5G 网络，并逐步涌 现出一批面向工业场景的 5G 终端设备。5G 工业网关、工业级 5G CPE 被广泛应用到工厂的 5G 化改造中，5G AGV/AMR、5G AR 眼镜、5G 机器人等通用性较强终端设备已用于现场辅助装配、厂区智能物流、 无人智能巡检等多个工业场景，5G 阀岛、5G 总线 IO、5G 掘进机等 用于特定场景的新品类不断出现。目前，工业现场的 5G 终端设备仍 以视频 天线、传感器、接口等模块，去除了 5G 开发板上 5G 模组之外的模 块，进一步缩小了可开发的终端设备体积。这种方式提升了开发灵活 性，用户可在 5G 模组基础上，根据需要选择更适配的计算、存储、 接口等模块。跟第二种开发方式相比，元器件焊接、电路调试等步骤 增加了开发难度和开发周期，但在应用易用性、扩展性和规模生产方 面具备产业化优势。第四类终端设备基于 5G 芯片直接研发，例如 5G 7 PDA、AR/VR Interaction，人机交互）和 XR、PLC 和控制器、网关、TSN 端口。其中，低时延传感器和执行器通常被集成到机器人、机械臂等 设备中，通过 5G 与 PLC、控制器进行通信，对通信的实时性和可靠 性要求较高。低功耗传感器和执行器主要用于环境、状态监测，一般 采用电池供电，大部分时间可能处于休眠状态，对续航能力要求较高。 2 维/3 维传感器主要包括摄像头、激光雷达等，采集工业现场

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 取 问题 4 ：生产绩效指标体系 问题 5 ：生产过程的知识挖 掘 生产计划 过程仿真 生产需求 效益偏差 人 人 机 料 法 环 认知融合 需求预测 实际效益 优化 APC 测 - 全生命周期数字化资产模型 MES DCS 传感测量网络 想办法：智能工厂顶层设计 3D 设计 一体化 设计 建造 运维 字 化 移

PLC.. etc 位能力应用 5G 大带宽、低时延应用 PLC 等行业原有 IT 化网络 物流 AGV 复合机器人 安全帽 MR 眼镜 移动工作台 机器视觉设备 SMT 贴片机 装配生产线 调测工作台 FLeX5 生态 从产业互联网的技术体系来看，包括感知与控制层、网络层、平台服务层、应用服务层四个层次；生态链复 杂，行业生态的建设，需要上、中、下游合作伙伴紧密合作，京信 FLeX5 解决方案，将于合作伙伴加强合作， 确保生产正确高效地进行；  采用 5G+MEC 对工厂进行部署，可解决 MES 与 300+ 终端互通，实现每天近 15.2 万条的数据处理，并确保数据不出园区； 5G+ 应用介绍 小 英 温测 仪 业务特性 • 人员与设备精准定位 小邓 小张 校准 器 • 路径正向、反向跟踪与查询 • 地理位置电子围栏管理 老邓 小友 网络应用优势 小波 • 蓝牙定位精度： 网络无缝切换实现室内场景的连续性运动管理，从而实现不同产线间的物料转运地无缝衔接；  利用 5G 网络泛接入能力和低时延技术优势，大幅提升 AGV 在线数量； 5G+ 应用介绍 业务特性 • 跨区域的远程指导 • 不同设备 / 产线间的连续性管 理 网络应用优势 • 移动管理、无缝切换、所见即所得 5G+ 应用介绍 业务特性 • 数据私密性强，安全要求高 • 环境安全管理需求高

