工业大脑白皮书
智能制造和工业软件发展白皮书(2022版)
智能制造和工业软件发展白皮书(2022版)（2022版）中国电子信息产业发展研究院工业和信息化部赛迪智库二○一五年四月前言2022年，智能制造在全球范围内引起广泛关注，多个国家先后部署了相应的制造业发展战略。
工业软件作为智能制造的核心支撑，延续了自2022年以来的高速增长态势，但由于受到全球经济发展形势持续低迷，企业投资能力受限的影响，市场规模增速有所放缓。
在此背景下，多数企业视当前阶段为宝贵的“战略调整窗口期”，面向下一代智能制造的发展要求，纷纷加快了企业的战略定位、业务、产品和技术的优化调整，产业发展呈现出“蓄力凝神”的突出特征，产业创新活跃，投融资动作积极。
工业软件当前的发展情况，可视为未来智能制造发展的风向标。
工业软件产业的调整，体现了全产业对未来智能制造发展趋势的预判。
在此形势下，中国电子信息产业发展研究院编写了《智能制造和工业软件发展白皮书（2022版）》，全面梳理2022年全球和我国智能制造和工业软件的发展情况，从创新进展、应用推广、企业发展、投融资、政策环境等维度总结工业软件的发展特点，分析我国工业软件发展面临的问题，展望2022年智能制造和工业软件发展态势，并分别对政府、用户企业、工业软件企业和行业协会提出发展对策建议。
目录一、全球智能制造发展状况............................................................. (1)（一）智能制造与智能制造系统............................................................. ............1（二）全球智能制造发展情况............................................................. . (2)1．美国将智能制造作为战略重点............................................................. ...22．日本大力发展工业机器人............................................................. ...........33．欧盟多国部署智能制造相关发展战略....................................................3（三）我国智能制造发展情况............................................................. ................3（四）工业软件是智能制造发展的风向标.........................................................4二、全球工业软件发展状况............................................................. (5)（一）市场规模............................................................. ........................................5（二）市场结构............................................................. ........................................6（三）主要特点............................................................. . (6)1．市场规模保持增长但增速放缓............................................................. ...62．数据驱动业务发展的理念深入人心........................................................63．工业云服务市场迅速升温............................................................. .. (7)三、我国工业软件发展状况............................................................. (8)（一）市场规模............................................................. ........................................8（二）市场结构............................................................. ........................................8（三）主要特点............................................................. . (9)1．市场增长的动力主要来自重点行业带动................................................92．业务管理和市场分析类SaaS产品市场快速增长..................................93．生产调度和过程控制软件市场快速升温 (9)四、创新进展............................................................. . (10)（一）技术与产品创新............................................................. .. (10)1．公有云成为企业应用软件的主要载体..................................................102．容器技术提高了市场竞争水平和产品迭代速度..................................103．物联网深入发展催生新的工业云服务.. (10)I4．云协同功能成为企业级软件的标准配置..............................................115．企业级安全创新发展进入新阶段. (116)．人工智能技术在众多行业获得实际应用..............................................11（二）发展模式创新............................................................. (12)1．开源发展成为重要的技术研发模式......................................................122．平台化和众包研发成为首选的产品发展模式......................................123．订阅式SaaS成为企业管理软件主流商业模式....................................124．技术增值服务成为研发和过程控制软件新兴商业模式. (13)五、应用推广............................................................. . (14)（一）重点应用............................................................. .. (14)1．