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时间来到2023年，ST在中国召开了其首届传感器大会，支持本地端的AI计算的智能传感器成为了本次大会的焦点。在开幕演讲上，意法半导体副总裁·中国区总经理曹志平表示，我们的生活经历了从off-line到on-line的变革，以及从on-line到on-life发展，目前迈入Sustainable Onlife阶段，具备AI能力的传感器将会是构建永久在线的、虚拟交融的可持续生活的关键。

2019年ST就推出了集成自家ML内核的传感器，这在当时确实是业界首款。而这款产品并不是ST的浅尝辄止，而是开启了其在AI传感器上的完整生态布局。

时间来到2023年，ST在中国召开了其首届传感器大会，支持本地端的AI计算的智能传感器成为了本次大会的焦点。在开幕演讲上，意法半导体副总裁·中国区总经理曹志平表示，我们的生活经历了从off-line到on-line的变革，以及从on-line到on-life发展，目前迈入Sustainable Onlife阶段，具备AI能力的传感器将会是构建永久在线的、虚拟交融的可持续生活的关键。

智能传感器要具备多强的计算能力，才能实现端侧AI应用？传感器和MCU/SoC之间又该如何分配数据的处理任务？带着这些问题我们有幸采访到了ST的诸多高层。

智能传感器布局：从MLC进化到ISPU

“智能传感器必须要能够实现独立的决策——通过它收集到的一些数据，能够不依赖微控制器（不管是节点级别的次微控制器，还是主SOC）独立做出决策。”意法半导体亚太区模拟器件、MEMS和传感器产品部 (AMS) MEMS及影像传感器子产品部市场及应用副总裁、智能手机创新中心负责人Davide BRUNO表示，“所以就ST本身而言，现在正在努力让传感器（不管是运动传感器、加速记仪，还是影像传感器方面）最终能够根据自己收集和感知到的数据做出独立的决策，并自动采取干预行为，从而得到预期的效果。”

通常在一个端侧系统中，会需要用到传感器、MCU和其他一些连接的功能。传感器负责采集真实物理世界的信号以及人体的相关信息，然后负责将数据传递到MCU中进行计算。MCU通过对于数据的计算分析，然后产出控制信号给到执行机构。在这其中，复杂的数据运算可能需要上传到云端进行处理和记录。

而ST在2019年推出的MLC（Machine Learning Core），则是在传感器内增加一个可重新配置的单元，被称为rPU。该rPU可以通过寄存器重新配置，能够运行一些简单的AI模型。其中FSM是用于设计逻辑连接的数学抽象。它是由有限数量的状态和状态之间的转换组成的行为模型，类似于流程图，可以在流程图中检查满足某些条件时逻辑的运行方式。FSM允许可以将一些算法从应用处理器转移到传感器中运行，从而持续降低功耗。

而在传感器峰会上，我们听到了一个更新的产品类型叫做——ISPU，即Intelligent Sensor Processing Unit。据了解，ISPU其实是早在2022年初就已经发布，这是一款内置了DSP的IMU产品，ISPU是集成在传感器的ASIC中的一个专门用于机器学习和处理器的DSP，可采用专用指令集进行编程，能够运行1位NN精度的AI算法。Davide表示，ISPU能够在边缘自动分析处理数据，并根据特定应用的需求，采取干预行为，并确保所需的精确度，从而让终端应用变得更为丰富。而这一理念可以从IMU延伸到ST所有类型的MEMS和imaging传感器当中。

意法半导体MEMS传感器产品市场经理Francesco BIANCHI表示，ISPU是意法半导体跨向人工智能领域的最大一步。目前，可以通过ISPU来帮助客户实现在他们自己的神经网络端，以及包括在他们自己的人工智能算法上的解决方案的打造。

数据分区处理，带来系统能效提升

通过在传感器中集成NN单元，像ISPU这样的产品，可以让用户的数据做到分区处理：在传感器上运行特定级别的一些数据的处理，比如说一些比较简单的或者是中等难度的数据处理；并将比较复杂的算法和比较密集强度的一些问题，留给MCU进行处理。

因为传感器上的AI算力增强而实现的这种数据分区处理，能够大大提升整个端侧系统的能效。

Francesco表示，如果从传统的系统优化的角度来说，大家都认为传感器本身就是一个低功耗的产品，是整体技术架构里面低功耗的一个部分。而对于MCU微控制器来说，因为它要进行大量数据的处理，所以它处理数据数量的高低，直接决定了它的功耗的多少。如果我们能够让一些原始数据实现本地（传感器侧）的处理，就可以帮助为微控制器留出更多的空间来进行复杂任务的处理。这是可以帮助进一步地优化系统及整体的功耗的。“更多原始数据的处理，都可以在ISPU实现本地完成。这样就能够提供更多的信息，提供更多的原数据，帮助我们和客户通过数据的方式执行更多的任务。通过这样的方法，可以帮助客户实现其解决方案极大的系统化的升级和优化。”

此外，数据分区处理还可以提高安全等级。因为通过传感器所收集到的大部分数据都是原始数据，如果采用传统意义的传感器，这些数据可能会放到云端，或者是放到应用端去进行处理。因此，这些数据如果保护不好，就会出现外泄并为第三方所获取。但如果传感器本身就能够实现对数据的一些处理的话，它就帮助降低了数据外泄的可能性。

正如Davide所讲到的，智能传感器的概念并不仅仅局限在MEMS传感器、IMU类型的传感器上，而是也贯穿到了Imagining的传感器产品布局中。意法半导体影像传感器总监Marc VASSEUR就强调到，ST的Imagine传感器可以在计算数据之间实现有效的平衡。

影像传感器的原始数据量非常庞大，要基于其进行算法开发需要花费巨大的时间——很多可供终端用户使用的算法需要花2年以上的开发时间。“所以，我们提供的算法之所以能够为客户所使用，是要确保当我们在数据处理的分区的过程当中，特别是在图像处理的过程当中，我们非常接近这个层级数据的采集，确保我们的传感器能实现有效的数据的收集，数据的处理和数据的存储。”Marc分享到。

