关注生产效率的提升，还强调智能化决策和实时数据分析，以应对 市场快速变化和客户需求多样化的挑战。 本项目将主要围绕以下几个关键点展开：  智能化生产：通过引入 AI 大模型对生产线数据进行实时分 析，实现自动化调度和优化生产过程，减少人为干预和错误 率。  数据驱动决策：建设一个集成的数据处理平台，利用大数据分 析技术提取有价值的信息，为管理层提供精准的决策支持。  个性化定制：根据市场需求和客户反馈，通过 生产数据， 实现对设备状态、生产效率等的实时监控。  智能决策与调度：利用人工智能算法对大数据进行分析，优化 生产计划和资源调度，提高生产灵活性。  智能设备与自主控制：引入自主可控的智能制造设备，实现设 备之间的自我协作和自动化生产。  可视化管理：搭建可视化平台，实时展示生产进度和状态，帮 助管理者及时做出决策。 这些关键点共同构成了智慧工厂的基础框架，将促进生产效率 在过去的几年里，人工智能领域经历了显著的技术突破，尤其 是基于深度学习的 AI 大模型的崛起。大模型的特点在于其对大规 模数据集的处理和理解能力，因而在多个行业中展现出革命性的应 用潜力。这些大模型不仅能够提高决策效率，还能推动企业的智能 化转型，从而实现传统制造业的数字化升级。 首先，AI 大模型的训练过程通常利用海量的结构化和非结构化 数据，使得模型具有了强大的表征学习能力。通过自然语言处理、 图

全方位革新工作流程。 供应链团队必须改变工作方式。60% 的运营和自动化高管表示，到 2025 年，AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 自动化决策的比例将进一步上升。运营和自动化高管们表示，生成式 AI 将在未来两年内将数字助理的决策量增加 21%。 预测能力提升并推动可持续创新。76% 的供应链和运营高管认为，生成 式 AI 将优化产品设计，并推动产品生命周期的可持续发展。 生成式 一个切实可行的行动指南。详细说明如何制 定计划、设定优先级并落实执行，确保每一 个行动都能达到预期效果。 供应链高管需要投资新一代技术，提升运营的 灵活性和韧性，以应对未来多变的环境。 智能供应链洞察变革，驱动增长 5 借力决策， 决胜未来 员工与 AI 助手合作，可以创造比各自 独立工作时更多的商业价值。 第一部分 智能供应链洞察变革，驱动增长 6 的高管表示，到 2025 年，AI 助手 将接管大部分常规和事务性工作。 90% 目前，供应链团队受限于纷繁复杂、互不相连的海量数据。虽然供应链 团队现在能获取实时数据，制定更智能高效的决策，但由于数据量庞大， 许多机会常常错失。 生成式 AI 驱动的数字助手正在扭转这一局面。AI 助手能够实时分析海量 数据，快速提取重要洞察，为供应链团队提供重要的决策依据。此外，凭 借其自然语言处理能力，员工只需简单的提示即可获取所需信息，并了解 信息来源。 例如，AI

工业大模型作为新一代人工智能技术与工业场景深度融合的结晶，正以前 所未有的速度重构制造业的智能化体系。随着第四次工业革命的推进，工业大 模型凭借其卓越的数据处理能力、出众的跨模态融合特性以及高效的智能决策 效能，日益成为推动工业智改数转的核心驱动力。然而，尚处于初级发展阶段 的工业大模型，仍面临工业数据多模态复杂性、模型可解释性不足以及应用成 本较高等挑战。为此，行业迫切需要系统性的解决方案，以促进工业大模型技 能制造领域的重要发展方向。当下，制造业数字化转型步伐持续加快，企业置 身于数据呈爆炸式增长、生产流程趋于繁杂、市场竞争愈发激烈的复杂环境之 中，面临重重挑战。而未来的工业大模型将以其卓越的数据处理能力、高度智 能的决策支撑以及跨领域的协同优化效能，为化解这些难题开辟了有效路径。 它能够深入探寻工业数据蕴含的潜在价值，达成生产过程的精细化管控与优化 调度，进而显著提升生产效率、削减成本并增进产品质量。从宏观视角审视， 工业大模型的核心术语界定 图 1.1 工业大模型术语 9 1.1.1 工业大模型 工业大模型是面向工业领域深度优化的专业人工智能系统，通过整合多模 态数据与行业知识实现智能化决策。根据应用层级可划分为三类：通用型聚焦 跨行业共性需求（如工艺流程优化）;行业型深耕汽车制造、电力等垂直领域 （支持零部件设计、故障检测等）;场景型则专攻研发设计、设备运维等具体环 节（实现质

