當dang前qian
，全quan球qiu新xin一yi輪lun科ke技ji革ge命ming的de洪hong流liu正zheng在zai席xi卷juan傳chuan統tong製zhi造zao業ye，變bian革ge工gong廠chang生sheng產chan方fang式shi
，重zhong塑su企qi業ye組zu織zhi形xing態tai
，顛dian覆fu舊jiu有you商shang業ye模mo式shi。工gong信xin部bu等deng八ba部bu門men最zui新xin發fa布bu的de《關於加快傳統製造業轉型升級的指導意見》提出，要堅持創新驅動，推動傳統製造業向高端化
、智能化
、綠色化
、融合化方向轉型，加快實現高質量發展。2024年是全麵推進新型工業化的重要一年，以“數字化”和“綠色低碳”雙輪驅動
，更加開放
、高效與韌性
、可持續、以人為本的未來工業正加速到來。

創新是新型工業化的根本動力
，這其中，特別是IT（信息技術）、OT（運營技術）、CT（通信技術）、DT（數字技術）、ET（能源技術）等5T基礎技術的融合創新
，是培育新質生產力和構建創新生態的重要方向，正在為製造業的轉型升級打開新的思路。

2024年1月18日，施耐德電氣聯合億歐智庫正式發布《2024未來工業技術融合創新報告》（下稱“報告”）。作為綠色智能製造創贏計劃的重要成果，該報告深入闡述了智能製造五個階段的演化路線，前瞻性提出以5T技ji術shu深shen度du融rong合he構gou建jian未wei來lai工gong業ye新xin範fan式shi
，同tong時shi呈cheng現xian了le創chuang新xin技ji術shu和he產chan業ye場chang景jing融rong合he的de最zui佳jia範fan本ben。聚ju焦jiao工gong業ye場chang景jing
，報bao告gao篩shai選xuan六liu大da垂chui直zhi領ling域yu，圍wei繞rao產chan品pin生sheng命ming周zhou期qi
、生產全過程

、供應鏈管理三大維度對企業轉型現狀進行深入評估，最終錨定27個技術融合創新場景並展開分析
，為企業數字化和綠色低碳雙轉型提供行之有效的參考。

5T技術融合創新，為未來工業場景構建奠基

報告指出
，技術創新是製造業高端化、智能化、綠色化發展的關鍵動力。由於製造細分行業的工藝流程、運營管理、人才與技術基礎等多方麵因素差異化巨大，用單一技術構建未來工業的綠色智能製造解決方案存在重重挑戰。例如


，運用OT、IT、ET此類功能性技術直接開發傳統應用能使其成功運行某些功能，卻不具備數字化和智能化的特性
；應用DT

、CT此類賦能性技術能夠讓傳統應用更適應數字化或智能化要求
，但無法單獨支撐某個應用係統與裝置——顯而易見，未來工業場景的構建需要依托5T技術的融合創新。

隨著5T基礎技術相互交織、集成，形成了包括工業數字孿生

、雲原生、5G邊緣計算
、能碳管理技術在內的一係列創新技術代表：

• 工業數字孿生以數字化方式創建物理實體的虛擬雙胞胎
  ，再基於數據來模擬、驗證、預測、控製物理實體全生命周期的運行。該技術可應用於虛擬工廠與產線建設、產品設計、製造工藝優化、機器設備管理和運營管理等綠色智能工廠中的多個場景，已在工業領域發揮越來越重要的作用。
• 雲原生能夠為工業互聯網平台提供靈活敏捷
  、易於擴展
  、高可用的運行環境
  ，降低平台運維複雜度並提高效率。
• 5G邊緣計算融合了5G通信技術與邊緣計算技術的特點，為綠色智能製造工廠帶來實時、高帶寬、穩定
  、可拓展的互聯通信，為要求實時和高效率的應用（如實時邊緣控製優化
  、先進過程控製等）提供了必要的技術支持。
• 能neng碳tan管guan理li技ji術shu可ke以yi優you化hua能neng源yuan係xi統tong的de運yun行xing效xiao率lv和he可ke靠kao性xing，助zhu力li工gong業ye可ke持chi續xu發fa展zhan。未wei來lai工gong業ye中zhong的de智zhi能neng化hua能neng碳tan管guan理li係xi統tong還hai將jiang實shi現xian全quan數shu據ju要yao素su收shou集ji
  、預測識別
  、數據安全和智能決策的升級。

