几乎所有 ICT 岗位都将受到AI的深刻影响，现有技能面临升级调整 AI不仅创造了新岗位，更对几乎所有ICT岗位进行了深刻变革。在安全领域，岗位职能正从人工监 控转向统筹AI驱动的威胁检测与自动化响应；数据领域工程师的工作重心从数据处理转向管理AI 驱动的分析流程，并确保伦理治理合规；软件工程师则专注于整合AI能力、管理AI辅助编码工 具。这种全方位的AI融合要求从业者掌握新型复合技能⸺既要具备专业技术能力，又需通晓AI知 呼叫中心业务的行业。IDC研 究显示，66%的专业服务机构与47%的金融机构正积极测试智能体技术，并投入大量资源；而其 他行业（尤其是制造业与零售业）则相对滞后。 当然，并非所有地区在从传统自动化、AI辅助技术向全面智能体模型转型的进程中都处于同一水 平。根据IDC《未来企业韧性与支出调查》，全球各地区在智能体的应用与使用阶段上存在差异。 值得关注的是，截至2024年底，超过四分之一的欧洲组织表示，其已在智能体领域投入大量资 同时，30%的组织将网络恢复与韧性强化列为优先事项，凸显出当前解决方案难以应对AI驱动系 统所带来风险的严峻现实。监管要求、治理需求的叠加，以及复杂攻击事件的频发，亟需网络安 全领域实现突破性创新，例如零信任框架、自动化响应机制，以及从设计之初就嵌入安全与恢复 机制的系统架构。 28%的组织正推进其核心应用的现代化，标志着企业软件领域的范式转变：AI助手与智能体正日 益深度融入业务流程。企业软件供应商通过为应

本文件与相关技术领域的国家现行法律、法规和政策保持一 致。 本文件编制过程中未出现重大意见分歧。 本文件如有疏漏之处，敬请各位专家批评指正，并将在今后 版本中进一步修改、完善，以此进一步推动我国配电网自动化、 智能化的进程与发展。可将意见反馈至： baishuaitao@epri.sgcc.com.cn, ljming@263.net。 配电网数字化评价指标-2025 IV 目 智能巡检缺陷/隐患识别准确率 .................... 5 5.1.5 馈线自动化覆盖率 ............................... 6 5.1.6 馈线自动化自愈功能覆盖率 ....................... 6 5.1.7 配电自动化终端在线率 ........................... 6 5.1.8 中压三遥开关遥控成功率 中压三遥开关遥控成功率 ......................... 7 5.1.9 馈线自动化动作正确率 ........................... 7 5.1.10 馈线自动化自愈复电率 .......................... 8 5.1.11 智能台区终端覆盖率 ............................ 8 5.1.12 智能台区终端在线率

1.1 制造业分布�����������������������������������������������������������������������������56� 1.2 制造业自动化情况�����������������������������������������������������������������58� 1.3 协作机器人市场情况��������������� 2.1 制造业分布�����������������������������������������������������������������������������60� 2.2 制造业自动化情况�����������������������������������������������������������������61� 2.3 协作机器人市场情况��������������� 3.1 制造业分布�����������������������������������������������������������������������������64� 3.2 制造业自动化情况�����������������������������������������������������������������64� 3.3 协作机器人市场情况���������������

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 元。 — 李岩 英特尔公司边缘计算事业部 行业解决方案中国区高级总监 目录 软件定义自动化发展趋势与挑战 ..............................................................................01 英特尔助力软件定义自动化 — 芯片平台硬件赋能 .................................... .....................................................................................07 英特尔助力软件定义自动化 — 负载整合软件赋能 .............................................08 架构及方案概览 ..............................

