言 本标准按照 GB/T1. 1—2009给出的规则起草。 本标准由全国危险化学品管理标准化技术委员会(SAC/TC251)提出并归口。 本标准起草单位:中国石油和化学工业联合会化工园区工作委员会、清华大学、惠州大亚湾经济技 术开发区、上海化学工业区发展有限公司、中国化工经济技术发展中心、中国化学工程集团有限公司、中 馨科创(北京)咨询顾问有限公司。 本标准主要起草人:杨挺、石磊 件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。 GB/T29178 消防应急救援 装备配备指南 GB/T29639 生产经营单位生产安全事故应急预案编制导则 GB30077 危险化学品单位应急救援物资配备要求 GB/T36762 化工园区公共管廊管理规程 GB/T45001 职业健康安全管理体系 要求及使用指南 GB50052 供配电系统设计规范 GB50160 石油化工企业设计防火标准 化工园区为实现高质量发展尽可能提升的指标。 3. 6 责任关怀 responsiblecare 化学工业自愿发起的关于健康安全及环境等方面不断改善绩效的行为。 注:是化工行业专有的自愿性行动。该行动旨在改善各化工企业生产经营活动中的健康安全及环境表现,提高当 地社区对化工行业的认识和参与水平。 4 缩略语 下列缩略语适用于本文件。 COD:化学需氧量(chemicaloxygendemand) VOCs:挥发性

用，开启人机深度协同的新纪元 ［1］。 2023 年以来，具身智能在技术突破和应用拓展方 面取得了显著进展。计算机视觉中激光雷达、深度相 机等感知技术的进步，使具身物理本体能够实现毫米 级环境感知 ［2］；强化学习、模仿学习、自适应控制等人 工智能算法的发展，让具身智能在虚拟仿真环境中通 过大量试错优化策略，并将经验无缝迁移至真实场 景 ［3］；Vision-Language-Action 大模型的出现，进一步增 家务机器人横空出世之后，具身智能 的前沿概念开始被大众所知晓 ［13］。本次具身智能的 浪潮，是以人形机器人的技术突破为核心，使其逐渐 成为人工智能领域的研究热点。近年来，随着计算机 视觉、深度学习、强化学习等技术的快速发展，具身智 能在理论研究和实际应用方面都取得了显著进展，迎 来了新的发展机遇。 工业机器人在自动化产线作业已经几十年了，这 难道不是具身智能？确实，从二十世纪八十年代，大 2.2 强化学习与自适应控制技术 强化学习是一种通过具身智能物理本体与环境 进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优策略 的机器学习方法。在具身智能中，强化学习被广泛应 用于决策和控制，使机器人能够在不断试错的过程中 学习如何在不同环境下做出最优决策，以实现目标任 务。自适应控制技术则使机器人能够根据环境的变 化实时调整自身的控制策略，以保持良好的性能和稳 定性。通过强化学习与自适应控制技术的结合，具身

《重点化工产业集聚区重大安全风险防控工作总体方案》 建设内容与验收标准 750 分 150 分 100 分 （二）配置易燃易爆有毒有害气体泄漏监测管控设备（必建） （一）化工园区安全风险智能化管控平台建设（必建） （三）危险化学品安全预防控制体系建设（鼓励） n 易燃易爆有毒有害气体泄漏探测 n 公共管廊安全风险监测预警 n 公用工程安全风险感知 n 实现区域安全风险隔离管控 n 安全基础管理 n 重大危险源安全管理 “ 十有” 1. 有规划体系 2. 有管理机构、人员、管理制 度 3. 有“ 四至”范围 4. 有周边土地规划安全控制线 5. 有公用设施和配套功能设施 6. 有封闭化管理 7. 有危险化学品专用车辆停车 场 8. 有信息化平台 9. 有化工安全技能实训基地 10. 有消防设施（特勤站） “ 两禁” 依托 GIS 地理信息系统、空间智能和数字孪生技术，以“十有两禁”和建设指南为依据，以重大安 工作 进 行 管 理 和运维。 系统配置与管理 系统包含用户基础信息的管理，包含用户角色和权限， 文档、供应商管理、信号链路管理以及设备型号管理等。 危险源管理 系统实现对重大危险源的辨识，危险化学品信息的配置， 高危工艺管理等，系统提供实时数据管理和自定义报警功能，可通过 多种方式下发报警至终端设备以及自动保存历史。 安全生产模块 危险源监测预警模块 主要用于监测企业 构成重大危险源的储存及生产装置实时

