分类：行业新闻

人口老龄化与少子化背景下，“机器换人”，由机器人替代重复性及危险性的工作，是实现智能制造的基础，也是未来实现工业自动化、数字化、智能化的保障，其意义不言而喻，同时也已是老生常谈的话题。

但是随着产业转型不断向前迈进，机器人产业快速发展的同时，数字化高技能人才的需求缺口却越来越大，尤其在机器人专业领域的人才需求更为凸显。

如何培养合格的机器人专业人才？教育问题始终是重中之重。面对当下产学研的人才培养不匹配，大族机器人与合作伙伴基于前沿VR、AR及数字孪生技术，共同开发“数字孪生机器人教学平台”，实现机器人教学效率的倍增，培养机器人操作的高级技能型人才。

1. 痛点：产学研供需不匹配

机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”，不仅是在减速器，伺服电机，关节模组及其他如机器人视觉等领域的研发难度高，其操作难度也非同一般，一个熟练的机器人操作员需要在企业生产车间内多次锻炼，理论与实践相结合，才能培养得到。

但在当下许多高校的普遍培养现状中，或受限于机器人实验室配置高昂无法满足多数学生的实践需要，或囿于陈旧的机器人专业培养模式而忽视实践教育，这些都导致如今机器人专业技术人才的稀缺，并已经成为亟待解决的现实问题。

2. 解决方案：数字孪生机器人教学平台

Q

什么是数字孪生？

A

数字孪生是在数字世界中建立与物理实体的性能完全一致，且可对其进行实时仿真的模型。利用安装在真实系统上的传感器数据作为该仿真模型的边界条件，实现数字孪生体与物理实体的同步。

2.1 数字孪生机器人教学平台-硬件

——单工位数字孪生机器人硬件操作台

其主体由VR机器人实训操作一体机，大族协作机器人Elfin、VR头盔（1套），VR操作手柄（2对）定位器，1台Pad，1套追踪器等设备组成。

学生通过显示屏进入实训系统后，用户可选择戴上头盔或直接在Pad上通过虚拟示教器或者通过手柄拖拽的方式操作机器臂，用户同时可以体验不同品牌单个机器人工作站的焊接、搬运、码垛、上下料等任务训练，以及实现虚拟协作机器人和实体协作机器人的虚实互控、虚实互动。

2.2 数字孪生机器人教学平台-软件

——虚拟现实技术（VR）

数字孪生机器人教学平台软件充分利用虚拟现实技术（VR），在虚拟环境下实现对机器人的知识学习和体验真实环境应用。

并利用数字孪生技术，在虚拟仿真技术基础上依托并集成其他技术以实现精准映射、虚实互动，让教学和实训更高效，操作方式包括虚拟示教器操作、手柄拖拽机器臂方式、实体示教器和Pad触摸式。

平台提供了大族机器人多行业（如：焊接、码垛、搬运、上下料、切割、喷涂等）应用场景。

3. 一起探索更好玩的机器人操作体验

不止于VR，大族机器人不断探索以前沿技术赋能机器人学习与使用。

我们与合作伙伴开发基于AR实现绝佳的机器人操作体验，让生产环节更简易，快和大族机器人一起探索更多实用、安全、简单、好玩的工作新模式。

工业机器人是工业4.0的热门话题,也是工业制造到智造升级转型的重要角色。未来几年随着下游产业需求的提升，我国生产制造智能化改造升级的需求日益凸显，工业机器人需求依然旺盛。IFR预计到2023年，我国工业机器人市场规模将突破100亿美元。

那么,工业机器人的产业链,大家了解多少呢?今天UR机器人就和你一起了解吧。

一、上中下游简介

上游：主要是3大部件“减速器、控制系统和伺服系统”制造商。

中游：机器人本体制造商。即机座和执行机构，包括手臂、腕部等，按照结构形式，本体可以划分为直角坐标、球坐标、圆柱坐标、关节坐标等类型。

下游：用上中游资源组装并针对性二次开发的系统集成商。以自动化设备生产商（即系统集成商）为主，涵盖焊接、机械加工、装配、搬运、分拣、喷涂等生产领域。终端客户包括汽车、电子、金属、塑料、食品、生化等行业。

二、上游：三大主要零部件说明

上游核心零部件是技术上的核心和难点，成本占工业机器人总成本约70%，其中减速器占整机成本约35%，伺服占整机成本约20%，控制器占整机约15%，而本体和其他部分各占整机的15%。

控制器:工业机器人的大脑，对机器人的性能起着决定性的影响。控制器主要控制机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹，操作顺序及动作的时间等。

伺服系统:工业机器人主要的动力来源,用来精确地跟随或复现某个过程的反馈控制系统。

减速器：上游最核心的零部件,作为机器人最核心、成本占比最大、技术含量最高的零部件，减速器是纯机械部件，成本主要在于高精度数控机床等设备的投入和热处理、精密加工等工艺。精密减速器制造因其对材料、设备、工艺等多个环节都有严格要求，而造成极高的投资和技术壁垒。

三、中游：机器人本体

工业机器人本体按照坐标形式可分为直角坐标型、SCARA型、多关节型、并联型等。

在各种类型工业机器人中，多关节型与SCARA型用量最大，应用领域最为广泛。

从市场结构看，多关节机器人和SCARA机器人占工业机器人销量的主要份额，其中多关节机器人的销量占比为59.64%，SCARA机器人的销量占比为21.48%。

从本体市场格局来看，现阶段我国的工业机器人市场尚处于快速成长阶段，我国大部分本体都是集中码垛、上下料以及搬运等相对低端的领域。

四、下游：系统集成-格局较为分散

工业机器人系统集成主要负责根据不同的应用场景和用途，对机器人本体进行有针对性地二次开发，并配套周边设备，实现工业化应用。

与上游核心零部件和中游本体相比，下游系统集成的技术壁垒最低，且具备本土化服务竞争优势，该环节本土集成商数量众多、竞争激烈。

随着近几年工业机器人替代人工的经济效应拐点已经出现，工业机器人的市场需求越来越大。UR机器人是少有的上中下游圈涵盖的工业机器人制造商,不断探索,加大研发,力争帮助中国企业在工业4.0的浪潮中升级转型。

某T社为FPD领域龙头企业。公司主要从事液晶显示器及相关材料、设备、产品的设计、制造与销售，提供全方位的客制化显示解决方案和快速服务支持。

对于电子产品，尤其是显示面板生产制程长、站点多，工艺复杂，生产过程中产生的缺陷种类多达上百种。在进行下一步工序前必须对产品进行缺陷检测，对不合格产品进行淘汰，对可修复缺陷进行修复。若产品缺陷问题没有被检出，流入下一个环节，会造成批量报废，导致更大的经济损失。

数之联自动缺陷检测与分类系统（ADC），用AI替代人工自动识别产品缺陷、完成缺陷分类，帮助某T社替代了80%的人力，提升了检测效率。

项目痛点：检测效率低、传统人工目检局限大

面板的多层膜结构和制程的复杂造成待检基板纹理复杂，存在大量近透明、低对比度微小缺陷，给缺陷检测带来极大困难和挑战。

客户虽已部署传统AOI、点灯机等检测设备，仍面临着一些问题：

第一，传统AOI、点灯机等检测机台只能进行二分类，不能进行精准多分类。

第二，传统AOI、点灯机拍出的缺陷还需要依靠大量人工目检。人眼易疲劳、主观性高、效率低、误检、漏检率高等问题无法避免。同时，人工目检响应速度滞后，异常无法及时反馈，可修复产品无法及时得到修复，会导致产品良率损失及维修机台产能损失，严重影响工厂的生产效益。

解决方案：ADC是实现降本增效的利器

为了实现更好成本与质量管控，该企业引入了数之联自动缺陷检测与分类系统（ADC），这是一款AI加持的质检解决方案，通过数之联自研AI分析引擎突破了传统图像处理技术的瓶颈，能替代人力快速完成缺陷的检测识别与分类，提供高精准的缺陷分类结果。

ADC系统全链路打通数据采集、标注、训练和部署环境，以虚拟站点或离线作业方式在AOI站点后上线，工厂能够快速启动和运行该解决方案。同时，ADC自动从MES、TMS、DFS等系统中获取需要判图的信息，进行系统自动判图。

