体系，提升产品附加值，增强核心竞争力。二是加快关键产品攻关及 促进优势产品提质。聚焦新能源、新材料、生物技术等领域的需求， 采用“揭榜挂帅”和“赛马机制”等方式开展协同创新，提升高端聚 烯烃、合成树脂与工程塑料、聚氨酯等领域关键产品供给能力。同时 推动涂料、染料、氟硅有机材料等具有比较优势行业提高产品应用技 术开发和服务水平。三是推进安全环保智能化技术改造提升，通过产 学研用单位合作， 与生物发酵技术；在香料产业打通从柠檬醛到薄 荷醇的核心产业链 中国北方化学研究院 集团有限公司 高能炸药、推进剂及配套特种材料 联化科技股份有限公 司 六氟磷酸锂（LiPF₆）和双氟磺酰亚胺锂（LiFSI）材料高纯度合成 工艺；光刻胶前驱体的分子结构设计技术与半导体封装材料；聚酰 亚胺材料 广州天赐高新材料股 份有限公司 液体六氟磷酸锂工艺；卡波姆国产化替代；开发聚甘油改性有机硅 乳化剂、低环体残留有机硅弹性体等产品，替代进口高端有机硅材 高感度光引发剂；黑色光刻胶树脂和彩色光阻树脂；颜料分散液 圣奥化学科技有限公 司 橡胶防老剂 6PPD 的贵金属催化加氢技术；取代芳胺系列产品绿色 催化合成技术；甲基异戊基酮（MIAK）自主生产技术； 雅本化学股份有限公 司 通过生物酶催化技术、微通道连续流技术、手性合成与金属有机反 应技术等，实现医药中间体国产化（特力利汀中间体、吉西他滨中 间体、心血管药物中间体） 石药集团有限公司 新型阳离子脂质；mRNA

） 《羽绒工业水污染物排放标准》（GB 21901-2008） 《电镀污染物排放标准》（GB 21900-2008） 《合成革与人造革工业污染物排放标准》（GB 21902-2008） 《发酵类制药工业水污染物排放标准》（GB 21903-2008） 《化学合成类制药工业水污染物排放标准》（GB 21904-2008） 《提取类制药工业水污染物排放标准》（GB 21905-2008） … … 《毛纺工业水污染物排放标准》（GB 28937-2012） 《麻纺工业水污染物排放标准》（GB 28938-2012） 《柠檬酸工业水污染物排放标准》（GB 19430-2013） 《合成氨工业水污染物排放标准》（GB 13458-2013） 《无机化学工业污染物排放标准》（GB 31573-2015） 区分排向城镇污水处理厂和工业园 区污水处理厂两种情况，前者间排 限值与直排相同，后者一般污染物 限值与直排相同，后者一般污染物 间排限值根据协商确定、有毒污染 物间排限值基本与直排相同，少量 取 1.3-5 倍 2 项 《石油化学工业污染物排放标准》（正在修订中）（GB 31571-2015） 2015 《合成树脂工业污染物排放标准》（GB 31572-2015） 注：不排除有些标准进行了部分修订 附录 25 注释 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11

据库、原油价值评估、计划优化、调度优化、油品调合优化、码头调度优化、盈利能力分 析、乙烯原料经济性评价、生产装置流程模拟与优化、在线实时优化、先进控制等。 资产预测性维护：化工生产过程中存在对关键设备与装置（如合成塔、汽提塔、冷凝池等） 故障发现不及时、故障发现难度大、故障原因不易排查、关键变量测量不准确等问题，亟需 对装置生产过程实现实时在线监测，并就异常情况对操作人员进行提前预警。大数据和AI技 术 格优化，确保销 售策略的竞争力及价格的合理性，同时通过自动化营销和个性化沟通提升客户参与度和转化 率，推动石油石化产品销售的增长。 智能客服：基于大语言模型的交互技术，沉淀通用对话、语音识别与合成以及知识库能力， 构建智能对话和语音能力中心，为广域用户提供智能化的客服体验，满足�*��小时语音服务 需求，提升服务体验，并显著降低人力投入规模。 智能合同管理：利用大语言模型的文本理解和处理能力，可自动起草合同，并在合同审批和 应用、智能交互、智能互联。 �� 典型案例 中国石化智能客服系统 ����年，中国石化基于已有的呼叫中心服务进行了系统的智能化提升，建成集团统一的 SaaS智能客服应用，利用语音识别(ASR)、语音合成(TTS)、自然语义理解和意图分析(NLU) 等技术，开展了智能IVR导航、智能咨询、智能外呼和智能质检等智能化应用场景的建设，实 现企业部署客服系统由平均�个月完成降低到最短�周完成，并可实时通过客户问题为客服坐