超级传感器的融合之力，赋能未来应用

传感器除了智能化外，也存在着融合的趋势，通过多种传感器融合，一方面可以实现系统中更好的BOM和面积优化，另一方面还可以带来安全冗余的特性。Francesco将这种融合的传感器称为超级传感器：“对于任何的应用来说，如果想进一步提升它的性能，都可以考虑使用这样的多传感器融合之后的超级传感器。我们之所以称之为超级传感器。”

除了ISPU外，ST在此次传感器峰会上还介绍了一个独具特色的模块——vAFE。该类器件是在MEMS传感器上增加了一个模拟前端，从而实现了机电感知+模拟感知技术的融合。Francesco表示，通过vAFE，客户就能够有效地连接到MEMS传感器，从而能够更好地使用其内部的处理逻辑，能够更好地嫁接和外部任何的模拟器件之间的联系。

据了解，vAFE提供的信号和运动传感器的信号本质上是同步的，所以可以在传感器的边缘完成独特的上下文感知分析，从而实现低功耗和最小可能的延迟。这也同样契合ST的智能传感器的概念。集成了vAFE的产品，在体积上更具优势，非常适用于TWS耳机等可穿戴设备的应用。

传感器融合的技术和强大的AI算力结合，能够赋能诸多的新兴终端产品形态。例如针对折叠屏手机，ST就将陀螺仪和加速度计的数据相结合，然后在传感器的算法中进行融合，进而可以持续跟踪精确的屏幕开合角度、速度和位移等信息的判断。这一专利技术基于LID系列的产品，因此被称为LID角度解决方案。

Francesco表示，ST在三年前就已经开始投入在这一专利技术的研发中，目前已经进一步推出了新的传感器产品，可以支持多屏和折叠屏上的数据的传感收集和处理。

同时Francesco也表示，多传感器融合的超级传感器可以适用于多种新兴的应用，这不仅包括折叠屏手机，也包括新一代笔记本电脑等。而在XR设备上，超级传感器可以为用户呈现出一些混合现实的影像和效果；而在汽车应用上，这一技术也早就广泛使用，通过多个高精度传感器的数据进行融合，从而形成超级传感器来进一步赋能ADAS的性能。

结语

此次在北京召开的ST传感器峰会，是ST首次在中国召开的、以传感器为主题的大型峰会活动。而我们透过ST的分享，观察到了传感器技术的趋势变化。传感器已经不再是单纯的一个感知器件，而是在追求精准感知的基础上，延展出更多的和AI相关的计算、融合的功能。在端侧AI的浪潮中，传感器在系统优化层面上，可以提供更多的数据处理的价值，助力未来真正的“可持续的、虚实交融的生活”。

今年夏天给物联网开发者带来了一些令人振奋的好消息。GSMA新发布的物联网框架让嵌入式SIM卡eSIM与物联网设备的集成变得轻而易举。当然，ST也在升级自己的产品组合，将在2024年推出一波新产品。接下来，我们将探讨GSMA-eSIM如何提高物联网项目的设计灵活性和开发效率。

让我们从零开始了解eSIM

嵌入式用户识别卡(eSIM)基于安全微控制器，系统结构不亚于一台微型电脑，主要功能是管理密钥并保存机密信息，以便运营商安全地识别设备，验证用户身份。与常规SIM卡相比，嵌入式SIM卡为开发者提供了三大优点。第一个优点，eSIM卡是直接焊接到设备上，无法从设备内取出，固定式安装有助于释放PCB板上的宝贵空间，这对电池来说是个好兆头。eSIM卡的尺寸是SIM卡的四分之一到十五分之一，是物联网产品和可穿戴设备的理想选择。举一个例子，ST最新的eSIM的封装面积是7mm2。第二个优点，eSIM的鲁棒性或耐变性更好，它们可用于工业环境中的机器间通信和车路通信。第三个优点，eSIM有可能提高最终用户的选择运营商的自由度。令人失望的是，这个优点没有变为现实。尽管eSIM在技术上可以支持同一台设备运行多个电信运营商网络，但是用户仍然不能自由转网。不过，一切都将会改变。

面向物联网的GSMA eSIM：随心选网

到2025年，我们身边的联网物联网设备将达到309亿，有些设备可以让我们的生活得更轻松自在，有些设备保护我们的安全，守护我们的健康。因此，开发者必须确保物联网设备能够随时随地连接最好的流量费划算的移动网络。

那么，这一规范有哪些新意？套餐订购变得简单快捷是主要的好处之一。用户可以订购多种国际套餐，并根据自己的需求或所在位置在最短的时间内切换套餐。每个Profile软件代表一个不同的移动套餐。通过移动网络无线更新Profile，用户可以立即激活或关闭不同的国际运营商的业务套餐，全程无需人工介入。

对开发者，这意味着什么？现在，开发者可以开发一个能够自动切换到最好网络物的联网方案，最大限度地提高网络性能，并节省通信成本。以资产跟踪为例，随着下一波GSMA认证的eSIM的问市，漫游费将会取消，网络延迟也会大幅减少。

从产品设计到制造，降低物联网开发的复杂性

忘记你所听到的关于物联网开发复杂性的各种吐槽吧，按照以前的GSMA规范（专为机器间通信设计），远程更新eSIM卡需用经过认证的Subscription Manager安全路由(SM-SR)服务器，该服务器预集成在经过认证的Subscribe Manager数据准备（SM-DP）服务器内。当设计没有用户界面或用户界面有限的超低功耗设备时，这对于很多物联网开发者来说是一大麻烦。这里有一个好消息，这个新规范不需要如此复杂的配置，这个颠覆性变化是通过即时更新来简化换网过程。

此外，未来GSMA认证的eSIM卡将适用于绝大多数没有智能手机或平板电脑那样的处理能力或用户界面的物联网设备。eSIM卡将能够支持各种低功耗低速网络，包括LPWAN（低功率广域网）技术，例如，NB-IoT（窄带IoT）。

据我们所知，ST是世界上为数不多的工业和物联网eSIM卡一站式供应商。从半导体芯片，到软件操作系统开发，意法半导体提供完整的软硬件解决方案，为开发者节省时间和金钱。我们甚至还提供写卡发卡服务，使用经过认证的内部制造流程把客户的敏感数据写入客户的卡片。

总之，未来GSMA认证的eSIM将成为下一代物联网设备发展普及的关键赋能者。我们的下一代GSMA eSIM产品将于2024年发布。联系ST销售就可以获得样片!

