，实现园区经济可持续发展目标。 图表1：智慧园区的概念内涵 资料来源：《中国智慧园区标准化白皮书》 2 2.智慧园区的常见分类 常见园区分类主要是依托园区主导产业，分为各类产业园区，但考虑到园区智慧 化升级改造需运营主体统一协调、全面把控，因此业内较认可按照运营主体对智慧园 区进行分类，即分为政府主导型开发区、产业地产主导型园区、大企业园区、小微型 园区。 图表2：智慧园区按运营主体分类 产业园区是承载不同产业发展的载体，因此，产业园区的开发建设只是开始，更 重要的在于园区运营和产业服务。从时间维度来看，我国自1979年深圳设立第一个产 业园—蛇口工业区开始，从“搭框架”到“精装修”，产业园区的运营也从“1.0”到 “4.0”正在不断地颠覆传统的思维模式。园区功能正在由低级向高级，由单一向综合 园区发展。通过产业结构升级和服务内容升级，打造综合服务平台，加强新兴信息技 术运用，强化后期运营增值服务，加快园区智慧化转型。 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 1.智慧园区产业图谱

场提供的服务而言：1）产品侧，产品伴随市场技术更迭而迭代，且产品体系基本走向以 数据或以场景为维度的高度统一；2）解决方案侧，一方面呈现软硬服一体化的态势，另 一方面也呈现出跨模块融合/打通的趋势；3）大模型侧，供给端对大模型的应用探索逐 步深入，主要通过智能体、大模型+大模型的强强联合、大模型+产品的结合等方式纷纷 探索大模型的应用落地。 需求端的核心需求没有变，生产制造管理相关、供应链相关等是重点，也是离散制造业 希望通过转型诊断后找到企业在研发、生产作业、数据、组织战略等环节开展诊断工作， 进而给出相应的改造建议，引导企业顺利转型。就需求端的转型现状而言，经过几年发 展企业对数字化转型理性与聚焦并行。理性一方面是指需求端在考虑到实际需求后，在 战略上高度认可，并确定未来一年在转型支出上增加投入，且供应商的选择更关注产品 及服务的实用性；另一方面则是指面对大模型的热度，需求端虽然积极拥抱，但是是以 客户洞察与营销管理这一大模型 需求市场宏观分析 核心需求场景未变，生产制造、供应链等仍是重点 02 需求市场转型现状调研分析 经历几年转型后-理性与聚焦并行 03 供给市场产品及服务分析 产品走向体系化，解决方案走向一体化 04 供给市场典型案例展现 从不同场景切入，发挥自身优势，推出产品和服务 05 行业发展思考与启示 格局未定，一切皆有可能 06 专家之声 一线企业专家的项目实践经验分享及前瞻的思考

力；数智化通过设备更新促进生产数字化和现代化；绿色化则是实现节能减排目标的重要方式。这三个 路径共同推动引领中国经济高质量发展的新质生产力的形成。 在市场层面，随着各省市具体行动方案的出台和实施，预计到2027年，中国在工业、农业等重点领域 的设备投资规模将较2023年增长25%以上，形成年规模5-6万亿元的巨大市场。这一增长趋势，预示着中 国设备更新市场将迎来一个快速发展的黄金时期。对于国内外设备制造商、技术提供商及相关服务行业而 大规模设备更新潜力足、需求旺。上海已经公开了汽车、石化、钢铁、电子信息、电气装备、能源、船 舶、轻工、水务、工业互联网等工业领域大规模设备更新十大场景和百亿元需求清单，力争实现全市 近万家规上企业全覆盖，目标到2027年，工业领域设备投资规模较2023年增长45%，设备投资累计超 4000亿元，远高于全国平均水平。同时，推出“政策工具箱”，包括提供低息贷款、产业补贴、进口设 备免税等多项政策，并且通过减 重点领域一：推动工业制造设备升级 工业制造是中国经济的压舱石，也是设备更新涉及最大的领域。工业和信息化部等七部门印发的 《推动工业领域设备更新实施方案》，标志着我国工业领域设备更新和技术改造迈入新阶段。 上述方案提出，到2027年，工业领域设备投资规模较2023年增长25%以上，规模以上工业企业数 字化研发设计工具普及率、关键工序数控化率分别超过90%、75%，工业大省大市和重点园区规上工业 企业数字化改造全覆盖。

