工业数字化智能化2030白皮书.pdf

工业数字化/智能化2030序言很多人已认识到，软件定义世界，数据驱动未来。工业数字化显然已成为工业领域的必然选择。在中国，智能制造、企业数字化转型的热潮经年不减，很多企业在数字化的过程中顺利地实现了转型升级。但数字智能技术的进展似乎超出了我们的想象力，人工智能大模型的出现即是。也就是说，企业的数字化（包括智能化，以下同）之路没有止境，将永远在进程中。既然如此，就需要不断地洞察工业数字化的趋势。工业数字化/智能化2030白皮书（以下简称白皮书）的问世正当其时。白皮书代表了华为、中国信通院和罗兰贝格作为全球领先的ICT企业和高端智库对工业数字化发展趋势的看法。华为是ICT企业，也是制造企业，恐怕也正在成为一个软件和数据驱动的企业；华为是中国公司，也是一个高度国际化的公司；华为是高技术企业，又和很多传统制造业（如煤矿、油气、家电、钢铁等）有广泛深入的业务联系。这些都使其对企业数字化有特别的体认与心得。中国信通院是ICT领域高端智库，在行业数字化转型的重大战略、规划、政策、标准和测试认证等方面发挥了有力支撑作用，并形成了对行业数字化转型的现状、规律和趋势的深刻洞察。白皮书分析了当前企业在数字化过程中经常遇到的痛点，如设备不支持实时采集和上传数据、互为烟囱和孤岛、工业软件系统异构、工业知识封闭等问题。此外，还提供了一些痛点、问题、解决方案及案例于众多企业而言都是可资借鉴的宝贵资料，无论是对当前还是未来的数字化之路。作为一部由企业推出的白皮书，其客观中肯的观点尤其令人称道。如关于网络，“对于工业企业而言，没有最好的网络技术、只有最合适的网络技术。工业企业应立足于自身业务场景需求，综合权衡各技术的性能特点和成本投入，选择最合适的技术路线组合。”当然，此白皮书最大的贡献还是对工业数字化2030的预测和展望。李培根1工业数字化/智能化2030他们认为未来工业应是 IMAGINE 的，即虚实融合、大规模定制化、灵活适应变化、可靠互信、体面工作、自然友好、生态共荣的。白皮书预测工业软件的上云是大势所趋。要重新定义工业软件的开发模式和商业模式，并进一步赋能工业新范式（例如云工厂）的形成，培育全新的数字工业生态。在“工业数据价值化”中提出：向空间维延展，工业企业的数据从局限于自身内部转变为企业间数据协同、流通与共享；向时间维延展，工业企业不能只局限于产品研制阶段的数据，还需要追溯已售产品的运行态数据。见解独到，精彩纷呈。白皮书不仅深刻地洞察和把握了数字技术的发展态势，而且认真分析了工业发展现状和趋势，如果对博大精深的工业没有心存敬畏，恐怕难以有动力去撰写此白皮书。我也心存敬畏地阅读此白皮书！中国工程院院士2工业数字化/智能化2030中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要提出2035年远景目标：基本实现新型工业化，建成现代化经济体系。党的二十大做出推进新型工业化重大战略部署，提出了到2035年基本实现新型工业化的时间表。当前，数字化正在全面重塑工业生产函数，推动产生新的生产要素、制造体系、研发范式和组织形态，是重塑工业体系、工业化进程和全球工业格局最大的技术变量。这个变革过程也是对原有工业体系颠覆式重塑的过程，不仅会创造新赛道，而且会改变制造业的每个细分行业、产业链价值链的每个环节，在众多领域带来真正的换道赶超机遇。这为我国工业从源头打造新优势、另辟蹊径实现工业基础、核心技术追赶跨越以及以更高效率稳住发展动力提供了新的可能，是我国工业实现由大到强必须把握的历史性机遇。我国抓住了信息化革命成熟期的机遇，实现了信息技术产业的跨越式发展，已经具备抓住新一轮数字化变革机遇的基础、资源和能力。从这个角度来看，在推进新型工业化过程中，工业数字化需要贯穿到新型工业化发展的每个环节，不断探索信息化和工业化融合的新方法论、新路径，升级拓展战略主线。这一战略定位与中国制造2025关于“以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线”的发展思路一脉相承。对企业而言，工业数字化并非锦上添花，而是关乎企业生存和发展的重要问题。当前，我们需要帮助企业解决的核心问题是：在数字经济时代的快速变革中，如何实现快速感知、敏捷响应，以便更好地应对市场的不确定性、需求、产品以及竞争者的快速迭代变化，并在实时感知和洞察的基础上实现动态策略优化和全局智能决策。拓展工业数字化的共性场景并配置关键支撑要素正是解决这些核心问题的重要途径。