2020年12月，中央经济工作会议中明确要求将“做好碳达峰、碳中和工作”作为2021年的重点任务之一，并提出要抓紧制定2030年前碳排放达峰的行动方案，支持有条件的地方率先达峰。围绕碳达峰、碳中和的目标节点，2021年全国工业和信息化工作会议指出，钢铁行业作为能源消耗高密集型行业，要坚决压缩粗钢产量，确保粗钢产量同比下降。作为钢铁行业履行碳达峰、碳中和的关键手段，氢冶金技术已经成为绿色低碳发展钢铁冶炼的重要抓手。
新技术助力低碳排放
钢铁生产过程中的碳排放主要来自三个过程：一是将铁矿石还原成生铁；二是将生铁进一步脱碳制成粗钢；三是将粗钢加工成型获得钢材产品。其中，第一步的还原过程中产生了占整个钢铁生产过程高达90%的碳排放量。因此，降低还原过程的碳排放，对于钢铁行业的低碳可持续发展至关重要。在氢冶金技术中，将原本完全依靠碳还原的炼铁工艺，采用氢气替代碳作为还原剂，从而大大降低了碳还原剂的消耗和二氧化碳等污染物的排放。
按照制氢生产、炼钢利用和减碳支持三个方面来讲，氢冶金技术的重点是制氢生产技术。制氢过程是一次能源向二次能源的转化，考虑到实际生产和应用环节，其还涵盖了氢能储存、氢能运输设备和技术。国内外钢铁企业都开展了煤基法、气基法、电解法、核能制氢等多种制氢方式的研究开发。相比而言，我国钢铁企业并不落后。目前，电解水制氢的工艺尚不完善，专利申请较少，也未形成保护壁垒，而电解水所带来的污染最小，降低碳排放、实现碳中和的作用最大，具有可持续发展意义。瑞典钢铁公司、德国西门子奥钢联、意大利特诺恩集团、美国米德雷克斯技术公司等多家欧美企业，都开展了电解制氢的绿氢项目。结合我国的资源条件和技术条件看，国内的光伏、风电等清洁能源替代化石能源发电已经初具规模，国内钢铁企业也完全具备开展“零排放发电+电能制氢”的绿氢项目的能力。
在炼钢利用方面，也就是在使用氢气还原铁的生产阶段，应更多地考虑如何提高氢气还原效率和炼铁炼钢生产率，从而达到进一步节能减排的效果。在目前的原材料体系和工艺条件下，各钢铁企业都尝试了不同的混合气、气煤混合等还原剂成分组合，以及调整控制还原工艺的参数，来实现还原铁效果的突破。前景最为明朗的是，二次资源的回收利用已经成为氢冶金相关技术领域的确定性研发方向和发展机会，由于我国钢铁产业链较为完善，“三废”资源回收利用具有超大规模市场和相关政策支持，使得钢铁企业能够在氢冶金工艺中利用二次资源提高生产线的综合生产率和资源利用率，通过对废气、废水、废料的循环利用，不仅能够实现节能减排，也能够降低生产成本，提高产品毛利率。并且，随着产业链核心部件的系统升级，以及5G、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术的发展，钢铁企业应把握信息技术在氢冶金相关技术领域的应用机遇，利用新的计算机控制系统和方法合理调配氢气用量，提高还原反应效率，进一步降低能耗，提高产率和产品质量。
在减碳支持方面，随着碳中和目标的逐步落实，除了制氢生产和炼钢工艺的研发投入，钢铁企业还需要对相关支持设备和配套技术进行改进，保障氢气生产、使用、储存的安全性，淘汰落后产能的生产线，优化企业资源调配。由于国家层面对高能耗低附加值的钢产品将进行常态化产量压减，势必刺激钢材产品市场价格上涨，同时，由于碳排放已经逐步成为钢铁企业生产成本的重要因素，企业应当积极利用发展趋势，大力开展技术研发，拓展专利权等知识产权价值利用空间和融资渠道，利用碳排放权交易开展兼并重组，促进企业的整体低碳转型，提高行业竞争力。
“头部企业”注重“氢”专利
企业研发投入在形成无形资产之前，所产生的费用均作为研发费用在年报报表中列报，当研发项目满足了无形资产确认条件，将被计入报表的无形资产项目，因此，可以从钢铁企业的研发费用和无形资产列报情况以及氢冶金技术研发能力和进展作出比较。下表中列出了部分国内钢铁企业上市公司的部分经营数据和专利申请情况，其中专利申请量是以2001年1月1日至2021年3月31日的公开数据为基础，考虑到部分公司的2020年年报尚未公布以及2020年的疫情影响，表中的研发费用和无形资产以2019年年报数据为基础。
隶属于宝武集团的宝钢股份由于其在业内的绝对实力，其具备了远超过其他公司的无形资产和研发实力，也拥有着最多的氢冶金专利申请量。河钢集团是研发费用与无形资产比例最高的钢铁企业，尽管其目前的专利申请量并不突出，但结合媒体报道的其与意大利特诺恩集团的氢冶金合作项目，以及其与中科院、钢铁研究总院、东北大学组建的氢能技术与产业创新中心等，可以预期，河钢集团将围绕低碳发展和氢能源开发与利用进行一系列工艺变革和产业链布局。
