安全需求，围绕设备、控制、网络、平台和数据等关键要素，构建多层级网络安 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 2 全防护体系;做好安全应急预案，阶段性开展安全检测评估，提升网络安全监测 水平，确保网络运行平稳，提高安全威胁发现、快速处置和应急响应能力。 2023 年 5 月，由工业和信息化部、国家标准化管理委员会联合印发《工业 领域数据安全标准体系建设指南（2023 版）》，旨在推动工业领域数据安全的 技术引领和规 防护水平。同月工业和信息化部发布《打造“5G+工业互联网”512 工程升级版 实施方案》，强调要加强“5G+工业互联网”应用安全技术产品研究，满足不同 场景下安全保障需求，建立健全网络安全监测发现、预警通报、应急处置技术体 系。 2025 年 4 月，工业和信息化部组织开展 2025 年工业互联网一体化进园区 “百城千园行”活动，深入实施工业互联网安全分类分级管理，引导园区企业接 入 全流量数据开展全网域安全监测预警，实时掌握各区域关键信息基础设施、重要 工业系统、重要业务系统的网络安全态势；实现 7*24 小时全天候的安全监测预 警能力，精准识别网络威胁，利用态势感知系统集成的安全分析工具，可发现更 深层次的问题，及时通报预警重大网络安全威胁，组织相关人员快速处置，降低 网络风险发生的概率，实现“网络看得见、攻击防得住、网情控得住、敌手抓得 住、危险止得住”，为公司网络安全管理工作提供有效的技术支撑，推动公司网

快速展示某一区域内实时监控画面 Before: l 监控探头众多，无法调取所有画面 l 非熟悉人员无法确认画面拍摄区域 l 无法快速查找调取小范围监控画面 视频监控管理 Before: l 监控盲区难以发现，留下了安全隐患 l 规划建设时，容易安装过多的摄像头，造成点位浪费 After ： l 全局展现盲区布局，直观方便 l 跟根据当前盲区规划，减少人力和财务成本 盲区分析 After ： 车位紧张区域极易造成拥堵，无法及时发现 停车管理 After ： l 通过多维度的能耗统计辅助工作人员节能减排，绿色照明。 l 可以直接在系统上对整个园区进行照明的开关控制， 出现问题的设备可 以及时发现并精准定位。 Before: l 照明管理大多仅通过规章制度管理，全凭个人自觉，耗费 了很多电能 l 区域的照明控制都要亲自到各个区域去控制开关，出现问 题后也不能及时发现 照明管理 After After ： l 可及时发现电梯异常情况，辅助工作人员快速定位，实时同步电梯运行 状态，节省了运维时间 Before: l 电梯手段管理单一，多通过人为巡检查看设备状况，被动 响应 电梯管理

源配置，提高生产效率。  预测性维护：通过对历史设备故障数据的学习，模型能够提前 预测设备可能出现的问题，从而降低停机时间和维护成本。  质量检测：运用图像识别技术，对产品质量进行实时监控，及 时发现并解决质量问题，提升产品合格率。  个性化生产：结合用户需求，通过大模型优化产品设计和生产 流程，实现大规模定制的目标。  供应链管理：利用模型进行需求预测和库存优化，提升供应链 的响应速度和灵活性。 能够实现生产过程的快速调整，以 适应市场需求的快速变化，支持小批量、多品种的灵活生产， 抓住市场机遇。  数据驱动的创新：MDC 为企业提供了一个全新的数据运营平 台，使得企业可以通过大数据分析和人工智能技术，发现潜在 的市场趋势和业务机会，增强创新能力。 基于这些必要性，MDC 项目的目标明确为以下几个方面： 1. 构建全面的数据采集与处理平台，实现生产设备、环境监测、 供应链管理及客户需求等各个环节的数据实时采集。 为了更好地进行资源优化管理，建议建立资源跟踪和反馈机 制。通过实施物联网技术，实时监控设备的运行状态和资源的使用 情况，及时收集反馈数据。利用 AI 算法对数据进行分析，持续改 善资源配置策略。例如，如果发现某种材料的消耗超出预期，可以 及时进行供应链调整，以避免生产中断。 在资源配置优化的具体执行中，以下要点不可忽视： 1. 定期分析和评估当前资源使用情况，找出低效环节。 2. 借助 AI 工

