时间：2020年4月16日

地点：线上直播

汪洋：

以下为嘉宾分享整理：

分享一下对新一代的工业互联网及前沿技术的一些认识，也会谈到江行智能（下称“江行”）目前的产品状况。

一、互联网的三次浪潮

互联网在过去几十年的浪潮，带动学术界、工业界和金融界的巨大变化。硅谷著名投资人有一个影响甚广的对话，提出互联网的三次浪潮理论。第一次是建立基础的连接，使人和机器互联起来，当时的驱动力是技术，主要的终端设备是PC；第二次是基础设施和有线网络建立好之后，基于网络开展应用，特别是后来以移动互联网领域为代表。技术也是主要的驱动力，但市场变成一个更重要的驱动力；从2016年开始，很多人都认为我们会进入下一个时代，即真正的工业互联网时代。让网络和智能共同赋能工业，改变传统的生产模式。

互联网在今天已不是一个和最初设想一样的通信工具，已变成数据的产生源头和巨大的分布式引擎。到今天，我们才真正进入工业互联网时代，把万物连接起来，发挥数据的作用。从消费互联网转变到工业互联网的时候，会面临很大的挑战。比如说在消费互联网时代，我们依赖高度可靠、高性能的计算基础设施，需要高吞吐量、低延迟的网络基础设施来分析和采集海量的客户端数据，并在此基础上建立平台和生态，形成闭环系统，这是典型的消费互联网思维。但对于工业互联网而言，会变得非常不同。

以电力行业作为例子，可以看出工业互联网目前遇到的发展难题。电力供应在工业互联网中不一定非常稳定。不仅仅在中国是如此，在发达国家比如加拿大也是如此。首先，电力供应的范围非常广泛，无论是人口密集地区还是荒无人烟的地区都需要能源供给。从基础设施的物理性质来看，锂电池从1991年开始在市场上出现后至今，它的能量密度增长也仅是几倍而已。因为现有的能量密度已到达非常大的水平，如果进一步增加能量密度，安全性会成为很大的问题。还有网络覆盖，实际上并不太理想。虽然现在3G、4G网络在城市里面覆盖非常广，5G网络很快会全面铺开。但实际上3G、4G网络里面，甚至2G网络覆盖上仍存在非常多的空洞。工信部的目标是在2020年前将4G网络覆盖率从目前的95%提高到98%，这指的是人群的覆盖率。对消费互联网来说，覆盖指的往往就是人群覆盖。但对工业互联网来说，更重要的是国土面积的覆盖。尤其是在偏远地区，仅仅是沿着高速公路或者铁路进行覆盖，这一块实际上是远远不够的。所以网络覆盖面也是一个巨大的挑战。

二、云计算的下半场——边缘计算

参考中国云计算市场目前的发展情况，规模在大概50亿人民币左右，2013到2019年的平均年增速达到75%，所以我们认为边缘计算作为工业互联网的发展驱动，也会有很漂亮的表现。从2018年开始，边缘计算本身也成为一个热点。从技术成熟度曲线来看，边缘计算在最近3年处在不断的上升的阶段。边缘计算并不是一个单一的技术，它本身是作为云计算的下半场，存在于大型的生态系统，是一个全面的解决方案，通过云的基础设施和芯片的操作系统来进行前端数据与处理中心的连接。从2016年开始，很多厂家都在边缘计算上发力。包括云厂商，CDN厂商，移动通信服务厂商，也包括江行这类直接为工业场景服务的厂商。

在这个生态系统里，不同的厂商自身的业务属性和对边缘计算的理解决定了他们占据位置的不同一些CDN厂商或者云计算厂商可以部署很多的CDN节点和境外服务器，通过边缘计算进行这种分布式的处理，这样基本上能够满足很多数据处理的需求，但要进一步降低延迟还是有困难的。

