展望2030年，我们认为未来工业应是IMAGINE的，即虚实融合、大规模定制化、灵活适应 变化、可靠互信、体面工作、自然友好、生态共荣的。
Interactive between physical and virtual worlds（虚实融合）。物理空间和数 字空间实时映射、全面互联、深度协同。构 建愈加完善的Digital Twin，在虚拟世界中进 行模拟仿真，不断优化，并指导现实世界的 行动。
随着智能传感、物联网、云计算、实时 建模与仿真、VR/AR等技术创新应用，使得 工业领域能够在虚拟空间中对物理世界进行 高精度建模和实时仿真分析，采用数字模型 代替物理实体开展验证分析和预测优化，进 而获得较优结果或决策来指导实际工业生 产。
一是基于数字样机的产品设计与仿真优 化。通过建立多学科、多物理量、多尺度的产 品数字样机，在虚拟空间中完成设计方案的仿 真分析，功能、性能测试验证，多学科设计优 化以及可制造性分析等，加速设计迭代。
二是基于数字孪生的生产过程监控与优 化。通过构建装备、产线、车间、工厂等不 同层级的生产数字孪生模型，通过实时数据 采集和分析，在数字空间中实时映射真实生 产制造过程，进而实现工艺仿真分析、虚拟 调试、资源调度优化、过程优化等。
三是基于产品数字孪生的智能运维。通 过构建产品数字孪生模型，通过实时采集来 分析产品运行、工况和环境数据，监控物理 产品运行状态，以及进行功能、性能衰减分 析，从而对产品效能分析、寿命预测、故障 诊断等提供分析决策支持。
Mass-customization（大规模定制化）。 以硬件为核心竞争力的产品逐渐被以“产品 +”为代表的个性化体验经济所取代。供应侧 感知、收集消费者需求，并有能力低成本高 效的输出定制化产品或方案。 加速制造系统和消费系统的打通，通过 客户需求驱动产品研发，生产制造和交付服 务，以规模化生产满足个性化需求，进而获 得更高的产品溢价，带动制造系统从追求规 模经济价值到追求范围经济价值的深刻变 革。
一是客户需求驱动的产品快速设计。依 托产品模块库、设计知识库或者配置规则库 等，能够基于客户需求灵活配置、调整和组 合产品设计模块，快速获得满足客户个性化 需求的定制设计方案。
二是规模化定制生产。通过全生产流程 的数据打通，制造系统能够自动识别产品匹 配个性化订单状态，并适配订单个性化设计 需求，组织制造资源，执行生产作业、物料 配送和质量检测等，完成个性化产品的定制 生产。
三是数据驱动的个性化服务。依托具备 感知、传输、分析和优化的智能产品，通过 采集、传输、建模和分析用户数据，挖掘客 户服务需求，进而开发满足个性化需求的增 值服务，提升产品消费体验。
Agility and adaptiveness（灵活适应 变化）。供应侧需持续强化敏捷响应、快速 交付能力，满足多品种、小批量、短交期需 求。此外，应对当今愈加多变的世界，工业 企业应构建应对地缘政治、自然灾害、疫情 等不可控风险的管理及调整能力。
数字技术加速传统制造体系走向具备自 感知、自分析、自决策和自执行的新型制造 系统。新型制造系统能够实时、精准掌控调 整制造过程，自适应内外部环境和需求变 化，将原来由人主导的柔性、敏捷制造转化 为更具有智能特征，其程度、范围均达到更 高水平的柔性、敏捷制造。
一是柔性、动态资源配置与调度。泛在连接各类生产资源，实时感知生产要素状 态，基于外部需求和内部生产状态，制定生 产计划、车间排产等，并根据订单状态和异 常扰动，动态实时调整计划排程，调度生产 资源，快速响应变化。
二是柔性化、自适应生产作业。依托柔 性可重构产线、柔性工装夹具和柔性线上物流 搬运系统，能够自适应响应订单、计划、物 料、工艺等变化开展生产作业，实现作业内容 差异的多品种多批量定制产品的柔性生产。
Guaranteed trust（可靠互信）。在不 远的将来，质量等关键信息全面可追溯为基 本的要求，在此之上供应链安全韧性、上下 游紧密协同也是不可或缺的关键能力。社会 对产品供应链责任、全生命周期碳排放等信 息透明公开的期待将促进企业切实地承担社 会责任。
