月份：2023年1月

早在1798年，英国政经学家托马斯▪马尔萨斯在英国面临食物短缺困境时提出“人口的增长总是要以某种方式消除，人口的上限就是地球能给我们提供的农业发展水平的上限。”随后，工业革命实现的农业技术进步打破了这一困局，而这一观点后来也被称为“马尔萨斯陷阱”。Omdia 中国首席顾问王珅在前不久举办的线上媒体分享会上说道，“现在我们仍然面临同样的困境，只不过困境来自温室气体排放过量，现在的资源是稳定的大气自然环境。”

而ICT产业一方面是技术密集型行业，会利用大量绿色减碳新技术，从实现ICT行业的减碳目标入手，延展到下游例如电力制造、交通、农业等各行各业；另一方面它也是一个基础设施型行业，它的蓬勃发展也将大力推动下游产业链的数字化，帮助下游行业实现去实物化、去现场化、以及去碳化。“ICT行业自身的减碳效果对于整个下游的助推作用是巨大的，原因就在于ICT行业提升了下游的数字化程度，而数字化是帮助下游行业更好匹配能源和需求的关键，”王珅表示，“从长远角度来看，ICT行业对于实现双碳目标将起到核心作用。”

资源和发展到底如何取舍？全球“双碳”变革中长期坚定趋势未变

2022年是气候改变为人类敲响警钟的一年，也是双碳认知在全球范围更加深化的一年。在这一年，中国一部分城市度过了非常漫长的夏天。也是在这一年，乌克兰局势使欧洲短期只能因时制宜，放宽能源政策使用火电满足迫切需求。但这些短期的困境从长期来看也恰恰使得各国更加重视能源独立性，消费者更加坚信环保意义，能源转型将在中长期提速。

当前，全球每年向大气层排放510亿吨温室气体。若以2020年美国二氧化碳排放作为例子，会发现碳排放的主要来源是交通和电力。个人的系列减碳行为都行之有益，但真正的碳减排目标还需从国家层面实施。据悉，目前全球已经有44个国家承诺了净零排放目标，而这些国家的碳排放份额占据全球总份额的70%。“这张PPT中右侧图表中的红线表示如果实现更高层次的国际合作来共同实现碳减排目标，大约在2050年即可实现净零排放，但如果国际合作缺失，那可能要到2090年才能实现该目标，可以说只有国际合作才能达成此目的，”王珅表示。

同时，后疫情时代对各个企业工作方式的改变已带来不可逆转的趋势。据王珅分享，Omdia前段时间开启了一场为期约3个月的较大规模调研，调研方向即探索后疫情时代未来企业工作形式的发展和变化。在这份调研中，他们聚焦整个亚太地区采集了420多份问卷，而受访者主要为企业的CEO、CFO、IT总监、首席数字官等等。通过调研，Omdia发现后疫情时代工作形式正在发生比较大的转型（以下仅摘取几点重要发现）：

首先，从长远来看，有41%的员工将采取移动或者混合的方式办公。也就是说，后疫情时代，我们的工作形式正在发生比较大的转型，而这种改变无形中减少了员工的日常碳足迹；其次，企业也更加关注ESG的相关举措；再次，其中有71%的公司也认为伴随工作方式的转型，他们对于数字化的需求更多更高了。

根据Omdia的调研结果，远程工作对员工的生产力和合作是有提升的，特别是在沟通与协作层面，有49%的人认为是有进步的，而从生产力的角度，也有54%的人认为有所提升。可以说，从企业最为看重的协作和生产力这两方面来看，都有接近或超过一半的人认为能够带来提升。“所以，不论是疫情中，还是后疫情时代，都在加速数字化的进程，而不是启动数字化的进程。”王珅总结道。

数据流量上升叠加能源价格波动，ICT产业带头践行双碳战略

与数字化进程的加速伴随而来的就是全球数据流量不可阻挡地上升，未来虚拟现实、触觉互联网、元宇宙等应用随之而来，将引发更多维更大的数据量。Omdia预计，2017到2024年间，整个数据流量形成一个快速上升的趋势，在2024年达到每年580万PB的数据。“简单类比下，580万PB的数据量相当于全球每个人每天都要上传7000张照片，而这就是近在咫尺的2024年就将发生。”王珅强调道。

同时，俄乌局势的不确定性导致能源价格剧烈波动，可以看到即使欧盟电网已有39%来自绿电，仍对其各行业能源安全和成本控制带来巨大挑战。而中国目前仍有70%多的电力来自火力发电，其中火力发电里面又有90%多来自煤炭发电。

这就是ICT行业的“马尔萨斯陷阱”——能源的资源短缺和数字化需求上升的矛盾，如果不让能源短缺变成数字化上升的瓶颈，就必须采取措施走出陷阱。在交叉压力下， ICT行业对于双碳战略正在践行带头示范作用，措施分为2大版块，一个是绿色化，一个是高能效，落地方向聚焦以下4步：

