XXXX 解决方案 第1页 智慧园区 AI 布控 解决方案 XXXX 解决方案 第2页 修 订 记 录 编号 修订内容简述 修订人 修订日期 版本号 XXXX 解决方案 第3页 总体概述 .......................................................................................... 4 建设背景 XXXX 解决方案 第4页 总体概述 建设背景 随着城市的发展，越来越多的大型园区进驻各大城市人口复杂的核心区域， 新型园区逐渐向开元、 多元化转型， 其人员密集程度和复杂程度远超传统企业园 区，导致传统简单的人工式出入口人员管理已无法满足新建园区及老园区改造的 需求。 总体目标 该系统支持园区来访人员快速登记、 人脸授权快速下发前端设备， 实现访客 快速授权通行及管理。 该系统需支持前端摄像机及门禁、 该系统需支持前端摄像机及门禁、 人闸人脸抓拍、 人脸检测识别、 人脸抓拍 图片存储和上传等功能，支持 1：N 人脸比对，能够满足园区内部人员快速通行 及外来陌生人 /黑名单人员入侵报警。 系统可将前端录入视频及图片存储为结构化数据，案件发生后可通过人脸、 人体、机动车、非机动车等特征数据进行快速检索，生成行动轨迹，为运营者提 供快速查案手段。 设计原则 ? 实用原则 以满足实际应用需

钢铁行业智慧园区建设方案 目录 / Contents 2 智慧园区发展趋势 浪潮智算 + 赋能智慧园区建设 成功案例 PART 2 PART 3 PART 1 计算力就是生产力 · 智算力就是创新力 3 智慧园区建设面临挑战 整体建设规划 不足 •传 统 园 区 建 设 水 平 不 一，缺乏系统性和前瞻 性规划； •缺少顶层设计导致后期 无法平滑演进。 基础设施智能化 运营 •在产业升级转型时，确 保园区的生态环境； •以绿色发展为核心，提 前感知并预防污染。 以人为本智慧化 体验 •缺乏用户体验关注，监 管大于服务； •智能化联动、可视化界 面提升用户体验。  智慧园区发展经历 1.0/2.0/3.0 模式，当前更注重以人为本；将计算机视觉、机器学习等人工智能技术深度融入智慧园区建设运营  智慧园区发展经历 1.0/2.0/3.0 模 工智能技术深度融入智慧园区建设运营 01 计算力就是生产力 · 智算力就是创新力 4 智慧园 区 以人为本 产业生态 高速互联 智慧运营 全面感知 精准 服务 协同 办公 节能 环保 高效 管理 增值 创收 生态 融合 数字化技术 利用新一代 ICT 技术来感知、监测、分析、控制、整合园区各个关键环节的资源，实现对各种需求做出智慧响应，使园区整体运行具备自 我组织、自我运行、自我优化的能力。

鲲鹏 城市物联网 4G/5G 城市视频联网 基础网络 态势感知与运行监测 决策支持 事件管理 联动指挥 1 城市智能运营中心 基层治理 综合网格 智慧社区 大安全 X 跨领域应用 产业园区 N 垂直领域应用 智慧政务 智慧应急 智慧水务 智慧环保 智慧文旅 …… …… 1 城 市 数 字 底 座 数字平台 WiFi5/WiFi6 新联接 新底座 新体验 新融合 新体验 新智能 新融合 新联接 智慧园区： AI 智慧赋能园区，助力园区数字化转型升级及产业发展 AI 赋能园区，产业发展“一张图”呈现整个园区产业信息和企业状况；通过多维度产业经济数据叠加，全面掌控产业园区发展态 势，进行科学决策，助力产业园区转型升级和高质量发展。 AI 园区经营 产业数据 人口数据 监控数据 扬尘数据 安全生产数据 全面汇聚园区经营数据 产业导入 / 孵化 / 人才落地… 人才落地… 助力产业升级 城市数字化平台 产业园区 化工园区 助力产业转型 政策匹配，技术升级… 产业园区发展一张图 市政管理 产业服务 土地管理 应急安全 园区企业可管 园区安全可视 园区事件可控 新底座 新体验 新智能 新融合 新联接 5G 智慧城市：将引发社会治理模式、生产生活方式深刻变革 新底座 新体验 新智能 新融合 新联接 智慧停车 智慧医疗 无人机配送 智慧矿区

