁垒，实现了多种计算任务在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 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 机器人到柔性产线，负载整合技术正在成为 AI 与控制融合的核心使能技术。 本白皮书将深入探讨这些技术趋势如何重塑制造业格局，特别是负载整合技术在 推动 AI 与控制系统融合中的关键价值，以及英特尔如何携手产业伙伴，通过创新 的计算解决方案加速智能制造的普及和深化，共同开启制造业的智能化新纪元。

数据通常是预先定义和整理好的，局限于企业内的数据源。而外部非结构化数 据（如社交媒体数据、视频数据、传感器数据等）通常无法有效利用，限制了 系统对全方位信息的分析能力。在现代商业环境中，企业不仅需要分析内部数 据，还需要整合来自外部、实时变化的数据源，以获取全面的洞察。 数 据 集 中 且 有 限 传统BI系统通常是基于批处理模式运作，定期生成报告。这意味着数据分析和 报告的生成往往滞后，无法提供实时的业务洞察。特别是在需要即时响应市场 时报告。这样，企业能够及时了解业务情况，迅速做出调整和 决策。这种实时性比传统的批处理方式更符合快速决策的需求。 实时分析和报告 大数据和非结构 化数据分析 自助式数据分析 和可视化 预测和智能分析 集成和整合 个数据源 随着大数据和物联网的兴起，企业面临的数据类型更加多样化。 现代BI系统需要能够处理海量的非结构化数据，如社交媒体数 据、文本、视频、传感器数据等。这将有助于企业从多个维度 发掘更多的商业价值，提升决策的准确性和深度。 现代BI系统应具备集成和整合来自不同来源的数据的能力。企 业不再仅仅依赖于单一的数据源，而是需要能够综合内部和外 部的数据，形成更为全面的分析基础。通过整合来自CRM、 ERP、社交媒体、物联网等多个来源的数据，企业可以构建出 更加精准和丰富的分析模型。 现代BI系统的需求：现代BI系统需以实时分析、大数据与非结构化数据处理、自助式可视化、预测性智能和 多源数据整合为核心，打破传统BI的静态与

术不断成熟的背景下，我们共同发布了《绿色可持续 石化新使命⸺石 油石化行业绿色低碳发展白皮书》。该白皮书指出，行业绿色转型需以 “能源生产清洁化、碳资产数字化、能效管理智能化”为核心路径，强 调企业应依托数字平台整合全链条碳排放数据，系统推进CCUS、氢能 等低碳技术应用与循环经济模式创新，通过融合技术、管理及业务，构 建绿色竞争新优势，为石油石化行业实现“双碳”目标提供体系化实施 框架。 数实融合、数字化转型提速 在云端和边缘端的协同部署，全面增强响应效率和用户体验。 1.3.3 统一数据智能底座，推动业务深度洞察与协同创新 企业通过构建统一数据智能底座，横向贯通勘探、炼化、销售、研发等各业务域系统，纵向整合 从集团至基层单元的多层级数据，实现对结构化、非结构化及实时、历史等多类型数据的统一接 入与管理。该底座能够帮助各级岗位员工提升对自身业务的深度洞察能力，从而改进和优化工作 流程，企业管理层也 管理新模式：是指以智能运营中心为中枢，致力于构建“数据+平台+应用”的扁平化、敏捷 化管理架构，涵盖协同优化、生产调度、运行监测、应急指挥与集成展示等功能，推动产业 一体化优化与业财深度融合。企业通过整合生产、供应链、财务等全域数据，打破信息孤 岛，实现跨部门、跨层级的实时共享与智能决策，显著提升运营协同效率和资源配置水平。 该模式依托数据中台和AI能力，强化业务监控与风险预警，支持一线业务单元的敏捷响应，

扩张的系统工程。涵盖了品牌选址、租铺开店、 经营扩张等全流程的数字化服务，在此基础上，品牌商户可以实现全链条优化。  优秀实践：作为商管领域的引领者，珠海万达商管以其深厚的行业经验和广泛的资源整合能力，打造了覆盖全 国商业服务的万达智慧商业平台，为平台上1300万+用户，50万+品牌提供高效、精准的全方位支持。 ▋ 研究展望 艾瑞预测行业趋势如下：1）数字化升级是实体商业变革的必然选择，全链路数智化转型重构产业增长范式； 商合作以及建立线上线下融合平台的方式创新和提 升消费者购物体验。实体商业引入新业态、提升服 务质量和增加顾客互动，逐渐恢复竞争力。 商业综合体加速数字化转型，以其多元化服务和集群 效应，成为推动实体经济发展的关键。商业综合体通 过整合零售、餐饮、娱乐等多种业态，提供了一站式 的消费体验，增强了实体商业经济的增长。 实体商业增长率  振兴实体经济相关政策颁布：2016年《国务院办公厅 关于推动实体零售创新转型的意见》颁布，统筹推动零 体商业构成了前所未有的挑战，消费者逐渐转向在线购物平台进行消费。在 这一背景下，实体商业开始探索与电商平台的合作，寻求线上线下融合的新路径。商业综合体作为实体商业的重要组成部分，通过加速数字化转型，整合多类新业态、 提升服务质量和增加顾客互动，逐渐恢复并增强了竞争力。近年来，商业综合体的数字化转型成为推动实体经济发展的关键，商业综合体促进了不同业态之间的相互 引流和协同效应，为实体经济的复苏和增长