首先，承担碳责任。这是从公司层面、而非个人层面，让企业担负起责任，以更环保的方式创造商业优势。对于大多数ICT企业来说，我们已经看到这一块在他们的报告中有着非常明显的体现。

其次，加快部署新世代的更高效数据传输技术，比如5G、更高速的WiFi。

再次，将物理生产活动转移到自动化的数字化领域，比如之前提到了后疫情时代对于工作方式产生了不可逆变的影响，这也带动了数字化需求的加速，推动企业投资于数字技术的开发和部署。而ICT的发展也在帮助下游行业去实物化、去现场化，最终达到去碳化。

最后，鼓励企业对数字生产的碳排放后果进行讨论，加快科技发展，保证碳排放技术的发展，抢占碳排放领域的先机。

事实上，ICT减碳措施按照国际规定可以分为三个Scope：Scope 1对标直接碳排过程，比如说减少使用柴油发电机，或者少用燃油汽车；Scope 2针对电力碳排也就是间接碳排，即通过少用电，降低用电环节带来的间接碳排放；Scope 3就是采用产业链上更环保的材料，降低制造环节产生的碳排放。

“我们看到国际国内ICT行业已经开展了诸多ESG实践，他们实施的举措中完整地包括了Scope 1到Scope 3，也就是降低直接碳排放，使用绿色能源，鼓励材料回收，”王珅分享道。

中国ICT产业的双碳机遇：东数西算工程

据ODCC数据，2020 年中国数据中心能耗总量为939 亿千瓦时，碳排放量为6464 万吨。预计到2030 年，能耗总量将达到3800 亿千瓦时左右，碳排放增长率将超过300%。如果不使用绿色能源，碳排放总量将突破2 亿吨，占全国总碳排放量的2% 左右，这是一个非常大的量，如果不加以控制，会极大阻碍我国实现碳中和的速度。

东数西算工程落地的根本原因在于能源和算力的地域不平衡，东部地区是数据资源产生的集中地，数据中心大多建在这里，但能源指标紧张，同时东部地区气候炎热，计算设备的散热和功耗高，运营成本面临巨大压力；而西部地区清洁能源丰富，但用电需求少，弃光弃风弃水现象严重，同时大多地区全年长时间寒冷，或者有天然洞穴、湖泊和其他天然冷却资源，帮助ICT设施降温。

因此，中国对于西部算力中心的定位就慢慢浮现出来，既然资源很丰富，但距离又比较远，就可以将一些大型模型的训练、大量数据的存储放在西部，发挥西部的高算力优势。而对于一些时间敏感的应用还是部署在东部地区，从而不受延时干扰。

王珅在演讲过程中提到，“下图中的公式是Informa Tech去年和华为一起提出的——网络碳指数。之前我们衡量一些设备的能效，都是以能效比的方式，现在我们以总的碳排放量来比总的数据流量来考察能效，这会带来2个认知：其一，要鼓励数据流量的上升，其二，要鼓励碳排放的下降。”

我们现在的方针主要是有两个形式：第一是降低网络绝对能耗，第二提高网络能效，即每W字节数更多。比如部署5G是一件非常绿色的事情。因为5G在传输相同数量的数据时，使用的能源比4G少大约90%，这是因为不能只看绝对能耗，而要看单位数字业务的能耗。5G虽然绝对能耗上升了，但数据流量也是远远上升的，所以说单位能耗下降了很多。

在这个指数公式中我们可以看到，之前所总结的技术措施都是体现在这个公式里：一是提高绿电比率，比如与绿电电网签署长期采购合约，直接采购电网绿电——例如西南地区的水电等；二是提高设备能效，比如简化电信设备，从铜网线转向光纤，模块化的数据中心等；三是智能化的能源管理，例如以AI驱动的移动网络和数据中心的能源节约，对整个ICT设施进行精确的能源管理，尽可能精确地利用每一点能源来支持当前的业务输出。

“我们要认识到，ICT行业并不是一个面向终端消费的行业，它是一个非常重要的基建，它所撬动的其实是整个世界大量依赖ICT数字行业的产业的成功运营，”王珅总结道。据估计，ICT行业可能每年会产生13亿吨的等效二氧化碳，但若这些减碳措施能完全采用，未来能帮助下游行业节约121亿吨等效二氧化碳排放。一个绿色的数字化ICT行业，能够也正在撬动一个更大的绿色世界。

人们生活水平及健康意识的不断提高,商业医疗保险已成为社会医疗保障体系的有力补充。与过去相比,2022年大部分保险公司和保险经纪公司的理赔总金额和理赔案件总量呈上升趋势,在赔款金额、获赔率、支付时效、平均赔款等方面都有明显提升。

　　根据元保发布的《2022年健康险理赔年报》显示,元保理赔时效持续提升,最快理赔时效达到“1秒结案”,即从申请理赔到成功结案不到1秒;而万元以下闪赔案件平均理赔时间持续下降,2022年平均理赔时效为9.55小时,达成“10小时到账”。

