2023年，我们见证了中国工业增加值的持续增长，特别是在光伏、风电等新能源产业领域，中国不仅保持了其地位，而且在关键核心技术和产业基础方面取得了重要进展。这些成就标志着中国制造业从“中国制造”向“中国创造”的转变正在加速进行。

随着“中国制造2025”、“十四五智能制造发展规划”及“碳中和”战略的深入实施，中国工业在过去几年中继续展现出了显著的进步和变革。2023年，我们见证了中国工业增加值的持续增长，特别是在光伏、风电等新能源产业领域，中国不仅保持了其地位，而且在关键核心技术和产业基础方面取得了重要进展。这些成就标志着中国制造业从“中国制造”向“中国创造”的转变正在加速进行。

2024年1月18日，施耐德电气与亿欧智库正式对外发布《未来工业技术融合创新报告》，报告重点分析了在新型工业化、新质生产力与碳中和背景下，工业制造智能技术融合、应用场景落地和服务商生态化合作的现状与未来趋势。绿色智能制造将由顶层规划自上而下驱动，整合供应链资源构建生态合作体系，满足更多场景需求，从而创建可持续的未来工业。

未来工业带来的绿色智能制造理念契合国家“新型工业化”与“新质生产力”目标。改变先工业化再信息化的格局，在新型工业化过程中，以信息化带动工业实现跨越式发展，并利用新型工业化带来的转型优势，发展新质生产力，为工业制造带来新型生产工具、新型劳动者与新型生产关系，以提升全要素生产率。

开放化、可持续发展、高效韧性、数字技术和以人为本既是未来工业的本质特征，也是实现未来工业的必要条件。考虑到工业部门是全球碳排放的主要来源，占比高达30%，工业的能源利用、自动化和软件解决方案的创新是推动可持续发展的关键。这些技术不仅能够降低排放，还已经证明能够推动企业在商业上取得成功。此外，随着工业领域对数字技术的采纳不断深化，特别是那些成功实现了规模性数字化转型的企业，他们依靠工业物联网（IIoT）、先进的数据分析以及自动化技术，实现了智能化运营，取得了显著的进步。数字技术的集成也加强了工业的高效韧性，尤其是在经受网络犯罪攻击的挑战时。通过数字化管理和电气化流程，企业能够构建更为一体化和技术驱动的供应链，从而提升了智慧工厂的安全性、灵活性和能效。然而，技术的进步也带来了对人才的需求增加。据预测，到2023年，工业领域的人才缺口将达到800万。这一挑战促使企业需要通过对现有工人进行再培训和投资新一代人才来适应数字化时代的发展需求。培养人才不仅有助于弥合这一缺口，也是构建活力、效率和前瞻性运营模式的关键。在自动化方面，为了完全实现第四次工业革命的愿景，必须克服封闭和专有的工业自动化技术所带来的障碍。开放自动化，特别是那些基于IEC61499标准的即插即用型自动化软件组件，为不同品牌之间的互操作性和可移植性提供了可能，这是实现开放、互联工业生态系统的重要一步。通过这样的整合，我们可以看到从可持终发展到数字技术，再到人才培养和开放自动化，每个环节都是紧密相连，共同构成了实现未来工业愿景的连贯路径。

我们认为在未来工业中，只有5T技术融合的横向和纵向集成的各类系统与装备才能支撑未来工业场景运行。依照绿色智能工厂管理层级可搭建5T技术应用的架构，在技术应用架构中的智能决策层、研发经营层、运营管控层、数据处理与监控层、设备控制与运行层、网络计算基础设施层等各层级的前沿技术应用。一些传统的IT应用系统或OT设备在融合技术创新后，可以更好地融入和支撑整个绿色智能工厂，例如AI人工智能大数据分析等DT技术赋能的PLM(产品生命周期管理系统)、ERP(企业资源计划管理系统)、CRM(客户管理系统)等传统研发与经营管理系统均可扩展原有的功能，有效提高用户体验；此外，5T技术的融合创新也催生出一系列新兴的应用系统和智能装置设备，如数字孪生工厂、设备预测性维护系统、排产系统、工业互联网平台、智能检测系统、云计算服务平台等。

