统的发展历程，总结了各发展阶段的特点和问题，并结合未 来的建筑需求提出了“智控”系统解决问题的建议和未来的发展趋势。给广大从业人员，提供了较大的参考价值。 不仅仅是暖通空调系统，未来更应该是逐步走向“建筑智控”，这需要建筑行业的多领域、多专业人员的共同参与。 我相信，本书不是结束，而是新的起点。 卷首语 程大章 住建部智慧城市专委会委员和绿色建筑 与建筑节能专委会顾问委员 同济大学 � 技术挑战 �.� 商业挑战 �.� 标准与互操作性挑战 �.� 数据安全与专业人才挑战 �.� 政策驱动与“双碳”带来的新机遇 �.� 暖通智控技术融合趋势与跨行业合作 �.� 从产品走向平台：智能运维与数据平台 �.� 暖通智控“出海”机遇与国际化发展路径 第六章 暖通智控技术未来的应用与展望 �.� AI算法驱动 �.� 云边协同架构 �.� 开放标准与互联互通 �.� 到智能化、数字化和数据驱动的全链路优化，已成为智慧建筑与可持续运营、建筑能源管理、舒适环境营 造的重要支撑。 过去三十余年间，中国暖通智控行业伴随建筑智能化与节能减排的进程不断演进：从传统机械控制逐步 走向数字化与智能化，经历了技术迭代与市场培育的双重积累，现已成为现代建筑的运行、能效与舒适 度保障的关键环节。特别是在公共建筑（如交通建筑、医疗建筑）、数据中心及产业园区等高能耗场景中， 暖通智控系统的应用价值日益凸显。

©2025 iResearch Inc. 中国制造业数字化转型行业发展 研究报告 逐步走向深水区 2 摘要 ABSTRACT 尽管制造业的数字化已经进行了几年，但市场竞争格局尚未出现任何改变，未来在行业 层面、市场打法层面、产品及服务层面还有巨大的潜力，一切都是未知，一切也都有可 能。1）市场机会层面：行业层面上，离散制造业中的高技术产业是高潜力行业；打法层 面上，垂直行业攻坚和信创 到1.76万亿，并将在未来5年维持14%左右的 增速稳步增长，政策支持、技术进步和市场需求是市场增长的主要驱动因素。就供给市 场提供的服务而言：1）产品侧，产品伴随市场技术更迭而迭代，且产品体系基本走向以 数据或以场景为维度的高度统一；2）解决方案侧，一方面呈现软硬服一体化的态势，另 一方面也呈现出跨模块融合/打通的趋势；3）大模型侧，供给端对大模型的应用探索逐 步深入，主要通过智能体、大模型+大 CONTENTS 01 需求市场宏观分析 核心需求场景未变，生产制造、供应链等仍是重点 02 需求市场转型现状调研分析 经历几年转型后-理性与聚焦并行 03 供给市场产品及服务分析 产品走向体系化，解决方案走向一体化 04 供给市场典型案例展现 从不同场景切入，发挥自身优势，推出产品和服务 05 行业发展思考与启示 格局未定，一切皆有可能 06 专家之声 一线企业专家的项目实践经验分享及前瞻的思考

中国制造业数字化转型行业发展 研究报告 逐步走向深水区 ©2025 iResearch Inc. 需求端的核心需求没有变 ，生产制造管理相关、 供应链相关等是重点 ，也是离散制造业 的核心诉求。 只不过 ，行业经过几年发展 ，需求端的对转型认知和期望变的更加理性与 聚焦。就需求端的需求而言 ，具有两大特点： 1 ）地域特色明显 ，广东、江苏、浙江、 增速稳步增长 ，政策支持、技术进步和市场需求是市场增长的主要驱动因素。就供给市 场提供的服务而言： 1 ）产品侧 ，产品伴随市场技术更迭而迭代 ，且产品体系基本走向 以 数据或以场景为维度的高度统一； 2 ）解决方案侧 ，一方面呈现软硬服一体化的态势 ，另 一方面也呈现出跨模块融合 / 打通的趋势； 3 ） 大模型侧 ，供给端对大模型的应 知识构建的完整链条。 2 ABSTRACT 摘要 CONTENTS 目 录 02 需求市场转型现状调研分析 经历几年转型后 - 理性与聚焦并行 03 供给市场产品及服务分析 产品走向体系化，解决方案走向一体化 04 供给市场典型案例展现 从不同场景切入，发挥自身优势，推出产品和服务 01 需求市场宏观分析 核心需求场景未变，生产制造、供应链等仍是重点 06 专家之声