　　高效的理赔速度依托于科技加持,元保将AI机器人深度应用于智能理赔,单个机器人可以同时服务200人,服务率达到88%,即100次用户服务中有88次由AI机器人处理。通过人机协同和智能交互,可以实现7*24小时极速响应。作为AI机器人的引擎,元保自主研发的保险知识图谱多达6600组,覆盖保险医疗领域常见问题,能够快速准确识别各类医疗、理赔资料,线上理赔资料审核一次性通过率提升至97%,相较于2020年的91%,实现了更加高效的理赔服务。这些都令消费者对互联网健康保险的信任度和好感度大幅提升。

　　对于大部分客户而言,一旦风险发生,理赔速度是至关重要的,因为这可能影响到他们后续的疾病治疗,甚至是生活质量。元保全流程AI嵌入,实现智能理赔,解决了传统模式下数量繁多的单据和冗长的流程,大大提升了理赔效率,让理赔逐渐变得简单,改善消费者的理赔体验。

　　经过三年的耕耘与发展,元保在保险科技领域展现出了强大优势,为用户带了高品质体验的同时,也获得了行业的广泛认可,相信在未来元保也会努力打好“科技+保险”组合拳,以科技为导向,以用户需求为基石,为保险行业发展持续赋能。

农业的发展滋养了全人类，“夫农，天下之本也”，古语虽简，却道出农业之重，是古往今来放之四海而皆准的道理。

联合国预计，2050年世界人口将达到97亿，但2/3 的人口将居住在城市。城市化进程将导致农业劳动力日趋短缺，水资源逐渐匮乏，可耕地退化问题也不可小觑，这些因素又增加了农业生产的难度，也对产量和品质提出了更高的要求。

《“十四五”推进农业农村现代化规划》明确提出了发展智慧农业的战略规划，主导建立和推广应用农业农村大数据体系，推动物联网、大数据、人工智能、区块链等新一代信息技术与农业生产经营深度融合。建设数字田园、数字灌区和智慧农（牧、渔）场。

农业生产丰富多样，其环境复杂程度不亚于工业生产。以常见的农业生产活动为例，其生产流程中包含了粮食和经济作物耕种、畜牧水产养殖、仓储管理、病虫害监测与防治等。传统的农业生产模式受限于人力和效率，很难突破生产效率瓶颈。互联、高度机械化、自动化和智慧化技术的更新不断推动智慧农业的发展，而其背后是制造业强大的实力及材料科技的不断创新。

全球领先的聚合物供应商科思创，其性能优异的工程塑料聚碳酸酯已广泛应用于网络设备、电子电气、自动化等领域。在智慧农业的发展进程中，科思创产品也起到了有力的推动作用。

互联基础设施：构建智慧农业基础

以互联为基础的智慧农业，首先要保障网络信号的覆盖。农业生产环境大多都处于户外，相较于城市网络设备部署，其位置一般较为偏远，维护所需的时间和人力成本较高，因此稳定可靠的设备运行非常重要，而其对高低温、紫外线等环境因素的耐受性至关重要。科思创模克隆®聚碳酸酯能长时间应对户外环境当中的高低温、异物冲击等挑战，并能长时间耐受紫外线侵蚀，为网络设备内部的精密元件提供良好的保护，保障网络覆盖稳定可靠，为智慧农业网络环境保驾护航。

智慧化农业作业提升田地生产管理效率

农业机械促使生产效率大幅提升，但受限于操作员个人可控制的设备数量，以及传统的地面农机作业速度，效率长期成为制约因素。无人农业机械和农用无人机改变了这一现状。操作人员可以通过预设程序来操控多台设备运转，完成耕、播、收等过程，并操控无人机空中作业完成农药喷洒，生长状态和病虫害监控等，极大地提升了生产管理效率。

智慧化的农业设备一改传统印象当中笨重的形象，逐渐趋于轻巧，特别是对无人机而言，轻量化尤为重要。但轻巧的同时，必须坚固耐用，才能胜任装载等负重任务，并抵抗运行当中的各种外部冲击。科思创模克隆®和拜本兰®聚碳酸酯材料能很好地胜任此方面地需求，并能够应用于设备电池外壳，以出色的耐热和阻燃性能保证设备安全运行。

智慧化农业机械，助力提升生产管理效率

可靠性能胜任棚仓内部环境需求

蔬菜大棚、育苗室、畜牧养殖等环境中，需要广泛部署温度、湿度传感器、摄像头等设备以实时了解牲畜作物和环境状态。这些设备在整个生命周期中都面临复杂的挑战：育苗和大部分牲畜饲养的室内采光过程中，紫外线会加速设备外壳老化；动植物废气在较高湿度下产生酸性物质附着在设备表面造成侵蚀；农业环境虫鼠侵害可能造成设备失灵等。