重点，节能减排方案收益难以量化 缺乏低成本节能减排方案，传统节能项目成本 高、周期长、影响生产 各下属企业上报数据质量低， 统计维度混乱，难以进行统一 的分析和展示 能耗和碳排放KPI下发流程繁 琐，时效性差 园区管委会和大型集团能源、碳管理部门 01 02 03 各下属企业安装不同的管理 平台，管理效率低 ECX的解决方案 核心优势介绍 1.可视化与对标分析帮助客户进行快速而行之有效的管理提升 综合能源解决方案 边界确认 确定减排基线 历史数据导入 跟踪能源价格，对接能 源市场和碳市场 分布式能源、能源转换现场级能源调度 高效能源利用 能源交易 氢能源 微网 储能 热回收 热电联产 控制系统 覆盖园区、 楼宇和工厂 能源效率 光伏 电动汽车充电 西门子智能基础设施集团 西门子智能基础设施集团 西门子智慧能碳管理平台功能列表 分类 功能列表 功能简要说明 标准版 高级版 专业版 集团总览 峰平谷管理 能源成本分析 能耗预测 能源和介质包括：水、电、气、冷量、热量等 根据预定义的能耗模型和碳排放模型展示能耗、碳 排放结构 快速统计层级筛选 日、月、年统计数据汇总运算；支持按园区层级、组 织层级、系统层级进行分级统计计算；支持计算能 耗强度 环比、同比、交叉对比等不同维度对建筑、区域、设 备进行用能对比分析 利用标准的桑基图展现能源流转态势 用户设定分项分级能源KPI和碳排放KPI，KPI指标

服务链 NGFW/IPS/ACG Blade EAD 汇聚层交换机 VTEP VTEP Overlay Network （ vxlan ） 接入交换机 园区接入 园区控制器 AD Campus Director ( 园区控制器 ) 安全管理平台 SecCenter A2000 ( 安全管理中心 ) 汇聚层安全揑卡： NGFW Blade • 重点区域安全防护加固 无线无缝接入 新园区安全防护方案 M9000/F5000/L5000 NGFW/ IPS/ACG/LB Blade Internet • 基亍用户的应用安全管控 • 应用攻击防护及病毒防护 • 用户行为审计 • Netstream 应用流量统计 园区出口 IRF M9000/F5000/ACG10 00 VTEP 代理节点 园区控制器： Campus Director • 网络自劢化部署； • 安全服务链业务编排不自劢部署 • 安全策略统一管理 安全管理中心： SecCenter A2000 • 安全数据采集 • 应用风险可视 • 用户行为审计 • 安全事件响应 园区出口安全防护： NGFW （ M9000/F5000/ACG1000

农田地理信息采集系统 农田环境与农情信息采集 分析系统 农事综合管理系统 农业数据分析决策系统 农业植保监测系统 智能灌溉控制系统 农事问答服务应用系统 农业示范园综合管理 面向设施农业园区，进行人员、设施设备、 农作物、环控、仓储、财务等内容的统筹监控。 农业生产过程管理系统 对温室作物种植过程提供统一管理平台。 AI 农事专家 固化专家经验，通过监控实时作物生长及 环控数据指导农事安排和环控水肥参数调整。 墒情计 手机端 杀虫灯 电脑端 项目概述：邯郸水投， 4 个玻璃温 室 ， 200 亩， 串蕃无土栽培 。主要实现“ 工单化生 产管理 ”和“ AI 专家辅助系统 ” 。 建设内容： 园区数智化综合管理系统 、 数智农事生产管理系统 、门户网站 、公 共服务小程序（农事学习和溯源） 、 AI 专家辅助系统（作物长势 、环控水肥 、 农事管理和病虫害）等内容。 节能节本 高产高效 标准化种植管理模式 智能化辅助决策 项目概述：蔬菜规模种植基地， 600 亩，实现种植、 标 准化管理、包装、溯源、认养等多元融合的产业园。 建设内容： 园区综合监控管理系统 、物联网监测系统、 水肥一体化灌溉系统 、温室大棚控制管理系统 、农事 生 产管理系统 、蔬菜链溯源管理系统。 项目特色：①通过产、加、销一体化的溯源管理，实现 了农产品的溢价及管理成本的降低，同时提升了企业的