市场营销管理等SaaS云服务............................................................. ...142．基于混合云的ERP............................................................ .......................143．面向全价值链可定制的PLM、MOM集成服务........................................154．基于泛在传感数据集成的工业互联网服务 (16)（二）应用特点............................................................. .. (16)1．SaaS服务模式收入占比稳步快速提高.................................................162．大数据分析开始在部分行业获得实际应用..........................................173．面向智能工厂的综合定制解决方案市场兴起......................................174．传统企业跨界发展成为产业互联网发展的中坚力量.. (17)六、企业发展............................................................. . (19)（一）总体发展状况............................................................. ..............................19（二）国外主要企业发展状况............................................................. .. (19)1．研发设计软件领域主要企业发展状况..................................................202．生产调度和过程控制软件领域主要企业发展状况..............................213．业务管理软件领域主要企业发展状况..................................................224．市场营销和分析软件领域主要企业发展状况......................................24（三）国内主要企业发展状况............................................................. .. (25)1．研发设计软件领域主要企业发展状况..................................................252．生产调度和过程控制软件领域主要企业发展状况 (26)II3．业务管理软件领域主要企业发展状况 (27)七、产业投融资............................................................. (29)（一）国外投融资情况及特点............................................................. .. (29)1．投融资活动非常活跃............................................................. .................292．投融资行为彰显各细分领域主要竞争焦点..........................................31（二）国内投融资情况及特点............................................................. .. (32)1．投融资活动相对较少............................................................. .................322．跨界合作频现反映出企业拓展市场需求急切.. (32)八、政策环境............................................................. . (34)（一）主要国家和地区政策............................................................. (34)1．美国：“先进制造业国家战略计划”初见成效..................................342．英国：“高价值制造”战略推进缓慢..................................................343．德国：“工业4.0”战略快速发展.......................................................35（二）我国及地方产业政策............................................................. (36)1．国家政策文件............................................................. .............................362．地方政策文件............................................................. .. (38)九、主要问题............................................................. . (41)（一）工业企业投资水平下滑............................................................. .. (41)1．工业企业对软件服务的投资能力不足..................................................412．工业企业对软件服务的投资动力不足..................................................41（二）产业市场关系还未完全理顺............................................................. (41)1．软件厂商与工业企业的需求对接不足..................................................412．工业企业应用新一代信息技术的能力不足..........................................423．工业软件产业价值链仍不完整............................................................. .424．工业软件市场成熟度低............................................................. .............42（三）综合解决方案存在技术挑战............................................................. (42)1．