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2024.04.08广东
世界新一轮信息技术革命和产业变革叠加形成全球百年未有之大变局。互联网、大数据、人工智能、区块链等数字产业化的蓬勃发展，正在推动包括工业在内的产业数字化的快速发展，包括工业互联网等新型技术和业态。
工业互联网将改变原有工业生态的价值主张、关键要素、连接形式、运作机理、商业模式。人-机-物泛在感知、云-边-端网络协同、数据内容可信流通、数据要素价值创造等，将成为未来工业可持续发展的主要方向。
针对数字经济背景下的企业数字化转型和智能化升级需求，工业数字孪生基于要素、行为、过程、环境和系统之间的交互作用关系，考虑系统状态的短期动态性特征及长期稳定性需求，构建要素-系统-复杂系统多层级数字孪生模型，通过物理世界与其数字孪生之间的共依、共演、共生，探索虚实进化衍生的系统新形态、新结构、新功能和新价值，对赋能制造业数智化变革和可持续发展具有重要意义。
工业互联网广泛应用的背后隐藏着大量复杂的IT与OT技术。工业企业的数字化转型亟需借助工业互联网平台和产业生态的力量来屏蔽技术复杂性，加速数字化与智能化的进程。卡奥斯为广大企业提供了面向数字智能时代的工业互联网平台，帮助产业生态各方实现大连接、大数据、大模型等前沿技术的互联互通和开放共享，为工业互联网前沿科技的规模化落地提供了新一代基础设施，助力企业的数智发展。本次技术趋势报告中，我们联合易观，将卡奥斯当前对工业互联网技术的探索、实践和预测做了系统梳理和呈现，并与行业客户和生态伙伴共享，以期共同加速科技赋能下的产业新增长。
工业互联网广泛应用的背后隐藏着大量复杂的IT与OT技术。工业企业的数字化转型亟需借助工业互联网平台和产业生态的力量来屏蔽技术复杂性，加速数字化与智能化的进程。
工业互联网作为数字经济的重要组成部分，正在成为中国工业转型升级和创新发展的重要驱动力。过去的一年中，中国的工业互联网的发展一直保持着高速节奏，不断涌现出各种新的技术和应用场景。
2024工业互联网技术趋势总览
当前数字化转型正处于数字化和智能化融合发展的阶段，感知层和认知层的智能技术在企业数字化发展的过程中发挥了关键的作用，而以新一代人工智能和工业操作系统为代表的智能基座也正在升级。
图：2024年中国工业互联网十大技术发展趋势
进化感知
工业感知层是过去10年中国工业数字化的关键方向，从信息化基础设施、到云端设备，再到边缘端，设备端，感知的升级正在带来海量的全新维度数据，这些都是今天如何让机器进行分析和决策的关键点。
在这一背景下，计算机视觉、边缘计算都是其中的关键技术环节，他们将进一步向技术精进和行业纵深进行发展。同时，拓展线索交互技术也为行业创新提供的新的思考维度。
高维认知
在感知层技术已经趋于成熟，进入精益求精阶段的背景下，海量的数据正在通过传感器等设备被采集、传输、处理。对于企业来讲，如何认知这些数据的内在规律，并发掘出数据价值释放的方式变得尤为重要。
在工业领域，工业知识图谱和工业机理模型代表着高维认知技术真正在工业领域进行了长足的下探。同时在“双碳”这一国家战略的引领下，碳足迹和减碳技术也即将被工业界所规模化应用。
智能基座
对于数字化转型的企业来说，诚然借助外部成熟的产品和技术能力为我所用是一个快速的方式，但想要长期掌握转型的话语权和自主权，企业还需要具备自主驱动创新的能力。