链管理和生产流程，以保持德国在工业领域的领先地位。 欧洲的石油需求整体上呈下降趋势，炼油产能预计将减少。目前，欧洲油气产业正在逐步实 施数字化战略，以持续提高运营效率和安全性。欧盟作为一个高度一体化的政治和经济实体，十 分关注各成员国在包括石化领域在内的工业场景中的数字化转型和智能化改造，并通过《欧洲数 据战略》《工业�.�倡议》《数字欧洲计划》等纲领性文件，强调发展人工智能、网络安全、高性 贡献。” 十四五期间，国家持续布局石油石化产业的自主创新和产业升级，并不断引入新技术加强石 油石化领域的效率、安全、环保能力建设。《关于“十四五”推动石化化工产业高质量发展的指 导意见》指出：到����年，石化化工产业基本形成自主创新能力强、结构布局合理、绿色安全低 碳的高质量发展格局，高端产品保障能力大幅提高，核心竞争能力明显增强，高水平自立自强迈 出坚实步伐。����年�月��日，工 务、环保等领域都将面临巨大的转型压力。同时，伴随原料价格、居民可支配收入、消费价格等 一系列社会指标的波动影响，包括石油石化在内的各个行业都需要主动应对趋势变化带来的严峻 挑战，及时调整生产结构，加强一体化经营管理，提高企业效益水平。 �� 以炼油化工、煤化工为代表的流程型行业，生产过程极其复杂，包含了大量的物理反应、化 学反应，物料还存在气、液、固等多种形态，上下游耦合度高。石油石化行业的新型工业化发

内的任务，如汽车行业中的零部件设计优化、电子设备制造中的电路板故障检 测等任务。 图 1.2 制造行业（汽车制造、电路制造、电子产品制造等） ➢ 场景大模型 场景大模型则是进一步细化到工业中的特定场景。工业领域包含众多场景， 10 如研发设计场景、生产制造场景、试验测试场景、运维服务场景等。场景大模 型针对这些特定场景下的数据和操作要求构建，能够精准地适应特定场景下的 任 这是工业大模型构建的第一阶段。工业数据具有异质数据模态的特点，包 括 CAX 模型、传感信号、工艺文件、机器指令等特有数据模态，与通用大模型 常用的文本、图像等数据模态有很大区别。工业数据制备涉及到对这些复杂多 样的数据进行收集、整理、清洗、标注等操作，以便为后续的模型训练提供合 适的数据基础。 图 1.4 工业数据类型（三维图纸、时序信号、二维图纸、机器指令等） 1.1.4 工业基座模型训练 制备的工业数据对模型进行训练。由于工业数据的特殊性以及工业应用对模型 11 的高要求，这个过程需要解决诸如如何让模型更好地理解工业数据的语义、如 何提高模型在工业任务中的准确性等问题。这一阶段的训练结果将影响到工业 大模型后续在工业任务/行业模型适配以及工业场景交互应用中的表现。 图 1.5 模型设计及使用反馈 1.1.5 工业场景交互应用 工业场景交互应用是工业大模型构建的最后一个阶段。这一阶段主要关注

WITH PRACTIC www.ihr360.com 400-806-2822 i人事智慧HR 扫码领取 企业降本增效方案 扫码关注 i人事小红书官方号 从思考到传递，从传递到实践！ FROM THINKING TO DELIVERY, FROM DELIVERY TO PRACTICE! 用 HR 系统就选懂业务的 i 人事 写在翻阅之前 制造业效率革命：高价值人效指标与技术 时代下的组织变革 11 18 观点 VIEWPOINT 02 目录 用 HR 系统就选懂业务的 i 人事 写在翻阅之前 �� �� 在过去二十年中，全球制造业经历了前所未有的变革。从自动化生产到智能制造，再到供应链的全球化，每一 个环节都在经历深刻的技术革新。然而，与这些技术进步相比，制造业在数字化转型方面仍面临重大挑战。 尽管机械自动化和供应链数字化方面取得了显著进步，但在人效提升和数字化管理层面，许多制造企业仍处于 移动物联网化，但管理层面仍依赖传统方法， 导致决策缓慢、资源配置不合理，以及人力资源的低效利用。 创办利唐科技后，我们推出了行业领先的 HR SaaS 产品⸺i 人事。它为制造行业提供了完整、一体化的 HR 解决方案，不仅包括基础的花名册、考勤、薪资、绩效、招聘、培训等模块，还通过 aPaaS 产品智搭云，将 人力数据与业务数据融合。i 人事帮助企业更准确地预测需求、提高人效、降低成本，其协同办公和审批流程

