智慧园区建设理念 智慧园区建设目标 智慧园区建设框架 智慧园区建设核心 智慧园区建设内容 智慧应用 园区门户 智能楼宇 市政管线 智慧生产 智慧交通 园区招商 应急安防 目录 /Content 数字化设施管理 数据共享平台 总结 系统优势 方案总述 智慧园区建设规划 智慧园区建设理念 智慧园区建设目标 智慧园区建设框架 智慧园区建设核心 智慧园区建设内容 数字化基础设施 企业交流 提升园区 服加务质 量 整合分散 的信息资 源 提升园区 突发应急 能力 加快园区 服务响应 幅度 提升园区 竞争力 三维空间资源信息共享服务平台 智慧园区建设框架 智慧物 业 招商引 资 可视化 会商 园区规 划 数据共享 交换平台 智慧园区建设内容 园区门 户 市政设 施 智能楼 宇 智慧生 产 智慧交 通 应急安 园区、政企业务数据 人口库、法人库。。 三维模型数据 数字化设施管理 数字化基础设施 标准设施类型库 设施驱劢 方案总述 智慧园区建设规划 智慧园区建设理念 智慧园区建设目标 智慧园区建设框架 智慧园区建设核心 智慧园区建设内容 智慧应用 园区门户 智能楼宇 市政管线 智慧生产 智慧交通 园区招商 应急安防 数据共享平台 建设思路 标准规范体系建设 系统特性

.................................31 图 12 FuncGenFoil 算法框架组建与功能示例..................................................... 37 图 13 FuncGenFoil 算法框架操作界面示例.................................................. AURA 等工 具引入自然语言交互功能，将设计意图直观地转化为三维 CAD 模型； MIT 的 SketchGraphs 项目则利用人工智能技术实现跨领域知识迁移， 将建筑建筑桁架拓扑应用于航空承力框架的设计中。 人工智能引领工业仿真效率跃升。传统的基于物理方程求解的仿 真方法，如计算流体力学（CFD）仿真和有限元分析（FEA）等，往 往需要数小时甚至数天，耗时巨大。基于人工智能的代理模型 科研智能：人工智能赋能工业仿真研究报告（2025 年） 4 不仅效率较低，且容易陷入局部最优解，难以实现全局优化与突破性 创新。 人工智能技术的发展提升为传统工业仿真技术提供了全新的解 题思路。一是智能化方法革新了工业仿真基础框架。例如，国防科技 大学团队利用人工智能技术，构建了液态煤油超声速燃烧室两相燃烧 过程模拟的仿真模型，成功实现了燃料雾化、蒸发、混合及燃烧全过 程的建模与预测。二是人工智能技术有效推动了工业机理与数据驱动

30 ESG导向的园区可持续发展理念 ESG导向的园区可持续发展愿景 ESG导向的园区可持续发展策略路径 ESG导向的园区可持续发展总体框架 ESG导向的园区可持续发展策略典型应用场景 34 36 37 38 40 42 40 见证 · 展望：盛裕在中国 82 5.1 盛裕可持续发展服务 盛裕近期中国区重点项目 86 5.3 盛裕荣誉奖项（产业、办公及可持续相关项目） 88 5.4 可信赖的顾问 90 探索 ·工具：ESG导向的产业园区可持续发展框架 策略 ·实践： ESG导向的园区可持续发展场景实践 44 4.1 绿色低碳发展相关场景 46 4.2 产业创新培育相关场景 58 4.3 ESG导向的产业园区可持续发展理念 3.2 ESG导向的产业园区可持续发展愿景 3.3 ESG导向的园区可持续发展策略路径 3.4 ESG导向的园区可持续发展总体框架 3.5 ESG导向的园区可持续发展策略典型应用场景 03 34 ESG导向的园区可持续发展框架 探索·工具 3.1 ESG导向的产业园区可持续 发展理念 作为通常用于企业信息披露和投资管理的标准化工 具，ESG所面向的环境、社会和治理三大维度与可持续