项目成果：检测准确率高达98%，检测效率提升至少5倍

“在数之联的帮助下，我们通过应用自动缺陷检测与分类系统（ADC），实现了产品缺陷的智能检测，质检效率提升5倍，准确率提升9%、人力成本节约达80%。”——面板领域某企业生产线负责人

在该项目中，客户复杂的Array/OLED工艺带来种类繁多的缺陷，每天仅由AOI拍照生成的图片都在50万左右，大概50多个工人参与判图，每个人每天要检测超过1万张图片，整个个判片过程耗人工、耗时长，检测成本极高。

上线ADC后，大部分判图作业由ADC完成，人力节省高达80%。判图工作由原来每秒约判2张提效到每秒判10张以上，检测效率提升至少5倍，高精度的检测准确率高达98%。

更高效的解决方案带来更显著的竞争优势。客户在数之联ADC的帮助下，有效降低了因误检、漏检导致的问题发生，保证了缺陷检测的高效稳定，每年可节省上百万的人力成本，缓解工厂运营压力，切实实现“降本、增效、提质”。

值得一提的是，ADC系统提供的缺陷数据还可以结合数之联的智能品质分析平台YMES，整合人、机、料、法、环、测、时等七大维度数据，通过AI算法快速准确地进行缺陷根因定位，给出改善建议，助力客户快速实现良率提升。

目前，数之联ADC已在面板行业广泛落地应用，市场占有率超过80%。每年判图量超过10亿张，为客户带来至少2亿元的收益。此外，数之联ADC质检也可应用于PCB、封测、新能源等更多制造行业，助力提升智能生产水平。

中流击水，奋楫者进。伴随着用户消费需求变化以及家电全产业链的转型升级，对家电上游的核心零部件行业也提出了更高的发展要求。一直以来，用户对家电整机更为熟悉，但是对组成其“芯脏”的核心零部件及相关企业则知之甚少。作为家电最为核心的组成部分，核心零部件企业的发展，其实更能体现我国家电制造的发展进程。美的工业技术作为家电核心零部件行业的领军者，多年来持续以创新驱动，不仅掌握、突破了多项家电行业核心技术，同时外延不断扩大，由家电领域延伸到新能源汽车、工业自动化等更多领域，并与中国制造的发展、转型与升级同频共振。

内核一：以上游产业链“绿色可持续发展”助推家电产业升级

据中国家用电器协会数据，2021年家电行业全年主营业务收入1.73万亿元，同比增长15.5%。在原材料涨价、疫情反复等一系列外部不利因素下仍然表现出强韧发展特性的家电行业，与行业坚持创新为主导的高质量发展之路有着莫大关系。

随着“双碳”战略的逐步推进与全面引领，家电行业加速朝绿色转型，市场上节能、高效、绿色的产品占比迅速提升。据中怡康数据显示，2021年1-10月，线下变频产品零售额份额中，空调、洗衣机的占比分别达到98%、90%；线下一级能效/水效产品零售额份额中，燃气灶、油烟机、热水器、微波炉、末端净水的占比分别达到81%、79%、55%、39%、23%。

绿色消费趋势逐渐崛起，今年一月份，国家发展改革委、工信部等部门联合印发《促进绿色消费实施方案》，提出鼓励引导消费者更换或新购绿色节能家电、环保家具等家居产品，鼓励有条件的地区开展节能家电、智能家电下乡行动。

作为家电制造中的关键环节，家电上游产业链的创新与用户需求、行业高质量发展及“双碳”目标达成息息相关。作为全球最大的消费电器核心零部件的供应商，美的集团副总裁兼美的工业技术总裁伏拥军表示，“美的工业技术每年研发投入超过1亿美元，其中基础研究超过20%，建立了“研究一代，储备一代，开发一代”的三代研发机制，以此保障产品性能持续提升，对环境更加友好，为国家‘双碳’战略落地作贡献，也为消费者带来更优质的使用体验。”

在消费电器核心零部件制造上，美的工业技术一直在引领行业的进步与发展。从1992年广东威灵成立，开始生产空调电机；1995年成立美芝，主营家用空调压缩机；到2018年成立威灵汽车部件公司以及2022年收购天腾动力进一步扩大智慧交通产业版图。如今，美的工业技术以消费电器核心零部件为轴，描绘出在智慧交通、工业自动化、绿色能源、消费电器四大战略领域的广阔蓝图。2021年12月，“美的机电”正式更名为“美的工业技术”，发布“科技驱动万物”的全新愿景，并确立了5年内冲刺千亿年营收的目标。迈入2.0阶段的美的工业技术继续延续着其在家电核心零部件的科技领先力，以核心零部件的持续创新带动家电行业的升级发展。

内核二：凭借家电核心零部件的基础性创新打造“高端”实力

目前，在家电核心零部件领域，美的工业技术已涵盖包括空调、洗衣机、冰箱、3C产品等多个消费电器核心零部件的生产销售。其中美芝体系目前拥有 1.1 亿台空调压缩机和 4800 万台冰箱压缩机产能。威灵的业务从早期的空调电机拓展到洗衣机电机，当前已覆盖多数消费电器所用到的微特电机以及部分泵件，2021年威灵电机销售2.35亿台，电机产能达到3.05亿台。

美的集团于2018年宣布进军芯片领域，旗下美仁半导体产品包括MCU、功率芯片、电源芯片和 IOT 芯片，美垦半导体则主要经营集成电路芯片及产品制造、产品销售。美的已于 2019 年实现家电 IPM 模块的自主可控，MCU芯片于2021年实现量产，年产量达到1000万颗。在全球“缺芯潮”的当下，美的不仅实现家电产品芯片的自给自足，更通过自主创新杀入高端制造领域，突破国产芯片的技术短板。

此外，美的集团于2016年收购东芝家电80.1%股权，原东芝家电3C产品部件业务转至美的旗下，主要产品包括消费电子散热风扇，应用领域包括 PC、手机、投影仪、冰箱等。

2021年美的工业技术营收同比大幅增长，其中空调压缩机产品同比增长22%，电机产品同比增长29%，涡旋压缩机产品同比增长22%。稳占空调压缩机、冰箱压缩机、空调电机、洗衣机电机等细分市场的第一梯队，美的工业技术在消费电器核心零部件业务方面，已成为业内的领跑者。

这一切，与美的工业技术多年来坚持以立足于消费者需求变化、紧跟行业前沿技术有关，美的集团工业技术事业群副总裁兼工业技术研究院院长徐成茂介绍，“随着终端消费者对家电等产品的要求越来越高，这要求核心部件在功能上、大小上越来越功能强悍、结构紧凑等。要达成这些效果，要求我们既要在原有部件基础上不断进行完善与改进，又要在性能、结构上进行革命性的创新。为保障创新，美的工业技术要求研发端在创新方法、创新流程和创新工具上加速提升。”

例如围绕用户对家电更节能、低碳等需求，美的工业技术全面铺就高效节能的技术路线、打造绿色智慧产线、布局多元化的产品矩阵。“压缩机用低噪声无重稀土永磁电机关键技术研究及应用”、“高容积率冰箱用轻型静音高效压缩机关键技术研究与应用”、“家电用高过载永磁同步电机驱动系统关键技术研究及应用”以及“可变电容驱动的高效小型化家电用记忆电机系统关键技术及应用”四个项目近日获得国际领先技术认定，业内专家表示这四个项目为促进家电行业的绿色可持续发展奠定了坚实基础。威灵“高效、节能、一体化家用电器电机研发”、“变频电机轴承电服饰关键技术研究”等技术通过核心技术与基础创新，成功打破以往海外企业垄断并布局大量专利的壁垒，而这些只是美的工业技术近些年在技术创新层面一次又一次突破的缩影。

近日，在第九届广东专利奖认定中，美的工业技术摘取 “一金二银”，广东威灵电机制造有限公司荣获2021年广东省企业技术中心认定，一项项的荣誉和肯定展示了美的工业技术全力支持研发原创性技术，通过形成高质量专利来构建技术壁垒和创新护城河。

