全球产业数字化转型的典型模式-创新互联
制造业 ：工业互联网成为转型升级重要突破口
制造企业对优化资源配置、创新生产模式、提升生产效率的需求日益迫切，作为新 一代网络信息技术与制造业深度融合的产物，以及实现制造业数字化、网络化、智能化 发展的重要基础设施，工业互联网通过数据、劳动、技术、资本、市场等全要素的全面 互联，供应链、创新链、服务链、物流链、金融链等全产业链上下游的高度协同，以及 从价值单点式迁移到价值网络化共生，从商品交换到信息交换再到知识和能力交换的全 价值链革新重构，大幅提升工具的效用及效率，显著优化决策的流程与机制，持续创新 以定制化、服务化、融合化为特征的生产方式、组织形式和商业范式，实现供给侧与需 求侧的精准对接和实时匹配，构筑起数字化、网络化、智能化的新型生产制造体系和服 务体系。
建筑业 ：虚拟建造助力工程全方位数字化转变
建筑工程项目往往时间跨度大、参与机构多且质量要求高，项目管理的复杂程度极高。三维可视化建筑信息模型（BIM）的出现，为建筑工程项目管理提供了新途径。基于项 目现场的各项信息数据，以 BIM 三维数字模型为载体，打造与项目现场精准映射的集成 化项目管理平台，在时间维度上可实现建筑从图纸设计、施工建造、竣工交付到运行维 护的全生命周期数据的集成与融合，同时在空间维度上将促进业主、设计、施工、供应 商、运营方等各参与方的数据协同与业务协同，最终取得提升项目质量、缩短工程周期、 降低建造成本、提高管理效率的多重效果。
能源业 ：大数据可视化平台提升能源供给效率
当前，全球已步入能源紧缺时代，提升能源生产和利用效率成为急需解决的突出问 题，能源大数据是解决这一问题的有效手段。建设覆盖能源生产、传输、消费各个环节的数据资源池，搭建一体化的大数据可视化分析平台，直观展现贯穿能源生产运营全过 程的数据变化趋势，同时基于对各环节实时数据的深度分析挖掘，在能源生产侧实现对 能源生产设备的远程健康管理，在能源传输侧实现对能源传输网络的运行状态在线监控、 自动识别和准确预测故障位置，在能源消费侧为用户使用行为特征分析、能源使用负荷 异动识别、能源供需形势预判等复杂问题提供辅助决策。
矿产开采业 ：智能装备实现精准安全的无人开采
矿产开采的地质环境条件复杂而危险，使用智能化的开采装备不仅可以更加精准地 确定开采方位和开采工艺，提高开采效率，更有助于实现安全生产。智能开采设备基于 机器视觉技术可智能感知和测量开采环境，并实时回传地质条件、设备方位等开采工艺 数据，具有较高自主控制能力的开采设备可根据开采条件的变化自动调节开采工艺，实 现无人化的自主开采作业。
畜牧业 ：动物可穿戴设备开启智慧养殖数据入口
畜禽健康状况是畜牧业关注的焦点问题，以感知技术为切入点，对畜禽体征及行为 进行监测、分析和预测成为农场实现精准养殖的可行选择。智能化的项圈、耳标、脚环 等形式多样的动物可穿戴设备可实时采集畜禽体温、心率等体征数据和活动场地、运动 量等行为数据，并将数据实时上传到畜禽大数据监管云平台，实现畜禽数据全天候、全 流程的记录和跟踪。云端服务器上的配套数据分析软件将基于原始数据，挖掘深层次的 健康信息和行为模式，将其转换为反映禽畜健康状态、繁殖预测、喂养需求相关的直观 图表和信息，并发送至养殖人员手机端，从而实现对动物饲养、疫病防控、产品安全等 全环节的精准质量管理。
零售业 ：线上线下一体化精准挖掘用户消费需求
在传统零售与电商业务增速双双趋缓的背景下，如何打通线上线下渠道形成优势互 补效应，帮助零售商准确触达用户消费需求成为破局关键。越来越多的零售商运用计算 机视觉、深度学习等人工智能技术将实体门店升级为智慧门店，为消费者提供会员刷脸 身份验证、小程序找货、扫码购、刷脸支付等多场景数字化服务，在打造便捷化无感化 的用户购物体验的同时，收集用户店内行为数据，基于大数据、图像识别等技术勾勒用 户精准画像，通过人工智能算法预测用户潜在消费需求，并推出及时、精准、个性化的 线上营销，从而构建线上线下消费数据和营销数据的闭环。
物流业 ：仓储数字化智能化改造加快货物流通
连接物流上下游环节的仓储是物流全链路的中枢部分，在现代物流企业中占据举足 轻重的地位。应用移动互联网、物联网、人工智能等先进技术对实体仓库进行智能化升 级改造，已成为物流企业加快货物周转、减少物流成本以及增加服务附加值的关键战略。智能仓储使用大量的自动导引运输车、自主移动机器人、分拣机器人、码垛机器人等仓 储物流机器人，极大地提升货物流通工作效率 ；使用三维扫描设备对所有入库物品进行 扫描，并采集物品三维数据信息；使用智能物流管理系统实时建立入库物品三维数字模型， 实现对库位、库存、物件状态的全程透明化跟踪和三维可视化调度。
金融业 ：多源数据分析有效降低金融风险
风险控制是银行、证券等金融机构最核心的能力，大数据分析已成为金融机构提高 风险控制能力的重要技术手段。金融机构汇集用户的贷款信息、交易记录、征信数据等 多源异构数据资源，利用大数据画像、机器学习、知识图谱和复杂关系网络分析等先进 技术，对多源数据进行实时处理，建立风险监测预测模型，大规模监测各关系数据中出 现的不一致性，促使传统模式下难以浮现的风险显性化，从而及时有效地识别骗保、逾期、 坏账等风险，实现潜在风险规避。
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