科思创模克隆®聚碳酸酯材料能充分帮助设备应对上述挑战。材料出色的户外性能使其无惧紫外线侵蚀，并且能够耐受酸性和潮湿环境，保障内部精密元件安全稳定运行。此外，科思创在模克隆基础产品上推出了玻纤增强系列，设备免受虫鼠啃啮地损害。

数字和互联技术将各行各业推升到了新的水平，不断提高效率和质量。数千年来一直滋养人类的农业也能从中获益，农耕将在智慧化生产管理模式下焕发出新的活力。凭借在材料科技方面的专业性和丰富的产品，以及在电子电气领域的经验，科思创全力践行支持智慧农业发展建设的伟大使命，帮助提升农业生产效率，滋养世界。

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2023年1月12日上午，库卡物流自动化（简称KUKA LA）与广汽埃安（简称AION）在位于广州的埃安第二智造中心项目现场隆重举行“埃安智能物流AMR上线启动仪式”。KUKA LA总经理任经纬Alex Ren、KUKA LA研发中心主任马建良Jalen Ma、KUKA LA国内销售总监魏琦Wicky Wei，及广汽埃安副总经理郑纯麒、埃安第二智造中心钟剑主任、埃安第二智造中心曾新明部长等双方领导代表出席本次仪式。该启动仪式的举行，代表埃安第二智造中心正式开启智能物流新篇章，更象征着借助库卡在汽车及物流领域的领先技术和深刻Know-how助推工厂全面开启数智化转型。

第二智造中心具备多个行业领先优势，其中运用先进的智慧工厂平台，实现多地多工厂100%数据互联互通及一站式中心决策；采用AI品控系统，通过机器视觉结合AI技术实现全零件全方位品质监控，进一步提升品控精度；首创超高柔性技术群，让第二智造中心可实现深度互动式定制与高效生产的结合；实现零碳智造，计划全面导入光伏、核电等清洁能源，全面建成全球领先的零碳工厂。并导入智能照明系统，数字化自适应亮度调节，打造黑灯工厂。此次引入库卡AMR移动机器人+软件系统的智能物流解决方案，是未来工厂打造成为行业标杆的无人化、智能化黑灯工厂的重要一环。

智能物流解决方案提供商库卡移动机器人，在项目的第一阶段为埃安第二智造中心提供了多台潜伏顶升AMR移动机器人+K-MReS软件平台的智能物流系统解决方案，该项目主要解决了两大业务场景的无人化搬运，分别为天窗天幕装配线的天窗天幕台车的AMR智能搬运以及电池装配线电池包的AMR智能搬运，仅仅耗时不到2个月，就完成了全面上线，实现了无人化线边搬运，满足工厂快节奏节拍需求，大幅提升了生产效率和对接准确率，为埃安第二智造中心整体智能物流项目的实现奠定了坚实的基础。

广汽埃安新能源汽车有限公司副总经理郑纯麒在当天的仪式现场致辞，他表示：“2023年，我们围绕两个基本逻辑：一是降本增效为导向，二是创造服务价值为导向，有序推进智慧物流的发展。智慧物流不仅要满足生产、采购和销售的智能化，更要降低物流成本，更深层次上，智慧物流的适配发展，是提高整个经济运行的效率，降低整个供应链的运行成本。”他高度评价库卡在汽车制造领域的卓越成就，高度肯定库卡技术产品的领先性和可靠性，希望双方可以紧密合作，通过科技创新，技术赋能，实现埃安的新智造、新升级，助力23年广汽埃安达成50万辆、挑战60万辆生产目标。

库卡物流自动化事业部总经理任经纬Alex Ren表示：“此次库卡与埃安携手，库卡提供了多台AMR移动机器人+K-MReS软件平台的一体化智能物流解决方案，实现天窗天幕装配线和电池装配线两个场景的物料智能运输。投产后，将大大优化厂内物流，提高物流效率，改善作业环境，并保障产能提升。”任总特别表示“希望以这个项目为起点，库卡与埃安能建立长期紧密合作，共同引领新能源汽车制造和供应链创新变革。“

库卡移动机器人专注于工业移动机器人AMR的技术、产品及解决方案。 2021年10月，由中国AMR团队打造的第一款平台型产品KMP 600i正式发布。2022年5月，库卡中国AMR团队发布第二款平台型产品KMP 1500i。之后又发布了多款KMP+特定场景的AMR行业专机，产品阵容不断扩大，目前KUKA AMR可提供全系列移动机器人产品及多行业解决方案，已成为柔性、跨场景、全流程智能制造和智慧物流解决方案提供商，并专注于汽车制造、3C电子、光伏新能源、PCB芯片、白色家电等工业制造领域，未来我们将在擅长的领域发挥最大价值。

库卡移动机器人以业界领先的技术产品为抓手，通过专业的解决方案，与广汽埃安为代表的行业标杆企业达成战略合作，通过强强联合，加速产业变革，引领智造新高度，带动产业集聚，释放经济社会价值，在大幅提升经营效益基础上，实现打造行业标杆智慧工厂的终极目标，最终为国家实现碳中和、碳达峰贡献企业自身力量。