边缘计算的应用以电力行业继续举例。国家电网公司（下称“国网”）开始构建新一代的能源互联网以应对工业互联网转型。从投资来说，国网整个网络的可接入设备种类繁多且数量巨大，2018年总投资达到5亿，到2030年总投资可达到30亿。这些设备产生的数据量也非常巨大，全部上传到云来处理是不现实的。这时边缘计算就会起到非常重要的作用：电力互联网和边缘计算结合，可以使电网的数据和数据采集设备提供商解绑，并在数据源头加密，海量的数据安全可以得到保障；在弱网甚至断网的情况下可以持续工作，可以保障电网的稳定运行；可以大幅度降低通信开销，提高交互速度；；各个用电台区的数据不需要先上传到云，可以直接在边缘进行融合，大量降低传输到远端的数据量。到2027年，边缘计算和分布式智能的市场会达到65亿美元。

三、江行智能在边缘计算领域的探索

江行的研究团队在边缘计算领域有大量的技术储备，在国内和国际的顶级刊物上都发表了大量的成果。包括边缘存储、分发、计算，边云协同的计算与服务，空分复用—多跳散射通信等等。

边缘计算面对着高度异构的工业场景。而原来的云计算，相对来说是一个统一的计算平台。边缘侧的开发需要克服异构、能耗和延迟等方面的挑战。对很多厂商来说，需要思考如何在特定的场景下提出解决方案，而不是在一个通用的平台下使用传统的云计算服务。

要解决通用和专用的悖论问题，就要有边云协同的边缘管理系统。江行智能拥有自主研发的边云协同软硬件整体框架。在边缘侧开发了核心计算板，核心板上搭载边缘管理系统和边缘计算服务框架，基于工业场景实施容器化的解决方案。之所以叫容器化的解决方案而不是嵌入式系统，是因为新一代的智能制造系统中必须强调敏捷开发、灵活部署。上层的各种物联网应用由边缘应用管理平台统一管理。边缘应用管理平台可接入不同类型的设备和传感器，可以实时监测边缘设备的状态，汇总处理边缘的数据。技术人员可以在该平台上开发应用，并通过云来交付这些应用到边缘节点上面，从而进一步赋能边缘。另外在内存反馈方面，我们在边缘节点上都做了大量的优化，达到工业级的需求。

总体而言，边缘计算技术与行业部署存在很多挑战。一是服务于边缘计算的网络体系结构，包括多层次的数据汇集和高度异构的用户需求。二是边缘网络的资源分配与数据传输策略，包括通信与计算、移动和固网、无源和有源、能量和带宽、模型驱动和数据驱动等不同的组合。三是边缘数据的处理与端—边—云的协同，包括传统数据处理、时序数据、深度学习、联邦学习和系统网络优化等等。

从行业应用来说，电力和水务是发展比较快的场景。中国的电力行业是一个非常特殊的行业，它高度垄断、执行力又非常强。水务也是一个很大的市场，江行智能也在和水务公司合作，提供有关污水处理的边缘计算解决方案。随着工业环保的需求不断提升，该领域也具有非常大的市场潜力。

下一步，智慧城市、油气、制造业等规模化的物联网体系都会重视起边缘智能的发展。在5G通信覆盖完成之后，计算能力的覆盖也会推行。把计算的能力放到5G的节点上，通过边缘计算实现通信、存储和计算的全面融合，相信会给工业互联网带来巨大的变革，具有很大的想象空间。江行智能目前也在该领域积极拓展市场，已经与中国联通、中国铁塔等达成了战略合作。

站在高新区的角度，从科技金融的发展过程和园区的扶持政策，跟大家交流一下。

长沙高新区是我们国家的首批国家级高新区，也是首批科技与金融结合试点的高新区之一。2019年园区实现总收入2276亿元，增长18.6%。在全国169个国家级高新区中排名第11位。在产业方面，以移动互联网、电子信息产业、新能源为主体，大力培育新材料、生物医药与健康、军民融合、航空航天、生产制造与现代服务业等新兴产业。上市公司达到45家，占全长沙市的一半以上。

麓基广场聚焦“五个一”的强力发展措施。目前的投资机构现在有830余家，注册资金突破1400亿元。其中，基金及管理公司170余家，管理规模突破750亿元。长沙高新区自己出资34亿元，翘动社会资本110亿元。和湖南省省内的基金公司、国有企业进行合作，比如财信金控、兴湘等公司，基金认缴规模突破100亿元。吸引省外的机构，比如深创投、达晨创投、硅谷天堂、招商致远、华润创投等头部企业入驻，基金规模突破20亿元。

