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 常、订单、市 场波动……） 财务风险评价 商业模式 制度保障 企业文化与效 果 性能策略（财 务） 信息分析能力 資产状态评价 产业创新 流程管控 价值增值 产业链协作 数据有效性及 完整性 完整性 运营风险评价 技术创新 资源匹配 学习型团队 KPl 管理 技术及基础设 施 法规风险评价 IT 管控能力 效果评价 价值评估 度量、認証 企业战略 信息体系 风险评估 创新管理体系 全面绩效管理 企业文化建设 抓痛点：六维度客户成熟度分析 绩效分析 预期 效益 调度排产 控制网络 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 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 生产运营协 同指挥 经营性指标 监管 远程应急决 策指挥 安全环保指 标监管 智能设施（巡检 / 机器人） 智能控制（ DCS/PLC/ SCADA ） 智能检测（智能仪表 / 阀门） 生产环境

局國家級的產業化戰略，香港如何能跟上科技創新、綠色製造、客製化等趨勢，轉型並升級本地 製造業？ 為探討香港製造業的未來發展方向，香港生產力促進局（生產力局）於 2024 年開展《香港製造 業發展研究》，對香港製造業發展進行策略性研究。本報告結合業界專家訪談、企業問卷調查及 個案分析等調查方式所得結果，覆蓋香港製造業發展軌跡、各地產業政策及案例參照、大灣區港 資企業升級轉型項目分析等，讓社會各界瞭解香港製造業發展概況，共同探索香港製造業升級轉 未來發展的七大行動建議： 1. 因地制宜發展「智能微工廠」 「智能微工廠」應用最先進的智能技術 和設備，實現生產流程的高度智能化管 理，更靈活地應對市場需求，快速進行 產品設計和生產，滿足客戶的個性化需 求，提升生產效率和品質。政府應規劃 適合重點行業的「智能微工廠」用地， 並檢視現有工業用地及工廈，鼓勵企業 善用創科資源，於香港發展綠色智能製造，提升空間單位產值，以敏捷新型製造模式發展 為製造業打造一個多層次、多元化的人才供應體 系，進一步強化現有人才輸入政策，除高端科研 人才外，亦要引入各個技術領域中具實踐經驗的 多元化專業人員，提升行業的整體技術水平和創 新能力。鼓勵大學課程及專上教育包含實用型技 術內容，通過企業與學界合作設計課程、提供實 習機會讓學生在學習理論知識的同時，亦能夠獲得實際操作經驗，提升其職業競爭力，以 滿足製造業的人才需求。 6. 創建製造業大模型 政府帶頭推進產、

《工业园区污水处理管理研究报告》系统综述与分析了我国当前污水处理现状以及工业园区污水处理厂管理现状和存在问题等， 从责权边界、排放标准体系、污水处理系统建设机制等方面提出了针对性的建议。总体上，报告思路清晰，资料详实，问题分 析针对性强，提出的建议符合我国当前相关方面的政策需求。建议在之后的分析研究中，可考虑不同工业园区类型差异，提供 分类指导、分类管理等差异化的管理策略。 北京师范大学环境学院副院长 理厂管理现状和存在问题，如管理分散、协调机制不健全，缺乏合理的污水排放标准，污水处理配套设施建设滞后等问题进行 了深入的剖析。并从明确责任边界、完善工业园区污水排放体系、加强园区基础设施建设等方面提出针对性的建议。该研究具 有一定的实际应用价值，可为解决工业园区污水处理厂严重超标问题和管理政策制定提供参考。 建议将园区企业的间接排放管理与企业的排污许可证有机结合，并结合实际案例调研提出更细化的建议。此外，还可以考虑根 化学工业园污水处理厂 摄影师：薛苹苹 江苏省扬子江国际化学工业园 江苏省扬子江国际化学工业园定位为化工生产基地、江 苏省化工企业聚集区。该园区主导产业为精细化工、化 工新材料、高端专用和功能性化学品、生物技术和新能 源技术、新型化工节能环保产业，保留原有液体散装产 品仓储为主的石油化工物流产业，适当发展机械等加工 工业。 该园区配置的污水处理厂为中国和新加坡合资企业，坐落 于化工

