产业智能发展新模式及新框架介绍

产业智能是数字化转型的高阶阶段，是数实融合的主方向。

1.产业智能发展的新模式

技术方、平台方和产业方的协同互动是现代产业发展的重要组成部分，彼此之间通过互相支持、 长期协作，促进技术、平台、产业良性发展的正向循环，减少重复投资和建设，共同推动产业智能 向更高层次发展。

在产业智能的发展中，技术方、平台方、产业方相互融合，没有明显的边界，例如技术方即可 以提供技术支持，也可以依托技术为各方提供基础平台服务和行业平台服务。在产业生态中，大中 小型科技企业、传统企业与新兴企业在不同的场景下扮演不同的角色，相互依赖，合作共赢。 技术方：产业智能发展中的驱动器，是技术的引领者 技术方在技术研发、技术集成、技术支持、技术创新和技术推广的过程中发挥着关键的作用。 技术方对产业智能所需的技术进行研发和探索，包括“云大物移智”及数字孪生、仿真推演等技术 研究和应用，并不断进行技术创新和推广，为产业链中的各方提供技术支持和保障。 平台方：产业智能发展中的调度中枢，是资源的汇聚者 平台方发挥着重要的链接和共享作用，提供覆盖产业链各环节的业务、数据平台应用，实现数 据的采集、整合、分析、计算、建模、预警等综合协调和控制，帮助企业加强数据的全流程全生命 周期管控，支撑资源共享和优化配置，推动产业交流和创新，支持跨区域、跨产业、跨企业的复杂 系统协同运作，为产业智能的发展提供全流程、全方位的的技术和服务支撑。

产业方：产业智能生态构建的关键主体，是需求的牵引者 产业方是应用场景和实践环境的主要提供者，通过需求牵引转型，激发各方创新活力。其能有 效把握市场需求规律，把技术方与平台方的技术、能力和平台更好的应用到具体业务场景中，促进 传统产业向自动化、数字化、智能化方向发展，切实提升制造、交通、电力、医疗以及政务等领域 的效率和质量，并能将新技术导入到新兴产业中，探索新的增值服务和商业模式。

产业智能是一场增量革命，使得企业数字化转型从“数据 + 业务”双轮驱动走向“数据 + 算力 + 算法”三轮驱动。数据、算力、算法之间相互依存、相互促进，缺一不可，共同促进业务智能化创新， 推动企业高质量发展。 数据是基础，促进算法的训练和优化 数据是算力和算法的基础，算力和算法则是将数据变为有用信息的工具和技术。海量的业务数 据可以应用于模型训练和优化，以更好的理解业务模式的特征，更准确预测未来趋势，发现潜在的 机会或风险，并根据数据进行业务优化和改进。 算力是保障，提升数据算法融合速度 算力在一定程度上决定了算法的执行时间和性能，对于大规模和复杂的计算问题，例如自动驾 驶、医药工程等，算力的提升可以极大地改善相应领域算法的计算效率和准确性，从而提升企业的 运行效率和决策能力。 算法是引擎，推动知识挖掘产出效率 算法是链接数据和算力的纽带，是数据分析和处理的核心。算法从数据中挖掘隐藏的知识和规 律，其越精准、越高效，就可以让数据和算力变得更加有价值，同时为企业提供更多的信息和洞察， 帮助企业做出更科学的决策。

3.产业智能发展的新框架

产业智能是多元的、开放的，是面向千行百业数字化发展所形成的智能化技术服务体系，其既 能为政务治理、企业转型提供全方位的数字化技术、产品和服务，又能为客户以及生态合作伙伴随 需而用，创造出更广泛、更丰富的智能应用。从技术的角度来看，产业智能的整体框架分为三层。 基础层：五大核心技术。以数字孪生、仿真推演、知识工程、决策优化和协同计算为代表，它 们不在单纯是一项具体的技术，而是融入业务场景、行业机理知识与通用 AI 算法的新方法，打破了 行业与数字技术的鸿沟，能够被广泛应用到跨行业的共性需求场景中去，夯实物理世界与数字世界 互动的基础。

能力层：行业智能平台与行业智能引擎。以面向行业的智能平台、智能引擎的构建能力为主。 行业智能平台集成了数据协同计算平台、数据孪生仿真平台、行业数据平台、行业大模型平台，面 向重点行业建立了通用以及个性化数据模型。行业智能引擎是在行业智能平台的基础上，融合了算 法和行业知识，具有智能化的服务能力。能力层可以通过 API 面向合作伙伴开放，支持各种行业应 用的构建。 应用层：联合解决方案。通过聚合基础层和能力层，与合作伙伴一起面向市场需求提供智能化 的联合解决方案。目前，经过近几年的积累，产业智能已面向政务、交通、汽车、制造、医疗、自 然资源、电力等行业推出了标准化与个性化兼具的解决方案，能快速的推广和应用。