1 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 [编号 ODCC-2023-02006] 零碳数据中心园区能碳管理系统 白皮书 开放数据中心委员会 2023-09 发布 I 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 版权声明 ODCC（开放数据中心委员会）发布的各项成果，受《著作权法》保护， 编制单位共同享有著作权。 转载、摘编或利用其它方式使用 ODCC”。 对于未经著作权人书面同意而实施的剽窃、复制、修改、销售、改编、汇 编和翻译出版等侵权行为，ODCC 及有关单位将追究其法律责任，感谢各单位 的配合与支持。 II 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 编写组 项目经理： 王元月 北京中科合盈数据科技有限公司 工作组长： 李代程 百度在线网络技术（北京）有限公司 贡献专家： 周天宇 北京中科合盈数据科技有限公司 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 张广河 华为技术有限公司 李丹 华为技术有限公司 陈永昌 华为技术有限公司 张鹏 曙光数据基础设施创新技术（北京）股份有限公司 姚勇 曙光数据基础设施创新技术（北京）股份有限公司 蒋钢 中兴通讯股份有限公司 翁建刚 中兴通讯股份有限公司 冯鑫 深圳市江波龙电子股份有限公司 IV 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006

2024 年 06 月 11 日 中控技术 (688777) ——控制系统 Nyx 与 AI 大模型 TPT 发布，中控“1+2+N” 智能工厂架构再升级 报告原因：强调原有的投资评级 买入（维持） 投资要点： ⚫ 6 月 5 日，中控技术在新加坡召开新品发布会，推出了全球自动化领域的通用控制系统 Nyx 及流程工业首款 AI 时序大模型 TPT。为何说这两款产品是颠覆性的，到底有哪些创新性， 息化程度通 常较高，但是数据被封锁在各个系统、各个部门、各个子公司中，形成信息孤岛；2）数 据浪费：在生产制造过程中生产数据、管理数据、检验数据、安全监控数据、环保监测数 据、气象环境数据、原材料质量、人员定位数据和视频监控数据等并未进行有效地加工和 应用，造成了大量数据浪费。 ⚫ 中控提出的“1+2+N”智能工厂新架构，打破数据孤岛。通过工厂操作系统 sup-OS 将 数据打通；通过两个自 赋能的控制引擎，提供组态自动生成、Al 融合 PID 等功能，从而实现数据预测和自适应控制等，提升装置运行的效益。2）TPT：将模拟 与预测能力融于一体，能支撑多种任务，通过长短周期预测、动稳态模拟等，统一分析类、 优化类、控制类、培训类等工业应用，统一传统的建模过程，全面简化技术体系，有效应 对复杂工业场景。 ⚫ 全球顶级客户站台，印证中控产品有效性和竞争力。1）沙特阿美：与中控在 IMI 数字化 项目、阿

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 大规模预训练技术.......................................................................... 34 2.2.3 模型微调与优化.............................................................................. 35 2.2.4 模型部署与运维. 工业大模型产品解析 ...................................................................... 48 3.1 工业大模型产品系统结构.............................................................. 48 3.1.1 产品架构设计................

3 实现高度自动化..................................................................................18 2.4 优化资源配置......................................................................................20 3. 项目范围 .............................................44 4.2.2 软件系统架构设计......................................................................46 4.3 系统开发与集成.................................................... 开发 AI 模型...............................................................................51 4.3.2 软件系统集成.............................................................................54 4.4 设备安装与调试.....

级。同时，通过 持续优化产业结构和用能结构，实现全产业的绿色低碳转型。 �� 美国的石化产业依托工业体系强大的技术优势，与工业互联网、人工智能实现了深度融合， 在智能化、物联、安全方面都有显著的优势成果。����年��月，美国《工业互联网战略》发布， 旨在通过物联网（IoT）技术推动包括石化产业在内的制造业能力升级，通过智能传感器、数据分 析和自动化技术，实现优化提效。����年�月， 计算等数字技术，推动产业效 率和创新能力的提升。《德国工业战略����》和《德国数据战略》等一系列文件都表明了德国对 包括石化产业在内的各产业数字化和智能化发展的强烈关注，注重依托先进的数字技术优化供应 链管理和生产流程，以保持德国在工业领域的领先地位。 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 一定优势，技术聚焦方向包括优化能 源效率、提高能源技术先进性和推动能源多元化等。 日本作为石化产业的老牌强国，政府和民间更加重视现代技术在石化生产和产业链建设中的 能力提升价值，尤其强调石化领域环保能力的重要地位。����年至����年间，日本政府定期发布 《制造业白皮书》，旨在分析全球制造业发展趋势，提出日本制造业发展策略。����年版白皮书 特别强调了优化供应链、增强竞争力、数字转型

结构不尽合理，单位 GDP 能耗较高等一系列重大现实挑战，使得实现双碳目标的任务紧迫而艰 巨。 西门子作为全球率先宣布碳中和目标的大型科技企业之一，凭借深厚的技术积累和创新，致力 于科学的、系统的“双碳”顶层设计，通过提供先进的能源和数字化解决方案，助力各行各业深 度和加速减碳。 林斌 西门子（中国）有限公司执行副总裁 西门子大中华区智能基础设施集团总经理 在中国，各类产业园区是 赋能中心和智慧园区物联网营运中心。该公司已成功赋能苏州常熟高新区 MOBO 协同创新产业 园，并正在积极投入常熟昆承湖零碳数字岛等项目的建设。 《西门子零碳智慧园区白皮书》对产业园区的零碳化进行了系统分析，提出了可实施的路径规 划。本白皮书收录了苏州常熟 MOBO 协同创新产业园成功案例，将为产业园区的低碳建设与营 运起到巨大的示范效应。 我们对西门子的技术储备与创新能力充满信心；对常熟政府的大力支持深表感谢。展望未来， ............................................. 8 第二章：能源系统与基础设施是实现零碳智慧园区的关键 ...................................................... 9 第一节：能源系统与基础设施定义 .................................................