内核三：坚持长期战略、推动中国家电迈入高质量发展

美的工业技术并未停下脚步，以“科技驱动万物”为愿景，在家电核心零部件领域持续探索，其积极响应国家号召、坚持长期战略及绿色发展的效果正在显现。如为应对臭氧层破坏，减缓全球变暖，空调制冷剂替代是一个全行业性的长期挑战。积极推行R290制冷剂替代工作，既是履行《基加利修正案》管控的客观要求，也是未来保持行业创新活力和助力国家双碳目标的必由之路。对此，美的工业技术早已进行相关技术、产品布局，并已取得阶段性成果。

美芝压缩机噪音振动测试室场景

在近期举办的房间空调器行业履行《蒙特利尔议定书》工作进展媒体通报会上，广东美的制冷设备有限公司特聘专家、中山大学副教授李廷勋博士介绍了美的空调在R290空调器研发及市场化方面的实践经验。李廷勋提到，早在2009年，美的空调就启动了R290空调器研发工作，并成为行业内首批具有R290空调器产品研发设计和批量生产能力的企业之一。截止2021年底，美的空调累计生产销售R290分体式空调器超过20万台，其R290空调器已进入欧盟等海外市场。目前，美的还是全球唯一拥有欧盟蓝天使认证的空调企业。

坚持长期发展，在“全面数字化、全面智能化”的背景下，美的工业技术聚焦大工业领域，从家电领域不断向多应用多产品领域拓展，目前已覆盖消费电器、智慧交通、工业自动化和绿色能源领域，初步形成完整的工业技术体系，从底层部件、组件到系统级方案提供、产业生态构建，全方位助力夯实中国工业基础。同时，通过上下游产业链的联动，包括美的工业技术在内的ToB业务将为美的贡献新的增长曲线，成为美的集团发展的第二引擎。

制造业是立国之本、强国之基，我国当前正处于从“制造大国”向“制造强国”跨越的关键时期，产业链上下游的核心零部件创新能力也直接关系到产业体系质量和结构优化升级。正如伏拥军所言，“凭借消费电器核心零部件、工业自动化、能源以及新能源汽车解决方案等高端制造能力，美的工业技术将赋能细分产业转型升级，成为加速中国经济高质量发展的创新力量。”

美的工业技术事业群作为美的集团五大业务板块之一，以科技为核心驱动力，聚合智慧交通、工业自动化、绿色能源和消费电器四大领域的核心科技力量，拥有GMCC美芝、Welling威灵、Hiconics合康、Sunye日业、Servotronix高创、Dorna东菱、MR美仁、美垦、Toshiba东芝、Motinova等多个品牌。为全球泛工业客户提供绿色、高效、智慧的产品和技术解决方案，为数十亿终端用户创造美好生活。

目前，美的工业技术已在中国、奥地利、印度、日本等地建成27个研发试验中心，累计授权专利5500多件。年投入研发资金11亿，持续加大对核心、前沿技术的研发投入，产品覆盖压缩机、电机、芯片、减速机、电子膨胀阀、汽车部件、变频器、伺服系统和散热部件等高精密核心部件产品。

以科技驱动万物为愿景，美的工业技术将以技术创新的力量支撑全球工业的发展。

热管理是设计电子产品过程中不可忽视的环节，小型化、智能化的精密电子产品热管理则更为复杂。

一方面，5G、新能源汽车、智能终端等新兴应用的单个产品中，复杂、高功率电子元件数量大幅增加，随着部件运行速度越来越快，产生了更多热量，需要更为高效的散热设计方案。

另一方面，由于电子产品内部空间缩小，PCB板愈加紧凑，热量的流动途径难以凭借经验评估，传统散热方案如应用散热片等方式已经不能满足当前产品需求。

众所周知，热管理的目的是保证电子元器件在适宜的温度内保持最佳性能，防止电子元器件热失效，不合理的散热设计将对电子产品造成损害，进而影响电子产品的稳定性和使用寿命。特别是在复杂精密的电子产品设计中，产品的散热设计更为复杂。

若能在研发初期精准识别散热设计方案是否合理，便能大幅缩短产品研发周期，提高产品的设计效率和可靠性，降低硬创企业研发成本。

散热仿真分析软件便可以模拟研发阶段散热设计方案是否合理。目前，电子行业使用率最高的散热仿真分析软件是FloTHERM，其可以在产品设计之初解决精密电子的高热流密度难题，为用户提供从元器件级、PCB板和模块级、系统整机级到环境级的热分析。

具体而言，FloTHERM软件创新性地采用了散热障碍和散热捷径分析技术。工程师不需要将原来的样品分割来看里面的热特性，只需创建电子设备模型并进行分析，就可明确IC、PCB或者整个系统的热流阻碍在哪，以及出现热流故障的原因。

但由于中小硬创企业缺乏专业的散热设计人才，而昂贵的散热仿真分析软件也让其研发经费捉襟见肘，需要花费大量的人力及时间成本在产品散热设计环节，使得产品研发周期拉长。

为满足众多中小硬创企业的散热设计需求，做好产品热管理，世强硬创开放实验室斥百万巨资引进正版散热仿真分析软件——FloTHERM，面向所有企业开放散热方案设计服务，帮助硬创企业在产品设计初期就规划热管理问题，提供前期热仿真模拟、中期样品测试等服务，为企业缩短开发周期，更快的在市场上推出新产品。

与此同时，世强硬创的资深热管理FAE团队，可以帮助硬创企业进行散热设计方案优化，并给BGA、CPU、LED、IGBT、功放模块、动力电池、电机等热源件提供风冷及液冷热管理系统方案，为硬创企业的产品研发、热管理材料选型替换等提供全程技术支持，节约其人力及物力成本。

目前，世强硬创平台电子材料领域授权代理原厂超过40家，包括Parker Chomerics、Rogers、Aavid、Laird等，品类已全面覆盖导热材料、热界面材料、散热器、风扇、热管、VC均温板、半导体制冷器TEC等，实现快速选型和产品供应。

工业互联网爆发前夜，潜心于机理模型的玩家如何开拓出2000亿蓝海市场？

在不少人眼里，工业是个“苦差事”。与之相比，互联网企业看起来“靓丽而光鲜”，借助平台的力量实现硬件、软件的分离和解耦，催生出许多新型商业模式，铸就了一批快速崛起的独角兽。同样的辉煌能否也在工业领域复现？这正是吸引老牌工业巨头、ICT巨头、互联网巨头以及初创企业等各大势力入局工业互联网平台的核心“引力”所在。

一般而言，平台的形成需要经历从项目到工具到产品最后到平台的演进和跨越，其核心要义在于提炼“共性”。然而，工业领域“隔行如隔山”，场景繁杂、条件多变，很难形成统一的解决方案，领域内有工匠，但难成平台。

寻找“共性”，也是目前所有致力于打造工业互联网平台的企业努力的方向。

而对新锐初创企业蕴硕物联而言，这种“共性”的落点就在工艺智能。无论是制造轮船还是制造高铁，它们焊接过程所用的材料和焊接工艺几乎没有差别，蕴硕物联核心关注的是那条 “焊缝”。

“焊缝”和行业无关，只与材料和焊接工艺有关，只要把几种行业典型材料研究透彻，形成相应的工业机理模型，就可以在多个行业“复用”——这正是蕴硕物联做平台的“底气所在”。而且，这不是通用的“大平台”，而是能和通用平台相互成就的“专精特新”隐形冠军。

近日，智次方·物联网智库和蕴硕物联CEO崔斌进行了一次深入交流，深入了解了这种独到的工业互联网APP策略。据崔斌介绍，蕴硕物联从2019年入场智慧工艺时就坚持以材料特性为核心构建数据，经过多年的市场验证已经沉淀了一套特殊的产品体系。如今，蕴硕物联将发布焊接工艺低代码可视化分析平台，拉动行业上下游共同切换视角，构建生态型工业互联网应用。

