航天云网工业大数据 复杂装备远程运维综合解决方案 中国航天科工集团航天云网公司 内 容 一、云网介绍 二、工业大数据建设背景及思路 三、工业大数据平台技术架构 四、工业大数据平台案例 • 中央直接管理的国有特大型高科技企业 • 由总部、 6 个研究院、 1 个科研生产基地、 13 个公司制 / 股 份制企业构成 , 拥有职工 16 万，涌现了钱学森、宋健、黄纬 禄等著名专家。 航天云网 —— 公司定位 航天云网 —— 公司定位 突出企业智能化改造 突出复杂设备联网 突出制造资源共享 李伯虎 院士，航天云网首席科学家 研 发 力 量 社 会 认 可 专家团队：航天云网智能制造系统研究由著名计 算机仿真与计算机集成制造专家李伯虎院士领衔 国家重点实验室：全国首个复杂产品智能制造系 统技术国家重点实验室将落户航天云网 工业互联网产业联盟：成员单位包括工业和信息 事 长 单 位 理 事 长 单 位 阿里巴巴 中国电子 大唐集团 中国一汽 • 2016 年 7 月，航天云网联合航天测控公司、国机集团、哈尔滨电汽集团、中兴通讯等企业，共同承担国家发改委“大型复杂 装备工业大数据平台建设及产业化”项目，并将以此项目为依托，打造国家级工业创新中心，并落地地方。 • 该项目将能够为大中型企业建设具有完善数据资产管理能力的大数据平台，并通过汇聚海量高价值制造过程和资源数据，优

树形 宽表 写入 顺序写入 简单 简单 简单 乱序写入 复杂 复杂 复杂 异频写入 简单 简单 复杂 不同时间点采集 简单 简单 中等 存储 压缩比 低 中 高 查询 单设备单指标类查询 简单 简单 简单 单设备多指标类查询 复杂 简单 简单 多设备类查询 复杂 中等 简单 维度查询 复杂 复杂 简单 分析类查询 复杂 复杂 简单 Confidential 四维纵 横 Confidential 1 传统方案造成复杂、低效、孤岛化的现 状 • 多种数据产品、孤岛化严重；穿墙打洞、复杂低效；数据质量参差不齐 • 70% 企业结果是投了钱，疗效低（ Gartner 报告） Matrix DB ：高性能超融合数据库 历史原因造成纷繁复杂、低效 让数据回归应该有的样子！ Confidential 1 将复杂留给用户 把极简、极速留给用户 │ ©202 四维纵横 各种业务

网络为根基，使其成为可感知业务意图、动态调优的神 经脉络；以异构融合的算力平台为引擎，打破资源壁垒，实现算力随业务需求智能流动与弹性供给； 并以原生内嵌的 AI 能力为大脑，贯通感知、决策与执行闭环，将复杂运维与业务优化转化为“业务 目标驱动”的自主过程。三者深度融合，互为支撑，共同推动基础设施从标准化供给迈向场景化赋能， 为产业数字化注入全新活力。 2.1 设计理念 5G-AxAI算网智 一体化技术体系 态优化推理过程，确保服务质量与资源消耗的精准控制； 通过智能体支撑框架构建多智能体协同体系，实现复杂任务的自动分解与执行；借助 MCP Server 与网络模型上下文协议将网络能力标准化、工具化，彻底打通“业务 - 网络 - 算力”的闭环。这一 系列技术有效解决了企业面临的“技术融合难、运维复杂度高、业务创新慢”等核心痛点，显著降 低了 AI 技术的使用门槛。 06 算网智的关键能力特性 性扩展部署规模，从单节点轻量起步逐步扩容，通过实时调度算法保障高优先级任务（如工业控制、 实时推理）的确定性低时延响应，满足严苛性能要求。 同时，强化进程与容器隔离机制，防止多业务干扰与资源冲突，保障复杂边缘环境下系统稳定和数 据安全。其灵活裁剪和部署特性也支持不同硬件平台与算力架构的快速适配，为 5G-A 与 AI 融合场 景下多样化智能业务提供可靠、高效的轻量运行支撑。在实际应用中，轻量化核心网既可云端部署

C919 大飞机翱翔蓝天，到“深海一号”能源站矗立碧波；从“中 国天眼”遥测宇宙，到“东数西算”织就算力网络；再到“祝融号”登陆火星、 “嫦娥号”月背探秘，一项项新时代的重大工程，其规模之宏大、系统之复杂、 学科交叉之深度，都远超以往。这些超级工程早已不是单一学科知识的线性延伸， 而是需要融合材料、信息、控制、能源、生命等多学科知识的庞大异构系统。如 何实现跨领域知识的高效整合与涌现创新，如何应对极端工况与未知环境下的动 强大能力，更是推动社会进步的 基石引擎。然而，当我们步入一个日益复杂、高度互联的时代，传统工程学正面 临前所未有的挑战：系统规模的指数级增长、多学科交叉的深度融合、全生命周 期管理的极致要求，以及对安全性、可靠性和可持续性的严苛标准。这些挑战， 已然超出了传统方法和人类智力的极限。我们迫切需要一种新的力量，来驾驭这 份复杂，洞悉其规律，优化其进程。人工智能，无疑是这个时代最响亮的回答。 型与智能体技术的崛起，构 成了工程智能的核心驱动力。大模型以其强大的知识融合、逻辑推理与自然语言 交互能力，成为了理解和处理工程领域复杂信息的“认知内核”；而智能体则扮 演了“超级执行者”，它能够自主规划、调用工具、协同系统，将认知转化为行 动，完成复杂的工程任务。二者的结合，为构建工程智能操作系统提供了前所未 有的技术基石。 当然，徒有先进技术而无正确的方法论，犹如手握利器而无章法，终将误入