国家智能制造标准体系建设指南 （2024 版） I 目 录 一、智能制造系统架构..............................................................1 二、总体要求..............................................................................4 三、建设思路 .................33 1 一、智能制造系统架构 智能制造是基于先进制造技术与新一代信息技术深度 融合，贯穿于设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命 周期，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等功 能，旨在提高制造业质量和创新能力、效率效益和柔性的先 进生产方式。 智能制造系统架构从生命周期、系统层级和智能特征等 3 个维度对智能制造所涉及的要素、装备、活动等内容进行 个维度对智能制造所涉及的要素、装备、活动等内容进行 描述，主要用于明确智能制造的标准化对象和范围。智能制 造系统架构如图 1 所示。 图 1 智能制造系统架构 2 1. 生命周期 生命周期涵盖从产品原型研发到产品回收再制造的各 个阶段，包括设计、生产、物流、销售、服务等一系列相互 联系的价值创造活动。生命周期的各项活动可进行迭代优化， 具有可持续性发展等特点，不同行业的生命周期构成和时间 顺序不尽相同。 （1）设

2 ：计划与控制的协同 问题 1 ：基于仿真的优化的平台 问题 8 ：面向企业决策的挖掘 问题 6 ：物理、社会信息的感 知 问题 7 ：异构信息的规范和提 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 生产信息化管理及业务应用 数据 采集 静 态 企业基础信息 三维图纸 地理信息 扫描信息 文档图片 动 态 实时监控 实时数据 生产运营系统 MES 系统 能管系统 EAM 系统 传感信息 控制层 集团运营数据可视化监控与运营决策辅助 标 准 规 范 体 系 信 息 安 全 防 护 运 行 保 障 机 制 －运⾏维护－报废退出 供应链协同⼀体化⽣态 采购－加⼯－运输－销售－客户 ⽣产管控⼀体化集成与优化 1 计划优化－调度排程－操纵控制 想办法：打通 3 条主 线 EAM ／ EOM PRODUCTION BUSINESS 2 3 基于专家知识的管理科学决策 服务互联网：搭建协同优化的智能化工厂 ! ! ! 互联网＋人员、设备，能力孤岛、观念孤岛

新动能、增强竞争新优势的战略选择。数字经济作为科技革命和产业 变革的前沿阵地，本质上代表着先进生产力，是支撑新质生产力蓬勃 发展的重要力量。本报告聚焦数字经济赋能新质生产力发展进行全方 位深度研究。 数字经济为生产力三大要素的优化组合提供基础。一是催生新型 劳动对象。数据要素成为劳动对象的新组成部分，数据与传统劳动对 象相互融合也构成了新的劳动对象，更加丰富的劳动对象创造了满足 更加多元化、个性化需求的物质基础。二是塑造新型劳动资料。数字 极大拓展了劳动者 内涵和外延。 数字经济塑造新质生产力三大动力。一是推动技术创新方式变革。 数字经济通过重构和优化技术创新方式，加速颠覆性技术涌现，强化 创新协同效应，提升创新体系整体效能，推进技术创新向更大规模、 更高效率、更强协同的新范式演进。二是推动生产要素配置优化。数 据提高生产要素组合替代能力和有效产能，在传统要素的基础上，为 企业扩展生产可能性边界。同时，数字经济减少生产要素配置摩擦， 据健康有序流通，促 进数据资源高效利用。三是以现代化产业体系建设，推动新质生产力 载体变革。加快改造提升传统产业，培育新兴产业和未来产业，提升 产业链供应链韧性和安全水平。四是以生产关系适应性优化，推动新 质生产力制度变革。加快建设全国统一大市场，完善实体经济和数字 经济融合体制机制，积极参与全球数字经济治理。 目 录 一、数字经济是培育新质生产力的重要抓手............

自动化决策的比例将进一步上升。运营和自动化高管们表示，生成式 AI 将在未来两年内将数字助理的决策量增加 21%。 预测能力提升并推动可持续创新。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。 生成式 AI 能够防范供应链中断， 并驱动业务增长。 摘要 智能供应链洞察变革，驱动增长 2 假如能提前知道下周的新闻头条，是否会促使 您调整今天的供应链战略？ 2,000 多位的首席供应链官 (CSCO)、运营高管和自动化专家开展了一项 调研，其所在的组织正在积极推进 AI 自动化 技术。 调研报告显示，高管们致力于打造“智能供 应链”系统，该系统高度灵活、适应性强、 反应迅速，能够保障品牌声誉、客户满意度 以及盈利能力。 本报告中，我们将阐述各组织为达成目标而 采取的具体措施。第一部分，强调了 AI 助手 的角色，AI 助手不再仅仅是聊天机器人，而 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， 员工无需依赖采购系统来修改订单交货日期， 而是直接要求 AI 助手进行调整。 但这仅仅是基础应用。借助 AI 助手，供应链 团队正在建立一种全新的人机互动模式，这 种模式将影响供应链的每个环节，从规划、 采购、生产到分销。事实上，64%