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。 的高管表示，到 2026 年，其组织将把 智能自动化和 AI 助手整合进供应链工 作流程。 60% 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。 助手据此提供针对性建议，帮助供应链团队做好准备，应对未来挑战。 60% 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。 3 90% 的高管表示，到 2026 年，其组织将把智能自动化和 AI 助手整合进 供应链工作流程。 4 智能供应链洞察变革，驱动增长 7 借助生成式 AI 助手，员工能够在供应链平台 上实时获得可靠数据，无需手动搜索多个系 统，从而快速应对变化，精确调整策略。例如， 更加环保的产品生命周期。在这一领域，生 成式 AI 能够提供帮助。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。 利用 AI 助手，首席供应链官能够高效整合信 息，迅速将洞察传递给董事会，以确保供应 链的各项动态能够在战略层面得到及时反映 和调整。决策执行后，AI 助手能加速决策反 馈速度，提供实时的真实数据，帮助高管判 断策略是否行之有效，并迅速调整以应对市

赋能园区转型 6 | 数智园区概况及发展趋势 边缘侧的负载整合为人工智能在边缘计算的应用找到了突 破口。人工智能为数据采集、分析和增值提供了全新的驱 动力，也为整个物联网发展提供了新动能。虚拟化技术将在 不同设备上独立的负载整合到统一的高性能计算平台上，实 现各个子系统在保持一定独立性的同时，还能有效分享计 算、存储和网络等资源。边缘侧经过负载整合，产生的节 点既是数据的一个汇总节点，同时也是一个控制中心。人 技术融合的结晶，可以按需提供动态扩展的计算和存储资 源，具有高性能、虚拟化、动态性、扩展性、灵活性等特 点，可以有效满足数智园区业务创新、快速部署的要求， 在实现数据共享、打破 “信息孤岛”、整合重用资源等方面 具有天然优势。 • 大数据 数智园区大数据技术的应用主要体现在为园区提供大数据 平台和工具，在云平台上集成园区管理和服务相关的各个 系统，挖掘并聚集海量的数据。大数据中心作为数智园区 裂建设和信息孤岛的状态，没有实现互联互通，运营数据 效能低下，数据价值无法体现。传统园区缺乏系统性规划， 基于单点功能的建设导致系统孤立、管理粗放而且服务不 足等问题，已难以满足用户日益增长的多样化需求。 • 第二阶段：数据整合、打通（2012 – 2020 年） 本阶段以数据服务主导，开始以数据服务、已建系统重构 和数据平台建设打通数据，促进产业发展，出现云计算、 大数据、物联网的应用。在本阶段，各园区聚焦于智能化

制 造的全新辉煌篇章。 1.1 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 物理约束损失函数：嵌入能量守恒等先验知识 ➢ 异常传播建模：构建故障因果链网络 (2) 视觉数据主导型 技术演进： 16 ➢ 高分辨率处理：支持高分辨率工业图像实时分析 ➢ 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 ，在边缘计算场景中，经 过优化的大模型可以在工业机器人或传感器终端设备上实现实时推理，从而大 幅提升响应速度和系统效率。 基座层通过多模态预训练模型的通用能力构建、工业机理嵌入的专业知识 整合以及模型优化工具的性能提升，为工业大模型的高效运行奠定了坚实基础。 这一层的作用不仅体现在技术层面，更体现在实际应用中。例如，在智慧工厂 中，基座层支持的大模型能够通过多模态数据的联合分析，优化生产流程并提

医院等形态大量出现。除了园区物理空间配套完善外，通过移动互联网，提升园区虚 拟空间配套，即线上连接、线下经营的企业社群；营造全球链接的社交空间，形成内 外开放、资源整合的产业生态圈。通过智慧园区平台建设，可以将分散的各种园区资 源和功能平台整合起来，充分发挥并放大各种资源和平台的价值，打造有生命力的产 业园区。 图表3：中国产业园区建设发展历程 资料来源：前瞻产业研究院 在数字技术的发展和经济 患、日常巡查、应急指挥等数据进行深度分析、挖 掘利用。 江苏滨海经济开发 区沿海工业园 智慧园区信息安全等级保护升级改造、5G封化管 理。 第六批-2021年 南京江北新材料科 技园 智慧园区管控中心，有效整合智慧园区现有各子系 统资源。 河北石家庄循环化 工园区 建成智慧运营中心提升园区智能化水平，智慧园区 与应急管理一体化平台投入使用。 江苏扬子江国际化 学工业园 集园区综合管理、政务服务、安全环保监管、危化 式，丰富技术、数据、平台、供应链等服 务供给。围绕共性转型需求，推动共享 制造平台在产业集群落地和规模化发展 2021年 12月 《“十四五”智能 制造发展规划》 支持大型集团企业、工业园区，围绕内部 资源整合、产品全生命周期管理、产业链 供应链协同、中小企业服务、工业数据处 理分析，建立各具特色的工业互联网平 台，实现全要素、全产业链数据的有效 集成和管理 2022年 9月 《“十四五”国家

