2023产业智能发展与应用技术报告.pdf

产业智能：产业数字化转型的必经之路前言1.1 产业智能提出的背景1.2 产业智能的内涵与特征1.3 产业智能发展的意义产业智能发展的趋势与挑战产业智能发展的总体框架2.1 产业智能发展的历程 2.2 产业智能发展态势2.3 产业智能发展趋势 2.4 产业智能发展面临的挑战 3.1 产业智能发展的新模式 3.2 产业智能发展的新框架 122628181920221314目录产业智能整体技术能力体系4.1 聚合五大核心技术 4.1.1 数字孪生 4.1.2 仿真推演 4.1.3 决策优化 4.1.4 知识工程 4.1.5 协同计算4.2 打造行业智能平台 4.2.1 协同计算平台 4.2.2 数字孪生仿真平台 4.2.3 行业数据平台 4.2.4 行业大模型平台 4.3 构筑行业智能引擎 4.3.1 政务行业智能引擎 4.3.2 交通行业智能引擎 4.3.3 制造行业智能引擎 4.3.4 能源电力行业智能引擎 4.3.5 汽车自动驾驶智能引擎32333435363944505659616466 70 CONTENTS5.1 浙江政务服务一网通办 5.1.1 政务服务管理业务痛点 5.1.2 浙江政务服务一网通办:从网上“可办”到“好办、易办”5.1.3 政务一网通办助力浙江政务服务领跑全国5.2 宜昌城市大脑 5.2.1 城市治理面临挑战 5.2.2 城市大脑：一屏观全域、一网管全城 5.2.3 城市大脑助力提升城市现代化水平5.3 中国一汽数智工厂 5.3.1 汽车制造面临挑战 5.3.2 一汽数智工厂：“智造”新标杆 5.3.3 一汽数智工厂助力制造转型升级5.4 宁波舟山港梅山港区 5.4.1 港口转型升级面临挑战 5.4.2 宁波舟山港梅山港区智慧化升级 5.4.3 港区智慧化助力港口提速增效5.5 成宜智慧高速 5.5.1 高速公路运营管理面临挑战 5.5.2 成宜智慧高速：看的更清，反应更快，服务更好 5.5.3 智慧高速让蜀道不再“难”产业智能典型实践838686878874747577777980808283目录目录总结与展望5.6 某大型赛事活动交通安保一体化 5.6.1 大型赛事活动下城市交通安保面临挑战 5.6.2 某大型赛事交通安保一体化方案 5.6.3 交通安保一体化护航赛事圆满成功89899196CONTENTCONTENTS前言当前我国经济已经进入高质量发展阶段，传统产业迭代升级、新兴业态频繁涌现，正是数字和智能技术与传统产业融合发展的结果，在数智化浪潮的推进下，云计算、大数据、人工智能不断变革着传统产业的运行方式，成为撬动产业数字化转型升级的新动能。其中智能化的加速，使得产业智能成为数字中国建设重要一环。产业智能为各行各业提供智能化的产品和服务，不仅能够帮助企业提高生产管理运营效率，降低成本，还能为政府治理提供新思路和新方法，推动全社会各领域实现高效、智能、可持续的生产方式，从而为产业数字化发展带来深层次、全方位的变革。我国产业智能处于全面启动、加快发展的阶段，在产业数字化转型逐步进入深水区、人工智能加大与产业融合的同时，也面临一些亟需研究和破解的瓶颈问题，例如，产业智能的概念尚未明确，技术能力体系有待完善，高水平实践有待挖掘与推广、产业数字生态有待建立等。鉴于此，阿里云联合中国信通院产业与规划研究所合作开展研究，分析产业智能发展的背景和意义，洞察发展规律和研判发展趋势，结合阿里云探索与实践提出产业智能发展的总体框架以及技术能力体系，并给出典型实践，为产业数字化转型提供参考。产业智能遵循“多方协同、多轮驱动”的发展方式，政府、企业、伙伴、用户等都参与其中，共同推动产业智能在产业中的应用与发展。产业智能不是 AI 技术的堆砌，而是围绕着各行各业的数据要素建立起来的技术体系。它的最底层聚合了数字孪生、仿真推演、知识工程、决策优化和协同计算 5 大核心技术，中间层融合行业知识构建了行业智能平台、行业智能引擎，最上层联合生态打造了丰富的解决方案和智能应用。产业智能是多元的、开放的，为产业数字化发展提供全方位的数字技术服务和智能解决方案，其不仅能满足生态合作伙伴随需而用的需求，更能服务于快速变换的市场需要。产业智能已在产业转型升级中加速落地，阿里云联合生态合作伙伴在政务、交通、汽车、制造、医疗等领域，打造了一系列高质量、多样化，以及标准化与个性化兼具的智能应用和服务，推动数字产业与传统产业的融合发展，助力数字经济与实体经济深度融合。总体而言，产业智能已成为铸就高效可行的数字化转型之路的核心力量。