基于工业互联网的高端装备研发价值链共创生态与智能协同技术

杨善林 , 张强 , 康宇

中国工程科学 ›› 2025, Vol. 27 ›› Issue (3) : 22 -37.

PDF (3847KB)
中国工程科学 ›› 2025, Vol. 27 ›› Issue (3) : 22 -37. DOI: 10.15302/J-SSCAE-2025.05.016
智能制造装备及技术发展战略研究

基于工业互联网的高端装备研发价值链共创生态与智能协同技术

作者信息 +

Co-creation Ecosystem and Intelligent Collaboration Technology of High-End Equipment Research and Development Value Chain Based on Industrial Internet

Author information +
文章历史 +
PDF (3939K)

摘要

在工业互联网与人工智能技术深度融合的背景下，高端装备研发呈现出系统复杂、价值主体多、跨生命周期协同要求高等特征。本文聚焦高端装备研发价值链的共创生态与智能协同技术体系，从航空发动机、新能源汽车与动力电池、高端手术机器人及其系统的研发场景分析出发，剖析了高端装备研发过程的价值链结构以及高端装备研发价值链在价值创造、运行机制、调控方式与协同模式等方面呈现出的演化特征；阐述了基于价值共创的自组织管理激励、基于价值分配的自适应运行调控、面向协同研发的数据模型互操作等围绕高端装备研发价值链共创的三大类核心机制设计问题；分析了确定性与不确定性网络融合、智能感知与场景建模、生成式人工智能决策、基于模型的系统工程平台等四项关键智能协同技术；进一步提出了加强链主企业引领作用、强化平台协同基础设施建设、推动核心技术攻关和数据模型互操作标准制定等发展建议。相关研究内容可为高端装备研发价值链的协同创新提供理论基础与技术路径，为推动我国高端制造业的智能化、平台化、生态化转型提供系统支撑。

Abstract

As the industrial Internet and artificial intelligence (AI) technologies further integrate, the research and development (R&D) of high-end equipment presents the characteristics of complex systems, multiple value entities, and high requirements for cross-lifecycle collaboration. Focusing on the co-creation ecology and the intelligent collaboration technology system within the R&D value chain of high-end equipment, this study analyzes the R&D scenarios of aero-engines, new energy vehicles and power batteries, as well as high-end surgical robots and their systems. It examines the value chain structure intrinsic to the high-end equipment R&D processes and delineates the evolutionary characteristics exhibited by this value chain across dimensions including value creation, operational mechanisms, regulatory approaches, and collaborative paradigms. Moreover, the study elaborates on three core mechanism design challenges regarding the co-creation along this value chain: self-organized management incentives based on value co-creation, adaptive operational regulation based on value distribution, and data‒model interoperability for collaborative R&D. Furthermore, it discusses four pivotal intelligent collaboration technologies: integration of deterministic and uncertain networks, intelligent sensing and scenario modeling, generative AI for intelligent decision-making, and intelligent Model-Based Systems Engineering (MBSE) platforms. Conclusively, four recommendations are proposed, such as strengthening the leading role of core enterprises (chain leaders), reinforcing the construction of platform-based collaborative infrastructures, and promoting the breakthroughs in core technologies alongside the establishment of standards for data‒model interoperability. This study aims to provide a theoretical basis and technical path for the collaborative innovation within the R&D value chain of high-end equipment, providing systematic support for promoting the intelligent, platform-based, and ecological transformation of the high-end manufacturing industry.

Graphical abstract

关键词

工业互联网 / 高端装备研发 / 价值链共创 / 智能协同技术 / 生成式人工智能

Key words

industrial Internet / high-end equipment research and development / value chain co-creation / intelligent collaboration technology / generative artificial intelligence

引用本文

引用格式 ▾
杨善林,张强,康宇. 基于工业互联网的高端装备研发价值链共创生态与智能协同技术[J]. 中国工程科学, 2025, 27(3): 22-37 DOI:10.15302/J-SSCAE-2025.05.016

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

一、 前言

高端装备技术含量高、涉及学科多、资金投入大、风险控制难、服役寿命长，其设计与研发需要组织跨部门、跨行业、跨地域的力量才能完成[1]。高端装备研发处于制造价值链高端和产业链核心环节，是国家科技水平和综合实力的重要标志，决定了制造产业创新发展的路径和效率。高端装备研发按照需求分析、系统设计、工程设计、试制与试验、设计定型的全价值链，通过业务流程整合产业链相关企业主体与研发制造资源，进行产业链与价值链的联动和协同。此外，基于运行使用数据和维修数据的跨生命周期迭代优化是高端装备研发体系的重要组成部分。在设计阶段，利用使用和维修的数据及知识作为输入来反哺研发，不断进行高端装备的持续迭代和优化升级。在此过程中，需要产业链与价值链上的多价值主体进行深度交互与高效协作。因此，高端装备研发价值链共创的可持续联动能力决定了高端装备的快速集成创新与高质量研发制造效率。然而，目前我国高端装备研发价值链存在着研发资源较为分散、研发组织较为孤立、业务流程不协调、利益分配不均衡、信任机制缺失等工程管理问题，继而导致了核心资源消耗大、研发周期长、研发质量不高、研发成本较大以及创新能力薄弱等实际问题，严重制约了研发价值链的协同效率和整体创新能力。

近年来，工业互联网与人工智能（AI）技术作为驱动新一轮产业革命的关键底座，经历了从理念提出到系统实践的快速演进。“工业互联网”最早由通用电气公司提出，在2013年后逐步被世界工业强国纳入发展战略。我国聚焦网络、平台、数据、安全四大体系的建设，目前已基本完成从“概念普及”到“平台落地”再到“场景渗透”的三阶段跃迁。当前，工业互联网正从面向设备互联的“联通驱动阶段”迈向以数据互操作与系统集成为核心的“智能驱动阶段”，其对制造系统的认知力、响应力和协同力持续增强[2]。

与此同时，AI技术亦从早期的“感知智能”阶段逐步拓展至“认知智能”和“生成智能”阶段。尤其是深度学习、大模型、强化学习等技术的成熟，使AI不仅具备从非结构化数据中识别模式、提取知识的能力，更能够主动推理、生成方案、调控过程，构建起与人类知识体系互补的智能机制。当前，AI已在质量预测、结构优化、智能搜索、方案重构等高端研发任务中发挥核心支撑作用[3]。在高端装备研发过程中，可以利用自然语言处理（NLP）技术进行运维故障分析、客户需求反馈、专利文献检索自动提取关键需求，通过时序预测算法分析历史研发数据，预判技术演进方向。通过AI自动匹配需求与现有技术储备，可以更好地实现高端装备研发价值链的智能协同[4]。因此，基于数据与模型驱动的价值共创生态系统构建，正在重塑产业链中各价值主体与研发资源之间的触发机制、连接方式、结构特征及其交互模式。上述变革要求高端装备研发的智能协同从价值生态系统的视角出发，立足更广阔的代际与时空尺度，统筹整合跨价值链的多元主体，自主集成多层次、多维度的价值要素，系统推进智能协同技术的开发与优化，最终构建高端装备研发的价值共创生态与智能协同体系。

为系统揭示工业互联网赋能下的高端装备研发价值链协同模式，本文首先通过典型场景剖析，识别价值链多主体交互模式与演化趋势，分析高端装备研发价值链的结构和特征。其次，提出基于自组织与智能调控的共创机制，阐明价值协同的运行逻辑。然后，聚焦四类关键智能协同技术，构建支撑研发全流程协同的技术体系。最后，结合企业实践需求，提出相关对策建议，为推动我国高端装备研发模式转型提供理论基础与实践路径。