打造韧性企业，开创增长新局 中国企业供应链转型的三大方向 从制造到智造，重塑者做对了什么？ 工业4.0时代的制造企业研发转型 02 | 智能制造 《展望》创刊于1999年，是埃森哲面向中国市场推出的 旗舰刊物。《展望》特刊聚焦单一行业或话题展开深度分析， 带来切中当下、富有见地的思考和建议。 过去几年，制造业挑战重重，全球新冠疫情、地缘冲突，很 多主要经济体面临通胀风险，以及以生成式人工智能为代表的 技术发展都给制造业带来巨大压力。 面对更加复杂且更具不确定性的市场环境，许多企业的应对 之法是引入短期解决方案，采取被动策略，提高生产效率，但这 样做代价不菲，比如库存高企、成本剧增。很多企业尚未意识到 向智能制造转型的益处，仅进行零敲碎打的方法，收效甚微。 大变局当采取大变革。要想实现生产效率、产品质量、 成本控制以及创新能力的显著提升，企业不仅需要实现技术升 级，还需要在战略、人才组织、数据管理、供应链整合、创新文 | 03 打造韧性企业，开创增长新局 中国企业供应链转型的三大方向 从制造到智造，重塑者做对了什么？ 工业4.0时代的制造企业研发转型 6 18 22 28 目录 智能制造 | 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

中建三局智能技术有限公司 江苏亨通光电股份有限公司 中国电子节能技术协会 绿色全光网络专业委员会 PREFACE 前 言 过去几年，我们见证了 F5G 全光网络的迅猛发展，F5G 全光网络 凭借光纤到末端、ODN 全无源、二层极简架构、带宽/业务灵活扩展、 运维简便等优势获得客户的青睐，成为教育、医疗、制造、酒店、政 府、交通等千行百业数字化转型的最佳选择。 随着未来园区数智化、融合化和绿色化趋势的演进，高体验 F5G-A 园区的泛在智联特征 ...................................................................... 39 2.4.1 通感一体 .................................................................................................. 40 中国电子节能技术协会 绿色全光网络专业委员会 第一章 园区业务的趋势和挑战 中国电子节能技术协会 绿色全光网络专业委员会 9 9 1.1 数智化趋势 到 2030 年，全球联接总量将突破 2000 亿，完全进入到万兆联接的时代。而 原园区基础设施孤立建设、彼此不联通，无法支撑当前园区数字经济产业和低碳 可持续发展需要，需依托万兆联接的基础设施网络、数字平台，开启园区超高速 互联、全局感知、万物智联的新时代。

数智园区行业参考指南 "IN" 数智时代 赋能园区转型 全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会 (SAC/TC426) 英特尔（中国）有限公司 2023 年 12 月 从云端到边缘端，数据正在出现爆炸式增长，数智技术正在带 来颠覆式创新，物理世界与虚拟世界正在加速融合……变革的 浪潮席卷而过。园区作为产业经济集聚的重要形态与主体，正 在成为新一轮数智化变革的见证者与推动者。通过把握数智化 考 架构，帮助园区更好地利用数智技术的创新成果，持续拓展数 智园区的能力范围与服务边界，实现园区全状态实时化和可视 化、园区管理决策协同化和智能化。 我们希望通过本指南，能够吸引更多园区加入到数智创新进程 中来，助力园区内企业、人员、车辆、商业等要素的数智化管 理与运营，不仅实现园区的高质量发展，同时也助力产业经济 的转型升级。 主编单位： 全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会 边 – 端的协同处理架构对数据进行高 效处理，从而让园区的建设、运营更加智慧化。在数智园区 内，人、设备、系统将不再是独立的个体，而是通过数字孪 生等技术，实现从物理空间到数字空间的广泛映射，并最终 构成的有机生态体。边缘计算是数智园区的重要技术形态， 通过将数据处理转移到设备边缘与网络边缘，园区将能够近 即时地对广泛的数据进行处理，降低云与网络资源压力，更 好地为园区治理、社会民生、产业经济、运营管理、应急处