不同设备上独立的负载整合到统一的高性能计算平台上，实 现各个子系统在保持一定独立性的同时，还能有效分享计 算、存储和网络等资源。边缘侧经过负载整合，产生的节 点既是数据的一个汇总节点，同时也是一个控制中心。人 工智能可以在节点处采集和分析数据，也能在节点提取洞 察做出决策。 • 物联网 物联网 (IoT) 指物物相连的互联网，通过现代通信技术、射 频识别技术 (RFID)、全球定位系统、红外线传感器等多种 中得到应用，提升园区的整体智能水平。 在园区内部署的边缘计算系统能够就近搜集物联网数据并进 行处理，降低数据上传到云端所带来的网络成本与时延， 减少数据在终端与云端交互过程中产生的数据安全隐患。同 时，应用在边缘节点的部署还有助于降低成本与网络压力。 • 5G Wi-Fi 和 3G/4G 等技术已经在智慧园区的场景中得到广泛 应用，但是，这些传统无线技术并非为工业运营技术 (OT) 级别的可靠性、时延、吞吐量和安全等特点而设计，因此 VM4 AI 推理 VM5 图像分析 SRIOV VM-a AI 训练 VM-b VM-c 控制器 操作系统 OVS 服务器 云控制器 边缘平台（单节点服务器） West Cloud VxLAN over IPSec 2x10G 操作系统 虚拟化管理 数据湖 虚拟化 数智园区行业参考指南 | "IN" 数智时代 赋能园区转型

根据工信部等单位公布的2022&2023年度智能制造优秀场景名单：1）整体上，围绕核心生产相关的需求是近几年最为关注的，占 比为57.8%；2）聚焦到细分场景来看，主要有3点值得关注：其一，实现企业/工厂系统层核心节点的数字化是当前重点：工艺、产 线设计及验证；生产管理、协同作业、质检；仓储物流；集成优化等是制造业企业经营管理核心模块的核心场景，是近两年转型较 为聚焦的场景；其二，利用数据资产实现业务层、管理层的 cn 3% 38% 59% 低危 中危 高危 需求市场7-设备、工控和数据皆需安全守护 数字化转型推动设备连接/上云增加、工控融合、数据生产和流动加速等 利好结果的同时，也扩大了受攻击的节点范围，企业安全防护亟需跟进 制造业数字化转型需要安全厂商守护 来源：《Global IoT Forecast Report, 2023-2033》、CNVD、《全国数据资源调查报告（2023年） 被攻击的风险增加 企业内部数据流转示意图 从制造业企业的视角看，伴随着数字化转型的推进，制造业企业部分业务逐渐趋于云化、一体化、集成化。这一趋势推动业务联动 性增强的同时，也让制造业企业暴露了更多的攻击节点，这必然会带来安全防护的需求。而设备、工控系统、数据等要素作为制造 业企业生产转运的核心，其安全防护的需求将优先被满足，故针对设备安全、工控安全和数据安全的产品和服务亟需跟进（详情见 需求场景示例-安全防护）。

秒级确定性抖动，满足基于路侧感知的网联驾驶辅助、网联自动驾驶 中超高时延敏感场景需求。 探索高精度时钟同步增强，服务于在复杂场景开展高级别自动驾 驶辅助的高精度融合感知和定位。切片以太网每设备节点的时钟同步 精度可达 5ns。PON 技术未来可与通感融合结合，利用光纤网络的高 23 精度时钟同步能力，实现车辆，路侧与云端的时空同步，辅助隧道， 地下停车场等 GPS/北斗信号弱环境下的定位。 TSN、fgOTN、SRv6 切片、城域传送 网细颗粒度单元等技术实现毫秒级确定性时延和微秒级抖动，实现确 定性网络。支持端到端软硬切片结合，实现业务刚性隔离与带宽高效 利用。全面支持 IEEE 1588v2，设备节点时钟同步精度可达 5ns 级， 实现高精度时钟同步。 智能化网络运维方面，提供网元即插即用、业务质量监控、AI 根因告警识别、网络在线仿真、风险链路识别、AI 大模型自然语言 问答助手等多样化运维工具，实现全流程智能化运维。 策提供稳定支撑。 强化跨运营跨边缘切换与业务连续性。针对车辆高速移动场景痛 点，研发边缘节点动态协同、服务无缝迁移与状态同步技术。基于全 域资源感知协议，设计多链路智能选路机制，实现用户上下文与自动 驾驶任务状态的毫秒级迁移。结合 5G+MEC 边缘云的低时延特性， 解决跨运营商网络、跨边缘节点切换时的数据传输中断问题，保障 AI 推理、车路协同信息交互的连续性，提升移动性服务稳定性。