机理先行，开拓蓝海市场

工业机理模型是工业互联网平台的重要构成要素，其汇集了工业生产过程中的原理、定理、定律等专业知识，并结合实际工业生产经验，形成机理并最终构建而来。它对工业经验知识进行提炼和封装，也是行业知识经验沉淀的结晶。机理模型是肉眼可做X光的医师，可以将对应的生产环节的正在发生的动作和原因完整呈现。

工信部于2021年印发的《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》中提出，要提升平台技术供给质量，推动基础工艺、控制方法、运行机理等工业知识的软件化、模型化，加快工业机理模型知识图谱建设等。这直接推动实验室和工厂之间的理论和实践双向投射，换言之这是“公式”和“经验公式”得以融合和验证的机会。这也是崔斌在2019年蕴硕物联创立之初就领悟到的行业趋势。

经历两化融合、工业4.0和中国制造2025之后，彼时的国家重大专项“下一代工业机器人智能云平台”让崔斌开始思考“机器人+AI”在工业领域带来的可能性。这种模式应用在工业制造环节无疑会通过丰富的传感器采集到更多数控信号，对于以事后检验为主的制造业，或许是改变其本质的途径。

以刻画完整的机器人行为画像为目的，崔斌找到了“机器人+AI”与工艺结合的入口——材料的成型机理。材料拥有特定的变形特性，而其最终形成质量又与过程控制逻辑和加工原理息息相关。如果将材料变形原理和影响因素锁定，由此采集特定的产线加工过程关键数据，则可将事后检验的步骤变为实时判断，这对视成本和时间为生命线的制造业而言无疑是一场变革。

蕴硕物联研究的第一个机理模型——气保焊成形机理模型就是从国家重点实验室走到产线的成果，结合现场调试对焊接角度、焊丝直径、焊嘴高度、焊接电流、弧长、导电嘴与母材间距等多个焊接影响因素形成“立体经验公式”后，便可将传感器采集到的信号实时带入模型中加以验证，完成实时焊接质量判断。

不低于1000Hz的高频传感器和机理模型共同将产线的黑箱环节变为透明可视，实时判断对于根因关系定位大有裨益。通常事后判断需要等待焊接材料冷却成型后才可用红外线探伤或水浸方式查找漏点，在离散制造场景中，往往意味着此时成品已经离开产线3天以上，低效不仅体现在时间层面，更重要的是焊接问题无法追根溯源。在批量连续制造场景下，产线内的错误环节往往会相互影响、逐步放大，实时判断可以及时调整错误根源，避免一错一批的材料浪费。

机理模型具备的可解释性正是低样本的工业制造领域所渴望的，这也是基于大数据学习的AI模型所不具备的最显著优势。目前，蕴硕物联在焊接和喷涂等方面已构建多种机理模型并落地应用，包括气保焊碳钢AI模型、电阻点焊碳钢AI模型、电阻点焊碳钢质量判定模型、TIG焊铝合金AI模型、激光复合焊机理模型以及搅拌摩擦焊（FSW）等，在船舶、轨道交通、汽车等多个领域得到价值验证，客户包括中国船柴、中国中车等。按照既有客户的前期应用实际效果，在对蕴硕物联的模型投入使用后，客户的焊缝质量终检合格率已由90%提升至99%。

聚焦材料机理切入市场，让蕴硕物联开拓出了一片前无古人的蓝海市场，蕴硕物联给出了年均2000亿的市场空间。

低代码促使平台回归工业本质

机理模型对于工程而言是相对完美的解答，但是在赋予具体场景的过程中必须经历适配过程，这是比较痛苦的过程。

蕴硕物联的第一个模型经历了两年多的调试，为了排除影响结果判断的干扰项，需要对不同的生产线细致入微的考察并验证，如果说九成时间用来铸造机理模型的“镰刀”，那么“磨刀”的适配过程就要占据一成精力，最终才能在生产线“切瓜砍菜”。

可以看出来，机理模型是为行业提供通用型解决方案的技术抓手，一旦形成复用性极高。但模型来之不易，前期实验室研究耗时耗力，对高质量数据同样有硬性需求，而材料种类多如繁星，加工手段同理，且机理模型落地最后一公里的调试也是唯有人力可攻坚的苦差事。单个团队所能做到的终究是冰山一角。

工业互联网自诞生之初就承载着流动和交互的基因，这点在蕴硕物联为上述难题寻找的新型可视化工具中得以体会：以焊接工艺低代码可视化分析平台联动行业专家在全产业散点落地，这也是蕴硕物联在SaaS服务的一大重要进展，也很可能是行业的一大历史性进步。

焊接工艺低代码可视化分析助手操作界面

焊接工艺低代码可视化分析平台首先以数字孪生的方式将焊接过程中溶滴的形状、周期等数据以电信号形式传输到系统端，最终以图形化、曲线化的表达方式呈现。目前包括：溶滴过渡周期分析模块、概率密度分析模块、时频分析模块和U-I相位图分析模块等模块，并有推出更多可视化工具的计划，为工艺专家的判断和研究过程提供更直观的依据，并可依据这项工具调整工艺参数，定制自身质量标准。具体而言：

溶滴过渡周期分析模块：基于参数曲线所反应的短路和燃弧特征，判断能量波动、溶滴一致性，进而判断是否出现颈缩或不连续等质量缺陷，是否存在断弧异常。

概率密度分析模块：通过驼峰数量、样貌和溶滴短路过渡形式判断电弧稳定性。

时频域分析模块：通过电弧参数曲线分布样貌、溶滴过渡快慢、整体变化趋势以及细节判断是否有气孔或颈缩风险。

U-I相位图分析模块：通过U-I相位图轨迹围成四边形情况分析焊缝质量及过程稳定性。

从产品抽象到工具层，将“交钥匙”的交付过程变为联合实现技术落地，让客户端从事工艺研发的人员在过程中更具自主性，这也加速了产业一线企业的研发效率。目前，蕴硕物联已和包括汽车行业在内的领军企业达成创新共识，将会以此探索新材料的焊接模型。

焊接工艺低代码可视化分析助手操作界面

综上，蕴硕物联推出低代码平台是水到渠成之举。综合工业互联网联盟、德国工程师协会、《工业互联网平台白皮书（2017）》、Guth等对工业互联网结构的研究，SaaS层为用户提供App应用软件和解决方案，根据特定场景提供个性化方案。工业互联网的核心技术层也即PaaS层包含三大模块，其中工业数据建模和分析模块主要解决企业海量数据的建模和应用，一方面将行业知识、生产工艺、技术原理、经验等数据进行数字化建模，形成工业机理，另一方面对数据之间的相关性进行数字化建模，实现大量数据分析建模。而PaaS的核心内容在于对工业生产过程的可视化描述，辅助企业进行预测、决策分析等判断，是工业数据价值高低的核心体现。

虽然目前是焊接方向的SaaS服务，但从工业互联网应用的角度来看，蕴硕物联的可视化分析软件已经很大程度上脱离了项目制的陈疾，在产品构成阶段对客户让渡一部分权利后，提供的产品却向平台性质迈进了。这也是以机理模型切入的公司在产品思路的开放上更前瞻的体现。

设备商与集成商背后的隐形冠军

回到“数据+模型=服务”的公式，工业领域的模型可分为两种，我们上文重点介绍了以蕴硕物联为代表的机理模型的形成过程和行业价值，另一个模型是数据模型，它由机器深度学习海量数据，以神经网络算法构建模型。数据模型同样可以达到提升良品率降本提质增效的目的。从工业整体发展而言，两者适用于不同领域和不同场景，但均有重要价值。

前不久，我国市场监管总局等16部门发布关于印发贯彻实施《国家标准化发展纲要》行动计划的通知，明确提到加强工业互联网等新型基础设施规划、设计、建设、运营、升级等方面标准研制。

目前，我国工业互联网平台正面对融通标准化问题，应用层、数据层和资源层都缺乏标准支撑。同时，基于行业知识沉淀的新型工业软件供给不足，打通新领域和新行业的周期较长，形成可复制的应用则周期更为漫长。

机理模型需要的是高质量、有针对性的、聪明的筛选数据，这可以大大节省人力和材料。但对于行业标准的形成来说，这项数据采集没有捷径可走，唯一的方法就是与现有的各类厂商直接对接数据。这也是目前工业互联网领域缺位的重要一环，构建工业互联网统一信息平台、工业大数据服务等。