未来，产业智能的前景非常广阔，需要在技术层面上持续与大模型、生成式 AI 等前沿技术融合应用，在产业协同上加强生态合作，以智能促进产业升级和创新发展，为经济社会的可持续发展做出更大的贡献。产业智能：产业数字化转型的必经之路数字化浪潮下，产业智能既是国家发展战略和经济转型升级的重点方向，又是实现智能化、智慧化的重要方法，能够为经济社会发展创造更多的机会和发展空间。12产业智能：产业数字化转型的必经之路1.1 产业智能提出的背景数字经济成为国民经济新的增长“支柱”。当今世界正处于百年未有之大变局，经济增长动力总体乏力，有关机构测算 2020 年至 2035 年全球经济平均增速约为 2.6，并在未来较长一段时间维持低速增长。与此同时，以数字经济为代表的新经济正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。相关统计数据显示，2022 年中国数字经济规模已经超过50 万亿，占 GDP 比重超过 40%，继续保持 10%的高位增长速度，成为稳定经济增长的关键动力，数字经济在国民经济中的地位更加稳固、支撑作用更加明显。中央政策规划为产业智能发展指明方向。近年来，党中央、国务院陆续出台数字经济与数字化转型相关政策，推进数字经济与数字化转型发展。例如关于推进“上云用数赋智”行动培育新经济发展实施方案提出要支持企业探索大数据、人工智能、云计算、数字孪生和区块链等新一代数字技术应用和集成创新，深入推进企业数字化转型；“十四五”数字经济发展规划明确要充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，形成数据驱动的智能决策能力；数字中国建设整体布局规划更是提出要打造数据中心、超算中心、智能计算中心，释放商业数据价值潜能。数字技术持续演进为产业升级提供驱动力。我国新一代信息技术产业规模与技术发展迈上新台阶，以协同计算、人工智能、数字孪生等为代表的新一代信息技术正在引发新一轮科技革命，驱动生产生活方式变革。大数据处理技术和能力进一步提高，人工智能通用模型和行业专用模型技术发展迅速，云计算与边缘计算协同发展，海量数据处理与智能计算推理能力不断提升，算力资源调度分配更加智能高效，为产业智能化升级进一步突破创新提供强劲动力。市场需求与企业竞争倒逼产业智能化变革。前沿性、颠覆性信息技术不断涌现，智能问答、无人驾驶、黑灯工厂、柔性定制等新模式、新产品、新服务竞相发展。然而以传统生产方式为主导的经济与运营模式已很难适应动态变化的市场以及自我降本增效的需求，传统方式的计算中心无法实现算力资源弹性扩展效应，现有的数据分析手段不能满足产业内对智能应用的高精度、高敏捷要求，在竞争压力倍增和需求多样性的今天，以数据、算法与算力驱动行业发展的变革模式已经成为必然选择，产业智能助力各行业传统业态下的设计、研发、生产、运营、管理、商业等领域加速变革与重构。userid:414195,docid:151869,date:2024-01-20,13产业智能：产业数字化转型的必经之路1.2 产业智能的内涵与特征产业智能是指利用以人工智能为主的新一代信息技术助力千行百业转型升级的方式，它的核心是通过数据采集、处理、分析和应用，将传统的管理生产运营流程转变为自动化、智能化和高效化的运行体系，实现管理生产运营的高效率、高质量、低成本、低能耗，促进可持续发展。产业智能服务范围包含三大产业在内的各个行业，其中政府机构按照国家统计局的划分，属于第三产业（但在国内不计入第三产业产值和国民生产总值），因此本报告的产业智能是泛指包括政府机构在内的各个行业的智能化升级。产业智能并不是 AI 技术的堆砌，而是围绕着各行各业的数据要素建立起来的技术体系，它融合了各种数字化手段，以及具有行业属性的智能化技术，是铸就高效可行的数字化转型之路的核心力量。产业智能是面向政务、交通、制造、能源、医疗等行业的技术能力体系，面向全社会开放，为客户以及生态合作伙伴所用，共同为产业发展提供经济、高效、便捷、绿色和安全的智能化服务。综合来看，产业智能特征主要表现在数据化、智能化、个性化、融合性与安全性几个方面。数据化是产业智能的基本特征。产业智能需要依赖海量、精准、实时的数据，进而从中提取高价值信息，为企业决策提供支持，提升企业的生产效率、管理水平和竞争能力。通过数据采集、处理、挖掘和分析，产业智能形成可靠的数据基础，为其服务产业各环节打下坚实基础，使各项服务更加智能、高效。智能化是产业智能的核心特征。人工智能渗透在产业智能的各个环节。