一、引言
随着数字化技术的迅速发展，工业数字化智能化已成为推动工业转型升级的重要力量。近期，华为、中国信通院和罗兰贝格联合发布了《工业数字化/智能化2030白皮书》，旨在洞察工业数字化的发展趋势，并为工业企业的数字化转型提供指导。本文将对该白皮书进行深度解读，探讨工业数字化智能化的未来趋势、关键支撑、挑战与解决方案。
二、工业数字化智能化的未来趋势
根据白皮书，到2030年，工业将具备虚实融合、大规模定制化、灵活适应变化、可靠互信、体面工作、自然友好、生态共荣等特点。这些特点将深刻改变工业的生产方式、组织形态和价值创造方式。
- 虚实融合：物理空间和数字空间将实时映射、全面互联、深度协同。随着智能传感、物联网、云计算、实时建模与仿真、VR/AR等技术创新应用，工业领域能够在虚拟空间中对物理世界进行高精度建模和实时仿真分析，采用数字模型代替物理实体开展验证分析和预测优化，进而获得较优结果或决策来指导实际工业生产。
- 大规模定制化：以硬件为核心竞争力的产品逐渐被以“产品+”为代表的个性化体验经济所取代。工业企业将加速制造系统和消费系统的打通，通过客户需求驱动产品研发、生产制造和交付服务，以规模化生产满足个性化需求，进而获得更高的产品溢价。
- 灵活适应变化：供应侧需持续强化敏捷响应、快速交付能力，满足多品种、小批量、短交期的需求。数字技术将加速传统制造体系走向具备自感知、自分析、自决策和自执行的新型制造系统，实现更加灵活、智能的制造。
- 可靠互信：在不远的将来，质量等关键信息全面可追溯将成为基本要求。数字技术应用将加速全产业链、全价值的互联互通，推动订单、计划、生产、质量以及碳排放等数据的共性协同，进而推动全流程的质量追溯、全供应链条的高效协同与风险响应以及全链条的碳排放管理等全局性、系统性优化。
- 体面工作：人工与机器将实现高效分工，各取所长、紧密配合，将人类从重复性工作中解放出来，把人的精力放到更需要创造性、判断力、沟通力的岗位上。工作环境的安全性也将得到有力保障。
- 自然友好与生态共荣：工业企业将更加注重可持续发展，采用清洁能源，减少碳排放，提高资源使用效率，实现绿色生产。
三、工业数字化智能化的关键支撑
白皮书提出了工业智能体参考架构，将工业软件作为“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”，端到端安全作为工业企业的“免疫系统”。这些关键支撑将共同推动工业数字化智能化的进程。
- 工业软件：工业软件是工业数字化智能化的核心。它将作为“大脑”，指导整个工业智能体的运行。未来，工业软件的上云将成为趋势，推动工业新范式和数字工业生态的形成。
- 工业云底座：工业云底座将作为“心脏”，为工业智能体提供强大的计算和存储能力。它将支持工业数据的实时处理和分析，为工业企业的数字化转型提供有力支撑。
- 工业边缘引擎和数字工业装备：工业边缘引擎将作为工业智能体的“四肢”，支持实时数据采集、处理和决策。数字工业装备将实现数字化、智能化升级，提高生产效率和产品质量。
- 先进工业网络：先进工业网络将作为贯通全身的“神经”，实现工业智能体内部各组件之间的互联互通。它将支持工业数据的实时传输和共享，为工业企业的数字化转型提供有力支撑。
- 工业数据：工业数据是工业数字化智能化的基础。它将作为无处不在、流动的“血液”，为工业智能体的运行提供源源不断的动力。未来，数据的价值化将向空间和时间两个维度延展，实现企业间数据的协同、流通和共享。
- 端到端安全：端到端安全将作为工业企业的“免疫系统”，保障工业智能体的安全稳定运行。它将支持工业数据的加密传输和存储，防止数据泄露和攻击。
四、工业数字化智能化的挑战与解决方案
白皮书分析了企业在数字化过程中的常见痛点，如数据采集、系统异构、知识封闭等问题，并提供了解决方案和案例。
- 数据采集：数据采集是工业数字化智能化的基础。然而，在实际应用中，由于设备种类繁多、通信协议复杂等原因，数据采集往往面临较大困难。为解决这一问题，工业企业应选择最适合自身业务场景的网络技术，实现数据的实时采集和上传。同时，可以引入物联网技术和智能传感器等设备，提高数据采集的效率和准确性。
- 系统异构：系统异构是工业数字化智能化的另一个挑战。由于历史原因和技术壁垒等原因，不同系统之间的数据交换和共享往往存在困难。为解决这一问题，工业企业应采用标准化的数据格式和通信协议，实现不同系统之间的互联互通。同时，可以引入中间件等技术手段，实现不同系统之间的数据转换和共享。
- 知识封闭：知识封闭是工业数字化智能化的另一个重要问题。由于知识产权保护和技术保密等原因，工业企业往往不愿意分享自己的知识和经验。为解决这一问题，工业企业应建立开放的知识共享平台，鼓励员工分享自己的知识和经验，促进知识的传播和应用。同时，可以加强产学研合作，引入外部创新资源，推动工业数字化智能化的进程。
五、工业数字化智能化的实践案例
白皮书还提供了多个工业数字化智能化的实践案例，如煤矿行业的智能化转型、汽车行业的智能制造等。这些案例展示了工业数字化智能化在实际应用中的成果和效益，为其他工业企业的数字化转型提供了借鉴和参考。
以煤矿行业为例，白皮书介绍了某煤矿企业利用工业数字化智能化技术实现智能化转型的案例。该企业引入了智能传感器、物联网技术和云计算等技术手段，实现了对煤矿生产过程的实时监测和数据分析。通过构建数字孪生模型和优化算法等手段，该企业提高了生产效率、降低了能耗和事故率，实现了绿色、安全、高效的煤矿生产。
六、结论与展望
《工业数字化/智能化2030白皮书》为工业企业的数字化转型提供了宝贵的指导和借鉴。未来，随着数字技术的不断发展和应用，工业数字化智能化将成为推动工业转型升级的重要力量。工业企业应积极应对挑战、把握机遇、加快数字化转型的步伐，实现更加高效、智能、可持续的生产和发展。
同时，政府和社会各界也应加强对工业数字化智能化的支持和引导，推动技术创新和产业升级。通过构建开放合作的生态体系、加强产业链上下游合作、推动跨行业融合等措施，共同推动工业数字化智能化的进程，为实现经济高质量发展和社会可持续发展做出贡献。