.......................................................................................25 2.3.1 数据整合与共享................................................................................................ ...................................................................................48 3.2.1 数据源识别与整合................................................................................................... 析功能，为医疗健康领域的智能化转型提供了新的可能性。 医疗健康场景中，数据的复杂性和多样性对技术提出了更高的 要求。例如，患者的电子健康记录（EHR）、医学影像数据、基因 组数据等多源异构数据的整合与分析，需要处理大量的非结构化数 据，并从中提取有价值的信息。传统的处理方法往往依赖于人工干 预或简单的算法，导致效率低下且容易出错。而 DeepSeek 通过其 先进的深度学习模型，能够自动识别、分类和解析复杂的数据结

的行为数据，品牌可以及时调整产品策 略，优化用户体验，从而提高销售转化率。同时，对线上产品矩阵的全域数据采集，以 及线上产品与线下门店、快闪店等的数据打通，都要求品牌快速适应全域运营的模式， 整合线上与线下资源，提供无缝的购物体验。 线下门店 线下门店智慧屏 可定制个性手链 线上线下联动 线下主题快闪店 11 珠宝行业数字化转型的必要性 对于珠宝品牌而言，数字化转型既是挑战也是机遇。Z世代消费者的数字原生特性，使 · 如何深度打磨产品，提升用户体验？ · 如何迭代活动策略，提升用户活跃度？ 3. 如何打通线下及线上数据：构建全渠道数据融合体系，打破线上线下数据壁垒，实现 信息互通与协同增效。 · 如何整合线下门店与线上商城的用户身份数据，形成统一的用户画像？ · 怎样依据线上浏览偏好为线下顾客提供精准的产品推荐与服务引导？ · 如何将线下活动的参与数据与线上营销链路相衔接，拓展营销深度与广度？ 的数据运营管理平台展现出卓越的数据整合与处理能力。其 能够从多元化的渠道，除了用户行为埋点事件数据外，可接入其他一方、二方、三方 的全渠道数据，涵盖 Web&H5、APP、服务端、小程序、CSV、DB、DW、CRM、 ERP 以及广告监测等，进行全面的数据埋点采集、业务数据导入与系统对接整合，构 建最完整的标签体系，不与任何流量平台绑定。 在数据采集与整合进程中，创新性地运用 OneID 技术。基于流批图一体技术，拥有

年，全 国一体化政务大数据体系更加完备，政务数据管理更加高效，政务数 据资源全部纳入目录管理。《关于深化智慧城市发展 推进城市全域 数字化转型的指导意见》指出，要加快完善省、市两级政务数据平台， 整合构建全国一体化政务大数据体系。2025 年 5 月国务院常务会议 审议通过《政务数据共享条例（草案）》，首次以行政法规形式明确 政务数据共享内容，为构建全国一体化政务大数据体系提供基本遵循。 截止 主要概括为政务信息化 建设、共享交换、共享整合和一体化四个主要发展阶段。 从政务信息化建设到共享交换，政府侧在管理模式、技术资源、 数据资源等方面逐步探索并完成经验积累。随着政府职能定位逐步由 行政管理向服务型政府转变，公共服务部门开始依托在线模式提供政 务服务，面对信息系统分散带来的重复采集和数据质量等问题，地方 尝试依托于政务云统一整合并存储各部门数据资源，并融合运用数据 库、大 2 日益增长，国家层面亦推进国家数据共享交换平台及国家政务服务平 台数据交换通道建设，为各地区各部门与国家平台间政务、监管数据 的共享交换提供通道，为政策制定和决策提供数据支持。 从共享整合到一体化建设，开启了以政务数据为重要枢纽的现代 化协同治理新模式。伴随着各地方数据管理部门的陆续成立，政务数 据共享协调机制日益完善，各部门以数据为纽带紧密推进组织协作， 大幅提高了政务服务的