............................................................................489 8.5.4 使用红外遥感遥测实现园区化学品泄漏实时监测.........................................................489 8.6 方案特色与技术先进性................ 年度工作目标责任制考核一等奖，实现了“三连冠”，乍 浦经济开发区考核进入全省第 13 名，中国化工新材料（XX）园区位列全国化 工园区第 10 强。 一是特色产业发展迅猛。近年来随着英荷壳牌、日本帝人、乐天化学、韩 国晓星等一批国际知名企业和 XX 石化、三江化工、嘉化能源、浙江信汇、浙 江传化等一批国内知名企业相继落户，XX 港区以化工新材料、装备制造、仓储 物流等为主导的临港产业初具规模。特别是 是符合当下时代发展潮流的战略选择，是树立我国智慧化工园区发展典范、建 立我国智慧化工园区发展范式的使命要求。 1.3.2 智慧园区建设是提升园区安全环保水平的本质要求 安全生产，是化工园区的“生命线”。化工园区是危险化学品生产、使用、储 存、运输等各个环节的集中区域，区域内涉及大量的易燃易爆、有毒有害危化 品，且构成重大危险源的数量众多，安全风险集中，一旦发生事故，易造成人 员、财产的重大损失。例如，发生在 2015

ICS Z04 CPCIF 中国石油和化学工业联合会团体标准 T/CPCIF XXX—2022 智慧化工园区能源管理系统建设指南 Specification for the construction of energy management system of smart chemical industry park 2022-XX-XX发布 2022-XX-XX实施 中 国 石 油 1—2020《标准化工作导则 第 1 部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由中国石油和化学工业联合会提出。 本文件由中国石油和化学工业联合会标准化工作委员会归口。 本规范起草单位：XXX、XXX 。 本规范起草人：XXX、XXX 。 1 目 次 1 范围........................

倍，从 Gork3 到 Grok4 强化学习阶段的算力需求增长 10 倍 [7]。后训练阶 段，大规模强化学习催生强大推理能力。DeepSeek 论文 [8]指出， 推理可以通过纯强化学习涌现，DeepSeek-R1-Zero 即是从基础模 型 DeepSeek-V3 经纯强化学习训练而来。OpenAI 在开发 o3 的过 程中观察到大规模强化学习呈现出与 GPT 系列预训练相同的“更 多计算=更好性能”的趋势。阿里云通义团队推出 QwQ-32B 时表示， 强化学习的持续扩展可以帮助中型模型实现与巨型 MoE 模型相媲 美的性能。推理阶段，更长思维链促成更高质量输出。OpenAI 开 发 o3 时验证，当推理模型被允许进行更多思考时，其性能将显著 提升。这一特性促进形成推理时间扩展技术，即在推理过程中增 加计算资源以提高输出质量，并让用户拥有了平衡成本和性能的 权利。如

开发套 件 工具与 组建 量⼦机器 学习 云上部署编排⼯具 边缘与移动端推理引擎 大规模分布式训练 服务器推理引擎 全场景统一部署 前端推理引擎 自然语言处理 联邦学习 强化学习 计算机视觉 服务化部署 文心大模型 训练 开发 模型压缩 时间序列 图学习 动态图 静态图 ⽣物 推荐 语音 自然语言处理 文心一言 ERNIE Bot 对话 PLATO-XL| 对话式产品成立混元助手 （ HunyuanAide ） 项目组。 2023 年 9 月 ，混元 AI 大模型正式发布。 算法方面 在预训练上从零启动训练 ，优化预训练算法及策略 ，精调及强化学习 ，改 进 注意力机制 ，并开发了思维链新算法。 机器学习框架 采用的是自主研发的机器学习框架 Angel ，训练速度相比业界主流框架提升 1 倍 ，推理速度比业界主流框架提升 1.3 倍。 准确理解用户意图 ，基于输入数据或信息进行推理、分析 支持 AI 输入文字内容 ，然后给出相应的回答 ，可有效解决事实性、 时效性问题 ，提升内容生成效果。 具有识别“ 陷阱 ”的能力 ，通过强化学习方法拒绝被“诱导 ”，当用户可能问出难以回答甚至无法回 答 的问题 ，针对此类安全诱导类问题的拒答率可以提升 20% ，减少了错误、无效回答的情况 ，提升回 答内容的可信度。 根据腾讯的规划 ，混元大模型将作为行业大模型服务的底座