工业大模型产品未来展望.............................................................. 60 3.4.1 产品创新方向（生态化服务框架）.............................................. 60 3.4.2 市场竞争格局................................. ....... 85 5.1 企业专属工业大模型实施导论...................................................... 85 5.1.1 总体框架.......................................................................................... 85 5.1 天 进行重新训练 ➢ 工业大模型： 多任务统一：单模型支持质量检测、设备预测、工艺优化等多种任务，参 数共享 因果推理：构建故障传播因果图，使模型的可解释性提升 持续进化：联邦学习框架支持跨工厂知识共享，某装备联盟模型每月自动 进化 2 次 ⚫ 性能提升：在相同数据量下，工业大模型的多任务处理效率提高 3-5 倍，复 杂场景泛化能力增强 60%。 1.4.3 应用范式维度对比

AI+ 现状、趋势及对汽车行业的影响 第二部分： XX 集团 AI+ 应用现状 第三部分： AI+ 应用典型企业分析 第四部分： XX 集团 AI+ 顶层战略设计方案 • AI+ 顶层战略设计框架 • AI+ 战略实施策略建议 – 建立 XX 众创研发平台策略及建议 – 建立 XX 个性化定制、智能制造平台策略及建议 – XX 统一采购平台实施策略及建议 – XX 集团 AI 销售服务统一平台实施策略及建议 建立运营、服务等以数据应用 为目的的 云平台 3 极致服务体验 共享生态 个性化产品 1 2 3 形成客户导向的、开放互联的、 AI 模式的运营机制 1 XX 集团“ AI+” 顶层战略框架 XX 集团“ AI+ 1354” 战略目标 通过 AI+ 战略的实施，形成基于客户导向的、开放互联的、 AI 模式的运营机制。为用户提供极致服务体 验、个性化方案和共享生态。 – 4 • 集团外部以业务为主线，实现互联互通，资源 共享 AI 模式： • 用 AI 思维模式改变传统制造和服 务理念 • 用 AI 工具实现企业运营成本降低、 效率提升 – 5 – XXAI+ 战略框架各举措所涉及到的各个平台体系构成以客户导向、开放互联为目标的生态体系，确保用 户价值的有效挖掘和无损传递。 XX 集团“ AI+ 1354” 战略举措生态体系 个性化定制 超级 汽车 生态 服务

操作系统，部署/配置服务，容器运行 网络 微服务网格 (Istio) 安全 基于 K8s 的容器化基础服务 存储 分布式存储框架 ( Ceph, MinIO ) 控制面板 数据库框架 ( SQL/Greenplum Redis HBase ) 大数据框架 ( Spark ) 推理框架 ( OpenVINO) 核心微服务 负载均衡 (Ingress/Istio) 公共安全应用 智慧园区应用 在云数据中心中集成开放、基于标准的编程模型，使用 紧密耦合、专用的可编程内核加速和管理基础设施功 能。同时通过可编程加速器和可编程网络适配器卡，加 速主机上运行的基础设施应用。 • 部署优化的开源软件框架，选择和部署针对硬件架构和 平台进行优化的云平台管理和资源编排软件，并通过软 件对于常见的工作负载进行预优化。 • 将安全功能集成到基础设计中，确保无论数据驻留在何 处，均能够得到可靠保护。 生态运营中心 云边协同框架 Kubernetes 新能源 + 碳中和 城市安全 低碳园区 智慧社区 创新方案 服务管理 告警管理 运营指标 OTA 门户 文档中心 TacOS Store 开发者社区 …… 访问控制服务 应用接入认证，应用接入访问授权 服务接入框架 服务注册接入，服务路由查找，服务动态加载

智能设备与自主控制：引入自主可控的智能制造设备，实现设 备之间的自我协作和自动化生产。  可视化管理：搭建可视化平台，实时展示生产进度和状态，帮 助管理者及时做出决策。 这些关键点共同构成了智慧工厂的基础框架，将促进生产效率 提升和资源的优化配置，使企业能够更好地应对市场的变化。随着 技术的不断进步，智慧工厂将在未来实现更高层次的智能化，推动 制造业的全面升级和转型。 1.2 AI 大模型的崛起 营风险，最终实现更高的市场竞争力。 3. 项目范围 在 AI 大模型智慧工厂 MDC 项目方案中，项目范围的界定至关 重要，它将为项目的实施提供明确的方向和目标。项目范围涵盖了 项目的主要功能、实施区域、所需资源以及时间框架，确保所有参 与方对项目的预期结果达成共识。 首先，MDC 项目将聚焦于以下几个核心功能模块的开发与实 施： 1. 实时数据采集：通过传感器和物联网技术，实时收集生产线上 的各类数据，包括设备状态、生产进度、能耗等，为后续的数 硬件设施，以支持实时数据采集和存储。  软件资源：开发或购买适合的分析软件和平台，以实现大模型 运算和数据可视化功能。  财务预算：依据项目需求制定详细的财务预算，确保项目在资 金上的可持续性。 项目的时间框架建议分为以下几个阶段： 1. 需求分析与方案设计：1-2 个月 2. 硬件采购与部署：2-3 个月 3. 软件开发与功能集成：3-4 个月 4. 系统测试与优化：1-2 个月 5. 运营培训与系统上线：1