政策方面大力创新。

第一个是支持融资机构的落户。持牌金融机构最高给予1500万元的落户支持。场地：房租补贴、装修补贴、自建房补贴最高1300/平米。人才：高端专业人才收入30万以上的，按税前工资薪酬的6%给予补贴。所得税全部奖励给本人。对金融机构股东、合伙人，应税收入100万元以上的，按照应税收入的4%给予补贴。个人当年度补贴最高可达2000万元。其他的像落户、购房、子女入学、就医等都会提供一些支持。运营：财税贡献可以有80%给到企业。融资租赁、融资担保、股权投资、保理机构，按其在园区内实际发生投融资额的1%给予支持，最高可达200万元。还有就是持牌金融机构按年度净利润给予最高200万元支持。

第二个是立足融资服务，分类破解难题瓶颈。到现在为止已为347家中小企业发放无抵押纯信用贷款超过15.1亿元，累计贴息近1000万元。在2015年以来，连续四年实现无风险零代偿。疫情期间，我们为支持企业复工复产，开通绿色通道，加速审批，取得很好的成效。目前为100多家企业实现31.7亿元的银行融资。其中70多个小企业是小范围的，这个成效是非常明显。

第三个是在品牌打造方面，国际化经营。探索构建投资生态企业，我们也邀请一些大咖来参加活动，也得到投资界机构的关注和支持，这一点应该说是很好的。同时我们也自创麓谷投资汇，目前有80余家机构会员，可以约见投资人，资本下午茶，来促进企业和投资机构的对接，一起来促进产业的发展。

第四个是在对接资本市场，全力培育企业上市。上市是企业发展的一个展示，并不是唯一的目标。发挥资源，为一些有意向上市或者是具备条件的企业来开展大量的工作。

分享一下传统行业（纺织辅料）的互联网升级改造的实践与思考。

先看一看整个蕾丝行业的规模。全球内衣纺织辅料这一块的规模有4500亿，但上下游相对比较分散。其中以内衣为核心的物料在中国的市场有1千多亿。在福建长乐有将近400亿的规模，在中国占70%，在整个行业里面是非常有影响力的，有非常大的地域优势。

整个行业的痛点是什么呢？第一，蕾丝作为一种辅料，有超过100万的SKU。蕾丝的图案，跟布料是不一样的，辅料在生产的时候，它的图案已经固定；第二，这个行业还有一个特征是中小型的供应商居多，很多订单都达不到起订量，订单是非常分散的，产品的信息化程度不高，中间环节也比较多；第三，蕾丝属于非标品，这种特性就导致无法批量生产，都是按小订单生产为主，生产工厂都是中小型工厂；第四，产能相对比较过剩。目前纺织行业有百分之二三十以上的产能过剩，整个行业处于交易效率低下的现状。

给大家介绍一下我们公司的产业互联网化的具体实践。首先讲一讲下游层面。我们做了一个辅布司APP，其中的以图搜图，已形成交易入口。当时整个传统的交易习惯，大家都是在微信、QQ群里面发图片，咨询哪个工厂或者贸易商有没有这样的一个图案，整个效率非常低下，有的两三天都找不到。辅布司推广出这个APP以图搜图的时候，营业额直接从600多万做到6千多万，增长9倍，所以说给整个行业带来非常大的一个促进。通过AI算法、基于神经网络的图像识别技术，把产品都扫描完，做数字化的标签：哪个工厂生产的、弹力比、重量、颜色、布料成分等等。反复训练之后，能够达到95%以上的相似度。