另外，生产单位还可以通过赋能技术与功能技术的融合创新，得以优化与重构原本的传统技术应用。5T技术融合创新产生5T应用，不断在5T应用架构中补充完善着支撑绿色智能工厂各层级的场景运营的系统和装置设备。其中OT运营技术、IT信息技术、ET能碳技术为功能性技术，此类功能性技术均是传统应用或设备的主要组成部分，即运用OT技术、IT技术或ET技术可直接开发传统应用，使其成功运行某个功能，但却不具备数字化和智能化的特性；DT数字技术、CT通信技术为赋能性技术，这是由于DT与CT技术均无法单独支撑某个应用系统与装置，但可为功能性技术创造的传统应用赋能，使之更适应数字化或智能化的要求。

*5T技术的具体技术架构请详见《未来工业技术融合创新报告》

本次报告聚焦了6大重点行业，采用定量分析与定性分析相结合的方法筛选重点关注方向。基于政府端的发展规划，根据问卷调研与内外部专家访谈收集的数据和资料，采用定量分析与定性分析相结合的方法筛选出各行业中潜在需求高增长的未来工业应用场景，以此指导这6大行业用户和服务商未来在构建绿色智能制造解决方案时需要重点关注的方向。

根据调研发现，集成电路、氢能储能、动力电池绿智化进展整体较快，石油化工、有色行业、食品饮料处于绿智化初期，未来工业转型需要针对不同的绿色智能化阶段进行场景方面的差异化投资。从受访企业对于各一级场景投入程度来看，质量管理、工厂建造、仓储配送、设备管理、供应链计划与服务为重点投资的一级场景，这些场景应用效果的期望目标包括，确保产品质量，加强仓储并优化生产流程，确保设备运行的高效性，通过供应链合作增强市场适应性。这些集中的策略对于提高客户满意度、增强市场竞争力和保持企业的可持续发展至关重要。

为了更好的帮助企业客户进入绿色智能化的工业时代，未来工业生态圈需要技术类合作伙伴及非技术类合作伙伴。由于涉及多行业、多学科领域的绿色智能制造场景构建与部署难度高，单个服务商难以同时满足整体解决方案中多场景建设的需求，所以需要通过组建生态圈来共创涉及6大重点行业的15个重点绿色智能制造场景。由此，依照上述重点二级场景的所属的一级场景类别，施耐德电气将生态圈中的技术类生态合作伙伴分为7大类。

除了解决方案生态合作伙伴外，生态圈还需要咨询服务团队、设备安装施工运营团队、技术标准化委员会、解决方案服务商的市场销售团队等角色在解决方案落地方面进行协同。

经过多年的发展，智能制造和绿色制造的技术方案融合取得了一定进展，但绿色智能制造下一阶段的深入发展仍面临着许多技术融合层面的挑战，生态合作是应对技术融合创新挑战的良策。为了应对重重挑战，进一步推动5T技术的深度融合创新，需要组织生态圈内各类角色发挥各自优势，合作共赢。因此，施耐德电气长期致力于持续完善生态合作体系，赋能各类合作伙伴。

各类AI模型与传统IT系统的融合创新可有效应对数据价值挖掘带来的挑战。工业运营过程对AI决策的jingque度要求极高，这要求研发端常常运用判别式AI建立专用场景的模型，而对生成式AI技术讨论并不多。用于判别的参考依据通常是工业知识的内容梳理与信息提取，这要求我们建立数字化的工业知识图谱。与此同时，基于生成式AI创新的通用大模型恰恰擅长于文本、图片、视频等内容的梳理与信息提取，所以有机结合通用大模型、数字化工业知识图谱与工业专用场景模型成为未来的重要话题。

未来凭借施耐德电气先进的绿色能源管理理念与工业解决方案。将持续携手生态圈合作伙伴共同推动工业绿色智能化转型，助力“碳中和”、“新型工业化”、“新质生产力”目标的逐步实现，为工业乃至全社会的低碳可持续发展作出积极贡献。