通过隐患、事故动态数据构成预警态势，结合 GIS 可视化呈现。 u 固定电脑 + 手机移动 APP 联合，保障隐患排查和预警事件闭环。 智慧安监： 一体化监测、 预警及治理，全方位保障园区的生产安 全 重大危险源监 测 隐患排查治 理 风险分级管控 企业安全档案 安全培训 事件处置跟踪 数据在线采集 事件应急联动 统计分析呈现 报警预警管理 行政执法 ④ ⑤ ① ③ ② 1. 人体特征摄像头识别 物品遗留 1. 向违章者发送信 息 或电话通知 2. 人员画像和轨迹 3. 启动处理预案 情景设定：安全进入罐区（日间 / 可见光） 事件处置! 事件归档 1. 周界闯入报警 2. 监控中心自动弹出视 频 1. 自动记录事件信 息 2. 生成报告 进入罐区 罐顶 登高 越线 整体防控 情景设定：重点区域防控（夜间 / 热成像） 高性能热成像探测器，通过先 进的测温算法，精确读取视角 型事故场景的常态化虚拟演练和 过程考核自动化，支持演练计划、 演练脚本灵活编辑和实施，支持 演练全过程跟踪管理和考评。 应急响应总结 对应急响应全部过程的整体评估 与智能化总结，宜能对事件的发 生、发展，综合研判和处置等信 息进行汇总和自动生成总结报告， 满足总结报告制作、存档、上报 和分发等要求，可实现对各类事 故救援全过程的数字化管理、 痕

工程人员就可以使 用平板电脑或智能手机记录问题并拍照，然后上传至管理平台，系 统自动生成内部派工单进行维修处理。 面向租户、商户使用的客户服务系统，可以实现呼叫中心通过 运维管理平台生成报事事件向移动端系统派单、回访等工作，工程 维修等客服人员可以通过系统对工单进行接单、转派、反馈等工作。 系统将自动将派工单推送到工程人员智能手机上，工程人员可直接 处理派工请求，或登门服务并拍照反馈，处理结果及时回传运维平 BIM & FM  历史执行过程记录 5. 工单系统 系统支持电话报修、网上报修（含手机移动应用端）二种模式。 集中报修模式：维修管理员负责受理并处理随机发生的属于维 护和修理范畴的运维服务事件，对其进行统一登记、统一派工和集 中监控。各业务科室根据出现的问题，进行电话报修，系统通过外 围设备技术手段自动采集电话号码，并对电话号码进行解析，自动 取出科室名称、报修地点等信息。同时系统具备自动弹屏登记、语 网络报修模式：由各业务科室根据出现的问题，由医护人员在 网上进行报修登记，由维修管理员受理，并进行派工和集中监控。 维修管理需与短信平台或短信猫等外围设备进行对接，按维修 工和医护人员的功能权限，按报修人和维修承接人事件任务的权限 分别进行短信发送，为业务人员之间的有效沟通，为作业任务的及 时传达提供支撑。 手机报修操作过程，需要具备手机 APP 功能，手机 APP 需要同 时支持安卓和 IOS 两种操作系统。用户可以通过手机报修，并拍照