再说一说上游层面。上游我们打造一个云工厂，通过剩余产能来驱动。辅布司从三个方面入手。一是低价承包过剩产能。在整个纺织行业都有20%左右的剩余产能，先根据订单量去承包这些产能，而且只结算直接成本，包括原材料的价格、人员工资。没有结算的部分包括：蕾丝的设备及折旧、银行利息等财务成本、土地厂房建设成本、管理层工资。所以，我们拿到的出厂价格远远低于正常的出厂价格，低15%、甚至60%以上。二是通过高阶人才共享等方式砍掉不必要的人员成本。工厂里面有几个高级技术工种，这类人才的月工资一般在1万5到2万5之间，一般都要两班倒或者三班倒，即使一个小型工厂也要配备6-8个人，成本比较高。其实这种专业人才，一般只是在产品更改的时候会消耗他们的时间，当生产稳定的时候，基本上都是交给一线工人来做，所以闲置率是比较高的。辅布司就把这些专业人才聚集到我们的团队里面来，一个小团队就可以服务5个工厂。整个工厂在专业人才的成本节省很多，至少降低70%以上。整个工厂托管给我们，几乎不需要销售费用和销售人工成本。通过这种托管模式，极大提升工厂的生产效率，极大降低生产成本。三是集约化生产提高生产机器效率。这类产品的SKU太多，辅料太分散。100多个SKU，对应的设备有30-40种。每个工厂一般只拥有2-3种生产设备，导致很多订单是没办法基于设备上的拼单生产的。辅布司通过SaaS，把工厂的设备类型信息全部收集到系统里面。一旦有新的订单，就会根据订单要求的设备型号、针位和纱线规格，还有生产档期做合理化调整，像滴滴那样进行智能派单，降低至少30%-60%的成本。

最后讲一讲疫情对辅布司的影响。年初的时候，海外基本没有疫情爆发，国内居家办公比较多，很多工厂和贸易商是没办法干活的。因为我们早已经做好了线上交互的平台——辅布司APP，支撑起了线上的渠道，所以在疫情期间，公司的订单反倒增加很多。现在来讲，国外爆发疫情，我们的整个经营也做了一些调整。

辅布司要打造成为全球纺织面辅料的智能生态平台。

1.基于内衣产品做一些外延，从蕾丝做到织带、面料、罩杯等，这些产品在之前的销售比例大约是5%，今年会扩增，要做到15%。

2.根据我们在蕾丝织带面料这一块的产品，对整个行业进行扩张。通过云工厂的方式，以工艺材料和数据研发来驱动系统、使其更加完善。

3.平台方面，我们打算在未来提供原料采集供应、数字化征信和金融方面的服务。

天地和兴是国内专业从事工业控制系统信息安全的防护、检测和评估和咨询服务的国家高新企业。主要有天墀”、“地盾”、“和睿”、“兴邦”四个产品系列，为用户提供安全检测评估类、安全防护隔离类、安全审计分析类、安全平台管理类等全方位的工控安全产品、服务和全生命周期的工控安全解决方案。

近年全球工业网络安全事件频发， 我国的工控系统也逐渐暴露出众多安全隐患，第一是工控领域的关键控制设备和软件绝大部分采用的是国外的设备，安全基础不牢固，核心技术受制于人。第二个是工控系统网络安全的标准体系目前不是很健全，技术的发展仍处于不断摸索、不断创新的阶段。第三是国内对控制系统安全性的认识在提高，但仍有大量控制系统缺失基本的安全防控手段。第四是控制系统基层使用者对网络的安全意识相对薄弱，存在大量的生产设备直接暴露在互联网的现象。第五是黑客的技术泛化，导致工控系统面临安全风险的加剧。而国家近年来陆续出台的《网络安全法》、《工业控制系统信息安全防护的指南》、《网络安全等级保护条例》、《国内基础设施保护条例》等，从顶层设计指引工控安全的持续发展。

天地和兴作为专注全生命周期工控安全解决方案提供商，潜心深耕工控安全领域，承建了众多国家级试点示范项目,参编多项工业控制领域的国家安全标准和行业安全标准,成为工信部首批“工业信息安全应急服务支撑单位”、国家应急响应中心首批工业控制领域应急服务支撑单位；与华北电力学、浙江大学共建电力工业信息安全联合实验室和工控系统安全联合研究中心；组织可信计算产业联盟工控安全专委会并开展技术研究；并与国内外知名自动化厂商建立战略合作伙伴关系。在关键技术研究应用方面，公司加大了对可信计算技术的应用与推广，形成了新一代基于可信技术的工控安全产品，提高自主可控的安全保障。