与此同时，随着人工智能等前沿技术的不断发 展与进步，机器人行业正在稳步迈向具身智能 的未来。但同时，实现服务机器人更大规模落 地的道路上也面临着来自技术与商业模式等方 面的多重机遇和挑战。 为了应对日益复杂的市场需求和多样化的应用 场景，同时伴随着商用服务机器人行业下半场 拐点的到来，普渡机器人在全球范围内率先提 出了开放性的全栈式智能服务机器人生态。该 生态的目标是构建一个开放性的通用服务机器 人生态系统，通过创新的商业模式与技术，推 行业标准的建立和多技术栈的创新，该生态将为 全球服务机器人行业带来深刻的变革，推动服务 机器人迈向通用具身智能的新时代。 在这一生态系统中，机器人的学习和适应能力 将不断增强，能够更灵活地应对各种复杂的任 务和环境，实现跨场景任务的泛化性。此外， 该生态还将助力全球各行各业向智能化、高效 化迈进，创造出更大的经济价值和社会效益。 通过跨行业的合作与资源共享，该生态将帮助 细分场景实现全栈式的智能化解决方案，推动 来源：Fraunhofer IPA，International Federation of Robotics，德勤研究 近年来，越来越多的服务机器人广泛应用于各种 工商业及家用场景。服务机器人应用场景复杂多 样、具体细分种类繁多，可应用在餐饮、零售、 仓储物流、酒店、工业、医疗、教育、养老、公 共服务等众多行业和场景，实现专业清洁、物流 配送、引导接待、陪伴教学、安防巡检等多样化 复合型功能。同时，服务机器人可以在各种场景

仅能够保障电网的稳定运行，还能够支撑实时荷载管理、故障 检测，在各类突发情况下实现快速恢复，从而增强电网稳定性、预防停电事故、加强网络安全防护、确保运 营合规。随着可再生能源时代的到来，面对日益复杂的电力系统和对数据的高度依赖，韧性数据中心的作用 愈加突出。此外，韧性数据中心还可以促进智能电网技术的发展和应用，帮助电力公司洞察能源消费和提升 能源效率，从而为客户创造更多价值。这本白皮书为企 业带来深刻洞见与实用框架指南，激发深入思考。 ——印尼国家电力公司信息技术规划与战略副总裁 Handy Sanjaya AI时代，数据中心正成为数字化与智能化的核心枢纽和创新引擎。随着业务复杂性激增、网络威胁演变及技 术革新加速，这些正驱动数据中心向高可用、高安全和高灵活性演进。近期，我与很多客户伙伴、产业界的 朋友们进行了沟通和交流，大家都提到，韧性DC是当前数智基础设施建设的核心，但也面临居多挑战。华为 和电力一样成为社会运行的基础设施。数据中心作为支撑企业数智化转型和国家数字经济发展的数字底座， 已演进为包含计算、存储、网络、能源、云等多维度系统，支持消费、生产、科研、环境、社会治理等方方 面面，是一个复杂的系统工程，其复杂性不仅源自其超大规模、多组件、多层级的物理与数字结构，更来自 于要支撑动态多变的业务需求、适应外部环境不确定性与抵御多样化风险的要求。随着大模型参数规模越来 越大，对数据中心集群的大规模

元化拓展，推动“万物互联”向“万智智联”加速演进。然而，传统移动 通信网络以“连接”为核心，难以适配复杂场景下动态变化的互通任务需求。 本白皮书以“任务驱动式智能互联”为核心主线，系统梳理智能互联领域 的场景诉求与技术挑战。其中，船船互联场景聚焦内河航行中船舶动态目 标多、识别维度复杂的痛点，揭示“目标难识别”的核心矛盾；人车家互 联场景针对车辆移动性、家庭网络封闭性、个人终端多样性的特征，剖析 定业务模式，具身智能交互的通信需求呈现出高动态性、强突发性和强临时性三大特征。 第一，工业协作机器人场景——多机器人动态任务分配与实时协同 高水平智能工厂中，多台协作机器人需要在共享工作空间内完成复杂装配任务。以汽车生产线为例， 当多台工业机器人同时进行车门装配、焊接、喷涂等作业时，每台机器人都需要根据当前工件状态、 其他机器人位置、工艺流程进度等多维信息，实时调整自身的作业策略和运动轨迹。 的确定性通 信需求。 更为复杂的是，机器人的通信意图往往具有强烈的上下文相关性。同样是发送“位置信息”，在避 障场景下需要毫秒级响应，而在常规巡检时则可容忍秒级延迟；同样是“任务协调”消息，紧急停 机时需要广播给所有设备，而正常作业调整可能只需要通知相邻的数台设备。这种意图的多样性和 动态性使得网络难以预先配置最优的通信策略。 第二，人形机器人场景——复杂环境下的多元交互与突发协同

