统一的业务流程规范 • 统一的基础数据标准 • 统一的数据统计口径 • 统一的考核规则 • 统一的异常判定规则 • 关键资源集中控制、 集中统筹共享 • 实现跨职能的信息、流程 横向贯通，提高整体协作 效率 • 实现集团上下的纵向贯 通，建立满足多级组织共 性与个性并存的管理需求 • 实现标准、规范规则与业 务执行的贯通，实现精益 管理思路的落地实现 建立流程和组织的一体化，实现横纵贯通 统一的业务流程规范 • 统一的基础数据标准 • 统一的数据统计口径 • 统一的考核规则 • 统一的异常判定规则 • 关键资源集中控制、 集中统筹共享 • 实现跨职能的信息、流程 横向贯通，提高整体协作 效率 • 实现集团上下的纵向贯 通，建立满足多级组织共 性与个性并存的管理需求 • 实现标准、规范规则与业 务执行的贯通，实现精益 管理思路的落地实现 建立流程和组织的一体化，实现横纵贯通 统一的业务流程规范 • 统一的基础数据标准 • 统一的数据统计口径 • 统一的考核规则 • 统一的异常判定规则 • 关键资源集中控制、 集中统筹共享 • 实现跨职能的信息、流程 横向贯通，提高整体协作 效率 • 实现集团上下的纵向贯 通，建立满足多级组织共 性与个性并存的管理需求 • 实现标准、规范规则与业 务执行的贯通，实现精益 管理思路的落地实现 建立流程和组织的一体化，实现横纵贯通

数据缺位 模型缺失 验证不足 缺乏实时用能监测与优化手段，能源使用效率低下且碳排放难以 精准计量 能耗管理 计量缺失 调控滞后 分析静态 各业务系统独立运行导致数据无法互通，形 成信息壁垒阻碍整体协同效率提升 系统割裂 标准不一 接口缺失 传统架构扩展性差，难以快速集成新技术模块实现持续迭代升级 升级困难 迭代缓慢 耦合度高 架构固化 依赖人工巡检和简单监控设备，难以实现风险实时预警与智能应

区智能管控相关的所有子系统整合 到一起，进行统一的信息展示，数据分析，集中管理和整体优化；包括： ▪ 园区整体态势的三维透视 ▪ 集成西门子楼宇自控系统对灯光、空调、新风等环境因素的整体协调控制和高效运行 ▪ 集成西门子 EMS 能源管理系统对园区能耗不同颗粒度的在线实时计量，统计和分析， 以及电能质量监测，管网监测等高阶应用 ▪ 对安防和消防系统的无缝对接和高效联控

联系日“活动，为政府与群众搭建起面对面交 流、答复各类意见建议的平台。自“社情民意 联系日”活动机制创设以来，始终坚持以人民 为中心，坚持热点问题及时解决、难点问题协 商解决，不断释放基层民主自治活力，提升基 层治理能力，构建多元主体协同共治格局。 • 主动公开多类政务信息：园区不断提升信息透 明度，自觉接受公众监督，保障公众知情权。 政府门户网站全年主动公开各类信息39,974 条，其中政府文件216条，微博发布2,678条，

建成光伏 屋顶发电项目一期，已有 3 家企业建成光伏屋顶。 （六）深化污染治理，推动减污降碳协同增效 试点园区结合自身主导产业和污染物、碳排放水平，加大 挥发性有机物（VOCs）与温室气体协同减排力度，大力推进 水资源集约节约高效循环利用、废物综合利用，充分发挥好生 10 四川省近零碳排放园区试点建设 2023 年度进展报告 态环境质量改善、减少资源消耗和降碳的协同促进作用。四川

。能源生产、存储和 运输企业应用数字技术智慧升级，构建多元协同、多能互补的新型电 力系统，能够显著提升电力系统的灵活性、稳定性，推进能源结构整 体向绿色化升级。 数字经济催生多领域融通、多主体协同的创新生态。随着产业数 字化不断深入发展，工程平台、开源数据库、算力服务等技术底座不 断夯实，新范式下的创新活动呈现网络化、生态化特征。数字技术打 破农业、制造业和服务业的传统产业边界和地理空间限制，汇聚整合

性能优化：根据测试结果，对设备的参数进行调整，以确保设 备在最佳状态下运行，必要时进行精细调校。 4. 系统集成测试：将各类设备与 MDC 智慧工厂系统进行联接， 测试通信和数据交换的正常性，确保系统整体协同运作。 在设备安装与调试后，建议编制一份《设备安装与调试报 告》，内容包括设备运行情况、调试结果、存在的问题及后续改进 措施。最终，需对参与设备安装与调试的人员进行培训，确保操作 人员熟悉 告，实现资源的优化配置与调度。 为确保以上自动化系统的成功实施，需注意以下几个关键措 施：  系统集成：将所有自动化设备与软件系统进行有效集成，确保 数据的实时共享与反馈，促进生产线的整体协调。  员工培训：对现有员工进行充分的培训，使其能够熟练操作新 引入的自动化设备，及时处理可能出现的问题。  梯度实施：选择部分关键工序进行试点，逐步推进其他环节的 自动化改造。试点的成功经验可以为后续的全面推广提供有价

言处理、知识推理、 数据分析或决策规划等，通过统一的协调机制和通信协议实现智能体之间的信 息交换和任务协作。系统的核心设计理念是"分而治之"，通过将复杂问题分解 为多个子任务，由不同专长的智能体协同处理，最终整合各个智能体的输出得 到完整解决方案。架构中包含了任务分发中心、智能体管理器、协作调度器和 结果整合器等关键组件，它们共同确保了多智能体系统的高效运转。智能体之 间采用松耦合的通 要动态调整的场景。选择该架构的关键依据是：任务需要多轮交互来完成、目 标明确但达成路径灵活、需要实时反馈和调整机制，同时希望通过 Agent 的自 主性来提升任务执行的适应性和效果。 智能体组合架构适用于需要多个专业智能体协作完成复杂任务的场景。选 择该架构的主要依据是：任务需要多个专业领域的协同合作、需要灵活的任务 分配和协调机制、期望通过多个智能体的协作来提升系统的整体处理能力和结 果质量，同时能够根据任务特点动态组合不同的智能体资源。 的任务执行和动态调整。该技术路线特别重视多轮对话管理和反馈机制的优化， 通过持续的知识积累和经验迁移，不断增强 Agent 的自主学习能力和任务完成 效果。 智能体组合架构的技术发展重点是构建高效的多智能体协作系统，通过优 化智能体角色定义和协作协议，实现更灵活的任务分配和更高效的协同决策。 该技术路线着重解决智能体间的通信效率、资源调度优化、冲突解决等关键问 题，通过建立科学的整体性能评估体系，不断提升多智能体系统的协同效果和

等技术与应用实现高带宽、可靠低时 延和大规模的数据传输；在数据处理与分析阶段，从云数据 中心到边缘端进行算力分配与协同，并衍生计算机视觉、自 然语言处理等智慧型应用。 构建云 – 网 – 边 – 端整体协同体系有助于提供更加高效、灵 活、成本优化的数字化基础设施，形成一种新的 IT 服务能力， 帮助数智园区用户更好地支撑 AI 等创新型应用。 云 – 网 – 边 – 端协同应在架构层面实现统一的规划，不仅要