中国拥有世界上最完整的现代工业体系，制造业增加值连续12年位居全球首位。但如果从全球价值链角度来看，我国制造业仍然存在核心竞争力不强的问题，“世界工厂”更多的是依靠人口红利和资源要素赚取加工费，部分关键领域核心技术受制于人的局面没有从根本上扭转。随着我国经济发展进入新常态，劳动力成本不断攀升，制造业企业的利润空间被持续压缩，长期沿袭的粗放型发展模式已经难以为继。

面对制造业向成本更低的东南亚国家转移，以及向欧美发达国家回流的双重压力，我国制造业亟需加快与新一代信息技术融合进程，构建以数字经济、智能制造为主框架的新型制造体系，打造更为健康良性的经济发展模式。毋庸置疑，数字化、智能化转型将成为助力中国实体经济发展、培育发展新动能的题中之义，是未来十年中国企业穿越经济周期的利器。

对于制造业企业来说，数字化建设已经不再是可有可无的事情，而是变为企业的生存问题，犹如逆水行舟，不进则退。然而，尽管大部分企业早早地把数字化建设提上了日程，但实施过程依然困境重重，难于制订切实可行的提升路径，逐渐感到迷茫和焦虑。究竟该用怎样的标尺去评估企业自身的数字化、智能化程度成为摆在很多制造业企业案前的首要难题。

日前，联想集团基于我国制造业企业数字化、智能化发展进程和痛点需求，依托多年自身智能化转型的实践及服务各行各业客户的经验，与中国信通院共同发布了《中国企业智能化成熟度报告（2022）》，并推出“企业智能化转型框架”和“企业智能化成熟度模型”。制造业企业根据自身的产品业务、行业特性、建设水平、资金状况等情况对号入座，即可获得智能化转型路线的指引。

打造智能化转型框架，构建全生命周期服务

中国工程院院士陈学东曾指出：“我国大部分企业的数字化转型还没有完成，网络化刚刚在起步阶段，智能化问题仅仅还在探索过程当中。”制造业企业要实现智能化转型，都会经历规划、实践、再迭代、再实践的螺旋式上升阶段，这时候若能提供一套经过实践检验、系统化的智能化转型框架，让企业认清现状、有效指导转型路线，往往能达到事半功倍的效果。

作为一家拥有38年历史的企业，联想一路伴随中国信息化、数字化和智能化的发展之路。基于自身智能化转型的实践和积累，联想联合信通院共创的智能化转型框架，聚焦创造企业三大价值，即运营价值、战略价值、行业和社会价值，提出从制定智能化转型战略、践行智能业务运营、投资和升级数字底座、推动组织与文化变革等四个层面融合推进企业智能化转型的系统架构。

在1月11日举行的《中国企业智能化成熟度报告（2022）》发布会上，联想集团副总裁兼中国区战略及业务拓展副总裁阿不力克木·阿不力米提表示：“联想将为各个行业的合作伙伴智能化转型，提供全周期、陪伴式的服务，致力于用全周期服务赋能，做企业智能化转型的新IT伙伴。这包括智能化转型培训和咨询、转型项目及方案设计、3S解决方案和产品部署、持续运维运营及顾问支持，以及解决方案的设计、交付和运维等等，持续伴随企业智能化成长。”

构建智能化成熟度模型，量化标尺检验转型程度

除了企业智能化转型框架，联想还和中国信通院共创了企业智能化成熟度模型，以帮助企业准确诊断自身智能化转型所处的成熟度水平，模型把企业数字化、智能化转型的成熟度由低到高划分为L1至L5共五个水平。从调研数据可以看出，目前，国内大中型企业已普遍启动了不同程度的智能化转型，涌现出少数L4、L5的领先企业，但总体上仍有约84％的企业处于转型的早期和中期。另外，L1、L2企业都以运营价值为重，L3、L4、L5企业对三大价值的重视程度趋向均衡发展。

联想被业内称为“双实企业”，自身是实体企业，同时利用自身丰富的实践经验和智能化能力赋能其他“实体企业”。信通院作为国家高端专业智库和产业创新发展平台，在数字经济框架与测算、工业互联网体系设计和产业推进、数字化转型方法论、双曲线模型和IOMM成熟度模型等方面开展了积极探索，具备顶层设计思维。此次，联想和信通院发挥各自所长，理论与实践结合，推出企业智能化成熟度模型，让广大企业有了一套经过实践检验、系统化的智能化转型框架，让企业更加有效地推进转型。借助智能化成熟度模型，企业能够前瞻性地制定智能化转型战略，基于新IT架构直接打造数字底座，有机会谋求直达L3、L4和L5的跨越式发展，实现企业发展过程的弯道超车。

在国际局势风云变幻、“黑天鹅”和“灰犀牛”事件迭出的当下，中国经济面临的风险与挑战日益增多，国内制造业企业屹立于时代风口，经营复杂度明显提高。可以预见，智能化转型将成为企业应对当前和今后国内外形势不确定性的战略选择，为我国制造业带来质变。

