随着技术的发展加速，变化频率可能变得更快，周期变得更短 第一次工业革命 第二次工业革命 第三次工业革命  新动力和工业化生产  钢铁、铁路交通等  大规模制造  钢铁、石油、内燃机等  自动化生产  通信技术、互联网、个 人计算机  智能化生产  AI 、物联网、生物科 技等融入人类社会 蒸汽机 电力 信息技术 智能技术 第四次工业革命 数字化转型成为企业发展的必经之路 • 绩效评价社交化 • 实时制定计划 • 实时处理需求 • 按需定制订单服务项 • 按需定制解析报告 • 在线预测与计划 • 在线处理订单与需求 • 自助报告或报表 • 例行工作自动化处理 • 异常工作人工处理 • 三方协同和交流平台 • 获取客户、供应商反 馈 客户 供应商 员工 数据已成为核心资产，充分挖掘价值还面临诸多挑战 融合创新 海量数据长期存储 降低成本 人工智能技术（ AI ）和机器人流程自动化 (RPA) （按需），下发成功后端侧可以客户环境中独立运行。 RPA (Robotic Process Automation) ，即机器人流程自动化， RPA 又被成为数字员工。 什么是 RPA ？ 机器人 Robotic 模拟人机交互，代替或补充人的操作 流程 Process 重复标准化流程 自动化 Automation 7×24 全天候自动运作

数字化转型的关键 基础设施。在智能电网等关系国计民生的关键行业中，韧性数据基础设施对系统的稳定运行、风险抵御与未 来演进具有至关重要的作用。数据中心不仅承载着AI训练与推理，更支撑着实时分析、自动化决策等电网核 心需求，其韧性建设直接关系到电网的可靠性、安全性与可持续性。本白皮书指出，“数据中心的每一次升 级换代，背后都在回应数字经济对于更高性能、更高安全、更高灵活性的新要求——这正是韧性建设的应然 为对关键功能的动态保护能力，涵盖在压力环境下 维持核心操作、快速识别异常，以及通过适应性调 整实现功能恢复的综合能力；国际灾难恢复协会 （DRJ）指出，韧性建设需通过冗余设计、实时 监控与自动化恢复机制，实现从故障预测到业务恢 复的闭环管理。 我们认为，数据中心“故障即常态”。 数据中心由海量硬件（服务器、存储设备、网络交 换机等）、复杂软件（操作系统、数据库、中间件 等）及动态外部环境（电力供应、网络攻击、突发 已形成可重复的标准制度，建立对故障的主动 防御，主动发现故障，主动安全防护，可实现 分钟级资源弹性扩容。具体表现为：设立韧性 专项组织，可跨部门协同；建立专项评委会； 形成标准化文档；流程可自动化执行。 DRMM L4：数据驱动 运 维 完 成 智 能 化 转 型 ， 数 据 驱 动 的 故 障 定 位，及基于预测的预警处置，故障恢复可达秒 级 。 形 成 “ 数 据 + A I “

33 4.2.6.1 故障恢复技术 4.2.6.2 闪启技术 36 33 4.2.6.3 光链路检测技术 37 4.3 AI大脑 41 4.3.1 仿真验证/孪生仿真 41 4.3.2 自动化Agent 42 4.3.3 故障Agent 42 4.3.4 网维Copilot 43 45 05 总结和展望 4.2.6.3 网络互联冗余 39 编制说明 本研究报告在撰写过程中得到 感知、故障可追溯，从物理层确保 算力传输高效、安全、可控。 9 AI大脑：智能级网络管理的“指挥核心” 作为AI Fabric 2.0的顶层管控中枢，AI大脑以 “网络、业务、运维” 三级自动化， 彻底重构网络管理模式。在网络层面，通过网安一体架构与AI策略算法，实现网络与安全 配置的统一分析、自动生成，变更准确率达 100%，杜绝人工配置错误；在业务层面，凭 借 Rubook 拖拽式编排工具与10+预置场景 速。 图33 N+K冗余组网故障后TOR上行不拥塞 40 4.3 AI 大脑 AI大脑依托AI模型训练与多智能体协同，提供智能化运维。网络智能体包括变更 Agent、故障Agent、自动化Agent、网维Copilot等。 网络数字地图采集网络、流量、设备、服务器、应用等信息还原全网拓扑，可以实时 呈现网络状态和业务路径，精准自动识别网络故障，实现隐患的深入分析与预防，让网络故