作为工业数字化应用的基本单元，工业数字化场景有利于企业数字化需求的挖掘、应用落地和实践经验的标准化、规模化推广。我国拥有海量的应用场景和丰富的数据资源，也具备全球领先的信息技术应用能力，为我国深化工业数字化应用探索，实现后发赶超提供了有利条件。与此同时，场景碎片化和需求差异化特点明显，且场景标准化、模块化推广仍面临较多挑战。如何为不同行业、企业和产业集群总结出可大规模复制推广的应用模式和推广路径仍需深入探索。余晓晖3工业数字化/智能化2030建设工业数字化场景的关键支撑包括数据、装备、网络和软件。在数据方面，作为新型生产要素，数据与传统行业机理和知识相结合，推动智能化发展，未来数据治理与共享流通将成为数据要素价值发挥的关键。在装备方面，工业芯片、智能传感器、边缘硬件等基础环节将进一步融入装备本体，加速装备功能、性能提升和短板突破。在网络方面，5G等先进网络技术将进一步提升设备联网率、数据互通水平，加速全要素、全产业、全价值链的深度互联。在软件方面，软件平台化、云化趋势明显，将变革工业知识的开发、封装、交互和使用方式，将成为智能化的关键中枢。工业数字化创新潜力巨大，前景光明。展望未来，我们对工业数字化的认识将伴随实践不断深入，许多新技术、新模式和新业态将不断涌现，未来可能在资源组织模式、业务模式和商业模式上将形成重大创新重构，对工业发展产生深远影响。本报告全面分析了未来工业愿景和工业数字化的当前进程，识别了16个细分行业和5组行业画像的共性场景，并基于数据、装备、网络和软件要素提出了产业发展趋势。我们相信，本报告所展现的实践洞察将为产业界带来有益启示，帮助企业更好地找到数字化转型和智能化升级的路径。未来已至，工业数字化将改变工业的面貌，为人类带来更加美好的生活。中国信息通信研究院院长4工业数字化/智能化2030工业是国民经济繁荣发展的基石，数字化是行业腾飞的翅膀。展望2030年，随着ICT技术与制造业的深度融合，未来工业将向着柔性、智能、定制化和服务化的方向发展。基于此，生产关系将被重构、社会组织形式将被重组、商业模式也将被不断创新。未来工业将把劳动者从重复性的工作中解放出来，并为人们创造体面、安全、更富创造力和趣味性的工作，还将为人类带来更舒适的建筑、更便捷的交通、更普惠的教育、更精准的医疗，以及更美好的环境，将人类带向更美好的明天。在工业数字化/智能化2030白皮书中，我们憧憬了“IMAGINE”的未来工业，分析了十六大工业行业的数字化进展和二十个共性的高价值工业数字化场景，洞悉了工业装备数字化、工业网络全连接、工业软件云化和工业数据价值化的发展趋势，并首次提出了“工业智能体”的解决方案架构。华为是从研发到生产、到销售、到服务的全链条工业企业，从集成产品开发（IPD）到智能制造、从削足适履到融汇贯通，华为的数字化转型之路从未停步。华为公司从2015年开始推行智能制造，实施了设计与制造数字化融合打通、产线自动化/智能化升级和MES系统重构。工厂内全流程实现自动化配送，生产线所有关键工位都采用视觉AI质检，投入大量的自动化设备以及持续进行精益改善，使得平均每年生产效率提升27%。此外，通过全面的数字化转型，华为的产品开发及试制周期缩短了20%，订单履行周期缩短了76%，销售效率和服务质量都得到了有效提升。经过若干年的努力，华为成为具备较强数字化能力的实体经济企业，我们希望能结合华为的实践和能力，去支持和使能广大工业企业、实体经济的数字化转型。2021年以来，华为本着为行业找技术、短链条为客户创造价值的初心，陆续成立了煤矿军团、电力数字化军团、制造行业数字化系统部和油气系统部，利用华为在5G、云计算和AI等方面的技术积累，聚焦工业场景，探索工业数字化转型之路，为客户创造价值。2年多来，华为与客户和合作伙伴一起创建工业智能体，取得了一些实践经验和案例，也集结于本白皮书中，期望对大家有所借鉴和启发。未来已来，时不我待！华为愿与产业伙伴一起，为推动工业全面数字化转型共同努力、共创共赢。华为常务董事ICT基础设施业务管理委员会主任企业BG总裁汪 涛5工业数字化/智能化2030回顾过往，自18世纪中期工业革命以来，人类迈入工业社会。在工业革命的历次浪潮中，伴随着人类不断的发明创造和管理革新，人们不断改进生产方式、降低成本、提高效率，随之而来是人们的生活、物质、文化、教育等方方面面的改变，人与人、人与社会、人与自然的关系也得以重塑。站在2023年的今天，工业的革新仍然是充满生命力和想象力的议题。