工信部近年来开展遴选的智能制造试点示范项目数据也能够佐证这一判断，制造企业在数字化、智能化转型后，生产效率平均提升37.6%，最高3倍以上；能源利用率平均提升16.1%，最高达到1.25倍；运营成本平均降低21.2%，产品研制周期平均缩短30.8%，产品不良率平均降低25.6%，正向赋能作用显著。

《“十四五”数字经济发展规划》提出，到2025年，数字经济核心产业增加值占GDP比重达到 10%。二十大报告中，特意强调要将推动企业数字化转型，作为中国实现数字强国、制造强国的必由之路。在政策支持、技术创新、需求拉动等多重因素的驱动下，中国企业智能化转型迎来了黄金发展期和转型窗口期，这是决定着企业能否跨越“分水岭”、完成产业升级“必修课”、驶入高质量发展“快车道”的关键节点，智能化进程也将推动着各行各业不断地朝向一个新的增长方式发展。

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1、智能巡店

管理人员通过平台可远程查看门店实时情况，通过视频图像进行门店巡检；店员服务状况全面掌握，实现线上考评。帮助大幅降低巡店成本，同时提升巡店效率和精准度。

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2、智能客流

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四大平台优势服务

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Gartner预测，“到2025年75%的数据将在传统的集中数据中心或云之外创建和处理”。这意味着边缘计算将在未来的社会经济发展中承担越来越多的计算处理任务。以工业为例，随着物联网技术的发展，以及工业设备硬软件能力的提升，为充分利用工业设备中的数据资源，实现智能化生产，企业对边缘计算的需求日趋迫切。

然而PLCopen中国组织名誉主席彭瑜教授却指出，“当今工业自动化是唯一一个仍然使用专用计算机、PLC和DCS控制系统，而不是在系统边缘使用标准计算平台进行本地控制、优化、分析和数据提炼的行业。”由于PLC、DCS等系统数据采集范围仅局限于原先设定的控制对象，充其量只能就地进行数据分析、过滤和局部优化，而不可能从生产全局视野去安排决策控制的目标。由此边缘计算平台应运而生，成为企业实现全局性生产决策控制的关键。

近日新工业网记者专访了Stratus容错技术公司大中华区技术经理许怀，围绕工业边缘计算的相关问题进行了深入交流。Stratus公司致力于为企业数字化转型提供高可用性且容错的边缘计算产品，能在数据中心和边缘位置安全地远程运行关键任务应用，让企业免受停机困扰，并将数据转化为可执行的决策。

多重因素驱动IT基础架构变革

2022年是艰难的一年。受新冠疫情、地缘政治及大国博弈等因素影响，企业生产经验压力骤增，市场挑战不断，让企业对市场趋势的预判变得十分困难，“易变性、不确定性、复杂性、模糊性”正将我们带入VUCA时代。在这个时代，企业战略的制定与执行需要具备极强的风险应变能力和预见性。

“对我们而言，当前企业面临的情况即是挑战，更是机遇。”许怀如此说。在他看来，危机之中蕴藏机遇。一方面受经济下行的影响，企业投资扩张的步伐在放缓，从而减少对传统IT基础设施的部署需求。另一方面受新冠疫情、地缘政治及大国博弈的影响，企业又迫切需要一种更加“高效、安全、可靠”的IT基础架构，通过简化系统部署和运维，降低人员开支成本，在特殊时期保障IT系统稳定运行。

这种判断源于他对行业的深刻洞察。在加入Stratus之前，许怀担任过Oracle Database产品线Team Leader，负责过IBM小型机在国内商业银行推广运行，在索尼、华硕等大型制造业从事过MES研发和实施工作，丰富的跨行业工作经验，使他对IT基础架构和上层应用有深刻理解，能精准地把握当前制造企业数字化转型升级中的痛点和需求。

许怀认为，随着智能制造战略的深入，企业迫切需要打通从研发管理到生产制造的全业务流程数字化体系。而我们正在见证这样一种趋势，即一边以IT技术构建的工业互联网平台向工业应用领域挺进，另一边是生产制造系统及设备智能化水平在不断提升，IT与OT的融合碰撞势在必行。可以预见，边缘计算的出现和快速推广运用将成为OT与IT融合的纽带以及工业互联网落地的实际载体。

打造“6个9”容错工业边缘计算平台

工业是非常传统的行业，也是经济结构中占比最大最复杂的行业。因此，工业边缘计算是边缘计算应用中最具发展潜力和经济效益的一个领域，也是面对的应用场景最多、技术综合度最复杂、对标准化需求最迫切的领域，吸引了许多传统的工业自动化企业和IT企业的重视和推动。