业升级 的重要抓手。中国已有 2000 多个国家级及省级工业园区，贡献了全 国工业产值的 50%以上，工业园区也同时贡献了全国二氧化碳排放 量的 31%。与此同时，大规模的工业园区也有达到系统性节能减排 得天独厚的优势，能够通过能源、交通、建筑、产业、生活、智慧 等综合调整的战略规划，推动达成生态、零碳、智慧的新产业模式。 数据中心。 针对工业园区的减排，国家也密集出台了系列政策。2021 碳排放中，例如 供应链、客户使用和废弃物处理等数据收集：收集范围 3 碳排放所 需的数据可能比较困难，因为这些数据通常需要从供应链中的多个 来源收集。确保数据可靠性：范围 3 碳排放数据的可靠性可能受到 供应链中各个环节数据收集的不一致性和不准确性的影响。达成计 算方法的共识：确定如何计算范围 3 碳排放比较复杂，因为需要考 虑多个因素，例如供应链中的不同环节、不同产品和不同地区的影 响。 综 零碳管理的目标是实现数据中心可持续发展经营，满足社会、 经济发展及法律法规的需求。对于数据中心而言，需要规划严格的 零碳管理目标，包括设立自身运营范围内的碳中和目标、范围 3 碳 中和目标、碳抵消的原则性说明、设立绝对减排目标、设立节能目 标、碳披露目标等。通过零碳管理，可以达到以下目标： （1）减低数据中心的碳排放量，降低其对环境的影响。北京市 和广东省已经将数据中心纳入区域碳排放关管理体系，制定并动态

础设施优化、运行管理精细化、功能服务信息化和产业发展智慧化，以建设“安全、创新、绿色、智能、协调” 的智慧型化工园区。 三、术语 > 规划 以安全和生态理念为核心、物联网信息与通信 技术为基础，开发具有专业性、集成化特征的 智慧园区数据资源支撑平台，满足园区各类应 用系统的信息化业务需求。 > 设计 整合园区的各类信息资源，兼顾中短期效益与 长期可持续发展的要求，设计“安全、创新、 绿色、智能、协调”的智慧型化工园区。 张表的动态方式进行分级、分 类，并根据风险的具体等级、 影响范围、可能性等对风险进 行辨识、分析、评估和管控， 涉及风险基础信息管理、风险 智能评估、风险防控措施管理、 园区安防 重点对园区公共区域进行高点 监控、视频监控及易燃易爆及 有毒有害气体全程扫描监测， 满足消防、水、气、电安全监 测式集中管理以及与网络安全、 数据安全、消防安全、环保安 通过隐患、事故动态数据构成预警态势，结合 GIS 可视化呈现。 u 固定电脑 + 手机移动 APP 联合，保障隐患排查和预警事件闭环。 智慧安监： 一体化监测、 预警及治理，全方位保障园区的生产安 全 重大危险源监 测 隐患排查治 理 风险分级管控 企业安全档案 安全培训 事件处置跟踪 数据在线采集 事件应急联动 统计分析呈现 报警预警管理 行政执法 ④ ⑤ ① ③ ② 1. 人体特征摄像头识别

二、智能化生产与机器人技术 2.1 自动化生产线 AI 技术可以实现智能化的自动化生产线，通过自主学习和智能决策能力提高 设备的自我调节功能。例如，基于视觉识别技术的机器人可以对产品进行质量检 测，并在发现异常情况时自动暂停生产，并通知相关人员进行处理。这种智慧工厂 中的自动化流程可以极大地提高生产效率和产品质量。 2.2 协作机器人 协作机器人是一类与人类共同工作的机器人系统，它们通过与操作者进行交互 衡点，从而降低库存成 本并提高供应链的反应速度。 四、质量控制与预防性维护 4.1 智能质检系统 AI 技术可以通过视觉识别、图像处理等方法实现对产品质量缺陷的快速检测 和分类。智慧工厂中的智能质检系统可以大大简化产品质量控制流程，提高产品一 致性和产品合格率。 4.2 预防性维护 采用基于 AI 算法的预测性分析模型，智慧工厂可以在设备故障之前预测出潜 在问题，并提前进行维护。 AI 技术在智慧工厂建设中具有广泛应用和巨大潜力。通过数据采集与分析、 智能化生产与机器人技术、智慧物流与仓储管理以及质量控制与预防性维护等方面 的运用，在提高生产效率、优化资源利用、降低成本等方面取得了显著成效。然 而，AI 技术的推广仍面临一些挑战，如数据安全性和隐私保护问题。未来，我们 可以期待更多的创新和发展，使 AI 技术在智慧工厂中发挥更大的作用，为企业提 供更先进、高效和可持续的解决方案。