2024年，大数据、新一代人工智能、数字孪生、工业操作系统等通用技术将会被产品化、组件化封装，以更加民主化的方式被企业所获取，同时工业企业将逐渐接受数字工业操作系统，使自己获得主动开发、管理、运维数字应用的能力。
趋势一边缘计算云边端协同管理和调度能力加速数字应用落地生产环境
技术界定
边缘计算（EdgeComputing）是一种分布式计算模型，它将计算、存储和网络资源放置在距离数据产生源头最近的边缘设备上，以实现低延迟、高效率的数据处理和分析。
边缘计算是工业数字化进程中的关键技术，它可以应用于工厂自动化、机器人控制、物联网设备管理、智能监控等多个方面，为工业企业的生产效能提升提供了强有力的技术支持。
随着IoT的发展，海量的数据正在边缘侧加速涌现，算力也随之加速向边缘侧下沉。提前布局先进的云边端一体化资源调度与管理技术，对于领先企业至关重要。
2024年关键趋势
2024年，云架构变得更复杂，分布式云、云边协同、边缘自治、边边协同，等创新持续迭代。云边端协同管理和调度能力的突破将助力工业企业有效驾驭云架构的复杂性，进而充分利用起云架构的先进性，推动边缘侧应用范围和效果快速放大，主要呈现如下方面趋势：
1.企业对激增的边缘侧资源的有效管理边缘侧的设备、算力、数据等资源配比将快速攀升。以数据为例，出于安全性和效率考虑，未来数字工业超过50%以上数据会在边缘侧产生，同时会出现大量部署在边缘的应用服务，这要求企业管理和利用好这些资源。
2.赋能企业实现云边端资源协同调度伴随着云边端一体化操作系统走向成熟，企业会趋向把云边端的资源通过统一平台系统进行的管理和调度，在工业场景下的，工业操作系统、工业大脑将成为协同调度的统一平台，边缘计算一体机也将成为数字应用部署的新型载体。
为什么该趋势重要？
边缘计算技术的发展已经推动工业系统的数字架构发生了革命性变化，企业数据处理和分析从云端转移到离设备更近的位置，将大规模数据处理和分析的能力下沉到设备和传感器级别，计算的可靠性、安全性和计算效率得到显著提升。
在云边端协同管理和调度技术的支撑下，企业内外的生产要素得以更紧密地连接和流通。企业可以通过数据分析和建模来推进复杂生产场景、跨场景之间的协同优化，打通工业现场内外部自下而上的数据流和自上而下的决策流，为工业智能化运行闭环打通“最后一公里”。
给技术甲方的应对建议
加大使用边缘侧组件
升级或改造企业生产环境中的边缘节点。
选择适合的云边端协同管理调度平台
利用平台的一体化能力和智能大脑能力，实现企业生产经营效能的跃升。
重视数据安全、网络安全建设
边缘设备的分布式特性加大数据和网络的安全性面临的挑战，对此企业应采用多层安全策略来应对挑战。
趋势二计算机视觉
工业级场景需求升级，带动计算机视觉技术趋向高精度和标准化。
计算机视觉（CV）模仿人类视觉系统进行信息处理和解释，包括图像处理、模式识别等。计算机和系统可从图像、视频和其他视觉输入中获取有益信息，进而采取行动或提供建议
在工业领域，计算机视觉技术的应用主要包括测量、定位、检测、引导及识别等方向，帮助企业实现自动化检测、质量控制、安全监控和精细化生产等方面的智能化升级。
作为实现智能制造的关键技术，机器视觉技术一定会从现在粗放的非标自动化实施方式转向标准化实施并迈向更高精度，需要一个共建的生态链接工厂现场与科研团队，加速生产制造智能化转型升级。
计算机视觉是人工智能在工业领域应用最成熟的技术方向。2023年随着应用场景覆盖广度和深度的提升，更多潜在的价值场景机会会被发掘出来。驱动计算机视觉技术能力向高精度、标准化方向继续精进发展。