物联网融合各行各业推动智能化转型
物联网作为全新的连接方式，近年来呈现突飞猛进的发展态势。全国人大代表、小米集团董事长兼CEO雷军表示，在中国，物联网的大规模应用与新一轮科技与产业变革融合发展，预计2022年，中国物联网行业市场规模将超过724万亿元。他表示，各行各业的智能化转型如火如荼，物联网作为连接人、机器和设备的关键支撑技术，应加快推动布局，抓智能化转型机遇。
工业物联：助制造业实现“智能+”
政府工作报告指出，要打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。在雷军看来，推动工业物联网的应用，是实现制造业“智能+”的必要途径。
他表示，随着数字经济新引擎5G技术的布局，将能满足机器类通信、大规模通信、关键性任务通信对网络速率、稳定性和时延的高要求，因此物联网应用场景十分广泛，尤其与车联网、无人驾驶、超高清视频、智能家居等产业深度融合，进一步应用到制造业、农业、医疗、安全等领域，为各行各业带来新的增长机遇。
据前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》统计数据显示，2015年全球物联网设备数量仅仅38亿台。截止至2018年底全球联网设备数量已经超过170亿，扣除智能手机、平板电脑、笔记本电脑或固定电话等连接之外，物联网设备数量达到70亿台。预测2019年全球物联网设备数量将达83亿台。并预测在2025年全球物联网设备数量将突破200亿台。
全球物联网市场的支出预计将在2017年增长37%，至1510亿美元。由于物联网的市场加速，这些估计数已向上修正。2017年全球物联网市场规模达到1100亿美元，截止至2018年末全球物联网市场规模增长至1510亿美元，并预测在2025年全球物联网市场规模将达15670亿美元。
2015-2025年全球物联网设备数量统计情况及预测
数据来源：前瞻产业研究院整理
2017-2025年全球物联网市场规模统计情况及预测(单位：十亿美元)
数据来源：公开资料、前瞻产业研究院整理
雷军表示，目前全球制造业竞争推动工厂向智能化转型，物联网作为连接人、机器和设备的关键支撑技术受到企业的高度关注。即将布局的5G技术优势，将能够较好满足工业控制需求，同时为制造企业提供远程控制和数据流量管理工具，以便更高效智能地管理大量的设备，并通过无线网络对这些设备进行软件更新。
雷军建议，我国应加大对高端装备、智能制造、工业物联网等重点领域的财税金融支持力度，引导中央、地方产业投资基金和社会资本，围绕大型制造企业上下游进行垂直改造，加强自动化产线、无人工厂等重大技术研发和成果转化，打造虚拟的产业闭环，提高产业的生产效率和整体国际竞争力。
农业物联万物生长数字化：物联网+农业会迎来怎样的“春天”
雷军表示，乡村振兴战略是以发展和创新的眼光推进现代农业建设。实施乡村振兴战略，就是推进农业农村的现代化，以创新驱动乡村振兴发展。
他认为，随着物联网在农业领域的应用越来越广泛，5G技术的应用将为建设智慧农业、数字乡村奠定坚实科技基础，带动农业实现发展变革。
什么是智慧农业呢
按照业界的说法，智慧农业以智慧生产为核心，智慧产业链为其提供信息化服务支撑。目前我国智慧农业有四大应用场景：数据平台服务、无人机植保、农机自动驾驶以及精细化养殖。
雷军建议，国家有关部门应制定出台5G农业应用补贴和优惠政策，并鼓励社会资本、运营商、互联网企业等共同参与，因地制宜规划打造智慧农业示范区、试验区，并在经验成熟后进行全国推广，全面提升农业领域的高新科技应用程度。
例如在养殖业，通过无线传感器网络技术，进行基本信息管理、疾病档案管理、防疫管理、营养繁殖管理，发展智慧养殖，实现数字化养殖。
在植保方面，借助物联网技术自动探测和记录区域内的微气候、墒情等环境信息，并结合植物保护专家系统来精确地预测病虫害的发生，从而通过无人机喷洒农药，精准高效解决农业生产的植保问题。
交通物联：无人驾驶或将最早“引爆”
“在5G众多的应用场景中，无人驾驶和车联网被认为是最有可能出现的引爆点。”雷军表示，智慧交通对通信网络有着极高的要求，而大带宽、低时延、海量的连接数量、严密的覆盖，这些都是5G技术的核心优势。