与此同时，天地和兴不断加强工控安全运营能力的建设，构建安全运营中心和安全运营专家技术团队，广泛开展工控漏洞库研究、威胁监测与主动响应，以及安全事件应急响应等服务机制。

未来，天地和兴将在继续不断加大产品研发投入的同时，提供更加专业、高效的工业网络安全服务，保障工控系统安全稳定运行，真正实现公司的企业价值---工业征途，安全守护。

全应科技一直专注于热电产业的智能化升级，热电在我国属于能源产业，但目前我国的能源行业整体却面临着严峻挑战。

第一，能源结构，我们国家是一个富煤少油缺气的国家，煤分布位置广每个省都有但质量参差不齐，我们之前提煤改气、煤改电，但很快就出现气荒的问题，天然气价格也不断上涨，所以后来改为“宜气则气、宜电则电、宜煤则煤”，煤炭作为我国最主要的一次能源，如何清洁高效地利用煤炭资源是我们国家能源发展的重点；第二，近年环境污染严重，中央也是非常关注，多次提到雾霾治理是民生工程，所以雾霾、环境污染的治理也是我们面临的巨大的挑战。在这样的大背景下，热电作为最主要的煤炭资源利用行业，年消耗40亿吨标煤，PM2.5贡献率达34%，亟需往清洁高效方向发展。热电想往清洁高效的方向发展有三条路，第一是燃料的清洁化处理，一提到煤就会谈到污染，但如果能够对原煤进行洗选，就能在很大程度上降低煤炭燃烧所产生的初始排放，在这一块我国已经有比较成熟的煤炭洗选利用产业；第二个是锅炉工艺的清洁高效化，通过不断改进锅炉的设计以及对锅炉进行超低排放改造可以有效提升锅炉的效率和降低排放污染，在这个方面，我国近10-20年随着高效煤粉锅炉和循环流化床锅炉的普遍应用，淘汰小锅炉房、替代老旧锅炉、以及对存量锅炉的超低排放改造，目前也已经达到国际领先水平；第三是热工运行的优化，在这一块我们还非常欠缺，仍然依赖于人的经验、责任心和运行水平，而且大多数热电企业都是小电厂，分布分散且无法集中管理，面临着招人难、留人难、管理运行水平低下等问题，所以如何用智能化的手段让热工运行安全、高效、环保是热电行业亟待解决的问题。 

我们说的热电是热和电，再细分下来就是三个方向，第一是工业热电；第二是民用供暖；第三是火力发电。我国目前60%的电是由热电产生的，这是非常大的体量。由于我国的一次能源中燃煤占了绝大多数，在三类细分板块中产生能量的原始能源基本上都以燃煤为主。燃煤锅炉中随着近些年对老旧锅炉的淘汰，现在主要就是两种，煤粉锅炉和循环流化床锅炉。热电就是把燃煤当中储存的化学能转化成热能和电能的一个过程，这是典型的流程性制造行业，它从燃料进入到我们整个生产工艺过程中，到最终的产品被产生、被消费，这是一个连续的不可分割的物理化学变化过程，所以对整个工艺过程的控制要求非常高，整个生产过程当中各个环节都要控制的很好。