1.高精度计算机视觉技术向纵深发展高光谱机器视觉感知技术得到普及、视觉算法、算力部署的优化以及与知识图谱等技术的结合运用，推动计算机视觉趋向于高精度方向发展。2023年在智慧医疗、航空航天、高精密产品质检等方面将产生许多新的场景落地机会。
2.计算机视觉技术的标准化封装
头部厂商以开放API、封装SDK等易于使用和集成的方式提供给中小企业，降低技术规模化开发和使用的门槛，并孕育出新的技术商业化模式。在这个过程中，标准化是为了建立一个良好的循环迭进生态，促进算法和样本共享，让算法有可研究试验的数据，同时疑难样本可以推给更专业的算法团队攻克。
作为相对成熟的工业互联网技术方向，计算机视觉的应用并非从无到有的命题，而是精益求精的问题。从技术纵深看，只有更高精度才能突破当前的应用场景局限，走向更高价值应用领域，比如要求精度在0.5毫米级的新能源电池缺陷检测等场景，以及进一步纳米级的药物检测、食品安全识别、医学成像等场景。高光谱、多光谱、纳米红外光谱等技术的突破也将打开CV技术应用的空间。同时这些技术的规模化应用也需要大企业搭建平台，提供标准化技术组件和生态支持。
在技术布局方面
在技术选型方面
趋势三拓展现实交互
拓展现实交互技术入口价值凸显，打开工业数字化多元化场景。
拓展现实交互技术（XR）是虚拟现实、增强现实和混合现实等技术的组合，通过计算机技术和可穿戴设备产生真实与虚拟结合、可人机交互的环境，提供更加直观、沉浸式的体验拓展现实交互技术可为工业企业在产品设计、生产制造、质量检测、设备维护、远程协作等方面以多种组合方式融汇虚拟和现实世界，为工业制造的运行模式提供更立体的解决方案。
拓展现实技术的新应用是为工厂打造全场景孪生交互培训的元宇宙社区。通过XR沉浸式体验和虚实融合，为新时代的创客提供数字化场景，综合提升数字技能素养，最终实现企业数智驱动的能级提升
2024年，虽然拓展现实交互技术的深度应用仍然处于早期，但其对于工业企业的数字化转型和技术应用的场景入口价值将得到进一步凸显。
工业生产场景入口：实现对工业生产过程的全方位可视化、模拟和优化，提高设计、制造、检测、维修等环节效率和质量。
工业培训教育入口：基于逼真的模拟场景为员工和合作伙伴提供高质量的培训教育体验。
产品服务的使用者入口：客户可在虚拟环境中预览和定制产品，驱动产品销售。
同时，XR技术的想象空间仍然很大，比如在技术融合方面，XR可以成为与工业计算机视觉、人工智能、传感器、通信、显示等多技术融合创新应用的绝佳载体。
评估技术落地场
应深入理解XR技术的可实现性，盘点企业内部生产经营场景下XR技术的应用场景和应用价值，筛选出高价值场景。
推进试点技术落地
与兼具XR技术实现能力和行业解决方案能力的供应商开展深入合作，由点及面探索XR技术解决方案的落地投产。
优先从非关键场景切入
可以工业辅助操作层切入XR技术的落地，比如设备运行数据分析、故障分析检修、远程协同作业等，控制风险。
趋势四工业知识图谱
工业知识图谱技术驱动产品全生命周期知识融合应用
知识图谱是一种基于语义网技术的知识表示方法，它将实体、属性和关系等元素进行抽象和建模，形成一个具有语义表达能力的图结构。在工业领域，知识图谱可以将工业领域的知识进行建模，形成一个具有语义表达能力的图结构，从而实现对工业领域知识的存储、管理、推理和应用。
工业知识图谱，机理模型作为工业领域的黄金级经验，需要以图谱化形式沉淀，方便后续的理解以及各环节调用。
工业知识图谱驱动全生命周期知识融合应用，多环节、AI驱动、安全成为三大趋势性关键词。
1.工业知识图谱技术向工业生产链条的多环节快速渗透