作为其中一员，Stratus的技术产品兼顾IT与OT双重特性。一般来说，OT关注生产过程的安全性、效率、稳定性和连续性，IT优先考虑速度、安全性和数据分析。边缘计算必须融合OT和IT的特性，以最大限度地发挥其潜力。那么如何利用IT系统的敏捷性，并按OT的指标确保以执行任务为关键要求的连续性呢？Stratus通过一系列技术革新实现了产品功能的创新。

首先，为了解决工业互操作性问题，实现IT与OT环境下的数据融合。Stratus在边缘计算产品ztC Edge中集成通用的OT和IT协议，使产品很容易集成到现有的工业自动化环境中，而SNMP请求和陷阱则可用于配置通知和警报，从而实现了良好的工业互操作性。企业还可以利用OPC UA属性或REST API在大多数第三方系统管理工具和仪表板中显示相关的系统数据。

其次，为保障生产控制过程的安全性、稳定性和连续性，Stratus从软件和硬件两个方向进行技术革新，使平台可用性最高达“6个9”。据许怀介绍，传统服务器和工控机都是单机模式运行，如果要实现高可用性，就必须通过组建双机冗余架构搭配冗余软件。即便如此，仍难以避免计划外停机，只能等硬件出现故障后再去弥补，让企业的经营生产时刻处于风险之中。就此，Stratus开发了“硬件容错、软件容错和边缘计算容错”三种平台，其代表产品分别为ftServer容错服务器、everRun停机预防软件和ztC Edge边缘计算容错平台，企业可以根据自己的特点和项目的具体需求去选择不同的解决方案。

以ztC Edge为例，其内部采用了Stratus独有的“冗余对”设计，一旦发生故障，运行在某一平台上的虚拟机将在另一个平台上自动重启或恢复。如果ztC Edge在一台计算机上检测到网络或磁盘故障，它会自动重新路由流量或使用另一台计算机上的数据，而无需任何操作人员干预。除此之外，Stratus所有的硬件组件都能实现热插拔，保障业务在被不中断的情况下实现部件更换，所以运维管理优于传统冗余方案，而且不需要购买冗余版本的软件授权就能实现冗余效果，帮助客户节省投入成本。

目前，Stratus已与施耐德、罗克韦尔和剑维软件等友商建立了良好的合作关系，并在全球范围内进行广泛合作，通过将Stratus的技术产品集成到他们的工业自动化整体解决方案中，实现全行业、全场景的应用覆盖，涵盖边缘计算、集中监控、生产控制、AI分析等，并在支撑诸如SCADA、MES、DCS、CRM、ERP、PLM等主流工业软件运行时展现出极佳的可用性。

低成本高可用边缘计算助力智造转型

数字化转型是一个长期的过程，需要持续的资金投入，稍有不慎就会出现资金难以为继的情况。因此，企业转型最常思考的一个问题是资金从哪里来？如何降低企业转型所需的成本。这时候企业就会慎重考虑，现有的投入是否合理？一些大额支出是否真有必要？有没有可以替代的低成本高可用解决方案等。这是一个非常现实的问题。例如，现在的一些企业仍然倾向于采用服务器或工控机作为边缘计算搭建平台，不仅部署实施过程复杂，而且硬件采购成本高、实施周期长，需要更多的运维人员，在可用性方面往往还未必能达到工业智能化场景的应用要求。

针对这种情况，Stratus解决方案完全可以实现替代，以更低的成本、更高的可用性支撑企业转型。通常来说，仅用一台ztC Edge产品就可以替代传统多台服务器构建的冗余架构，不仅部署简便，易于管理，而且成本低廉，全组件热插拔能帮助客户节省上线和维护成本。同时在安全稳定性方面也能得到极大保障，帮助客户提高生产效率，优化项目成本。 

同时为不断提升产品性能，Stratus也从未停止产品优化的步伐，几乎每年都会利用最新的技术更新换代产品，对ftServer、ztC Edge和everRun三大产品实现同步升级。这些产品不仅采用最新的CPU和硬件架构去适应边缘计算应用发展，也具有更强的安全性，更多的API参数，以更好的功能服务我们的伙伴和客户。除了制造企业，像迪士尼、阿里巴巴、中信证券、首钢京唐等对高可用和安全性有极高要求的企业都是我们长期的忠实客户。

随着工厂智能化水平的不断提升，支撑工业控制系统的硬件由单一的服务器转变成分布式架构。企业将越来越多的面对应用和数据的分离，结构化&非结构化数据，关系型&非关系型数据库，以及业务拆分、负载均衡、边缘计算等问题。对我未来的发展，许怀表示，“在智能制造的路途中我们还有很多事情需要做。而Stratus将继续以更低的成本、更高的可用性帮助全行业企业实现增效降本，同时也期待着与更多的智能制造供应商合作，为客户提供安全、稳定、简便的解决方案，为推进智能制造转型贡献自己的力量。