二、 高端装备研发场景分析

本研究选取航空发动机、新能源汽车与动力电池、高端手术机器人及其系统作为高端装备研发的典型场景。一方面，三者均属于国家战略性新兴产业中的核心产品，在产业链布局、科技创新与国家安全中具有关键地位，且这3类装备在研发过程中均体现出系统复杂度高、跨学科交叉深、生命周期长等典型特征，能够较好反映高端装备研发任务中所面临的组织协同、知识整合、任务解构与资源配置等挑战。另一方面，三者分别代表了高端装备中复杂系统总成（航空发动机）、集成化整机产品（新能源汽车）、智能终端集成系统（高端手术机器人及其系统）3种典型形态，具备良好的层级互补性与结构演化性，有助于系统揭示高端装备研发活动中多主体协同、多阶段演化与多层级价值链互动的典型特征。

（一） 航空发动机研发场景分析

航空发动机作为一类重大高端装备，由压气机、燃烧室、涡轮等核心部件组成，包含8000~30 000个零件，具有几何形状复杂、性能要求高、研制信息量大、制造工艺难、研发周期长、涉及学科多等特点[5]。航空发动机的研发涉及航空发动机顶层策划、方案设计、技术设计、工程设计和实物试制5个阶段，且需要在各个阶段中进行多批次的迭代耦合，其研发涉及多种要素管理和工程活动组织，需要组织跨行业、部门和地区的研制力量及制造服务资源，构建研发价值链。航空发动机的研发价值链主体包含研究所、主机制造厂、零部件承制厂、供应链成员企业以及用户等相关利益方，制造资源和技术要素包括生产、检验、验证等环节的制造资源，以及数据、标准、工具等[6]。然而，基于历史发动机型号项目的研制经验，目前我国航空发动机研制仍然面临设计与制造跨阶段和部门的接口耦合关系复杂、发动机研制并行工作流程标准化不足、研制过程厂所信息不互通、设计版本控制难等问题。

近年来，随着材料技术和制造加工技术的进步，航空发动机设计部门通过采用基于模型的产品研发模式，利用唯一设计数字源模型动态自组织整合相关价值主体和制造资源，实现了发动机研制流程跨部门协作和闭环优化。与此同时，全新的航空发动机研发生态中集聚了材料与制造技术供应商、软件与数据服务供应商、智能制造技术服务商等跨行业的价值主体，形成了新的主体协同模式。随着大规模模型、算法和数据等新价值要素的加入，不仅打通了发动机研发的相关业务流程、运作管理模式和数据集成关系，而且实现了研发全过程的信息共享、技术共享和人员协同，促进航空发动机产品研制的快速迭代优化和成本的大幅降低。

（二） 新能源汽车与动力电池研发场景分析

新能源汽车研发是以用户需求为导向，依托模块化电动架构整合电池、电机及智能化系统，联合供应链伙伴开展协同设计，经过需求调研、概念设计、造型开发、工程验证、市场测试等一系列过程，实现产品的市场适配，研发周期普遍较长。由于技术创新迭代速度的加快、消费者个性化需求的变化以及市场竞争的日趋激烈，使得汽车企业面临着巨大的市场不确定性。尤其是作为新能源汽车和储能系统关键核心部件的新能源动力电池技术的储能技术发展，对新能源汽车的产品迭代提出了更高的要求。新能源动力电池由正负极材料、电解液、隔膜、电芯组件及热管理系统等构成，具有化学体系复杂、制造工艺复杂、产品质量控制复杂等显著特征。电池的研发受到能量密度、循环寿命、快充能力、安全性、成本等指标的相互制约，需要电化学、材料科学（如高镍正极、硅碳负极）、热力学（热管理系统）、机械工程（电池结构设计）、管理科学等多学科协同，同时也需要上游的锂、钴、镍、石墨等原材料生产加工，中游的正负极材料生产、电芯设计制造、电池模组设计制造、PACK组装等，以及下游的封装制造、报废回收和梯次利用等全产业链和供应链的全链条协同与跨链融合。

新能源汽车与新能源动力电池的跨主体协同研发面临技术迭代、市场匹配与供应链协同的复合挑战。在技术层面，动力电池、电控系统与智能化组件的快速迭代，存在多技术路线博弈、智能体验与安全兼容、技术研发成本攀升等诸多难题。在市场层面，消费者对新能源汽车的需求变迁，与政策导向形成双重牵引，迫使企业大幅缩短研发周期。在供应链层面，上游电池原材料价格的波动严重冲击成本模型，下游三电系统与智能座舱的跨企业数据协同存在技术壁垒，供应链协同在数字孪生、区块链等智能技术的基础上，尚需信任机制与标准接口的突破。三大挑战倒逼企业构建“技术预研 ‒ 场景验证 ‒ 供应链弹性”的动态平衡体系。面对上述挑战，需要依托智能技术构建“用户 ‒ 车企 ‒ 供应链”价值共创生态与协同创新网络，推动新能源汽车、动力电池研发模式向生态协同创新转型。用户通过社交平台与社群系统，深度参与产品需求与体验定义，通过AI分析转化为市场前景洞察。供应链企业借助数字孪生与区块链技术，与新能源动力电池研发实时共享测试数据，动态优化电池模组与汽车设计的性能匹配。以数据为纽带、以智能技术为支撑的共创生态，不仅能够降低研发冗余，还能通过持续积累的生态知识资产构筑新能源动力与汽车数字化集成行业的创新壁垒。

（三） 高端手术机器人及其系统研发场景分析

高端手术机器人是多学科融合的创新型医疗器械，是实现手术智能化的关键技术，代表了未来手术术式的发展方向，正逐步改变和颠覆传统手术方式。高端手术机器人的最典型特点就是与功能需求的紧密相连，其研发是以场景驱动而非技术驱动。手术机器人的研发多是在临床需求驱动下诞生的，是为了辅助医生或是增强医生的操作能力，因此，高端手术机器人在开发前必须明确定义其面对的病种和手术操作类型，以此为基础确定手术机器人的形态功能和人机交互模式。一般被广泛认可的手术机器人分类是按照科室来进行分类的，如腹腔镜手术机器人、神经外科手术机器人、骨科手术机器人、眼科手术机器人等；或者按照手术术式来进行分类，如单孔／多孔腔镜手术机器人、介入手术机器人、关节置换手术机器人、穿刺手术机器人等。无论手术机器人的产品形态如何复杂多变，其技术内核仍是以机械、传感、驱动、控制以及智能化为核心的机器人技术。

高端手术机器人系统是一类高度跨产业链和供应链集成的复杂系统。为了让医生在操作手术机器人的过程中具备更加真实的操作手感，手术机器人将触力感知与力反馈技术融入自身技术体系之中，进而将机器人与组织的交互力反馈到医生的操作主手上；为了辅助医生进行手术操作，将AI技术融入手术机器人体系之中，推动手术机器人智能化、自主化发展。此外，智能传感技术、新材料技术、精密控制技术等跨学科技术都在手术机器人发展过程中得到了应用与创新。随着新型材料使用、结构设计、路径规划和力反馈系统等更大范围的物理空间、社会空间和信息空间中前沿科技成果的发展与应用，将会为手术机器人的自主化发展和创新带来更多的可能。

三、 高端装备研发价值链结构与特征分析

（一） 结构分析

高端装备研发价值链是高端装备制造产业的重要组成部分，结构复杂且层次分明，涵盖了从技术研发到产品应用的全过程[7]。高端装备研发价值链不仅包括传统的产业链环节，还结合了新一代信息技术[8]，形成了以智能制造和数字化为核心的新型生态体系[9]。

1. 高端装备研发产业链构成

高端装备研发产业链通常分为上游、中游和下游三个主要部分，包括原材料供应、零部件研发与生产制造、装备整机总装集成、运维服务等业务环节，每个环节又包含若干子场景，共同构成了完整的研发与制造产业链体系，如图1所示，形成了以产业为链条，以场景为单元的二维结构体系。