现能力，实现园区数字孪生生态的自我塑造与运营，减少 人工介入。例如，在安全管理中，通过多模态大模型的应 用，园区安全管理系统能够自主识别视频中的各种对象， 判断是否存在安全隐患并自主上报，有助于减少人力投入、 提升违规事件等时间敏感型应用的处理效率。在设备运行 中，维护大模型可以分析设备的数据，实时检测设备运行 状态，预测设备故障，并提前进行维护和保养。 • 从部署架构来看，数智园区更强调构建云 – 网 – 边 提供视觉洞察，实现停车道闸、车牌识别、楼宇梯控、门禁 管理、异常检测、智能照明等场景应用。通过与现有园区信 息系统、终端设备的连接与工作负载整合，视频 AI 计算盒还 可助力实现智能化、自动化的事件发现与推送处理，为园区 提供整体智慧管理解决方案。 视频 AI 计算盒有助于降低 AI 方案的开发门槛，帮助客户快速 实现量产原型机的开发，进行方案验证。在成熟算法与硬件平 台解决方案组合的加持下，视频 缘计算系统来处理摄像头、门禁等终端的数据，在进行智 慧控制的同时，借助高速的 5G 网络与云平台交互，实现园 区统一、可视化的安全管理。 • 物业管理： 提供设备设施维护、物资管理、事件处理、访客预约和环 境管理等数字化能力，主要关注设备故障率、事件处置效 率、客户满意度、投诉率等指标，为企业与人员提供物业 保障服务能力。 • 人员管理： 通过对于园区内的人员进行洞察，一方面为人员提供数智 化服务，满足其在园区内安全生活、顺畅通行等需求；另

级别、设备描述信息、告警信息、告警工单派发等。因此，相应的资产设备管理系统 需要实现： • 硬件集成：能够整合各种硬件设备，如建筑、车辆、广告牌等，实现设备管 理的一体化。 • 实时预警与事件处置：具备实时监控和预警能力，能够在问题发生时快速响 应和处理。 • 数据统计分析：能够对采集到的数据进行统计分析，为园区管理提供决策支 持。 2.交通物流管理 交通物流管理系统作为实现园 用平台，基于其能够进行实时数据分析与智能学习，全面掌握园区交通状况、物流效 率、各类运营指标，从而对交通拥堵、物流瓶颈等问题进行及时预警，并提出优化建 议。在此基础上，系统还能够实现交通调度自动化、物流路径优化、交通事件快速响 应等功能，确保园区内交通顺畅、物流高效。 • 智能交通管理：具备交通管理经验，能够提供智能交通服务。 • 物流服务：具备物流配送管理的经验和能力，能够搭建物流服务平台，有效 调度和分配物资，方便企业进行货物收发。 采 购、输配、使用的可视化，使园区的管理人员对能源及环保运行情况、运行效率、各 类指标、故障情况做到清楚的了解；能够进行能效分析与诊断，再进一步实现能源运 行的调配、控制、能耗告警、能耗预测、事件处置等，帮助园区提升能源利用率，降 低用能成本。 • 实时汇集数据：能够基于数字化技术帮助园区实时获取各类能源及环保设备 读数，无需人工逐一抄表，并且能够将各个点位的耗能碳排情况、环保数据统一汇

| 05 余鸿彪、潘峥 文 打造韧性企业， 开创增长新局 特刊 06 | 智能制造 过去几年，制造业在端到端供应、生产和运营 领域面临了诸多挑战，包括需求波动、成本上涨、极 端天气事件和技术创新带来的影响等。这些挑战大 大降低了制造业的韧性，导致企业每年错失1.6万亿 美元的收入增长机会。 但埃森哲最新调研发现，投资于韧性能力建 设和提高数字化成熟度的企业明显超越了同行，积 以促进资源的重新分配 • 采用灵活的员工合同，根据业务强度快速调配资源 • 使用数据分析进行技能需求管理，快速匹配能力与需求 • 通过有效的程序和方法，确保团队在超出监管能力的灾难 性事件（如自然灾害、暴力/恐怖事件）中的安全 自主生产 打造低碳化产业系统，能够快速、无缝地重新配置和调整以适应 变化。 • 引入高度灵活的自动化生产线概念，专门满足高度定制化需 求，或能够根据变化快速重新配置 例如，员工需要知晓如何使用预测工具和可视 化工具，并基于数据进行决策，以此驾驭现代供应链 的复杂性。单一职能团队很难厘清这些复杂局面，企 业需要能够跨部门工作的员工（参见图四）。 当企业因冲击事件面临人员和技能短缺时，技术 可以有效助力企业提高敏捷性。例如，企业可以充分 利用增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术，以助力 拥有必要技能的员工，由他们帮助完全处于另一地点 的同事成功完成任务。

