设备监控 边缘能力 政府端 运营管理中心 Face ID 一脸 通 在线缴费 智慧办公 运 行 支 撑 租赁管理 能源管理 环境监测管理 招商管理 设施运维 安监环保管控 展 现 层 场 景 应 用 层 园 数据采集：通过物联网平台实现数据实时采集 异常上报：监测数据异常报警 数据共享：平台间数据共享，按需对接市政相 关 平 台 运营管理 - 环境监测管 理 环境安全监测终端 ( 多类设备 ) MINIVISION 园区油烟排放检测 危化品监测 易涝点监测 环境监测 供水监测 ℃ 企业综合服务平台 沉淀企 业数据 会 议 室 预 定 资 质 认 定 科 技 项

面向车联网 、工业控制 、远程手术等， 提供 毫秒 级的端到端时延和接近 100% 的业务可 靠性保证 海量机器类通信 （ mMTC ） n 低数据速率， 时延不敏感， 超低功耗 n 面向智慧城市 、环境监测 、智慧农业等以传 感和 数据采集为目标的应用场景， 具有小数 据包 、低 功耗 、海量连接等特点。 利用 5G 的网络技术 ，并结合 VR/AR 技术实现园区“在线三维展示园区风采”； 新应用场景 智慧园区业务应用场景 —— 绿色能源 电梯节能 路灯节能 能耗监控、管理 能耗分析、 评估 照明节能 给排水节能 供暖节能 空调节能 园区能源系统 数据中心节能 设备故障告警 园区环境监测 远程路灯管理 公共区域路灯 控制开关 光感自动开关 调节光亮强度 自动报障 智慧应用设计 智慧园区业务应用场景

此类终端设备对应“低功耗传感器和执行器”类，主要用于监测温 度、湿度、气体浓度等环境参数，以及电流、水流流量、压力等状态 参数，传输数据量较小，但通常大量部署，主要利用 5G 大连接特性。 代表性产品包括 5G 环境监测传感器、5G 智能电表、5G 电力集中器 等，例如，5G 气体传感器可用于化工厂的有毒有害气体浓度监测， 一旦出现浓度过高的情况即可快速报警。5G 智能电表可用于监测工 厂用电量，助力更好地采集和分析生产制造的能耗情况。5G 下行：≥100kbps 传 输 时 延 ≤200ms ≥99.9% 变电站 综合监 测 采集类 5G 摄像头、5G 巡检机器人、 5GAR/VR 眼 镜、电缆测温 探头、温湿度 和气体监测等 环境监测传感 器 上行：≥2Mbps 传 输 时 延 ≤50ms ≥99.9% 控制类（巡 检 机 器 人 远程控制） 5G 巡 检 机 器 人 下行：≥4Mbps 传 输 时 延 ≤50ms ≥99 通信需求梳理如下： 典型 场景 典型业务 典型终端设 备类型 速率需求 时延需求 可靠性需求 智慧料 场 远程堆/取 料控制 堆/取料机 上行：≥1Mbps 传输时延 ≤20ms ≥99.99% 33 环境监测 5G 摄像头、 温湿度传感 器、化学气 体传感器 上行：≥10Mbps 传输时延 ≤40ms ≥99.9% 皮带智 能检测 视 频 图 像 监测 5G 摄像头 上行： ≥4Mbps/路，1080p，

策 应急管控 报 警联动 应急救援 事件升级 有毒气体 可燃气体 液位监测 压力监测 1 抢险救援 化工园区企业应急救援组 应急响应领导小组 化工园区应急响应中心 环境监测 重点源监控 高点监控 消防监测 上级应急响应中心 园区物联网 园区通信网 应急专网 事件升级，事态发展 趋势与处置情况上报 数据资源中心

件时无人处置的局 面，并规范了值班干警的工作行为。 徘徊检测 离岗检测 智慧照明 视频监控功能 园区监控、人流量监测、 行为分析 公共广播功能 音乐播放、寻人启事、 广播通知 环境监测功能 园区环境数据实时采集 监测 园区照明功能 统一管理园区照明 无线覆盖功能 与运营商合作，实现 园区网络覆盖 园区资讯功能 广告发布、公益宣传、 紧急通告 公共区域智慧应用 _

资料来源：公开资料 24 从地方出台的智慧园区建设与管理相关标准情况来看，主要集中在园区智慧管理 和智慧服务两大方面，不同地区标准内容有所差异，如安徽、江苏等地提出产业服务 方面具体要求。而园区环境监测、能源管理、智慧消防、公共信息服务、智慧政务等 是普遍涉及的功能要求。 图表21：地方智慧园区建设相关现行标准内容对比 地区 现行标准 园区功能服务 智慧管理 智慧服务 四川成都 《DB5101/T 慧消防、智慧安 防、工程项目监管 系统等 公共信息服务、规划建设管 理、智慧物流、智慧政务等 安徽 《DB34/T 4638-2023创 新型智慧园区 建设与管理规 范》 安全与环境监测预 警、能源监测、智 慧消防等 产业服务、企业智能化服务、 公共服务、协同政务服务等等 25 湖北 《DB42/T 2269.1-2024智 慧园区建设 第 1部分：通用要 求》 解决方案商需要具备强大的技术集成能力，能够将物联网、大数据、云计算、人 工智能等先进技术融合在一起，提供一个统一的、开放的平台，实现数据的互联互 通。而且，能够根据园区的具体需求，灵活配置不同的技术模块，如智能安防系统、 环境监测系统、能源管理系统等。 （2）软件开发与定制化服务 解决方案商须具备自主研发能力和软件开发经验，能够为园区提供量身定制的软 件应用，包括但不限于数据分析平台、智能管理系统、移动应用等。并且能够根据政