数字孪生能够及时发现问题、实现更多结果可视化，以及更好地优化产品制造，从而显著提升效率。

制造业的数字化转型水平仍不高已成行业共识。超过90%的制造商表示，他们在数字化创新上面临着各种障碍。企业希望利用工业4.0技术推进其运营已然成为趋势，而数字孪生能够帮助它们扩大全球工厂的运营规模、及时发现问题、实现更多结果可视化，并优化产品制造。

通过绘制工厂、生产线和硬件的完整虚拟化访问足迹，数字孪生可以为企业显著增效。为了获得这些成效，领导者必须理解数字孪生的基本原理，了解仿真技术如何为数字孪生提供技术支持，以及大规模实施该技术的障碍。

数字孪生的基本原理

首先，理解数字孪生的含义至关重要。数字孪生，顾名思义，是真实世界资产的精确复制品（或称“孪生体”），它为物理世界和虚拟对应物之间架起了实时连接的桥梁。

数字孪生在过去十年中发展迅速，但实际上，对物理世界进行建模的概念已经存在了几十年。电子技术的出现推动仿真概念诞生，随着时间的推移，这一概念已经发展为一个强大的运营决策工具。

但是，仿真和数字孪生并不能一概而论，而了解这两者之间的区别至关重要。

数字孪生是真实世界资产的精确复制品，它为物理世界和虚拟对应物之间架起了实时连接的桥梁。

仿真与数字孪生

世界上的每个环境都由空间、时间和物质三种要素组成。物质可以是该环境中的任何物理“元素”。例如，在工厂中，物质可能是箱子、机器、材料、人等等。仿真则是指通过进入这些物理空间，在数字空间中对其环境中的元素以完全相同的方式进行建模。这个模型是物理环境中正在发生的事情的基本反映。

尽管仿真与数字孪生都使用基于虚拟模型的仿真技术来复制系统的各种流程，但数字孪生是一个可扩展的虚拟环境，由在物理世界和数字世界之间建立实时连接的各种技术组合而成。

数字孪生是仿真模型更进一步的体现——数字孪生可以复制多个组件交互的、更复杂的资产或流程。数字孪生覆盖了仿真技术忽略的其他因素，如 IT系统、财务程序、环境的湿度和温度等变量，以及管道、墙壁等人和物理特征等。

数字孪生使用连接到真实世界资产的传感器来收集、交流、分析和使用实时数据，从而推动智能行动。这种从物理世界到数字世界，再回到物理世界的持续同步循环，正在为更加精准的建模释放巨大潜力。随着数字孪生的迅速崛起和加速应用，这一领域的创新刚刚蓬勃起步，科技行业的领导者们正努力创造一个更加互联的未来，激发数字孪生背后蕴藏的无尽潜力。

企业专注数字化的缘由

工厂是由高度复杂的机械部件构成，这些部件之间，以及它们与整个公司的系统之间不断产生相互作用。这种复杂性使得人们很难理解如何推动生产现场的改进，以及这些改变对上下游带来的影响。传统上，在工厂进行任何改变都是一项繁琐的、耗时的且成本高昂的工作。这需要我们实际地去移动设备、人和生产线以完成测试，并观察这些调整是否能有效提高产量和改善运营。

通过使用数字孪生技术，企业可以在允许改变和优化虚拟环境中测试更新的设备或产品配置，而无需任何物理世界的工厂参与。这样可以使潜在问题在经历漫长的试错过程之前暴露得更加突出，从而降低成本高昂的误判和时间损失的风险。

在没有仿真的情况下，这一测试过程可能需要几个月才能完成。比如，由于关乎患者健康，医疗设备的制造需要精确的规划和预测，可能需要数年时间。在某个案例中，制造技术公司伟创力仅用了三周的时间就创建了一个工厂车间的数字孪生，并成功地加速和优化了 II类糖尿病产品的开发。

数字孪生应用落地的经验

从理论上讲，数字孪生前景无限，甚至可以从根本上颠覆行业。但是，一个成功的数字孪生项目需要的不仅仅是提供技术能力，它还需要与业务目标保持一致，并对营收和净利润产生可衡量的影响。

因此，数字孪生的部署必须契合现有工作流和企业运营。数字孪生并不是单独存在的，它与现有流程、数据和技术相联系，是整个生态系统的一部分。

此外，优质数据是可靠的数字孪生解决方案的基础。将海量数据转化为实用、实时的数字孪生仿真，意味着要进行一些严格的流程精简，这正是机器学习和人工智能深耕多年的领域。

虽然数字孪生有助于推动创新、加速产品开发，但企业必须能够管理数据流中的空白，并愿意采取必要的行动来在现有资产和流程的基础上实现真正的价值。

未来，更加互联

数字孪生旨在确定哪些输入变量会对特定产出产生最大的影响，使制造商能够预测未来结果，并在问题发生之前识别它们。描述制造业务中的物理资产和流程的关键变量，是数以百计甚至数以千计的。

拥有准确的生产数据和相关信息，数字孪生就有可能消除生产线测试的物理限制，打破设施和部门之间的壁垒，从而优化决策，解决制造业面临的最大挑战。