来源：石化盈科 & IDC，���� 行业特征：单点工具为主，以效率提升为目标 跃迁标志：从经验决策到数据辅助决策 业务维度： · 管理：初步建立数据采集系统，积累关键业务数据 · 研发：引入CAE/CFD等仿真工具，替代部分石化实验环节 · 生产：重点装置实施DCS等控制，实现参数自动监测/调节 · 服务：传统石化服务嵌入线上预约、移动支付等数字触点 支撑体系： · 组织：有专职新智运营团队，开展顶层设计与项目推进 全局优化阶段 �� 局部赋能阶段：该阶段的典型特征是石油石化传统运营模式仍占主导，但智能技术已在关键 环节实现单点应用。企业管理环节初步建立数据采集系统以积累核心业务数据；研发环节引 入CAE/CFD等仿真工具替代部分物理实验；生产环节在重点装置部署DCS等控制系统，实现 关键参数自动监测与调节；服务环节嵌入线上预约、移动支付等数字化触点。支撑体系上， 企业设立专职新智运营团队推进顶层设计与

绿色数据中心等级评价、ISO14064、零碳证书 辅导→测试→取证 2.7.3.2 关键服务活动 阶段 活动 工具/方法 输出 评估 能耗基线扫描 SNMP/IPMI+红外 《能耗基线报告》 设计 制冷/供电优化方案 CFD+TCO 模型 《节能实施方案》 实施 冷热通道封闭、AI 调频 开源脚本+PVC 帘 PUE 降低 0.1–0.3 监测 实时 PUE 大屏 DCIM+碳感知 API 告警阈值CFD 预演+红外复测 绿电波动影响 SLA 风光出力不稳 储能/柴油发电机兜底 核算误差被审计质疑 碳排边界不清 第三方机构预审 2.7.4 绿色运维关键技术体系 2.7.4.1 智能能效管理（AI-Ops）

真、预测性维护和生成式设计的核心。其主要任务可归纳为以下几类：  物理场仿真与系统演化预测：核心任务是生成描述物理系统未来状态的时空 数据。例如，根据初始条件和边界约束，生成计算流体力学（CFD）的流场 演化高清视频，或预测机械臂在执行任务过程中的应力分布和振动时序视频。 这要求生成内容严格遵循物理一致性。  生成式设计与逆向工程：根据给定的性能指标、约束条件和功能需求，生成 全 演“任务规划者”的角色，善于利用蕴含物理知识的外部专业工具。在面对需要 精密计算的场景时，大模型的推理输出不应是一个“猜”出来的数值，而是一条 能够调用经过严格验证的物理仿真求解器（如 FEA、CFD 软件）的指令。通过 这种方式，我们将大模型的语义理解和逻辑规划能力，与传统求解器的精确计算 能力进行优势互补，在确保最终结果物理真实性的前提下，极大地拓展了 AI 解 决复杂工程问题的边界。