在生产领域，AI 可通过自主控制生产流程、设备等方式，实现自动化生产；通过对生产数据的分析处理，实现生产流程的优化和改进，实现降本增效；在服务领域，AI 通过智能客服、智能推荐、智能咨询等方式，为用户提供更加精准、高效的服务，提升用户体验和满意度。图 1-1 产业智能的主要特征14产业智能：产业数字化转型的必经之路个性化是产业智能的先进特征。根据客户的不同需求和偏好进行定制化生产是产业智能的重要趋势。通过数据分析和智能化技术，企业可以实现对产品的个性化设计、生产和销售，对客户的个性化服务，提高产品的附加值和用户体验，提升企业核心竞争力。融合性是产业智能的实用特征。随着产业数字化转型的深入推进，各行各业之间的融合已成为趋势。通过产业融合，企业可以有效整合各类资源，提高生产效率和质量，降低成本，提高市场竞争力。同时，产业融合也可以促进创新和新业态的发展，推动行业可持续发展。安全性是产业智能的普适特征。安全性是产业智能的重要保障。通过数据的安全管理和系统的可靠性保障，可以确保生产过程中的数据安全、物流安全、生产安全和环境安全，避免生产事故和人身伤害的发生，保障企业的生产经营和行业稳定。1.3 产业智能发展的意义在当今快速变化和高度竞争的商业环境中，企业要想保持竞争优势，数字化转型已经成为了企业战略不可或缺的一部分。产业智能作为数字化转型的关键环节，可以为企业创造巨大的商业机会和发展空间，同时，可以加快推进政府数字化治理，推动各领域从“大有可为”走向“大有作为”。产业智能助力提升企业竞争力。在生产方面，产业智能可以帮助企业优化生产流程、提高生产效率、减少生产损耗和原料浪费，从而降低生产成本。在销售方面，通过深入分析客户数据、市场趋势和行业变化，企业可以根据不同的客户特征，提供更加个性化、高质量的产品和服务，增强客户粘性，提高市场份额。图 1-2 产业智能发展的意义产业智能：产业数字化转型的必经之路产业智能推动产业升级和转型。在数据横向打通的基础上，产业智能将各个领域的数据进行整合和优化，实现对产业的深度分析和洞察，发现和解决潜在发展问题。产业智能还可以促进供应链升级和优化，通过平台将上下游各个领域的数据进行智能关联，从而实现对供应链深度优化和升级。产业智能推进数字治理现代化。一方面，产业智能的发展可以促进政府数字化治理，实现政务数据化和智能化。例如政府部门可以通过建立数据平台、智能系统，对社会问题进行监测、分析和预测，及时做出决策和调整。另一方面，产业智能可以帮助政府实现智能化管理，提高公共服务水平。例如政府利用智能交通系统，实现交通流量的优化调控和道路安全的监测预警，提高交通管理效率和交通运行安全性。产业智能助力实现可持续发展。在传统的生产过程中，能源和资源的浪费难以降低，通过产业智能化，企业可以依靠数据实时监测能源和资源的使用情况，发现并解决浪费问题，从而提高能源和资源利用效率，减少资源的消耗。同时，企业还可通过提高产品质量和提升能效等手段来降低环境污染和碳排放。如生产车间的自动化和智能化可以有效减少废气排放和能源浪费，提高生产效率和产品质量，从而减少环境污染和碳排放。15产业智能发展的趋势与挑战产业智能正处于全面启动、加快发展的阶段，唯有顺应趋势，夯实数字基础设施，深耕技术与产业，探索人工智能与产业融合创新，才能化解难题，推动产业智能快速健康发展。18产业智能发展的趋势与挑战2.1 产业智能发展的历程我国产业转型升级发展至今，经历了信息化、数字化等发展阶段，其发展理念、建设思路等持续迭代创新，目前进入产业链融合、价值链整合、协同创新的产业智能化新阶段。产业智能作为数字化转型的高级阶段，经过 IT 基础设施上云、数据与业务融合互通、智慧应用系统敏捷开发等发展历程与能力演进，伴随着 AI、智能算力、智能模型等技术进一步发展，推动数字政府、数字经济、数字社会、数字产业、数字生态全场景向决策智能化迈进。信息化阶段，企业转型点状突破开启产业智能新探索。最开始的数字化转型概念，强调了应用数字技术重塑客户价值主张和增强客户之间的交互与协作。随着宽带网络的发展与普及，数据库等技术不断成熟，不少企业开始探索信息化系统的应用，积极部署网络化环境建设，广泛使用 ERP、CRM、OA 等系统，推进业务流程及管理方式信息化变革，高效提升业务协同的效率，大幅降低企业成本。随着数字时代的来临，部分企业开始探索 IT 基础设施云化部署，推进生产数据融合共享，以业务数据化为数据要素高效流通、价值挖掘与释放奠定基础条件。数字化阶段，数字化平台赋能数据价值充分释放。