接入审核规范等， 为可信数据空间各活动提供清晰指引和约束，确保可信数据空间可信有序运行。 ——技术系统是指可信数据空间的技术支撑底座，包括可信数据空间用户节点、中间服务 平台以及内嵌的一系列自动化履约组件等，保障可信管控、资源交互、价值共创能力实现，支撑 数据可信受控流通。展开逻辑是从基础共性标准的安全技术支撑，到资源交互、可信管控中的各 类技术应用，如加密传输、多方安全计算等，再到建设运营标准里的中间服务平台、用户节点和 ——空间运营者应实施“计划-执行-检查-处置”（PDCA）闭环管理，定期对运营流程、 服务模式与组织架构进行审视，识别瓶颈与改进点，形成改进计划并跟踪实施效果，确保运营 机制持续优化。 ——空间运营者宜采用运维自动化与智能化工具，监测系统性能、业务指标与合规事件， 利用可视化运营大屏实时展现核心指标，辅以预警机制确保异常情况能够及时响应与处置。 6.5 安全管理体系 ——空间运营者应依据《网络 程；协同效率评估指标（如决策时效、事项闭环率、满意度）及评估周期等。 ——空间运营者应建立协同机制。聚焦技术运维、身份认证、合约执行与审计等基础能力， 空间运营者应通过自动化运维平台、统一身份管理系统和智能合约引擎，实现对各方接入、调用 与行为的实时监控与自动化合规检查；聚焦数据策略、定价模型、合规规则与争议仲裁等治理能 力。 ——空间运营者应维护协同角色名录，并与身份管理系统联动，将角色与权限、合约模板和

物流业务系统 仓 储 管理 系统 追溯与防伪 系统 运输管理 系统 电子锁 堆场管理 系统 应 用 层 园区信息 管理系统 …… 智能安防 智能交通 智能路 灯 办公自动化 融合通讯 桌面云 呼叫中心 视频会议 Etrip 综合大楼 信息系统 智能楼宇 智能楼宇 自控 电子巡更 报警系统 数据中心 园区信息化系统 增值服务中心 货运跟踪 技术，引入云计算，物联网，电子商务等新技术，实现园区的信息化；  依托物流信息化平台及物流业务系统，可为园区提供信息服务、交易服务、数据交互等服务，优化供销配 运环节中运输，仓 储 ，配送管理管理，从而实现物流的自动化，信息化与智能化，有效整合供应链上下游 资源。 从物流园的咨询规划阶段介入，从信息化以及园区布置以及经营方面整体考虑，优化整体配置和功能布局 端到端物流园整体解决方案与云应计算和物联网技术 有效整合供应链，形成规模效应 物流信息平台横向兼容不同子系统，纵向灵活扩展应用构件，大幅降低投资。 17 业务全景 18 智慧 物流园 智慧 仓 储 智慧车辆 智慧物流 智慧物流园系统结构 19 自动化仓 储 管理，从产品入库开始分区 域，分堆放区进行货物管理，配合部署 在仓库内部的湿度，温度感应器，自动 对仓库进行湿度温度的调节，保证原材 料及产品良好的储 存 状态。 到货 入库 在库

随着信息化时代的到来 ，园区 开始对管理运营相关的数据进行 存储和管控。 • 园区业务软件得到迅速发展 ， 数据的融合应用给产业带来极大 的提升。 1.0 自动化园区 自动化应用 • 自动化方案可在一定程度上解 决人力成本增高、 人工效率低下、 生产作业品质不一等问题。 • 但其也存在着系统单一 ，信息 孤岛、 提升上限低、 管理无体 系等多个问题。 ，造成资源上的 严重浪费。 l 对运营不够重视 ，难以对采集的 数据进行融合处理 ，业务扩展能 力差 ，整体园区建设的投入产出 比极低 ，需要重点改善。 l 传统园区过于重视基础建设 ，整 体自动化、 数字化、 智能化能力 建设不足 ，且缺乏对用户体验的 关注。 l 园区整体服务体验差、 能耗资源 浪费大、 整体科技化不足 ，难以 满足管理者的管理需求和最终用 户的使用需求。 园区数字化转型解决的五大问题 报警台 告警详情、 自定义 告警策略、 联动工单 自动派单 依据报警等级自 动派单 自动化巡检 的巡检任务 设置 态势云图 一键运维 ，自 定义考核指标权重 设备管理 设备信息、 状 态详情 设备管理 报警中心 报事报修 可视化报表 态势云图 自动化巡检 可视化报表 视图化展示运 维感知 - 报警 - 工单全数 据 一键复核 考核 感知

