核心技术的初期高额投资、以数据为中心的质量以 及人才和新技能。在这些挑战中，信任是最主要的 。 人工智能：自主宣 言 信任是否是人工智能无 限可能性的极限？ 今年《技术愿景》探讨了人工智能从自动化向转 型发展的未来。 使人们能够自主行动的推动者——为他们提供执行新任 务和比以往任何时候都更好地执行其他任务的能力。考 虑一下，随着人工智能进入新的和陌生的领域，重新构 想的可能性与机遇。为了真正理解和利用这种潜力，企 征是其 学习能力。当人工智能变得通用，并且企业将其扩散到 业务中，人们将其融入他们的生活中时，它有可能成为 比它提供的新功能和能力多得多的东西。企业并不仅仅 是赋予员工力量，创造新的客户服务渠道，或自动化部 分业务运营。他们正在采用一种带有广泛通用知识的技 术，这种技术本质上是由于其学习能力而定义的，并且 他们正在 教学 这与业务的一部分有关。当人们使用它 时，他们通常是... 进一步 教授它关于它们的喜好、偏 识别药物治疗的潜在靶点。为了开发可能的药物组成， 他们使用了一个由500个预测和预训练模型组成的生成 化学引擎。对于Insilico来说，人工智能是他们工作的核 心——塑造围绕它的业务和行业。 首先的想法可能是，这仅仅是使用AI从自动化过渡到数 字系统的自主性。这并不错误，但只是故事的一部分— —AI正在以数十种方式推动自主性。它为人们提供了他 们原本不具备的技能，让他们能够以前所未有的主动性 减少摩擦地行动。它为机器人提供了关于世界的新程度

［7-10］。 OpenStack是一个开源的云计算管理平台，它支持 各种云服务模型，提供了一套丰富的管理工具，用于 管理计算、存储和网络资源，这使得它成为构建和管 关键词： 5G；MEC；自动化；边缘云；部署 doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.04.008 文章编号：1007-3043（2025）04-0044-04 中图分类号：TN915 文献标识码：A 工做好服务器的基础配置，并根据网络规划修改对应的脚本参数。该方式将导 致频繁查找，易出错，效率低。针对此类问题，提出了基于 Paramiko 和 Redfish 等自动化运维库，通过编写 Python 程序读取规划的相关网络 IP 地址、VLAN 以 及服务器命名等信息，以自动化的方式执行 MEC 边缘云平台的部署工作。通 过项目实践验证，该方法将传统的部署工作由原来的3天缩短至30 min~1 h。 Abstract： just thirty minutes to one hour. Keywords： 5G；MEC；Automation；Edge cloud；Deployment 5G专网MEC 边缘云平台自动化部署研究与实践 Research and Practice on Automated Deployment of 5G Private Network MEC Edge Cloud Platform

欢迎阅读罗克韦尔自动化的《2024 年智能制造现状报告》。 罗克韦尔自动化与我们的客户和合作伙伴一起，正在创造工业运营的未 来。120 年来，技术固然发生了变化，但我们的方法在世界各地和不同行业一再得 到验证。 在今年的《智能制造现状报告》中，我们探讨了当前的颠覆因素，包括工业人工智 能等新兴技术，以及它们缓解制造商面临的最大挑战的潜力。 我们采用独特的以人为本的方法来实现自动化；制胜法宝是员工受到激励、参与 98% 的企业制定了可持续发展/ ESG 政策，其中近一半的企业制定 了全公司范围的正式政策 创造工业运营的未来 首席执行官兼董事长致函 祝愿 2024 年取得丰硕成果和圆满成功， 罗克韦尔自动化 董事长兼首席执行官 Blake Moret :: 02 主要报告 结果 第九版年度智能制造现状报告 执行摘要 04 采取措施 30 概述 05 人口统计/企业统计结构 展并增强团队能力 可持续发展和 ESG 政策日益受到能源问 题的推动 工厂车间流程实现了大多数智能制造 应用 制造商面临的最大挑战 智能制造的未来状态 23 利用人工智能的竞争 自动化对成功至关重要 可持续发展和 ESG 是风险降低的核心 技术投资可推动企业的长期复原力 人工智能将提高质量并降低风险 领导者将在人员、流程和技术之间取得 平衡 目录 :: 08