对于场景的概念，目前业界尚无准确的定义，广义上理解是制造业务中解构出的一系列有价值的、具备行业共识的基本业务单元[10]。从业务视图看，场景作为高端装备研发环节的核心，通过将人、机、物、法、环等要素整合运作形成具有一系列活动支撑的业务流程，包含研发设计、生产制造、经营管理等典型场景，共同串联形成了产业链的业务脉络。因此，产业链的构成往往是由一系列连续性的场景单元构成的，承担着价值创造、价值增值、价值传递的功能。

（1）上游原材料与基础零部件供应环节

上游环节主要涉及基础原材料和关键零部件的生产供应，其质量、性能和供应稳定性直接影响到中游零部件制造和整机装配的效率与质量。其中，基础原材料包括钢铁、铝材、橡胶、塑料等传统材料，以及动力系统、主轴、轴承、控制系统等关键部件的制造。这些基础材料和部件为高端装备的研发提供了物质基础与技术支撑。除上述传统原材料与基础零部件外，还包括特种钢、碳纤维复合材料、纳米材料等新型材料，以及基于这些新型材料制造的精密轴承、液压件、气动件、刀具、测量仪器等关键部件，这些部件通常用于高端装备的核心系统中，其精度和可靠性直接影响整机性能；此外，还应用于高端装备的专用零部件，这些零部件形状复杂、性能要求高，通常面临高精度加工、极端环境适应性等技术难题，需依赖先进的制造技术和工艺支持才能实现。以航空航天领域为例，其上游原材料主要包括钛合金、高温合金等稀有金属材料，而关键零部件如发动机叶片、涡轮盘等则需要依赖精密铸造和热处理技术；轨道交通装备的上游供应链则更注重高强度钢材和耐磨材料的供应。高端装备结构复杂，其零部件面临多种极端使用工况，因此上游原材料供应环节的场景不单包括传统原材料与零部件的采购管理，还涉及原材料结构性能的仿真研发、原材料高精度加工测试等典型场景。

（2）中游零部件及整机研发设计与制造环节

中游环节是高端装备研发价值链的核心部分，涵盖研发设计、零部件制造和整机装配等环节，这一过程包括概念设计、工程设计、样机制造、测试验证等。其中，概念设计是高端装备研发的起点，主要任务是确定产品的基本功能、性能指标和设计方向，包括外形设计、造型设计以及功能模块的初步布局，这一阶段需要进行市场调研、需求分析和技术可行性评估，以明确研发目标和设计原则。工程设计阶段是将概念转化为具体实施方案的关键步骤，这一阶段需要完成详细的设计工作，包括零部件的设计、材料选择和工艺规划。在此过程中，需要通过计算机辅助设计（CAD）和仿真工具进行力学分析、热分析和流体动力学分析，并制定详细的生产工艺流程，包括零部件加工、装配顺序和质量控制标准，以确保设计方案的可行性。样机制造是验证工程设计成果的重要环节，通过制造样机可以检测设计的可行性和性能指标，具体包括概念样机和工程样机。概念样机主要用于验证产品概念和功能，而工程样机则用于系统级验证。测试验证是确保高端装备性能和可靠性的重要环节，通过系列测试可以全面评估产品的质量和性能，包括静态试验、动态试验和环境适应性测试等内容。随着高端装备各类型数据要素、智能资源要素的加入，衍生出了数字化仿真、数字样机、三维数字化模型设计等数字研发场景，基于物联网、计算机辅助生产等智能生产与管控场景，以及智能供应与质量管控等服务场景。

（3）下游集成应用与服务环节

下游环节主要涉及从设备集成到装备系统解决方案的应用场景，其核心在于通过智能化、数字化和模块化技术，将分散的零部件或模块整合为完整的系统，并提供全生命周期的服务支持。下游集成应用与服务环节的附加值较高，数字化和智能化技术是该环节的重要特征，反映了高端装备在实际应用中的重要性和市场竞争力。通过设备集成、服务集成、智能化赋能和模块化设计，高端装备能够为下游客户提供高效、可靠和定制化的解决方案。例如，在智能制造领域，工业机器人、数控机床、自动化生产线等设备需要通过集成技术实现高效协同工作，从而满足不同行业的需求。轨道交通装备、航空航天设备等高端装备也需要通过集成化设计和制造，形成完整的系统解决方案。例如，高端装备可用于卫星制造和航天器组装，通过模块化设计和智能化技术实现高效生产。此外，基于工业互联网的智能平台能够实现设备的实时监控和数据分析，装备制造企业还可以提供定制化的检测和维护服务，以满足高端装备的特殊需求，如故障诊断、设备维护、远程监控、维修订单智能化运营和定制化升级等服务场景。

2. 高端装备研发价值链构成

高端装备存在产品级、平台级、生态级等跨层级的研发需求，因此，高端装备研发价值链需要根据动态的任务需求和场景，分析研发活动内外部的业务流程，通过识别结构性活动单元，分析高端装备研发价值链的内涵和结构形式，如图2所示。

（1）基于产品组织协同的价值链

传统的高端装备价值链主要围绕制造商、供应商、合作伙伴和用户等主体的内部价值活动展开，侧重以组织为单位的价值创造与整合。从技术体系和产品谱系发展的角度出发，高端装备的研发过程涵盖了多阶段、多技术成熟度的价值场景，形成了一个涵盖多层次、相互关联的业务流程网络。该网络不仅体现了供应链上下游企业间的协作，还包括制造企业内部多个职能部门之间的协同，是跨企业与多职能活动交织的基本单元。

随着研发范式的演进，高端装备正在从传统的单一单位分工模式，向全产业链的协同研发体系转型。通过横向整合和端到端流程协同，推动组织之间的深度集成，实现价值链环节间的高效联动。在以产品全生命周期为核心的研发模式下，价值链的边界从企业内部扩展到整个产业网络，围绕关键价值要素展开资源整合。企业在产业链中扮演着不同的角色，其竞争优势不仅依赖于自身价值链的优化，还取决于其在整个价值网络中与其他参与方，如供应商、服务商和用户的协同能力。

基于产品组织协同的价值链强调的是在高端装备产品设计、研发、制造、运维等全生命周期中，通过以产品为对象、以流程为纽带形成的组织内部的信息共享和协同能力，实现产品价值的快速集成与创新。以航空发动机为例，其协同价值链以总设计方和总承制方为牵引，以部件设计和制造为中心，构建涵盖设计、工艺、制造、装配与试验的集成流程体系。依托总装企业，形成从零部件设计单元到产品级总装与试车单元的整体协作架构，从而实现贯通各层级的价值链协同与组织集成，推动高效的协同研发进程。

（2）基于平台资源协同的价值链

高端装备产品因结构复杂、零部件种类繁多，对制造企业的生产能力、协同效率和过程管理水平提出了更高要求。随着制造企业及其供应链逐步向平台化转型，价值共创的边界也不断拓展至更广泛的社会层面。在这一过程中，社会主体能够通过平台便捷地参与企业的研发与管理，推动价值共创形式和内容的多元化。

平台型高端装备制造企业搭建了一个开放的研发资源配置平台，支持企业发布研发任务，并通过群体智慧吸引社会多元研发力量参与，突破了传统企业内部资源调配的局限。具备不同研发能力的企业、科研机构、高校及个人等可基于平台的供需匹配机制加入研发活动，构建起自组织、可重组、模块化的动态研发组织。这种组织形式能够实现快速组建与解散，增强研发的灵活性和响应性，促进多方之间的协同创新。

基于平台资源协同的价值链是在工业互联网平台的支持下，强调以资源聚合与业务连接的平台作为中介，实现多供应链主体跨企业、跨行业、跨区域的价值协同，由传统的核心企业主导逐步转向多主体共享和按需协作的新范式。例如，新能源汽车领域的制造企业正通过构建全球研发平台，与电池、汽车、通信及互联网等多个行业的龙头企业协作，整合全球技术、资本与人才，推动开放式、多领域、动态化的协同研发与创新实践。