而数字化技术的迅速发展，更是为工业注入了新鲜血液和源源动力。如何通过数字化转型撬动更大价值，成为这个时代每一个工业企业的必答题。憧憬未来，白皮书提出IMAGINE作为工业2030愿景，即虚实融合（Interactive between physical and virtual worlds）、大规模定制化（Mass-customization）、灵活适应变化（Agility and adaptiveness）、可靠互信（Guaranteed trust）、体面工作（Ideal jobs）、自然友好（Nature-friendly）、生态共荣（Ecosystem based）的。而要实现这些美好的愿景，数字技术将会是关键的基础底座。为了清晰刻画工业数字化的当前进展，白皮书通过4个维度、21个细项指标的工业数字化指数评估模型，以中国工业企业为样本，评估发现半导体、汽车、航空航天、石油化工行业整体数字化水平最高；采矿、建筑材料、轻工、纺织与服装等行业相对落后。在数字化指数的基础上，我们又一进步叠加考虑各行业的盈利能力，从这两个维度出发，将16个子行业划分为了引领型行业、敏捷型行业、前瞻型行业、谨慎型行业、沉稳型行业五组行业画像。各组画像之间的数字化进程、发展诉求以及未来方向均存在显著差异。结合行业实践，参考GB/T40647-2021智能制造 系统架构，我们系统梳理了20个高价值的工业数字化场景：生命周期维度，在设计环节提出了产品数字化设计，生产环节提出了智能排产与动态调度等，物流环节提出了自动化仓储与物流配送等；系统层级维度，在设备层，提出了智能机器与人员协同，在单元层提出了工业装备集成协同控制，在协同层面提出了供应链可视化与信息协同；智能特征维度，在互联互通层提出了设计与工艺一体化协同；在新兴业态维度提出了C2M产品个性化定制和云工厂共享制造等。这些场景将成为未来5-10年内工业企业的数字化转型部署重点，也将驱动一系列关键使能技术的迭代更新，值得工业企业和数字化解决方案提供商关注。基于工业互联网实施架构，我们提出设备、边缘、企业、产业四个层级的工业数字化价值栈，工业数据贯穿各个层级，并依靠工业装备、工业网络和工业软件实现数字空间与物理世界的深度融合，构建数据优化闭环，驱动业务数字化转型。工业装备、工业网络、工业软件、工业数据四大要素是工业企业部署数字化场景的重要支撑，基于此，白皮书提出工业“新四化”作为四个要素的发展趋势，期望推动工业数字化转型。一是工业装备数字化。工业装备作为执行作业的工具，是工业企业提质增效的基础和关键。当前大量制造装备存在未联网、无摘要6工业数字化/智能化2030法实时采集数据、交互方式传统、作业执行程序化、固定化等问题，难以胜任未来更加柔性、敏捷、高效的生产作业要求。而要推动传统设备装备迈向数字化装备、乃至智能化装备，发展操作系统、工业芯片、边缘智能是关键路径。二是工业网络全连接。工业网络作为数据传输的媒介，广泛连接着工业的研产供销服全价值链以及生产的人机料法环等要素，支撑高稳定高可靠的数据交互、连续不间断的生产活动、柔性灵活的生产模式。当前大部分工厂已实现基础网络覆盖，可满足办公和基础生产活动需求；但面向数字化场景的拓宽和升级，工业企业对更高移动性能、更高确定性、更低时延、更大带宽的工业网络需求逐渐迫切，面向未来，针对移动性和确定性两大类需求，工业企业需要加快打造性能卓越、架构精简、安全可靠的工业网络，实现泛在连接、一网到底、智能运维、安全韧性的工业网络。三是工业软件云化。工业软件发挥着数据汇聚、分析、决策、反馈的关键作用。回首过去，传统工业软件为工业企业提供了极大便利，帮助众多工业企业迈出了数字化转型的第一步；然而面向未来，传统工业软件本地化部署、软件系统异构、工业知识封闭、购买授权等模式，给工业企业带来系统间集成打通成本高昂、动态配置弹性不足以及买方锁定等问题；工业软件开发者也面临工业知识沉淀的壁垒：难以迸发创新活力的问题。因此，工业企业、工业软件开发者及其他工业界伙伴需要凝聚力量，探索理念创新与模式变革，循序渐进推动工业软件上云，真正从“用软件”过渡到“用服务”。四是工业数据价值化。数据已日益成为企业关键资产和生产力，海量、实时、多源的工业数据是工业企业开展深度分析、价值挖掘的宝贵资产。然而，工业数据的高效采集、集成打通、价值挖掘与安全合规，是工业界共同面临的挑战。破旧立新，工业企业的数据治理和应用需要在空间维、时间维两个维度充分延展，才能在更大范围内释放价值。