」和「製造服務業」三個層次，並提出香港製造業 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 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、學、研合作，聯合製造業、學術機構和研究機構，共同開發製造業大模 問題。商會應 推動企業分享大數據以助訓練大模型，開放 ManufacturingGPT 作為科研平台，讓更多的 科研人員和企業能夠使用這一平台進行技術研發和應用測試，為企業提供智能化的生產管 理、質量控制、供應鏈管理和市場分析等解決方案加快本地智能製造技術發展。 7. 推廣製造業新形象 企業應善用政府創新科技資源，藉新型製造模式優 化工廠環境，提供優質就職機會兼顧環保、職業安

数据或新任务。基于注意力机制 （Attention），通过在大规模、多样化的无标注数据集上进行预训练，大模型能够学 习掌握丰富的通用知识和方法，从而在广泛的场景和任务中使用，例如文本生成、自 然语言理解、翻译、数学推导、逻辑推理和多轮对话等。大模型不需要、或者仅需少 量特定任务的数据样本，即可显著提高在新任务上的表现能力。如 Open AI 曾用 GPT- 4 参加了多种人类基准考试，结 合创新。过去，人工智能在工业的应用主要聚焦于如质量检测、预测性维护等单一功 能，这形成了人工智能应用上“一场景一训练一模型”的局限，尚未形成大规模的应用。 然而，大模型的崛起有望带来“基础模型+各类应用”的新范式。大模型凭借其卓越的理 解能力、生成能力和泛化能力，能够深度洞察工业领域的复杂问题，不仅可以理解并 处理海量的数据，还能从中挖掘出隐藏在数据背后的规律和趋势。此外，区别于传统 的人工智能模型只能根据已有数据进行预测和推断，大模型则能够生成新的知识和见 定性和可靠性得到了验证。另一方面，大模型在成本收益比、稳定性和可靠性等方面 存在问题，其在工业领域的探索还处在初级阶段。小模型以其高效、灵活的特点，在 特定场景和资源受限的环境中发挥着重要作用；而大模型则以其强大的泛化能力和处 理复杂任务的优势，在更广泛的领域展现着巨大潜力，两者将长期共存。 大模型与小模型有望融合推动工业智能化发展。对于小模型而言，利用大模型的 生成能力可以助力小模型的训练。小模型训练需要大量的标注数据，但现实工业生产

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。

区域产业集聚区实现高质量发展。 传统产业园区 “数字创新”产业园区 智慧园区建设目标 建 设 管 理 运 营 小视科技 MINIVISION PART 02 建设方案 小视科技 MINIVISION 数字创新园区 节能环保、安全智能 提质增效、降本减存 云硬盘 对象存储 弹性云主机 裸金属 GPU 高可靠性 绿色数据中心 智 能 物 联 设 施 信息发 布 路灯管 理 物业管理设施 安环监测 安全巡 检 公共安全系统 智慧餐 斤 智能垃圾 桶 基础设施建设 园 区 网 络 设 施 视 频 监 控 门禁、人脸 ) 消防管理 云 计 算 设 施 生活微服 务 5G+ UWB 智慧办 公 停车管 理 环境监 测 能效监 测 生活配套设施 云管理平台 弹性伸缩服务 镜像服务 容器服务 Al+ 零 售 Wi-Fi C 三 传输工县 专属主机 通过

根据全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会与华为联合发布的《中国智 慧园区标准化白皮书》中对智慧园区的定义：智慧园区是指一般由政府（企业与政府 合作）规划的，供水、供电、供气、通讯、道路、仓储及其它配套设施齐全、布局合 理且能够满足从事某种特定行业生产和科学实验需要的建筑或建筑群，结合物联网、 云计算、大数据、人工智能、5G等新一代信息技术，具备互联互通、开放共享、协同 运作、创新发展的新型园区发展模式，和园区建设、管理深入融合发展的产物。 本生产条件要求的物理空间。 产业园区2.0——产业聚焦：20世纪90年代开始，园区功能形态开始向丰富化发 展。功能方面，生产制造以外的科技研发、商务办公等功能开始出现；形态方面，虽 3 然依旧以生产制造所需的厂房为主体，但是标准厂房开始出现，高新技术产业发展所 需的中试办公楼、孵化办公楼等形态也开始在园区出现。 产业园区3.0——功能复合：进入21世纪，在产业模式上，由于汽车、生物制药等 体 化系统咨询与诊断”的应用，对园区警情、风险隐 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。

空+文旅”等多种终端应用场景将持续激 活新型消费潜力。 2 18 技术路线明确 重点产品 国际能源署IEA定义清洁氢为：以可再生资源为动力通过电解生产的 氢 气 （ 绿 色 氢 气 ） ， 以 及 以 天 然 气 为 原 料 ， 结 合 碳 捕 集 与 封 存 （CCS），通过甲烷蒸汽转化生产的氢气（蓝色氢气）。 涵盖碱性电解（ALK）、质子交换膜电解（PEM）、固体氧化物电解 （SOEC）和阴离子交换膜（AEM）四种技术路线。