（3）基于生态体系协同的价值链

为应对市场、用户和技术快速演变所带来的高度不确定性，提升组织响应效率并实现高端装备的智能化协同研发，制造企业需采用动态自组织模式，快速整合协同研制过程中的组织与资源，推动价值链各环节的高效衔接。在这一背景下，智能制造价值链日益呈现生态化发展特征，借助纵向一体化的信息与资源共享及横向多链业务协同，融合多类主体的关键能力，构建覆盖全产业链的服务与制造生态体系。

该体系依托资源重组、分布式流程集成、多链协同计划和智能风险管控，形成以“数字生态共同体”为核心的新型价值共创机制。例如，通过集成协同体系中分布式的数字定义功能，企业实现了贯穿产品全生命周期的项目管理与控制能力，跨越不同组织与地域的设计、制造和装配单元，实现异构系统间的数据与过程集成，确保项目执行与质量管理的协同高效。

基于生态体系协同的价值链是更高层次的协同模式，强调在更大范围的物理空间、社会空间和信息空间中，通过生态系统的构建与演化，实现价值共创与共生。以航空发动机为例，其协同研发生态体系构建了包括总设计单位技术管理平台、主承制单位的设计制造协同平台、产品数据管理／企业资源规划（PDM/ERP）系统和数字化装配生产线在内的多平台融合架构。该体系不仅覆盖产品、管理和资源数据的技术状态管理，还包括需求、计划、风险、接口、团队等多维度业务域，实现项目与资源管理的深度集成。此外，软件开发商、智能分析服务商及制造技术供应商等跨行业主体在平台驱动下广泛参与智能制造过程，共同构建面向研发、生产、运维和供应链管理的服务生态系统，推动高端装备价值链由企业主导向多元参与、群体共创的动态协同模式演进。

上述三种价值链结构之间并非孤立存在，而是层层递进、相互融合、协同演进的关系，三者共同构成了基于工业互联网的高端装备研发价值链共创生态与智能协同技术的核心支撑体系。其中，产品组织协同价值链是基础，通过产品组织的资源协同能力，企业能够实现内部流程的优化与信息的高效传递，为平台资源协同价值链提供了组织能力与流程基础；平台资源协同价值链是中介和桥梁，在产品组织协同价值链的基础上，通过平台的资源整合与共享，将产品组织协同的价值链扩展到更广泛的生态体系中，实现跨企业、跨行业、跨区域的资源高效配置与价值共创；生态体系协同价值链是目标，是在平台资源协同价值链的基础上，通过平台赋能进一步构建开放、协同、共生的生态系统，形成一个自组织、自循环的价值共创网络，实现价值的动态重构与持续增值。基于工业互联网等新一代信息技术的发展，这三种价值链结构能够实现资源的高效配置、信息的实时共享、业务的动态协同与价值的持续增值，为高端装备制造业的智能化、数字化、网络化发展提供有力支撑。

（二） 特征分析

通过对高端装备研发价值链结构的分析，可以总结出当前高端装备研发价值链在价值创造、运行机制、调控方式与协同模式等方面呈现出新的演化特征。

1. 价值创造转变

价值创造已从以竞争为导向的线性链式模式，转向以价值共生为核心的产业链与价值链生态系统。在工业互联网的强链接能力支撑下，企业正逐步突破组织与产业边界，围绕核心价值要素灵活整合多元主体资源，构建“数字生态共同体”，实现生态化的协同价值共创。

2. 运行机制升级

研发流程由传统串行分工向动态自组织的协同模式演进。为应对市场和技术环境变化带来的不确定性，制造企业需通过自组织机制整合跨层级、多粒度的研发与制造资源，实现价值链各环节的高效联动，构建面向全链条的协同运行体系。

3. 调控方式变革

调控方式由低频长链的单链优化模式，转向高频短链的跨链网络化调控。面对动态环境下的复杂性与不确定性，企业间联动愈发紧密，跨链资源配置与协同频次显著提升，形成以快速响应、实时反馈为特征的高效资源调控网络，强化价值链整体的敏捷性与适应性。

4. 协同模式演进

协同模式正在由企业单点面对客户的多样化个性化动态需求转变为不同竞合关系的多主体自组织智能协同。价值链生态中的多主体需要实时共享信息，采用动态竞合博弈，构建面向全生命周期效用最大化的高端装备设计协同与优化模型，从而揭示高端装备研发过程中多主体动态参与自适应反馈机理和价值链互动的机理。

四、 高端装备研发价值链共创机制

在工业互联网环境下，价值主体跨界关联，价值增值机理复杂，价值活动交互耦合，为高端装备研发价值链的生产自组织和协同过程带来了新的挑战。自组织是指在系统内在机制的驱动下，自行从无序到有序、从简单向复杂方向发展，不断提高自身复杂度和精细度的过程[11]。自组织在制造系统各层次中的目标、任务、资源等自动优化匹配过程中发挥着重要作用[12]。面对市场环境与技术更新带来的高度不确定性，制造企业亟需通过动态自组织方式，实现协同研制流程中组织结构与资源要素的快速集成，保障研发活动的高效协同与系统响应能力。在此基础上，高端装备研发价值链共创需要研制主体在自组织管理激励机制、数据模型互操作机制、自适应运行调控机制的驱动下，围绕装备论证、需求分析、系统设计、装备试制与验证等研制流程，自发开展价值创造与共享的过程。

（一） 基于价值共创的自组织管理激励机制

价值共创作为高端装备产业链与价值链自组织运行的核心目标，依赖于有效的价值激励机制，推动多元主体间的高效协同与深度合作。研发价值链的自组织与协同过程，本质上是一个整合跨产业链、跨价值链参与方，快速构建协同业务流程，并集成多层次、多维度价值要素的系统化协同过程，旨在实现分散资源与能力的高效集成与协同创造。

针对高端装备制造自组织管理激励问题的研究主要从绩效[13]、价格[14]、行为[15]、成本[16]等多维视角进行了自组织管理激励机制的探索。研究人员研究了工业互联网环境下的价值共创模式，提出了“联结”“联动”“联体”三种演进的“三联”价值共创模式，并重点分析了“联动”模式下以信任为基础的管理激励机制[17]；为了保证移动互联网众包平台中工作者的积极性，提出了一种最大化社会福利的激励机制[18]。高端装备研发价值链的生产自组织关键在于对各类价值主体进行有序组织与行为引导。国内外学者主要从价值主体绩效、价值贡献成本等多维视角开展了面向高端装备制造的自组织管理激励机制研究，同时创新了基于信任的工业互联网环境下价值共创模式，这为产业链和价值链联动的自组织管理奠定了基础。然而，由于决策需求呈现出高频次、短链路的特点，决策主体扩展到机器，并呈现出大规模异质的双重特性，在产业链 ‒ 价值链自组织管理决策模式中，价值主体跨时空分布，亟需从价值共创的角度设计复合式多价值主体激励机制。

在工业互联网环境下，价值主体通过复杂的在线交互，自主构建决策链条，逐步演化为去中心化、扁平化的网络化组织结构。实现该结构下自组织协同的高效运行，依赖于价值主体间信任关系的建立，这是支撑网络协作管理的核心。同时，协作网络中多方主体因利益差异易产生冲突，若缺乏有效协调机制，可能阻碍价值共创目标的实现。因此，基于社会计算理论，需要构建价值主体间的动态信任度量方法，设计基于信任关系计算的平台型轴辐式价值要素共享机制。在此基础上，从博弈和激励的角度设计各价值主体协作的冲突消解机制与合作激发机制，构建面向协作的基于服务质量 ‒ 合作行为 ‒ 价值增量的复合式多价值主体激励机制，以消解价值主体冲突、激发价值主体协作。这是实现高端装备研发价值链生产自组织和协同的关键。