长期可持续发展的要求，设计“安全、创新、 绿色、智能、协调”的智慧型化工园区。 建设 在提高园区环境质量水平、安全体系保障、综 合监管能力和降低企业经营成本的基础上， 建设管理精细化、决策科学化、服务高效化和 产业发展智慧化的智慧化工园区。 四、总则 3 建 设 规划 设计 2 1 传输处理 数据传输处理是将园区采集的 数据通过网络传输后在其物理 控能力和环境质量提升方案提供信息支持，并能进行流程跟踪和结果评估。评估企 业及 园区绿色发展水平和能力，与园区准入、淘汰机制结合，为园区企业转型升级、 存优汰 八、环境生态 劣、高质量发展提供决策依据。 风险源 监测 政企联动 智慧环保： 实现环境点、 面、域全流程监控和处 置 建设综合监测监控一体化平台，统一的数据中心， 实现环境保护的智慧化管理与服务。 固定源监测 企业环境 等信息进行管理。 > 值守响应管理 值班过程中的值班管理、文 电公文管理、电话管理、信 息简报管理、通讯录管理、 传真管理、日常值班等各项 业务。 九、应急响应 > 演练辅助决策 02 01 03 > 04 应急 响 应 应急指挥 应急研判 应急预案 沙盘指挥 事后管理 智慧应急：融合指挥，

式、应用模式、发展模式、创新模式、交互模式五个层面有显著的区别： 图�. “传统智能”与“人工智能+”的区别 来源: 石化盈科&IDC ����年 基于学习 ‒ 通过AI相关技术，模拟人类的学 习、推理和决策过程，处理复杂的数据和任务 双向交互 ‒ 双向交互回答开放性问题，为使用 者提供更多规则外洞察及多维度回答 灵活环境 ‒ 应用于复杂且宽阔领域下的 非结构多模处理，灵活性和适应性更强 自我突破 统的优化，而非创造全新的解决方案 传统智能 人工智能+ �� 技术模式：“传统智能”基于预设的逻辑和算法来执行任务，而非更多地通过学习来持续提 升智能；“人工智能+”则模拟人类的学习、推理和决策过程，能够持续进化并处理复杂的 数据和任务； 应用模式：“传统智能”一般应用于特定领域任务，聚焦自动处理问题，灵活性和适应性较 差；“人工智能+”可应用于复杂且广域的非结构化多模任务处理，具备很强的灵活性和普 中，AI通过与大数据、物联网技术的结合，提升生产过程的自动化水平和质量。 但石油石化作为流程制造的典型代表，不仅需要强化关键环节的能力，更需要从产业链、供 应链的全局视角持续进行洞察、优化和决策；在提升整体生产效率和安全性的同时，更应关注产 业结构的优化和增长方式的转变，为产业的持续创新和长远发展注入新动力。 新一代人工智能技术可推动对石油石化中的专业知识、勘探生产数据、机理模型和数字化系

管理标准 工作标准 抓痛点：标准、产品、生产与业务 Production Product Business 产品设计 管理控制集成 设计制造集成 财务业务集成 供应链集成 获利能力 决策能力 风险控制能力 创新能力 执行力 資源有效性 合規管理（流 程） 知识管理 市场风险评估 管控模式（流 程） 目标转化 企业愿景与领 导力 单耗控制（生 产） 响应能力（异 问题 3 ：控制性能最优 感知网络 数据挖掘 模式识别 指标体系 抓痛点：定位 8 大核心工程问 题 问题 2 ：计划与控制的协同 问题 1 ：基于仿真的优化的平台 问题 8 ：面向企业决策的挖掘 问题 6 ：物理、社会信息的感 知 问题 7 ：异构信息的规范和提 取 问题 4 ：生产绩效指标体系 问题 5 ：生产过程的知识挖 掘 生产计划 过程仿真 生产需求 效益偏差 地理信息 扫描信息 文档图片 动 态 实时监控 实时数据 生产运营系统 MES 系统 能管系统 EAM 系统 传感信息 控制层 集团运营数据可视化监控与运营决策辅助 标 准 规 范 体 系 信 息 安 全 防 护 运 行 保 障 机 制 集团总部 数字化信息中心 想办法：智能工厂顶层设计 生产绩效 监管

有更强的集中智慧发现问题、解决问题的能力 , 因而具有更强的创新发展能力。 更全面灵活的物与物、物与人、人与人的 互联互通和相互感知 更高效安全的信息处理和信息资源整合更 科学的监测、预警、分析、预测和决策 更高水平的远距离控制执行和智能化执行 更协调的跨部门、多层级、异地点合作 更强的创新发展 通过采用物联网、云计算等技术，感 知园区内更加真实、实时、详细的信 息，洞察园区事务的变化，实现园区 流程服务 流程集成连接器 ESB( 消息代理、路由转换 ) Weblogic 中间件 Oracle 数据库 协同门户 决策分析 运 行 维 护 管 理 体 系 国 家 标 准 , 行 业 标 准 , 地 区 规 定 , 企 业 标 准 业 务 安 全 信 息 安 业化 经验，整合相关资源形 成园区商业模式 以移动互联网为依托，综合企业、政务、居民等方面全面 再现虚拟园区。 园区建设是一个创新性的工作，促进园 区各系统间的数 据共享，实现业务协同和 决策支持，提高园区管理者的决 策能力。 五项 服务 》 k 》 运营管理 一个 平台 一个 基础 建设一个园区基础设施体系 一个统一的园区服务体验 建设一个园区平台 三 个 对