基于工业“新四化”的研判，白皮书进一步提出了“工业智能体”参考架构，作为工业企业开展数字化规划和落地部署的指引。工业智能体具体包括工业软件、工业云底座、工业边缘引擎、数字工业装备、先进工业网络、工业数据以及端到端安全等全要素：工业软件作为“大脑”，工业云底座作为“心脏”，工业边缘引擎、数字工业装备作为“四肢”，先进工业网络作为贯通全身的“神经”，工业数据作为无处不在、流动的“血液”，端到端安全作为“免疫系统”。白皮书的最后以煤矿行业为例，阐述了在工业智能体参考架构指导下的实践应用。工业的未来将是万象更新、蒸蒸日上的。面向2030年“IMAGINE”的未来工业愿景，我们倡议业界共同携手，加快推进工业“新四化”，打造工业智能体，共同迈向2030智能世界。7工业数字化/智能化20308工业数字化/智能化2030序言 1摘要 6第一章 未来工业展望 10第二章 工业数字化的当前进程 16第三章 行业共性需求与价值场景 21第四章 产业发展趋势 334.1 工业装备数字化 37 4.2 工业网络全连接 444.3 工业软件云化 544.4 工业数据价值化 60第五章 工业智能体架构与实践 705.1 参考架构 715.2 实践应用 72目录9工业数字化/智能化2030第一章未来工业展望101.1 全球主要国家持续布局工业数字化放眼世界，中国、美国、德国、日本等主要工业国家均出台国家顶层战略，加快推动工业数字化转型，强化工业核心竞争力，构筑新竞争优势。美国多年来持续并强化布局先进制造业，在2011年发布先进制造业伙伴计划、2012年提出国家制造业创新网络计划、2014年成立工业互联网联盟（IIC）、2018年提出关键与新兴技术国家战略，为加快数字化技术在制造业的应用，在2020年更新关键和新兴技术清单、2021年提出无尽前沿法案并将IIC更名工业物联网联盟、2022年发布2022国家先进制造业战略，试图通过先进制造技术的突破引领工业数字化发展，持续扩大工业领域的核心竞争优势。德国率先提出工业4.0概念，在2010年提出高技术战略2020、2014年发布高技术战略2025、2016年发布数字战略2025，为持续扩展人工智能等数字化技术领域，在2019年发布工业战略2030和人工智能战略修订版、2021年发布德国新数字化战略。日本更强调打造数字基础，2015年成立日本价值链促进会（IVI）、2017年提出“互联产业”东京倡议2017、2018年发布通过数据促进价值创造的数据管理方法和架构，为进一步强调数据应用、推进互联工业，2018年提出数字治理守则、2020年提出制造业白皮书 2020、2021年提出第六期科学技术与创新基本计划、2022年提出制造业白皮书 2022。中国在2015、2016年分别提出了“智能制造”和“工业互联网”建设目标，在新时代的征程中，又提出了新型工业化的新内涵，促进科技创新与产业升级，加速传统制造业向智能制造和服务型制造的转型，推进工业现代化进程，从而全面发展中国式现代化。可见，各国都将工业数字化转型视为增长的“新动能”，期待工业企业探索传统制造升级、全新生产模式乃至商业范式的创新。在新时代的征程中，中国式现代化是强国建设、民族复兴的唯一正确道路，而新型工业化则是推动中国式现代化的关键手段。通过实施新型工业化战略，促进科技创新与产业升级，加速传统制造业向智能制造和服务型制造的转型，我们将推进工业现代化进程，从而全面发展中国式现代化。新型工业化包含新的内涵与特征，把握新型工业化的要求，加速工业数字化转型，便是实现工业高端化的重要基础、实现工业智能化的关键路径以及实现工业绿色化的主要抓手。1.2 工业数字化的愿景过去的数十年里，工业企业一直在努力通过各种方式提高效率和降低成本。传统方法包括精益管理、本地化生产和自动化、信息化等，然而这些传统手段具有一定局限性。如今，数字技术的发展为工业领域带来了更多可能性。每个工业企业都面临着如何通过数字化转型来释放更大价值的紧迫问题。在数字技术的影响下，未来工业将怎样发展呢？要思考这个问题，我们还需回到工业本质。工业是产出提升人类生活水平所需工具/物质的过程。但生产过程不是目的，拥有产品也不是目的，人们购买并使用生产出的产品成果，满足工作和生活需求，才是工业企业实现的价值。如果我们以终为始，透过本质看未来工业，那么在将来的理想情况下，随着供应侧能力的发展，工业将从产品的生产供给不断延伸边界，最终发展成能够主动感知并满足客户需求，提供一体化方案，实现价值创造的形态。