（二） 基于价值分配的自适应运行调控机制

价值分配是价值主体综合管理全价值要素进行价值共创的根本动因，是管控生产自组织的“调节阀”。运行调控机制是柔性化应对高端装备产业链 ‒ 价值链生态系统内外部环境变动的基础保障。针对高端装备制造运行调控机制的研究主要集中于风险管理领域，大量风险识别、风险评估和风险传播方法被开发，并用于支撑风险监控和风险应对[19,20]，从而实现制造自适应运行调控。

与此同时，社会化价值共创的生产模式推动了基于价值分配理论的制造自适应运行调控机制研究。学者分析了不同企业分别拥有中间产品价格和产量决定权与供应链整体利润之间的影响关系，研究认为企业独立的定价权力影响供应链整体利润[21]，这为基于价值分配的自适应运行调控提供了理论依据。在此基础上，相关研究提出了行业标准作用于产业链价值分配的机制，为自适应运行调控提供了一种有效手段[22]。国内外学者主要从高端装备产业链 ‒ 价值链生态系统的风险管理及产业链价值分配等方面开展了面向高端装备制造的自适应运行调控机制研究，这为工业互联网环境下高端装备研发产业链和价值链联动的自运行调控奠定了基础[23~25]。鉴于工业互联网环境下高端装备研发决策需求呈现出高频次、短链路的特点，在产业链 ‒ 价值链自适应调控模式中，价值要素多粒度分散，亟需从价值分配的角度设计面向全价值要素的一体化自适应调控机制。

高端装备研发价值链的自适应运行调控是指基于价值创造与分配的动态平衡机制，通过融合智能感知、动态优化与自主决策等技术手段，综合平衡各价值主体在价值链生态系统中的价值贡献、价值所得及风险承担，实现价值链各环节要素资源的弹性配置与协同运作的新型管理模式。为此，需建立异质价值主体的价值度量方法，研究价值链生态系统的风险评估方法；在此基础上，设计基于风险与价值贡献的价值共享策略，构建基于宽幅激励模式的价值主体间价值分配模型，建立时空敏感的价值闭环反馈机制，研究面向多主体、全要素的一体化自适应控制模型，构建面向串／并联流程的价值要素动态自适应匹配方法，以支撑价值链生态系统风险监控与应对、价值合理高效分配，是实现高端装备研发价值链自适应运行调控的关键。

（三） 面向协同研发的数据模型互操作机制

高端装备研发价值链共创过程管控既需要建立面向全局目标的复合激励机制，又需要高效的全过程数据模型互操作机制。在自组织协作过程中，随着跨领域与跨专业数据资源的持续扩展，协作主体逐步构建数据共享环境，以打破信息壁垒、实现协同价值共创为核心目标[26,27]。由于数据源异构性强、业务流程复杂，数据互操作问题成为制约跨阶段、跨领域数据资源共享与应用的关键障碍。现有数据互操作研究成果主要集中于数据异质性问题识别算法研究、数据互操作方法论研究、国际标准制定研究和数据互操作的应用研究。数据异质性问题识别算法的研究主要通过精准的映射／匹配来识别数据的异质性问题，包括结构相似性算法、语义相似性算法和混合相似性算法等[28,29]。

近年来，随着数据湖与数据共享空间等新型数据管理理念的提出，数据共享日益强调在元数据层实现资源互通的重要性。例如，Jagodnik等人构建了数字对象共享框架，通过元数据实现数字资源的自动索引与管理[30]；Diamantini等提出了一种从异构且非结构化的数据源中提取主题导向视图的方法[31]。此外，数据以脱离原有信息系统的形态在更大范围内共享，数据模型互操作也逐步向交通[32]、医疗[33]等领域扩展应用。国内外学者在数据互操作理论与应用研究方面取得了丰富的成果，这为高端装备研发价值链共创过程实现跨阶段、跨领域数据资源共享与应用奠定了基础。基于工业互联网的协同网络通过数据要素、模型要素与算法要素等新型智能要素的加入，产生了以数据互联、信息互通和模型互操作为基础的数据智能服务。为高效实现高端装备研发全过程数据模型的互操作，保证过程管控目标的协调统一，亟需设计面向协同研发的数据互操作机制。

高端装备研发过程涌现出的海量多源异构全过程数据能够赋能研制主体协同，并促进装备迭代优化，数据模型互操作成为研制主体协同创新产品的关键。因此，亟需构建面向业务场景的数据模型互操作框架，通过提取场景知识，建立数据与业务之间的关联机制。针对异构数据带来的结构、语义与命名差异问题，可采用融合结构相似性、语义相似性和名称相似性的本体对齐方法，系统化地解决数据冲突，实现多源数据的语义识别、关联与融合。通过构建数据资源的全景视图，保障过程管理目标的一致性与协同性，从而为高端装备的高效协同研发提供关键支撑。

五、 基于工业互联网的高端装备研发智能协同技术

随着新一代信息技术的不断演进，工业互联网作为推动制造业数字化转型与系统性协同创新的核心基础设施，正在重塑高端装备研发的组织形态与技术路径。本研究所述的工业互联网是指以全要素、全产业链、全价值链的全面连接为基础，通过网络、数据、模型等实现人、机、物、系统的深度融合，构建智能互联基础设施与体系架构。其本质是一种面向制造资源与价值活动的泛在连接与协同技术系统。工业互联网平台则是承载在工业互联网基础之上，面向特定工业场景（如高端装备研发）所构建的功能集成与服务集成环境，具备任务调度、资源组织、数据驱动、协同交互等功能。

在工业互联网引领的高端装备研发价值链共创生态中，研发活动日益呈现出智能化、协同化与实时化特征。为应对系统复杂性高、数据异构性强、协作链条长等挑战，必须构建从连接、感知到决策与集成的全链条智能协同技术体系，如图3所示。随着人工智能生成内容（AIGC）[34]等AI技术的快速发展，这四类技术正加速融合，构建起支撑高端装备研发全生命周期协同创新的新范式。

（一） 确定性网络和不确定性网络融合的互联技术

高端装备研发过程中包含仿真运算、远程控制、实时监测等关键任务，要求网络通信具备高带宽、低时延、低抖动等确定性特征。确定性网络是一种能够为数据传输提供可保障带宽、时延、抖动、可靠性等指标的网络技术，适合对实时性要求极高的现场控制场景。不确定性网络则在远程接入、移动终端协作等场景具备广泛适应性。两者融合可满足跨空间、跨设备、跨系统的多样化协同需求。目前，确定性网络与不确定性网络的协议栈、通信机制、服务质量保障策略存在较大差异，融合难度高，调度机制复杂。在协同场景中，任务流量呈现突发性和不确定性，难以兼顾高优先级控制任务与大数据传输任务的资源分配。

高端装备研发场景中的智能感知与控制任务要求融合网络边缘侧具备智能调度能力，目前多数边缘设备的智能化水平不足，难以自主决策或适应复杂网络环境。随着边缘AI、智能运维（AIOps）、联邦学习与生成式AI等技术的兴起，确定性网络和不确定性网络融合互联面临新的发展路径。一方面，可以借助强化学习与图神经网络模型，可在动态任务流场景下实现对带宽、路径和优先级的智能调度，增强网络服务质量保障能力。同时，利用生成式AI对通信场景进行建模，自动生成最优调度策略或轻量级网络协议模型，提升融合网络灵活性。另一方面，通过边缘部署的轻量AI模型，实现对网络负载的实时预测与资源预配置，提高融合系统的响应速度与鲁棒性，并利用AIOps在网络运行过程中实现异常检测、自我修复与性能优化，降低融合网络复杂度，提升系统可用性。