从蕴硕物联的低代码平台服务思路可以看出，它的路径与数据模型的形成相向而行，诞生于实验室的模型将在各家企业自发性的进行二次适配，也可能是更多次的适应性进化，这也是行业专家将自身实践经验融入模型的重要依托。

蕴硕物联构建从单机智能、边缘计算到AI能力云化的开放之路

此外，蕴硕物联的低代码平台部署在云端，方便企业部署和使用，相关协议完善之后，蕴硕物联可以将数据作为新模型研究的养料，也可以以此为契机开展数据服务，对客户进行诊断、指引等综合性行业指导，这将是形成行业水平考察的重要参考数据；当使用企业量级提升到一个层级后，这些图形化、可视化的图表将会成为行业标准的新型表达方式，对行业标准的制定和更新具有重要价值。这也正是蕴硕物联向标准产品进发的终极目的——以被集成的开放状态，做设备商和集成商背后的隐形冠军。

由Unity实现的数字孪生正在为这个世界降本增效

元宇宙元年虽然还只是去年，但公众对于这个字眼的好感与热情已经渐渐溃散，人们所期待的有似科幻电影的生活场景并没有出现，而有近500条回答的问题“元宇宙是骗局，还是人类的未来？”正在知乎被热议。显然，在娱乐、社交和游戏领域呈现商业元宇宙还为时略早，尚且需要一系列数字与物理基础建设的不断完善，才能最终实现由真实感的虚拟世界带来的沉浸式体验，但在工业世界，有关元宇宙的一切正在悄然发生。

如果说商业元宇宙的关键词是“沉浸式”，让碳基生命有限的体验感变得多元化；那实现工业元宇宙的要义就是放大“透明度”，一旦物理世界在数字维度的映射变得可触达，虚实同步也就有了更切实的意义。数字孪生在虚实世界之间实现的联动与协作，正在为工业世界带来了效率的指数级提升。

数字孪生：工业4.0推力

毫无疑问，数字孪生将成为智能制造领域未来的主流标配，在不同行业的工业4.0征程中成为核心推力。在工业场景中，数字孪生所实现的虚拟仿真，不仅可以在完全无实物阶段用虚拟硬件开发软件，还可以在虚拟环境中不断验证开发结果，大幅度降低了开发成本和周期；而在开发完成后，日常运行的每一个决策也都可以在由虚拟仿真提供的预测与指导下获得最优化。

数字孪生天然地适合工业4.0时代的柔性生产线，因为柔性产线的特质之一就是极高的定制化生产能力，同样一条生产线可以通过快速部署，生产完全不同的产品，所以无论前期开发，还是后期运行，数字孪生的助力不但不可缺席，还增效可观。

Unity：数字化转型的技术译者

柔性生产线的普及，意味着数字孪生将成为工业世界的标配。在数字世界中，代码是通用语言，而让所有行业的从业者在一夜之间学会新的语言，显然并不可能，所以数字化转型的重中之重是为代码这一少数人掌握的语言安装翻译软件，唯有这样才可能实现数字孪生的准入门槛的降低，最终以最小成本让数字孪生技术助力实体经济的发展。

来自Unity完善的工具链与服务项，就是数字化转型中的翻译软件，除了适合零基础用户的工具包可以完成一键自动生成之外，一系列定制化服务也帮助用户轻松实现从know到how的快速进阶。短期驻场式的搭建辅助与使用培训，不仅让工业领域中的数字孪生更易实现，也让企业在完成数字化转型后无需增加额外的人力资源成本。在Unity的助力下，不同领域的从业者都可以通过低代码甚至无代码的方式，轻松构建快捷而实用的数字孪生应用。

变革正在发生，未来无声降临

由Unity实现的数字孪生项目已遍布全球的各行各业，在为这个世界降本增效的同时，也在不同垂直产业内完成深度革新。

在能源产业，光伏电站可以通过虚拟仿真实现更高效的节能减排；水利工程同样可以通过数字孪生搭建智慧水务系统，实现事半功倍的管理效果；而在矿山项目中，实时3D技术让开采区域的多维度可视化成为可能，不仅提高了掘进速度，也升级了安全系数。

在智能制造领域，Unity与海尔智能研究院合作的卡奥斯 COSMOPlat 数字孪生平台，是国内首个5G+工业边缘云渲染平台化解决方案，通过创新性地降低数字孪生渲染任务对端侧算力的性能要求，让跨行业用户可通过5G网络随时访问平台并获得高保真、高精度的实时渲染仿真模型。与此同时，用户也可以同步获得基于既有的标准和技术架构再次开发数字孪生的能力，真正实现快速高效的数字化转型。

作为数字孪生未来最重要的主战场之一，智慧城市将赋予城市生活全新的样貌。在已经完成的上海国际汽车城“自动驾驶虚拟仿真平台”项目中，基于Unity平台所构建的覆盖安亭所有区域的数字孪生，将整个街区的物理空间数据完全映射至数字世界，不仅实现了对500公里道路场景的实时精准还原，还将真实场景中的行人、其他车辆、天气、光照等动态数据纳入，让基于数字孪生的“仿真”更“真”，虚拟平台的搭建不仅降低了实验成本，也大幅提高了研发效率。

数字化潮水下，所有人终将彻底浸润于时代浪潮

在中国这个全球唯一拥有全部工业门类的国家里，丰富的制造业应用场景正等待着数字化潮水的润泽。而作为全球超过半数游戏开发者选择的实时3D引擎，Unity在工业领域同样有着得天独厚的技术优势；同时，高度的易用性设计与更低的使用门槛，也让Unity成为助推数字化转型、赋能高质量发展的重要幕后推力。

虚实两界的渐渐交融是我们这一代人正在亲历的巨大变革，在日常生活纬度，这种感受可能暂时并不剧烈，但在工业领域，风驰电掣的进阶式发展将在未来几年内为各行业完成智能化改造。对于时代而言，数字化转型并不是一个选项，而是必经之路，而像Unity这的数字孪生关键底层技术提供者，也将为中国智慧工业的未来提供丰沛能量。

不断攀升的用工­成本，居高不下的物流费用，无法及时送达的零部件，以及100多天的外销断裂，都让从事汽车配件外贸行业的李娟头痛不已。

疫情之下，她试图通过加班来追回一些营业额，但收效甚微。另一家汽车电子公司负责人，也在反思自己的经营策略，不但搁置了开拓国际市场的原有计划，还考虑实施战略收缩，“万一现金流崩得太紧，再来一次黑天鹅事件，可就要出大问题了。”

事实上，当前环境下，汽车行业的困境并不是偶然事件，困局之下求破局。不确定时代，企业如何重塑增长思维？

不确定环境下的产业底层逻辑

正在变迁

服装行业的思维转型，或许能给疫情中的销售，带来一些思考。库存曾经是服装行业最大的问题。近年来，运动品牌和快时尚品牌的大战，就是围绕去库存展开。疫情带来的供应链上下游成本高企，更是让服装品牌步履为艰。原有销售模式难以为继。他们找到了“先销售、再生产”的办法。

近几年，越来越多服装生产商改变了生意逻辑，在直播间带货，先卖后生产。先拿到确定的“订单”，再下到工厂，按需生产，完全摆脱了库存困扰。

事实上，在零售行业的变革，已经不是孤例。

在极端不确定环境下，企业生存的底层逻辑正在发生变化。消费互联网正在走向产业互联网，如果说消费互联网主要解决交易效率的问题，那么产互联网，则主要解决产业效率的问题。当下不确定环境，加速了这个进程。

虽然这是当下行业的思考，但早在消费互联网时代，京东就做了产业互联网的事。作为以供应链为基础的新型实体企业，一端连着消费互联网，一端连着产业互联网，覆盖超5.8亿消费者、千万级自营商品SKU、数十万品牌商和制造企业、全国各大产业带。这种独特的业务模式，能够让京东洞察和触达从生产到消费的每个环节。

京东云上，这两张大网高效运行，打通了消费供应链和产业供应链, 实现了数实融合，使得京东能够实时洞察消费需求，拉通两端，从生产端反向推动消费端，最大化提升产业效率。

