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2023年，我們見證了中國工業增加值的持續增長，特別是在光伏、風電等新能源產業領域，中國不僅保持了其全球領先地位，而且在關鍵核心技術和產業基礎方面取得了重要進展。這些成就標志著中國制造業從“中國制造”向“中國創造”的轉變正在加速進行。

隨著“中國制造2025”、“十四五智能制造發展規劃”及“碳中和”戰略的深入實施，中國工業在過去幾年中繼續展現出了顯著的進步和變革。2023年，我們見證了中國工業增加值的持續增長，特別是在光伏、風電等新能源產業領域，中國不僅保持了其全球領先地位，而且在關鍵核心技術和產業基礎方面取得了重要進展。這些成就標志著中國制造業從“中國制造”向“中國創造”的轉變正在加速進行。

2024年1月18日，施耐德電氣與億歐智庫正式對外發布《未來工業技術融合創新報告》，報告重點分析了在新型工業化、新質生產力與碳中和背景下，工業制造智能技術融合、應用場景落地和服務商生態化合作的現狀與未來趨勢。綠色智能制造將由頂層規劃自上而下驅動，整合供應鏈資源構建生態合作體系，滿足更多場景需求，從而創建可持續的未來工業。

未來工業帶來的綠色智能制造理念契合國家“新型工業化”與“新質生產力”目標。改變先工業化再信息化的格局，在新型工業化過程中，以信息化帶動工業實現跨越式發展，并利用新型工業化帶來的轉型優勢，發展新質生產力，為工業制造帶來新型生產工具、新型勞動者與新型生產關系，以提升全要素生產率。

開放化、可持續發展、高效韌性、數字技術和以人為本既是未來工業的本質特征，也是實現未來工業的必要條件。考慮到工業部門是全球碳排放的主要來源，占比高達30%，工業的能源利用、自動化和軟件解決方案的創新是推動可持續發展的關鍵。這些技術不僅能夠降低排放，還已經證明能夠推動企業在商業上取得成功。此外，隨著工業領域對數字技術的采納不斷深化，特別是那些成功實現了規模性數字化轉型的企業，他們依靠工業物聯網（IIoT）、先進的數據分析以及自動化技術，實現了智能化運營，取得了顯著的進步。數字技術的集成也加強了工業的高效韌性，尤其是在經受網絡犯罪攻擊的挑戰時。通過數字化管理和電氣化流程，企業能夠構建更為一體化和技術驅動的供應鏈，從而提升了智慧工廠的安全性、靈活性和能效。然而，技術的進步也帶來了對專業人才的需求增加。據預測，到2023年，工業領域的人才缺口將達到800萬。這一挑戰促使企業需要通過對現有工人進行再培訓和投資新一代人才來適應數字化時代的發展需求。培養人才不僅有助于彌合這一缺口，也是構建活力、效率和前瞻性運營模式的關鍵。在自動化方面，為了完全實現第四次工業革命的愿景，必須克服封閉和專有的工業自動化技術所帶來的障礙。開放自動化，特別是那些基于IEC61499標準的即插即用型自動化軟件組件，為不同品牌之間的互操作性和可移植性提供了可能，這是實現開放、互聯工業生態系統的重要一步。通過這樣的整合，我們可以看到從可持終發展到數字技術，再到人才培養和開放自動化，每個環節都是緊密相連，共同構成了實現未來工業愿景的連貫路徑。

我們認為在未來工業中，只有5T技術融合的橫向和縱向集成的各類系統與裝備才能支撐未來工業場景運行。依照綠色智能工廠管理層級可搭建5T技術應用的架構，在技術應用架構中的智能決策層、研發經營層、運營管控層、數據處理與監控層、設備控制與運行層、網絡計算基礎設施層等各層級的前沿技術應用。一些傳統的IT應用系統或OT設備在融合技術創新后，可以更好地融入和支撐整個綠色智能工廠，例如AI人工智能大數據分析等DT技術賦能的PLM(產品生命周期管理系統)、ERP(企業資源計劃管理系統)、CRM(客戶管理系統)等傳統研發與經營管理系統均可擴展原有的功能，有效提高用戶體驗；此外，5T技術的融合創新也催生出一系列新興的應用系統和智能裝置設備，如數字孿生工廠、設備預測性維護系統、高級排產系統、工業互聯網平臺、智能檢測系統、云計算服務平臺等。