台，使得企业可以通过大数据分析和人工智能技术，发现潜在 的市场趋势和业务机会，增强创新能力。 基于这些必要性，MDC 项目的目标明确为以下几个方面： 1. 构建全面的数据采集与处理平台，实现生产设备、环境监测、 供应链管理及客户需求等各个环节的数据实时采集。 2. 利用先进的人工智能算法，对收集到的数据进行深度学习与分 析，提升生产决策的智能化水平。 3. 实现生产过程的可视化与透明化，通过精准的数据分析为管理 Industrial Panel 27” 触摸屏、IP65 防护等级、支持多种通 讯协议 监控与操作界 面 在进行硬件选型时，除了上述设备外，还需要考虑附加组件， 例如 UPS 不间断电源、环境监测仪、冷却系统等，以确保设备在 各类工作环境中都能保持稳定运行。针对设备的兼容性测试，应在 设备采购前进行实地验证，以确保新设备与现有设备之间能够顺利 接入和通信。 同时，必须制定详细的安装与调试计划，确保所有设备在实现 力。这些框架能够与存储系统紧密集成，确保数据处理的灵活性和 高效性。 接下来，在数据存储与处理流程中，我们可以将其分为以下几 个关键环节： 1. 数据采集：通过物联网设备实时采集生产线上的各种数据，包 括设备状态、生产参数、环境监测等，并将数据传输至云计算 平台。 2. 数据存储：将采集到的数据首先存储在时序数据库（如 InfluxDB 或 Prometheus）中，方便对实时数据的查询与分 析，同时定期将其导入到数据仓库（如

智能化建设过程中。其中，知识获取过程涉及机器学习、强化学习、迁移学习、搜索、群体智能 以及数据挖掘等技术体系；知识应用过程则包含模式识别、专家系统、计算机视觉、自然语言处 理、语音处理、多智能体系统、规划应用、推荐系统、环境监测等技术实践。 IDC FutureScape报告预测：在未来两年内，��%的油气中下游企业将部署AI技术以实 现自动化数据分析；到����年，��%的油气田企业将投资GenAI，提高现场技术人员生产 人员通常难 以进入或进入存在危险性，所以传统人工巡检方式对安全生产的保障能力较弱。 利用机器视觉等人工智能技术，以智能巡检机器人为载体，搭载各种可见光、红外传感、光 谱气体组分分析设备、融合环境监测多传感器系统的智能识别系统，可以实现石化厂区内隧 道、管廊等作业环境的可视化巡检和智能分析，降低管廊隧道风险因素，保障工厂安全生 产。 研发辅助设计：石油石化企业的科研创新活动是通过准确、快速、批量的实验，探索、优化 案，以满足行业日益增长的技术需求。通过引入数据挖掘、机器学习、深度学习、大模型等新一 代人工智能技术，该公司成功地优化了石油石化产业的多个关键环节，覆盖经营管理、生产管 控、供应链管理、安全生产、设备管理、环境监测、科技研发等多个领域。 目前，公司智能化解决方案攻坚取得丰硕成果，智能装置解决方案、无人立体仓库解决方 案、往复式压缩机在线分析解决方案、智能加油服务站解决方案等智能化解决方案为石化企业智

针对航空航天行业多品种、小批量、基于模型的研制模 式、设计制造多方协同等特点，围绕智能工厂、数字化车间 建设或升级改造，制定基于模型的数字化设计、基于云的协 同设计平台、适用于复杂工艺的生产线虚拟仿真和环境监测 方面的规范标准；制定基于工业大数据的生产过程状态预知 与优化应用规范标准。 11. 轻工 针对轻工行业细分领域多、工艺流程差别大、面向消费 者需求差异大等特点，围绕食品加工机械、皮革机械、缝制

等多方面。研发方面，通过 AI 接入，可缩短产品研发与产品验证周 期，加快研发成果转化率；生产方面，通过 MES（制造执行系统）优 化排产计划，提升产能利用率。ESG 监管趋严背景下，信息化系统（如 环境监测 IoT 平台）可实时追踪排放数据，帮助企业在“双碳”政策 下降低环境违规风险。另外在生产环节可引入工业机器人，提升生产 效率；仓储方面，仓储管理系统（WMS）通过条码/无线射频识别技 术实