刚才讲的这些特征，大家会想说现在我们的自动控制系统能不能解决这些问题呢？我们现在的自动控制系统是怎么来的呢？它实际上是一直延续早期的反馈控制（我们叫PID控制）发展而来的。这种控制模式下，你需要看到你的响应，再反过来调你的激励，所以传统的自动控制，也就是我们目前大量使用的自动控制，它主要是解决单目标线性低延迟恒定系统，在这种情况下自动控制系统能够控的比较好，但是对于热电这种强耦合、大延迟、非线性的场景，几乎可以说没法控制，这是一个大问题，所以传统的PID控制，它最大的优势是简单、单纯，可以应用在热电、化工、水泥等，因为他并不关注被控对象，无论你是开车也好，挖矿也好，我都通过反馈来控制你，并不需要理解你中间的工作机理，这样带来的好处就是应用面非常广，带来的坏处就是它博而不专。所以现在我们看热电的运行方式，基本上都是基于DCS控制系统，简单的控制回路加上人工控制，而且是以人工控制为主，在这种场景下，典型的一个热电厂可能总共的运行人员大概会在七八十个人，而且招的人的能力也不会太好，所以就会导致它现在的控制效果其实是很差的，这个差主要体现在几个方面，第一就是波动很大，在流程性工业当中，品质就是稳定性，比如压力的稳定性、流量的稳定性，这些波动第一影响品质、第二影响安全；第二个是能耗高，因为在流程性生产系统的实时变化过程中，人工很难时刻全面监测所有状态，再计算最优控制参数，再调整系统达到最优，所以运行就没办法达到最优点，能耗就会变大，这是整个热电运行当前的一个现状，而我们可以通过新技术对它进行智能化改造、智能化升级，去解决这些问题，机遇很大且应用范围非常广阔，接下来看一下在这个行业智能化可以怎么去做。

五大科技革命的技术，物联网、大数据、互联网、云计算、人工智能，我们现在所做的——全应热电云，也就是利用这五大技术，利用物联网技术把整个热电生产过程端到端的数据全部实时采集回来，在我们的云端建立整个热电生产系统当中的数字孪生模型，在模型当中去识别、认知这些数据，对数据进行寻优，反过来提供各种各样的运行优化控制机器人（并不是一个人形机器人的形态，而是一个软件系统），控制机器人经过实时决策，通过看板的方式展示出来，每一个岗位展示一个看板，通过看板把控制指令输出，反过来去控制整个生产系统，让整个生产系统运行在一个最优状态从而达到优化。

我们要实现这一套热电云，开发了一整套工业互联网平台，从边缘计算到云端的PaaS，到工业大数据，工业微服务和工业APP等等。我们边缘侧的系统是集成式的边缘控制器，这里面就有网络和计算设备，构建边缘的计算集群，通过一体式设备快速的安装和部署，而且这些边缘集群互相的有冗余的价值，所以它会高可用，高可靠。

这里面最主要的核心技术是我们讲的数字孪生技术，我们会利用我们对热电机理的理解和热电专家知识的整理，再结合我们数据的方法，机器学习的方法、数据统计的方法，对整个生产系统从大的系统级到子系统级，再往下到设备级，建立不同层次的各种各样的数字孪生体，这个数字孪生提并不只是我们如何去可视化它，而是我们如何用数字模型的方式去模拟这些设备或者系统的运行规律，让我们能够非常准确的模仿这么一个系统的运行过程。有了这么一个数字孪生模型，我们就可以反过来去利用它来优化控制这个生产过程。

我们最主要的一系列的数字孪生模型，包括末端的用户负荷需求的预测、整个蒸汽管道的优化控制、负荷在整个热电厂的分配优化、汽机的运行优化、锅炉的控制优化、燃料的热值计算等等一系列涉及到整个热电厂、整个生产系统各个环节不同的数字孪生模型，有了模型之后就可以实时的对采集上来的数据进行实时计算和建模，同时基于控制策略，优化控制参数的输出全部展示在看板上，看板上的指标表示哪些控制量需要怎么调整，当运行人员看到画面后，只需要按照操作把数据输入到控制系统里就能完成操作，他只是一个控制指令的搬运工。

按照我们最优的控制策略去调整，整个生产系统的能效就会得到优化，安全也会得到保障。

通过我们这一套优化运行之后，会给客户带来什么样的价值？以我们一个客户实施的结果举例，使用我们这套系统后使他的综合能效提升了3.97%，他的热电厂一年用煤大概在1.5亿，3.97%折合成它的成本大概是590多万，这是能效提升带来的实际的经济效果，像刚才讲的还有安全的价值，远程监控等这些管理信息化的价值，其实都还没有包含进来，这只是讲燃煤带来的经济价值，可衡量的经济价值。

