平臺化

　　1、軟件定義的智能制造基礎軟件平臺體系架構：構建軟件定義的智能制造基礎軟件平臺體系架構，利用工業信息模型、知識圖譜、圖數據庫等技術，將人、機、料、法、環等工業生產要素從物理空間映射到信息空間，構建統一的數字化、虛擬化孿生信息模型，并利用信息空間對數據綜合分析處理的能力，對來自物理實體的實時數據進行分析，理解對應工業生產過程的變化，進行有效決策，并做出響應到物理實體。

　　2、模型化數據底座：通過采用模型驅動的設計思路，平臺以模型為中心，通過“模型+數據+服務+工具”的方式，統一數據體系，實現工業應用的模型化、組態化開發和部署。

　　3、分布式智能調度：通過分布式服務中間件，并采用服務契約機制，規范模型服務、邏輯服務、應用功能與數據接口之間的交互，使應用能夠靈活接入、快速集成、按需替換或升級，無需對架構進行大幅調整。

　　4、內生型安全管控：新一代平臺在設計、編碼、測試、構建、發布、部署等每個開發環節，都更加重視系統和數據安全的端到端保證。

　　敏捷化

　　5、全生命周期應用工具鏈：通過打造一套面向應用開發、工程配置、集成調試、運行維護的完整工具鏈，全面提升工程應用效率。

　　6、虛擬化PLC：虛擬化PLC讓任何計算機都可以作為PLC運行，同時保持開放架構。這種架構使得控制指令以更靈活的方式運行，并且使設備可以執行超出機器控制的計算功能。

　　7、低代碼/無代碼開發：低代碼/無代碼軟件讓企業無需投入大量精力或無需具備IT知識便可編程。生成式AI將進一步降低代碼編寫要求，可能讓完全沒有編程經驗的人也能開發好用的軟件。

　　智能化

　　8、多源異構數據融合：隨著現代制造業沿著自動化、信息化、智能化方向快速發展，生產過程中會產生大量多源異構數據，其數據量龐大，來源豐富、類型多樣、結構復雜。對多源異構數據的有效融合至關重要，可實現產品質量、產量、能耗、排放等目標與生產全流程各工序相關機理知識、經驗知識和數據知識的協同關聯、深度融合。

　　9、工業AI智能體：利用開源大模型、LangChain、LangGraph等大模型框架，以及MCP、RAG、FunctionCall、Text2SQL、Text2KG等大模型技術，構建工業Agent基礎框架和能力，為工業場景提供創新解決方案。

　　10、生產全過程仿真與智能優化：根據平臺發展目標針對某些特定行業構建了從設計、工藝與生產，到倉儲、物流全流程的仿真驗證與智能優化的閉環系統，快速響應生產需求及其變化，仿真與優化相互結合綜合運用，從眾多可行方案中提供最優解決方案。

2025-07-10 09:30

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