另外，生產單位還可以通過賦能技術與功能技術的融合創新，得以優化與重構原本的傳統技術應用。5T技術融合創新產生5T應用，不斷在5T應用架構中補充完善著支撐綠色智能工廠各層級的場景運營的系統和裝置設備。其中OT運營技術、IT信息技術、ET能碳技術為功能性技術，此類功能性技術均是傳統應用或設備的主要組成部分，即運用OT技術、IT技術或ET技術可直接開發傳統應用，使其成功運行某個功能，但卻不具備數字化和智能化的特性；DT數字技術、CT通信技術為賦能性技術，這是由于DT與CT技術均無法單獨支撐某個應用系統與裝置，但可為功能性技術創造的傳統應用賦能，使之更適應數字化或智能化的要求。

*5T技術的具體技術架構請詳見《未來工業技術融合創新報告》

本次報告聚焦了6大重點行業，采用定量分析與定性分析相結合的方法篩選重點關注方向。基于政府端的發展規劃，根據問卷調研與內外部專家訪談收集的數據和資料，采用定量分析與定性分析相結合的方法篩選出各行業中潛在需求高增長的未來工業應用場景，以此指導這6大行業用戶和服務商未來在構建綠色智能制造解決方案時需要重點關注的方向。

根據調研發現，集成電路、氫能儲能、動力電池綠智化進展整體較快，石油化工、有色行業、食品飲料處于綠智化初期，未來工業轉型需要針對不同的綠色智能化階段進行場景方面的差異化投資。從受訪企業對于各一級場景投入程度來看，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重點投資的一級場景，這些場景應用效果的期望目標包括，確保產品質量，加強倉儲并優化生產流程，確保設備運行的高效性，通過供應鏈合作增強市場適應性。這些集中的策略對于提高客戶滿意度、增強市場競爭力和保持企業的可持續發展至關重要。

為了更好的幫助企業客戶進入綠色智能化的工業時代，未來工業生態圈需要技術類合作伙伴及非技術類合作伙伴。由于涉及多行業、多學科領域的綠色智能制造場景構建與部署難度高，單個服務商難以同時滿足整體解決方案中多場景建設的需求，所以需要通過組建生態圈來共創涉及6大重點行業的15個重點綠色智能制造場景。由此，依照上述重點二級場景的所屬的一級場景類別，施耐德電氣將生態圈中的技術類生態合作伙伴分為7大類。

除了解決方案生態合作伙伴外，生態圈還需要咨詢服務團隊、設備安裝施工運營團隊、技術標準化委員會、解決方案服務商的市場銷售團隊等角色在解決方案落地方面進行協同。

經過多年的發展，智能制造和綠色制造的技術方案融合取得了一定進展，但綠色智能制造下一階段的深入發展仍面臨著許多技術融合層面的挑戰，生態合作是應對技術融合創新挑戰的良策。為了應對重重挑戰，進一步推動5T技術的深度融合創新，需要組織生態圈內各類角色發揮各自優勢，合作共贏。因此，施耐德電氣長期致力于持續完善生態合作體系，賦能各類合作伙伴。

各類AI模型與傳統IT系統的融合創新可有效應對數據價值挖掘帶來的挑戰。工業運營過程對AI決策的精確度要求極高，這要求研發端常常運用判別式AI建立專用場景的模型，而對生成式AI技術討論并不多。用于判別的參考依據通常是工業知識的內容梳理與信息提取，這要求我們建立數字化的工業知識圖譜。與此同時，基于生成式AI創新的通用大模型恰恰擅長于文本、圖片、視頻等內容的梳理與信息提取，所以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。

未來憑借施耐德電氣先進的綠色能源管理理念與工業解決方案。將持續攜手生態圈合作伙伴共同推動工業綠色智能化轉型，助力“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作出積極貢獻。

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