11工业数字化/智能化2030技术将把我们从重复性、危险性岗位中释放，更多的人在机器人的辅助下可以拥有安全及体面的工作，更多的精力可以投入到具有创造力和趣味性的工作中；离开办公室，智能汽车、智能飞机、智能轮船会给我们带来智慧化、共享化的第三空间，让我们拥有便捷、安全的出行体验；当我们需要购物时，我们会以低廉的价格买到大规模定制化生产的独一无二专属于我们的服装、家居、电器。其它标准化的产品都会被自动补货进入我们的冰箱、橱柜和储藏室；未来的工业，还会给我们带来普惠的、一人一策的、定制化的教育和医疗服务。当然，未来工业还会为我们带来清新的空气、洁净的水和美丽的蓝天。展望2030年，我们认为未来工业应是IMAGINE的，即虚实融合、大规模定制化、灵活适应变化、可靠互信、体面工作、自然友好、生态共荣的。(图1-1:2030年工业展望)模式将从供应推动式变为需求拉动式；交付形式将从卖产品变为卖服务；需求侧角色从购买者、接受者变为产品的共同定义者；供应侧角色从产品的提供者变为满足需求的价值创造者；产业链分工从清晰的上下游分工变为紧密合作共创，以实现整体产出的价值最大化。憧憬2030年的世界，未来工业将改变我们的生活方式和社会组织形态，将人类带入更加美好的生活。建筑业将完成工业化，各类建筑在工厂完成标准化模块的制造，在现场快速完成组装，建设周期显著缩短，建筑质量明显提高。在建筑内生活的我们将拥有解放双手、双眼，无处不在的私人助理，它们能够感知我们的需求并指挥智能家居产品执行，让我们拥有舒适的家居生活；走出家庭，AI、机器人等IMAGINE the Future of IndustryInteractivebetween physical and virtual worldsMass-customizationAgility and adaptivenessGuaranteed trustIdeal jobsNature-friendlyEcosystem based虚实融合大规模定制化灵活适应变化可靠互信体面工作自然友好生态共荣数字化技术是关键底座图1-1:2030年工业展望12工业数字化/智能化20301.2.1 虚实融合Interactive between physical and virtual worlds（虚实融合）。物理空间和数字空间实时映射、全面互联、深度协同。构建愈加完善的Digital Twin，在虚拟世界中进行模拟仿真，不断优化，并指导现实世界的行动。随着智能传感、物联网、云计算、实时建模与仿真、VR/AR等技术创新应用，使得工业领域能够在虚拟空间中对物理世界进行高精度建模和实时仿真分析，采用数字模型代替物理实体开展验证分析和预测优化，进而获得较优结果或决策来指导实际工业生产。一是基于数字样机的产品设计与仿真优化。通过建立多学科、多物理量、多尺度的产品数字样机，在虚拟空间中完成设计方案的仿真分析，功能、性能测试验证，多学科设计优化以及可制造性分析等，加速设计迭代。二是基于数字孪生的生产过程监控与优化。通过构建装备、产线、车间、工厂等不同层级的生产数字孪生模型，通过实时数据采集和分析，在数字空间中实时映射真实生产制造过程，进而实现工艺仿真分析、虚拟调试、资源调度优化、过程优化等。三是基于产品数字孪生的智能运维。通过构建产品数字孪生模型，通过实时采集来分析产品运行、工况和环境数据，监控物理产品运行状态，以及进行功能、性能衰减分析，从而对产品效能分析、寿命预测、故障诊断等提供分析决策支持。1.2.2 大规模定制化Mass-customization（大规模定制化）。以硬件为核心竞争力的产品逐渐被以“产品+”为代表的个性化体验经济所取代。供应侧感知、收集消费者需求，并有能力低成本高效的输出定制化产品或方案。加速制造系统和消费系统的打通，通过客户需求驱动产品研发，生产制造和交付服务，以规模化生产满足个性化需求，进而获得更高的产品溢价，带动制造系统从追求规模经济价值到追求范围经济价值的深刻变革。一是客户需求驱动的产品快速设计。依托产品模块库、设计知识库或者配置规则库等，能够基于客户需求灵活配置、调整和组合产品设计模块，快速获得满足客户个性化需求的定制设计方案。二是规模化定制生产。通过全生产流程的数据打通，制造系统能够自动识别产品匹配个性化订单状态，并适配订单个性化设计需求，组织制造资源，执行生产作业、物料配送和质量检测等，完成个性化产品的定制生产。三是数据驱动的个性化服务。