2018 年以来，十九大对部署科技强国、网络强国、智慧社会等战略提出了建设要求，随着“加快数字化发展”成为国家政策重点方向，“上云用数赋智”“工业大数据”“企业数字化转型”等成为新时期数字化建设的重点关注领域。在此期间，云计算、5G、人工智能、大数据、物联网、区块链等技术快速发展，一批企业级、行业级数据平台的建设与应用，助力产业链上下游多主体业务数据的高效流通，各环节沉淀的数据经过共享交换、整合分析、价值挖掘形成联动，渗透于更广泛的业务运营中，使数据更懂业务，反哺业务模式创新，实现业务数据化向数据业务化的跃迁。智能化阶段，数字化转型向决策智能迈进。“十四五”时期，建设“数字中国”是新时代推进图 2-1 产业智能的发展历程19产业智能发展的趋势与挑战中国式现代化的重要引擎，国家部委密集出台“数字政府”“数字经济”及“数字中国建设布局”等政策文件，推动社会治理、民生服务及产业发展方式的全方位转型和整体性变革作为构筑国家竞争新优势的重点任务。随着人工智能发展的持续演进，以及智能算力支撑的不断提升，自然语言处理、智能算法模型、人机交互等技术飞速发展，产业智能基于海量多源异构数据的价值挖掘，围绕政务、交通、医疗、制造等领域，打造各种业务创新应用场景，并结合敏捷化开发能力，支持高价值智能应用创新快速上线，赋能城市运行管理及产业经济高质量发展。2.2 产业智能发展态势我国产业数字化已进入创新发展快车道，产业智能的政策、技术和应用环境日益成熟，大数据、人工智能等新技术成为当前推动经济社会发展和产业数字化变革的重要力量，不断助推各行各业数智化转型升级。在政策层面，产业智能相关的国家和地方政策密集出台。二十大报告指出，推动战略性新兴产业融合集群发展，构建人工智能等一批新的增长引擎。国家新一代人工智能标准体系建设指南提出建立人工智能标准体系，率先在制造、交通、金融、安防、家居、养老、环保、教育、医疗健康、司法等重点行业和领域应用。关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见、关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知鼓励在制造、农业、物流、金融、商务、家居等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景，构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态。系列政策为我国产业智能发展营造了良好的发展环境。在技术层面，产业智能相关的前沿技术创新和成果转化空前活跃。我国人工智能核心技术创新和产业化不断取得新突破，人工智能科技论文发表量以及专利申请量位居世界首位。截至 2022 年底，人工智能核心产业规模达 5080 亿元，人工智能企业数量 4227 家，约占全球总数 16%。随着ChatGPT 引发的人工智能新浪潮，国内各大互联网企业均纷纷推出通用大模型和行业专属模型，不断加强人工智能自研芯片、开源框架、应用算法、典型智能产品等关键核心技术攻关，沿着更高精度、更多模态、更复杂任务等方向持续创新，智能计算、视觉识别、语音识别、人机对话、机器翻译、中文语义识别等应用技术水平不断提高，同时涌现出一批人工智能开源框架和开发社区。20产业智能发展的趋势与挑战在应用层面，产业智能相关的应用领域和场景创新持续深化。当前人工智能、先进计算等数字技术加速迈向普适化和商业化发展新阶段，数字人技术在北京冬奥会成功落地，从虚拟客服、虚拟主播、虚拟偶像到各行业的数字员工，数字人快速融入到经济社会中。工业互联网全面融入 45 个国民经济大类，设备连接数超过 8000 万台套，服务工业企业 160 万家，“AI+工业互联网”成为产业智能发展排头兵，以机器视觉、深度学习、知识图谱为核心，产业智能基于算力和 AI 平台，将传统基于人工经验的行业知识和数据沉淀封装为可复用、可移植的微服务模型组件，实现“数据智能+行业知识”深度融合。例如在生产控制、质量检测领域通过人工智能持续优化从而提升良品率、降低生产损耗；例如使用数字孪生技术通过对工业设备和生产运营场景的状态感知，有效提升故障预警能力。2.3 产业智能发展趋势产业智能与数据、算力结合越来越紧密。