确定性网络和不确定性网络融合的互联技术旨在解决高端装备研发过程中网络传输任务呈现实时控制与数据密集型操作并存的问题。传统网络架构难以同时满足“高实时性+高弹性+高可靠性”的协同需求。因此，可以通过确定性网络与不确定性网络（如5G）融合，构建智能互联架构，支撑多元任务并发。其中的关键技术包括输入端采集来自设计仿真平台、远程控制设备、实时监测系统等的混合数据流，包含大数据文件与微秒级控制信号。中间层融合网络调度中枢对数据流进行分级调度与路径智能分配，保障实时任务优先权，并使用边缘AI对链路状态进行预测与资源动态调配。最后在输出端，数据经由平台统一调度引擎投递至仿真节点、制造控制系统、远程指令端等，确保全流程通信稳定可控。例如，在航空发动机热场仿真试验中，平台需同步传输高吞吐仿真配置参数与实时低延迟温度场监控信号，融合网络智能路由系统通过确定性网络保障控制数据在毫秒内送达，非关键数据通过边缘节点缓存与批处理，系统整体传输性能得以提升，确保试验稳定高效运行。

（二） 具有广泛适用性的智能感知与场景构建技术

随着高端装备制造系统日趋复杂、环境不确定性增强，如何高效获取多源异构环境和装备感知数据并构建高可信、强泛化的应用场景，成为影响高端装备研发任务的关键。智能感知和场景构建不仅承担着从物理世界到数字空间的数据入口功能，还直接决定了数字建模、状态预测、风险控制等智能决策环节的准确性和响应速度。当前高端装备研发需要感知的信息碎片化、异构性高，场景建模通用性差、适配成本高，感知系统往往只能提供“数据”层信息，缺乏对“场景语义”与“行为意图”的深层理解，难以支撑高级智能决策任务。在高端装备网络化研发智能协同过程中，具有广泛适用性的智能感知与场景构建技术是实现数字孪生驱动、多主体协同、复杂任务管理的关键技术支撑。其在多源信息融合、实时动态建模、人机交互优化等方面发挥着基础性作用，是工业互联网环境下实现“物理 ‒ 数字 ‒ 认知”闭环的核心桥梁。

要突破上述瓶颈，未来的智能感知与场景构建需要向AI融合模型、自适应场景建模和语义认知与因果建模演进。AI的引入可以加速这一转变。在智能感知层面，利用多模态深度学习和时空图神经网络（ST-GNN），可实现图像、声音、传感器信号等数据的统一建模，提高复杂环境下的鲁棒感知能力。在场景建模方面，借助AIGC，可实现基于语言、图纸或原始数据的自动三维建模、工况重建与场景模拟，大幅降低模型构建门槛，提高建模效率和通用性。在此基础上，利用高端装备行业知识图谱+大语言模型，使得系统能够理解研发现场的语义结构、推理因果关系，并支持面向任务的主动感知策略。此外，通过联邦学习、边缘协同智能等机制，促进研发各环节之间的数据共享与模型联合训练，避免“数据孤岛”现象，同时保障敏感信息安全。

具有广泛适用性的智能感知与场景构建技术旨在解决高端装备研发环境中感知数据来源碎片化、缺乏语义组织、难以支撑实时仿真与模型驱动协同等问题，通过基于AI驱动的多模态融合感知与语义化场景构建技术，提升研发平台的环境建模与任务识别能力。其技术逻辑链条中，一是采集来自图像传感器、语音交互、结构设计图、设备运行日志等异构数据；二是通过图神经网络与时空编码模型实现多源数据的融合理解，结合知识图谱匹配任务语义；三是自动构建三维场景或虚拟环境，反馈至建模平台或仿真引擎作为下一步设计输入。例如，在智能座舱场景构建中，系统自动接收用户语言输入“冬季除雾+座椅加热”，结合车舱结构图与传感器布局图，自动生成热风路径布置场景与仿真工况模型，工程人员在平台上实时调整热流设计，实现多版本配置快速比选。

（三） 基于生成式人工智能的智能决策与调控技术

面对工业互联网环境下开放性、动态性与复杂性带来的不确定挑战，高端装备研发亟需实现决策链条压缩与频率提升，推动产品设计、制造执行等关键决策的自动生成与快速下发，以满足实时化、高频次的决策需求。研发决策体系由以往的低频长链集中决策，逐步演进为高频、短链的分布式决策架构。新型决策模式的高效运行不仅依赖于信息的实时准确传递，更要求决策任务的快速分解与方案的高效集成。然而，高端装备研发价值链中涵盖了大规模、多样化的人、机、物等异构决策单元，导致目标协调困难、任务划分复杂。此外，决策方案的集成过程不仅依赖于算法智能，还需融合人的主观判断，进一步增加了协同调控的复杂性。因此，应构建面向动态组织、快速运行与实时响应的决策模式与体系架构，以支撑高频次、短链路的智能决策机制，有效提升高端装备研发过程的响应速度与协同水平。

随着近年来AIGC技术的快速发展，基于大模型智能体的代理AI在解决现实世界问题时展现出强大的感知、学习与推理能力，催生了大模型智能体同人类用户群体以虚拟网络为平台开展协同生产、协作创新等价值创造活动的全新社会生产范式。融合AIGC的智能决策与调控过程从强调人类群体智能模拟转向人机群体智能演化，从强调以人类群体协作为中心的长链路、低频次集中决策转向以人机协作为中心的短链路、高频次分布决策。如何将人的高级认知、价值准则、推理机制和不确定决策能力与大模型智能体的高效生成和搜索能力有效地融入到面向高端装备研发的高频次、短链路决策与调控过程，构建基于AIGC的智能决策与调控技术，支撑人机群体智能的聚合效应以开展突破性创造和颠覆式创新，是当前开放、动态、复杂的工业互联网环境下智能制造研究所关注的重点和难点问题。

基于生成式AI的智能决策与调控技术旨在解决高端装备研发过程中决策链条长、反馈周期慢、信息集成度低等问题，通过AIGC+人机协同智能体系统，重构决策生成与调控流程。在技术逻辑链条中，输入端接收语义化的用户需求、仿真数据、研发任务描述等非结构化信息。中间层由多智能体（Agent）构成的智能决策体群负责方案生成与对比，包括大语言模型推理、生成模拟、技术依存性约束校验。输出端由平台的Agent来调度方案任务包，并反馈给业务节点执行，结合实际效果自动优化下一轮决策策略。例如，在新能源动力装备热管理系统的结构设计中，通过用户语义化输入“延长续航、提升冷却效率”，系统可自动生成多套配置设计图，基于历史仿真数据生成性能预测报告，辅助专家做出最优方案选择。

（四） 基于智能MBSE的工业互联网研发平台技术

在推动工业互联网与制造业深度融合发展方面仍面临多重挑战。一方面，OT与IT融合深度不够。由于IT与OT的迭代周期不同步，以及接口标准差异，导致两者的融合本身存在挑战。当前，工业互联网在企业发挥的职能水平不足，同时难以实现对设备的直接管理控制，无法支撑柔性化生产、厂区全局优化等需求。另一方面，工业数据资源难以流转。首先，信息模型的缺失和数据标准的不统一，使数据的有效整合和分析变得困难。其次，法规机制的不健全，影响了企业数据安全和顺畅流转的保障。同时，工业智能化水平的不足，也制约了数据价值的深度挖掘。此外，从技术层面上，由于缺乏统一的信息模型和数据标准，企业间的数据共享和互操作性受到限制，影响了数据资源的有效汇聚和流转，进而导致无法形成闭环。这些挑战为体系化的打造工业互联网研发平台提出了要求。