而以上各个环节的水行业设施的生命周期可分 为基础设计，工程设计，采购，建设，移交，运维等环节。水 行业的业务可覆 盖传统的收集、生产、储运、销售等板块，也可拓展至环保 行 业水源监测与管理，水务设备制造、水处理化学品制造、 市政 供热，工程建设等方面。特许经营是水行业的主要服 务模式之 一，水务企业通过BOT（建设-运营-移交），TOT （移交-运营- 移交），ROT（改建-运营-移交）或DBOT（设 计-建设-运营-移 化厂，自来水及污水处理 厂等厂区以及水利水电工程建设 初期的数字化设计，可以为智慧水长远的发展，打造坚实的 基础；而在污水处理厂，对于 先进过程控制的需求也逐渐 涌现，通过此，以帮助水处理厂 提高运营效率，减少化学品 消耗，降低功耗及资产的损耗。 依托于剑维软件广泛而专业的产品线组合，结合水行业特 性及 我们的认知，接下来，我们将建立我们的整体创新解 决方案， 逐一详细说明流程和方法，使我们能够为您提供 所需的数据， 有设施的水质和合规性。 用可操作的信息为决策提供信息 标准化kpi，并通过向操作和维护提供上下文中的丰富数据 来提高实时可见性。 降低能源和运营成本 通过提高劳动力效率和提高关键指标的可见性，优化您的 能源和化学品使用操作以及安全性和弹性。 促进协作和团队一致性 数字化连接运营团队，共享知识，改善信息获取，并从集体 智慧的力量中受益。 在范围和规模上获得灵活性 部署到视频墙、多用户工作站或单个桌面，具体取决于用户

表现出更强的通用性，能够就一般话题产生符合人类语言习惯的回应，成为了世界上首个能够大范围商业应 用的聊天机器人。ChatGPT 在预训练-微调范式的基础上，在微调阶段引入“监督微调”和“人类反馈强化学 习”，让模型输出更好地符合一般人类对话的行为模式。也正是这一步训练，使得 ChatGPT 表现出了和人类 3 祛魅 AI：大模型的基本原理 12 相似的行为和情感，启发人们提出了 AI 智能体的概念。 2025)。从技术发展的角度看，DeepSeek 继承了前文所述的技术发展路线，同时做出了两方面贡献：一是通过混合专家（Mixture of Expert）的结构， 降低了模型使用所需的运算量，从而显著降低了计算成本；二是通过强化学习的方式，让大语言模型自主探索 并学会了复杂问题的推理。从社会角度来看，DeepSeek 的推出则代表了中国高科技企业对美国人工智能领导 地位的挑战，以及为 AI 大规模普及提供了可能。 3.2 些回答的优劣排序，给更优的答案更高的奖励。奖励模型的训练往往涉及到大量人工劳动，不少标注员来自 非洲欠发达国家4。最后，给定问题，让大语言模型输出答案，并更新参数以最大化答案在奖赏模型处的奖励。 后两步统称为人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF），奖励模型就好 像一个模仿人类偏好的自动化评分器，而大模型的任务就是最大化它的输出在奖励模型处的评分。

控视频，主要用于监测化工企业构成重大危险源的危 险 化学品储存设施及生产装置实时数据和预警、可燃有 毒 气体数据及预警、危险化工工艺安 全 参数监测预警、 监 控视频等信息。利用物联网云主机内嵌的视频分析技术 、 预测预警模型，及时获知化企业的各种装置、设备、 工 艺的安 全 运行状况，实现对企业的重大危险源的动态 安 全 监管 。 系统描述 GB 18218 危险化学品重大危险源辨识 GB/T