智园区典 型方案和案例的分析与总结，给出数智园区的技术趋势和参考 架构，帮助园区更好地利用数智技术的创新成果，持续拓展数 智园区的能力范围与服务边界，实现园区全状态实时化和可视 化、园区管理决策协同化和智能化。 我们希望通过本指南，能够吸引更多园区加入到数智创新进程 中来，助力园区内企业、人员、车辆、商业等要素的数智化管 理与运营，不仅实现园区的高质量发展，同时也助力产业经济 的转型升级。 形态， 通过将数据处理转移到设备边缘与网络边缘，园区将能够近 即时地对广泛的数据进行处理，降低云与网络资源压力，更 好地为园区治理、社会民生、产业经济、运营管理、应急处 置等提供更高效的数据决策依据，加速数智化转型。 1.1 数智园区典型特征 数智园区存在以下几个典型特征： 1 数智园区概况及发展趋势 • 从底层技术应用来看，数智园区更注重多模态大模型、云 原生等技术的应用： 技术重塑园区的管理、运营流程。而在数智园区时代，数据 驱动成为园区发展的核心动力，终极目标是构建数智化底座 以及数据分析应用体系，实现基于数据和规则模型，对园区 各项事务进行自动处理、自动管控、自动预测和自动决策， 从而进一步释放数据潜力。 • 从建构方式来看，数智园区的建构方式逐渐转变为数字 孪生： 数字孪生是将物理世界中的一些特性转换成数字，再经过数 据处理，将数字转换成有价值的信息的过程。面向数智园区

域覆盖、无缝连接、在 不同场景下满足大带宽、低时延、高可靠等差异化传输需求的多维能 力体系；汽车网联技术的应用边界持续拓展，已从早期车载信息娱乐、 远程诊断等基础功能，演进至多源协同感知、实时决策支持等驾驶自 动化类高级应用场景，跨行业融合加速深化。 在此背景下，5G、C-V2X 直连通信与卫星通信等多种技术并行 发展，虽为行业提供多元化技术路径选择，也带来跨行业技术标准协 同、基础 交通流量 优化、道路安全预警、智能信号灯协同等应用的数据，使车辆能够获 2 取更全面的交通环境信息。 另一方面，算力基础设施集信息计算力、网络运载力、数据存储 力于一体，为车辆提供从感知、决策到执行的全链路计算能力，实现 车辆从被动响应到主动智能的转变，最终达成安全、舒适、节能、高 效的智能出行体验，是智能网联汽车智能化的核心支撑。 图 1 -智能网联汽车网络架构图 二、 智能网联汽车网络发展现状与趋势 在汽车产品研发环节，网络连接构建数据闭环机制，实现驾驶训练数 据的实时汇聚与云端高效处理，使自动驾驶算法迭代周期由月度压缩 至周级，显著突破车端算力与成本约束，并在车云协同模式下，车辆 聚焦实时感知与决策，云端承担复杂模型训练，形成研发-部署的敏 捷闭环。在汽车产品使用环节，网联功能渗透率持续提升，OTA 技 术成为核心功能更新载体，手机 APP 控车、数字钥匙等服务深度融 入用户场景，“人-

网络安全预计是在未来三年内受到人工智 能影响最大的第二大问题，仅次于质量 网络安全首次跻身前 5 大外部风险，总 体排名第三 人工智能 劳动力 网络安全 第九版年度智能制造现状报告 在决策过程中提供意见 12% 概述 “智能制造是指对工厂内部和整个价值链中的业务、 物理和数字流程进行智能、实时的协调和优化。资源 和流程自动化、集成化、受监控，并根据所有可用的信 息尽可能实时地进行持续评估。” 该调查显示情况乐观，因为面对不断变化的经济形势、劳动力短 缺、技能缺口和网络安全问题，先进的工业运营技术带来的成 果提供了希望。 第九版年度制造现状报告是迄今为止最大的报告。来自 17 个顶级制造国家的 1，567 名决策者参与其中，其中近三分之二 (64%) 为收入超过 10 亿美元的 公司工作。 该报告由罗克韦尔自动化公司与 Sapio Research 联合 发布，包括一份采用行动计划，其将与研究结果一起帮助 12% 金属、金属制造商、金属 成型商 10% CPG（食品和饮料、家庭和 个人护理） 12% 汽车和轮胎行业，汽车行业 各级供应商，电动汽车，电池 17 个国家/地区 54% 主要决策者 分担决策责任 34% " 第九版年度智能制造现状报告 智能制造技术有哪些示例？ 制造执行系统 (MES) 跟踪并记录原材料向成品的 转化，提供实时生产管理，以推动整个企业的合规性、质 量和效率。