今天分享的是：2030华为工业数字化、智能化：未来工业展望（报告出品方：华为）

　　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型。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。而数字化技术的迅读发展，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。

　　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面像。各组两像之间的数字化进程、发展诉求以及未来方向均存在曼著差异。

　　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。这些场最将成为未来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选代更新，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录的重要支撑，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、智能远维、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！难以进发创新活力的问题。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、价值挖掘的宝费资产。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

　　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