2023年12月21日，中国– 意法半导体发布了STM32 ZeST*(零速满转矩)软件算法。该算法运行在STM32微控制器上，让无感电机驱动器能够在零转速时产生最大转矩。意法半导目前正在与指定客户分享这个算法。该算法首次在通用电机驱动器中提供零速满转矩电机控制功能，实现了以前无法实现的电机运行平顺性和可预测性。

电动工具、电动窗帘、洗衣机、自动割草机、空调系统、电动自行车等产品设备要求电机按照正确方向最大转矩启动和/或最大负载快速启动，同时消耗最小的电能。普通无感电机驱动器不能确定电机在零速时的转子位置，因此，无法满足这些设备的要求。此前，要想保证定位准确、高能效和正确操作，通常需要增装硬件位置传感器或使用特殊类型的电机。

新的STM32ZeST软件算法是一个零速无感电机控制优化通用解决方案，支持任何类型的永磁同步电机(PMSM)。为了实现优化控制，STM32ZeST算法需要与新推出的高灵敏度观测器(HSO)算法同步运行，采用无传感器的无感模式控制电机运行。作为一种嵌入式软件解决方案，不需要在STM32微控制器(MCU)上增装额外的硬件或特殊外设。为确保电机控制保持高能效，电机的阻力也是在运行时估算。

通过使用STM32ZeST和HSO软件算法，设计者可以避免在启动阶段出现高峰值电流，提高应用的能效。与有霍尔传感器的电机驱动器相比，意法半导体的解决方案降低了物料成本(BOM)，提高了运行可靠性，降低了噪声。意法半导体开发了一个演示模型，展示无感电机驱动器如何启动，在各种转速和最低转速时移动负载。该模型使用的是一个电动踏板的车轮，演示了电机始终按照预定方向启动，并且可以使负载保持在零速静止不动。

为方便开发者评测STM32ZeST和HSO两种算法的性能，加快开发进度，意法半导体开发了配套的硬件工具，其中，B-G473E-ZEST1S控制板为电源板STEVAL-LVLP01生成PWM信号。电源板驱动低功率/低电压电机，例如，意法半导体的B-MOTOR-PMSMA套件中的电机。控制板与电源板的连接使用的是新的嵌入式电机控制连接器V2。

意法半导体为开发者提供了大量的额外支持服务，帮助他们为人气高的电机类型开发驱动器，满足各种应用需求，达到能效、尺寸、性能和成本等限制要求。STM32系列微控制器可满足各种性能需求，许多产品集成了适合电机控制的功能，例如，先进的电机控制PWM定时器，意法半导体电机控制软件开发套件(MC-SDK)支持所有这些产品，该套件包括电机控制固件库和专用配置工具(Motor Control Workbench)。这两个工具都需要配合STM32Cube生态系统和STM32CubeMX项目配置器使用。

HSO算法集成在新版MCSDK（6.2版）开发套件内。新版MCSDK增加了在STM32 G4 MCU上运行的双驱动器解决方案，还支持从高性价比的STM32C0到高性能STM32H5的各种系列STM32微控制器。

有关STM32电机控制的更多信息，以及下载包括HSO软件算法在内的新MCSDK v6.2，请访问https://www.st.com/en/embedded-software/x-cube-mcsdk.html。要获取有关STM32 ZeST SW算法信息，请联系当地意法半导体销售办事处。

* STM32是意法半导体国际有限公司(STMicroelectronics International NV)或其关联公司在欧盟和/或其他地方的注册和/或未注册的商标。特别是，STM32在美国专利商标局注册。

关于意法半导体

意法半导体拥有5万名半导体技术的创造者和创新者，掌握半导体供应链和先进的制造设备。作为一家半导体垂直整合制造商(IDM)，意法半导体与二十多万家客户、成千上万名合作伙伴一起研发产品和解决方案，共同构建生态系统，帮助他们更好地应对各种挑战和新机遇，满足世界对可持续发展的更高需求。意法半导体的技术让人们的出行更智能，让电源和能源管理更高效，让云连接的自主化设备应用更广泛。意法半导体承诺将于2027年实现碳中和(在范围1和2内完全实现碳中和，在范围3内部分实现碳中和)。

法国达能集团是一家知名的跨国食品饮料公司，以“通过食品，为尽可能多的人带来健康”为企业使命，旗下拥有众多知名的国际品牌（如爱他美、诺优能、纽迪希亚、依云等）和发展强劲的本土品牌（如脉动、牛栏牌、Aqua等）。达能（中国）食品饮料有限公司（以下简称达能）作为其在中国的总部机构，拥有7家工厂，分别位于广东中山、河北丰润、湖北武汉、四川邛崃、陕西西安、江苏南京、上海。

食品饮料行业具有快速变革、全品类市场集中度较低、品牌竞争激烈等特征。达能面临产品同质化严重、利润滑坡等问题。加强生产过程的技术创新和数字化改造，走“高效、清洁、安全”的发展道路迫在眉睫。

为通过数字化转型提质增效，达能与中国联通联合打造了5G智慧工厂，依托联通领先的云网资源禀赋，基于5G、人工智能、物联网等新一代信息通信技术深度赋能，打造了5G+设备联网、5G+AI视觉检测、5G+MES、5G+能耗云等八大应用场景，加快达能实施智能制造步伐，推进在生产制造和供应链管理环节的柔性化改造，探索个性化定制产品的服务模式和商业模式创新。以新质生产力打造发展新优势。

数字化“神经元” 让达能触达更广更全

达能工厂厂区分散，物理距离较远，不同车间之间信息孤岛林立。依托5G及边缘计算MEC平台，中国联通助力达能在全国各个厂区内构建了一张5GMEC专网，为达能的生产经营管理提供了一致的网络基础服务，通过对工厂前处理车间、包装车间、灌装车间5G网络覆盖，完成了150台PLC设备的生产及质量数据100%采集，做到生产数据100%不出园区，最终实现了网络可视、可管、可控、可用、可维的“五可”目标。