MBSE是一种以数字化模型为核心的系统工程方法，用于复杂系统的全生命周期管理。它通过统一的建模语言（如SysML）和工具链，取代传统的文档驱动开发模式，实现需求分析、系统设计、仿真验证和运维优化的无缝衔接。基于模型的系统工程为应对上述挑战，从OT与IT融合、工业数据流转与循环等视角提供了体系化技术支持。工业互联网平台支撑下的高端装备研发，是通过深度融合工业互联网技术与先进装备制造，实现装备全生命周期的数字化、智能化和协同化的创新模式。基于MBSE的工业互联网制造平台技术是一种融合系统工程、数字化建模和工业互联网的先进研发方法，旨在提升复杂工业系统的设计、开发、运维全生命周期效率。当前，如何依托MBSE技术，突破面向高端装备研发的智能MBSE研发平台技术，是开放、动态、复杂的工业互联网环境下智能制造研究所关注的重点和难点问题。

基于智能MBSE的工业互联网研发平台技术旨在解决高端装备复杂系统研发中多模型间协同困难、跨阶段数据脱节、模型版本混乱的问题，通过MBSE构建工业互联网平台级协同研发体系，打通需求、设计、仿真、验证与部署的全过程闭环。在技术逻辑链条中，输入端接收需求规格说明、产品架构图、接口协议、仿真参数等结构化与半结构化数据。中间层平台级智能MBSE引擎进行模型统一解析、任务依赖识别与协同建模。输出端自动生成系统行为模型与验证流程，向计算机辅助设计／计算机辅助工程等平台推送部署包。例如，在新能源汽车动力系统设计中，动力控制单元、制动模块与功率电子系统需并行开发。通过平台MBSE框架，三方分别以SysML建模并提交平台，自动对接接口参数与设计约束，系统集成仿真平台在后台统一生成逻辑控制测试包，提升模型联调前的验证效率。

六、 研究结论与发展建议

（一） 研究结论

高端装备具有系统复杂度高、生命周期长、价值主体多等特征，工业互联网与AI技术赋能下的高端装备研发已不再局限于单一企业内部活动，而是依托多主体、多层次、多阶段的价值链协同与资源整合。本文从航空发动机、新能源汽车与动力电池、高端手术机器人及其系统的研发场景分析出发，剖析了高端装备研发过程的价值链结构以及高端装备研发价值链在价值创造、运行机制、调控方式与协同模式等方面呈现出的新演化特征。从运行机制层面，深入探讨了基于价值共创的自组织管理激励、基于价值分配的自适应运行调控、面向协同研发的数据模型互操作等围绕高端装备研发价值链共创的三大类核心机制设计问题。为应对高端装备研发过程系统复杂性高、数据异构性强、协作链条长等挑战，从技术支撑视角，重点分析了确定性网络和不确定性网络融合的互联、具有广泛适用性的智能感知与场景构建、基于生成式AI的智能决策与调控和基于智能MBSE的工业互联网研发平台等四项关键智能协同技术，以支撑高端装备研发全生命周期协同创新的新范式。

在以工业互联网为基础构建高端装备研发平台协同机制的过程中，多主体间协同并非天然顺畅，而是面临诸多待解的核心科学问题。例如，如何基于平台构建语义一致性保障机制，打通从需求到模型、从任务到责任的认知与协同屏障。如何在工业互联网平台上嵌入基于风险评估与价值反馈的动态激励模型，提升异质主体在协同中的持续参与动能。如何构建具备“任务 ‒ 场景 ‒ 反馈”闭环结构的智能中台，实现平台级协同决策的实时优化与动态演化。

（二） 发展建议

面对需求激增与供应链中断等突发情景，高端装备研发协同的持续联动能力亟需从“静态组织架构”转向“动态平台机制”，加快实现高端装备研发的网络化、智能化与生态化协同。

一是构建以“链主企业”为核心的多主体价值共创生态体系。推动构建以高端装备研发链主企业为主导的多层级价值共创平台，鼓励其联合科研院所、软件服务商、零部件供应商等异质主体，形成跨行业、跨区域的高端装备研发协同网络。通过政策引导和财政支持，激励龙头企业开放共享研发数据、模型资源和标准体系，打造具有自主知识产权的行业级共创生态，提升系统创新能力与集成效率。

二是推动关键共性智能协同技术的跨领域集成创新。组织实施重点行业的装备研发科技专项、重点领域研发计划等项目，支持确定性与不确定性网络融合、智能感知与场景建模、AIGC驱动的智能决策调控、智能MBSE平台等关键技术的协同攻关与场景化应用，推动AI与工业互联网深度融合。在科研立项中引入“场景驱动+平台验证”机制，支持典型行业开展基于实际场景的技术试验与验证，加速成果转化与示范推广。

三是建立高效的数据互操作与价值协同机制标准体系。面对高端装备研发中存在的多源异构数据壁垒，应加快制定覆盖感知层、建模层与平台层的数据标准与接口规范，构建以知识图谱、本体模型、模型互操作为核心的共享架构。鼓励构建行业级数据湖、模型仓库，实现跨阶段、跨主体、跨平台的数据联动与价值重构，提升研发效率与智能协同能力。

四是鼓励多样化、平台化协同模式试点与政策配套机制完善。推动“平台+生态”发展模式，从技术、制度与资源等维度支持高端装备制造企业向研发平台化、组织柔性化、协作网络化方向演进。建议在航空、汽车、能源装备等重点领域开展“智能平台+研发生态”试点工程，完善与之配套的成果产权归属、价值分配、动态激励与责任界定机制，打造开放式创新驱动的高端装备协同研发新范式。

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用
[1]

杨善林, 王建民, 侍乐媛, 新一代信息技术环境下高端装备智能制造工程管理理论与方法 [J]. 管理世界, 2023, 39(1): 177‒190.
[2]

Yang S L, Wang J M, Shi L Y, et al. Engineering management theory and methodology for high-end equipment intelligent manufacturing in the era of new-generation information technology [J]. Journal of Management World, 2023, 39(1): 177‒190.
[3]

袁礼伟, 王耀南, 谭浩然, 面向智能制造的自主可控工业互联网发展研究 [J/OL]. 中国工程科学, 2025. (2025-04-23). https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?filename=GCKX20250423001&dbname=CJFD&dbcode=CJFQ.
[4]

Yuan L W, Wang Y N, Tan H R, et al. Independent and controllable industrial Internet for intelligent manufacturing [J/OL]. Strategic Study of CAE, 2025. (2025-04-23). https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?filename=GCKX20250423001&dbname=CJFD&dbcode=CJFQ.
[5]

孙昕. 工业AI助力中国工业互联网产业突围 [J]. 数字经济, 2021 (5): 68‒71.
[6]

Sun X. Industrial AI helps China’s industrial Internet industry break through [J]. Digital Economy, 2021 (5): 68‒71.
[7]

柴天佑. 工业人工智能与工业互联网协同实现生产过程智能化及其未来展望 [J]. 控制工程, 2023, 30(8): 1378‒1388.
[8]

Chai T Y. Industrial AI and industrial Internet collaboratively achieving production process intelligence and its future perspectives [J]. Control Engineering of China, 2023, 30(8): 1378‒1388.
[9]

杨善林, 张强, 莫杭杰, 智能网联汽车构造原理 [M]. 北京: 机械工业出版社, 2024.
[10]

Yang S L, Zhang Q, Mo H J, et al. Principles of high-end equipment construction [M]. Beijing: China Machine Press, 2024.
[11]

冯南平, 向巧, 沈荣骏, 航空发动机关键核心技术攻关的组织策略研究 [J]. 中国工程科学, 2022, 24(4): 222‒229.
[12]

Feng N P, Xiang Q, Shen R J, et al. Organization strategies of innovation forces for the breakthrough of key core technologies in aero-engine industry [J]. Strategic Study of CAE, 2022, 24(4): 222‒229.
[13]

张强, 赵爽耀, 蔡正阳. 高端装备智能制造价值链的生产自组织与协同管理: 设计制造一体化协同研发实践 [J]. 管理世界, 2023, 39(3): 127‒140.
[14]