1 机械工业数字化转型实施方案 机械工业是为国民经济发展、国防军工建设和民生事业提 供技术装备的基础性和战略性行业，产业覆盖面广、产品种类 多、产品结构复杂、产业链条长、大批量生产与小批量定制共 存等特点突出。加快机械工业数字化转型既是推动行业高质量 发展的必然要求，也是支撑国民经济各行各业数字化转型、加 快推进新型工业化的重要举措。为落实《制造业数字化转型行 动方案》，加快推动机械工业数字化转型智能化升级，制定本 轨道交通、航空航天等重点领域推广应用一批大负载焊装机器人、防爆 喷涂机器人、人机协作机器人等高端工业机器人。 03 仪器仪表 重点发展高分辨率光谱仪、质谱仪、色谱仪、超宽带高分辨率数字 存储示波器等科研仪器，复杂构件表面质量检测、内部缺陷无损检测、 装配参数在线测量等智能检测装备，环境监测、导航测绘、地质勘探、 核子及核辐射测量等领域专用仪器仪表，以及高端探测器与传感器、高 端信号发生和辐射源部件、精密分析分离与控制部件等关键零部件，仪 广应用一批智能医学影像辅助诊断系统、智能手术机器人、智能经络中 医诊断系统等先进适用医疗装备。 07 制药装备 重点发展高性能细胞培养罐及附属系统、蛋白质分离纯化设备、高 标准制剂装备、微反应连续合成和口服制剂连续制造设备、复杂制剂生 产和检测设备等，持续推进高端传感器、新型生物反应器等突破和应用。 08 农机装备 重点发展大马力智能拖拉机、大喂入量谷物联合收获机、大型高速 精密播种机、自走式宽幅喷杆喷雾机、粪肥还田机、侧深施肥机、水肥

成为主角的人机交互方式 研发流程面临的主要问题 目 录 复杂 内部研发效率主要体现在其复杂性上： 人员 、产品 、监管事情应接不暇。 研发流程面临的主要问题？ 研发复杂性所带来人力成本逐步变大， 如何解决？ 研发流程面临的主要问题 o o o 复杂流程 银行面对的流程相对来说 更复杂， 更严格 需求变化 应对快速市场变化， 需 求变化快， 沟通成本 岗位和角色分工清晰， 所带来的是沟通成本的提 升 开 发 表结构文档 系统流程图 流程组件 负载均衡 Coding 微服务治理 文件接入 CDN 不同岗位工作内容的复杂性占用不少研发成本 大模型在研发效能上的初步探索 o o o 版本发布 接口测试 性能测试 Bugs 设计稿 线上运维 系统监控 测试环境 交互稿 产品文档 研发人员在软件开发中的时间投入 统计约 60 人的团队情况： 编码占研发工作时间比例并不高， 进而需要更全面的提效方 案 代码编写 37% 开发人员实际做代码编写的工作占比并不高 联调及测试 23% 复杂的环境及多服务串联所带来的联调及测 试问题也多 大模型辅助研发遇到的困难 o o o 联调及测试 23% 方案设计 8% 代码编写 37% 需求分析

广泛应用于离散型与流程型制造场景中. Honeywell MES (霍尼韦尔) [13]: Honeywell 的 MES 解决方案聚焦于流程工业, 强调生产计划管理 与流程优化, 结合大数据分析能力, 尤其适用于化工、能源等高复杂度生产环境. iPlat4M MES (宝信软件) [14]: iPlat4M 专注于实时监控、生产排程与质量管理, 旨在提升整体制 造效率, 适合推动数字化转型与提升制程可控性的企业. 中智达 符合 ISA-95 等国际标准, 实现计划、排程、操作、统计、分析与考核等全流程整合, 能灵活支持不同 规模与层级的企业进行精益化生产管理. 2.2 工业数字孪生 —— 流程模拟软件 化工生产涉及复杂理论和繁琐计算, 传统手工方法效率低、易出错, 因此化工流程模拟软件成为 工艺设计与优化的关键工具. 该类软件自 20 世纪 80 年代能源危机以来, 依托化工原理、热力学、高 等数学与编程技术广泛应用于化工厂、设计院与科研单位 CAPE-OPEN 标准以确保模块兼容. 流程求解器则处理复杂流程和回路迭代 问题. 国际上如 Aspen Plus, Hysys 等软件技术领先、功能强大, 广泛用于石化与能源行业, 凭借精确算 法和完备数据库占据主导地位, 但成本较高. 国内软件虽起步较晚, 但近年来快速发展, 具备本地化和 性价比优势, 逐步满足企业需求, 但在物性数据完整性和复杂流程模拟精度方面仍有提升空间. 中外 主流流程模拟软件对比如下