纺织印染 1769-HSC CPU模块

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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。

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