体（树叶晃动、光线影印、猫狗等）入侵 误报，若有人员非法闯入（支持区域 / 时间等配置），则立即告警给相关人员及时处理 禁止入内 人员非法跨越进入园区 员工违规进入防护栏区域 XX 位置，发现有人闯 入，请及时处理！ 实时调取异常视频 摄像头斜视照射监控区 摄像 头斜 视照 射监 控区 园区智能 AI 巡检 - 烟火识别 建议部署区域：固废区、其他重点生产区域 烟火识别：采 抽烟识别 建议部署区域：车间、过道、其他禁止抽烟区域 抽烟识别：通过目标检测和动作识别对禁止抽烟区域进行自动识别，若检测到人员有抽烟，立即告警 抽烟识别 DEMO （视 频） 抽烟识别示意图 发现人员违规抽烟，请及 时处理！ 管理人员接收到告警信息 : 摄像头斜视照射监控区 园区智能 AI 巡检 - 安全隐患识别 爬高提醒建议部署区域：登高作业区 占道堆积建议部署区域：仓库、车间、消防通道等 XX 工位员工在 10:00 玩手 机 管理人员接收到告警信息 : 园区智能 AI 巡检 - 仓门开启识别 建议部署区域：仓门、仓库等 仓门开启识别：通过在仓门区域部署的摄像头，做智能识别，若发现仓门违规开启，则立即进行告警 仓门识别示意图 摄像头斜视照射仓门 仓门未关闭，请关闭 现场喇叭等提示： XX 仓门未关闭 / 开启，请 注意！ 管理人员接收到告警信息 : 园区智能 AI

企业预处理排水信息，无法对企业预处理进行监管。 问题： 管网输送环节 缺乏监管部门 环 节 一 环 节 二 工业园区污水处理厂和城镇污水处理厂均无权及时获 知企业预处理排放水质信息，所以在发现进水超标时： 环 节 三 问题1： 无法第一时间采取应急 措施。 问题2： 无法判断源头排污企业， 缺乏证据，容易“背锅” 水 质 监 测 仪 多部门审批监管且部门间协调机制不健全使整 汇聚到污水处理厂进水管，污水处理厂难以通过进水达标检 测判断哪一家排污企业的预处理没有达标。然而进水超标极 易导致污水处理厂超标排放。企业预处理污水水质由环境部 门监管，需要等到环境部门发现企业预处理超标后再告知污 水处理厂，使得污水处理厂不能第一时间发现情况并进行应 急处理。 由于企业预处理超标导致后端污水处理厂出水超标的归责问 题一直争议颇多。据《水污染防治法》规定，污水处理厂超 标排放应受到处罚，意味着即使由进水水质超标导致的污水 年 9 月，生态环境部暗访发现江西省彭泽县矶山化工园区污水 处理厂空转，企业污水偷排。彭泽县化工园区污水偷排早在 2018 年上半年就被公众举报两次，一例举报园区的一些化工 企业排放不达标，导致周边饮用水源受影响；另一例举报园 区在深夜经过埋在长江堤坝下方的排污管道偷排污水入长江。 但是针对这两则举报，彭泽县工业园区党工委和园区环保分 局组成的调查组称并未发现暗管，工业园污水处理厂运行以