在雷军看来，智慧交通最可能爆发，一方面因无人驾驶具有巨大的节能潜力，在减少交通事故、改善拥堵、提高道路及车辆利用率等方面意义深远，并可直接带动智能汽车后市场等产业的快速发展。
另一方面，全球车联网产业进入快速发展阶段，信息化、智能化引领，全球车联网服务需求逐渐加大。基于5G技术的应用，智能交通领域将快速进入发展上行区间。
了解到，在重庆，长安、小康、力帆等汽车企业，均与百度的智能驾驶Apollo开放平台展开合作，包括自动驾驶全技术链流程、功能安全及信息安全、车联网、云服务等领域。
雷军建议，国家应研究、制定和出台关于智能交通的中长期发展目标，制定相应的法律法规和行业标准支持产业发展。尤其针对无人驾驶汽车的安全责任问题、技术试验问题、车联网的国家标准规范、智能芯片应用等产业发展关键点进行前置研判，通过鼓励性政策支持交通运输领域智能、安全、可控发展。
医疗物联：智能化就诊为“健康中国”加速
“物联网技术在医疗行业也有很广泛的应用空间。”雷军说，服务患者方面，可以采用LBS技术实现智能导诊，优化就诊流程，还可以借助可穿戴传感器和服务解决方案进行远程护理。
在保障设备质量方面，可以采用各类专用传感器，跟踪设备使用情况，借助预测性维护来修复关键医疗设备存在的潜在问题，完善设备运维体系。
环境监测方面，可以通过传感器对ICU室、手术室等特殊地点进行环境监测和预警。同时，基于医疗护理全流程的健康大数据，在安全保护前提下的数据标准细化、完善，以及数据网络的综合利用也显得尤为迫切。
在业界看来，在推进智慧医疗体系建设的大背景下，有多个方面的需要关注。比如，互联网医疗相关服务体系，包括发展互联网医疗、互联网+公共卫生服务、互联网+家庭医生签约等;另外还有医疗行业数据安全和服务质量安全。
雷军表示，要推动医疗实现智慧化，国家有关部门应逐步推动新技术在医疗卫生领域的应用，加快完善医疗物联网和健康大数据相关标准，制定医疗智能可穿戴设备及配套信息平台行业标准。
同时，出台针对物联网企业在医疗领域投入科学研究、应用开发的鼓励政策，使云计算、人工智能、虚拟现实/增强现实、物联网、区块链等技术在医疗卫生行业更好地集成创新和融合应用，满足人民日益增长的健康医疗新需求。
提高创新能力大力发展商业航天产业
关注物联网发展的同时，雷军今年参会还重点关注了在2018年热火朝天的商业航天的发展。
在雷军看来，航天是当今世界最具挑战性和广泛带动性的高科技领域之一，为服务国家发展大局和增进人类福祉作出了重要贡献。
近年，在运载、卫星和空间应用等领域，涌现出太空探索公司(SpaceX)、蓝色起源(BlueOrigin)、一网(OneWeb)等大批商业航天公司，被认为是最为活跃的创业领域之一。
雷军说，商业航天行业规模未来预计可达数万亿美元，将迎来空前的发展机遇，可重复使用火箭、巨型商业星座、商业载人空间站等航天计划，正在逐渐成真，彰显出商业航天推进技术进步和产业发展的巨大力量。
雷军建议，首先，我国应加快推动航天立法，确保民营企业长期稳定、合理有效利用空间资源的权利。建立商业航天市场准入退出、公平竞争、保险和赔偿、安全监管等机制，构建较为完善的商业航天法律体系。
雷军表示，商业航天属于快速发展的新兴行业，门槛高、投资大、战略意义显著，比多数产业更容易受到政府监管和行业政策的影响。
雷军建议，可由政府统筹，国企、民企多方聚力，布局商业航天产品智能制造，鼓励民企参与航天装备制造相关的国家重点项目，加速颠覆性航天技术创新与应用。
同时，制定商业航天装备产品量产及上下游企业的培育政策及实施细则，加大航天智能制造技术共享和转化力度，开放国家航天制造基础设施，颁布航天试验设施共享目录、有偿使用收费标准等。
在此基础上，雷军建议，应完善落实政府采购商业航天产品与服务机制，开放商业航天公司的行业准入，拓展商业服务与应用领域。
例如，可以简化商业火箭发射、航天测控、无线电频率等审批程序，引导鼓励民营企业战略性空间资源布局，承担轨道环境有序可控的应尽责任;可以进一步开放已有发射场，新增发射工位，满足高频次商业发射服务需求等。
工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。一、加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。
这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。
二、设备故障分析及预测