制造业信息化发展的需求复杂............................................................. .422．技术产业快节奏发展对解决方案更新的速度要求高.. (43)十、2022年智能制造和工业软件产业发展展望 (44)III（一）总体发展展望............................................................. (44)1．产业规模展望............................................................. .............................442．产业结构展望............................................................. .............................443．市场发展展望............................................................. .............................444．技术发展展望............................................................. .............................44（二）创新态势展望............................................................. (45)1．工业技术与互联网融合发展成为创新的主要方向..............................452．智能工厂成为生产调度和过程控制软件创新的主线..........................453．众包研发成为更多管理软件和研发设计软件企业的选择..................45（三）应用发展展望............................................................. (45)1．工业大数据将是年度应用发展的最大热点..........................................452．更多企业软件和应用将采用混合云的部署方式..................................463．企业级安全解决方案市场需求扩大 (46)（四）企业发展展望............................................................. (46)1．创新驱动成为企业主要发展动力 (462)．调整能力成为企业竞争的关键胜负手..................................................47（五）投融资发展展望............................................................. .. (47)1．投融资活动将更加活跃............................................................. .............472．大型企业重组并购将围绕差异化定位策略开展..................................473．中小企业融资业务需求将明显提高 (48)（六）政策展望............................................................. .. (48)1．致力于加强工业基础能力............................................................. .........482．致力于完善创新体系和机制............................................................. .....483．致力于新技术、新模式的应用推广......................................................494．致力于拓展投融资渠道............................................................. .............495．致力于完善市场环境............................................................. .. (49)十一、2022年我国智能制造和工业软件产业发展建议 (50)（一）对政府的建议............................................................. ..............................50（二）对用户企业的建议............................................................. . (51)IV（三）对工业软件企业的建议............................................................. ..............51（四）对行业协会等中介组织的建议............................................................. ..52附录............................................................. ............................................................... ..53附录1：研究对象与范畴............................................................. .......................53附录2：工业软件分类及代表企业............................................................. . (54)V一、全球智能制造发展状况（一）智能制造与智能制造系统工信部印发的《2022年智能制造试点示范专项行动实施方案》中对智能制造给出了明确定义,指出“智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。
四个白皮书学习笔记
四个白皮书学习笔记在当代社会，技术和人工智能的发展对于各行各业的进步至关重要。
在这个过程中，四个白皮书——《人工智能2018》、《工业互联网白皮书》、《区块链白皮书》和《车联网白皮书》已经成为了学习笔记的关键素材。
在这篇论文中，我们将对这四个白皮书进行详细的分析，以便更好地理解它们的重要性。
《人工智能2018》是由中国科学院的研究人员编写的，它对当前人工智能技术的发展做了深入的研究和预测。
白皮书初步介绍了人工智能技术的演化，从基础的自然语言处理和机器学习到更高级的深度学习和智能系统。
尤其是对于深度学习技术的研究，白皮书提出了不少值得关注的观点。
例如，它认为社交网络分析和语义网络建模将成为深度学习的未来发展方向，同时对于图像和语音的识别能力也将会进一步提高。
对于经济领域而言，白皮书认为人工智能将会产生深远的影响。
人工智能技术将帮助减少无效的人工流程和降低成本，从而进一步提高产业效率。