《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 工业园区污水处理厂和城镇污水处理厂均无权及时获 知企业预处理排放水质信息，所以在发现进水超标时： 环 节 三 问题1： 无法第一时间采取应急 措施。 问题2： 无法判断源头排污企业， 缺乏证据，容易“背锅” 水 质 监 测 仪 多部门审批监管且部门间协调机制不健全使整个过程易产生监管疏漏，是污水处理厂排放超标严重的根本原因（图 5）。 2-2 工业园区污水管理存在的问题 问题一：管理分散，协调机制不健全 11

CCID CCID CCID CCID CCID 政策篇 CCID CCID CCID CCID CC ID CCID CCID CCID CCID 增强前瞻性、扩大融合性、提高抗 压性、优化系统性 思路 架构 整体篇 • 制造业国际化起 步期 • 工业制成品快速 增长 ， 但一般贸 易仍然占据主要 位置 • ID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CC ID CCID CCID CCID CCID • 启示：建立产业国际化布局监 测 机制，保障关键环节留在国 内； 鼓励企业协同国际化，建 立信息 共享等企业海外投资保 障体系； 完善企业海外投资融 资制度，助 力企业更好走出去 • 教训：新旧动能转换不畅，制 造 重点产业国际化机遇和挑战并存 市场需求不振抑制产业国际化 加强谋篇布局，增强制造业国际化前瞻性 01 02 • 把握市场为主原则推动制造业国际化 • 积极谋划提前布局，与目的地国家产业发

全球石油石化产业发展形势 世界老牌工业强国的石油石化产业普遍发展历史悠久，积累雄厚。伴随产业升级的大潮，美 国、德国、欧盟、日本等国家和政治实体都在不断强化对石油石化领域的科技赋能，推动传统重 工业产生新的体系性飞跃。 美国在油气产量方面持续保持领先，轻质致密油（LTO）产量的增长尤其势头迅猛，预计未 来仍将保持其作为全球最大石油生产国的地位。美国在整体技术创新、页岩油开发以及油气资源 储备方面具有显著 过智能传感器、数据分 析和自动化技术，实现优化提效。����年�月，美国能源部（DOE）提出《能源部数字化转型计 划》，重点是利用大数据和人工智能技术，提高能源生产和管理的智能化水平、效率和安全性。 拜登政府也在积极发布政策，大力发展清洁能源和数字技术，推动美国能源产业的转型。 德国的油气需求和产量近年来持续下降，除了整体需求变化外，也与其向清洁能源转型有 关。德国在能源效率、可再生能源 欧洲的石油需求整体上呈下降趋势，炼油产能预计将减少。目前，欧洲油气产业正在逐步实 施数字化战略，以持续提高运营效率和安全性。欧盟作为一个高度一体化的政治和经济实体，十 分关注各成员国在包括石化领域在内的工业场景中的数字化转型和智能化改造，并通过《欧洲数 据战略》《工业�.�倡议》《数字欧洲计划》等纲领性文件，强调发展人工智能、网络安全、高性 能计算等新型技术的重要意义。 日本的石油需求相对稳定，但随着其国内能源政策的变化，未来可能会出现新的结构变化趋

模型凭借其卓越的数据处理能力、出众的跨模态融合特性以及高效的智能决策 效能，日益成为推动工业智改数转的核心驱动力。然而，尚处于初级发展阶段 的工业大模型，仍面临工业数据多模态复杂性、模型可解释性不足以及应用成 本较高等挑战。为此，行业迫切需要系统性的解决方案，以促进工业大模型技 术的有效落地与广泛应用。 本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答：工 业大模型与通用大模型有何不同？工业大模型的技术体系与关键技术何在？工 产品质量检测场景.......................................................................... 74 4.2.4 设备预测性维护场景...................................................................... 75 4.3 工业大模型应用当前问题.... 技术与业务融合.............................................................................. 77 4.3.3 模型幻觉与可解释性...................................................................... 78 4.3.4 模型应用成本与效益平衡......