拥抱智能： 2030中国智能制造 及自动化行业展望 2025年6月 伴随工业4.0的蓬勃发展和生成式AI领 域的技术颠覆，全球智能制造和工业自 动化行业变革提速。麦肯锡从自动化延 展性、自我组织、数据分析、数字化技术 栈、数字化工人、生态融合和商业模式 七个维度分析智能制造行业发展情况。 我们认为，到2030年，中国、日韩和西欧 等先进制造市场有望率先实现自动化革 命。这些市场中的领先企业，将通过多 和软件驱动、AI高度赋能的生产环境。 届时，高价值且可延展的自动化技术将 全面应用于端到端业务流程，智能工厂 具备完全集成的IT/OT技术栈，无处不 在的高阶数据分析成为新常态，基于标 准化解决方案的半开放式平台生态应用 普遍，数字化集成和AI赋能的人机结合 运营模式全面实现，大幅提升制造行业 生产效率。 中国高度重视智能制造和工业自动化 发展。国务院、工信部、发改委、科技 部等有关部门陆续出台了一系列政策鼓 在经济衰退周期，许多制造行业面临产 能过剩的行业周期，为智能制造和自动 化技术的全面推广蒙上阴影。中国作为 制造大国，更是面临国内经济结构转型 和全球产业结构重塑下加快全球布局 的双重挑战。如何利用工业自动化手段 提升生产效率和智能化程度，更好的应 对这些风险和挑战，也成为很多企业领 导人的当务之急。 在此背景下，本白皮书旨在分析关键趋 势和领先实践，为制造业企业成功实 现自动化转型提供建议和方向。首先我 们相信，受全球劳动力结构变化、颠覆

5.1 罗兰贝格 | 4 大趋势 “经济与商业 ” 的次趋势 技术 & 创新 手指触摸图形 自动生成说明 的价值 创新 一个人的头部轮廓 自动生成说明 手指触摸图形 自动生成说明 一个人的头部轮廓 自动生成说明 机器人和人手的握手 自动生成说明 机器人和人手的握手 自动生成说明 的价值 创新 边疆 Technologies 人类和 Machines 创新是可持续增长的关键 | 5 创新增加价值的关键领域 驱动经济 推动社会福利 手指触摸图形 自动生成说明 吸引消费者并创造新的 市场。 通过新产品 / 新方式 付款 驱动繁荣。 经济增长(由 创新 ， 而不是人口增长) 增加 福利 (人均 GDP) 。创新驱动 公司可以提供更多更好的工作 薪酬较高的机会 一个人的头部轮廓 自动生成说明 转变商业模式。 随着一个新的 产品 / 市场方法、价值链、 收入模式 当创新广泛 可访问(低价格 ， 良好的可用性) ， 他们 有可能改善穷人的生活 人们 (例如小额信贷、智能手机、太阳能 能源系统) 创新 吸引投资者。 创新有 产生高回报的潜力 机器人和人手的握手 自动生成说明 提高生产力。 通过优化 进程 推动经济增长。 In addition to 生产要素劳动的增加 和资本 ， 技术进步是 经济增长的第三个驱动力 降低温室气体排放量。 绿色创新可以减少所有部门的温室气体排放

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 与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 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

在当今时代，科技创新正以令人瞩目的速度重塑着人类 社会的未来。安全的自动驾驶作为智能交通系统的核心 领域，已然成为全球科技竞争和产业变革的关键焦点。 值此百年未有之大变局，我非常荣幸能够参与到相关工 作中，并为《汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书》作序， 同时借此机会与业界同仁分享我对自动驾驶安全发展的 思考和展望。 近年来，中国自动驾驶产业在政策支持、技术创新和市 场需求的共同推动下取得显著进展。一方面，组合驾驶 场需求的共同推动下取得显著进展。一方面，组合驾驶 辅助系统持续升级迭代，高等级自动驾驶测试与准入稳 步推进；另一方面，频发的交通事故也凸显出安全技术 仍是其产业规模化应用的关键前提。 以人为本是初心，安全为先是使命。自动驾驶的目标不 仅是解放人类的双手，更是在于安全、高效地重构未来 出行方式与提升社会运行效率。通过构建安全无障碍出 行体系，推动碳减排目标落地，并革新城市治理的智慧 化路径。只有当技术创新深度融入安全的框架，并根植 技术突破是根基，安全落地是底线。自动驾驶技术的核 心在于构建全域要素深度融合的智能系统。需要在感知 算法、决策控制、高精定位、计算芯片等关键领域持续 深耕，同时以更高标准解决复杂交通场景下的长尾问题。 但技术的进步必须以安全为前提，必须将“可解释性”和 “可靠性”融入技术研发的全生命周期，构建覆盖汽车研 发、测试、运行的安全框架，让技术始终服务于人的生 命价值。 产业协同是路径，生态开放是关键。自动驾驶技术的安