智能化“大脑” 让达能运转更稳更快

针对达能生产环节数据离散、物料周转率低、人工质检效率低、问题件溯源难等生产管理痛点，中国联通联合达能中山工厂对内部业务流程进行梳理，聚焦制造、仓储和配送三大环节，定制化设计了5G+MES、5G+AI视觉检测等数字化解决方案。5G+MES布署了生产执行、质量保障、设备管理、能源管理、数字化CIP、实时监控预警和知识管理七大功能，实现了生产现场及制造过程可视化；5G+AI视觉检测，利旧全厂183个安防监控摄像头并辅以AI算法，实现了全厂人员面部识别、人员轨迹记录；同时利用高速高清相机，实现产品包装快速检测，不合规包装剔除率达到99.99%。

绿色化“心肺” 让达能续航更久更远

通过在达能遍布全国多省的厂区部署5G+能耗云产品，对各厂区电、水、热、气等能源消耗的关键节点加装智能采集装置，实现了对能源状况的全面监测、分析和评估，有效提升了能源效率管理水平，使其厂区整体能耗下降8.8%，工业用水消耗量下降8.2%，水、电、气等控制设备的故障率平均下降至1.2%。

在联通5G+工业互联网应用的加持下，达能工厂数字化和智能化运营体系逐步完善，数智改造成果获得了业界广泛认可，率先成为中国饮料行业首批实现碳中和的工厂之一，并入选工信部2023年第一批5G工厂名录。达能工厂“5G数字化工厂赋能饮料智能制造”项目获得工信部第六届绽放杯国际赛一等奖、全国赛三等奖。中国联通与达能共同发起的制造与清洁技术联合实验室更是获得了驻华法国大使馆的发函认可。

未来，中国联通将继续携手达能，将数字化转型成果复制到达能全球三大研发中心、190座制造园区，助力达能全球工厂生产管理更协同、数据采集更及时、数据贯通更高效、业务决策更科学。中国联通继续深化数字技术融合创新，继续促进食品产业转型升级赋能，利企惠民。

 

走进北京三一重能工厂，可以看到来往员工的安全帽上、吊装过程中的大部件上、停放在生产区域的扇叶尾部以及来往行驶的AGV上都固定有定位标签。车间负责人说，“这些都是5G+融合定位标签，为保障安全、加强管理，从员工到扇叶、到车辆都需要佩戴及安装。这些标签可以通过建设在厂房内的基站进行亚米级定位，并依托联通5G网络将定位数据实时回传到管理后台，使一线员工的人员效能提升15%，叉车等瓶颈资源利用率提升至95%，厂区生产效率整体提升8%。”

三一重能成立于2008年，是“全球新能源500强企业”，并被工业与信息化部评定为“智能制造标杆企业”。近年来市场占有率持续提升，成为全球综合排名前十、中国前五的风电整机商。随着外部竞争环境的变化，三一重能也面临保安全、提产能、降成本、增效益等方面的挑战。

中国联通携手三一重能，正在着力推动5G-A技术落地商用，依托联通“璇玑”时空服务平台，融合5G、北斗、超宽带等技术，面向人员作业管理、瓶颈资源调度、产线脉动平衡等业务需求，打造了室内外连续、网业端协同的5G+融合定位产品。业务场景覆盖电机与扇叶生产和装机全流程，助力三一重能人员、大部件、电机、AGV等生产要素的实时定位和精细管理，打造了5G-A技术在新能源装备制造领域创新应用的新模式。

如今的三一重能，不仅可以对各类生产要素实现实时化、可视化、精细化的定位管理，更是通过联通5G+融合定位技术的“穿针引线”，实现了从电机与扇叶生产到装机全生产流程定位源数据的贯通，打造了风电装备制造安全管理新范式，培育了新型制造模式和产业发展新动能。

优化人员管理模式

叶片加工工序复杂、作业人员密集，对于作业人员管理和生产安全提出了更高的要求。中国联通携手三一重能面向一线作业员工，划定危险作业区域，对非授权误入人员实时告警提醒，确保人身安全；划定定岗作业区域，提供工位级精细作业指导，提升员工工作效率；面向厂区管理人员，设定巡检路线，落实安全生产检查和生产作业指导任务。产品自交付落地以来，持续稳定运行，帮助三一重能实现了人员生产安全0事故，产线人员的作业效率提升了约15%。

打破运输资源瓶颈

在三一重能的厂区内，可以观察到AGV、拖车、叉车等运输载具不停往复运行。在过去，由于缺乏有效的技术手段，存在载具停放不规范需要找寻、行驶路径未能合理规划等因素，造成工位停工等候的问题。这些问题已经成为三一重能生产过程中的堵点，严重制约其生产效率的提升。随着联通5G+融合定位的引入，可有效规避人员碰撞等危险事故发生，同时对这些“瓶颈资源”开展精细化管理，从而实现对车辆的规范落位、快速找寻和路径规划，将运输载具的综合利用效率提升至95%。

优化产线脉动节拍

风电装备制造企业主要业务涉及风电叶片、智能电机的生产和风电设备装机，只有掌握产品在每个工段的耗时，才能准确判断生产全流程的业务堵点。过去，这些数据需要人工汇总，既不准确且非实时。现在，联通5G+融合定位的引入，三一重能的企业管理者可以实时查看扇叶、电机所处生产环节和生产耗时，从而迅速、准确地进行生产排程优化和决策，厂区生产效率提升约8%。

联通5G+融合定位在风电装备制造过程中的应用切实提升了企业经济效益，收到了同行业和5G通信技术从业者的关注和好评，并先后获得第六届“绽放杯”5G应用征集大赛全国总决赛二等奖和世界5G大会揭榜赛二等奖，并成功入选世界5G大会十大应用案例。

未来，在全球“双碳”政策背景下，风力发电已经成为全球经济体能源转型的重要方向，风电相关产业亦将保持良好的发展态势，5G-A技术尤其是5G+融合定位创新技术在风电装备制造领域的应用，已经成为安全、降本、提质、增效的重要新型基础设施，也必将随着风电产业的发展释放更大的经济效益和社会价值。

科技赋能产业，创新引领未来。中国联通将携手产业合作伙伴持续深耕垂直行业创新应用，积极推动“5G+工业互联网”建设，开拓创新、担当作为，大力推进新型工业化高质量发展，为全面建成社会主义现代化强国作出新的更大贡献。