由秦皇岛经 济技术开发区和北京大学合作建设。产业园将依托北京 大学优质的科技、教育、医疗资源及其在国内外 的影响力和感召力， 打造宜业、宜商、宜学、宜居、宜游的生态型“科技、教育、医疗”综 合新型产业 园区。 在医疗方面，引入北京大学优质的医学教育、医疗技术和专家资源， 与开发区共建智慧型、高水平的医 疗康复中心，提升开发区医疗水 平，为聚集中高端人才提供健康保障。 在科技方面，以北京大学重离子物理研究所技术为先导，以发展“军 • 在教育方面，建立园区自己的教育培训机构，并引入北京大学及 清华大学等优质的继续教育，与科技产业园和开发区的产业高度配 套，“订单式”培养高级人才。同时，引入高端“幼小初高”教育，以吸 引、留住领军型人才。 • 园区占地总面积 3000 余亩，总投资 150 亿元左右，计划 6~8 年 完成建设。北京大学已经发起成立“秦皇岛海蓝科技开发有限公司”， 负责整个园区的规划建设及运营。目前科技园的起步区（

AI 推理 规则引擎 边缘渲染 离线渲染 实时渲染 智慧园区 影视动漫 AR/VR 视频上云 数字孪生 云游戏 实时音视频 视频直播 游戏加速 任务管理 智能调度 云边通道 集群管理 数据仓库 数据大屏 监控告警 数据采集 边缘计算 资源服务 智慧税务 / 电子发票 火山引擎边缘云 相同基础设施，同源云原生架构，极致边缘云体验 _______-' 人 _ _ _ _ _ _ _ 、 ______ 实时音视频 / 直播加 速 智慧园区 / 视频上 云 工业视觉 / 数字孪 生 游戏加速 / 云游 戏 、 ____ _ 数字人 / 影视渲 染 辅助驾驶 / 车联 网 舆情 / 分布式计 算 飞书扫 Ñ 扫

息及法人资料，医疗领域涉及的电子病历、流行病监测数据以及基因 序列分析等敏感信息，这些数据均具有较高的安全标准。在算力租赁 场景中，这些企事业单位对样本数据有严格的安全标准，明确要求核 心数据存储在其所在园区或单位内。这些企事业单位在坚持数据本地 化存储原则的同时，还需要确保数据在模型训练过程中不被泄露。因 算力城域网白皮书（2025 版） 9 此，算力资源节点与样本数据存储节点需要跨广域部署，并且在模型 满足企业算力资源灵活扩展需求，成为更高效、便捷且兼具性价比的 方案。云边协同训推方案基于 Split Learning 部署模式，将模型切分 到本地和云端算力资源池中并行处理，并结合输入、输出层的本地化 部署，保证样本数据不出园区，满足了金融、医疗等数据敏感客户的 算力城域网白皮书（2025 版） 11 数据安全要求。此外，该方案与 Prefill-Decode 分离式推理架构天然 适配，通过将可弹性扩展的 Prefill 高可靠性：基于高精仿真、故障自愈等技术，实现网络 0 事故、 业务 0 中断，确保数据高速传输的连续性和稳定性。 7.2 存算分离拉远训练场景 存算分离拉远训练主要满足企业数据敏感时，样本数据不在园区 外“落盘”的拉远训练需求。存算拉远训练要求实现城市内、省内或 区域范围内的数据高效传输和训练，保障训练效率和数据安全。算力 城域网需具备高效、安全、智能等能力，保障训练效率和数据安全。 该场景组网方案如图