松—只要不涉及公民隐私，企业通过政府开放平台、网络爬取、提供产品或服务中获得等各种方式得到的数据，都可以自由 使用和流通。 美国的数据基础设施探索实践 使用技术或方案 覆盖企业全部供应链、生产链、生态链 的完善数据整合与协作体系 云原生架构数据分析处理平台 区块链和加密算法 以Google Cloud、AWS、Azure等为代表的公司是全球领先的云平台公司，为美国和其他国家公域数据流通提供了先 进的基础设施。 连接和整合私人、社区和公共数据源，Google Cloud帮助企业优化需求管理，让企业能够更精准地把握市场动态，合理安排生产与供应。凭借强大的数据分析能力，显著 提升了企业的实时洞察和预测能力，大幅提高运营效率，有效降低风险，削减不必要的成本支出。Google Cloud作为IDSA 的成员，积极为开源数据空间连接器做出贡献。 Google Cloud通过在BigQuery上整合EDC连 同的数据基础设施建设和运营模式：一是平台公司的数据流通平台。以 亚马逊、谷歌、微软为代表的大型跨国数据平台公司分别构建起自身的数据安全流通环境，形成覆盖企业全部供应链、生产 链和生态链的完善数据整合与协作体系；二是专业公司的数据分析平台。以Databricks、Snowflake、Palantir为代表的数 据平台公司，构建起云原生架构数据分析处理平台；三是经纪商的数据交易平台。以Acxio

台 ⑥整合共享信息系统（大平台、大 数据、大系统） • 两办印发《关于推进新型城市基础设 施建设打造韧性城市的意见》 • 住建部印发《“数字住建”建设整体 布局规划》 自然资源 • 提升数字化治理 能力 ①建成自然资源“一张网、一张图、 国土空间基础信息平台” ②推动平台统筹，国土空间基础信 息平台是支撑自然资源部机关各 项业务运行的统一出入口，已有系 统逐步整合至平台 指导意见》《关于推进新型城市基础设施建设打造韧性城市 的意见》等文件，要求完善城市信息模型（CIM）平台，并 鼓励推进城市信息模型、时空大数据、国土空间基础信息、 实景三维中国等基础平台功能整合，为城市数字化转型提供 统一的时空框架。四是低空基础设施开启标准化建设。由中 国民用机场协会牵头编制的《低空经济基础设施框架指引 (2025 年版)》发布，标志着低空经济基础设施加速迈入标准 智能工厂和智慧供应链。批发业供应链关注集成能力建设， 促进商流、物流、资金流、信息流充分整合，为上下游客户 和产业集群提供原料采购、仓储物流、产品营销、供应链金 融、再生资源循环利用等综合服务。零售业供应链强调供需 适配，推广集采集配、统仓统配、供应商直配、自动补货等 模式，通过全渠道信息整合加快消费端信息向品牌商、制造 商的反馈速度。深化物流数据跨区域融合共享。国家通过政 策试点

理，主要通过对已有数据的模式识别和重组 来生成结果，而缺乏真正的创造性思维。科 学研究往往涉及跨学科的知识和数据，AI 模 型在整合不同领域的知识时存在困难。如何 使其真正参与科学假设的提出和验证，仍是 未解的难题。 为了解决这一挑战，可以从以下几个方 面寻找突破路径： 构建跨学科知识图谱、因果推理和生成 模型，整合多领域知识库，使 AI 能够从已 有知识中提取洞察并提出新颖的科学假设。 建立强化学习驱动的 AI 和优化方法依赖人工经验和反复试错，成本 高且效率低，如材料合成以及核聚变。人工 智能与机器人技术结合可以实现实验的自动 化设计与执行，并根据实时数据调整实验参 数，优化实验流程和候选对象。 总之，人工智能可以有效整合不同学科 的数据和知识，打破学科壁垒，促进多学科 深度融合，解决学科的挑战性问题。跨学科 合作不仅拓展了各学科的研究边界，还催生 了计算生物学、量子机器学习、数字人文等 新兴学科。 1. 背景 近年来，以大语言模型（LLM)1-3 为代 表的人工智能 (AI) 技术快速发展，已在多个 领域展现出先前技术所不具备的涌现能力。 借助千亿级参数规模，大语言模型不仅实现 了海量知识整合和逻辑推理能力的突破，还 展现出向通用人工智能演进的巨大潜力，具 有重要的研究和应用价值。学术界与工业界 纷纷将目光聚焦于大语言模型的相关研究， 力图突破计算复杂度高、安全对齐难、可解 释性弱等短板。与此同时，随着训练数据、