创业三年快速跃进，站在技术自主创新驱动的新一轮发展增长点，迈入下一个高速扩张期。

成立于2020年12月的广域铭岛，面对复杂多变的外部环境，秉承“以数字科技引领行业跃迁”的初心，锚定工业数智化赛道，深化研发创新实力，加速应用实践，打造了一批打破国际垄断的国产自研工业软件，先后获评国家高新技术企业、“双软”企业、“国家鼓励的软件企业”，以数智赋能树立一个个高端化、智能化、绿色化发展范本，在完成自身蝶变的同时，也成为新型工业化的深度参与者和见证者。

基于底层软件构建“速赢+卓越”数字能力矩阵

当前国家大力发展新质生产力，加速推进新型工业化，工业软件是其中的关键支撑。相关行业研究报告显示，2022年我国工业软件市场规模达到2407亿元，同比增长14.3%。国产自研工业软件在垂直细分领域发展良好，但在工业操作系统、研发设计类工业软件等底层技术上存在短板，急需发力追赶以形成核心技术自主可控。

在工业数智化的赛道上，广域铭岛选择从汽车行业切入，获得了海量工业数据反馈、丰富工艺知识及经验沉淀、大量共性场景等先天优势，自主打造了首个源自汽车行业的国家级“双跨”平台——Geega（际嘉）工业互联网平台，为行业共性需求整合、数字化赋能方法论沉淀及包括底层软件在内的通用型工业软件的研发提供了坚实基础。

从整车制造企业入手，广域铭岛针对大型企业普遍存在的碎片化场景需求难以支撑、数据难以归集、基地健康状况难以准确分析、业务运行难以监控预警等痛点，自主研发了GOS工业操作系统，为大型企业建立统一的数据接口标准，实现行业基础数据、工厂模型、工艺路径、业务应用、服务模型等方面的标准化，汇聚工业主线数据，提供技术组件，为上层系统和应用的开发和部署提供统一基座支撑。

基于GOS工业操作系统，广域铭岛以数字原生体系构建了“速赢+卓越”数字能力矩阵和国产自研工业软件产品体系，通过部署制造执行、计划排程、设备管理、能源管理等“速赢智造”套件，助力企业实现快速投产、产能爬升及管理科学；聚焦具体场景，研发以数据和模型驱动“卓越精益”套件，助力企业在质量分析、工艺优化、节能减排等方面实现卓越提升。

目前，这套产品体系已赋能汽车、新能源电池、家电、电子、有色金属、煤化工、磷化工等多个行业，落地全国40多个城市和50多个生产基地，打造一批行业标杆级数智工厂，获得数十项国家及省（市）级重要荣誉或奖项。

近期，广域铭岛还实现了业务出海，为马来西亚龙头企业全面提供数字化服务，助力其成为马来西亚数字化转型与智能解决方案的标杆，并共同拓展马来西亚及周边国家数字化业务，沿“一带一路”持续向东盟输出“广域智慧”。

通用型智造套件实现业务速赢

广域铭岛针对制造业企业普遍痛点中提取“最大公约数”，提炼了业务速赢（更快生产）和卓越提升（更优交付）两大核心需求，“速赢智造”套件和“卓越精益”套件分别解决这两大需求。

在业务速赢方面，基于GOS工业操作系统，开发和部署各类“智造套件”，类似于在Windows系统中安装Office组件（Word、Excel、Powerpoint），让常用软件快速运转，从而让不同行业、不同阶段的企业实现业务“速赢”。

在汽车行业，针对定制化需求增多、用户等待周期变短的消费趋势，广域铭岛为领克汽车成都工厂提供GOS工业操作系统，打造了APS高级柔性排程系统，并配合制造执行、供应链管理、仓储物流管理等套件，助力工厂根据市场订单需求，结合供应链、物料库存、产能等约束条件，提供智能化的排产策略。落地应用后，实现物料库存成本降低300万元每年，产品交付周期缩短10%，物流配送效率提升10%。

在新能源电池行业，针对新建电池工厂，广域铭岛以数字原生体系为核心，结合《智能制造成熟度评估》、《“未来工厂”建设导则》等标准，在咨询诊断基础上，搭建GOS工业操作系统和“速赢智造”套件，打造了一批电池行业标杆级数字原生工厂，相比传统同等规模电池工厂平均投产周期缩短15%，生产效率提升23%。

在有色金属行业，聚焦物耗、能耗、产量、质量等关键痛点，广域铭岛以ESG理念为指引，通过GOS工业操作系统结合制造执行系统、设备管理系统、能源管理系统等“速赢智造”套件，打造了行业首个煤电铝一体化节能降碳解决方案，帮助广西百矿集团30万吨年产能的电解铝生产基地提升综合管理效率25%，提升设备效率19%。

工艺质量提升软件助力汽车智造升级

数字化、智能化、绿色化是新型工业化的鲜明时代特征。广域铭岛助力制造业企业实现业务“速赢”的同时，也深入行业具体场景中，将具体的工业知识、技术、流程、经验进行数字化提取，并封装为工业软件，助力企业在工艺提升、质量分析、成本节降等方面实现卓越提升。

在工艺提升方面，以汽车行业点焊工艺场景为例，过往焊点检测通常为抽检的形式，难以覆盖一辆白车身的3000多个焊点，且焊接结束后才检测出问题，增加返工成本，降低效率。基于上述痛点，广域铭岛自主研发了GQCM点焊质量管理APP，可以通过对白车身约3000焊点电流电压数据的实时采集与分析，并基于焊点质量评分模型，进行质量判定引导精准检测，同时通过开发焊接参数推荐模型，辅助焊接工艺决策，提升焊点一次合格率，并且在模型的自优化自升级中，实现焊接质量的持续提升。

除了点焊工艺场景，广域铭岛围绕汽车“冲焊涂总”四大工艺的关键场景还研发了GQCM尺寸智能管理APP、GQCM涂装工艺质量管理APP、GQCM拧紧工艺质量管理APP等一批聚焦工艺质量提升的软件，当前这批工业软件已应用在全国数十个汽车生产基地，平均实现了质量提升10%，运营效率提升30%，单个基地可产生数百万万元的成本节降效益。

