1、軟件定義的智能制造基礎軟件平臺體系架構：構建軟件定義的智能制造基礎軟件平臺體系架構，利用工業信息模型、知識圖譜、圖數據庫等技術，將人、機、料、法、環等工業生產要素從物理空間映射到信息空間，構建統一的數字化、虛擬化孿生信息模型，并利用信息空間對數據綜合分析處理的能力，對來自物理實體的實時數據進行分析，理解對應工業生產過程的變化，進行有效決策，并做出響應到物理實體。

2、模型化數據底座：通過采用模型驅動的設計思路，平臺以模型為中心，通過“模型+數據+服務+工具”的方式，統一數據體系，實現工業應用的模型化、組態化開發和部署。

3、分布式智能調度：通過分布式服務中間件，并采用服務契約機制，規范模型服務、邏輯服務、應用功能與數據接口之間的交互，使應用能夠靈活接入、快速集成、按需替換或升級，無需對架構進行大幅調整。

4、內生型安全管控：新一代平臺在設計、編碼、測試、構建、發布、部署等每個開發環節，都更加重視系統和數據安全的端到端保證。

5、全生命周期應用工具鏈：通過打造一套面向應用開發、工程配置、集成調試、運行維護的完整工具鏈，全面提升工程應用效率。

6、虛擬化PLC：虛擬化PLC讓任何計算機都可以作為PLC運行，同時保持開放架構。這種架構使得控制指令以更靈活的方式運行，并且使設備可以執行超出機器控制的計算功能。

7、低代碼/無代碼開發：低代碼/無代碼軟件讓企業無需投入大量精力或無需具備IT知識便可編程。生成式AI將進一步降低代碼編寫要求，可能讓完全沒有編程經驗的人也能開發好用的軟件。

8、多源異構數據融合：隨著現代制造業沿著自動化、信息化、智能化方向快速發展，生產過程中會產生大量多源異構數據，其數據量龐大，來源豐富、類型多樣、結構復雜。對多源異構數據的有效融合至關重要，可實現產品質量、產量、能耗、排放等目標與生產全流程各工序相關機理知識、經驗知識和數據知識的協同關聯、深度融合。

9、工業AI智能體：利用開源大模型、LangChain、LangGraph等大模型框架，以及MCP、RAG、FunctionCall、Text2SQL、Text2KG等大模型技術，構建工業Agent基礎框架和能力，為工業場景提供創新解決方案。

10、生產全過程仿真與智能優化：根據平臺發展目標針對某些特定行業構建了從設計、工藝與生產，到倉儲、物流全流程的仿真驗證與智能優化的閉環系統，快速響應生產需求及其變化，仿真與優化相互結合綜合運用，從眾多可行方案中提供最優解決方案。

這三大技術趨勢和十大技術發展方向共同推動了工業自動化和智能制造領域的技術進步和產業升級。