另外，人工智能无疑将带来新的工作机会和领域，尤其是在智能制造和金融领域。
《工业互联网白皮书》则是一个关于未来制造业的重要文献。
白皮书强调了未来工业的互联互通将会是一项重要的趋势，而工业互联网的技术则将成为这一趋势的重要基础。
白皮书阐述了制造业内的数字化转型将会很有必要，使得数据得以共享和管理，同时也提高了制造过程的可靠性和效率。
特别是，在机器人领域的发展将会加速工业制造的自动化和智能化，从而引领未来的制造业。
另外，白皮书也提出了未来工业领域的未来趋势，如智能制造、服务化、网络化、安全性和可靠性等。
这对于制造业人员、工程师和学生们都将是一个非常重要的参考。
《区块链白皮书》则是一个探讨分布式计算原理和相应技术应用的重要文献。
白皮书详细介绍了区块链技术的基本原理，并提出该技术在金融、保险、电商、医疗和政府等领域应用的前景。
白皮书还深入探讨了在金融和保险领域的应用。
当然，白皮书也并非是万能的，它提出了分布式账本的安全生态问题和挑战。
supET-打造共生型工业互联网平台生态白皮书
阿里云研究中心 白皮书 系列supET - 打造共生型工业互联网平台生态07 12 13 25前言2009年，阿里巴巴开始自主研发飞天操作系统，云计算开始进入中国制造企业的视野；2013年，淘工厂平台成立，借助大数据与算法成功实现上万家工厂与客户间精准贸易对接，展示了C2M的制造新范式；2017年，阿里云工业大脑问世，并利用工业智能技术为协鑫光伏带来1%的生产良率提升；2018年，阿里云工业IoT平台已与近200家合作伙伴达成合作协议，可支持多达500种工业设备的互联；同年，工业大脑开放平台发布，开放3大行业知识图谱、19个业务模型、以及20多个行业算法模型，不懂代码的工程师第一次可以独立开发企业专属的工业智能应用。
这一座座里程碑看似不相关联，且都按照各自的节奏发展, 但当这些不同的故事线拼接在一起，我们依稀看到了一个带有中国特色的工业互联网平台的雏形，从中可以找到构建平台的关键要素 – 连接、数据、洞察以及服务。
然而，这还仅仅是一个雏形。
工业互联网平台绝非是一个冰冷的技术堆砌，而是一个“有机生命体”，是不稳定的、多变的、并且是模糊化的，且需要不断的新陈代谢。
平台得以持续发展与壮大，核心在于“协作、赋能与共生”。
当平台上成千上万的组织、单元聚合在一起，共享资源、相互吸引、相互补充，形成集体智慧与利益共同体，平台才得以繁荣，同时个体利益也才能得到满足。
正是在这样一个背景下，2018年4月，阿里云牵头联合浙江中控和之江实验室等，启动supET工业互联网平台建设，旨在构筑包容、共赢、开放、协作的工业互联网平台生态，推动云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术与工业的融合，为各行各业的企业提供普惠的、一站式的数字化、网络化、智能化服务，助推中国制造业转型升级。
工业互联网平台的前世今生工业互联网平台的前世今生第一章：工业互联网平台的前世今生来源： 阿里云研究中心图1: 工业互联网平台成熟度曲线来源： 阿里云研究中心图2: 工业互联网平台的飞轮效应0708探究工业互联网平台得以持续发展的核心，在于实现可盈利的规模化商业，商业化逻辑是实现供给侧与需求侧的大规模精准对接，商业增长的计算公式可总结为流量*转化率*复购率，三者间相互作用，形成飞轮效应。
ET工业大脑助力企业智能制造转型
智能制造专 场
型
ET工业大脑首席架构师 昊海
阿里云智能制造介 绍
1、新制造发展
的新一波浪潮
已经到来 美国
德国
先进制造也计划
工业4.0
工业互联网
德国制造领导地位
人工智能＋机器人＋数字
制造
制造技业术白皮书
制造业大数据
ห้องสมุดไป่ตู้
日机本器人、3D打印
能源技术
据 • 质量监测数据
• MES系统数 据
• 各类传感器 • 录像/监控
• 流水线 • 机器本身数
据 • 派工工单数
据
• 担保/质保数 据
• 赔付数据
工业智能制造案 例
协鑫光伏 – 太
阳能电池切片良
品率提升 痛点：协鑫光伏太阳能
电 池硅片生产过程的切片 次品率 过高，导致生产效
方案：將阿里云ET工 业 大脑应用于太阳能电池 硅片生 产制造领域，监控 切片生产参 数曲线，推荐
丝工艺 己内酰胺生产 环己 酮生产 氯氟氰菊酯
橡胶门尼值 基于配 比的成本优化
火电厂吨煤蒸气比提 升 垃圾焚烧厂效率
提升
2、工业智能化与传统的工业专家有何区别？
人
环
机
数 据
法
料
从机理推导转向数据 分析
“我们有个观念转变：以前是讲逻辑，现 在是 看数据，讲事实，通过计算与挖掘
发现问题， 很‘野蛮’ 。“
销
通过对生产研发数据 （工艺 数据、产品质 研 量数据、设备 状态数 据等）的分析，结合 阿里云工艺参数推荐、 故障 预测与诊断、关 键因素识别 等算法模 型，协助企业识别 影 响生产的关键因素并提 供 优化策略，提升企 业生产力
中国工业软件白皮书
中国工业软件白皮书摘要：本白皮书旨在全面介绍中国工业软件的现状、挑战和发展趋势。
中国作为全球最大的制造业国家之一，工业软件的应用在推动制造业转型升级、提高效率和质量方面具有重要作用。
然而，中国工业软件发展面临着一系列挑战，包括低技术水平、市场规模小、知识产权意识薄弱等。
为了加快工业软件的发展，政府和企业需要共同努力，制定相关政策和措施，加大投入和支持企业研发能力。
一、工业软件的定义和分类工业软件是为工业生产和管理提供支持的软件系统，包括计算机辅助设计软件、生产计划与调度软件、产品生命周期管理软件等。
根据功能和应用领域的不同，工业软件可以分为工艺设计软件、数字化制造软件、智能制造软件等。
二、中国工业软件的现状中国工业软件的使用率相对较低，尤其是中小型企业的应用率更低。
这主要是由于以下几个因素:第一，企业对工业软件的认知和了解度不高，很多企业仍然依赖传统的生产管理方式；第二，工业软件市场竞争激烈，产品质量和价格参差不齐，影响了企业对软件的信任度；第三，中国的工业软件技术和创新能力相对较弱，很多核心技术仍然依赖进口。
三、中国工业软件的挑战中国工业软件的发展面临着一系列挑战。
首先，技术水平相对较低，主要依赖于输入技术。
其次，市场规模相对较小，企业对工业软件的需求不够旺盛。
再次，中国企业对知识产权的保护意识相对较弱，很多软件产品的创新和保护受限。
四、中国工业软件的发展趋势随着工业4.0的推进，中国的工业软件发展已经进入快车道。
一方面，中国政府出台了一系列政策和措施，支持工业软件的推广和应用。
另一方面，国内企业加大了对工业软件的研发和推广力度，提高了产品质量和技术水平。
同时，国际软件巨头也纷纷将目光投向中国市场，加大了对工业软件行业的竞争。
五、推进中国工业软件发展的建议为了加快中国工业软件的发展1.制定相关政策，支持工业软件的研发和应用。
2.增加对工业软件企业的财政支持，提高研发能力和产品质量。
3.加强国际合作，引进先进的工业软件技术。
工业大数据白皮书
工业大数据白皮书摘要：本白皮书旨在探讨工业大数据在现代工程领域中的应用和潜力，以及其对工业生产和管理的影响。
通过分析工业大数据的定义、特点、挑战和机遇，本文提出了一些关键观点和建议，以促进工业大数据的有效利用和推动工程行业的发展。
1. 引言工业大数据是指在工业生产和管理过程中产生的大量数据，包括传感器数据、生产数据、设备数据等。
随着传感器技术、互联网技术和数据存储技术的不断发展，工业大数据已经成为工程行业中不可忽视的资源。
通过对工业大数据的采集、存储、分析和应用，可以实现对生产过程的监控、优化和预测，提高工业生产的效率和质量。