标纲要》 类脑智能 1、组织实施未来产业孵化与加速计 划，谋划布局一批未来产业 2、在科教资源优势突出、产业基础 雄厚的地区，布局一批国家未来产业 技术研究院，加强前沿技术多路径探 索、交叉融合和颠覆性技术供给 3、实施产业跨界融合示范工程，打 造未来技术应用场景，加速形成若干 未来产业 量子信息 基因技术 未来网络 深海空天开发 氢能与储能 政策文件名称 重点布局领域 细分方向 《关于推动未来 疗 通用人工智能 （大模型等） 元宇宙 清洁氢 低空经济/通用航空 商业航天 高级别自动驾驶 新型储能 （固态电池等） 12 赛道 1：通用人工智能（大模型等） 公司 国家 代表性模型 市场地位 OpenAI 美国 GPT系列大模 型、ChatGPT 全球领先的大模型研发机构，其 GPT系列模型引领AGI发展潮流 Anthropic 美国 Claude系列模 型 专注于AG安全与伦理问题，致力 到2025年达到3000亿元，辐射产业规模将超过1万亿元。 þ 拥有众多的大模型创新主体，有超过120家大模型相关创新主体， 居全国首位。 上海将进一步探索大模型的新型开源和推 广模式推出更多具有示范性、标志性的应 用场景 上海 þ 上海发布《关于支持人工智能大模型发展的若干意见》，从支撑 大模型的创新能力、提升创新要素供给能力等四方面加速大模型 发展。 þ “模速空间”2023年9月投入运营，已集聚100余家大模型企业

〉的通知》，联合国工业发展组织 （UNIDO）发布的《工业园区国际指南》，全球可持续发展标准委员会（GSSB）GRI 标准及联合国可持续发展目 标（UN SDGs）编制而成。 02 白皮书的创新性贡献 • 首部苏州工业园区可持续发展全历程报告 白皮书首次披露了苏州工业园区在可持续发展方面的成绩，全面总结了园区的优秀实践经验和做法，展现了园区 在促进产业转型升级、提升居民生活质量、优化生态环 方面取得的显著 成效。 • 首份开发区可持续发展（环境、社会、治理）报告 白皮书是全国首份开发区可持续发展（环境、社会、治理）报告，从绿色园区、和谐社会、卓越治理三个维度出 发，识别了十七个重要性议题，向全社会传达了苏州工业园区将可持续发展议题全面纳入治理、战略、风险管理 的决心，为推动我国乃至全球各类开发区可持续发展提供了先行示范。 • 探索构建首套具有中国特色且与国际接轨的经济开发区ESG评价体系 cn/ 获取电 子版报告。 03 厚积薄发：园区的可持续发展历程 01 园区概况 02 发展历程 03 获得荣誉 04 重要性议题 06 绿色园区：环境友好篇 01 应对气候变化 02 能源利用 03 资源利用与循环经济 04 环境污染防治 05 生态多样性 11 和谐社会：产城互融篇 01 产业发展 02 人才培育 03 城市建设 04 社会公益 05 开放融合 19 卓越治理：智慧创新篇

和体系智能等产品形态，应用于研发、生产、管理、服务和设备五 大场景来解决工业发展过程中的问题与需求的产业新形态。就目前的发展来看，工业大模型还存在面临诸多挑 战，包括工业数据质量和可靠性、模型的复杂性和解释性、应用场景受限以及成本和技术壁垒。 [1] 1：http://kns-cnki-ne… 2：https://www.sohu.… 3：中国知网、搜狐网 行业分类[2] 罗 工业大模型行业基于模型形态的分类 工业大模型行业基于模型形态的分类 工业大模型行业基于技术特征的分类 按照工业大模型的模型形态、技术特征的分类方式，工业大模型行业可以分为如下类别： 工业大模型 分类 通用大模型 以理解并管理通用工业知识为目的，提供基础性的工业 知识和能力支持。代表产品包括：ChatGPT （OpenAI）、星火大模型（科大讯飞）等 行业大模型 以特定工业垂直的行业为对象，贴近该行业的特殊需 求，提供个性化及专业化的解决方案。代表产品有： 准入门槛高，需要大量资本储备 工业大模型的核心技术包括深度学习、自然语言处理、大数据分析等，这些技术不仅需要强大的算法设计 能力，还需要大量的数据和计算资源来支持模型的训练和优化，这通常意味着高昂的硬件成本，包括高性 能计算设备、大规模存储系统和能效优化的数据中心。此外，企业还需要不断投入资金进行技术升级和数 据获取，以维持竞争力。从数据上看，高技术制造业的研究与试验发展（R&D）经费投入强度为2.91%，