这种数字化转型的方法京东云把他叫做：数智供应链。数智供应链是在京东19年转型实践中，反复验证的一套数字化转型方法论，旨在用数智化技术横向连接生产、流通、服务的各个环节，贯穿供应链全链条，从而降低社会成本，提高社会效率，助力城市、企业客户在数字化转型中提升韧性。

以C2M场景为例，京东618吸引消费者的低糖电饭煲、新风空调、扫拖一体机器人等，都是新兴细分需求下的“新品类”——这是新品中最尖端、最大胆、最富有挑战性的部分，有接近50%的用户认为，这些新品“越来越懂自己”。

基于京东云打造的乡村数智操作系统，广汉市依靠大数据分析提供了“反向定制”建议，生产者据此改变了配料和包装，让销量暴增了46倍。对于厂商（农户）而言，专注于生产制造，或输入创意；对于平台来说，借产业链优势、大数据沉淀帮助其最终落地并实现收入。二者耦合在一起，根系更深，红利更大。

目前，京东C2M服务已覆盖超70个一级品类，并和九阳厨具、雷神、松下、美的、惠普、恒安等近2000余家知名品牌达成合作，助力品牌商加快新品开发速度、提高新品开发成功率，未来两年预计将服务超过10000家品牌及工厂。

思维升维找机会，业务降维

求发展

不久前，一家名为格力博的新能源园林机械公司推出了“一芯家”新品牌，成功转舵国内市场，并快速获得5万台订单。很少人知道，两年前它的主业还是外贸出口，在欧美割草机市场已经占据27%的市场份额，是全球新能源园林机械行业的隐形冠军。

疫情刚刚开始时，这家企业曾面临原材料、海运价格上涨的巨大的压力，仅物流费就增长了6倍。疫情，让这家成立已经13年的出口企业不得不思考新的命题——如何打开国内市场。

关键时刻，常州市钟楼区为园区内制造企业推出了“超级虚拟工厂”，帮助格力博解决了难题。这个超级虚拟工厂由京东云、智云天工、常州移动打造的5G+AI制造云平台，借助“超级虚拟工厂”对消费端大数据来找到市场需求，通过新品牌打开了国内市场。同时通过“超级虚拟工厂”，将600多家制造企业联结起来，实现了资源配置的最大化，也在平台上解决了供应链难题。

思维升维找机会，业务降维求发展。格力博的案例是中小企业通过对整体产业链效率思考，在更长产业链条上发挥自己优势并成功稳定发展的典型。这种横向连接生产、流通、服务各环节的数智供应链模式，也正成为产业数字化转型实现数实融合的趋势。

过去10年，产业数字化经历了飞速发展。在这个过程中，很多企业实现了业务上云，完成了基础设施的数字化。现在，产业数字化正在迎来以数智供应链为特色的下一站。“上链”，通过数智供应链实现更高效的转型，成为城市、产业、企业韧性发展的关键。

对于城市来说，提升经济增长韧性是当务之急。城市数字经济，是一个涉及数据要素、技术创新、平台企业、产业生态、制度环境等方面的复杂系统。仅靠单点数字化的突破，不能解决全面问题。要以更宏观的视角，站在全供应链环节，思考当下的转型问题，寻觅更大范围、更宽领域的全面链接，实现全局数智化变革。

换道领跑，“换道”是方向，“领跑”是目标——曾经以煤炭资源著称的河南省鹤壁市，转型目标很明确。

曾经“靠煤吃煤”的鹤壁市，享受着资源红利带来的增长，但也承受因多年开采而留下的“生态疤痕”。困则求变。京东云给出了“换道领跑”的建议。服务鹤壁市激活数智供应链能力，在升级传统产业的同时，培育壮大新兴产业，前瞻布局未来产业，优化提升现代服务业，加快推进数字化转型，实现了从“一煤独大”到“多业并举”的良好局面，走出了一条老工业基地振兴的特色之路。

不仅如此，京东云助力鹤壁打造智能制造产业园，以京东订单及外贸订单为牵引，围绕3C电子产品等终端产品汇集智造企业，实现集群发展。目前，鹤壁智能制造产业园已有10个项目落地投产，2021年创造产值1.67亿元，累计带动鹤壁新增出口额超17亿元。

距离鹤壁1300公里的台州玉环市，也享受到了转型升级所带来的实惠。水暖阀门是台州玉环第二大产业，但近10年来，行业发展遭遇“销售渠道开拓难”“数字化转型贵”“产业链把控难”等难题。

京东云联合清华长三角研究院，围绕水暖阀门产业全周期、全链条新优势重构，以“产业大脑+未来工厂”为核心，通过大数据、云计算、区块链、物联网等新技术新服务模式，推动产业链资源、服务生态资源集聚，形成一批典型应用场景，构建了龙头引领、梯队协同、优势互补的水暖阀门新智造产业集群。

目前，斯丹特阀门、利群阀门等50多家企业，已依托产业大脑开展数字化改造和前期调研改造工作，企业成本降低50%以上。

社会化才是发展韧性的未来

未来的产业竞争将不再是单一优势的竞争，而是整体产业效率的竞争。抓住数智供应链，就抓住了高效转型的先机。

近期，国务院国资委发起了现代产业链链长行动计划，培育央国企勇作链长，补齐产业链短板。无论是新能源汽车，还是工业互联网，抑或智能制造，每一个传统产业的转型背后，都映射出整个产业生态的革新。

越来越多“链主”企业，利用数智供应链能力，集合产业链生产、供需等环节，形成网状产业生态，在各地政府“链长”引领下，协调资本、市场、人才等资源，带动链上企业抱团取暖，实现“雁阵”齐飞。

数智供应链也正在融入一带一路建设。以拉脱维亚往兰州运玉米为例，过去，货主需要耗费数个小时查询、测算不同的联运方式，现在，依托京东云为兰州新区打造的多式联运平台，货主能够自动匹配耗时最短、费用最少的路线。

京东云还为兰州新区多式联运全产业链，包括生产、物流、仓储、金融等实体企业，打造了统一的技术底座。同时，结合京东商业生态能力，以多式联运平台弥补产业能力，推动本地特色农产品“走出去”，并通过平台提供集中且更低成本的物流运输服务，推动周边国家战略性资源“引进来”。

在能源方面，国家电投最近联合京东打造综合能源体系，依托京东云技术能力，将打造以三网融合为核心的数字化底座，依托数智供应链建设链接县域综合能源及乡村振兴产业链，构建高效、稳定、绿色、低碳的能源保障体系，既提供具有价格优势的能源供给，又激发县域经济活力，这种融合供应链生态，数实融合的方向越来越成为大型企业未来的方向。

中国有5亿多农民，相似的劳作积攒了同样的焦虑，为产品销路犯愁。“不会卖、发货慢、品质差、信息少”，农产品供应链上一系列问题瞬间爆发。大部分乡村，整个农业，广大农人，亟需一场新的供应链变革。

如今，数智供应链正成为乡村的第四条致富路。在陕西白水，京东云为白水果业搭建了苹果产业智能供应链服务体系，实现信息技术与苹果种植、加工、仓储、营销、管理及服务的全面深度融合。目前，白水苹果年均产量53万吨，产值48亿元，机制冷藏能力47万吨，是白水县的首位产业，成为带动农民增收的主要抓手。

不止白水、元阳，借助数智化产业链，京东云在助力越来越多的特色产业带发展。四川眉山小水果、铜川中药材、广西梧州蜂蜜、河南鹤壁红薯，一个个鲜活案例，让京东的助农成色十足。

疫情及全球化退潮等多重冲击仍在持续，未来产业浪潮依旧充满着不确认性，加剧产业数字化变革正带来巨大的经济重构机会。作为产业数字化的下一站，数智供应链无疑将成为重塑产业全球竞争力的核心引擎。一手上云，一手上链，也将成为企业高效转型、重塑韧性的最佳路径。

又到了一年一度的高校毕业季，教育部官方数据显示，2022年我国高校毕业生人数预计达1076万人，首次突破千万大关，并创历史新高。当前我国经济正处于转型发展期，叠加散发疫情等不确定性影响，就业人数众多、就业难的问题再次被提及，“最难就业季”的言论不绝于耳。