Zhang Q, Zhao S Y, Cai Z Y. Production self-organization and collaborative management of intelligent manufacturing value chain of high-end equipment: Design and manufacturing integration collaborative R & D practice [J]. Journal of Management World, 2023, 39(3): 127‒140.
[15]

张玺, 宋洁, 侍乐媛, 新一代信息技术环境下的高端装备数字化制造协同 [J]. 管理世界, 2023, 39(1): 190‒204.
[16]

Zhang X, Song J, Shi L Y, et al. Collaboration for digital manufacturing of high-end equipment in the era of new-generation information technology environment [J]. Journal of Management World, 2023, 39(1): 190‒204.
[17]

陶永, 蒋昕昊, 刘默, 智能制造和工业互联网融合发展初探 [J]. 中国工程科学, 2020, 22(4): 24‒33.
[18]

Tao Y, Jiang X H, Liu M, et al. A preliminary study on the integration of intelligent manufacturing and industrial Internet [J]. Strategic Study of CAE, 2020, 22(4): 24‒33.
[19]

信息技术发展司. 构建重点行业“一图四清单” 推动制造业数字化转型走深向实 [J]. 数字化转型, 2024 (1): 7‒16.
[20]

Department of Information Technology Development. Deepen and substantiate the digital transformation of manufacturing industry by building “one map and four lists” for each industry [J]. Digital Transformation, 2024 (1): 7‒16.
[21]

盛昭瀚, 于景元. 复杂系统管理: 一个具有中国特色的管理学新领域 [J]. 管理世界, 2021, 37(6): 2, 36‒50.
[22]

Sheng Z H, Yu J Y. Complex systems management: An emerging management science with Chinese characteristics [J]. Journal of Management World, 2021, 37(6): 2, 36‒50.
[23]

乔非, 孔维畅, 刘敏, 面向智能制造的智能工厂运营管理 [J]. 管理世界, 2023, 39(1): 216‒225, 226, 239.
[24]

Qiao F, Kong W C, Liu M, et al. The operation management of smart factory for intelligent manufacturing [J]. Journal of Management World, 2023, 39(1): 216‒225, 226, 239.
[25]

Sarin R K, Winkler R L. Performance-based incentive plans [J]. Management Science, 1980, 26(11): 1131‒1144.
[26]

Zhan Y F, Li P, Guo S, et al. Incentive mechanism design for federated learning: Challenges and opportunities [J]. IEEE Network, 2021, 35(4): 310‒317.
[27]

Scheele L M, Thonemann U W, Slikker M. Designing incentive systems for truthful forecast information sharing within a firm [J]. Management Science, 2017, 64(8): 3690‒3713.
[28]

Goerg S J, Kube S, Radbruch J. The effectiveness of incentive schemes in the presence of implicit effort costs [J]. Management Science, 2019, 65(9): 4063‒4078.
[29]

马永开, 李仕明, 潘景铭. 工业互联网之价值共创模式 [J]. 管理世界, 2020, 36(8): 211‒222.
[30]

Ma Y K, Li S M, Pan J M. Value co-creation model for industrial IoT [J]. Journal of Management World, 2020, 36(8): 211‒222.
[31]

Wang Y J, Gao Y, Li Y S, et al. A worker-selection incentive mechanism for optimizing platform-centric mobile crowdsourcing systems [J]. Computer Networks, 2020, 171: 107144.
[32]

Freudenstein F, Croft R J, Wiedemann P M, et al. Framing effects in risk communication messages—Hazard identification vs. risk assessment [J]. Environmental Research, 2020, 190: 109934.
[33]

李芮萌, 杨乃定, 刘慧, 考虑组织失效与协调的复杂产品研发项目设计变更风险传播模型 [J]. 中国管理科学, 2022, 30(10): 265‒276.
[34]

Li R M, Yang N D, Liu H, et al. Design change risk propagation for complex product development projects considering organizational failure and cooperation [J]. Chinese Journal of Management Science, 2022, 30(10): 265‒276.
[35]

杜义飞, 李仕明. 供应链的价值分配研究——基于中间产品定价的博弈分析 [J]. 管理学报, 2004, 1(3): 245, 260‒263.
[36]

Du Y F, Li S M. Study of value-allocation of supply chain—Game analysis of pricing of intermediate products [J]. Chinese Journal of Management, 2004, 1(3): 245, 260‒263.
[37]

侯俊军, 宋涛, 张川. 标准作用于产业链价值分配的机制研究 [J]. 科技进步与对策, 2008, 25(5): 78‒82.
[38]

Hou J J, Song T, Zhang C. Research on mechanism about standard role in the industry value chain distribution [J]. Science & Technology Progress and Policy, 2008, 25(5): 78‒82.
[39]

Helo P, Hao Y, Toshev R, et al. Cloud manufacturing ecosystem analysis and design [J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2021, 67: 102050.
[40]

Lim M K, Xiong W Q, Lei Z M. Theory, supporting technology and application analysis of cloud manufacturing: A systematic and comprehensive literature review [J]. Industrial Management & Data Systems, 2020, 120(8): 1585‒1614.
[41]

王平, 王克, 潘燕华, 云环境下的价值链协同收益分配 [J]. 计算机集成制造系统, 2020, 26(8): 2030‒2036.
[42]

Wang P, Wang K, Pan Y H, et al. Benefit distribution of value chain collaboration in cloud environment [J]. Computer Integrated Manufacturing Systems, 2020, 26(8): 2030‒2036.
[43]

Grossman R L, Heath A, Murphy M, et al. A case for data commons: Toward data science as a service [J]. Computing in Science & Engineering, 2016, 18(5): 10‒20.
[44]

Senyo P K, Liu K C, Effah J. Digital business ecosystem: Literature review and a framework for future research [J]. International Journal of Information Management, 2019, 47: 52‒64.
[45]

Unal O, Afsarmanesh H. Semi-automated schema integration with SASMINT [J]. Knowledge and Information Systems, 2010, 23(1): 99‒128.
[46]

Li L Z, Wei Y Z, Tian F. A framework for ontology-based top-K global schema generation [J]. Journal on Data Semantics, 2017, 6(1): 31‒53.
[47]

Jagodnik K M, Koplev S, Jenkins S L, et al. Developing a framework for digital objects in the Big Data to Knowledge (BD2K) commons: Report from the Commons Framework Pilots workshop [J]. Journal of Biomedical Informatics, 2017, 71: 49‒57.
[48]

Diamantini C, Lo Giudice P, Potena D, et al. An approach to extracting topic-guided views from the sources of a data lake [J]. Information Systems Frontiers, 2021, 23(1): 243‒262.
[49]

Liu J, Li T R, Xie P, et al. Urban big data fusion based on deep learning: An overview [J]. Information Fusion, 2020, 53: 123‒133.
[50]

Kush R D, Warzel D, Kush M A, et al. FAIR data sharing: The roles of common data elements and harmonization [J]. Journal of Biomedical Informatics, 2020, 107: 103421.
[51]

杨善林, 李霄剑, 张强, AIGC的科学基础 [J]. 工程管理科技前沿, 2023, 42(6): 1‒14.
[52]

Yang S L, Li X J, Zhang Q, et al. Scientific basis of artificial intelligence generated content [J]. Frontiers of Science and Technology of Engineering Management, 2023, 42(6): 1‒14.

基金资助

中国工程院咨询项目“安徽省工业互联网核心技术创新发展战略与实施路径研究”(2023-DFZD-02)

“重大工程技术创新与管理”(2023-JB-09)

国家自然科学基金项目(92467302)

国家自然科学基金项目(92367206)

AI Summary AI Mindmap
PDF (3847KB)

3948

访问

0

被引

详细
导航
相关文章

AI思维导图

/

〈 〉