帮助企业整合和利用各种生产数据、设备数据、质量数据等方面的专业知识，为企业提供生产优化和质量控制的决策支持。
2.人工智能加速工业知识图谱落地
知识图谱可以为AI提供认知和理解能力，而AI也正在加速企业的知识图谱构建，包括获取各种文献、专利信息、技术标准等方面的专业知识，同时自动化处理各种设备信息、工艺参数、质量数据等方面专业知识。
3.工业知识图谱技术应用将更加注重数
据质量和数据安全随着国内在数据安全方面的监管和政策优化，工业企业会更加注重数据质量和数据安全问题，并提出更加有效的解决方案。
产品的设计、制造、销售和售后服务等环节之间存在着大量的知识交互。这些环节之间的知识交互需要统一的语义表示方式，以便于不同环节之间的知识共享和融合。而工业知识图谱非常适合解决这一问题，随着融入工业生产全环节，它可以将不同环节之间的知识进行抽象和建模，并形成一个具有语义表达能力的图结构，从而实现对不同环节之间的知识的存储、管理、交叉推理、协同应用，为企业级的智能决策实现打下基础。
深刻理解工业知识图谱
基于此对自身的数据资源进行全面、准确、可靠的整合和互联。
强化技术人才储备
自主投入建立利用工业知识图谱分析和挖掘能力。
与具备产品技术优势的企业合作
利用AI+工业知识图谱探索在排产排程、订单响应、供应链管理等方面的智能决策落地。
趋势五工业机理模型
工业领域知识注入通用大模型，孕育工业大模型落地
工业机理模型技术是指利用人工智能技术、特别是通用大模型技术来构建具有海量参数、强大泛化能力、跨领域适应性的工业机理模型的技术。工业机理模型技术的主要目标是以知识注入的方式，将工业领域的专业知识和经验融合到通用大模型，孕育出具有工业领域特色工业机理大模型。
注入工业知识的工业大模型让机理模型更快沉淀，这让企业可以低成本将数据和知识转化为模型，实现经验型企业到数据驱动型企业的转型。
2024年是人工智能通用大模型进入“现象级”增长和规模化应用的元年，对于工业企业来说，利用知识注入方式将工业机理与通用大模型进行融合将成为未来1~2年关键趋势。
通过知识注入，具备工业机理的工业大模型将获得强大的垂直行业落地能力，帮助工业企业获得更丰厚的业务收益。
1.处理更多类型的工业数据例如文本、图像、视频、声音、传感器数据等多模态数据。
2.处理跨工业领域和专业的数据例如机械、电气、化工、材料等。
3.执行多种工业场景和任务例如故障诊断、质量检测、过程优化、排产排程、产品设计等。
4.提供鲁棒性和可解释的结果对于工业认知和决策结论给出推理过程、证据支持、置信度评估等。
工业机理模型是工业互联网平台的重要构成要素，汇集了工业领域生产过程中的原理、定理、定律等专业知识。领先工业智能企业将工业经验知识进行聚集、提炼和封装，形成机理并构建成工业大模型模型，嵌入到工业互联网平台中，将极大拓展平台智能化水平，为平台提供核心竞争能力。
在国家层面，2023年《工业互联网平台工业机理模型开发指南》的发布也为工业机理模型在工业互联网平台中的开发和应用提供指导和规范。
建立工业机理模型开发和管理平台
参考国家《工业互联网平台工业机理模型开发指南》等要求推进模型开发和应用。
模型融合创新
探索工业机理模型与数据算法模型、研发仿真模型、业务流程模型等其他类型模型结合。
尤其是具备工业领域知识、建模能力、编程能力、数据分析思维等综合素质的人才。
趋势六绿色制造
碳足迹和减碳技术成为推动绿色制造落地的关键突破口
