才的培养与引进也是项目成功的关键，企业需加大在 AI、大数据、 机器人等领域的专业人才的投入。 为了验证和优化项目设计，在实施过程中会采用迭代式的方 法，通过建立原型和试点，快速测试和反馈，以确保最终方案的有 效性和可行性。通过这些措施，将确保 MDC 项目顺利推进，最终 实现智慧工厂的目标。 1.1 智慧工厂的定义与发展 智慧工厂是指利用先进的信息技术和智能化设备，通过优化生 产管理和工艺流程，实现生产效率、质量、灵活性和资源利用最大 在设备智能化改造的实施过程中，将采取以下步骤和里程碑：  现状评估和需求分析：对现有生产线中的设备进行全面评估， 识别改造的必要性及优先顺序。  方案设计与论证：依据评估结果，设计具体的改造方案并进行 可行性论证，确保技术路线的合理性与经济性。  设备采购和改造实施：根据方案进行设备的采购与改造，确保 软件、硬件的同步升级，避免在实施过程中出现瓶颈。  试运行与优化调整：完成初步改造后，进行试运行，实时监测 需求分类 具体需求 优先级 功能性需求 生产过程可视化 高 非功能性需求 系统响应时间不超过 2 秒 中 非功能性需求 支持多语言界面 低 在获取并分类需求后，需要进行需求的可行性分析。这一阶段 将技术可行性、经济可行性及法律合规性等因素纳入考虑，以确保 项目设计在技术实施和经济投入上是切实可行的。此外，需求的优 先级也要进行验证，确保项目可以在有限的资源内聚焦于最重要的 功能。 为了

从而确保统一的质量水准。在生产过程中及时发现 缺陷，制造商可以减少浪费并提升产品质量一致性。 回流和供应链韧性：疫情冲击下的供应链中断突显 了庞大而复杂的供应链的脆弱性。有鉴于此，企业 正在重新考虑回流的可行性，即让制造业务更贴近 消费市场。物联网通过提供实时追踪和监控来增强 供应链的可见性和韧性，确保更平稳地运营以及更 快地对中断危机做出响应。 数据安全问题：随着越来越多的设备接入网络，确 自动化、位置追踪 和监控来应对运营上的各种挑战。总体来看，借助网络能够实现： 无处不在的连接：物联网为工厂内的几乎所有设备和场景提供连接支持。连接对于实 时数据采集和自动化至关重要。 可行性洞察：物联网有助于实时数据采集和分析，提供可转化为行动的实用洞察，以 增强决策制定并优化生产线。 数据安全性高：确保数据安全性以及符合国际标准在物联网部署中至关重要，尤其是 敏感的制造业务。

www.iresearch.com.cn 需求市场5-评优侧:生产相关是重点 具备落地可行性+实现工厂/系统层级的数字化管理的场景，是近两年市 场所关注的方向，也是评优的关键，其中生产相关改造是重点建设方向 注释：进行细分场景归类时，针对数据相关统计时，主要包含数据治理与流通、数据应用（ 分析安全风险与安全需求；对工 控系统网络架构、通信协议、部署的网络安全防护设备等进行调研，详细了解现有安全措施 安全规划设计（方案设计与路径制定） 目标：针对制造企业数字化转型过程中核心安全需求，制定针对性、可行性的安全解决方案 安全技术体系方案设计：基于网络架构、业务流程及安全风险，围绕网络安全、设备安全、 控制安全等，构建贴合业务场景的多重安全能力，形成纵深安全防御体系 安全管理体系方案设计：基于组织战略 担忧的事 情，占比达80%。除此以外，领域知识结构化困难且不足、多模态理解能力不足也是企业较为担忧的，占比分别为60%和55.6%。 由此也说明，当新技术应用于实践时，需求端市场更多是从实际落地的可行性考虑的，故对新技术的反应更加理性克制 。 注释：针对已经进行了数字化转型的企业客户进行调研，N=45。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 企业探索大模型落地应用时的主要顾虑 80.0% 60

主被动节能建筑改造 采购绿电 光伏新能源交通 综合能源数据治 理平台 智能仓储 表 3 各类园区零碳目标的主要挑战和切入点 园区的低碳化建设挑战主要集中在满足相关能耗需求的前提下，使用具备可行性和性价比的手 段达成目标。除了分布式新能源的建设、配电和冷热暖通设备的自动化、智能化以及相互之间 的协同体系建设、高能效的设备更换外，建立长期的精细化管理和运营能力也是实现能耗管控 的主要难点。 在中长期来看，应当保持基本目标和路径的一致，但根据实际情况不断微调迭代，在政策、战 略、运营、技术和组织层面层层推进。 规划过程中，可以积极与市场中专业的组织、机构互动和配合，汲取国内外先进经验，取长补 短，力图在可行性、先进性以及经济性层面都能找到较优的方案。 - 能源系统规划：由于能源系统是园区中实现碳减排的主要环节，专门针对能源系统的 建设规划可以避免投入的低效和时间的浪费。在规划中采用例如“数字孪生”和数字模拟