对关键设备数控化率进行统计分析，平均数控化率为 86.16%，表明绝大多数生产设施已实现较高水平的自动化和数控 —7— 化。设备数控化是指采用数控技术对生产设备进行改造和升级的 过程。数控化是一种利用数字化信息对机械运动及加工过程进行 控制的技术，目前普遍的方案是过 PLC 技术自动控制设备，同时 采集设备的各种运行参数，是实现整个生产过程的远程实时监控 的基础。 对关键设备联网率进行统计分析，平均联网率为 停机时间和维护成本；自动化设备处理高频重复任务，释放人力， 降低用人成本和失误成本；推动供应链上下游协作，减少信息不 对称和重复环节，降低采购和生产成本等。 对产品不良率的下降进行统计分析，平均下降 31.3%，有 85% —11— 的企业产品不良率下降超过 10%。通过数字化手段降低产品不良 率的常见措施是：实时采集设备和产品状态数据，应用机器视觉 和自动检测设备替代人工质检，提升检测精度并减少漏检；通过 到端的产品追溯链条，快速定位问题来源；通过虚拟模型模拟生 产过程，提前优化流程，减少因参数不稳定导致的不良品等。 对优化人员的比例进行统计分析，平均优化比例为 24.25%， 有 83%的企业优化人员比例超过 10%。通过自动化工具替代重复 性、规则化的工作，例如数据录入、报表生成等，如供应链优化、 生产计划排程等，减少手动分析的需求；构建统一的数据平台， 消除数据孤岛，降低数据流通所占用的人力资源；引入知识管理

............................... 76 6.3.2 管理级升级到自动化级....................................................................................... 78 6.3.3 自动化级升级为智能辅助级...................................... 别、威胁 检测、事件分析、响应到安全管理和报告生成。国内安全厂商积极探索 AI 在不同场景的应用创新，利用大语言 模型（LLM）和 AI Agent 等技术，在智能问答、告警降噪、威胁情报分析、自动化响应、报告生成等方面取得 了初步成果，呈现百花齐放的态势。 智能化降本增效应用效果初见成效。ISOC 的应用已在国内多个案例中开展取得显著成效。部分案例实现告 警降噪能力大幅提升（部分案例降 5 重复可自动完成的任务，分析师则专注于复杂决策、威胁研判、策略制定和 AI 监督与训练。安全分析师的角色 正经历从“传统分析工程师”向“AI 训练师”和“AI 监督员”转变，需要具备新的知识和技能，人机之间的信 任和有效交互是 ISOC 成功的关键。 安全运营自动化水平迈向新的高度：在 AI Agent 和 SOAR 平台的双重驱动下，安全运营自动化正从基于规 则的机械式自动化向智能自动

3.4 智能闸口 intelligent gate 利用先进的技术和系统，对集装箱码头的出入口进行智能化管理与监控的成套集成化设备。 4 缩略语 下列缩略语适用于本文件。 AGV：自动导引运输车（Automated Guided Vehicle） BIM：建筑信息模型（Building Information Modeling） SDSZ08 0005—2024 2 员进出通道、库内 区间通道、围网（墙）等位置设置摄像头监控点。监控范围确保能够清晰监控货物进出、人员进出、货 物储存情况、货物装卸和作业过程。 6.3.2 宜对自动传输和装卸设备等设置摄像头监控点。监控范围确保能够清晰监控货物进出、自动传 输和装卸的作业过程。 6.3.3 宜设置广角或云台摄像头，满足对区域全景式监控要求。所配置的视频监控摄像头能显示人员 的活动情况，面部特征的有效画面不少于监视显示画面的 智能装备与自动化装卸流程 6.4.1 集装箱码头宜对岸桥、场桥（轮胎吊、轨道吊）、水平运输设备（集卡等）等装卸设备进行智 能化建设及改造，实现装卸设备的远程遥控操作或自动化操作，且智能集卡具备自主行驶、自动规划路 径、智能避障、精准停车等功能。 6.4.2 专业的干散货码头宜对装船机、卸船机、堆取料机、装车楼、翻车机等装卸设备进行智能化建 设及改造，实现装卸设备的远程遥控操作或自动化操作。