绿色制造是综合考虑环境影响和资源消耗的现代化制造模式，目标是使产品从设计到回收外理的整个产品生产周期中对环境负面影响极小，资源利用率极高，使企业经济效益、社会效益和生产效益协调优化。
碳足迹和减碳技术是实现绿色制造的关键技术组合，碳足迹指组织、产品或服务在其生命周期内直接或间接产生的温室气体排放量；减碳技术是能够降低碳排放或增加碳汇的技术，如工业碳捕集和封存、大气碳负排放等
绿色制造是全球双碳科技战略与制造业转型发展深度融合形成的新技术、新业态和新模式，是破解资源环境约束、实现可持续发展、建设制造强国的必然选择。
绿色低碳是制造业转型发展的全新维度。2024年，双碳技术栈将支撑绿色制造模式在发电、钢铁、化工、建材等行业逐步落地，其中碳足迹和减碳处于核心技术位置，带来诸多趋势性变化：
1.碳排放量化技术
通过工艺机理和高质量数据建构工业生产和碳排放的内在逻辑关系，结合碳排放核算能力的不断提高，企业将找到衡量碳资产的有效方式。
2.碳排放的时空视角
面向产品全生命周期碳排放核算（时域特性）和制造业全供应链碳中和（空域特性）是发展方向。
3.工业能源的绿色转型
4.能源互联网
企业利用虚拟电厂、综合能源系统来管理调度多种清洁能源和能源网、实现全局ROI最优成为可能，技术落地从楼宇级走向园区级。
绿色制造、碳足迹和减碳都不是独立的技术，而是围绕着碳排放和利用的技术组合与模式创新。在双碳战略的蓝图下，中国在工业绿色制造领域可以发掘出巨大而丰富的减碳潜力和空间，并通过碳市场真实转化为企业财富与社会财富。
在这个过程中，碳足迹和减碳技术突破将成为绿色制造落地的关键环节，其突破将很好的打开碳市场商业化空间。预计到2030年“碳达峰”时碳减排市场将达到两万亿，碳管理市场也将达到千亿级。同时，通过采用先进的减碳技术，可以优化产业结构，助力中国工业的高质量转型发展。
自我分析诊断
除了产品技术之外，也应当对碳战略的研究咨询能力和综合服务能力进行评估，以确保自身的业务策略处于正确方向。
趋势七工业大数据
人工智能的价值释放，进一步加速工业企业的数据基建进程
大数据技术是数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术的总和，其帮助企业沉淀海量多维、高增长、多形态的信息资产。进而有能力利用智能技术获得洞察、自优化、预测、决策能力。工业大数据技术是在工业物联、产业互联产生的海量、复杂的数据中发现新的知识规律，挖掘有价值洞察的技术手段，推动制造型企业以数据驱动的产品服务创新、经营水平提升、生产运营提效，以及商业模式拓展。
在工业大数据应用中，关键是要始终保持对业务的敏锐度和洞察力，不断挖掘数据背后的信息和价值，并将其转化为可操作的见解和决策。
对于数智化转型处于领先地位的企业来说，工业大数据潜在的巨大价值将吸引他们未来数年持续加大IT投入，带来一些趋势性变化：
1.数据全生命周期管理加快被实践
工业大数据的高度复杂性是传统数据技术应用于工业的难点，而AI技术非常擅长处理复杂但具备结构性的数据，所以企业全生命周期数据管理的理念将被更多企业付诸实践。
2.大数据技术的进阶应用加速落地
数据技术高阶应用加快，比如数据处理环节的湖仓一体、批流一体，数据分析等技术应用，数据分析环节的算法模型、智能标签、知识图谱、可视化等高级分析技术等。
工业大数据在工业数字化进程中至关重要。
从供给侧来看，产业互联网的发展带来用户、员工、设备、环境、产业链上下游等复杂网络之间的连接，数据生产量指数级上升，这些数据亟待被有效沉淀、处理和应用。