过去几年，制造业在端到端供应、生产和运营 领域面临了诸多挑战，包括需求波动、成本上涨、极 端天气事件和技术创新带来的影响等。这些挑战大 大降低了制造业的韧性，导致企业每年错失1.6万亿 美元的收入增长机会。 但埃森哲最新调研发现，投资于韧性能力建 设和提高数字化成熟度的企业明显超越了同行，积 极引入这些做法的先行者已平均斩获了8.3亿美元 的新增年度营收，而欠缺韧性的企业无法分享这份 成功。 如何成为高韧性企业，如何提高关键能力成熟 生产运营； • 消除过度依赖单一供应基地或位置的风险； • 实施搬迁计划，使生产地更贴近消费地。 智能制造 | 11 特刊 我们也看到，越来越多的中国企业开始走向海 外，埃森哲调研发现，30%的中国大型企业已经出海 或者有出海的计划。越来越多的中国企业正在“走出 去”，在海外建设工厂，有72%的中国受访企业选择了 开展就近工厂的建设，越来越多的中国企业也选择 多工厂的建设策略。 求预测能力包含结构化分析和客户趋势洞察，能够 促进推出新产品与服务，并在出现短缺时帮助权衡需 求紧迫程度；端到端智能控制塔可以提供情境分析 12 | 智能制造 打造韧性企业，开创增长新局 和端到端实时可视，以便及早发现并纠正运营问题； 可灵活调整的供应链和自主生产则构成了灵活的主 干系统，使企业在面临持续波动时能够动态地改变 某一地点的生产运营，或是转移生产运营地点，由此 保持生产水平。 更高的可视化、灵活调整能力，以及可以实现自

家样本园区占全省对应指标比重，而非占全省工业园区比重。 13 万元之间。GDP 排名前 10 园区单位 GDP 碳排放量均排在 10 名以后，可见头部园区碳 生产率普遍较高（见图 3-2）。 聚焦碳排放量较高的样本园区进一步分析发现，排放前 10 园区主要分布在江苏省碳 排放量较高的地市，其中苏州市 4 个，南京市 1 个，无锡市 2 个，南通、徐州、扬州市 各 1 个，且这些园区内碳排放主要行业与园区所在地区减煤控碳重点行业高度重合，主 或是产业链仍处在较浅层次，循环经济改造难以突破企业边界，循环经济产业链未能发 挥应有作用。结合样本园区研究发现，部分离散型产业结构的园区难以构建循环经济产 业链；还有少数园区虽然构建了产业链，但与自身制造业结合却较为松散，没有充分发 挥对制造业高质量发展的促进作用。 3.4.5 部分高质量发展园区进一步“挖潜”空间有限 研究发现，江苏省已有一部分园区在高质量发展上走到全国前列，基本完成能源结 构优化调整，部分 建设面向双碳目标的智慧能源“双碳”平台 以地定产 以产见碳 以碳优产 图 4-5：江苏省工业园区绿色低碳发展路径 28 江苏省工业园区绿色低碳发展路径研究报告 4.3.1 谋划工业园区绿色低碳发展总方略 研究发现，江苏省各园区已经基本建立“双碳”目标驱动下的绿色发展组织管理体 系，但绿色低碳发展总体方略缺失、全面统筹不足仍是各园区普遍存在的问题，致使部 分园区出现目标不清、重点不明、路径不显、举措不实、信心不足等问题，迟滞了园区

出细微的缺陷。例如，在电池组件的生产过程中，深度学习模型能 够精确识别电极片的划痕、毛刺等问题，准确率可达 99%以上。此 外，深度学习还可以应用于焊接质量检测，通过分析焊接接头的热 成像数据，及时发现焊接缺陷，确保焊接强度符合标准。 其次，深度学习在工艺优化方面也展现出巨大潜力。通过对生 产过程中的历史数据进行深度分析，可以建立生产工艺参数与产品 质量之间的非线性关系模型。例如，在锂电池的正极涂布过程中， 数，确保装配质量。实际应用表明，采用深度学习技术后，电机装 配精度提升 20%，装配时间缩短 15%。 此外，深度学习在设备预测性维护方面也具有重要应用。通过 对设备运行数据的深度分析，可以建立设备健康度预测模型，提前 发现潜在故障，减少停机时间。例如，在冲压设备中，深度学习模 型可以分析振动、温度等传感器数据，预测关键部件（如模具）的 剩余寿命，及时进行维护或更换。据统计，采用深度学习预测性维 护后，设备故障率降低 和严格的工艺控制。电控系统的制造则涉及到电路板的设计、元器 件的贴装和软件的调试，这些步骤需要先进的生产设备和专业的技 术人员。电机和电控系统的集成测试是确保其性能和可靠性的重要 环节，通过模拟实际运行条件下的测试，可以发现并解决潜在的问 题。 车身制造是另一个关键环节。新能源汽车的车身结构设计需要 考虑到轻量化和安全性，通常采用高强度的铝合金或碳纤维材料。 车身制造过程包括冲压、焊接、涂装和总装，这些步骤需要自动化