随着数字化转型逐步深入，各地加快通用数据中心、超算中心、智算中心的建设和布局，科学计算、行业应用、社会治理和生产生活等多场景算力需求场景不断涌现，产业智能与数据、多元异构计算结合越来越紧密，从人工智能在产业中的应用落地也能看到这种变化，例如 AI 在生物医药领域中的应用已深度落地，其中新药研发与 AI 算力结合最紧密，以肿瘤药物研发为例，传统的高通量筛选库通常含有上百万种化合物，通过 AI 算法，早期靶点到临床前候选化合物选择，从过去至少需要 23 年，到现在只需要 36 个月。从算力增长数据来看也非常明显，智算近几年已成为算力规模增长的主要动力。1.数据来源：中国信息通信研究院图 2-2 20182022 年我国人工智能核心产业规模121产业智能发展的趋势与挑战产业智能由单点智能向全链智能延伸。2022 年全国工业企业关键工序数控化率、数字化研发设计工具普及率分别达到 58.6%和 77%，建成 2000 家高水平数字化车间和智能工厂，面向单体企业和行业工艺流程等单点智能大幅提升。近年来，国家和地方大力推动建设数字化转型促进中心，开展“携手行动”促进大中小企业融通创新，依托“链主企业”提升产业链、供应链、创新链、价值链和服务链的全链条产业智能。通过全链智能，促进产业链供应链资源要素高效配置，提升产业链供应链数字韧性与安全水平。通用智能和生成式 AI 成为技术新热点。早期行业专用智能发展路线往往需要结合业务做算法开发和建模训练过程，这类针对行业特定场景进行训练的小模型，难以开展跨行业规模复制。近年来随着通用智能和生成式 AI 技术发展，预训练大模型参数量提升至万亿级，多模态预训练模型泛化能力不断增强，可以实现图像、文本、音频等多模态融合互补和统一知识表示，且具有自主认知、自我训练、自动学习不同任务能力，高效率通用人机交互可以降低模型对人工数据标注和用户知识要求，从解决单一标准化场景延展到解决跨行业通用复杂任务场景，从趋势来看，“通用大模型+行业专属模型”的大小模型联动，可实现通用大模型与不同垂直领域的快速迁移应用。场景创新成为产业智能发展新路径。关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见明确指出，场景创新是以新技术的创造性应用为导向，以供需联动为路径，实现新技术迭代升级和产业快速增长的过程，并提出围绕高端高效智能经济培育、安全便捷智能社会、高水平科研活动、国家重大活动和重大工程打造重大场景。上海、北京、广州、合肥、成都等多地启动场景城市计划，以“场景”为切口发布城市机会清单，开展全领域、全流程人工智能应用场景示范，可以看出未来产业智能的发展将极大促进场景创新的落地。1.数据来源：中国信息通信研究院图 2-3 智能算力成为算力规模增长主要驱动力122产业智能发展的趋势与挑战数据密集型行业成为产业智能应用新风口。数据密集型行业能更高效利用人工智能的深度学习和数据推理优势，生物医药、自动驾驶等高价值细分创新场景成为全球竞争焦点和创新重点，2022年美国福布斯 AI 百强创新企业中，11 家来自生物医药行业，4 家来自自动驾驶领域。关于进一步完善医疗卫生服务体系的意见提出加快推进人工智能、大数据等在医疗卫生领域中的应用，靶向治疗、目标追踪、病灶识别和标注、影像构建已经成为医疗行业 AI 热点应用，医学人工智能将从单病种诊疗向全病种覆盖，实现药物研发、医疗服务的智能化平台化。我国已开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作，随着新一代的车载 AI 芯片和传感器能力提升，及 Transformer 等大模型应用到自动驾驶算法，将大幅提升自动驾驶在数据合成、知识提取等决策分析能力，L3、L4 高级别自动驾驶将实现商业化规模应用。2.4 产业智能发展面临的挑战我国产业智能处于全面启动、加快发展的阶段，在产业数字化转型逐步进入深水区、人工智能加大与产业融合的同时，也面临一些亟需研究和破解的瓶颈问题。多元异构的算力普适供给体系有待形成。算力资源分布区域不均衡，国家实施“东数西算”工程解决东西部算力需求供给失衡，但算力资源的跨区域调度、交易和协同机制尚未建立，难以实现跨区域的动态调配，不能有效满足非枢纽节点地区的低成本算力服务需求。此外多元异构算力资源弹性部署不足，随着不同行业的算力需求多元化发展，传统单一计算架构已不能有效满足算力计算精度、网络时延等方面的差异化需求，适配多类型任务的异构算力资源供给不足，因此各区域产业智能计算的算力是否供需匹配成为挑战之一。产业数据标准化和行业开放数据集不足。