近日，在广州市科学技术局、广州市工业和信息化局指导下，由天河区科技工业和信息化局主办，广州（国际）科技成果转化天河基地、大湾区科技创新服务中心、广东省工业软件学会、中国工业互联网研究院广东分院联合承办的环五山“天苗行动”工业软件成果转化供需对接会在广州（国际）科技成果转化天河基地成功举办。

本次活动重点聚焦工业软件产业供需对接，旨在构建开放、协作、共享的新一代工业软件生态体系，加快形成新质生产力。作为工业软件代表，中能拾贝（广州）科技有限公司受邀参与，并带来“工业智能新引擎推动工业设备管理模式变革”专题汇报，为与会嘉宾展示基于CyberwAIOS工业智能操作系统，中能拾贝助力资产密集型企业构建工业智能新生态的智能制造新范式。

活动上还发布了“环五山科技成果转化供需对接平台”，是环五山科技成果转化供需对接平台，汇聚企业技术需求及成果，利用人工智能通用大模型实现快速匹配，促进供需双方高效对接，推动产业链创新链深度融合。

会上，中能拾贝事业部总经理尚洪阳介绍，随着信息化和机械化、电气化的发展，从工业1.0、2.0、3.0，核心在信息化的技术发展，工业4.0是基于工业物联网、工业大数据、人工智能的新技术转型发展的第四次工业革命。中能拾贝有一个愿景：让资产密集型企业的资产更安全、更经济、更智能。

CyberwAIOS工业智能操作系统，构建工业智能新生态

工业智能发展的趋势，从过去信息孤岛林立、封闭、多层异构的数据，衍生到面向未来的一套标准化平台，整体来看，工业智能发展趋势可概括为工业装备数字化、工业互联泛在化、工业软件平台化、工业数据价值化。对于工业企业而言，多年的数据积累，如何充分利用、挖掘数据价值是其发力工业智能的重点。

从ISA-95的5层架构体系的角度看，这个世界也发生了巨大的变化，工业领域也正在变革之中。传统的方式都是基于ISA-95的五层架构体系，从L0到L4，从传统的传感包括SCADA、DCS、PLC，到上层管理相关系统。随着芯片技术和IT技术的不断发展，现在逐渐往垂直和扁平化的发展，就形成了云边端整体的扁平化架构。

从端来讲，现在电子产品、芯片的技术发展，形成了工业数字化装备一体化的设备，以前的模式可能都偏向于孤立的或者私有的协议，现在逐渐变成了集约化、一体化的端侧设备，再叠加信息化技术，形成了边缘的装置，工业的控制、感知，体现采集、传输、工控、测试、闭环的整个边缘体系，这个体系都基于实时的相关性能。结合云原生、IT技术等，基于云底座形成了工业软件标准化的全新体系。

为此，中能拾贝提出打造CyberwAIOS工业智能操作系统，构建以PHM、ICS、EAM应用为核心、覆盖云边端的工业智能产品体系，赋能资产密集型企业数字化转型，逐步形成多个具有行业特色的工业智能新生态的新思路，旨在助力产业层打造基于CyberwAIOS的工业互联网产业生态，助力企业层构建CyberwAIOS为底座的工业软件体系，助力边缘层构建CyberwAIOS为底座的工业边缘装置，助力设备层构建CyberwAIOS为底座的工业智能终端。

此外，中能拾贝推出“拾贝云123+N”工业智能赋能新范式。“1”个系统内核：工业物联网、工业大数据、工业智能、工业信息模型，构建了系统的内核。“2”个系统版本：云版的操作系统和嵌入式的版本系统。“3”类应用组件：PHM、ICS、EAM。基于这个底座能力，形成两套产品体系：一是技术产品体系，二是应用产品体系。技术体系，我们传统的物联网、大数据、人工智能、硬件的核心，网关和智能装置。应用体系，形成三个方向，PHM、ICS、EAM。基于两大产品体系，形成我们领域的解决方案和行业的解决方案，基于两大解决方案形成技术的生态、集成的生态、应用的生态。

6大工业设备管理新模式，“看得见”的工业智能应用价值

结合CyberwAIOS工业智能操作系统的能力，尚洪阳重点介绍了6大工业设备管理新模式，充分展示中能拾贝系统产品在工业垂直领域的落地场景以及应用价值。

其一，设备预测性检修模式。传统的检修都是产生了什么样的事故去检修，或者定期每个月、每年、每半年进行进修，但是有了CyberwAIOS工业智能底座的支撑，工业企业有了真实可感可知的数据、有了标准化高质量的数据、有了模型，形成底座整体能力，为预测性检修提供了基础的底座能力，形成了全面的维修、主动性的改造、定期预防性的维修和纠错性的训练，去构建形成检修方案的智能策划、检修过程的闭环管理、检修作业的全面管理、检修效果的智能评估、检修支持的智能服务，智能的检修模式。

其二，设备远程智能巡检模式。传统的巡检都是由人定什么时间点、去做什么样的事情，定什么样的位置或者怎么样的事情，定了之后再做相应的巡检工作，受到人的主观影响和变动是很大的，基于中能拾贝的工业智能操作系统，结合相关的智能设备、机器人、无人机、AI的视觉识别，可形成上层智能化巡检的模式，实现自动系统化巡检。比如仪器仪表表机的识别，包括光伏的脱落、光伏板有遮挡或者异常的情况，都可以通过视觉相关识别，包括机器人的识别、人员管控识别、人员安全作业管控包括安全帽、攀爬摔倒或者越界，都可以做到自动化巡检。

其三，生产运行无人值守模式。传统做法是通过人工进行值守，甚至需要24小时轮班制，对人员的损耗以及要求比较高。如今随着物联网、人工智能、大数据技术的不断成熟，基于中能拾贝的底座能力可实现全面感知并获取传感类数据、识别类数据，并进行人工智能识别判断，在现场无人值守情况下做到关键指标的自动化监测，同时时间产生告警，建立相应的处置能力。

其四，设备资产效能自动化模式。传统设备资产管理，都是台账或者人员去巡查、盘点或者通过外观去查看，设备运作不是透明可感知的，通过CyberwAIOS工业智能操作系统，通过传感数据、运营资源和数据可构建出关键设备的360度画像，掌握其全面能力，助力工业企业等形成资产效能的优、资产运维成本的降低、生产效益优的能力。

其五，大模型赋能生产作业模式。以电力行业为例，针对电力生产作业知识的多样化和化、知识的散乱存放、知识的传承效果欠佳、知识的缺失以及生产作业解决问题的宝贵知识和经验留存，利用大规模的数据和先进的机器学习模型构建统一自然语言交互的知识载体，提供问答应用知识服务引擎，以拾贝云能源大模型统一知识载体为内核，对知识进行充分的应用、共享和传递。

其六，与虚拟人协同的安全监察模式。大部分工业业务策略都需要安全监督人员这样的角色，通过人为方式去判断生产作业流程是否符合安全规范。中能拾贝可结合平台产品助力打造“虚拟安全员”，将安全生产管理要求与业务流程深度融合，通过对业务流程节点的智能研判，综合AI视觉分析、人员定位、门禁、信息系统数据，利用综合场景算法对作业和危险源等进行智能监管，实现对人员非法闯入、现场无人监护、无票作业、安措冲突等异常事件与状态自动判断，实现智能研判替代人工安全巡查的创新性突破。