多光谱融合：整合可见光、红外、X 光等多模态视觉数据 ➢ 小样本学习：在少量缺陷样本下达到较高检测准确率 (3) 知识图谱主导型 构建方法： ➢ 自动化知识抽取：从百万级专利文档中提取工艺知识 ➢ 动态关系推理：发现隐性工艺参数关联 ➢ 多语言对齐：支持中英德日四语种知识融合 1.3.4 基于功能定位的分类体系 (1) 感知层大模型 ➢ 多源异构数据融合：实现较大的信号对齐精度 ➢ 环境自适应校准：在极端工况下保持稳定性能 实时处理大量数据，并快速做出决策，以确保生产线的正常运行。通过知识蒸 馏、剪枝和量化等优化手段得到的轻量化模型，可以在边缘设备上实现高效部 署。在生产线上的传感器设备中部署轻量化模型，能够实时检测设备的运行状 态，一旦发现异常，立即发出预警，及时采取措施避免生产事故的发生。 在大规模工业场景中，分布式推理技术发挥着重要作用。通过任务分解和 并行推理，将复杂的任务分配到多个计算节点上同时进行处理，提升了系统的 个服务器上并行计算，提高处理效率。 在模型运行过程中，实时监控其性能和状态是保障模型稳定可靠运行的重 要手段。通过监测模型的准确率、召回率、推理速度等指标，以及服务器的 CPU 使用率、内存占用等系统资源指标，可以及时发现异常情况。当模型准确 率突然下降或推理速度变慢时，能够快速定位问题，采取相应的措施进行调整 和优化，确保模型在复杂工业环境中的稳定性和可靠性。 2.2.5 模型安全 工业大模型的安全性是

高性能热成像探测器，通过先 进的测温算法，精确读取视角 中点、线、区域等不同目标温 度。 利用户外设备进行整体防控； 室内（近场）设备进行局部管 控，发现问题， 自动进行预警。 局部管控 视频智能分析：视频智能防护，有效防范安全隐患 环境保护设施 合规、达标 智慧环境管理 实时公开园区内环保建设项目的生态环境评估结果；在线管理 园区内的 重油、天然气、液化气、煤气、蒸汽、 水等均为能源监控的对象，应通过基 础支撑平台，实现这些重点用能单位 的能耗在线监测 > 能耗服务 采集、显示、报警、分析、归档。 > 能效服务 优化能源使用，发现异常用能，提升 企业的综合能效；能效服务应满足减 少碳排放，削峰填谷，降低用能波动， 减少能源成本的要求。 能耗服务 能效服务 十、能源管理 监控对象 控制 建议 建立政府与企业、企业与企业的沟通桥梁 十二、智慧服务 产业链协作 电子商务 招商服务 政务服务 信息发布 安全培训 预警预测 基于实时态势监测结果，基于业务预警数据指标， 及时发现异常进行预警，且能结合各业务研判分析 结果、历史趋势和当前状态，依托分析模型进行综 合趋势预测， 可包括：园区与企业的安全生产综合风险预警、污 染扩散预警、污染扩散溯源预警、人员密度动态分