人工智能算法应用需要大规模高质量的数据集进行训练，但海量数据往往在行业中以孤岛方式存在，多元主体之间、业务系统之间的数据难以打通，高质量数据共享传播受到限制，大多数领域难以规模化开放行业数据集，同时数据异构、格式不一致、标识不统一等问题突出，存在数据质量差、数据不可用、数据不透明、数据不安全等障碍，数据信息难以有效流动与集成利用。在数据要素成为关键新要素的新时代，产业智能的规模化发展离不开数据资源的完善和整合。产业智能相关基础能力平台设施发展滞后。国内开源算法框架尚未得到广泛认可，深度学习开源框架 TensorFlow 和 PyTorch 占中国份额超过 85%。与发达国家相比，我国算法模型、开源平台等人工智能公共设施开发利用水平滞后，存在行业 know-how 与知识模型的软件化和工程化能力差距，开源算法框架与垂直行业应用有待进一步融合，通用模型与行业模型深层次耦合和低代码开发产业智能发展的趋势与挑战模式有待进一步拓展。产业智能领域交叉学科复合人才有待培育。产业智能是人工智能等新一代技术集成应用，且涉及建模、仿真、训练等复杂流程，同时利用人工智能解决产业“难点”，既要懂技术又要了解行业流程和专业知识，需要大量高层次跨学科人才，目前我国相关复合型技术人才极为匮乏。根据中国劳动和社会保障科学研究院中国人工智能人才发展报告（2022）显示，中国人工智能领域顶级研究人才总量仅为美国的 1/5 左右。随着我国产业规模不断扩大，顶尖人才成为决定企业决战人工智能时代的重要抓手，人工智能人才缺口需要产学研共同努力。23产业智能发展的总体框架产业智能是数字化转型的高阶阶段，是数实融合的主方向。而数字化转型本身是一个系统复杂的过程，涉及到技术、平台、产业等多个领域，唯有共同聚焦业务和数据，紧密合作、资源共享、多方协同，让数据和业务相互作用、相互支持，才能真正做到产业数智化升级。26产业智能发展的总体框架3.1 产业智能发展的新模式技术方、平台方和产业方的协同互动是现代产业发展的重要组成部分，彼此之间通过互相支持、长期协作，促进技术、平台、产业良性发展的正向循环，减少重复投资和建设，共同推动产业智能向更高层次发展。在产业智能的发展中，技术方、平台方、产业方相互融合，没有明显的边界，例如技术方即可以提供技术支持，也可以依托技术为各方提供基础平台服务和行业平台服务。在产业生态中，大中小型科技企业、传统企业与新兴企业在不同的场景下扮演不同的角色，相互依赖，合作共赢。技术方：产业智能发展中的驱动器，是技术的引领者技术方在技术研发、技术集成、技术支持、技术创新和技术推广的过程中发挥着关键的作用。技术方对产业智能所需的技术进行研发和探索，包括“云大物移智”及数字孪生、仿真推演等技术研究和应用，并不断进行技术创新和推广，为产业链中的各方提供技术支持和保障。平台方：产业智能发展中的调度中枢，是资源的汇聚者平台方发挥着重要的链接和共享作用，提供覆盖产业链各环节的业务、数据平台应用，实现数据的采集、整合、分析、计算、建模、预警等综合协调和控制，帮助企业加强数据的全流程全生命周期管控，支撑资源共享和优化配置，推动产业交流和创新，支持跨区域、跨产业、跨企业的复杂系统协同运作，为产业智能的发展提供全流程、全方位的的技术和服务支撑。产业方：产业智能生态构建的关键主体，是需求的牵引者产业方是应用场景和实践环境的主要提供者，通过需求牵引转型，激发各方创新活力。其能有效把握市场需求规律，把技术方与平台方的技术、能力和平台更好的应用到具体业务场景中，促进传统产业向自动化、数字化、智能化方向发展，切实提升制造、交通、电力、医疗以及政务等领域的效率和质量，并能将新技术导入到新兴产业中，探索新的增值服务和商业模式。图 3-1 产业智能发展需要多方协同27产业智能发展的总体框架产业智能是一场增量革命，使得企业数字化转型从“数据+业务”双轮驱动走向“数据+算力+算法”三轮驱动。数据、算力、算法之间相互依存、相互促进，缺一不可，共同促进业务智能化创新，推动企业高质量发展。数据是基础，促进算法的训练和优化数据是算力和算法的基础，算力和算法则是将数据变为有用信息的工具和技术。海量的业务数据可以应用于模型训练和优化，以更好的理解业务模式的特征，更准确预测未来趋势，发现潜在的机会或风险，并根据数据进行业务优化和改进。算力是保障，提升数据算法融合速度算力在一定程度上决定了算法的执行时间和性能，对于大规模和复杂的计算问题，例如自动驾驶、医药工程等，算力的提升可以极大地改善相应领域算法的计算效率和准确性，从而提升企业的运行效率和决策能力。算法是引擎，推动知识挖掘产出效率算法是链接数据和算力的纽带，是数据分析和处理的核心。