在制造业生产线上，工业生产设备都会受到持续的振动和冲击，这导致设备材料和零件的磨损老化，从而导致工业设备容易产生故障，而当人们意识到故障时，可能已经产生了很多不良品，甚至整个工业设备已经奔溃停机，从而造成巨大的损失。
如果能在故障发生之前进行故障预测，提前维修更换即将出现问题的零部件，这样就可以提高工业设备的寿命以及避免某个设备突然出现故障对整个工业生产带来严重的影响。随着工业40的到来，智能工厂的工业设备都配上了各种感应器，采集其振动、温度、电流、电压等数据显得轻而易举，通过分析这些实时的传感数据，对工业设备进行故障预测将是一种行之有效的措施。
因此设备故障预测方案成为了制造行业所青睐的解决方案，其具备的核心功能有：
1、故障超前预警，减少设备停机时间；
2、分析结果实时推送，减少人工成本；
3、适用于企业各种类型的设备，通用性强。
三、工业物联网生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。
首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
四、产品销售预测与需求管理
近年来，保险业加速了数字化进程，大数据与保险营销深度融合，成为现代化保险营销的重要武器。慧都大数据助力保险行业精准营销，并成功帮助中意人寿保险有限公司更好地服务客户和发挥忠诚客户，提高销售效率及客户复购率。
五、工业供应链的分析与优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
六、生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的 历史 数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现 历史 预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。
七、生产质量分析与预测
在工业生产中，设备失效、人员疏忽、参数异常、原材料差异、环境波动等因素而导致质量偏离，引起质量等级的缺陷和损失非常巨大。工艺流程复杂的大型制造业，如钢铁、 汽车 、电子、服装等行业，信息数据孤岛凸显，导致质量问题频发，尤其需要“及时发现和预测异常，迅速控制和分析质量异常的原因，进行生产过程改进，稳定生产过程，减少产品质量波动”。
生产质量分析，从工厂订单下单-订单生产-流入市场， 针对整个生产链进行全面的质量分析。其中，打通质量和人、机、料、法、环等数据，各生产数据环环相扣，聚焦质量管理的全量数据分析，帮助企业快速 探索 缺陷根本原因。
1、打通质量和人、机、料、法、环，对影响质量的全量数据进行交互分析， 探索 相互关系，挖掘数据背后的真实原因，获取结果“是什么”，回答“为什么”。
2、将传统的静态汇报模式，改为交互式动态会议，随时随地可以组织生产、质量相关专题会议。通过对维度展示生产和质量KPI，实时预警、掌握产线运营状况。
3、简单易上手的质量分析工具，员工只需对数据进行选取、拖曳，自助灵活地达成期望的数据结果。
4、摒弃以往静态的数据报表，整合多个业务系统数据，多场景数据大屏，自适应多屏，进行综合展示分析，让决策更清晰。
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以下是部分物联网的应有领域
1、工业领域的应用：产品设备管理、能源管理、工业安全生产管理；
2、农业领域的应用：温室环境信息的采集和控制、节水灌溉的控制和管理、环境信息和动植物信息的监测；
3、智能家居领域的应用：家庭智能化、小区智能化和城市智能化三者之间融成一个真正广义的智能控制网络；
4、医疗领域的应用：整合的医疗保健平台、电子健康档案系统；
5、智能交通领域的应用：公交行业无线视频监控平台、智能公交站台、电子票务、车管专家和公交手机“一卡通”；
6、物流领域的应用：供应链网络优化、供应链的可视性；
7、智能校园领域的应用：电子钱包、身份识别和银行圈存。
物联网技术应用前景展望
从整个物联网的发展情况来看，物联网目前仍然处在一个规模成长前夜的阶段。要实现规模化的发展，还面临着一系列的挑战和问题，从长远来看，物联网必须在横向整合、纵向深入以及网络优化三个重要问题上取得突破，才能取得物联网的规模化发展。
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