仍保留现有的资金集中管理方 式，基本不涉及账户设置的变更 • 资金往来关系较清晰 • 财务共享中心资金岗执行资金支 付时，需要操作多家影城的资金 账户 • 频繁的执行资金下拨操作 优势 劣势 优化系统功能：财务共享中心资金 岗执行资金支付时，仅操作总部的 统一账户，系统自动执行下拨并在 影城支出户执行支付 进阶 方案 • 支付时，仅操作一个账户，相对简单 • 无下拨操作 • 需对现有资金账户进行调整（专资

大规模预训练技术.......................................................................... 34 2.2.3 模型微调与优化.............................................................................. 35 2.2.4 模型部署与运维. 2 技术路线的主要方向...................................................................... 55 3.2.3 技术路线的优化策略...................................................................... 56 3.3 工业大模型产品商业模式..... 研发设计辅助场景.......................................................................... 71 4.2.2 生产过程优化场景.......................................................................... 72 4.2.3 产品质量检测场景..

发展，尤其是大模 型、物理信息机器学习、神经算子、生成式 AI 等方向的演进，正为 工业仿真注入全新动能。通过构建“数据+物理”双驱动的智能仿真范 式，AI 不仅能够提升仿真效率，更能在多目标优化、虚实交互决策 等场景开辟新路径，推动仿真从“事后验证工具”向“全生命周期决策 中枢”跃迁。 本报告基于科研背景，全面梳理了 AI 赋能工业仿真的技术路径 与实践脉络。首先探讨人工智能赋能工业仿真的必然性及其应用价 ................................ 38 图 14 AIPOD 智能优化平台.................................................................................. 43 图 15 风扇优化中的关键设计变量.......................................... ............................. 43 图 16 风扇设计优化前后对比............................................................................... 44 图 17 数值回归验证结果......................................................

（一）工业互联网驱动的智慧工程设计与建造 ............ 20 （二）工业互联网驱动的研发设计创新 ...................23 （三）工业互联网驱动的生产运营优化 ...................25 （四）工业互联网驱动的经营管理优化 ...................28 （五）工业互联网驱动的营销销售变革 ...................29 六、能源化工企业实施策略 . 传统工业 IT 架构采用垂直耦合的模式，易导致数据碎片化、 信息孤岛化、技术异构化，负责不同业务环节或流程的子系统 间彼此孤立，无法满足新形势下企业统筹规划、决策优化、高 效管理及敏捷响应等新需求。在此背景下，以泛在互联、全面 感知、智能优化、安全稳固为特征的工业互联网应运而生。工 业互联网作为全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式， 通过新兴信息技术构建“人-机-物”的全面互联，基于规模化 发 重要的角色。作为数字经济与实体经济融合的重要载体，工业 互联网深入能源、化工、交通等多个领域，提供强大的网络连 接、计算处理和数据分析等新型能力支撑，通过优化资源配置 和促进产业链协同，推动各行业研发模式创新与生产流程优化， 助力传统工业制造体系和服务体系的重构。 如今，新一轮科技革命深入发展，技术创新进入了前所未 有的密集活跃期，人工智能技术的崛起，特别是大模型的广泛 应用为

级。同时，通过 持续优化产业结构和用能结构，实现全产业的绿色低碳转型。 �� 美国的石化产业依托工业体系强大的技术优势，与工业互联网、人工智能实现了深度融合， 在智能化、物联、安全方面都有显著的优势成果。����年��月，美国《工业互联网战略》发布， 旨在通过物联网（IoT）技术推动包括石化产业在内的制造业能力升级，通过智能传感器、数据分 析和自动化技术，实现优化提效。����年�月， 计算等数字技术，推动产业效 率和创新能力的提升。《德国工业战略����》和《德国数据战略》等一系列文件都表明了德国对 包括石化产业在内的各产业数字化和智能化发展的强烈关注，注重依托先进的数字技术优化供应 链管理和生产流程，以保持德国在工业领域的领先地位。 欧洲的石油需求整体上呈下降趋势，炼油产能预计将减少。目前，欧洲油气产业正在逐步实 施数字化战略，以持续提高运营效率和安全性。欧盟作为一个高度一体化的政治和经济实体，十 一定优势，技术聚焦方向包括优化能 源效率、提高能源技术先进性和推动能源多元化等。 日本作为石化产业的老牌强国，政府和民间更加重视现代技术在石化生产和产业链建设中的 能力提升价值，尤其强调石化领域环保能力的重要地位。����年至����年间，日本政府定期发布 《制造业白皮书》，旨在分析全球制造业发展趋势，提出日本制造业发展策略。����年版白皮书 特别强调了优化供应链、增强竞争力、数字转型

29 4.4 智能化案例：家宽业务质差优化 30 4.5 能效优化案例：无线网络能效优化和SPN能效优化 24 4.5.1 无线网络能效优化 32 4.5.2 SPN能效优化 等业务发展、云网算智融合的网络演进、以及大模型 /Agent，数字孪生等新技术和应用方面，进行深度洞 察，分析自智网络产业的发展趋势及面临的挑战，并提 出解决策略与建议。 成功案例分享 列举自动化、智能化、能效优化的高阶自智网络实践 案例，为全球运营商及合作伙伴提供宝贵参考与借鉴 资源。 产业协同倡议 倡议广大合作伙伴携手共进，在共创共赢的理念下推动 自智网络产业向更高层次迈进。 本白皮书主要包括如下内容：

.........................................................................................43 5.1 设计优化与仿真................................................................................................ 技术在新能源汽车制造中的应用，不仅能够提升生产效 率、降低生产成本，还可以通过智能化的质量控制手段，显著提高 产品的可靠性和安全性。例如，在电池生产环节，AI 可以通过大数 据分析和机器学习算法，优化电池材料配比和生产工艺，从而提高 电池的能量密度和循环寿命。在装配线上，AI 驱动的机器人能够实 现高精度的零部件组装，减少人工操作的误差。此外，AI 还可以应 用于供应链管理、物流调度和售后服务等环节，通过智能预测和优 智能化功能，提升了用户体验。 然而，尽管新能源汽车市场前景广阔，其制造过程仍面临诸多 挑战。传统汽车制造模式难以满足新能源汽车对智能化、轻量化和 定制化的需求。因此，引入人工智能（AI）技术，优化新能源汽车 制造流程，提升生产效率和产品质量，成为行业发展的必然趋势。 综上所述，新能源汽车的快速发展不仅为全球能源转型和环境 保护提供了重要支撑，也为 AI 技术在制造业的深入应用创造了广

.......................................................................................22 2.2 客户服务优化................................................................................................... ...................................................................................34 2.3.2 库存与供应链优化................................................................................................... .......................................................................................66 3.3.3 模型优化与调整................................................................................................

.......................................................................................16 2.3 业务流程优化需求................................................................................................. .......................................................................................41 3.4.2 模型优化与迭代................................................................................................ .......................................................................................115 10.3 系统优化建议.................................................................................................