发展来看，在上游，多种电极技术路线并存，且在未来一段时期内， 多条技术路线并行发展的局面仍将持续。在中游，产品种类丰富多 样，能够满足不同应用场景和用户需求，为脑机接口技术的广泛应 用提供了坚实的硬件和软件支撑。在下游，技术正逐步走向成熟， 且获得了较多的融资支持，反映出投资者对脑机接口产业落地应用 的信心不断增强。从产业地域分布格局来看，我国相关企业呈现出 集聚态势，近七成企业集中分布在北京、广东、浙江、江苏和上海 这 时代（2013 年前）脑感知与脑调控技术各自独立发展，该阶段脑感 知与脑调控技术以单向采集或刺激为主，缺乏双向交互能力与闭环 能力。2.0 时代（2014-2023 年）脑感知交互性提升，脑调控走向闭 环，在脑计划资源投入下，脑机接口技术呈现两大突破，一是脑感 知技术交互化，多种开源工具、智能算法使复杂抽象的脑感知结果 可理解性加强，输出更为实时准确，实现流畅的交互体验。二是脑 调控技 等有创电调控技术与无创磁调控技术率先实现商业 化，神经反馈等调控技术仍处科研验证阶段。 电调控技术在 1.0 时代并存有创与无创两大方向。有创电调控 技术的临床导向开始明确，技术路径清晰且走向商业化。人工耳蜗 在 1977 年商业化，技术走向微型化与智能化，在 2000 年后从单通 道向多通道演进，且支持算法升级，但言语识别仍受噪声干扰。脑 脑机接口技术与应用研究报告（2025 年） 19 起搏器在 1987

A I 应用用户数量爆发， 对应推 理侧算力需求快速增长。 • 智算中心从集群走向超级池化。智算中心是以 GPU 、 A I 加速卡等智能算力为核心，集约化建设的新型数据中心；随着大模型普遍进入万亿规模， 算 力、显存、互联需求再次升级，高速互联的百卡“超级服务器”可能成为新的设备形态，智算中心将走向超 级池化阶段，对设备形态、互联方案、 存储、平台、散热等维度提出新的要求。 • 内容 智算中心：以 GPU 、 A I 加速卡为核心的新型数据 中心 资料来源：《中国移动 NICC 新型智算中心技术体系白皮书》，国信证券经济研究所整 理 • 智算中心逐步从“集群时期”走向“超级池化时期” 。随着 A I 大模型参数量增长，新型智算中心的建设既要考虑计算、存储、网络三 大维度横向协同，也应兼顾软件平台与硬件资源的纵向协同，聚焦于“新互联” 、“新算效” 、“新存储” 散热方面：为配合高算力需求，散热系统逐步从风冷向冷板式液冷过渡。 图 6 ：大模型参数规模增长速度超过摩尔定律，推动智算中心发展 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 智算中心：从集群走向超级池化 资料来源：《生成式 AI （ State of Generative AI 2023 ）》 - 启明创投、未尽研究 -P8 、国信证券经济研究所 整理 • 超级池化时期（ 2025

• 边缘上云服务 • 边缘安全加速 • 全球应用加速 • 多网聚合加速 • 异网内容分发 端云协同AIoT • 端云协同视频处理 • 端云协同AI对话 自主创新趋势观察：从技术突破走向全域生态 软件自主创新迈向深水区 可信数据空间加速落地 自主办公软件智能化升级 自主创新解决方案：高兼容灵活解耦，私有化专属部署 新型AI基础设施 • 高性能计算集群 • 智能高性能网络 软件漏洞扫描 • 黑灰产刷机防护 • 小程序安全 大模型应用安全 • 大模型安全网关 • 大模型安全态势管理 数据服务趋势观察：跨界数据助力精细化运营 数据助力基站调优治理 商客市场走向精准营销 线上投流趋于降本增效 数据服务解决方案：挖潜互联网数据，贡献场景化价值 网络质量分析调优 • 主邻区网络信号强度 • 信号弱覆盖分析 • 聚类区域网优分析 商客市场精准营销

8 AI不仅是技术革新，更是思维方式和社会结构的变革 国家 产业 个人 企业 政企、创业者必读 人工智能发展历程（一）  从早期基于规则的专家系统，走向基于学习训练的感知型AI  从基于小参数模型的感知型AI，走向基于大参数模型的认知型AI  从擅长理解的认知型AI，发展到擅长文字生成的生成式AI  从语言生成式AI，发展到可理解和生成声音、图片、视频的多模态AI  从生成式AI，发展到推理型AI 多模态AI 推理式AI 9 政企、创业者必读 人工智能发展历程（二）  从单纯对话的大模型AI，发展到具有行动和执行能力的智能体AI  从数字空间中的AI，走向能理解和操控物理空间的AI  从解决现实问题的AI，走向解决科学问题的科学型AI 大模型AI 智能体AI 物理AI 科学AI 10 政企、创业者必读 面对全球大模型产业之争，要打赢「三大战役」 AGI之战 应用场景之战