总、报告、核证，综合形成碳总量和强度数据，进一步提升园区碳数据管理体系的实操性。 2 目 录 CONTENTS 01 前言 附件1：园区碳数据补充调查表 附件2：专有名词解释 研究背景与目标 园区碳数据管理体系框架 园区碳数据管理边界 02 现行碳数据管理制度体系 统计体系 核算体系 管理体系 评价体系 现行体系存在的问题 03 园区碳数据管理制度设计 园区碳数据管理机制 范围和目标确定 础、问题和症结，为园区碳 数据管理制度框架奠定 基础。 方法设计结合制度构建，为工业园区碳数据管理体系落地提供有力支撑。 现行体系梳理 推导统计监测碳排放量 的合理方法，初步设计一 套园区碳数据信息补充 调查表。 方法设计 围绕落实碳数据管理体 系建立一套管理制度，为 园区实现“双碳”工作提 供有力支撑。 形成制度 04 1 2 3 1.2 园区碳数据管理体系框架 05 定义 本报告所述的碳数据，主要是指用于量化CO 体 系 梳 理 CURRENT SYSTEM REVIEW 现行体系的 不足 数 据 管 理 03 07 数 据 统 计 园区碳数据管理体系框架 1.总量数据 1.能源活动 2.工业生产过程 2.强度数据 1.数据质量检验 2.数据核查 3.数据不确定性分析 3.农业 4.废弃物处理 5.信息项 1.现有统计报表数据 2.碳数据补充收集调查

2 6 智能车灯政策法规测评 第七章 一、全球智能车灯法规体系 当前全球智能车灯法规体系呈现“区域分化、核心趋同”的特点，主要划分为三大框架，见下表8： 欧洲车灯标准体系以UN R48以及UN R148、UN R149为核心构建了一套完整的技术框架。UN法 规体系率先在ADB方面提出了明确要求，包括ADB功能的零部件级光学性能测试和整车道路功能验证 方法。 在投影功能方面，逐步放宽驾 人时自动调 整光束加强照明而不造成眩目。同时，GTB也在持续关注基于整车的照明安全评价解决方案，并有意承 担E-NCAP（欧洲新车评价规程）关于照明安全评价方面的研究及推进。 GRE作为联合国框架内的核心法规协调机构，是UN法规的官方制定机构，在推动全球标准统一方 面发挥关键作用。中国在第89次GRE会议上介绍的“预测行驶轨迹”功能引起业内广泛关注，该技术将导航信 息与车辆预计路径直观投 级转变为整车级，核 心在于保障安全与鼓励创新之间的平衡。标准法规体系为高精度ADB、投影等智能车灯新技术划定了安 全红线与创新空间，是产业从“无序竞争”走向“有序升级”的基石与护栏。企业需在标准框架内寻求技 术突破，以实现合规与创新的协同发展。 地区/体系 核心标准/法规 演进趋势与未来方向 关键技术进展 欧洲体系 • UN R148 • UN R149 • UN R48 北美体系

...................5 （一）智能制造标准体系结构..................................................5 （二）智能制造标准体系框架..................................................7 四、建设内容........................................ 基础共性标准和 B 关键技术标准进行细 化和落地，指导各行业推进智能制造。 （二）智能制造标准体系框架 智能制造标准体系框架图包含了智能制造标准体系的 基本组成单元，具体包括 A 基础共性、B 关键技术、C 行业 应用等 3 个部分，如图 3 所示。 8 图 3 智能制造标准体系框架图 9 四、建设内容 （一）基础共性标准 主要包括通用、安全、可靠性、检测、评价、人员能力 等