目前的发展显示，很难在短期内实现气候中和。一方 面，区域性能源系统在很大程度上仍然依赖集中式的、 以化石燃料为主的基础设施。另一方面， 它还取决于 当地气候中和能源潜力的开发利用程度， 以及相关技 术应用的经济可行性。因此，地方层级的规划需要在中 央基础设施长期转型计划的支持下进行。此外，情景规 划必须充分考虑到监管、社会经济、环境和技术等方面 的外部变化与干扰。 100 60 80 40 20 0 目前已经有示范园区在探索实现气候中和的发展途 径。工业和市政能源设施是这些示范项目的主要驱动 力。所有这些项目都有一个共同的特点，即项目的利 益相关各方在项目的早期阶段就被纳入其中，并因此 在前期开展了可行性研究。从这些研究和试点项目中 获得的经验对于最大限度利用可再生能源来说至关重 要。 园区的现有项目和客户大多将碳中和而非气候中和作 为目标。然而，由于气候中和与所有类型的温室气体 排放高度相关，并且包括碳汇，因此在规划碳中和园 造的高层 公寓楼将逐渐变得多余，尤其是它们已经不再符合当前 对于居住舒适度的要求。Kerkrade超循环地产项目利用 这样一栋10层高楼的材料，通过使用不同的回收技术建 造单户试点住房，从而证明其可行性和可复制性。 使用回收材料建造这一过程并没有进行标准化，各个不 同过程中一个主要区别是各利益相关方之间的交互协 作。例如，建造以及建筑拆解解构公司需要从项目一开始 就参与进来，因为建筑师需要根据现有的材料来设计新

技术实施方案包括参数化建模与变量定义、智能优化流程。 关键设计变量共 7 个，如图 15，包括设计变量有天花板距离、 叶根弦长、叶顶弦长、叶根角度、叶顶角度等。约束条件包括叶片强 度、加工工艺可行性、成本限制等。 来源：南京天洑软件有限公司 图 15 风扇优化中的关键设计变量 AIPOD 智能优化流程通过算法驱动与自动化工具实现高效设计 优化，减少 70%人工操作，3-5 倍效率提升，支持复杂工程场景下的 SilverBullet）进行多目标寻优，结合分布式计算加速收敛，生成最优 解集（Pareto 前沿）。四是稳健性设计与验证，区分控制因子与噪声 因子，评估设计稳健性；通过敏捷后处理工具筛选方案，自动回传至 CAD 系统验证工程可行性。五是知识融合与迭代，集成专家规则库 约束搜索方向，挖掘设计规律复用至后续优化，形成闭环迭代优化体 系。 来源：南京天洑软件有限公司 图 16 风扇设计优化前后对比 （4）关键指标参数 PDF、图片等 PID 图纸内容快速转 化为智能 PID，将整个设计过程加速。再基于 OpenPlant PID 内置的 结构化数据和行业规范校验，实时检验设计错误，确保设计方案的合 理性和可行性，提高设计质量降低项目风险。 旧改项目场景，用户只需将老旧 PDF 图纸导入 iPID 即可智能识 科研智能：人工智能赋能工业仿真研究报告（2025 年） 61 别与转换，快速完成方案的改造，提高改造项目的规划和实施效率。

） + 空 GIS （ 广度 ） + BIM （ 深度 ） 构建智能融合的运行管理中心 平台大数据分析能力 平台仿真模拟能力 智慧应用 智慧应用设计 智慧应用系统设计的科学性 、 可行性， 6 分； 智慧 物联 智慧 办公 智慧 业务 智慧 生活 智慧 运营 智慧 服务 人脸识别和视频检索 黑名单人员布控 受限人员阻止入 园 视频分析 事前智能预警 事中系统联动

技术研发型园区 专栏 5 | 越南Deep C工业园可再生能源项目 位于越南北部港口城市海防的DeepC工业园区安装 了 2.15 兆瓦的屋顶光伏。该项目于2016年开始由国际顾问 进行可行性研究，2017年开始进行小型测试，2018年基于 前12个月采集到的数据进行运行效果分析，2019—2021年 进行正式建设。该项目在正式建设过程中，又选取一个仓 库屋顶进行试点，然后推广。 法提升数据的准确性；在基于地理信息系统的园区数据信 息收集过程中，针对园区边界数据缺失的情况，我们采用人 工图像识别过程进行区别。其次，本研究对风光的潜力部分 是分别评估的，尚未考虑风光互补项目可行性的情况，有待 后续进一步研究。在光伏开发技术潜力评估部分，我们未考 虑不同海外园区的厂房屋顶存在倾角的可能，而是假定全部 园区都采用平顶厂房；在农业园区的光伏开发技术潜力评估 方面，由于不在本文的研究范畴之内，我们尚未探究不同的

运输技术：包括管道输送、船运和卡车运输等。 储存技术：包括地下储存、海底储存和植物吸收等。 生物固碳技术：包括通过植物和微生物吸收二氧化碳来减少大气中二氧化碳浓度。 因目前固碳技术还未完全推广，可参考园区内企业该技术可研报告、可行性报告、 技术推广、评价等材料来佐证技术的固碳效果。 27 4.3 实证研究 案例园区面积 35 余平方公里，属于产城融合发展的工业园区，城镇化率达到 100%，第三产业占主导。园区无第一产业，2021

式。 对于 5G-A 蜂窝移动通信网络、NR-V2X 直连通信网络等处于早期验 证阶段的前沿新技术，需要加强跨行业、跨领域的协同创新，开展充 分的技术验证与应用试验，重点探索其在复杂场景下的可行性、性能 边界与潜在优化方案，并同步推进相关标准体系的构建与商业模式的 探索，为未来的大规模应用奠定坚实基础。通过“成熟技术应用”与“前 沿技术探索”双轮驱动，实现技术迭代与产业发展的良性循环，为汽