聚焦六大行業

，呈現技術和場景融合的範本

如果說創新技術是“木”，那麼產業就是“土”，要想真正發揮數字化技術的價值，就必須加大創新技術與產業場景的深度融合，讓“木”和“土”互相滋養，蓄勢生長。

基於此
，報告尤為注重未來工業應用場景的部署
，通過考察行業規模大小

、行業規模增速、行業利潤增速和國家戰略布局等關鍵標準，篩選石油化工
、食品飲料、有色行業、動力電池、氫能儲能、集成電路這六個規模大、增速快、行業戰略地位高的垂直領域進行深入分析。分析維度由麵到點，涵蓋行業基本麵、行業綠智化轉型需求與轉型現狀

、行業未來場景和優秀案例

，以此指導行業用戶和服務商未來在構建綠色智能製造解決方案時需要重點關注的方向。

以氫能儲能行業為例
，上遊環節，氫氣易燃易爆、密(mi)度(du)低(di)，導(dao)致(zhi)儲(chu)氫(qing)設(she)施(shi)建(jian)造(zao)成(cheng)本(ben)相(xiang)對(dui)較(jiao)高(gao)，另(ling)外(wai)氫(qing)氣(qi)在(zai)儲(chu)存(cun)和(he)運(yun)輸(shu)時(shi)一(yi)旦(dan)泄(xie)漏(lou)，容(rong)易(yi)導(dao)致(zhi)爆(bao)炸(zha)，後(hou)果(guo)嚴(yan)重(zhong)，所(suo)以(yi)需(xu)要(yao)在(zai)虛(xu)擬(ni)環(huan)境(jing)中(zhong)創(chuang)建(jian)和(he)測(ce)試(shi)基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)的(de)可(ke)靠(kao)性(xing)
，同(tong)時(shi)模(mo)擬(ni)生(sheng)產(chan)與(yu)運(yun)輸(shu)時(shi)極(ji)端(duan)環(huan)境(jing)造(zao)成(cheng)的(de)危(wei)害(hai)
，製(zhi)定(ding)安(an)全(quan)應(ying)對(dui)策(ce)略(lve)
；下遊環節
，氫氣的應用客戶對於氫氣純度有嚴格要求
，例如燃料電池需要5N純度，但傳統自動化技術無法保障產品純度，需要在線對氫中氧、氧中氫、氫露點進行監測……這些挑戰使得安全風險實時監測與應急處理、數字孿生工廠建設與關鍵設備數字孿生、設備故障診斷與預測性維護
、碳排放管理與追蹤等成為企業優先關注的數字化場景。

在食品飲料行業，麵臨著諸多挑戰：多樣化的產品種類
、高要求的產品安全性以及快速迭代的產品周期。為應對這些挑戰
，企業在工藝設計、計劃調度



、cangchupeisonghegongyinglianwuliujiaofudengfangmianjinxingtouru，yimanzubuduanbianhuadexiaofeizhexuqiu。youyuxiaofeizhexuqiuzhuanxiangsudukuai
，chuantongchanpinkaifananyixunsuxiangying，shuzihuashouduanchengweizhongyaogongju
，tebieshitongguoquanliuchengguanlitigaoyanfaxiaolvhechanpinzhiliang。baogaotiaoyanshujuxianshi，zhinengpeifangguanli、車間智能排產和物流實時監測與動態優化三類場景未來3年內部署占比均超過50%，場景部署增量平均在40%及以上。