绿色园区：环境友好篇 01 应对气候变化 在全球气候变化日益严峻的背景下，实现碳减排和提升气 候韧性是气候行动至关重要的使命。碳减排旨在减少温室 气体排放，实现气候稳定。而气候韧性则赋予我们抵御极 端气候事件的能力，保护社区和生态系统的稳固。 园区勇立潮头，引领生态文明，以创新实践应对气候变化，推动能源革新，优化资源利用，守 护生态多样性，筑牢可持续发展之基。 建设碳达峰试点园区 园 区 积 极 实 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。2023年度已完成防汛防台、金鸡湖景区水上 救援、阳澄湖半岛集宿区消防安全疏散和华谊影 城大型游客设施救援等共计26次大型综合应急演 练，78次板块应急演练和291次社区应急演练。 加强应急队伍建设：持续深化应急救援力量的有 机整合和优化配置，优化全区“一盘棋”的突发 事件应对格局。先后印发《关于支持引导社会应 急力量 参与减 灾救 灾等 应急工作 的指 导意见 》 《关于建立苏州工业园区军地抢险救灾协调联动 机制的通知》，构建以消防救援大队综合救援力 量为主导，专业化与社会化队伍相结合的救援力

等安全管理 体系方案，明确标准制度查阅、工控安全活动全过程管理等，形成“技+管”结合的综合安 全管控能力 安全运维体系方案设计：结合业务需求，设计运维标准规范、资产管理等安全运维体系方案， 规范安全事件处置、脆弱性问题处理、日常运维等流程，实现运维行为痕迹化及闭环管理 安全设备部署（产品落地与策略优化） 目标：精准部署安全设备，配置相应安全防护策略，提供全方位安全防护 依据招标文件技术参数要求， 成能力等息息相关。除此以外，供应链管理、数据相关服 务也是企业探索大模型落地较多的场景，占比分别为35.6%和33.3%，这与在大数据建设基础上，叠加大模型能力能让数据资产发挥 更大价值有关，如异常事件的智能模拟与处理。 注释：针对已经进行了数字化转型的企业客户进行调研，N=45。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 企业探索大模型的主要落地场景分布 24.4% 26.7% 17.8% 强化工业主机安全防护，抵御木马、病 毒等威胁；在关键网络节点部署工业安全流量审计，及时发现异常行为并告警；依托工业安全态势感知平台，对网络设备日志、流 量数据集中收集分析，持续优化安全策略，提升安全事件协同联动处置能力，为制造业数字化转型提供动态、全方位安全保障。 来源：企业访谈，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 天融信“价值交付”服务模式 • 提供由安全咨询、安全建设及安全服务组合而 成的闭环安全服务能力，注重落地实际成效及

不同能源部门、终端使用部门以及工业部门需要被纳 入到整体规划中，使规划和建设发展密切同步。数字 孪生可以通过数据汇总、模拟和后续优化来支持这一 过程。同时，还需要考虑扩展性和模块化，以避免锁 定，并为未知的事件、流程甚至技术创建互连。 27 2.3 能源园区的本地能源转换 到目前为止，能源载体产业链上的能源转换是在园区之 外进行的。综合性的园区规划正在将能源转换引入园区 内部。 这已经清楚地表明，能源转换产业链可以远远超出本地 机构、资产管理公司）越来越多地将气候相关方面的影 响纳入其决策过程以及对公司和/或项目的评估。 风险主要有两种类型：物理气候风险和转型风险。物 理风险是由于气候模式的事件（急性）或长期变化（ 慢性）而产生的风险，包括极端天气事件，如干旱、 热带气旋、持续高温、海平面上升、火灾和生物多样 欧盟委员会 可持续金融是指在金融部门作出投资决定时考虑到环境、社会和治理（ESG）因 素的过程，从而导致对可持续经济活动和项目的更长期投资。 同效应和发掘节能潜力，例如，考虑利用工业生产过程 中产生的余热废热满足住宅建筑的供暖需求。 能源需求的未来前景 能源需求受诸多因素的影响。从外部看，气候变化导 致平均气温升高，同时增加了极端气温和天气事件的 可能性。与全球平均气温相比，城市的气温上升幅度 更大，导致制冷需求增加，而供暖需求减少。住宅和 商业建筑受到的影响更大，因为它们在低温供暖的需 求中占较大份额。此外，许多现有建筑的设计并不能