构建三级测试流水线，持续提升测试效率和产品质量 5.1.5 资源申请和软件上线全流程自动化，实现一体化应用发布 应用一体化运维 5.2.1 全链路可观测，支撑故障快速发现 5.2.2 AI 模型结合混沌工程，实现故障智能定界 5.2.3 统筹构建故障演练与恢复体系，保障故障一站式自动化恢复 主机上云全流程顶设，提供主机现代化最佳指导和实践 主机上云现代化方案，构建主机现代化最优平台和服务 保障数据在存储、传 输及处理过程中具备机密性与完整性 (2) 管理运维层 主机的管理运维层包括硬件管理、操作系统管理、性能监控、故障恢复和备份管理等，它通常使用专有管 理工具进行集中控制和自动化运维。 业务应用层 硬件 与 操作系统层 管理运维层 中间件层 数据服务层 Database Data files (Natural，COBOL，PL/I，Assembler，Fortran，REXX，…） (RACF ，…) Monitoring (WLM ，…) Application Operation System (z/OS，OS2200 ，…) 主要特点： 自动化运维：主机管理运维具备高度自动化特点，支持自动故障诊断、自动修复和无停机维护 可视化监控：通过集中管理控制台，运维人员能够快速掌握整个系统的状态和健康状况 08 (3) 数据服务层 主机的数据服务层，聚焦于

资源利用效 率 Time 华为智能工厂六大设计准则 流程 / 组织 / 人 才 完成智能园区建设 数字化全面覆盖 自动化规模应用 华为智能制造推行策略 华为智能工厂发展路线 自动化 数字化 网络化 智能化 将自动化作为实现智能化的抓手，扩大生产自动化覆盖和规模应用，优先实现设计与制造数字化融合，大幅提高生产效率 华为智能工厂技术演进路线 2017~2019 2020~2021 华为制造坚持继承和发展的策略，持续推行 6sigma 全面质量管理、精益生产，保证了生产顺畅流动起来，为智能 制造推行积累了大量有效的数据，在此基础上推行自动化、数字化、智能化制造 深化精益生产推行，扩大自 动化覆盖，构建核心制造能 力 2011-2014 推行自动化 / 数字化 / 智能制造， 建立可持续改进的标准化数 字化精益生产体系 2015- 至今 制造管理体系建设，引入精 益生产方式，实施全员全面 应 商 华为智能制造架构 以精益生产为基础， 围绕三个流一朵云，借助物联网、 5G 技术，将整个价值链的资源相互连接，通过云计 算 / 大数据 /AI 实现制造资源动态管理，高质量、高精益、高度自动化 / 部分智能化生产 Enterprise Level 企业层： 管理系统 Management Level 管理层： 生产执行系统 Operator Level 操作层：设备采集与

生态的 关键使能技术。 无源物联网能够以极低的成本和极高的效率连接各类生产要素，将海量的实 物资产转变为可管理、可分析的数据资产，从而实现对标识对象的全要素、全流 程、全生命周期的可视化、自动化和智能化管理。通过对海量数据的深度分析与 价值运营，企业能够扩展生产要素的类型、提升要素质量、优化要素组合与生产 流程，最终实现全要素生产率的显著提升。 本白皮书聚焦于无源物联网重点行业的标杆应用案例，系统性地展示其解决 深入推进，各行各业对于生产要素的全生命周期进行智能化、自动化、可视化管 理的需求日益迫切。然而，数以万亿计的"哑终端"由于供电、成本和维护等问题， 长期游离于数字世界之外，成为制约全要素生产率提升的瓶颈。 传统 RFID 技术虽然在零售、物流等领域得到了广泛应用，但其"单点读取" 的工作模式存在识别距离近、穿透能力弱、组网能力差等局限，难以满足工业互 联网、智慧城市等场景下大范围、高密度、自动化管理的需求。 无源物联 无源物联网技术通过将先进的蜂窝通信技术与无源物联网深度融合，利用蜂 窝网络广覆盖、大连接、高可靠的特性，实现了从“局域”到“广域”、从“点 状”到“网状”的跨越式发展。它不仅解决了传统 RFID 技术性能受限、场景受 限、自动化程度低等问题，更通过引入融合定位、多元感知等新能力，为构建一 个高效、低成本、智能化的物联网生态系统奠定了坚实基础。 1.2.无源物联网市场空间 无源物联网凭借其广域覆盖、海量接入、低成本部署的优势，在制造、仓储、