整體來看
，六大行業綠色智能化進程差異明顯，其中石油化工、有色行業、食品飲料處於綠智化初期；集成電路、氫能儲能、動力電池綠智化進展整體較快，集成電路、氫能儲能部分頭部企業已經走向了綠色智能化。具體到細分場景，質量管理、工廠建造、倉儲配送、設備管理、供應鏈計劃與服務為企業重點投資的一級場景。這些集中的策略對於提高客戶滿意度、增強市場競爭力和保持企業的可持續發展至關重要。

舉生態之力
，共同應對技術融合和發展挑戰

工業領域正經曆快速的技術變革，市場需求的快速轉變、複雜的供應鏈管理
、環境的持續惡化等外部影響要素持續影響著製造業企業的經營管理，企業需要加強生態合作夥伴之間的協作和共享，借生態之力立得穩
、行得遠。

通過建立生態圈——解決方案服務商能夠有效應對整體方案集成困難、數字化人才短缺、客戶需求理解缺失、gongchangshuzihuajichusheshichayijishichangquyuxingyingxiaoziyuanbuzudengtiaozhan，congerlinghuoshiyingshichangxiangmuxuqiubianhua，tigaojiejuefanganjiaofuxiaolv，tuidonggongyeqiyeshuzihuazhuanxing
；企業客戶則能利用生態圈獨有的技術集成

、兼容性、協同優勢、靈活服務和支持等優勢，彙聚多方服務商共建整體方案，發揮各自所長，最終滿足自身多維度的轉型需求。

報告指出，隨著綠色智能製造解決方案的不斷深入探索，未來工業綠智化轉型的下一階段麵臨著兩大類主要挑戰。

一方麵是技術融合帶來的挑戰。綠色化與智能化轉型對應的兩種使能技術（DT與ET技術）在(zai)成(cheng)熟(shu)度(du)和(he)發(fa)展(zhan)速(su)度(du)上(shang)存(cun)在(zai)差(cha)異(yi)，導(dao)致(zhi)融(rong)合(he)過(guo)程(cheng)複(fu)雜(za)且(qie)不(bu)均(jun)衡(heng)。同(tong)時(shi)實(shi)現(xian)技(ji)術(shu)融(rong)合(he)需(xu)要(yao)大(da)量(liang)的(de)資(zi)金(jin)和(he)資(zi)源(yuan)投(tou)入(ru)，而(er)這(zhe)些(xie)往(wang)往(wang)受(shou)到(dao)企(qi)業(ye)實(shi)際(ji)資(zi)源(yuan)分(fen)配(pei)策(ce)略(lve)的(de)限(xian)製(zhi)。

另一方麵是技術發展帶來的挑戰。隨著相當一部分製造型企業逐漸完成了IT與OT的技術融合
，通過係統間的集成，打通了數字化工廠的橫向、縱向數據流，積累了原始的數據資產。這類數字化程度較高
、綠智化轉型探索較為領先的企業如何應對數據技術發展帶來的挑戰
，是下一階段建設未來工業的關鍵之一。基於生成式AI技術的通用大模型應用
，為工業AI模型的發展帶來了啟示，有機結合通用大模型
、數字化工業知識圖譜與工業專用場景模型成為未來的重要話題。

shinaidedianqirenwei
，zhizaoqiyeyingyilvzhihuazhuanxingweimubiao，yijiazhichuangzaoweidaoxiang，yishengtaihezuoweiyituo，chuangxinfazhanlvsezhinengzhizaojiejuefangan
，gongtongdazaoweilaigongye。pingjiezaigongyezidonghuahenengyuanguanlilingyudelingxianjishuhefengfudexingyejingyan
，shinaidedianqijiangchixuxieshoushengtaiquanhezuohuobangongtongtuidonggongyelvsezhinenghuazhuanxing

，zhuli“碳中和”
、“新型工業化”、“新質生產力”目標的逐步實現，為工業乃至全社會的低碳可持續發展做出積極貢獻。

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