2. 工业大数据的特点工业大数据具有以下几个特点：2.1 数据量大：工业生产过程中产生的数据量庞大，包含多个维度和多个层次的数据。
2.2 多样性：工业大数据来源广泛，包括传感器数据、设备数据、生产数据等，具有不同的格式和结构。
2.3 实时性：工业大数据需要及时采集和处理，以实现对生产过程的实时监控和调整。
2.4 高速性：工业大数据的产生速度快，需要具备高速处理和分析的能力。
3. 工业大数据的应用3.1 生产过程监控：通过对工业大数据的实时采集和分析，可以实现对生产过程的监控和调整，及时发现和解决生产中的问题，提高生产效率和质量。
3.2 故障预测和维护：通过对设备数据和传感器数据的分析，可以预测设备故障的发生，及时进行维护，减少停机时间和生产损失。
3.3 质量控制：通过对生产数据和传感器数据的分析，可以实时监控产品质量，及时发现和解决质量问题，提高产品质量和客户满意度。
3.4 能源管理：通过对能源数据和生产数据的分析，可以实现对能源消耗的监控和优化，降低能源成本和环境影响。
3.5 智能制造：通过对工业大数据的采集、存储和分析，可以实现生产过程的智能化和自动化，提高生产效率和灵活性。
4. 工业大数据的挑战4.1 数据质量：工业大数据的质量对于数据分析和应用的效果至关重要，需要解决数据质量问题，包括数据准确性、完整性和一致性等。
三本白皮书的内容(一)
三本白皮书的内容(一)三本白皮书的内容简介•本文将介绍三本重要的白皮书的内容，涵盖了多个领域和行业的创新和发展。
1. 人工智能白皮书人工智能的概述和应用领域•人工智能白皮书详细阐述了人工智能的概念、发展历程以及当前的应用领域。
•通过深度学习、机器学习和自然语言处理等技术，人工智能已经广泛应用于语音识别、图像识别、智能机器人等领域。
人工智能的挑战和未来发展方向•人工智能白皮书详细探讨了人工智能面临的挑战，如数据安全、伦理和道德问题等。
•白皮书提出了未来人工智能的发展方向，包括加强研究合作、推进人才培养和加强政策支持等。
2. 区块链白皮书区块链的基本原理和应用场景•区块链白皮书详细介绍了区块链的基本原理和分布式记账技术。
•通过去中心化的特点，区块链已经应用于数字货币、供应链管理和智能合约等领域。
区块链的发展趋势和挑战•区块链白皮书讨论了区块链的发展趋势，如跨界合作、隐私保护和公共治理等。
•同时白皮书也提到了区块链面临的挑战，如扩容性、可扩展性和能源消耗等。
3. 生物技术白皮书生物技术的研究领域和应用方向•生物技术白皮书详细介绍了生物技术的研究领域，包括基因编辑、合成生物学和生物材料等。
•生物技术已经广泛应用于医药、农业和环境保护等领域，具有重要的应用前景。
生物技术的伦理和安全问题•白皮书提到了生物技术涉及的伦理和安全问题，如基因编辑的道德问题和生物安全风险的管理等。
•生物技术白皮书强调了加强监管和推进科学研究的重要性，以确保生物技术的安全和可持续发展。
结论•以上是三本重要的白皮书的内容概述，涵盖了人工智能、区块链和生物技术等领域的创新和发展。
•这些白皮书为相关行业提供了方向和政策支持，推动了科技创新和社会进步。
aigc白皮书
aigc白皮书AIGC（Artificial General Intelligence Consortium）白皮书是一份有关未来人工智能发展的工业报告，它提供了深入的剖析和推测，包括了如何实现人工智能顶点。
本篇文章将从以下几个方面详细介绍AIGC白皮书。
第一部分：简介AIGC白皮书是由国际人工智能协会（International Artificial Intelligence Consortium，简称IAIC）倾力推出的一份关于人工智能的综合性报告，该白皮书是由数十位于人工智能领域工作多年的AI研究员纵深分析AI技术发展历程，基于现有技术条件，以庞大的数据为基础，通过逻辑推理和数学分析得出的最新结论，力图为使人工智能技术实现顶点提供方向和决策建议。
白皮书内容丰富，由多个章节组成，主要涵盖了人工智能的基础概念、应用和发展方向等。
第二部分：基础概念AIGC白皮书第一章主要介绍了人工智能的基础概念，包括人工智能的定义、人工智能的分类、与人工智能有关的领域以及人工智能的概括要点等等。
在这一部分，我们可以深入地了解到什么是人工智能，人工智能的各个方面的基础知识以及它们是如何相关联的。
第三部分：应用AIGC白皮书还进一步介绍了人工智能的应用场景，其中包括人工智能在各个领域中的应用，例如医疗、金融、能源等等。
此外，该白皮书还介绍了当前人工智能发展所遇到的难题和未来人工智能的发展趋势。
在这一部分，我们可以了解到人工智能的现实应用，以及今后我们可以预期人工智能技术将为我们的生活和工作带来的变化。
第四部分：发展方向AIGC白皮书最后一章主要介绍了人工智能的发展方向，包括人工智能技术的研究重点、未来的人工智能发展趋势以及人工智能可能面临的挑战等。
在这一部分，我们可以深入了解人工智能技术的研究重点以及它们是如何发展的，这将有助于我们了解当前人工智能技术趋势，从而为未来人工智能技术的发展做出更好的规划。
结语：AIGC白皮书对于探讨人工智能技术的现状与未来，提供了一种专业的观点和细致的分析，共同描绘了人工智能技术未来的发展方向，同时也为后续的相关工作提供了有益的参考。
工业自动化 白皮书
工业自动化白皮书摘要。
本白皮书旨在向工业领域从业人员、管理者和决策者介绍工业自动化的概念、技术和应用。
其中包括工业自动化的定义、历史、发展趋势、技术分类、应用场景，以及未来展望等内容。
通过本白皮书，读者可以了解工业自动化在工业生产中的重要性和作用，以及如何应用和推广工业自动化技术提高企业竞争力和经济效益。
1.工业自动化的定义。
工业自动化是指通过计算机或其他自动化设备实现对工业生产过程中的各种操作和控制的自动化管理系统。
它是将传统工业生产过程中的人工操作和机械设备进行相互衔接、互相协调操作，转换为机器代替工人，通过程序实现工业自动化系统在线管理和自动化控制。
2.工业自动化的历史与发展趋势。
自工业革命以来，工业自动化技术逐步发展，经历了机电一体化、计算机数字化、网络化信息化的不断演化过程。
现阶段，工业自动化已经成为现代工业发展的必然趋势，在机械化、电气化和信息化方面的集成趋势逐步增强。
未来，工业自动化将更加智能、网络化、灵活化，实现智能制造和远程操控等新应用。
3.工业自动化的技术分类。
工业自动化技术主要分为三大类：机电一体化自动化、计算机数字化自动化和网络化信息化自动化。
其中，机电一体化自动化是工业自动化的早期形式，通过传动、调节、控制等设备实现自动化生产。
计算机数字化自动化则主要是基于计算机的自动化控制，通过程序实现对生产过程的规划和管理。
网络化信息化自动化则是基于网络技术和通讯技术的自动化管理和控制系统，可以实现跨越不同时间和空间的实时监控和远程操控。
4.工业自动化的应用场景。
工业自动化技术广泛应用于制造业、能源、石化、交通消防、安防等行业。
例如，工业自动化技术在汽车、航空航天、机械制造、半导体等领域的应用可以实现高效、精确、连续的生产过程控制。
在电力、石油、化工等能源领域，工业自动化技术提高了生产效率和资源利用效率，降低了生产成本和环境污染。
5.工业自动化的未来展望。
随着智能制造和工业互联网的兴起，工业自动化将逐步智能化、网络化、物联化，构建起更加智慧、高效、绿色的工业生产和运营体系。
工业自动化白皮书
工业自动化白皮书
随着信息化和智能化的发展，全球工业自动化已经进入一个新的阶段，以数字化为核心的智能制造时代。
在这个时代里，工业自动化技术在提高
整个工业生产的效率和质量上发挥着重要作用。
工业自动化是指通过自动执行劳动和无人管理的方式，实现对劳动力