之间的差距。大模型在训练过程中可能对某些模式或统计规律产生过度拟合， 但这些规律并不一定适用于所有工业场景。此外，工业场景的复杂性和多样性 也增加了模型幻觉的发生概率，尤其是在模型需要处理未知任务或稀有事件时。 2.4.3 可解释性问题 工业大模型还面临模型可解释性不足的问题。在许多工业任务中，模型的 决策结果可能直接影响生产效率、安全性甚至企业的经济效益，因此对模型决 策过程的可解释性提 时、动态地反映生产 系统的状态，并根据外部环境的变化和内在生产的需求进行及时调整。传统的 生产调度通常依赖于历史数据和静态规则，但在现代复杂的生产环境中，设备 故障、原材料短缺、人员缺席等突发事件频繁发生，传统方法往往难以应对这 些不确定性。而工业大模型通过集成来自各个生产环节的实时数据，能够实时 监控生产状态、分析生产瓶颈，并进行预测。这种预测功能使得企业可以提前 预知潜在的生产问题 生产过程中更高效地利用资源，降低生产成本。 此外，工业大模型还具有强大的智能决策能力，能够在复杂的生产环境中 实现快速、精准的决策。传统的生产调度通常依赖人工经验和静态规则，这不 仅决策速度慢，而且容易出现偏差，尤其是在应对突发事件时。而工业大模型 则能够通过数据驱动和算法优化，迅速做出调整方案。例如，在生产过程中， 如果出现设备故障或物料延迟，工业大模型能够通过实时数据分析和预测，自 动调整生产计划，调配资源，确保生产进度不受影响。模型能够考虑到生产的

27001 和 SOC 2 认证的云服务提供商，确保其 安全合规。 最后，事故应急响应预案是解决安全事件的关键。应建立并完 善应急响应计划，包括事故的识别、评估、处置和恢复等流程。定 期组织应急演练，提高团队的应变能力。同时，对事故处理进行事 后分析，逐步优化安全策略，降低未来发生类似事件的风险。 综上所述，在 AI 大模型智慧工厂 MDC 项目中建立完善的安全 性与风险管理机制，将为云计算平台的安全运作提供强有力的保 为进一步增强数据安全，日常的监控和审计机制也不可忽视。 系统应定期生成访问日志，记录所有数据访问操作，并通过日志分 析检测异常行为。此外，设置实时监控机制，自动触发警报与响 应，以应对潜在的安全威胁。在发生数据泄露或异常事件时，需立 即启用应急响应程序，迅速采取措施减轻损失并进行事后调查。 数据加密也是有效的数据安全管理措施之一。在数据存储和传 输过程中，采用强加密算法（如 AES-256）加密敏感数据，以防止 灵活调整项目管理方法，运用敏捷管理模式，以应对快速变化 的市场需求和技术变革。 此外，项目组需建立应急预案，以快速应对突发情况。应急预 案应包括信息传递、责任分配、问题处理机制等，以确保项目能够 在突发事件发生时迅速响应，减少损失。 项目的成功与否在于对风险的有效管理，项目组需以高度的责 任感与专业精神，确保各项措施落实到位，从而助力 AI 大模型智 慧工厂 MDC 项目的顺利实施与长远发展。