依托具备感知、传输、分析和优化的智能产品，通过采集、传输、建模和分析用户数据，挖掘客户服务需求，进而开发满足个性化需求的增值服务，提升产品消费体验。1.2.3 灵活适应变化Agility and adaptiveness（灵活适应变化）。供应侧需持续强化敏捷响应、快速交付能力，满足多品种、小批量、短交期需求。此外，应对当今愈加多变的世界，工业企业应构建应对地缘政治、自然灾害、疫情等不可控风险的管理及调整能力。数字技术加速传统制造体系走向具备自感知、自分析、自决策和自执行的新型制造系统。新型制造系统能够实时、精准掌控调整制造过程，自适应内外部环境和需求变化，将原来由人主导的柔性、敏捷制造转化为更具有智能特征，其程度、范围均达到更高水平的柔性、敏捷制造。一是柔性、动态资源配置与调度。泛在13工业数字化/智能化2030连接各类生产资源，实时感知生产要素状态，基于外部需求和内部生产状态，制定生产计划、车间排产等，并根据订单状态和异常扰动，动态实时调整计划排程，调度生产资源，快速响应变化。二是柔性化、自适应生产作业。依托柔性可重构产线、柔性工装夹具和柔性线上物流搬运系统，能够自适应响应订单、计划、物料、工艺等变化开展生产作业，实现作业内容差异的多品种多批量定制产品的柔性生产。1.2.4 可靠互信Guaranteed trust（可靠互信）。在不远的将来，质量等关键信息全面可追溯为基本的要求，在此之上供应链安全韧性、上下游紧密协同也是不可或缺的关键能力。社会对产品供应链责任、全生命周期碳排放等信息透明公开的期待将促进企业切实地承担社会责任。数字技术应用加速全产业链、全价值链的互联互通，进而推动订单、计划、生产、质量以及碳排放等数据的共性协同，进而推动全流程的质量追溯，全供应链条的高效协同与风险响应以及全链条的碳排放管理等全局性、系统性优化。一是全流程质量追溯。全面汇聚设计、工艺、采购、生产、交付和运维全生命周期产品质量数据包，构建产品全生命周期质量履历，支持全生命周期质量改善活动。二是弹性、韧性供应链系统。广泛连接上游基础材料和关键零件供应企业，下游仓储、物流服务商，实时感知采购供应、物流配送状态，分析和预警供应链风险，进而快速响应供应链交付异常。三是全链条碳资产管理。通过采集和汇聚原料、能源、物流、生产、供应链等全价值链条的碳排放数据，依托全生命周期环境负荷评价模型，实现全流程碳排放分布可视比较，碳排放趋势分析、管控优化以及碳足迹追踪等。1.2.5 体面工作Ideal jobs（体面工作）。人工与机器将实现高效分工，各取所长、紧密配合，将人类从重复性工作中解放出来，把人的精力释放到更需要创造性、判断力、沟通力的岗位上。工作环境的安全性也将得到有力保障。原有工业机器人只能用于标准化重复性作业场景，通过智能化升级实现生产过程自感知、自分析、自决策能力，能够像人一样柔性适应更多复杂工作场景，可推动在更多场景、更大范围内实现机器换人。一是加快劳动力走向知识型。机器换人削减大量低技能水平、重复性劳动岗位，智能化企业内部保留下来的将是既懂OT也懂IT的复合型员工，员工整体素质能力水平显著提升，将推动劳动力结构从低水平员工密集的“正三角”走向高水平员工密集的“倒三角”。二是创造大量高技术、高价值工作。算法设计、业务建模、装备调试等对专业能力要求较高的新兴岗位持续涌现，掌握数字技能的劳动者成为就业市场新增量，企业用工数量不降反增。1.2.6 自然友好Nature-friendly（自然友好）。除关注工厂日常运营能耗及污染排放外，工业企业将从产品设计时即考虑全生命周期碳排放。循环经济模式将得以发展。应用人工智能、大数据、5G、工业互联网等提升工厂能耗、排放、污染、安全等管控能力，探索从根本上解决生产全流程安全、节能、减排等问题，逐步迈向绿色制造、绿色工厂和绿色供应链，加快制造业绿色化转型，创造良好的经济效益和社会效益。14工业数字化/智能化2030一是全流程能耗监测与优化。基于数字传感、智能仪表、5G等实时采集多能源介质的消耗数据，构建多介质能耗分析模型，预测多种能源介质的消耗需求，分析影响能源效率的相关因素，进而可视化展示能耗数据，开展能源计划优化、平衡调度和高能耗设备能效优化等。二是多污染源监测与优化。依托污染物监测仪表，采集生产全过程多种污染物排放数据，建立多维度环保质量分析和评价模型，实现排放数据可视化监控，污染物超限排放预警与控制，污染物溯源分析，以及环保控制策略优化等。1.2.7 生态共荣Ecosystem based（生态共荣）。