算法从数据中挖掘隐藏的知识和规律，其越精准、越高效，就可以让数据和算力变得更加有价值，同时为企业提供更多的信息和洞察，帮助企业做出更科学的决策。图 3-2 产业智能发展由“数据、算力、算法”三轮驱动28产业智能发展的总体框架3.2 产业智能发展的新框架产业智能是多元的、开放的，是面向千行百业数字化发展所形成的智能化技术服务体系，其既能为政务治理、企业转型提供全方位的数字化技术、产品和服务，又能为客户以及生态合作伙伴随需而用，创造出更广泛、更丰富的智能应用。从技术的角度来看，产业智能的整体框架分为三层。基础层：五大核心技术。以数字孪生、仿真推演、知识工程、决策优化和协同计算为代表，它们不在单纯是一项具体的技术，而是融入业务场景、行业机理知识与通用 AI 算法的新方法，打破了行业与数字技术的鸿沟，能够被广泛应用到跨行业的共性需求场景中去，夯实物理世界与数字世界互动的基础。能力层：行业智能平台与行业智能引擎。以面向行业的智能平台、智能引擎的构建能力为主。行业智能平台集成了数据协同计算平台、数据孪生仿真平台、行业数据平台、行业大模型平台，面向重点行业建立了通用以及个性化数据模型。行业智能引擎是在行业智能平台的基础上，融合了算法和行业知识，具有智能化的服务能力。能力层可以通过 API 面向合作伙伴开放，支持各种行业应用的构建。应用层：联合解决方案。通过聚合基础层和能力层，与合作伙伴一起面向市场需求提供智能化的联合解决方案。目前，经过近几年的积累，产业智能已面向政务、交通、汽车、制造、医疗、自然资源、电力等行业推出了标准化与个性化兼具的解决方案，能快速的推广和应用。图 3-3 产业智能整体框架产业智能发展的总体框架29产业智能整体技术能力体系产业智能的本质是链接行业数据和算力、算法，助力业务智能化创新。为实现这一目标，需要建立产业智能的整体框架，以五大技术为核心，以数据基础能力为根本，打造行业智能平台，构筑行业智能引擎，与合作伙伴一起提供面向业务的全方位的智能化服务能力，促进产业智能生态建设与发展。32产业智能整体技术能力体系4.1 聚合五大核心技术经过不断的探索和实践，从众多行业所使用的技术中进行抽象和提炼，发现数字孪生、仿真推演、决策优化、知识工程、协同计算具有跨行业属性，即一项技术可以解决多个行业共性问题。五大核心技术已不再是一项具体的技术，而是一种发展新模式、一个转型的新路径、一股推动各行业深刻变革的新动力。4.1.1 数字孪生数字孪生是以数字的方式为现实物体创建高度仿真的虚拟模型，是对物理世界进行精准、实时、高效的数字平行世界构建的技术，并能融合其他技术实现物理世界与数字世界的交互。感知物理世界：借助多源数据融合感知技术感知自然空间中的各类实体的静态和动态信息，识别、处理、转化还原物理实体所需要的数据。例如对一座城市自然空间的刻画，既有对建筑物、道路等静态实体数据的采集和处理，又有对城市行人、车辆等动态信息的采集和处理。孪生体设计与建模：利用 AI 感知与 AIGC 三维生成能力提取对数字实体的基本属性和时空属性，并与 GIS 等系统中的坐标数据融合，通过三维拟合、增强渲染等方式，构建标准统一的数字孪生空间，生成不同精度的孪生空间，用户可根据业务需要选择合适精度的孪生空间。渲染孪生体：依托时空可视化渲染引擎生成孪生体，支持用户与孪生体进行交互。阿里云的 DataV Twin 数字孪生仿真平台可以帮助各个行业快速构建数字孪生应用。分析优化孪生体：运用数据分析、机器学习等方法，对数字孪生模型进行实时或离线分析、仿真推演，以发现潜在问题、优化性能和降低运营成本。同时能形成对物理世界的洞察和预测，为决策者提供有关实体性能的真实和预测信息。控制与调整物理世界：根据分析结果，对物理实体进行调整和优化，以提高性能、降低成本和减少风险。这可能涉及自动控制系统，以实现实时的调整和优化。33产业智能整体技术能力体系数字孪生技术具备一定的泛化能力，已经被广泛应用在城市、交通、水利、工厂等领域，不仅能为实体世界的决策和管理提供数据支持，还可以通过优化虚拟模型来实现对实体世界的优化。4.1.2 仿真推演仿真推演是通过对物理世界或虚拟系统，进行数字化建模与计算模拟，来提升系统认知或提供推演预测，并最终通过仿真结果来改善物理世界的技术体系。仿真建模：通过对客观世界的单系统进行机理模型、非机理模型，以及利用 AI 构建数据机理融合模型等，进而支持复杂仿真系统建模。基于要素的时空机理关系和按照各组成系统的相互关系，可支持多时空多分辨率仿真建模、跨领域多范畴综合仿真建模及多类型智能体联合仿真建模等。