.................................................................... 28 5.1. 工业大模型应用面临数据质量和安全、可靠性、成本三大挑战 ...................................................... 28 5.2. 工业大模型应用将伴随技术演进持续加速和深化 .... 年达特茅斯会议（Dartmouth Conference）提出人工智能的概念以来，人工智能技术经历了多个发展高峰和低谷。在 这一长期的发展过程中，人工智能技术不断演进，逐步朝着更高的智能水平和适应性 发展。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了 ChatGPT，引发了行业热潮，直至今日，业 界普遍认为，大模型时代已经到来，也象征着人工智能开启了迈向通用人工智能 （AGI, Artificial 无法满足这些更广泛的需求。大模型能够跨越传统人工智能的局限性，理解和推理的 能力有了极大的飞跃，同时也提高了复用的效率，为人工智能技术在更多领域的应用 提供了坚实的基础，推动人类社会迈向通用人工智能（AGI）的新阶段。 通用性和复用性是大模型的关键价值。2017 年，Google Brain（谷歌大脑）团队在 其论文《Attention Is All You Need》中创造性地提出 Transformer 架构，凭借注意力机

...................................................................................9 1.3 MDC 项目的必要性与目标.................................................................11 2. 项目目标..................... 5.3.1 数据存储与处理.........................................................................80 5.3.2 安全性与风险管理......................................................................83 6. 数据管理.............. 生产调度智能化................................................................................104 7.2.1 预测性维护...............................................................................106 7.2.2 生产计划优化..

、保修信息、专业、 类型/类别等。 通过从采购、入库、维修、借调、领用、分配、定位、折旧、 报废、盘点，实现设备资产全生命周期管理，简化、规范日常操作， 对管理范围内的设备进行评级管理、可靠性管理和统计分析，提高 管理的效率和质量。 基于 BIM 三维模型，跟踪设备、设施资产位置及其相关属性数 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案 Information Management）是以建筑工程项目 的各项相关信息数据作为基础，建立起三维的建筑模型，通过数字 信息仿真模拟建筑物所具有的真实信息。它具有信息完备性、信息 关联性、信息一致性、可视化、协调性、模拟性、优化性和可出图 性八大特点。 BIM 技术是一种应用于工程设计建造管理的数据化工具，通过 参数模型整合各种项目的相关信息，在项目策划、运行和维护的全 生命周期过程中进行共享和传递，使工程技术人员对各种建筑信息 络的连接，方便识别、管理和控制。 这种模式将固定资产的空间位置信息管理起来，并且通过设定 搬迁流程来管理资产位置的变动，达到便利快速的跟踪资产的效果， 使得传统上的“大盘点”不再成为繁琐沉重的工作，而是一系列的控制 性的轻松的抽查任务，这可以安排在人手富余的空闲时间段内完成。 甚至于在较为严格的搬迁管理流程之下可以完全无需盘点，这实际 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案

端的转型现状而言，经过几年发 展企业对数字化转型理性与聚焦并行。理性一方面是指需求端在考虑到实际需求后，在 战略上高度认可，并确定未来一年在转型支出上增加投入，且供应商的选择更关注产品 及服务的实用性；另一方面则是指面对大模型的热度，需求端虽然积极拥抱，但是是以 客户洞察与营销管理这一大模型更适用的场景为主。聚焦主要是指需求端对自身的需求 认知更明晰，即更加聚焦数据准备、供应链管理、生产管理等紧迫需求场景。 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（如 数量增加，且流转 路径变的更加复杂， 被攻击的风险增加 企业内部数据流转示意图 从制造业企业的视角看，伴随着数字化转型的推进，制造业企业部分业务逐渐趋于云化、一体化、集成化。这一趋势推动业务联动 性增强的同时，也让制造业企业暴露了更多的攻击节点，这必然会带来安全防护的需求。而设备、工控系统、数据等要素作为制造 业企业生产转运的核心，其安全防护的需求将优先被满足，故针对设备安全、工控安全和数据安全的产品和服务亟需跟进（详情见