产业、供应链内企业紧密合作将成为竞争力提升的刚需，工厂四壁的边界将被打破，鼓励信息共享，以实现整体系统效率最大化。网络使得制造系统可以不断超越时空的限制进行更广泛的连接，将人、设备、系统和产品等要素连接起来，打通全要素、全价值链和全产业链的“信息孤岛”，使数据能够在不同系统、不同业务和不同企业之间高效流动。一是全产业链、供应链协同优化。依托跨企业信息系统集成或构建供应链协同平台，打造供应链协作入口，连接融合采购、库存、物流、销售等前后端的供应链环节，实现数据联动的供应链集成优化，提升内外部整体协作效能。二是网络化协同制造。基于全要素、全产业链、全价值链的互联互通，实现跨地域、跨行业和跨领域的信息流转和业务协同，制造资源配置冲破企业、地域边界束缚，在产业层面实现全局最优，进而影响产业的空间布局。三是平台化的产业生态体系。具有社会资源分配和生产活动组织功能的平台，能够支撑大量企业以平台为纽带开展互补合作，实现互利共赢，在工业领域打造平台经济属性的生态体系。15工业数字化/智能化2030第二章工业数字化的当前进程16数字化转型在过去10年中一直是企业的关键议程之一，但不同行业之间的数字化进程有显著差异。根据华为2021年发布的战略到执行、实践到卓越报告中的评估，工业处于数字化进程的第二波次，处于转型追随者的位置。（图2-1:各行业数字化转型波次）很多工业企业大多流程复杂、资产重，变革包袱大，其转型进程虽不及与数字化亲和度更高的信息密集型行业，但其希望通过数字化提升竞争的诉求强、应用场景丰富，想象空间巨大。同时，工业领域宽广，子行业众多，为明确工业数字化转型的具体进程，我们参考国民经济行业分类1（GB/T4754-12中华人民共和国国家标准，由中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局、中国国家标准化管理委员会于 2017年发布，2019 年修订模型中的指标参考中国电子技术标准化研究院智能制造发展指数报告 2021中的公开指标图2-1:各行业数字化转型波次插图注释：1)资料来源：2021 年华为数字化转型，从战略到执行；罗兰贝格0246810121405101520253035404550556065707580各行业数字化转型进程波次数字开拓者转型追随者转型潜力股行业增加值占比1)%农业建筑交通物流酒店餐饮油气采矿休闲文娱零售教育专业服务金融保险信息通讯医疗政务房地产制造属地性行业支柱型工业消费与服务信息密集型行业数字化进程指数能源电力20171）和智能制造重点产业，在本白皮书中将工业划分为16个子行业进行分析，评估中国工业各子行业的数字化指数。以可观测、易评价、可量化为原则，我们从工业产品的全生命周期出发，制定研发设计、生产管理、仓储物流、商业运营四大维度、包含21细项指标的评估模型2。（图2-2 工业数字化指数评估模型）17工业数字化/智能化2030图2-2:工业数字化指数评估模型数字化指数评估模型研发设计生产管理仓储物流商业运营ABCD设备相关环境相关质量相关计划相关设备数字化率设备联网率自动物流设备应用率设备预测性维护基于生产需求的精准配送生产数据自动采集关键工序在线检测全流程质量追溯能源管理平台应用率碳排放统计生产过程可视化应用高级排产系统作业文件自动下发数字化设计1数字化仿真2371048115179126基于标识的物料管理仓库管理系统应用1516产品个性化定制平台供应商信息协同大数据平台电子商务平台应用率182019211314各行业数字化指数63564643413938272625201914141410半导体汽车航空航天石油化工轨道交通公共事业3C及家电食品与医药钢铁有色金属机械和设备船舶采矿建筑材料轻工纺织与服装图2-3:16个行业工业数字化指数评估结果数据来源方面，行业均值参考了中国智能制造评估评价公共服务平台截至2021年12月的数据，覆盖中国31个省市自治区的2万余家工业企业的智能制造能力成熟度诊断数据3；各细分行业数据在行业均值的基础上，以调研、访谈方式，分别从行业内专家、工业数字化供应商专家获取各指标评分，并交叉验证。从结果来看，半导体、汽车、航空航天、石油化工行业整体数字化水平最高；采矿、建筑材料、轻工、纺织与服装相对落后。