但市场真的如此饱和吗？现实情况是高校毕业生的就业供需错位现象异常明显。人社部2021年统计数据显示，制造业是人才需求最大的行业，占比38.7%；更有人社部、工信部发布的《制造业人才发展规划指南》显示，到2025年我国制造业人才缺口或将达到3000万左右，缺口率高达48%。

那么，为何逐年增长的毕业生人数不能覆盖逐年扩大的人才缺口呢？这或许还得从制造业的发展上来解答。

制造企业数字化转型面临压力

提起制造业，大家脑海里浮现的往往是机器轰鸣的流水线与日复一日的重复劳作，而随着消费带动产业结构的转型，人们的就业观念也随之转变。比起自由度更高的互联网行业，沉闷、繁琐的制造业已不再是毕业生的优先选择。

然而在日新月异的技术变革与产业转型升级过程中，制造业正在从劳动密集型向技术密集型加速转变，制造业所需要的也不再是简单的“螺丝钉”劳动力，而是更多自动化、数字化、智能化方面的高新技术人才。例如，可以帮助制造企业构建设备、产品、订单、流程、员工、客户、供应商的全连接，实现生产过程可视化、可追溯、可优化与设备预防性维护的物联网专业人才；可以帮助制造企业充分挖掘生产、运营数据价值以支持决策科学化的大数据专业人才；可以帮助制造企业提高智能化生产与运营水平，实现降本增效的人工智能专业人才；还有可以帮助制造企业上云，稳定IT与运营成本，提高生产力与业务敏捷性的云计算专业人才。

可以看出，从“制造”到“智造”，物联网是连接物理世界与数字世界的桥梁；数据治理是企业数字化释放价值的手段；人工智能是业务场景升级的核心驱动力；而上云赋智是企业迈向数字化的阶梯。制造企业在数字化转型升级过程中离不开物联网、大数据、人工智能、云计算等关键使能技术，以技术创新赋能业务管理，从而盘活数据使生产决策更高效已成为当前制造企业提升自身竞争力、应对时代挑战的必然选择。

华为云构建制造业数字化矩阵

在制造业数字化转型服务领域内潜心投入与积累的华为云，对技术创新有着执着的追求。华为云结合自身技术研发积累与制造领域数字化实践经验，创新打造出华为云工业物联、数据使能、工业智能中枢、智能制造云平台（IMC）等核心技术产品与解决方案，实现对制造企业从连接、驱动、数据到一站式信息服务的全面赋能。

1、工业物联平台，构建制造数据统一底座

如果说数据是数字经济时代的“石油”，那么物联网技术则是提取数据，并将其传输到分析引擎进行提炼的油泵，已呈现出越来越重要的价值。然而在涉及工厂互联互通的核心生产领域，OT数据治理成为众多制造企业的瓶颈：数据采集采不全、效率低；数据实时处理难、质量低；数据管控标准混乱、无法协同管理等。面对这些挑战，如何让OT数据可用可信，实现生产现场的实时数据治理和闭环，华为云工业物联平台解决方案应需而生。

华为云IoT以万物互联新范式为技术基础，构建“端边云”三位一体的工业物联平台。工厂车间终端现场数采，提供5种本地数据接入模式，支持超过1000+种工业协议/驱动，覆盖95%以上的PLC/CNC设备与控制器、存量系统、上位机、数据库等，实现了生产数据入口的统一和融合，确保了OT数据可采可信可用；边缘平台，通过简单易用且功能强大的零代码孪生建模引擎，支持设备、场景、机理多维快速建模，打造时空一体的场景化工厂数字孪生；云上集控平台，以多形态灵活部署的方式，对“一集团+N工厂”多层级联集约管理，实现集中定义、统一标准和多边分发/运维/管理，通过技术集约建设、资源集约管理、服务集约管控、品牌集约塑造等提升制造企业管理效率。

2、云上数据使能，全面释放制造数据价值

随着信息化的发展，企业积累的数据呈现井喷式激增，如何对海量的数据进行分析治理并将其资产化是激发数据要素价值的关键。当前，制造企业面临着缺乏全局决策数据与数据管理体系、数据孤岛、数据采集难、效率低、质量差等数据资产化阻碍。面对这些问题，华为云数据使能解决方案为制造企业提供了思考方向，让企业不再望数据兴叹。

华为云数据使能服务可帮助制造企业“集、存、管、用”好数据，为企业提供感知业务、跨越孤立系统的数据资产智能管理解决方案，实现全域数据入湖，帮助用户构建引擎层、治理层、资产层、应用场景层等方面的能力，多角度、多层次、多粒度挖掘数据价值。在引擎层中，华为云智能数据湖覆盖海量数据接入、数据分析和图计算等分析场景；在治理层中，华为云使能套件DAYU Ekit通过将数据治理的方法论和流程标准化，以数据地图和资产管理工作台的形式，辅以AI技术驱动，帮助企业加速数据资产化；在资产层中，华为云资产中心DAYU Hub为用户提供丰富的行业算法、指标与资产模型；在应用场景层，华为云根据场景颗粒度大小，落地管理驾驶舱、数据自助分析、数字化工厂等数据应用场景，全面释放企业的数据价值。

3、工业智能中枢，驱动制造变革核心动能

人工智能，作为引领新一轮科技革命和产业变革的核心技术之一，是推动制造业智能化的关键一环。Gartner预测，到2023年，在数据管理中使用人工智能技术能够帮助企业机构进行更多的自动化工作。然而，目前人工智能在工业场景中的渗透率依然相对较低，由于工业场景多，AI使用门槛高，工业企业面临的AI落地难的痛点，对此，华为云给出了自己的解决之道。

基于盘古大模型、知识计算、天筹AI求解器等坚实AI根技术的华为云工业智能中枢解决方案，和具有丰富工业场景的AI运营管理中心，提供帮助海量重复场景提升效率的全域感知服务、帮助提升多域协同能力的决策优化服务、以及帮助传承专业知识的知识计算服务。制造企业可按需调用这些专业服务，通过持续的应用优化与业务数据反馈，快速实现智能化升级，从而提升企业研发、生产与管理效率，降低成本，增加产品和服务价值，以及探索企业新的业务模式。

4、IMC智能制造云，重构制造数字竞争力

随着数字化转型进入深水区，上云用数赋智将成为制造企业数字化转型的突破口。制造企业愈发重视数据的价值，如何依托数字技术与创新构建企业数据战略与企业数字平台，实现研发、生产、供应、销售、服务和办公等各环节数据流转与有效分析，是重构企业行业竞争力的重要手段。针对以上场景，华为云创新提出了IMC智能制造云解决方案。

华为云基于自身经营及产线数字化改造经验，结合生态伙伴工业软件能力，面向工业企业打造了包含工业云商城、企业工作台、集成工作台和零代码平台的IMC智能制造云平台。工业云商城提供基于各种工业场景、沉淀各种行业数据与AI资产的解决方案和实践；企业工作台统一账号和用户体验，聚合工业数字化服务，打造行业专属、个性化工作桌面；集成工作台作为工业应用的连接器，提供行业标准的API开放服务，聚合企业应用并集成资产沉淀，并轻量化各业务环节的大数据分析服务；零代码平台为制造企业快速定制各种开箱即用的轻量化应用，或仅通过托拉拽即可开发可视化报表，从而助力企业实现创新与快速迭代。

持续创新打造制造业标杆案例

数字化转型势在必行，但制造企业，特别是中小制造企业却面临着“不会转”、“不能转”和“不敢转”等转型压力。华为云制造业数字解决方案以数据先行切入数字化转型，构建数据采集、数据治理、智能分析和一站式云平台，帮助制造企业从具体业务场景出发从而获得实效。