和资源的高效的利用，其目的是以最小的人工参与来达到最大的经济效益。
在工业自动化技术的帮助下，劳动密集型的简单设备、复杂的机械装置，
以较少的投入，大部分工作都能实现自动化操作，还能提高效率。
工业自动化技术的发展引入了一系列改善、有效和提高工厂生产能力
的先进方法，包括基于互联网的物联网设备、物联网设备的信息化管理、
工厂和企业的自动化控制系统、7*24小时工业自动化管理系统等等。
这
些设备和技术的优势在于能够实现全天候的智能化管理，从而帮助企业有
效地提升生产效率，降低成本，提高质量，实现企业的可持续发展。
此外，工业自动化还能改变工作方法，将人类从机械任务中解放出来，更多的专注于更重要的发展。
2023-工业元宇宙白皮书-1
工业元宇宙白皮书随着物联网技术的发展，工业生产面临的挑战也日益复杂，如何利用技术手段实现生产自动化、数字化和智能化已成为许多企业不得不面对的问题。
为了推进工业生产的智能化发展，不久前，国家工业信息安全发展研究中心发布了《工业元宇宙白皮书》，提出了构建工业元宇宙的具体方法和实施路线，对推动工业智能化的实现有着积极的意义。
一、什么是工业元宇宙？在过去，工业生产的方式大多以传统的生产流程为主，机器和人员之间缺乏有效的沟通和协作，致使生产效率低下、品质难以保证。
工业元宇宙是指将各种信息自动化技术与传统工业生产模式相结合，构建一个虚、实、联合、智能的工业生态系统，实现从工厂、生产线、机器设备、产品、物流到多个智能化节点的即时连接和信息交互，实现生产全过程的高度协同和协作。
二、构建工业元宇宙的实施路线1、数智化建设，完善生产数据采集和处理构建工业元宇宙的第一步是建立完善的生产数据采集和处理系统，包括多种传感器、设备和数据平台的集成。
各种设备和系统之间应该实现互联，利用大数据分析、物联网、人工智能等技术手段实现生产数据的处理和分析，从而为生产决策提供有力支持。
2、建立统一的标准化系统为了实现工业元宇宙的构建，必须建立一套统一的标准化系统，以确保各种不同类型设备之间的有效协同和互换。
标准化体系的建立不仅有利于工业生产的智能化，也可以为产品的全生命周期提供支持。
3、构建智能协同生态系统工业元宇宙的智能协同系统是连接所有机器、设备和人员的重要桥梁，通过各种信息技术手段实现工业生产过程的高效协调和优化。
智能协同生态系统应包括数据管理、人员和设备状态处理、机器和设备运行状态管理等多个方面。
4、加强安全和隐私保护构建工业元宇宙需要高度保密，避免敏感信息泄漏，同时要实现工业生产的顺利进行，保障人员、设备和整个生产过程的安全。
因此，安全和隐私保护是构建工业元宇宙不可忽视的一部分，应该在整个系统建设的过程中充分考虑这一点。
三、工业元宇宙的价值和影响工业元宇宙的建立对于推动工业生产的智能化和优化具有重要的推动作用，有助于提高生产效率、改善产品品质、降低生产成本。
脑机接口标准化白皮书(2021版)
脑机接口标准化白皮书（2021版）目录一、脑机接口技术 (1)（一）基本概念 (1)1.技术实现原理 (2)2.技术系统组成 (5)（三）BCI类型 (8)（四）相关的理论和技术 (12)二、脑机接口产业情况 (19)三、标准化工作 (32)（一）国际相关组织工作 (32)1.IEEE (32)2.ISO (32)3.IEC (39)4.ISO/IEC JTC1 (48)5.ITU (66)（二）我国开展的标准化工作 (77)（三）标准化需求分析 (80)（四）标准化工作挑战 (84)1.基于技术的工作挑战 (84)2.基于伦理的工作挑战 (89)四、工作建议 (97)脑机接口标准化白皮书（2021版）1 一、脑机接口技术（一）基本概念脑机接口（Brain-Computer Interface ，BCI ，或Brain-Machine Interface ，BMI ）通常是指不依赖常规的脊髓或外围神经肌肉组织系统，在脑与外部环境之间建立一种新型的信息交流与控制通道，以便实现脑与外部设备之间的直接交互。
此外，脑机接口还涉及双向交互，其中包括来自计算机或环境的反馈，可通过神经调制技术来影响大脑活动。
目前，为了将大脑活动可以转化为用户的选自主择，脑电信号被广泛地应用于脑机接口中。
这种信号可以记录和测量头皮或头皮下的脑电图(EEG)活动，或基于植入式电极CESI脑机接口标准化白皮书（2021版）2的单个神经元细胞活动，其中自发活动和诱发电位科被用来激活操作指令。
目前，在多种BCI 协议，包括运动想象(MI)、P300、稳态视觉诱发电位(SSVEP)，都是利用被试者的感官信息(听觉、视觉、体感等)来控制外部设备。
在用户端，BCI 的设计目标是为了让可能患有中风或其他神经系统疾病的受试者实现与其他人交流或操作计算机、神经假肢等。
此外，随着BCI 的发展，残疾人或老年群体的生活质量也将得到显著改善。
（二）BCI 系统1.技术实现原理BCI 技术原理如图1所示。
工业大脑助力企业智能制造转型
工业大脑助力企业智能制造转型在当今竞争激烈的市场环境中，企业面临着前所未有的挑战和机遇。
随着科技的飞速发展，智能制造已成为企业提升竞争力、实现可持续发展的关键。
而工业大脑作为智能制造的核心驱动力，正以其强大的功能和创新的应用，助力企业实现智能化转型，引领制造业迈向新的发展阶段。
工业大脑是什么？简单来说，它是一种融合了大数据、云计算、物联网、人工智能等先进技术的智能化系统，能够对企业的生产、管理、运营等各个环节进行实时监测、分析和优化，从而提高生产效率、降低成本、提升产品质量、增强创新能力。
工业大脑如何助力企业智能制造转型？首先，它通过对生产数据的实时采集和分析，实现了生产过程的智能化监控。
在传统的制造模式中，企业往往依靠人工巡检和经验判断来监控生产过程，不仅效率低下，而且容易出现误判。
而工业大脑可以将生产线上的各类传感器、设备联网，实时采集生产过程中的温度、压力、流量、转速等数据，并通过数据分析算法，及时发现生产过程中的异常情况，如设备故障、工艺偏差等，从而实现提前预警和快速处理，大大提高了生产的稳定性和可靠性。
其次，工业大脑能够优化生产排程和资源配置。
在企业的生产过程中，合理的排程和资源配置是提高生产效率、降低成本的关键。
工业大脑可以根据订单需求、库存情况、设备状态等因素，运用智能算法进行生产排程和资源优化配置，实现生产的高效协同。
例如，它可以根据订单的紧急程度和交货期，合理安排生产顺序，确保按时交付；同时，它还可以根据设备的负荷情况，合理分配生产任务，避免设备闲置和过度使用，提高设备利用率。
再者，工业大脑有助于提升产品质量。
在制造过程中，影响产品质量的因素众多，如原材料质量、生产工艺、设备精度等。
工业大脑可以通过对生产过程中质量数据的采集和分析，建立质量模型，实现对产品质量的实时监控和预测。
一旦发现质量问题，能够迅速追溯到问题的根源，并采取相应的措施进行改进，从而有效地提高产品的合格率和一致性。
人工智能在工业制造中的应用白皮书
人工智能在工业制造中的应用白皮书摘要本白皮书旨在探讨人工智能在工业制造中的应用，并分析其对生产效率、产品质量、成本控制和安全性等方面的影响。
通过对人工智能技术的概述、应用案例的分析以及未来发展趋势的展望，我们希望为工业制造企业提供参考，促进其在数字化转型过程中更好地利用人工智能技术。
1. 引言工业制造是现代经济发展的重要支柱，然而，传统的制造方式存在着生产效率低下、产品质量难以保证、成本控制困难等问题。
人工智能作为一种新兴技术，具备自主学习、自动决策和智能优化等特点，为工业制造带来了巨大的机遇。
2. 人工智能技术概述人工智能是一门研究如何使计算机能够像人类一样思考和行动的学科。
