在智能制造的浪潮中，工业知识图谱、工业机理模型、绿色制造以及工业大数据正成为驱动产业升级的四股核心技术力量。它们不仅代表着2023年工业领域的尖端发展方向，更共同构筑了工业经济向智能化、精益化、低碳化转型升级的关键路径。
工业知识图谱：驱动全生命周期知识融合应用
知识图谱，作为一种基于语义网技术的知识表示方法，通过建模实体、属性与关系，形成具有强大语义表达能力的图结构。在工业领域，工业知识图谱能够将海量的专业知识进行系统化建模，实现对工业知识的存储、管理、推理和应用。2023年，其应用趋势呈现出“多环节渗透、AI驱动、安全先行”三大关键词：
首先，工业知识图谱技术正加速渗透至工业生产链条的多个环节。通过整合生产数据、设备数据、质量数据等专业知识，它为企业的生产优化和质量控制提供了强大的决策支持。
其次，人工智能（AI）正成为工业知识图谱落地的强大助推器。知识图谱为空AI提供认知和理解能力，反过来，AI加速了知识图谱的构建过程，能够高效地获取文献、专利、技术标准等信息，并自动化处理设备信息、工艺参数、质量数据等复杂知识。
第三，工业知识图谱的应用将更加聚焦于数据质量和数据安全。在日益严格的数据安全监管政策下，企业将更重视数据的准确性和安全性，并积极探索更有效的解决方案。
工业机理模型：AI赋能的产业深度认知
工业机理模型技术，特别是基于通用大模型的技术，其核心在于构建具备海量参数、强大泛化能力和跨领域适应性的模型。2023年是AI通用大模型实现“现象级”增长和规模化应用的元年，对于工业企业而言，将工业机理与通用大模型通过知识注入的方式进行融合，将成为未来1-2年的关键趋势。
通过“知识注入”，工业机理模型能够获得强大的垂直行业落地能力，赋能企业应对多种挑战：
处理多模态工业数据：能够有效整合文本、图像、视频、声音、传感器数据等多样化的数据类型。
跨领域及专业数据处理：能够融合机械、电气、化工、材料等不同工业领域和专业的数据。
执行多样化工业场景任务：支持故障诊断、质量检测、过程优化、排产排程、产品设计等多种复杂的工业场景和任务。
提供鲁棒且可解释的结论：在工业认知和决策中，能够给出清晰的推理过程、证据支持和置信度评估。
绿色制造：双碳目标下的节能减排新范式
绿色制造是一种综合考虑环境影响和资源消耗的现代化制造模式，旨在最小化产品生命周期内的环境负面影响，最大化资源利用率，实现经济效益、社会效益和生产效益的协调优化。碳足迹和减碳技术是实现绿色制造的关键技术组合。2023年， fabricant 的转型发展进入了以绿色低碳为驱动的全新维度。双碳技术栈正逐步支撑发电、钢铁、化工、建材等行业的绿色制造模式落地，其中：
碳排放量化技术：通过工艺机理和高质量数据建立工业生产与碳排放的内在联系，结合不断提高的碳排放核算能力，企业能够更有效地衡量碳资产。
碳排放的时空视角：面向产品全生命周期（时域）的碳排放核算和制造业全供应链（空域）的碳中和，是重要的发展方向。
工业能源的绿色转型：基于对碳资产的有效衡量和定价，以及碳市场的逐步完善，工业能源的绿色转型将与企业经营指标直接挂钩，推动企业主动拥抱能源绿色化。
能源互联网：企业可利用虚拟电厂、综合能源系统等技术，实现对多种清洁能源及能源网的智能管理与调度，优化全局投资回报率，技术落地正从楼宇级走向园区级。
工业大数据：驱动智能决策的价值沉淀
大数据技术是采集、存储、管理、分析挖掘和可视化等一系列技术的总和，它帮助企业沉淀海量、多维、高增长、多形态的信息资产，从而获得洞察、自优化、预 测和决策的能力。工业大数据则专注于从工业物联、产业互联产生的大量复杂数据中发掘新知识、挖掘有价值的洞察，从而驱动制造型企业进行产品服务创新、提升经营水平、提高生产运营效率，并拓展商业模式。
2023年，AI的突破性进展使得大模型在工业领域的应用成为焦点，而工业大数据则成为构建AI可用数据体系和打造工业大模型的关键支撑。对于在数智化转型方面处于领先地位的企业而言，工业大数据蕴含的巨大潜在价值将促使他们在未来持续加大IT投入，催生一系列趋势性变化：
数据全生命周期管理加速实践：工业大数据的复杂性是传统数据技术在工业应用中的挑战，而AI技术擅长处理结构性数据。因此，数据全生命周期管理的理念将被更多企业采纳。
大数据技术进阶应用加速落地：在数据处理环节，湖仓一体、批流一体等技术将加速应用；在数据分析环节，算法模型、智能标签、知识图谱、可视化等高级分析技术也将加速落地。
综上所述，2023年，工业知识图谱、工业机理模型、绿色制造与工业大数据这四大技术趋势正深度融合，共同推动中国工业经济迈向一个更加智能、高效、安全、低碳的新时代。