刚才是客户的收益，客户要付出的成本就是我们的收费，我们分三部分，第一部分是云的帐户的授权费，给每一个客户提供云帐户，一方面给他存数据还能做数据计算，另外一方面提供了一系列的信息化的应用，像刚才提到的生产监控的应用、生产分析报表等等，这一部分是一次性收费；第二部分是硬件费用——智能边缘控制器，这是以锅炉数目确定的，比如说他只有三台锅炉，那就需要三台智能边缘控制器；第三部分是智能化的服务费，因为我们需要不断给客户在线训练模型、优化控制，这个服务是每时每刻运行的，所以是年服务费，每年都会收取的费用。这是按照锅炉吨数乘一定的比例，乘以一个基数，比如刚才讲的这个客户，总共下来是125万一年，因为它是有两台锅炉，一台110吨另一台130吨，加起来乘以0.5就是125万。我们可以看到客户的投资回报比，第一年客户的成本是255万，按照我们刚才一年节省的燃煤成本是590万，所以第一年就能收回成本，而且第一年的净收益是335万，投资回报周期不到半年，后面每一年我们收的服务费其实在它的整个节省的费用里面都是很小的比例，不到三分之一，所以客户累计5年的净收益是2千多万，我们会从这个客户每年收到125万，能给客户带来的价值都是清晰可计量的。

我们的定位是热电生产智能化的方向，聚焦热电生产工艺过程，对热电生产工艺过程进行优化控制，从而实现效率提高、煤耗降低、环保安全。

基于自然科学的普遍认识，油藏是由史前时期古生物的遗骸经过的积年累月的沉积，再经过运移所形成的。常规油气藏通常本身具有一定的渗透能力，当油藏和井筒之间有压差时，油气就可以从油藏流入井筒。而近年大家耳熟能详的页岩油气与上述常规油气藏不同，渗透率非常低，需要通过压裂方式开采。从地面将每天几十万方的压裂液体注入到地层，从而把储藏油气的岩石压出裂缝，形成通道使得页岩油气可以从油藏流入井内开采。

从地表到地下的温度分布我们一般叫做地热梯度。通常地层每下深100米，温度会升高3到5摄氏度。因此油藏深度的温度通常都会高于100摄氏度，较深的油气藏温度可能达到175摄氏度。稠油油藏往往需要通过加热开采，这种工况下油藏温度甚至会达到300到700摄氏度之间。电子的元器件很难在井下高温工况下长期连续的工作。但事实上，对油藏进行动态监测，了解剩余油分布和流动情况，掌握和控制油藏的动用程度，是油气领域最核心的问题。油气开发迫切需要有效的技术手段去长期实时的了解井下每个产油产气层位的真实情况。

以页岩气为例，根据美国统计结果，页岩气区块在没有有效的油藏开发监测技术手段的情况下，压裂裂缝的有效性不足60%，且造缝质量参差不齐。经过一段时间的流动，由于地层不断被压实，大量的裂缝重新闭合，一般在两年之后，只剩下不到三分之一的层段可持续出气。美国的页岩气开发采收率低于8%，水平段动用不均匀，少部分高质量裂缝储藏贡献了绝大多数的产量。因此，采取有效的技术手段对长达数千米油气井水平段进行监测进而了解油气流动和分布情况成为油气开发的刚性需求。

目前国际上解决油气藏监测的热点技术是光纤分布式传感技术。利用激光散射原理采集背向散射光，来检测井筒内每个位置的温度、应变、压力、振动、声波等物理量，把光纤变成一个分布式的触觉和听觉的传感器。再把这些传感得到的物理数据综合热力学、流体力学，结构力学及人工智能算法和模型完成油藏数据解释和成像，获得油气的分布和流动情况，从而提高采收率。