其核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等。
通过对大数据的分析和模式识别，人工智能可以从中发现潜在的规律和价值，并为工业制造提供智能化的解决方案。
3. 人工智能在工业制造中的应用案例3.1 生产效率提升人工智能技术可以通过对生产过程的数据分析和预测，实现生产计划的优化和调整。
例如，通过对设备运行数据的实时监测和分析，可以实现设备故障的预测和预防，从而提高设备的可用性和生产效率。
3.2 产品质量保障人工智能技术可以通过对产品质量数据的分析和模型建立，实现产品质量的预测和控制。
例如，通过对生产过程中的传感器数据进行实时监测和分析，可以及时发现产品质量异常，并采取相应的措施进行调整和改进，从而提高产品质量。
3.3 成本控制优化人工智能技术可以通过对供应链和生产过程的数据分析和优化，实现成本的降低和控制。
例如，通过对供应链数据的分析和模型建立，可以实现供应链的优化和成本的降低，从而提高企业的竞争力。
3.4 安全性保障人工智能技术可以通过对生产过程的数据分析和模型建立，实现安全风险的预测和控制。
例如，通过对生产现场的视频监控和图像识别，可以实时监测和识别安全隐患，从而及时采取措施进行处理和预防，保障生产过程的安全性。
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工业大数据参考框架，包括应用范围、典型运营模式、数据架构、技术架和平台参考等。
工业大数据是指在工业领域中，围绕典型智能制造模式，从客户需求到销售、订单、计划、研发、设计、工艺、制造、采购、供应、库存、发货和交付、售后服务、运维、报废或回收再制造等整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据及相关技术和应用的总称。
工业大数据的主要来源有三类：
·生产经营相关业务数据：来自传统企业信息化范围，被收集存储在企业信息系统内部。
此类数据是工业领域传统的数据资产，正在逐步扩大范围
·设备物联数据：工业生产设备和目标产品在物联网运行模式下，实时产生收集的涵盖操作和运行情况、工况状态、环境参数等体现设备和产品运行状态的数据，这是工业大数据新的、增长最快的来源
·外部数据：与工业企业生产活动和产品相关的企业外部互联网来源数据
1．工业大数据的地位
1．1 在智能制造标准体系中的定位
工业大数据位于智能制造标准体系结构图的关键技术标准的左侧，属于智能制造标准体系五大关键技术之一。
1．2 与大数据技术的关系
工业领域的数据累积到一定量级，超出了传统技术的处理能力，就需要借助大数据技术、方法来提升处理能力和效率，大数据技术为工业大数据提供了技术和管理的支。
工业大脑白皮书
/ 一个新组织 / 一个新平台 / 一套新标准 / 工业大脑四步走 / 业务场景识别的“三个找寻原则”
第六章 工业大脑的四种“超能力”
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/ 跨界复制 / 认知反演 / 微创手术 / 知识普惠
智能化、数字化与自动化三位一体打造机器智能工厂。工厂从无脑到有一颗 工业大脑将是继工业1.0机械时代、工业2.0自动化时代以及工业3.0信息时代 之后又一次跨越。（如图2）
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智能化、数字化与自动化三位一体打造机器智能工厂
图2: 工业4.0 -大规模人机脑力协同
工业时代
实时认知
AT技术
认知驱动
智能 密集型工厂
工业大脑白皮书人机边界重构工业智能迈向规模化的引爆点阿里云研究中心白皮书系列导言contents第一章人与机器边界的重构07第七章工业大脑21第二章智能化数字化与自动化三位一体打造机器智能工厂09第三章工业大脑的四块拼图云计算大数据机器智能与专家经验让每一位厨师都变成厨神第四章像烹饪一样部署工业大脑13第五章工业大脑的正确打开方式thinkbigdosmall业务场景识别的三个找寻原则第六章工业大脑的四种超能力知识普惠第九章打造制造业的天猫大脑生态智力共享工业互联网平台1n工业互联网平台是大脑的生长土壤第八章永不消逝的的智能24第十章一场没有终点的旅程29引言20世纪50年代英国科学家图灵第一次提出了机器思维概念相信有一天机器将拥有智能可以像人类一样进行思考人工智能概念就此应运而生
图3: 工业4.0 -大规模人机脑力协同
云计算
让想象变为可能
大数据
智力进化的养分
专家经验 机器智能
复杂问题简单化 打破认知边界
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云计算
让想象变为可能
大数据
智力进化的养分
专家经验 机器智能
复杂问题简单化 打破认知边界
来源： 阿里云研究中心
/ 云算力让想象变为可能
从远古时代的结绳记事、到算盘的问世、再到计算器与电脑的大规模应用， 每一次计算工具升级都带来巨大的生产力。比如中国第一代原子弹的研发过 程中，大量的计算都是由算盘完成的。而云计算的出现，让更多天马行空的 想法快速变成现实。部署在云端的上万台电脑可以随时合体成一台超级电脑，
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工业大脑的四块拼图 - 云计算、大数据、机器智能与专家经验
每秒处理上千万条指令，撬动工厂中沉睡的数据资源，由此产生的价值是无 法想象的。
/ 大数据是智力进化的养分
工厂就像是热带雨林，数据是栖息在雨林中的各种生物，虽然有万种之多， 但我们却很少能够看见，因为数据都深埋在设备、工具与系统中。数据中的 隐形线索承载着大量的碎片化信息与知识。当这些沉底的数据在不同维度、 不同时间、不同频率、不通场景下被唤醒，且数据间能够相互结合、关联或 是比对，那么碎片化的知识将被重新拼织起来，为机器与人类专家就问题诊 断提供关键依据。
/ 机器智能打破认知边界
数字时代，制造企业的核心竞争力不在于拥有多少资产，而在于拥有多少代 码。机器智能具备三个人类所不具备的能力。
1、机器智能具有生成和分析大量可能性的能力，可以穷尽所有的“选项”， 扩展认知的边界，创造新的知识，摆脱“老师傅”的认知局限。
2、机器智能有完整的记忆能力，会记住每一件事，留意每一条蛛丝马迹，然 后再确定这些保存完好的经历中哪些部分对解决问题是重要的。
/ 专家经验将复杂问题简单化
由于掌握丰富的工艺参数与设备机理认知，行业专家可参与包括问题识别、 确认、模型与算法优化的全过程。专家凭借经验、常识，甚至是直觉，通过 排除法做到复杂问题简单化，确保机器智能与实际业务需求吻合，便于模型 与算法的开发。比如光伏行业的工艺专家可以在上千个生产参数中快速识别 参数间的因果性，并排除对生产质量影响微小的参数，极大减轻建模、算法 的工作量，同时提高准确性。
第三章 工业大脑的四块拼图 - 云计算、大数据、机器智能与 专家经验
------------------------- 11
第四章 像烹饪一样部署工业大脑
------------------------- 13 / 让每一位厨师都变成“厨神”
第五章 工业大脑的正Байду номын сангаас打开方式 - Think big, do small