FutureScape,2019 年全球制造 业预测 您是否制定了数字化转型 战略 ? 你有信心跟上技术创新的步伐吗 ? 效率 持续在业务各阶段 改进效率 ▶ 精益实践 ▶ 流程自动化 ▶ 作业层商务智能 B ▶ 即时反馈 ▶ 增量制造 代际转换 影响发展能力 ▶ 提出期望 ▶ 团队更替 ▶ 深入参与 ▶ 知识保留 ▶ 加速过渡 兼并与收购 购买资本向全球扩张 4.0 对我们最大的干扰之一，就是技术与设备升级再次压制了管理思维。 ● 德国的工业 4.0 的前提 ( 有工业 2.0,, 工业 3.0 的成功基 础 )) ● 专业化分工精细 ● 工业自动化程度高，特别在机械制造和电气工程领域 ● 德国人的工匠精神，追求卓越 ● 德国工厂本身的基础管理严谨 ● 制造模型、制造数据规范化，作业流程标准化 工业 4.0 似乎展示 了 可以点石成金的 只要采用全新的自 动化设备， 一切都 迎刃而解。 … ? 1 4 转型路上：要赶超更要补课 任正非：工业自动化的堡垒还没跨过 ● 我们应该走进新的未来时代，这个时代叫人工智能。 ● 不要妄谈工业 4.0, 工业自动化的堡垒还没跨过。首先，我们要强调工业自动 化； 工业自动化以后，才可能走进信息化；只有信息化后，才能智能化。 ● 我遇见很多比较成功的企业家，他们共同的特点就是坚信成功的企业就是把企

54% AI创新：深度垂直化与价值务实化 • 垂直行业大模型涌现：基于行业知识与数据， 打造专用AI模型，解决特定领域痛点。 • AI智能体加速应用：企业开始应用AI智能体 实现业务流程自动化、决策支持与跨域协同。 • 数据闭环驱动演进：将数据视为核心资产， 通过闭环反馈机制持续优化AI模型与应用。 • 全链条智能渗透：AI技术覆盖设计、生产、 供应链、营销等全链路，实现端到端赋能。 商业价值闭环验证：AI应用已产生明确的降 本增效成果，并开始探索多元化的收费模式。 74% 价值链重构：构建网状协同生态 • 全链路数字化整合：构建数字化平台，打通供应 链核心环节，实现数据实时同步与流程自动化。 • 资源聚合与生态共享：整合物流/金融/技术/园区 等多元化资源，探索集采/共享仓储等生态型服务。 • 数据智能与AI驱动：应用大数据、AI模型与算法 优化决策，实现精准营销、柔性生产与动态定价。 业效率变革的“生产力工具”。 运营与业务流程 • 齐心集团将AI接入财务结算对账系统， 对账准确率达96%，降低了核验人工成 本，以及漏检导致的流程反复成本； • 密尔克卫利用AI技术搭建自动计费系统， 自动化无缝衔接从报价到账单生成全流 程； • 震坤行将AI推品大脑、AI行家助手等智 能体与产品选型推荐、销售转化等场景 结合，客服人均处理订单行数同比提升 48%； • 汇通达的“千橙AI超级店长”可协助门

一个用于算法问责的治理框架应确保算法系统能够按 预期运行。在问责框架下，负责部署算法系统的人员对其决策 应承担法律后果。这一方面将尤其对于准备在路上部署自动化/ 自动驾驶汽车至关重要，这将需要与包括保险业在内的多个社 会参与者进行对话。 ITF (2023a), \"适应（自动化）: 转型中的交通劳动力\ 国际运输论坛政策 文件 ,第122号,经合组织出版,巴黎, https://doi.org/10.1787/905fdc2c-en org/10.1787/2ea70307-en . 10 建立完善的监管框架，确保所做决定的责任追究 有哪些政策可以确保交通领域向使用人工智能过渡更加高效？ 07 将交通运输行业的劳动力培训转型，以传授自动化和日益增 加的人工智能使用时代所需的技能。 在人口老龄化的背景下， 提升交通工人的技能将尤为重要，因为大多数ITF成员国中，交通 工人也将老龄化。交通部可以通过税收优惠政策、补贴、修订其 管辖范围内

未来气象数据库 (b) 动态降尺度方法 难点：海量 ( 数十万栋 ) 、 多维 ( 形貌、功能、年龄 等 ) 的城市级建筑信息难获 取 Dabe/Time 目标：机理 - 数据联合驱动、 全自动化、结果可信的 UBEM 方法：自底向上够建模型 楼宇级 目标：自顶向下评估影响 难点：如何验证模型 广地域建筑信息 (a)MERRA-2 历史气象库 (c) 聚类生成典型概率场景 思路：实测电耗、数据驱动验证 ArcGIS 思路：基于 GIS 城市级建筑数据库， 耦合 EnergyPlus 单体建筑仿真， 自底向上、自动化、高通 量 g10 D000 m2s 0000 0M IT0000 Date/Time 达成目标：自动化、高可信的 UBEM 构建城市尺度建筑能耗模型 UBEM- 机理数据联合驱动 + 自底向 上 城市级 社区级 楼宇级 一个老问题的几个新挑战的解决思路：