网络全光化，鼓励采用新型超低损耗光纤，规模部署 200G/400G 光传输系统和 1T 以上大容量低功耗网络设备，引导 100G 及以上光传输系统向城域网下沉， 减少光电转换能耗。推进网络架构优化，精简网络层级和网络设备节点数量，逐 步形成以数据中心为核心的扁平化、云网融合、云边端协同的网络架构和算力设 施体系，推动实现异构云集中管理和协同共享”。 中国电子节能技术协会 绿色全光网络专业委员会 --------------- 也可使用多 MIMO 天线技术获取更多维的无线信道信息；或采用更短波长的毫米波来实现感 知。为提升 Wi-Fi 感知准确率，可探索增强环境抗干扰技术以避免统计特征被干 扰淹没，或探索多 AP 节点间同步与协调技术以获取整网更准确和丰富的信息， 以支持更准确的光纤传感。 2.4.2 光视联动 F5G-A 绿色万兆全光园区可支持光视联动功能。对于大型高安全要求园区（如 机场等）的周界安防 图 2-23 F5G-A 绿色万兆全光园区技术绿色 2.5.4 维护绿色 F5G-A 绿色万兆全光园区采用点对多点的 PON 技术，简化了末端 ONU 设备 的管理，减少了管理维护节点，减少了维护工作量，实现绿色维护。 F5G-A 绿色万兆全光园区的 OLT 设备是整个 PON 网络的管理中枢，通过 OMCI（光网络终端管理控制接口，Optical network terminal

彼此相连，以实现全 面无阻塞通信。8 个 H100 协同工作，形成一个巨型 GPU。通过 400 Gbps 超低延迟的 NVIDIA Quantum InfiniBand 进行网络内计算，将成千上万个 DGX 节点连接成一台 AI 超级计算机， 并不断扩展应用范围，成为全球客户构建 AI 基础设施的蓝图。 图表3： NVIDIA DGX 超级计算机结构 资料来源：GTC2023，华泰研究 8个H100模组通过NVLINK Switch相连 8个H100协同，形成一个巨型GPU 计算网络是AI超级计算机的重要系统 400Gbps超低延迟Quantum InfiniBand 计算网络连结成千上万个DGX节点 形成一台AI超级计算机 DGX超级计算机是现代化AI工厂 NVIDIA DGX H100

了解产业链的相关企业，补齐产业链 条，实现精准招商、敲门招商。 对招商引资落地的每一个项目通过平台进行全过程管理，实时、动态显示项目状态，并自动预警开 展督查督办，确保每一个项目按时间节点，高效有序推进。 从服务企业的全生命周期入手，重点围绕企业“产业链、人才链、创新链、资金链、服务链”建立 平 台服务体系，企业可通过超市获取人才服务、金融产品、产业协同、创新服务、中介服务等资源 区位招 息获取 程控制 据沉淀 商分析 招商项目全周期规范化管控，项目动 态实时更新展示，招商漏斗分析 招商人员工作进程管理，动态清晰 招商工作各流程节点文档记录，沉淀 企业商家基础数据，完善企业画像底 层数据。 运营管理 - 招商管理 数据化 基于大数据分析技术，实现招商过程全流程数据化，从而做到精准招商、高效招商。 MINIVISION

XML，ODBC（Open Database Connectivity）数据环 境 ，ActiveX  系统采用多层次的安全机制  合法用户的验证  对数据记录的访问权限控制（VPA）  对功能节点的访问权限控制  对页面功能操作的访问控制  Web 平台融合了 J2EE 理念  集成 AJAX、工作流、事务处理  Flash 技术、Web Service  基于 J2EE 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案 GIS & BIM & FM 可在 APP 中或后台系统中查询整个处理流程，各节点处理人， 总时间，分项时间等，为员工绩效考核及工单服务项目确定标准工 时提供数据基础。 APP/后台工单执行过程记录 技师到达现场执行时，可扫码定位，确定达到现场，通过录音、 拍照、录视频 ◆响应（Response）数据（JSON）结构 Head 对象 序号 属性名称 属性说明 1 code 接口调用状态码 2 describe 接口调用错误描述 4.list 对象 list 为数组对象，在不同的节点下面标示不同对象，参见各分项。 13.3.HIFMS Connectors HIFMS Connectors 是一个 ERP 集成工具，可以从企业已存在 的系统应用中获取标准化的元数据，也可以将

