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如何实现ICT与OT的深度融合，是AI真正进入工业现场需要跨过的坎。只有ICT与OT打通，数据才能从设备端流动起来，AI才有用武之地。

通往智慧工厂：从建设视角转向运营视角

AIGC兴起之后，消费端AI的应用已经逐步收敛，行业形成共识：AI适合替代高价值、高重复度的人力工作。但这套经验并不能直接照搬到工业领域，工业AI落地，往往需要技术人员深入生产一线，去寻找“1厘米宽，1千米深”的垂直场景。

新华三是ICT（信息通信技术）领域头部厂商，产品线覆盖计算、网络、存储、云、安全、运维全链条，是国内极少数可以一站式交付智算中心、数据中心、园区网络、工业网络的企业。新华三深化“AI in ALL”与“AI for ALL”战略，通过“算、网、存、云、安、维”6个维度深度协同，充分发挥“算力×联接”的协同优势。

为深度探索智能工厂落地路径，2021年10月在杭州落地的新华三未来工厂，融合工业互联网、人工智能、IoT、5G等技术，打造全链条高效协同、覆盖全生命周期的服务型制造模式。依托全域数据贯通，工厂产线换线时间从40分钟压缩至3—4分钟，人均产出提升5倍，订单交付周期缩短一半以上。新华三把在自有工厂验证跑通的能力，持续沉淀到数智工业平台，形成可对外输出的智慧工厂工业底座。

新华三集团副总裁、工业互联网研究院院长刘赞指出：“以往工厂是用建设的视角做智能化改造，即更关注如何搭建数字化基础设施，但现在开始转向工厂运营的视角。而运营的核心是需要有工厂现场的数据，让数据流动起来，生成有价值的信息，进而用AI支持提升业务能力。”基于运营视角，新华三的核心交付能力发生了质变——企业的运营需求决定智能工厂的建设内容，除了硬件设施，更需交付工厂数字大脑，用软硬件共同支撑智能工厂运行。

在1厘米的需求孔洞中寻找机会

中国工厂存在大量无法提供数据的“哑设备”。这些设备需要连接改造，让设备生成数据、让数据流动起来，这是工业AI的基础。

进入工业场景后，客户对产品和技术的诉求从“性价比优先”转向“强稳定性与高确定性”。新华三工业互联网团队走入企业现场发现，设备改造难度不小。例如，在一家石化工厂，控制化工原料输送的阀门需手动开关，高度超2米，人力消耗大。经评估，整阀智能化改造成本过高且工艺难调整，但可改造点在于识别员工是否规范操作——新华三为其部署姿态传感器于旋转手柄，采集操作数据并训练模型，实现不规范操作实时报警；同步开发气味传感器防泄漏方案，双重提升安全等级。

全国化工厂约200万个阀门，单该企业就有2000多个需人工开关。新华三的姿态传感器解决方案正是在这一微小却关键的安全场景中落地，也成为业内首家提出该方案的企业。

新华三基于自身ICT全栈能力，向下深耕基础设施，向上整合全球不同厂商、不同技术栈的产品，打破能力孤岛，将竞争重心从硬件规模比拼，转向系统级整合与整体能效的综合竞争。

刘赞介绍，新华三已建立工业场景改造三重评估标准：价值密度、复用潜力、技术闭环成熟度。据此聚焦电子制造精细化管控、核心设备智能运维等高价值场景；AI质检、能源管控、安环监测、液冷运维等通用性强、可标准化的复用型场景；对工业智能体、多智能体协同等尚处试点探索阶段的技术，则以能力储备为主，构建长期技术竞争力。

ICT硬件与工业大脑的乘数效应

刘赞认为，消费互联网发展为工业互联网带来启发：手机从通话工具演变为数字世界入口，硬件与APP平台互相赋能，形成乘数效应；汽车行业亦由车载信息服务走向智能网联汽车。新华三正探索类似路径——当智慧工厂与数智平台产生乘数效应时，生产方式或将被颠覆。

新华三构建起三层架构支撑工厂智能化改造：
• 底层：工业数字化所需的ICT设备；
• 中层：支撑信息化交互的数智工业平台；
• 上层：面向场景的工业智能体群；
安全能力贯穿全过程。

底层：TSN+5G融合网络体系

针对传统PROFINET工业总线局限，新华三采用TSN（时间敏感网络）技术，基于IP类协议构建确定性工业内网，保障传输时延稳定、消除抖动。配套研发TSN模组、现场采集网关、TSN交换机及TSN三层核心交换机，并实现5G与TSN融合，支撑远程设备管控。该系列属具备技术创新突破的通用型产品。

中层：数智工业平台

新华三致力于打通生产域与管理域。设备联网后产生的海量产线数据，经加工转化为生产信息，沉淀为数字化业务模板。不同行业可基于模板快速适配搭建应用，新项目不再从零开发，应用层交付效率提升50%以上，形成“项目实践→模板沉淀→产品反哺→高效交付”闭环。

上层：工业智能体集群

ICT基础设施正从数据通道演进为具备泛在感知、复杂决策与自主执行能力的智能化系统。新华三依托AI PaaS/MaaS平台化服务与OpenClaw等代理运行环境，推动软件架构向以智能体和大模型为核心的动态智能架构演进。

“AI in ALL”战略下，新华三将智能体能力内建于全栈产品。灵犀运维智能体即为代表：基于1.2亿台在网设备运维经验、100万+专业知识库、5000万+真实运维数据，实现多域多模多智能体协同调度，从前端“运维工具”进化为“智慧伙伴”，赋能精准排障、隐患先知与故障自愈。

未来工厂已上线自研排产智能体。传统开发需经历需求调研、蓝图规划、代码开发等长周期流程；而该智能体可直接调用业务模板与大模型，响应刚性生产需求。当前项目数据显示，其将生产效率提升一倍以上。刘赞表示，工业智能体仍需持续打磨，但方向明确：以小场景方法论抽象为可复用智能体，加速规模化落地。

刘赞总结：“全球都在看好工业+AI，但行业仍处于技术验证期。真正能沉淀到技术底座里的实践方法占比有限，总量增长很快。新华三把工业场景视作ICT落地的核心场景，从服务通用客户转向聚焦工业客户，目标是助力中国智能制造成为全球典范。”