，指导全市智能建造项 目的开展，实现建筑信息模型（BIM）数据跨阶段、跨平台、跨应用主体无损传递，根据 《智能建造技术导则（试行）》和《信息技术建筑信息模型（BIM）软件》GB/T45393，结 合成都市BIM技术应用实际，制定本导则。 1.0.2 【目标定位】为实现工程建设全生命期的数据贯通，打破信息孤岛，通过智能建造项 目，逐步构建以BIM数据标准为基础的工程项目数据标准，实现各方主体间的数据协同、资 协同制定构件运输计划、构件堆场和吊装组 织等，BIM管理者将组织计划与工程项目应用 BIM模型进行数据关联，通过BIM模型的可视 化协调相关方的生产-装运-安装同步，达到提 高建造质量和效率，降低综合成本的目的。 ○ 竣工信息 模型 在设计信息模型和 施工过程模型基础 上，建立竣工信息模 型，形成数字交付物 o BIM管理者整合设计模型和生产施工阶段相

关键战略材料（高性能纤维、先进半导体等）、 前沿新材料（二维、超导、智能仿生等） 未来能源 核能、氢能、生物质能、新型储能等 未来空间 深空/深海/深地高端装备、深海智能无人平台、 极地探测作业装备等 未来健康 细胞与基因、合成生物、生物育种、新型医疗 服务、高端医疗装备和健康用品等 7 2. 2 2.3 我国重点省市未来产业布局 北京市重点发展方向 上海市重点发展方向 发展方向 发展领域 未来信息 通用人工智能、元宇宙、量子信息等

入驻智慧园区，通过德诺迈斯海外资源优势，吸引白俄罗斯、乌克兰大学教 授 、创新创业团队优秀 人才落户智慧产业园，快速提升智慧园区的国际创新力量，打造国际创新硅谷。 产业社区 _ 国际金融创新 中心 结合成果交易中心 / 智慧城市展示馆 / 科技馆等三重作用，打造智慧城市新名片！ n 通过前沿技术展示与发展蓝图描绘， 吸引优质成长性物联网智能企业进驻。 n 提供进驻企业一个对外展示优秀物联网产品及方案的舞台，活络交易市场热度。

享不畅，使得难以准确预测需求、跟踪库存并协调供应。由于数据碎片化， 供应链高管难以捕捉市场波动，精确预测未来需求，从而合理安排库存。 借助云技术，AWS 供应链业务应用有效应对 了这些挑战。将不同信息来源的数据整合成 一个统一的供应链数据湖，有助于实现全链 路可视化、进行准确预测、优化库存及增强 供应链韧性。 6 以下是采用这种云解决方案所 带来的几项主要业务优势： 解决数据碎片化问题 供应链数据湖能够将分散的数据整合为一个

是指从数据中学习人工 制品表征的人工智能技 术，并利用它生成与原始 数据相似但不重复的全 新、独特的人工制品。生 成式 AI 可以生成全新的 内容（包括文本、图像、视 频、音频、结构）、计算机 代码、合成数据、工作流 程和物理对象模型。 工业人工智能* 是人工智能在工业环境 中的应用，侧重于利用实 时数据为学习过程提供 信息，从而预测、自动化 和解释来自大型复杂数 据集的行动。 高级机器学习

技术，并利用它生成与原始数据相似但 不重复的全新、独特的人工制品。这些人 工制品既可用于良性目的也可用于恶性 目的。GenAI 可以生成全新的内容（包括 文本、图像、视频、音频、结构）、计算机 代码、合成数据、工作流程和物理对象模 型。GenAI 还可用于艺术、药物发现或材 料设计。 高级机器学习 (ML) 算法由许多技术（如深度学习、神经网络 和自然语言处理）组成，这些技术用于无

并尽可能拓展设计空间，从而推动进翼型设计向更高水平发展。 4.案例详述： FuncGenFoil 将翼型建模为连续函数形式，通过神经算子构建具 有光滑几何特性的表示，并实现与分辨率无关的控制点生成。结合流 匹配技术，该方法能够合成突破传统参数化限制的的新型翼型，显著 拓展设计空间。用户可通过拖动关键控制点进行交互式优化，在此过 程中保持几何完整性。在 AFBench 数据集上的实验表明，该方法相 比现有先进方法降低了 74 中心”设立， 提供仿真数据（如标准风洞实验、标准数值仿真用例、材料力学性能 数据）等的开放访问和交易，设立激励机制，鼓励企业共享、交易脱 敏后的仿真数据，同步推动仿真数据格式标准化，降低数据整合成本。 加强数据安全与隐私保护。制定工业仿真数据分级管理策略，明确核 心敏感数据与可共享数据边界，防止商业机密泄露。在重点行业试点 隐私计算技术，确保数据“可用不可见”。同步建立数据脱敏认证体