其中，GQCM点焊质量管理APP、GQCM尺寸智能管理APP两款软件还实现了对国际垄断软件的赶超和替代。

节能降碳软件助力高耗能行业绿色转型

绿色化是新型工业化的生态底色。在国家“双碳目标”下，高耗能行业有着迫切的节能降碳需求。

在有色金属行业，广域铭岛深入电解铝行业槽控、阳极管理、出铝、火力发电、配煤掺烧、空压机能耗管理等场景，为百矿集团打造了电解槽工艺自优化APP、电解槽全生命周期管理APP、阳极全生命周期管理APP、精准出铝APP、智能配煤算法APP、火电能效寻优仿真APP、通用动力优化APP等一批工业软件，应用在30万吨电解铝产能的百矿集团德保基地，实现年降碳排10万余吨，年化节降效益超8000万。

其中，智能化配煤算法APP、通用动力优化APP等软件因具备跨行业共性场景而实现应用迁移。以配煤算法APP为例，该软件打通燃煤采购、煤质检测、掺烧试验等燃煤全周期数据，通过工业机理+AI算法融合训练，提供以配煤为中心的全流程价值预测，反向指导工艺参数调整和燃煤采购，目前已经推广应用到煤化工、磷化工等高耗能行业。

工业智能化的场景种类繁多、需求多样，广域铭岛在深入工艺场景研发工业软件的基础上，同样注重共性场景和技术的提炼，并以实实在在创造价值为出发点，助力制造业企业数字化、智能化、绿色化升级。

新质生产力的起点是“新”，关键在“质”，落脚在于“生产力”。广域铭岛作为工业数智化领域的深刻践行者，将继续深化工业软件研发创新能力，为新质生产力打造和新型工业化建设注入源源动能，不断以数字科技引领行业跃迁。

近日，国家工业与信息化部公示了2023年度绿色制造名单，电装中国集团公司(以下简称“电装中国”)的三家生产公司-天津电装电子有限公司、天津电装空调管路有限公司以及电装天电子(无锡)有限公司入选名单，荣获“国家级绿色工厂”称号。

“国家级绿色工厂”是由工信部主导的全国性评选活动，旨在贯彻落实《“十四五”工业绿色发展规划》，加速完善绿色制造体系，助推工业领域加快实现碳达峰碳中和目标。电装中国始终积极响应国家关于双碳目标的号召，以实际行动推行环境友好的造物，此次获得国家级绿色工厂的荣誉，也代表着国家对电装中国在各生产基地绿色制造和低碳实践的充分肯定。

电装以2025年实现电力碳中和，2035年实现全面碳中和为目标，积极部署，推进建设绿色制造体系，以省能源、使用可再生能源、采购绿电为抓手，探索工厂实现绿色制造的推进路径，并成立了造物碳中和团队，负责在各个生产公司推广总部的节能造物经验和技术理念，采取一系列因地制宜、切实可行的措施，为实现可持续发展目标做出贡献。

迄今为止，电装中国共有4家工厂获评国家级绿色工厂，6家工厂获评省市级绿色工厂。已有12家工厂导入太阳能发电设备，为造物提供更加可持续的能源供应，助力削减碳排放。这一亮眼的绿色成绩单见证了电装中国积极响应国家双碳目标的号召，坚定高质量发展要求的方向，以实际行动书写在华发展的绿色篇章。未来，电装中国也将坚定不移推进绿色制造实践，为碳中和的实现做出贡献。

电装是世界先进的汽车零部件生产厂家之一。在美国《财富》杂志发布的2023年世界500强企业中排名第303名。一直以来电装都专注于电动化、自动驾驶、智能网联等技术创新、致力于解决汽车行业面临的挑战和社会课题。目前在全球广泛应用的二维码就是电装在1994年发明并无偿公开的。

在中国，电装于1994年在烟台成立了第一家合资生产企业。作为在中国的统括公司——电装(中国)投资有限公司，成立于2003年，目前在国内设有生产公司、销售公司以及软件开发公司等共计30多家关联企业。

5G托举航天梦，航天梦助推强国梦。为深入贯彻落实党的二十大提出的“坚持把发展经济的着力点放在实体经济上,推进新型工业化,加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国、数字中国”，中国联通加快“5G+工业互联网”高质量发展，推动新技术、新场景、新模式向工业生产各领域、各环节深度拓展。

广州中科宇航探索技术有限公司是国内首家混合所有制商业航天火箭企业。业务范畴覆盖了系列化运载火箭研发、定制化宇航发射、亚轨道太空旅游等。

近年来，中国联通依托科技创新能力禀赋大力推进5G与国之大器的有机融合，赋予商业火箭巨大活力，与中科宇航强强联合，基于5G等新技术不断探索对火箭“培训、研发、生产、测试、发射”五大环节的深度赋能，以中大型运载火箭5G协同智造等项目从全国参赛项目中脱颖而出，斩获工信部第六届绽放杯全国赛三等奖、科技部2023世界5G大会5G融合应用揭榜赛全国二等奖等多个重大国家级奖项，助推中科宇航成为首个获得荣膺国家级5G奖项的商业航天企业。

一、5G打造“安全第一盾”，为火箭网络数据保驾护航

数据安全是火箭制造考虑的第一要素。基于联通搭建的“5GC+多园区UPF下沉分层组网”的5G独立专网测试环境，首次将5G安全专网应用到商业运载火箭制造企业，运用领先的国密算法、超级SIM卡技术，结合3A认证、电子围栏等安全机制，形成了端到端的网络隔离和安全认证体系，确保火箭制造关键环节数据安全。

二、5G协同“航天制造场景”，助力火箭智造转型升级

中国联通联合中科宇航共同遴选出火箭生产到发射核心环节中与5G技术较契合的测试场景，通过建立集成化的数字化转型测试平台，汇集各个环节的测试数据，可以实现对火箭制造过程的实时监控和预测，快速提升火箭制造环节的效率和质量。

在火箭总装培训环节，火箭总装流程复杂，传统纸质培训材料内容多、课程枯燥、培训效率低。如今基于联通5G+边缘计算特性，通过采用“5G+XR”，打造直观互动式培训效果，培训效率提升40%。