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 统的高效整合，进而实现数字化服务链与业务价值链的深度融合和持续优化，为油气地质、油井 管理、生产工程、油气储运、炼油和石油化工等多个关键领域提供开放式的智能赋能。这一过程 在石油石化产业的生产、运营和供应链管理等方面展现出巨大的赋能潜力。 人工智能技术参与检测、识别和决策。部分企业正在积极采用生成式人工智能技术开发新的应用 场景，力求给企业发展带来更强的驱动力。 石油石化领域的大企业持续向更高阶的L�、L�级智能化迈进时，需要高效整合内、外部力 量，推动人工智能技术与更深层面的业务流程进行全方位融合，包括针对石油石化产业的需求， 通过预训练、精调等方式，推动石油石化垂类大模型的发展，并将其应用在勘探、储运、生产和 服务业务的核心场景中。 理能力，进而打磨已有的通过传统监督机器学习得到的模型，推动勘探业务突破操作效率和模型 安全的瓶颈。此外，资源开发业务的数字、术语、语法较为复杂，智能勘探大模型可逐层剖析这 些信息，如对资源开发趋势数据、异常数据、决策因子进行整合，体系化提升整体业务的智能化 能力，为勘探业务的数字智能化提供关键动力。 �.� 智能储运 管道储运涉及到原油、成品油和天然气的运输，这些运输品一般易燃易爆，属于行业监管的 危险化学品。其中

源进行节能和效率优化。 5、提升员工节能意识。加强员工培训和教育，传达节能理念， 促进员工节约能源，鼓励员工在工作中参与节能活动。 数据中心将优化后的数据传输给能碳系统能耗优化模块，该模 块可整合 AI 节能优化以及专家调优等功能，对于优化后的结果进行 分析，给出进一步提升的策略，并对通过能效分析得出的能效报告 21 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 （1）确定数据源：识别需要采集和提取数据的来源，如数据库、 应用程序、传感器、文件等。确定数据源的类型和位置，以便后续 进行数据的自动读取和提取。 （2）数据集成：使用适当的数据集成工具或技术，将不同数据 源中的数据整合到一个集中的数据存储或数据库中。这可以包括 ETL（抽取、转换和加载）工具、API 集成、数据仓库等。 （3）设定自动采集：根据数据源的特点和可用的工具，设定自 动采集数据的方式和规则。这可以包括定时任务、事件触发、API 同标准下的输出报告。 实现碳报告的自动生成方式主要包含以下几个工具： 1、数据集成和自动提取：确保碳排放数据的准确性和可靠性， 通过数据集成和自动提取工具，将碳排放数据从各个数据源自动获 取并整合到一个统一的数据库中。 2、数据处理和分析工具：使用数据处理和分析工具，如电子表 格软件或专业的碳管理软件，对碳排放数据进行处理、计算和分析。 这些工具可以自动执行公式和计算，生成各种指标和报告。

解决方案，不仅包括基础的花名册、考勤、薪资、绩效、招聘、培训等模块，还通过 aPaaS 产品智搭云，将 人力数据与业务数据融合。i 人事帮助企业更准确地预测需求、提高人效、降低成本，其协同办公和审批流程 平台使企业能整合效率与资源，提高经营效率。它解决了日常人力资源管理的挑战，提供了一个强大且灵活的 工具，应对市场的快速变化。i 人事还强化了招聘和人才配置流程，提供人才管理、分类、培养和储备功能， 同时通过先进 造业的深度融合为我们带来了历史性的转 型机遇。这不仅是一场技术革命，更是一次思维和管理方式的全面更新。我们的目标不仅仅是将传统制造业转 变为智能制造，更重要的是从人力资源出发，通过打破数据孤岛，整合信息流，帮助企业在数字化时代中找到 新的增长点，从而共同迈向数字化、智能化的未来。 自改革开放以来，中国制造业在人口红利的推动下迅速崛起，时代的机遇让企业在追求扩张与增长的过程中充满信心。这一 性化的职业发展路径，也成为吸 引人才的关键因素。 面对人口结构和新兴技术的变化，企业应该整合管理，打造柔性劳动力生态系统。这涉及从传统雇佣关系向更灵活的工作模 式转变，包括远程办公和弹性工作时间。企业也可以通过外包、众包等方式，建立由多元劳动力组成的生态系统，以应对不 断变化的市场需求。这样的整合管理不仅提高了企业的适应性，也为员工提供了更多样化的工作选择和发展机会。 数据的不可用性与分散性：

