紡織印染 1769-HSC CPU模塊

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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jingque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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