（图2-3 16个行业工业数字化指数评估结果）3参考中国电子技术标准化研究院智能制造发展指数报告 202118工业数字化/智能化2030图2-4:16个行业工业数字化指数评估细项指标结果半导体汽车航空航天石油化工轨道交通公共事业3C及家电食品与医药钢铁有色金属机械和设备船舶采矿建筑材料轻工纺织与服装研发设计55305829241240221728103026232830109131412数字化设计数字化仿真设备数字化率设备联网率自动物流设备应用率设备预测性维护生产数据自动采集关键工序质量在线检测全流程质量追溯生产过程可视化应用高级排产系统作业文件自动下发能源管理平台应用率碳排放统计基于标识的物料管理仓库管理系统应用基于生产需求的精准配送产品个性化定制平台供应商信息协同大数据分析与精准营销电子商务平台应用率123456789101112131415161718192021生产作业仓储配送商业运营16个行业均值各细项指标评分颜色标识80-10060-7940-5920-390-19不适用在数字化指数基础上，我们又叠加了各行业的盈利能力4，从这两个维度出发，将 16 个子行业划分为了引领型行业、敏捷型行业、前瞻型行业、谨慎型行业、沉稳型行业五种行业画像。（图 2-5 工业数字化的行业画像）4参考国家统计局中国工业统计年鉴、A 股上市公司的营业利润数据从细项指标分数看，数字化设计、设备数字化、生产数据自动采集的整体水平较高，是企业数字化转型的基础场景和能力。（图2-4 16个行业工业数字化指数评估细项指标结果）图2-5:工业数字化的行业画像34567891011121381291910114214 15161826 274038434156254413571762646345396573C及家电采矿钢铁有色金属石油化工机械和设备轻工纺织与服装食品与医药汽车航空航天轨道交通建筑材料数字化指数行业规模盈利能力(营业利润率%)谨慎型后知后觉谨慎观望沉稳型保守主义不动如山引领型行业翘楚遥遥领先敏捷型身姿矫健运筹帷幄前瞻型高瞻远瞩抢先一步公共事业船舶半导体19工业数字化/智能化2030从这两个维度进行分析是因为数字化指数和盈利能力之间有一定相互促进的正相关关系，较高的数字化水平能够促进企业盈利水平提升，同时雄厚的资金实力才能够支撑数字化投入。引领型行业：包括半导体、汽车、航空航天、石油化工行业。这些行业具有技术密集、固定资产投入高、大规模和高精度生产、流程标准化的天然属性，人工相比设备不具优势，因此数字化起步最早、转型最为成熟。同时，有极强的盈利能力作为有力支撑，保障对数字化的持续投入，由此形成“滚雪球效应”。当前生产过程数字化已经基本完成，未来将重点关注结合 AI、数字孪生、传感系统等前沿技术，发掘更为丰富的智能化应用。敏捷型行业：包括轨道交通、3C 与家电、医药与食品、机械与设备行业。对这些行业来说，数字技术有利于精准洞悉市场需求并开展创新研发，同时对于生产活动的降本增效、精度与质量、可靠性提升效果显著。这些领域虽与引领型行业存在差距，但已具备一定的数字化基础，未来在补齐短板的同时，将关注应用的协同及集成，以及大数据应用。前瞻型行业：包括公共事业、钢铁、有色金属、船舶行业。这些行业受生产活动的属性影响，数字化是必备的生产要素，也是降本增效的必要条件。如对于钢铁、有色金属行业来说，流程制造的主生产环节的物理化学反应完全依赖于设备，人工仅作为辅助。因此在盈利能力不高的情况下，这些领域的企业仍然敢为人先，有动力去推动数字化转型。未来将进一步根据投入产出比进行数字化投资。谨慎型行业：包括采矿、建筑材料行业。该领域生产模式较传统和粗放，工艺流程复杂度不高，长期以来都以人力劳作、经验传承为主，同时对于对数字化的价值认知较晚，因此行动相对谨慎和保守。接下来在针对关键工序进行数字化改造的同时，将逐步扩大数字化范围，从点到面，拓宽应用场景，全面满足安全、环保的生产需求。沉稳型行业：包括轻工、纺织与服装行业。这些领域中小企业众多，除少数已深耕数字化的头部企业，大部分企业受制于自身盈利和资金能力，数字化转型相对迟缓。对这些中小企业来说，轻量、投入少、见效快的云化工业应用软件将是重点。虽然各子行业的数字化进程不一，在分析的过程中，我们仍发现有一些跨行业的共性需求场景，将在下个章节中进行分享。20工业数字化/智能化2030第三章行业共性需求与价值场景 21图3-1:二十个共性价值场景透过现象看本质，我们发现16个细分行业、5组行业画像的背后，存在一些共性的场景，这些场景具有跨行业通用性和高价值特点。基于GB/T 40647-2021智能制造 系统架构，我们从生命周期、系统层级和智能特征三个维度识别了二十个高价值的共性5部分场景参考了中国电子技术标准化研究院智能制造能力成熟度应用实践报告；中国信