制造新时代中取得 显著的经济效益与市场竞争优势。 2.1 提升生产效率 在当今工业 4.0 的背景下，提升生产效率是智慧工厂 MDC 项 目的重中之重。我们通过引入 AI 大模型和智能算法，整合生产资 源和流程，实现动态优化与实时决策，从而有效提升整体生产效 率。 首先，通过数据驱动的生产调度系统，我们能够实时分析生产 线的性能数据，识别瓶颈环节，并自动调整生产计划。通过实施基 于 3 实现高度自动化 在 MDC 项目中，实现高度自动化的目标是提升工厂生产效 率、降低人力成本和提高产品质量的关键。为此，我们将聚焦于以 下几个方面，以确保自动化系统的顺利构建和运行。 首先，整合高度自动化的生产线是项目的核心组成部分。通过 引入先进的机器人技术，生产线将实现无缝连接与实时协调。自动 化设备将被设定为独立但高度协同的工作单元，确保每个环节高效 作业，最大程度地减少非增值活动。此外，智能化的物料搬运系统 以准确识别出资源利用的瓶颈和不足之处。例如，利用 AI 分析生 产线的运作数据，找出设备的闲置时间和生产效率低下的环节，从 而为改进提供依据。 接着，制定合理的资源配置方案。通过引入智能调度系统，将 生产、仓储和物流资源进行优化整合。在生产环节，依据实时需求 动态调整生产计划，使得原材料的采购和设备的使用效率最大化。 例如，实施柔性生产线，通过模块化设计的生产工艺，实现快速切 换不同产品的生产，减少设备进行切换时的时间浪费。

的 工作环境和居住质量。园区内可实现不同部门之间的相互协同，比如能源部门（供 暖、制冷、电力、交通）与终端用户部门（住宅、工商服务、工业、交通运输）之 间的部门耦合。与单体建筑层面相比，园区可以通过整合基础设施的规划、建设、 采购及使用来实现规模经济。提高系统效率可以降低成本，进而提高企业的竞争力 和利润率， 这是综合园区的核心优势。一体化综合园区还可以被应用于多种情景， 并作为不同地区内、不同环 Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun 步骤四： 制定能源方案之一 / – 分析能源需求特征 门之间调节需求和转移负荷。在这一步骤中，一般是根 据需求情景来开展工作。从本步骤开始，必须整合应用 数字化工具（比如模拟或数字孪生）。 这是因为，归 一化的负荷曲线无法反映协同效应的复杂性以及所存在 的优化潜力。 工商服务业 工业 住宅、工商服务业和工业部门的供暖、热水、电力和制冷的负荷曲线 与能源能力的单一利益相关方。如果投资方同时也是系 统的最终用户，那么实现气候中和的可能性就会大大增 加。 在成功组建核心团队后，应首先激励督促其他利益相关 方共同实现以下几点： • 对参与的各方进行动员 • 整合相关的专业知识与技术方案 • 通过涵盖更多的观点、专业知识以及其他相关要点来 提高质量 初始决策层除了终端用户之外，还包括了邻近片区以及 本地协会等有影响力的相关方。在这一方面，既有园区 和新建园区之间存在着很大的差异。在建设项目开始

在线监测能力不足 现行能源统计体系中交通运输部门一般只包含交通 营运部门的能源消费量，大量的社会交通用能统计在 居民生活、服务业和工业等领域，准确核算交通领域 碳排放涉及相关领域油品数据的抽提和整合 非营运交通统计问题 现行国民经济行业代码中，建筑业主要为建筑企业的 施工生产，建筑材料生产、建筑运行阶段碳排放分割 汇杂在工业和服务业中，应明确概念，避免重复计算 排放因子问题 建筑领域 18 内部管理评审的流程和时间表 报告所涉及数据的原始记录和管理台账应至少保存五年，确保相 关排放问题可被追溯 维护和存档 结合MRV管理体系，核证机构须在所收集数据的基础上对风险（源 /汇识别、量化方法、数据整合等）进行评估 提交第三方核查报告 第三方核证 报送数据整理分析后与企业温室气体排放报告及第三方核查报告 进行比对，核实数据准确性 经核实如确属调查对象填报错误的，应及时退回至调查对象，由调 对于报送虚假信息、未按要求及时报送有关情况或者不配合监管 工作的，应追究相关人员责任 数据审查 3.7 报告和数据管理 园区应加强各调查单位碳数据报告和管理工作，建立完善数据收集、数据整合与处理、 数据报告、维护和存档、第三方核证、数据审查制度，明确碳数据管理工作要求及工作程 序。 28 结合MRV管理体系，加强能源计量和统计 加强可再生能源发电、绿证等环境权益统计 建立数据