在火箭研发环节，舱体结构、推进、导航控制等设计环节和整合开发难度大，设计评审期间异地交互难、协同难，基于联通5G+多园区组网模式，实现研发云平台多人协同处理，沟通效率提升60%。

在火箭生产环节，火箭部件数量众多,各个零部件之间的组装又要求分毫不差，以往技术工人每安装1个零部件，需要安装、记录、拍照三个步骤，导致过程繁琐且风险不可控。现在通过快速部署联通5G+360度全景视频监控，记录安装全过程作为质量溯源；通过联通AI算法对人员安装行为实时检测，及时预警，让关键环节100%可控、可查、可溯，已成为总装质量管控一大法宝。

在火箭测试环节，以往装配人员测试火箭舱段过程中，一是爬进爬出带来质量风险；二是拍照分析判断不够实时；三是听装配人员口述，效果不够直观。如今借助联通5G+AR智能镜助力技术专家远程指导作业，高效解决现场故障，实现专家端与现场端响应率快速提升。

在火箭发射环节，随着火箭发射任务日益增多,发射场急需在最短时间内搭建通信链路，以往需要人员背负60公斤重的通信便携站提前到达戈壁滩指定位置，由于箭体散落范围广、落点偏差大，工作人员要花费数天时间来寻找。通过快速部署联通卫星应急通信车，借助5G+低轨卫星网络融合优势，实现网络的快速拉通。

未来，中国联通将紧抓新型工业化发展机遇，深入推进5G+工业互联网融合发展，打造IT、OT深度融合的一体化解决方案，助力火箭设计工艺制造一体化高效协同，为中国航天梦贡献联通力量。

机器人接管医疗领域的拾取和放置任务

Irish Manufacturing Research (IMR) 是一家领先的研究和技术机构，在工业 4.0 领域提供范围广泛的研究、培训和咨询服务组合。IMR 为医疗行业开发了一款经济高效的解决方案。这款拾取和放置机器人专为自动处理膝关节植入物等复杂组件而设计。在此之前，人工执行这一任务较为容易。IMR 高级研究员 Anum Rehman 表示：“相应的机器人应用是在 Multipix Imaging 和 MVTec Software GmbH 的支持下开发的。 MVTec 提供了必不可少的机器视觉软件MVTec HALCON。IMR 由此开发出一款 3D 机器视觉应用，能够识别并定位随机排列、反光且形状复杂的膝关节植入物零件。这样，拾取和放置机器人就能精确地重复抓取各个组件并安全放下。高品质的机器视觉软件是实施过程中的关键组成部分，因为植入物的表面性质极具挑战性。”

机器视觉软件实现自动拾取和放置应用

单元中是一台配备有臂端工具（抓取器）的 6 轴 UR3 机器人。为提供均匀的环境照明，安装了环形灯具。使用 2D 工业相机进行图像采集并实现物体定位。拾取和放置机器人通过安装 HALCON 软件的笔记本电脑控制。然后，通过 TCP/IP 协议将已定位零件的坐标发送到机器人控制器。机器人可以在不碰触其他植入物的前提下独立拾取所有组件，并根据所属位置对其进行分类。

毫米级精度的软硬件交互

实施过程中的困难在于不同表面差异巨大，从哑光到高反光均有，同时形状也非常复杂。零件必须以六自由度 (DoF) 加工，精准度需达到 +/-3 mm。此外，还要加上工艺环境带来的挑战：零件被容器壁遮挡，排列杂乱，并且必须在不同尺寸的容器中进行抓取和存放。此外，周期时间要少于 15 秒。最后，客户需要确保同一套系统能够在所有抛光阶段实施。最后，拾取和放置机器人应当能够对半结构化配置的零件进行操作和协作。

强大的机器视觉软件 MVTec HALCON 赋予机器人视物能力

拾取和放置应用使用的相关 HALCON 技术是基于形状的 3D 匹配。这种基于形状的匹配技术可以准确可靠地找到物体。即使零件旋转、缩放、透视失真、局部变形、部分遮挡、脱离图像或受到非线性照明变化的影响，该技术也能正常工作。拾取零件时，2D 相机图像会提供零件的轮廓，用以与 HALCON 中存储的 3D CAD 配置文件进行比较。软件会在此基础上确定最佳零件轮廓，再将相应的 3D 坐标发送给机器人。

拥有视觉的机器人对于医疗行业客户具有强大说服力

基于机器人的自动化应用可在可靠性、效率和成本方面满足 IMR 客户的期望。因此，IMR 已经开始使用机器人和 HALCON 机器视觉软件开发其他项目。Multipix Imaging 的 Simon Hickman 也看到了自动化对于其他应用和行业的好处：“我们相信，机器人和机器视觉软件的结合可以为更多的医疗公司带来效益。例如，我们在质量控制和拾取和放置机器人应用领域中看到了许多未来应用。”

制造业作为国民经济的主体，是立国之本、强国之基。目前我国制造业正在由“量的积累”阶段迈向“质的提升”，在流程行业，许多工厂在自主创新、资源利用效率、信息化程度等都面临着转型升级的刚需，而智能化工厂是实现“智能制造”的必经之路。今天我们将聚焦流程行业的典型代表之一——玻璃行业，探索如何从“数字化”到“智能化”从而实现转型升级。

“高、难、多”痛点驱动，玻璃行业转型变革之困

玻璃行业主要面临三大痛点。一是玻璃企业是典型的“高”耗能生产企业，窑炉、退火炉、钢化炉等一系列的高耗能设备是能源消耗的大头，一方面企业面临政府严峻的能源指标监控压力，另一方面节能降耗省成本也是企业核心考虑的重点问题。二是工艺复杂“难”控，玻璃的生产工艺具有连续性，目前大多工厂的生产经营数据依赖人工采集和分析，使得工艺参数反馈滞后，且设备间的参数分析无关联。此外，老师傅经验难传承，生产不确定风险增加。有经验的老师傅离休退岗，大量未经数字化沉淀的经验难以传承，这些因素都使得生产管理的过程更加“难”控。三是存在“多”处重大危险源，工厂有氮站、氢站、液化气和管道天然气等多处重大危险源，一旦出现监控不及时等风险，人员安全事故就会发生从而对企业造成损失。