光纤通常直径为125微米，纤芯是掺有锗元素的二氧化硅。掺锗使得光纤纤芯的折射率与纯石英的包层的折射率形成差异，从而使得激光在光纤里全反射传输。光纤是光通信的基础材料。除通信之外，传感也是光纤的重要应用领域。例如在油田领域，光纤技术可使油藏采收率提高15%到40%。但是由于光纤中的锗元素在高温高压下与氢氧根会发生化学反应，生产氢氧化锗，从而使得纤芯和包层的折射率差异无法保证，导致激光无法在光纤内传输。锗元素与氢氧根反应的现象被称为氢损。2012年前，光纤在井下使用寿命往往很难超过2个月。在2012年，油田上采取了一种过渡工艺来缓解氢损的问题。通过减少纤芯中的锗，并在包层加入氟，将光纤寿命提高至一年以上。但这仍无法从根本上解决光纤如何在井下长期工作的难题。

各国的油气藏专家共同认为，提高油气藏动态监测能力的第一步就是改进光纤设计，规避氢损的影响，尽力使得光纤在井下富氢环境中寿命达到十年以上，对油气井进行全生命周期监测，实现光学油田的概念。在解决光纤寿命的情况下，同时需要提高光纤散射强度，从而提高油藏监测灵敏度。中国的油气藏主要为陆相沉积，油藏品质要大幅低于其他产油国家的海相沉积油气藏，开发难度大，单井产量低。提高光纤散射能力，可以对中国大量存在的低产井进行精准的分析，为国内油气开发降本增效提供支撑技术。

德国马克斯普朗克光学所的所长Philip Russell教授研究并制备的微结构光纤技术非常好的解决上述的技术难题。微结构光纤的截面上周期性分布着微纳米量级的空气孔洞，这使得它不需要搀锗也可以实现激光的传输。这就从机理上解决了氢损的问题。在工程上这类光纤在井下可至少达到几十年的使用寿命。其次，微结构光纤的数值孔径和非线性系数都大幅高于传统光纤，散射光强度目前比传统光纤已经高出26倍，理论极限甚至可以提高3个数量级。使得光纤油藏监测技术可以广泛应用于国内大量的低产油气井。

艾菲博公司是国际领先的微结构光纤的研究、制备和产业应用的全栈式服务提供商。在产业上游，全资收购全球首家微结构光纤拉丝设备供应商-英国 ESM Global 公司。拉丝设备高度在13.5米左右，由14个子系统，700多个部件，5千多个元器件构成，实现微纳米量级的光纤拉制精细控制、温度控制、气压控制等核心工艺的全自动控制流程。艾菲博公司在德国和中国分别设立了研发中心和工厂，以石英管和石英棒为原材料，自行制备微结构光纤预制棒，并进行微结构光纤的规模化生产。艾菲博生产的光纤已经在中石油进行了小规模的应用。应用效果比掺氟光纤灵敏度提升26倍，且从机理上解决了光纤的井下可靠性问题。截止目前新型微结构光纤在油田应用已提高油田采收率5%以上，在低油价的大环境下为油田降本增效提供了有力支持。

松禾资本

松禾资本（松禾创投）成立于1997年，由创业投资人厉伟和罗飞先生发起设立，核心团队拥有超过20年的科技投资经历。松禾资本的资产管理规模超过160亿元，已经投资项目350多个，其中一半为早期科技项目。通过IPO或被上市公司并购退出的项目60多家，新三板挂牌数14家。松禾资本对于人工智能、先进制造、新能源、新材料、生物医药等多个科技领域拥有丰富的投资经验。

松禾资本是华大基因、柔宇科技、光启科学、光峰光电、摩方材料、德方纳米、瑞凌新材料等企业的天使投资人。松禾资本总部位于深圳市，在北京、上海及广州设有分支机构。

2019年，上交所科创板共受理松禾资本投资的7家科技公司，其中已有6家实现科创板挂牌上市；创业板方面，松禾资本也收获2家上市的成绩。

松禾创智基金

松禾创智基金是松禾资本旗下专注于科技创新领域的专业基金，投资涵盖人工智能、机器人、物联网、智能制造等领域。松禾创智基金首期规模10亿元，作为松禾资本在科技领域投资的生力军，将传承松禾资本投资硬科技的基因，聚焦前沿科技创新，在人工智能与行业赋能、机器人与智能制造、物联网与大数据等领域深度布局。