从需求侧来说，AIGC为代表的新一代人工智能技术处于爆发期，但其在工业的落地和价值创造，亟需高质量、结构化的数据支撑。这些都让工业大数据的意义超越以往任何时期。
构建面向未来的数据战略
企业深刻理解以AI为代表的新技术在企业的潜在落地价值，并围绕其打造数据支撑体系。
数据基建和业务价值结合
避免只投入基础设施，也要在关键场景同步推进关键业务价值转化，比如生产监控、异常告警、故障诊断等高价值场景。
趋势八新一代人工智能
群体智能成为AI在工业领域应用的下一个突破性方向
群体智能技术是模拟自然界生物群体行为的人工智能技术，具有去中心化、智能度高、灵活性强的特点，可以在没有中心控制且对全局环境认知不足的情况下完成很多复杂任务。工业领域群体智能指在工业生产、管理等环节中，利用多个智能设备或系统（如机器人、传感器等）通过分布式、去中心化、自组织的方式协同完成复杂任务或解决复杂问题的技术。
群体智能技术会成为工业互联网下一个阶段的关键驱动力，这也将让工厂、供应链真正意义上走向自循环、自运转的生态系统道路。
2024年，群体智能技术将更多被业界讨论，并开始融入制造业数字化转型的技术攻坚进程。在大语言模型、边缘计算、物联网、知识图谱等多种技术栈的支撑下，群体智能技术发展的基础已经趋于成熟，技术将逐渐走出实验室。
在技术突破点方面，群体智能技术探索重点会在多个智能设备或系统在边缘节点的分布式协同计算。具体来说就是利用边缘侧的算力集群，提高分布式群体智能的实时性、灵活性和鲁棒性，降低对中心节点和云端的依赖，如：工业机器人集群利用边缘计算开展实时协作控制、故障检测、自修复任务；设备传感器集群可以利用边缘计算实时开展数据融合、压缩、分析等任务。这些都是群体智能落地的场景趋势。
工业生产的复杂性正在几何式增长，智能设备和传感器的广泛使用使得群体间的智能交互变得更具意义。通过多个智能设备或系统的协同作业，可以在认知和决策中充分照顾到工业生产、管理、服务等各个环节，提升工业企业生产经营效率和质量。
同时，通过多个智能设备或系统的自适应和自组织能力，也将帮助企业极大增强工业系统对复杂环境和不确定因素的适应性和鲁棒性，降低数字化、智能化转型带来的潜在风险。
积极探索基于数字化基础设施上的群体智能技术应用
利用群体智能技术开发新产品、新服务、新模式，拓展新市场、新领域、新业态。
加强生态合作
利用群体智能技术支撑开放共享的AI生态平台，推进资源整合和优势互补。
注重可持续发展
应当兼顾多重收益，比如兼顾经济效益和社会效益，兼顾节能减排和环境保护等。
趋势九工业数字孪生
工业数字孪生技术推动数字技术在制造业的规模化应用
数字孪生技术的要义是在数字信息平台上创建一个与实体对象或系统相对应的虚拟模型-“数字孪生体”，它可以实时或准实时地接收实体对象或系统上的传感器采集的数据、并将其进行动态仿真和分析，输出决策数据工业数字孪生技术是工业互联网的核心技术之一，通过在数字空间构建物理对象的精准模型，并利用实时数据驱动模型运转，实现数字空间与物理世界的双向映射和交互，从而为工业企业提供综合决策所需的环境和能力。
数字孪生技术能够赋能工厂全生命周期数字化变革。该技术基于数据驱动、融合人工智能，实现对设备、产品、工厂和运营的全覆盖、全流程、全动态的可视化、可管理以及可预测的价值。
基于工业数字孪生底座，企业得以有效构建起的工业仿真系统，进而在系统中规模化试验诸多数字技术，推动技术规模化应用。预计2024年，工业数字孪生技术将继续深入发展，显著提升工业数字孪生系统面的复杂经营环境的可用性，从而规模化支撑数字技术落地。