例如，华为松山湖工厂手机数字化生产线智能化升级实践中，通过应用华为云工业物联平台实现了生产工艺流、价值创造流、全生命周期数据流的在线监控与服务，将全年生产效率提升了30%。信义玻璃作为全球领先的综合玻璃制造商，依托华为云数据使能平台，打通IT和OT数据，架起了物理世界与信息世界的桥梁，建立起信义集团的“中枢神经系统”，支撑数字化生产的同时推动节能降本，提升了企业经营效率。一汽通过华为云工业智能中枢打造了智能维修服务，通过抽取算法、构建知识图谱、适配领域知识挖掘智能推理、自研图引擎超高性能查询等手段，将一次性修复率提高了4%、维修等待时间降低了23%、厂家支持介入率降低了30%。欣冠精密通过华为云IMC智能制造云平台集成“云智控”解决方案，以数字信息为驱动力，实现智能化决策与控制，自动化匹配生产与供应需求，并通过智能算法等应用精细化管理效率，将能耗浪费降低了6.8%。

如今，全球经济都面临着需求收缩、供给冲击和未来预期不确定性增加的三重压力。正如华为中国区副总裁、华为云中国区总裁张修征所言，宏观经济“三重压力”下，数字化转型是“解压”关键。华为云将数字技术渗透到制造企业研发、运营、生产、销售、供应、服务全生命周期各项应用中，并通过数据的自由流动构建一个全互联、全仿真、全智能的智能制造新模式，助力制造企业形成更多新的增长点与增长极，致力挖掘转型中的新动力，实现挑战中的稳增长。

随着“双碳”正式升级为国家战略，各产业链迎来了新的发展机遇。各大行业也在不断优化能源、人工、产品、技术等结构，特别是领先全球的国内工业产业，“绿色低碳环保”的概念已经逐步渗透到企业战略制定上，这种趋势在各大工业头部企业的技术产品研发、业务逻辑上体现的尤为明显。

在7月14日施耐德电气绿色智能制造创新峰会上，来自工业领域的众多行业领袖、专家与生态合作伙伴就双转型目标下，工业企业面临的内外部挑战与机遇、数字化“服务”的全新内涵等主题展开了深入分享与探讨。会议上，施耐德电气传递出 “数字落地，抱团前行”的智能制造绿色可持续发展的理念。

数字化是提升绿色可持续发展能力的不二之选

数字化、智能化是国内近几年传递极为广泛的概念，在工业潮流中，智能制造是数字化概念落地最佳的应用场景，从研发、生产、制造等环节中来看，富含创新能力的智能制造将会是各家企业把握未来可持续发展、抵御风险能力的优质领域。

会议上，施耐德电气高级副总裁、工业自动化业务中国区负责人庞邢健表示，可持续发展和数字化是密不可分、相辅相成的两项企业长期战略，数字化赋能是帮助实现可持续发展的重要手段。他认为，实现可持续发展主要从三个层面逐步落地，首先是高效生产，通过全厂统一的管控平台和智能监测系统，可以把可持续发展的KPI融合到日常运营管理中，包括碳排放、环境监测数据、生产节拍、生产能效、产能利用效率、质量合格等相关的KPI。

第二是绿色产品，一方面通过循环利用，消除浪费，降低企业生产成本和生产过程中的碳排放;另一方面通过优化产品碳足迹，实现产品全生命周期的碳中和。最后，企业不仅要实现自身的碳中和，也要通过数字生态圈赋能客户和供应商实现全价值链的碳中和，最终兑现社会承诺。

从施耐德电气在绿色可持续发展的理念来看，产品研发、产线生产、生态维护的这些维度都需要通过数字化能力进行优化改造。

另外，深入国内工业产业现状并用长远的角度分析，数字化能力对绿色可持续发展的赋能其实更偏向于基于时间轴的横向发展，这是一种绿色制造的能力。

纵深分解，基于数字化对工业顶层设计能力更多的来源于智能制造。根据大会介绍，在工业领域，施耐德电气拥有覆盖从设计建造到运营维护，全生命周期绿色智能制造解决方案，如流程和工厂自动化、工厂和企业能效管理、绿色智能制造和精益咨询、工艺仿真优化、数字化交付以及供应链控制塔等等方案。第三方权威机构的市场调研显示，依托工业物联网的闭环能源管理技术，可以带来大约23%的能耗降低;通过专家远程监控和运维优化，可实现最高43%的能耗降低。

我们认为，绿色制造和智能制造的结合发展是未来工业大市场需要同时把握的两个方向。对此，施耐德电气高级副总裁、工业自动化业务中国区负责人庞邢健表示：“在充满变化的大时代背景下，工业企业的未来正是绿色智能制造。推进工业的高质量发展，实现企业的可持续发展，需要智能制造与绿色制造并举，更需要持续创新与健康生态圈的支持。秉承绿色智能制造理念，施耐德电气将依托数字化技术专长和可持续发展经验，携手产学研用各领域伙伴，一同迈向开放、高效、韧性、可持续的未来工业。”

“无场景，不落地”，施耐德电气将持续深耕行业创新

让笔者记忆深刻的是，本次大会上，施耐德电气一直都在强调数字化对于不同行业和企业的赋能。无论是工业互联还是智能制造，流程工业、离散工业、混合工业，都需要依据行业属性和企业痛点进行需求打磨。庞邢健在会中表示：“对于不同类型的工业企业，目前的数字化水平，行业现状和挑战，行业的发展目标是不同的。数字化赋能的重点领域也是不同的，需要结合企业实际需求，紧跟行业趋势。”

在实际的数字化赋能中，施耐德电气绿色智能制造的核心理念是实现四维融合，全面提升效率：

能源和自动化的融合：要实现节能减排，必须在能源的使用过程中进行优化，这就需要将能源管理系统和生产过程连接起来，从而提高能源效率和生产效率。

云边结合，实现从终端到云，数字化与物联网的融合：将来自终端的关键数据进行采集，通过云端管理系统和平台实现对数据的管理与分析，从而充分挖掘数据的价值。

通过工业软件实现“贯穿整个生命周期的融合”，从设计与建造，到运营与维护，实现全生命周期的优化。

从分散式管理到集成化的企业管理，通过数字化平台，将企业分散的、相互独立的各个点，例如工厂、楼宇等，利用更加全面和完善的管理体系，实现集成化管理。

对此，施耐德电气在本次会议上还邀请了包括江苏金旺智能科技有限公司、白银有色集团股份有限公司等农化行业、有色金属行业的代表企业展开圆桌会议，详细介绍了各大行业绿色智能制造的需求和痛点，以及施耐德电气是如何对不同行业进行赋能。

圆桌上，施耐德电气工业自动化中国区战略和业务发展总监申红锋介绍到，在推广绿色智能制造解决方案之前，施耐德电气会在自己的23家工厂做相应的一些实践，其中有15家真正的数字化工厂和智能工厂，并且包含14家的绿色工厂。

申红锋补充到：“不同行业在数字化转型方面所面临的、聚焦的主要问题和施耐德电气提供的一些方案适配度较高。比如说流程行业，像白银有色重资产密集性的行业。企业的主要需求是把资产的利用率的最大化，同时解决他的员工技能的问题。施耐德电气在协助客户建设新工厂之前，会提供整个的端到端的数字孪生技术。从工艺模拟、工厂模拟，到真正生产运营端，包括设备，资产运营等，全生命周期的复合方案来提升整个企业的运营效率和能源效率。”

对于离散设备制造业，申红锋认为企业面临更多的是如何进行柔性生产，拓宽他们的业务，做好服务、加强客户粘性。针对这些需求，施耐德电气会利用工业软件、自动化、数字化和能源管理的技术，通过有机的融合帮助不同行业的企业去解决他们真正在生产、运营管理各方面的痛点和挑战。

但是要做到真正赋能每一个行业，做到场景落地，生态建设必不可少，从上下游合作互补反馈是目前把握各大场景需求最为有效的形式。对此，施耐德电气也一直致力于开放式创新型工业生态圈的打造，已连续3年举办绿色智能制造创赢计划，孵化中小企业生态伙伴，为行业发展提供可落地、可复用的解决方案。

从数字化赋能开始，深入发展绿色智能制造，这是施耐德电气跨越三个世纪后对当下产业思考的成果。深耕行业痛点、加速场景落地也将成为施耐德电气在未来国内工业市场发展的重要路径，这家百年巨头企业已经开始了中国新工业的时代征程!