数字技术应用加速全产业链、全价值链 的互联互通，进而推动订单、计划、生产、 质量以及碳排放等数据的共性协同，进而推 动全流程的质量追溯，全供应链条的高效协 同与风险响应以及全链条的碳排放管理等全 局性、系统性优化。
一是全流程质量追溯。全面汇聚设计、 工艺、采购、生产、交付和运维全生命周期 产品质量数据包，构建产品全生命周期质量 履历，支持全生命周期质量改善活动。
二是弹性、韧性供应链系统。广泛连接 上游基础材料和关键零件供应企业，下游仓 储、物流服务商，实时感知采购供应、物流 配送状态，分析和预警供应链风险，进而快 速响应供应链交付异常。
三是全链条碳资产管理。通过采集和汇 聚原料、能源、物流、生产、供应链等全价 值链条的碳排放数据，依托全生命周期环境 负荷评价模型，实现全流程碳排放分布可视 比较，碳排放趋势分析、管控优化以及碳足 迹追踪等。
Ideal jobs（体面工作）。人工与机器将 实现高效分工，各取所长、紧密配合，将人 类从重复性工作中解放出来，把人的精力释 放到更需要创造性、判断力、沟通力的岗位 上。工作环境的安全性也将得到有力保障。
原有工业机器人只能用于标准化重复性 作业场景，通过智能化升级实现生产过程自 感知、自分析、自决策能力，能够像人一样 柔性适应更多复杂工作场景，可推动在更多 场景、更大范围内实现机器换人。
一是加快劳动力走向知识型。机器换人 削减大量低技能水平、重复性劳动岗位，智 能化企业内部保留下来的将是既懂OT也懂IT 的复合型员工，员工整体素质能力水平显著 提升，将推动劳动力结构从低水平员工密集 的“正三角”走向高水平员工密集的“倒三 角”。
二是创造大量高技术、高价值工作。算 法设计、业务建模、装备调试等对专业能力 要求较高的新兴岗位持续涌现，掌握数字技 能的劳动者成为就业市场新增量，企业用工 数量不降反增。
Nature-friendly（自然友好）。除关注 工厂日常运营能耗及污染排放外，工业企业 将从产品设计时即考虑全生命周期碳排放。 循环经济模式将得以发展。
应用人工智能、大数据、5G、工业互联 网等提升工厂能耗、排放、污染、安全等管控 能力，探索从根本上解决生产全流程安全、节 能、减排等问题，逐步迈向绿色制造、绿色工 厂和绿色供应链，加快制造业绿色化转型，创 造良好的经济效益和社会效益。
是全流程能耗监测与优化。基于数字 传感、智能仪表、5G等实时采集多能源介 质的消耗数据，构建多介质能耗分析模型， 预测多种能源介质的消耗需求，分析影响能 源效率的相关因素，进而可视化展示能耗数 据，开展能源计划优化、平衡调度和高能耗 设备能效优化等。
二是多污染源监测与优化。依托污染物 监测仪表，采集生产全过程多种污染物排放 数据，建立多维度环保质量分析和评价模 型，实现排放数据可视化监控，污染物超限 排放预警与控制，污染物溯源分析，以及环 保控制策略优化等。
Ecosystem based（生态共荣）。产业、 供应链内企业紧密合作将成为竞争力提升的 刚需，工厂四壁的边界将被打破，鼓励信息 共享，以实现整体系统效率最大化。
网络使得制造系统可以不断超越时空的 限制进行更广泛的连接，将人、设备、系统 和产品等要素连接起来，打通全要素、全价 值链和全产业链的“信息孤岛”，使数据能 够在不同系统、不同业务和不同企业之间高 效流动。
一是全产业链、供应链协同优化。依托 跨企业信息系统集成或构建供应链协同平 台，打造供应链协作入口，连接融合采购、 库存、物流、销售等前后端的供应链环节， 实现数据联动的供应链集成优化，提升内外 部整体协作效能。
二是网络化协同制造。基于全要素、全 产业链、全价值链的互联互通，实现跨地 域、跨行业和跨领域的信息流转和业务协 同，制造资源配置冲破企业、地域边界束 缚，在产业层面实现全局最优，进而影响产 业的空间布局。
三是平台化的产业生态体系。具有社会 资源分配和生产活动组织功能的平台，能够 支撑大量企业以平台为纽带开展互补合作， 实现互利共赢，在工业领域打造平台经济属 性的生态体系。