如何为玻璃行业的转型提供破局之道，我们认为从【数字化】到【智能化】是破解困局的高效密码。

在数字化时代的海洋中，如何发现、挖掘并运营数据，实现数据价值的最大化，是工业企业面临的首要课题。数字化时代是以设备为核心用户、工业互联网为核心系统，从而构建新型的企业管理。

对于玻璃企业而言，很多工厂都建设了大量信息系统，例如ERP、MES和QMS等，但是怎么把这些信息化系统和工厂的生产主力军——“设备”进行整合，并让设备“开口说话”，从而发现生产经营中的问题。下面我们将用“体检——诊断——治疗”的故事让大家轻松理解工业互联网是如何为玻璃行业转型赋能。

首先整个数字化的“体检流程”可以分为四步：

第一步数据采集：在玻璃工厂的各个工段(热端、冷端、深加工和公辅)，都存在大量的设备需要采集数据。以往工作人员需要深入车间开展巡检，人工记录设备数据，不仅工作量大、效率低，还存在漏检、误检的可能性。现在凭借工业互联网平台，可以解决各类设备的联网需求，化解设备数据采集的难题。

第二步数据治理分析：采集完设备数据后，需要对数据进行处理分析并沉淀核心数据，存储到企业的数据仓沉淀为有价值的数据资产，为日后的经营分析提供基础。

第三步业务数据管理：将内外部的数据整合分析后，结合公司经营的五大核心模块(生产、品质、设备、能碳、安环)和行业标准进一步分析数据并进行诊断问题。

第四步分析决策：基于工厂经营的五大维度诊断出工厂的问题后，通过一些可视化的应用对关键指标进行数据和图表的呈现，即生成一个个具体的“画像报告”，让数据“会说话”且让负责人能看懂并进行下一步的分析决策。

经过数字化的“体检流程”后，负责人会看到一张全面的玻璃工厂“数字化体检报告”，报告覆盖生产、品质、设备、能碳、安环五大模块，针对每个模块的关键指标也会有详细的诊断结果，工厂的“病症”一目了然。

【智能化之道】

“体检”过后，智能化场景应用针对症结“对症下药”

通过数字化的手段为企业完成“体检”并得到诊断结果之后，将转向智能化的场景应用来为工厂“对症下药”。这里我们主要针对【AI+工艺智能化】和【AI+能碳智能化】两个场景应用来说明为什么它们是玻璃行业甚至是流程制造行业转型升级的关键燃料。

AI+工艺智能化

流程制造行业中，主要聚焦于生产工艺的调优。玻璃的原料和生产工艺具有多变量、非线性、大滞后、工艺机理复杂、部分质量参数不可在线测量、产量大、基于人工经验等特点。质量稳定的根在于工艺，但人是不确定性最强的一个要素。如何传承老师傅的工艺，并做到大规模能力复制和生产优化?由此，「AI+工艺智能化」技术应运而生。

「AI+工艺智能化」聚焦于流程型制造业，基于工业知识，将工业机理模型与机器学习的算法相结合，在真实的工业场景中，通过对复杂的物理化学过程进行模拟和优化，将人工经验固化为模型等方式，形成可规模化复制的资产，协助企业优化决策和智能控制。并且，通过算法和工业智能的方式将老师傅们解放出来，新来的操作工也能像专家一样操作。

在玻璃行业，彩虹集团采用“展湾科技工业互联网平台”搭建起彩虹玻璃生产的工业大数据平台，并共创了AI工艺自控解决方案。通过“数据+算法模型”，将“老师傅经验”转化为“数字化接班人”，实现系统自动调参，并通过专家的辅助监测来提升调整的准确性和效率，解决了质量不稳定和成品率低的问题，为工厂极大地提高了产品品质。

AI+能碳智能化

在玻璃工厂的生产环节中，存在大量的高耗能设备，如窑炉、风机、退火炉、钢化炉等，一个典型的玻璃工厂，天然气成本占40%，企业面对政府严峻的能源指标监控和高成本的投入双重压力，「AI+能碳智能化」的必要性就不言而喻。

玻璃工厂的窑炉通风系统中，温度控制必须合理、稳定以确保原料熔化充分、均匀，这直接影响玻璃成品的质量。风机控制的准确度直接影响燃料成本和温度，目前操作工通常将风机开到上限值以保证后端供应，通过阀门值调整风量，但DCS无法算出风量损耗和详细需求，就会出现浪费大量能源(天然气&电量)的情况，提高企业成本。

「AI+能碳智能化」结合节能改造需求，聚焦于保温系统和风道优化，考虑总风量需求，智能调节变频器功率，将原工人手动阀改为电动控制阀，利用算法优化末端风量配比，以达到节能的效果降低企业运营成本。 展湾科技基于其工业互联网平台打造的“能源管理驾驶舱”也能够及时掌握能源信息，实时反馈及决策。

从“数字化”到“智能化”，持续赋能玻璃行业转型

洞察数字化变革历史，玻璃行业想要在工业4.0时代持续发力，走智能化工厂之路，从数字化到智能化是必经之路。

展湾科技深耕工业互联网行业多年，聚焦玻璃行业头部客户，积累并开发了工业物联网和工业大数据平台等产品，和客户共创了许多智能化的解决方案，未来展湾将持续践行“让客户自助，与客户共创”的使命来推动中国玻璃产业的转型。

展湾科技成立于2014年，是一家专注于“工业大数据采集、治理、分析及应用”的软硬件产品提供商，提供端到端的工业互联网解决方案，服务于工厂和设备制造商。公司总部位于上海市杨浦区，并于安徽省合肥市设有分公司。展湾所有产品均拥有自主知识产权，覆盖数据采集、工业物联网、大数据平台、工业场景数据分析算法和应用，致力于帮助客户提升设备效率，优化产品质量，洞察数据价值，增强经济效益，在中国制造业转型的浪潮中完成数字化、智能化升级。

目前，展湾已经为来自汽车及汽车零部件、工程机械、装备制造、新能源材料、油气管道、冶金、玻璃等行业的世界500强客户提供高品质的产品服务和解决方案。