系”已助力全球60 余家汽车生产基地实现智能化升级，推动产业链上下游超10000家供应商迈向数字化协 同阶段。 展望未来，我们认为，汽车行业数字化转型将呈现三大趋势： 一是工业AI从辅助决策走向自主优化。基于工业大模型的智能体将深度嵌入制造流 程，实现从“人机协作”到“自主决策”的跨越。广域铭岛在焊装工艺优化、能耗动态 调控等领域的实践表明，AI驱动的新一代智能工厂可提升生产效率30%以上。 心场景。基于 多年来深耕汽车垂直领域的实践经验，我们认为，服务商需要在关键环节构建差异化能力： 研：打破跨域研发的壁垒，构建能沉淀知识、实现虚拟验证的数字化平台，让技术创 新从 “单点突破” 走向 “协同爆发”； 产：打造“感知-决策-控制”闭环的智能工厂，重点突破工艺自适应与能效优化； 供：建立韧性供应链网络，强化全链条可视化与风险预测能力； 销：通过“AI硬件+大模型+运营”三位一体模式，用数据洞察破解获客难、转化低 而言，可筛选真正具备场景化能力的服务商，降低试错成本；对服务商而言，可牵引技术 深耕与行业Know-How融合，避免“技术空转”；对整个产业而言，建立“能力地图” 加速资源优化配置，推动汽车数字化从单点突破走向系统进化。 数字化转型的本质是“向数据要生产力，用智能创未来”。高科数聚作为深耕汽车垂 直行业业务应用场景的AI企业，始终以“解决真问题、创造实价值”为原点，愿与各界同 仁共筑“技术-场景-生

与理性工具的指引。每一个规模化场景的拓展，都需要政府、 企业与社会各方的协同努力，以开放融合的姿态，在鼓励创 新与规范监管之间取得动态平衡。唯有如此，我们才能稳步 推动低空经济从概念走向成熟、从试点走向繁荣，真正让这 片新兴的天空，成为培育新质生产力、赋能千行百业、服务 美好生活的澎湃新域。 — 4 — 期待本白皮书的公开发布能为所有关注和投身于低空 经济的各界同仁带来有益参考。让我们携手共进，以严谨务 ................. 85 4.1.3 场景从政策驱动向市场驱动转型 .................................... 86 4.1.4 场景生态从分散走向系统集成 ........................................ 86 4.2 相关建议 ....................................... 方案也将有效解决各行业的痛点与难点，从而开拓出更为广 阔的应用领域。 1.1.3 关键技术：场景能力的核心支撑 关键技术是驱动低空经济场景高效、安全、智能运行的 底层能力集合，其成熟度直接决定了场景能否从实验性探索 走向规模化落地。不同技术簇对应不同的能力维度。例如， 高精度定位与自主避障技术是飞行器在复杂城市环境中安 全穿行的前提，支撑着楼宇间无人机配送场景的可行性；低 — 5 — 空感知与智

1.1 航线类型选择.............................................................................42 5.1.2 航线走向及布局.........................................................................44 5.1.3 各航线间距标准...... 支线航线：连接次要城市及周边地区，满足较小流量的需求， 服务于地方经济发展。 3. 衔接航线：连接临近的大型活动场所、景区和其他基础设施， 满足临时或特殊需求。 具体的规划建议如下： 1. 确定航线走向：依据地形和现有航空交通管制，优先选择平坦 空域较大的区域规划航线，避免复杂的军事空域和高度限制区 域。 2. 飞行高度设计：合理设置各类航班的飞行高度，主要航线保持 在 600-1200 米，支线航线和衔接航线可根据需要在 理的航线规划不仅要连接主要运载城市，同时也要考虑短途航线的 “ 开通，以满足区域内的小型载客需求。航线设计要遵循 直线原 ” 则 ，尽量减少航线长度，这样可以降低油耗，提高整个网络的运 营效率。 在确定航线走向时，需结合地面障碍物及气象因素，如山脉、 高楼及常见风向等，以保证飞行安全。在航线设计中，不同类型的 飞行器因其性能差异、运营模式不同，航线规划应当区别对待。例 如，小型无人机航线与有人驾驶航线需要分别考虑其安全高度和飞