仿真计算：通过整合云计算的强大算力，并且引入高性能计算框架，支持对异构系统的集成，实现仿真计算分布式、并行化、弹性可伸缩，进而支持更大规模、更快速度、更高精度的仿真能力。仿真应用：要聚焦实际使用场景，借助多端输出和可视化技术，对仿真过程和结果进行多样丰富的呈现。基于客观数据进行仿真自动校准，让仿真更真，形成“数据采集-模型自主校准-数据反馈”的完整闭环模式，进而仿真模型效果的持续优化。仿真平台：融合云计算和行业仿真沉淀的优势，提供一体化的技术底座，支持仿真集群、仿真协议、仿真软件、仿真模型、仿真数据、仿真场景构建及仿真分析等系列功能，支持三方生态的能力，并具备实体机理关联、联合仿真、仿真校准框架等能力，为各行业、各领域仿真模型开发者、仿真业务分析人员、行业仿真应用产品等搭建提供一站式平台。图 4-1 产业智能数字孪生能力 34产业智能整体技术能力体系云原生技术的发展，催生了更快、更准、更大规模应用的仿真推演平台，通过构建统一、通用的仿真技术平台，能为各类型复杂仿真系统提供从数据、算法、模型到联合推演的一站式、全流程的服务能力。目前，仿真推演的应用领域已经深入到国民经济的方方面面，在交通物流、制造系统、自动驾驶、自然资源、医疗等领域广泛应用。4.1.3 决策优化决策优化是通过对产业全链路或局部的决策过程进行问题建模、方案求解、评估分析与执行过程监测预警回馈的闭环，帮助各行业对资源部署或行为动作做出最优决策的技术体系。目前各行业的可获取数据越来越多，云计算与运筹优化加速融合，云边协同实时决策优化技术成为应对现代产业场景中大规模实时决策与控制需求的重要技术，并且其创新重点聚集在：“仿真+优化”、“AI+优化”、“大规模实时决策优化”三大领域。仿真+优化：在云端依赖大规模算力进行海量数据处理分析，准确模拟现实世界生产系统的工作原理和运转机制，快速构建数据仿真模型，推演未来时间最可能的变化趋势，实现模拟预测、优化、迭代的全流程决策过程。AI+优化：基于历史沉淀的状态、参数和结果等数据，“AI+优化”技术融合数据挖掘、机器学习与运筹优化算法来加速模型求解，挖掘和细化数据、规则、约束和目标的关系，基于设备收集的反馈数据实时地动态预测和调整宏、中、微观决策优化方向。大规模实时决策优化：融合自动控制理论、领域知识、以及云端融合输出的宏中微观优化策略，充分利用边缘端采集的实时微观数据，动态精准产出控制信号，实现复杂系统的全域联动协同和全局最优控制。图 4-2 产业智能仿真推演能力 35产业智能整体技术能力体系4-3 产业智能决策优化能力算力和 AI 算法所加持的决策优化技术，已被应用于解决各行业资源调度、智能控制和协同决策问题。目前，决策优化技术在供应链、城管交通综合管控、物流运输、枢纽多式联运、轨道交通、航空、工业制造、石油石化等行业发挥重要作用。4.1.4 知识工程知识工程可应用在众多领域，本报告重点讨论面向行业的知识工程。行业知识工程是从行业数据、人类经验和业务反馈中提炼行业知识、构建知识表示、形成知识体系、设计隐性和显性知识相融合的计算和推理算法，并最终服务于行业赋能和用户需求满足的过程。近年来，以 ChatGPT 和 GPT-4 为代表的大模型以其超强的知识表示、知识记忆、上下文学习和指令遵循等能力，为行业知识工程提供了巨大的潜力和全新的机遇。例如，在政务行业，城市知识大模型可以提供全域主动感知发现城市痛点、难点和堵点以及实时动态研判城市风险预警的智能化能力，从而加速民生诉求的高效处置；在电力行业，电力知识大模型融合海量的电力知识和人类经验，在其基础上实现电力专业知识问答以替代专家经验咨询；在医疗行业，医疗大模型给医生辅助诊疗提供决策支持等。知识模型：将行业数据、业务反馈和人类经验等数据表示为计算机可理解和计算的方式，并将其统一建模在一个知识大模型中，为后续的知识习得、计算、推理和应用提供支撑。知识大模型已展现出成为知识表示主流方式的巨大潜力，其中知识统一被表示为模型参数和向量的形式，而自然语言对话将成为人与知识大模型的主要接口。探索不同类型知识如何在大模型中被高效编码、转换和分布将大幅提升大模型的知识表示效能。知识习得：构建不同的知识习得算法，将各种数据源中的知识注入到大模型中。目前，知识大模型通过针对性的预训练任务来实现面向文本数据的知识习得，通过设计知识注入预训练或知识增强表示来实现面向结构化知识图谱的知识注入。与传统信息抽取模型相比，知识习得的方法无需标注语料、算法通用性强、无需提前设计知识结构，知识源的覆盖范围广，可支持行业全域数据的统一学习，知识注入过程可以实现客户历史知识积累的快速36产