用于四川省开展近零碳排放园区 试点园区的碳核算 用于深圳市开展近零碳排放 园区的碳核算 服务于零碳产业园区的认 定和评价 产业园区二氧化碳排放的核 算和报告 工业园区管理委员会、咨 询机构、工业园区上级管 理单位开展工业园区碳达 峰实施方案研究、编制、 评审工作。 核算边界 核算边界 物理边界：园区用地红线边界以 及各细分领域的边界 物理边界 核算边界以实际坐落于园 区范围内的企事业单位和 公共设施为边界 通量巨大、组成复杂。从 园区排放来看，范围 1 和 2 是多数工业园区碳排放的主要来源，且计算相对清晰明确， 核算时必须考虑。范围 3 在不同园区涵盖内容存在显著差异，主要涉及固体废物委外处 理、能源和大宗原料生产运输等。 本研究主要考虑基于边界的温室气体核算方法，主要核算园区管理边界范围内范围 1 直接排放和范围 2 电热带来的间接排放。若园区有大量的固体废物委托区外企业处理或 园区 核算园区工业企业温 室气体排放 三产、居民生活温室 气体排放 化石能源燃烧 直接排放 数据获取： 统计部门 管委会官方部门 调研数据 专家咨询 比例估算 工业过程 排放 电热使用 间接排放 废弃物处 理排放 温室气体 减排抵扣 减排技术 自产绿 电 静脉产业园： 处理大量区外废弃物 物流园：园区内 交通运输排放 考虑处理区外废 弃物的减排 可列为信息项 本指南暂不涉及 范围三 暂不考 虑

智园区的能力范围与服务边界，实现园区全状态实时化和可视 化、园区管理决策协同化和智能化。 我们希望通过本指南，能够吸引更多园区加入到数智创新进程 中来，助力园区内企业、人员、车辆、商业等要素的数智化管 理与运营，不仅实现园区的高质量发展，同时也助力产业经济 的转型升级。 主编单位： 全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会 (SAC/TC426) 英特尔（中国）有限公司 参编单位（排名不分先后）： 据处理，将数字转换成有价值的信息的过程。面向数智园区 的数字孪生体能够在园区实体的基础上，将园区的人、物、 水、电、气等所有要素数字化，在数字空间中对于这些要素 进行映射，将物理属性快速转换成数据和结果，从而建立物 理世界与数字世界的联系与互动实现，推动园区全状态实时 化和可视化、园区管理决策协同化和智能化。要实现数智园 区的数字孪生，需要将园区物理维度真实、详实地在虚拟维 度上进行映射，处理数智园区所生成的多源、异构化、异质 等区域的摄像头、机器人等物联网互联设备获取数据；在数 据传输阶段，通过 5G 等技术与应用实现高带宽、可靠低时 延和大规模的数据传输；在数据处理与分析阶段，从云数据 中心到边缘端进行算力分配与协同，并衍生计算机视觉、自 然语言处理等智慧型应用。 构建云 – 网 – 边 – 端整体协同体系有助于提供更加高效、灵 活、成本优化的数字化基础设施，形成一种新的 IT 服务能力， 帮助数智园区用户更好地支撑 AI 等创新型应用。

C-V2X 直连通信的发展面临车端渗透率与基础设施覆盖率不足、 投资建设运营模式不明确两大核心挑战。一方面，车载终端搭载率虽 逐年提升但仍然不高，路侧通信单元（RSU）虽多地部署但覆盖率仍 然较低，均导致车路协同场景受限，已搭载 C-V2X 技术的车辆用户 体验感不强；乘用车前装周期较长，尚未形成规模效应，跨品牌、跨 区域的车-车网联通信协同成功率低。车企普遍存在相互观望、期待 他人 细颗粒光传送网络技术、硬隔离 PON、随流检测、城域传送网细颗 粒度单元、网络切片等技术规模部署，提升成熟化运营能力，为不同 业务提供符合其需求的网络连接。 支持高精度时钟同步。全面支持基于数据链路层时间戳和基于物 理层时间戳的纳秒级同步，为卫星授时盲区的道路感知等场景提供高 精度的时钟同步服务，保障业务的正常运行。  前沿技术探索 探索超高性能确定性网络在路侧数据回传场景的应用，切片以太 网技术采用细颗 护体系。AI 技术广泛应用于网络入侵检测和安全态势感知，车端入 侵检测与云端 VSOC 平台形成资源互补、一体化安全防护体系，利 用云端强大的计算和存储能力，实现对安全攻击和异常网络流量的处 理和分析，全面提高智能网联汽车对未知网络攻击的检测能力，实现 网络安全事件自动识别和响应。 构建统一身份认证体系，实现全国范围跨行业、跨体系互信互认。 按照国标 GB/T 45112-2024 完成

2023年11月28日：国家发改委确定 苏州工业园区为首批碳达峰试点园区 · 2019年4月：苏州工业园区举行开发 建设25周年成果汇报会，时任中共中央 政 治 局 常 委 、国 务 院 总 理 李 克 强 和 新加坡总理李显龙分别致贺信 · 2019年8月：国务院批准设立中国（江苏） 自由贸易试验区，其中苏州片区（面积 60.15平方公里）全部位于苏州工业园区， 李克强和新加坡总理李显龙分别致贺信 1% 23% 国家级经开区及高新区宏观表现统计（2020-2022年）� 11 userid:529794,docid:172434,date:2024-08-20,sgpjbg.com 然 而 ，历 经 4 0 多 年 的 发 展 ，产 业 园 区 作 为 中 国 经 济 的 重 要 引 擎 ，自 身 也 逐 步 暴 露 出 诸 多 问 题 。 苏 州 工 业 园 区 这 样 空 前 股��%，中方持股��%。中方财团由江苏省属国企、苏 州市属国企以及一些央企出资。在具体开发方式上，苏 州市政府负责土地征地拆迁，中新集团负责园区规划、 一级开发（九通一平）和招商。受新加坡滚动式开发理 念的影响，中新集团采取了精细化谨慎稳妥开发的方 式，在推进节奏上相对保守。����年，中新双方重新协 商后，中新集团变更为中方控股��%，新方持股��%， 园区开发主导权交至中方。苏州工业园区转向国企作