对极端天气应急措施提出规范性指导意见，打造多层次风 险灾害救助体系。 加强灾害风险应对处置：完成部署9套移动终端和 视频会议系统，100%覆盖各功能区、街道，基本 实现了以区应急局为中心、板块应急局为节点， 直通直联突发事件现场的一体化应急指挥体系。 持续开展日常应急演练：按照“以防为主、防抗 救相结 合”的 原则 ，推 进“应急 三项 准备” 和 “防灾减灾五项机制”，常态化开展应急救援演 练。 治理能力和企业服务能力。截至目前，已面向政 企两类用户建设了PC端和APP端，综合治理企业、 产业、产出、空间、项目5大维度161类数据。对 全区15.6万多家企业进行多维度精准画像，覆盖 产业上下游，囊括6,000余个产业节点，实现近 20个分析维度的全产业监测，支撑园区宏观经济 分析。集成诉求快递、政策全链、企业头条等多 类涉企应用，向企业提供一站式服务。 图：“一网通办” 为优化治理流程，便利企业和居民，园区聚力打造

应用范式 ◼ 知识迁移模式 工业大模型实现三类知识迁移： ➢ 跨设备迁移：在数控机床群体间共享磨损模式知识 ➢ 跨工序迁移：将冲压工艺知识迁移至焊接工序 ➢ 跨工厂迁移：在分布式制造节点间同步质量检测经验 ◼ 安全容错机制重构 工业大模型建立新型安全保障体系： ➢ 不确定性量化：输出置信区间及风险预警 ➢ 防御性蒸馏：抵抗对抗样本攻击 ➢ 退化监测：实时跟踪模型性能衰减 器的高频数据流， 同时对数据进行建模、分析并提供优化建议，这对算力提出了极高的要求。为 满足这些需求，高性能计算集群（HPC）成为不可或缺的基础设施。HPC 通过 21 集成大量计算节点，能够以并行化的方式快速处理大规模数据。此外，GPU （图形处理单元）和 TPU（张量处理单元）在工业大模型中也扮演着重要角色。 GPU 因其强大的并行计算能力，广泛应用于模型的训练阶段，而 TPU 据类型多样且规模庞大，包括结构化数据（如生产参数、设备日志）和非结构 化数据（如图像、视频、文本等）。为了高效存储和管理这些数据，分布式存储 系统被广泛应用。分布式存储通过将数据分散存储在多个节点上，不仅提升了 存储容量，还增强了数据的可靠性和访问速度。同时，大容量数据库（如 NoSQL 数据库）能够快速存取非结构化数据，为工业大模型提供了高效的数据 支持。此外，向量数据库的引入进一步提升了多模态数据的管理能力。向量数

会涉及太多定制化内容。终端设备如直接采用芯片实现通信功能，对 终端设备企业的研发能力和资金投入有一定要求。为简化芯片和终端 设备融合的复杂度，降低研发门槛，模组应运而生，成为衔接上游芯 片和下游终端设备的关键节点。 5G 模组将 5G 主芯片、射频前端、存储芯片、电容电阻等各类 元器件集成到一块电路板上，并提供标准接口。终端设备通过 5G 模 组快速实现 5G 通信功能，降低开发和落地门槛。 5G 。门控 机制中门的状态包括打开和关闭，门打开时允许业务包通过，门关闭 时则不允许通过。根据业务流特征，基于 IEEE802.1Qbv，通过门控 制列表（GCL）周期性地控制门的开/关，根据每个节点及队列的优 先级进行定义，周期性数据中需要实时传输的部分被安排优先传输。 除了周期性数据，在网络中通常会有一些重要紧急的非周期性数据， 这些重要紧急的突发事件应具有更高的优先级，会被立即安排调度。