发展处于1.0至2.0的过渡阶段。 智慧园区3.0阶段：全数字化阶段，即全要素聚合、全场景智慧。该阶段，智慧园 区在人工智能、深度学习、数字孪生等技术的加持下，成为一个基于数据自动控制、 自主学习、自我进化、自主决策的有机生命体，实现全要素聚合和全场景智慧，最终 使园区达到最优的运行状态，实现经济价值和社会价值最大化。 图表4：中国智慧园区发展阶段概述 资料来源：前瞻产业研究院 第三节 智慧园区发展现状 理和服 务为主要建设目标。从典型智慧园区看，如工业互联网平台是工业园区数字化转型的 重要建设内容，有效提升工业智能制造和智能服务水平；化工园区着重将环保和安监 领域的数字化作为提升的着力点，推进化工园区安全生产和绿色生产转型；科技园区 更加注重新型基础设施建设，为企业研发创新和企业经营效率提升提供数字化基础保 障。 从智慧园区方案类型市场结构来看，根据赛迪顾问（CCID）数据显示，2021年园 面向不同类型的园区，解决方案各有侧重。从典型智慧园区看，工业互联网平台 是工业园区数字化转型的重要建设内容，能有效提升工业智能制造和智能服务水平； 化工园区着重将环保和安监领域的数字化作为提升的着力点，推进化工园区安全生产 和绿色生产转型；科技园区更加注重新型基础设施建设，为企业研发创新和企业经营 效率提升提供数字化基础保障。 同时，因应园区在建设发展过程中逐步显现出的园区综合治理难点、服务瓶颈和

基于英特尔® 架构的原基科技数智园区运营管理方案采用了 “平台 + 生态” 的建设模式，构建与园区共生有生命力的平台 + 开放生态模式，网罗用户触点，服务于不同角色需求，同运营 体系一起进化生长。该方案在边缘计算平台的基础之上，集成 安全管理、车辆管理、行为分析等多系统融合，通过智能化子 系统与运营系统实现全面的数据打通，实现园区经营、基础物 业管理、企业生产生活配套的一体化运营。 基本特性 3 个 建设目标 以人为本 绿色高效 引领未来 数字 孪生 物理空间 数字空间 联接 计算 AI 云 全域感知 万物互联 主动服务 智能进化 健康安全 统一感知 数智安全 便捷通行 统一身份 数智通行 人性服务 统一助手 数智服务 绿色低碳 统一控制 数智低碳 高效协同

亿美元的制造商只有效使用了 38% 的数据，而 年收入超过 300 亿美元的制造商则有效使用了一半以上的 数据 (51%)。 数据划分 :: 21 虽然 ARC 认为近期的生成式人工智能突破是工业人工智能 领域的进化步骤，但它对工业软件解决方案的用户交互模式 以及人工智能普及化的影响可能具有革命性意义"。 Colin Masson | ARC 咨询集团研究总监 领导者如何拥抱工业人工智能 ARC 咨询集团"

支持动态拼装。核心组件包 括： ➢ 基础模型池：包含设备诊断、工艺优化、异常检测等原子能力模块 ➢ 知识路由网络：根据输入特征自动匹配最优模型组合 ➢ 联邦学习接口：支持跨工厂模型组件协同进化 技术优势：单个模块参数量控制在百亿级，降低硬件部署门槛。 (3) 联邦协同大模型 技术特征：在保护数据隐私前提下实现跨组织知识共享，关键技术包括： ➢ 差分隐私机制：在参数聚合阶段添加噪声保护原始数据 ➢ 工业大模型： 多任务统一：单模型支持质量检测、设备预测、工艺优化等多种任务，参 数共享 因果推理：构建故障传播因果图，使模型的可解释性提升 持续进化：联邦学习框架支持跨工厂知识共享，某装备联盟模型每月自动 进化 2 次 ⚫ 性能提升：在相同数据量下，工业大模型的多任务处理效率提高 3-5 倍，复 杂场景泛化能力增强 60%。 1.4.3 应用范式维度对比 ➢ 工业大模型技术服务的核心目标是保障模型的持续有效性和企业的技术收 益最大化。通过稳定的技术支持，企业可以在复杂动态的环境中保持模型的高 性能运行，并通过增量学习和场景化适配能力，推动模型的不断进化。技术服 务还致力于降低企业的使用门槛，使非技术背景的用户也能轻松上手，同时通 过优化资源配置显著降低企业的运维成本。此外，技术服务通过完善的安全管 理体系，为企业提供数据隐私和法规合规方面的保障，帮助企业在竞争激烈的

四、从封闭的研发组织到开放创新生态系统。 智能网联的产品系统需要整合第三方的应用和能力 组件，打造开放的平台并赋能生态系统将成为新的竞 争优势。 五、数字化研发平台从产品生命周期管理（PLM） 进化到人工智能（AI）赋能的数字孪生和数字主线。 智能互联的产品系统可以收集产品生命周期的大量数 据，从而为AI赋能的数字孪生和数字主线提供基础。 需要特别注意的是，产品和业务模式的转型并 非一

型辅助下，西安交通大学第一附属医院超级抗菌药（Drug X）的研 发进入临床阶段，其研发周期从数年缩短至数月，研发成本降低 70%以上，打破了医药界的双十定律（新药研制需 10 年时间、10 亿 美元成本），帮助解决超级耐药菌进化速度快，新类别、新靶点抗生 素难以及时匹配的问题。 英矽智能基于数据+AI 驱动的药物分子结构快速设计与筛选， 大幅提升研发效率。通过构建基因组学、蛋白质组学、临床数据等 数据集训练算法模型，并基于

66.7% 62.2% 37.8% 28.9% 26.7% 17.8% 17.8% 8.9% 领域知识增强成为标配 多模态理解突破场景限制 模型轻量化加速边缘部署 大模型的自主进化能力实 现持续优化 工艺方案自动生成 跨工厂知识迁移 形成垂直领域模型商店 催生工业提示词工程师 28.9% 15.6% 6.7% 4.4% 6.7% 与外部厂商共建，联合研发

25 年） 22 业软件 CST 的相对误差仅在 1.02%28。 电磁仿真领域典型方法包括优化类算法、传统机器学习算法和深 度学习算法。一是优化类算法，如遗传算法、粒子群优化算法、差分 进化算法、蚁群算法等。在天线设计和电磁器件优化场景，使用遗传 算法模拟自然选择、交叉和变异等过程，实现搜索复杂的设计空间， 找到满足特定性能指标的最优解29。二是传统机器学习算法，如人工 神经网络

统的优化，而非创造全新的解决方案 传统智能 人工智能+ �� 技术模式：“传统智能”基于预设的逻辑和算法来执行任务，而非更多地通过学习来持续提 升智能；“人工智能+”则模拟人类的学习、推理和决策过程，能够持续进化并处理复杂的 数据和任务； 应用模式：“传统智能”一般应用于特定领域任务，聚焦自动处理问题，灵活性和适应性较 差；“人工智能+”可应用于复杂且广域的非结构化多模任务处理，具备很强的灵活性和普