1.数字孪生体构建技术
在工业大数据支撑下，数字孪生技术从模拟特定场景向模拟复杂系统扩展，实现对整个生产过程、供应链网络、产品全生命周期等复杂系统的数字化建模。
2.数字孪生交互技术
工业企业更加强调将数字空间的优化结果及时反馈到物理世界，并获得期待的经济效益。推动技术产品在数字空间与物理世界的双向映射更加实时，物理对象的智能化协同水平显著提高。
3.数字孪生支持业务创新
改进监控改善工厂运营成本结构，基于工业仿真环境预测分析和调度管理，产品对抗性研发、差异化设计等。
企业生产经营活动的复杂性决定了企业决策的复杂性，但这些决策不能依赖真实世界的试错，企业想要持续做出对的决策，在虚拟空间完成这一点尤为重要，这也是企业能否指数级提升效率、降低风险的关键基础设施。越来越多企业正在使用数字孪生技术来呈现以前不透明的业务流程、成本、产出或其他业务活动，这对于控制企业数字化转型过程中的风险，提升数字技术落地效果至关重要。
构建IT数字孪生路线图
定义并规划自身所需的数字产品组合。
在业务流角度审视数字孪生技术应用
围绕自身生产经营的全流程以及关键场景，搭建数字孪生场景。
探索利用数字孪生技术支撑智能决策
数字孪生和决策相辅相成，利用数字孪生环境对现实世界还原，让工业智能体在虚拟环境下实现海量的试错，从认知智能向决策智能探索。
趋势十工业操作系统
数字工业操作系统为制造业数字化进程带来自主性和开放性
数字工业操作系统是基于物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的数字工业智能化基础设施，可实现对工业设备、工艺流程、生产数据、运营管理等各个环节的全面感知、分析、优化和控制。作为工业企业数字化转型的技术底座，数字工业操作系统是工业生产管理平台，还是连接工业要素实现全局最优调度的资源平台；是沉淀工业数据与大模型实现数据高价值转化的智能平台；是承载工业应用与服务的行业标准化开放平台。
工业操作系统将在南向形成制造资源“全面智接”、工业数据“深度智融”，在北向形成工业生态“全面繁荣”的新局面，可有效提升我国制造业的全球竞争力。
当前，数字化转型的企业面临着自主可控和生态开放的双重挑战，而数字工业操作系统将给制造业数字化进程带来自主性和开放性。
自主性方面：工业企业将更多通过私有化部署或订阅方式获得自主可控的数字工业操作系统，并根据企业的特点和需求进行定制化开发和应用。领先企业会尝试利用模型构造能力打造产业大模型（IndustryGPT）。
开放性方面：企业趋向于基于工业操作系统的开放式架构实现不同工业设备、传感器、控制器的对接和集成，实现跨行业、跨区域、跨企业的数据互联互通。
工业操作系统提供了对复杂资源抽象和管理能力，以统一的标准和制式解决工业设备、环境、工业资源的管理调度问题。基于自主可控的工业操作系统，企业能够真正将创新路径的主动权掌握在自己手中。对于提升企业的竞争力和创新力具有重要意义。
此外，数字化转型需要构建数字生态，作为制造业数字化转型的核心平台和全局互联的数字工业基础设施，工业操作系统不仅能够实现单个企业内部的数字化管理和优化，还能够帮助企业实现与上下游企业、同业企业、跨行业企业、政府机构等的数据共享和协作，形成覆盖全产业链、全价值链、全地域的工业互联网平台。
明确自身的需求和目标
明确想要实现的效果，解决何种问题，提升何种能力。
比较多种方案和产品
注重平台的开放性和生态性
从链接更多生态资源的视角，选择多种标准协议、接口、格式的平台，避免被单一平台系统和产品技术路线绑定。