如今，制造业正大踏步地迈入机器智能时代，人类给予机器更多的信任，后者则将 承担更多的决策任务。如此一来，人类可以腾出大量时间做更多需要想象力与创造 力的工作，并将其转化成知识传授给机器，让机器变得更聪明。可以预见，机器智 能时代将出现大规模的人机协同，协同不止停留在物理层面，而更多的是脑力间的 协同。人类大脑与机器大脑的合作与互补将成为未来制造的新范式，同时也将制造 更美好的未来！
/ 哑铃型工业大脑生态加速知识的裂变 / 智力众包让大脑发育更成熟 / “1+N”工业互联网平台是大脑的生长土壤
第十章 一场没有终点的旅程
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引言
20世纪50年代， 英国科学家图灵第一次提出了“机器思维”概念， 相信有一天机 器将拥有智能，可以像人类一样进行思考，人工智能概念就此应运而生。不过，这 种提法显然高估了人类的智力。机器独特的数据化思维方式与智能体系，在很多方 面，比人类看问题更为透彻。机器可以感知到设备未来几时发生故障，可以通过数 据模型逆向推导出生产参数间的最优路径，也可以发现芯片上肉眼看不到的纳米级 瑕疵。尽管机器智能尚处婴儿时期，但已经充分证明其可以做到很多人类做不到的 事情。
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人与机器边界的重构
挑战三 难以捅破的生产天花板
随着工业现代化的不断演进，自动化和精益化的生产系统已 经发展到了一个很高的水平，但也越来越接近生产的天花板。 工厂缺少行之有效的手段让隐形和碎片化的工业问题浮出水 面。单纯的工业内部解决方案已经很难进一步提升生产良率、 降低能耗、优化设备的利用率或是提升产品检测的效率，工 厂运营管理水平已经到达了瓶颈。
挑战二 工业知识封闭与缺少沉淀
发达的制造业国家把先进工业知识埋在设备和系统中，中国 企业大价钱引进的技术，仅仅获得的是知识的使用权，而不 是拥有权，知其然不知其所以然，自主可控的知识严重缺失 。 此外，由于劳动力成本攀升，导致技术工人、工程师人才频 繁进出，经验与知识却没有留存下来，企业陷入到原地踏步 ， 重复造轮子的窘境。
3、与人脑不同，思维需要存在一个身体里。机器智能则可以完全脱离载体， 同时在多个地点复制或展示智能。
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像烹饪一样部署工业大脑
第四章：像烹饪一样部署工业大脑
工业大脑的部署过程不难理解，与烹饪的过程非常相似，可以简单分为四个 步骤：
1、准备食材 - 海量的工业数据就是工厂中的食材，采集到的数据需要新鲜 （实时）、丰富（全维）、料足（全量）。数据采集需不影响正常生产，采 集过程可采用小步推进的方式， 先从过去历史数据与离线数据入手， 当数据 不足以支撑模型训练时， 再对关键设备升级改造， 逐步开放更多关键数据， 补足缺失的数据维度。从最初的离线数据批量上云再到实时数据上云， 根据 算法模型要求和双方约定好的数据采集频率进行数据采集。
图1: 工业4.0 -大规模人机脑力协同
脑力 协同
第三次工业革命
第四次工业革命
体力 协同
第一次工业革命
第一台机械纺织机，1764
人类操作机器
1800
第二次工业革命
福特第一条T型车流水线，1913
人类与机器协同
第一台可编程 控制器（PLC），1969
人类远程控制机器
大数据/工业智能，21世纪初
人类与机器脑力协同
4、菜谱改进 - 用新菜谱做出的菜肴需要小范围试吃，以收集顾客的反馈， 以做进一步改进。同理，基于模型推导出的最优参数，需要回归到实际生产 环境中，以小批量生产来验证效果，做效益分析评估，并根据生产反馈做进 一步参数优化，直至可以应用到大规模生产当中。
2、食材清洗 - 收集上来的食材（数据）并不能直接用于烹饪。需要进行清 洗， 包括过滤脏数据与噪音、解决数据的多源异构、找回丢失的数据以及修 正错误的数据。接下来，还要根据用途，对食材（数据）进行分割、分解、 分类，以便为下一步的“烹饪”（数据建模与算法）做好准备。
3、烹饪与菜谱开发 - 烹饪过程中，食材之间以及与调味料之间，随着温度 的变化，会产生不同的化学反应。食材与调料的配比，以及对火候的把握决 定了菜肴最终的味道。食材不同配比的调试也就是菜谱开发的过程，生产过 程亦是如此，比如炼钢过程中的炉温控制，只有挖掘出煤气热值、压力波动、 空燃比等关键参数间的最优关系，并通过实时的参数调节，才能有效降低能 耗，提升轧钢的质量稳定性。因此需要以数据关键变量为基础，外加对锅炉 燃烧机理的认知，通过锅炉燃烧数据模型与最优算法找出最优的参数组合。
人与机器边界的重构
第一章：人与机器边界的重构
未来的世界, 人类和机器将难分彼此, 人类将不再是万物之灵！ -《机器之心》作者雷·库兹韦尔
回顾过去200年工业发展历程，人与机器间的关系不断发生变化。1764年， 第一台机械织布机的发明，人类开始从自家的手工作坊搬到工厂，尝试操作 机器完成纺织工作。1913年，福特第一条T型车流水线的问世，人类开始与 机器协同进行规模化的生产\组装任务。1969年，第一台可编程控制器（PLC） 的问世，人类首次可以远程给机器下指令，替代自己完成繁重的、重复性的 生产工作。每一次人与机器间关系的变化，都意味着制造水平又一次质的飞 跃。在数字化时代的今天，制造业所面临的新挑战对人机关系又提出了新的 需求。
第七章 工业大脑 + 精益管理 = 精益智能
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第八章 永不消逝的的智能
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第九章 打造制造业的天猫 - 大脑生态+智力共享+工业 互联网平台
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挑战一 规模化、客制化与个性化生产长期并存
一方面，消费者与日俱增的个性化需求，以及C2B、C2M 定制化模式的出现，要求工厂具备多品种、小批量、个性化、 按需生产的的柔性生产能力。同时单件规模化生产依然是制 造企业赖以生存的方式。两者如何共存在同一个生产环境中， 做到“刚柔并济”，同时满足不同消费群体的需求，显得力 不从心。
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/ 一个新组织 / 一个新平台 / 一套新标准 / 工业大脑四步走 / 业务场景识别的“三个找寻原则”
第六章 工业大脑的四种“超能力”
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/ 跨界复制 / 认知反演 / 微创手术 / 知识普惠
从自动化、到数字化再到智能化的发展被众多制造企业奉为未来工厂的标准 路径。而互联网时代，上述工厂三步曲并不是呈绝对的线性式发展。得益于 中国互联网技术带来的后发优势，中国制造企业可以并联或是交叉方式推进 上述三个工厂模式， 且三者间相互促进、融合，形成良性循环 – 数据智能 与专家知识融合形成的新知识沉淀到设备以及数字化工具中，加速知识的重 用与共享；自动化技术（OT）与数字技术（DT）融合激发数据的流动，为 智能的开发提供足够充足的养料；而数据智能所带来的价值与效益，激发企 业管理层在自动化与数字技术上的投资欲望，且有助进一步发现OT与DT部 署上的盲点，进一步将数据打穿，更好的为智能服务。
阿里云研究中心 白皮书 系列
工业大脑白皮书
人机边界重构 - 工业智能迈向规模化的引爆点
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