2020 2021 2022 2023 2024 制造物流成本总规模 同比增速 智能制造建设待突破，中小微企业仍处于数字化转型探索阶段 PART 1 | 智能制造发展背景 大量中小微企业仍处于自动化（工业2.0）甚至机械化（工业1.0）阶段，迈向网络化（工业3.0）和智能化（工业4.0）面临技术、资金和人 才门槛。 制造建设较发达国家仍有差距 当前我国制造行业面临的问题 根据世界银行和各国统计局的数据进行计算，中国 业务 发展 制造业 数字化升级 技术支撑 06 机器人与自动化装备 工业机器人 + AGV 集群 + 柔性产线，助力企 业释放制造产能与柔性生产双重效能。 03 人工智能(AI)技术 从视觉质检到预测性维护，构建 “感知 - 分 析 - 决策” 智能运营体系。 01 软件自动化与智能化 以WMS 为核心的流程自动化 + 智能库存决 策，助力企业构建高效数智化仓储运营体系。 04 I. 智能仓储优化场景 II. 生产物流协同场景 III. 质量控制与追溯场景 IV. AI技术应用场景 PART 3 四大场景解决方案 PART 3 | 智能仓储优化场景-软件自动化的应用 智能化策略赋能作业，减少对人工记忆的依赖 C-WMS解决方案致力于应对工业4.0环境下SKU增多、订单碎片化的行业挑战。通过多种智能策略，C-WMS可实现入库库位推荐、出库先进先出、批

业对数据驱动决策的依赖日益加深， 传统商业智能（BI）工具已难以满足企 业日益复杂的决策需求，其局限性日 益凸显。在此背景下，人工智能（AI） 与BI的融合成为发展趋势，人工智能与 行业智能（ABI）通过结合AI的自动化、 智能化能力与BI的数据分析能力，推动 商业智能向智能化引擎升级。 ◼ 研究目标 • 了解ABI的发展现状与代表产品 • 探析ABI当下的应用场景 • 挖掘ABI的行业实践与机遇 • 01BI受限，AI重构决策： ◆ 传统BI受限于封闭架构与技术壁垒，难以满 足实时动态决策需求 ◆ AI通过自动化数据流水线与智能算法重构 全链路效率，推动主动预测式决策 02ABI爆发增长，厂商驱动转型： ◆ 中国ABI市场呈现爆发式增长，未来将持 续高速扩张 ◆ 头部厂商正加速ABI的自动化、智能化、 普惠化，驱动企业决策机制深度转型 白皮书｜2025/05 www.leadleo.com 技术壁垒及历史决策惯性，难以支撑从实时感知、多元分析 到预测决策的现代化转型需求，其滞后性不仅削弱企业对市 场动态的敏捷响应能力，更成为全员数据赋能与战略前瞻决 策的关键瓶颈。 ❑ AI赋能通过构建自动化数据流水线释放人力冗余，依托智能 算法提供动态预测与战略决策支持，不仅重构数据采集、处 理与分析的全链路效率，更推动决策机制从被动响应转向前 瞻预判，实现资源精准配置与业务流程深度优化，最终构建

Digital Modal ） 现有的或者已规划的物理实体的数字化表示，不涉及 物理和数字实体的自动化数据交互，也有人把这个称 为“描述性数字模型” 数字影子（ Digital Shadow ） 基于实时传感器数据的建模和仿真应用，支持从物理 实体到数字实体的单向的自动化数据流，也可以称为 “监测性数字模型” 数字孪生（ Digital Twin ） 支持物理实体和数字实体之间进行实时双向的数据交 和床垫的触感等等 5G 提供了高度可靠的网络连接， 将加快无人配送、远程操作等新 业务的落地。专属化的一对一的 服务、虚实结合的远程加近端服 务将成为新常态。无人化技术包 括了传统的工业自动化技术，以 及新兴的无人驾驶、远程监控、 “遥操作” 等技术。 5G 技术一 方 面能够创造新的服务机会，另 一方面能够让已有的服务降本提 效 © 华润（集团）有限公司 自动包装、自动发运（互联网 + ） • 单件起订，实现个性化定制 • C2M 平台协调原料商、设计公司、研发机构、工厂各类 设备、 自动发运机共同操作，最大程度实现自动化 • 满足客户个性化需求 • B2C 以生产企业为中心，旨在最终环节面向用户 • 大规模、标准化流水线生产 通过互联网直达客户 • 网店 / 平台，节约中间成本 • 消费者选择更多元，更便捷