的通用特征提取 ➢ 领域适配层：融入设备动力学方程、材料本构模型等机理知识 ➢ 任务特定层：面向检测、预测、优化等场景的轻量化模块 ◼ 实时推理架构 为满足产线实时性要求，架构设计突破包括： ➢ 动态计算图：根据输入数据复杂度自适应调整计算路径 13 ➢ 级联推理引擎：将模型拆分为多个子模块进行流水线处理 ➢ 边缘-云协同：在 5ms 延迟约束下实现模型分片部署 ◼ 可解释性架构 跨模态编码器：统一处理传感器数据、文本、图像等异构输入 ➢ 分层记忆网络：存储设备历史状态、工艺知识库等长期记忆 ➢ 动态推理引擎：根据任务需求自动组合功能模块 技术挑战：参数量超过千亿级导致训练成本激增，需采用混合精度训练与 梯度稀疏化技术。 (2) 模块化组合大模型 技术特征：基于微服务架构构建模型组件库，支持动态拼装。核心组件包 括： ➢ 基础模型池：包含设备诊断、工艺优化、异常检测等原子能力模块 技术架构：融合物理方程约束的生成式模型。 (2) 生产制造类大模型 ➢ 实时质检：在极短时间内完成复杂曲面缺陷检测 ➢ 动态排产：应对突发订单的调度优化响应时间 ➢ 设备健康管理：提前预测故障发生概率 (3) 供应链类大模型 ➢ 需求预测：融合宏观经济指标的预测误差率 ➢ 物流优化：动态路径规划使运输成本降低 ➢ 风险预警：提前识别供应链中断风险 1.3.3 基于数据模态的分类体系

7.1.1 自动化设备选择.......................................................................100 7.1.2 工作流程动态调度...................................................................102 7.2 生产调度智能化.............. 显著的经济效益与市场竞争优势。 2.1 提升生产效率 在当今工业 4.0 的背景下，提升生产效率是智慧工厂 MDC 项 目的重中之重。我们通过引入 AI 大模型和智能算法，整合生产资 源和流程，实现动态优化与实时决策，从而有效提升整体生产效 率。 首先，通过数据驱动的生产调度系统，我们能够实时分析生产 线的性能数据，识别瓶颈环节，并自动调整生产计划。通过实施基 于 AI 的预测性维护策略，能够在故障发生前进行预警，避免由于 术，我们可以在多个环节实现有效的成本控制，从而提高整体的经 济效益。 首先，在生产流程中，通过实施智能调度系统，可以优化生产 线的资源配置。AI 算法能够根据订单需求、设备状态和人员安排等 实时数据，动态调整生产计划。这种方式能够减少设备的闲置时 间，提高生产效率，降低生产成本。 其次，预测性维护技术的引入，可以有效减少设备故障所带来 的意外停机，从而降低维护成本。通过对设备运行数据的实时监控

数据采集终端 封闭园 区 ICT 基础设 施 运营 中心 物联网 通信网 能源管理 …… 风险分级管控 风险分级管控是将“点、线、 面”的各类风险用一张图、一 张表的动态方式进行分级、分 类，并根据风险的具体等级、 影响范围、可能性等对风险进 行辨识、分析、评估和管控， 涉及风险基础信息管理、风险 智能评估、风险防控措施管理、 园区安防 七、园区安全 风险预警发布四个方面的内容。 管 廊管线监测 视 频智能监控 u 实现对“两重点一重大”全面监管， 确保重点工艺装置本质安全。 u 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 十一、封闭园区 治安巡更 封闭园区： 园区的全方位动态管 控 封闭园区：危化品运输车辆全流程的管理 GPS 监控、 GIS 地理服务、移动智能技术、 RFID 射频扫描、无线视频传送、 一卡通服务等高新技术， 对于危化品车辆平台 进 行严格资质准入管理；园区承运危化品车辆实时监管移动危险源； 与企业物流订单集成，掌握化学品物流动态；平台网 上交 易根据区域系统判定自动配载。 调度停放、

（图�）。对不同阶段可依据 业务赋能和技术深度两个维度进行评估，其中，业务赋能从低到高的参考标准分别为专项创新、 局部智能、泛在智能、协同智能、认知智能，技术深度的参考标准为数据提效、静态优化、动态 应用、智能交互、智能互联。 �� L�单点试验级：智能技术开始应用于石油石化产业的特定领域，工厂引入基础数据分析和自 动化技术，实现数据采集、报告生成、通信融合和装置在线化，能够对核心业务环节进行流 业务自动化与AI融合化 L� 实现产业智能化与石油石化新型工业化，落实无人干预决策；生产资源得以动态智能配置，实现智能驱动业务实时创新 单点试验 局部推广 扩展复制 运营管理 优化创新 业务赋能 专项创新 局部智能 泛在智能 协同智能 认知智能 技术深度 数据提效 静态优化 动态应用 智能交互 智能互联 来源: 石化盈科&IDC ����年 图�. 中国石油石化产业智能化成熟度 中国石油石化产业智能化成熟度 �� L�优化创新级：石油石化产业实现全环节智能化，构建了一个高度自动化、互联互通的智能 工业网络。AI技术与业务深度融合，推动产业深度自动化，落实无人干预决策。生产资源得 以动态智能配置，使得业务实现实时创新。在此阶段，智能化水平达到高峰，不仅优化了现 有业务流程，还推动了产业的持续创新与发展。 从当前石油石化产业的智能化发展现状看，整个产业整体上处于L�~L�的水平，即大部分的

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 • 动态排产能力 • 库存优化模型 • 在资本支出中纳入可持续相关的考量 需求预测 能够预见和预测业务需求及客户需求的变化，以及更广泛的社会 和文化转变。 • （在利用客户的历史数据进行预测之外）利用结构化分析工 管理冲击，并分析原因。 • 具备“what-if”（如果……将会怎样）的情境模拟能力、动态化 数据驱动型的计划 • 预测性地识别运营问题（质量缺陷、故障、维护需求、不合格） • 可支持端到端运营实时可视的数字驾驶舱 • 运用数字工具，快速了解供应短缺、生产或运输延迟对销售及 成本的影响 动态化、可持续的产品开发 采取生态设计及协同工程方法来开发新型产品与流程的能 力，充分利用贯穿整个产品生命周期的反馈闭环。 我们的研究全面衡量了工程、供应、生产和运营领域中31种韧性支持能力的成熟度 这些能力代表了企业应优先投资的最重要领域 特刊 08 | 智能制造 打造韧性企业，开创增长新局 图二 韧性成熟度得分（按行业统计） 例如，动态化、可持续的产品开发能力使企业能 够更快地触达客户――在更短的周期内完成产品由 构思、生产再到上市的全过程，同时帮助工程师设计 出更具相关性、可持续性和差异化的产品与体验。 不过，虽然大多数受访高管计划在未来三年内提

联的资源管理与授权，解决了用 户与服务、服务与服务间的多种 场景鉴权。 认证中心 authen » 六个中心 注册中心 reg 提供服务的统一注册和管理 入口，实现服务的可动态注册、 可分类配置、可授权管理和服务 实例可监控等功能，将业务实现 转换为服务能力。 注册中心 reg 治理中心 consum 为分布式服务提供路由配置、 熔断容错、事务管理、负载均衡和 数据库工程师 UI 工程师 实施人员 项目经理 » 七个平台 » 数据服务平台 DB 页 面 业务系统 卓讯数据服务平台 数据服务平台 分布式 分布式 分布式 动态 SQL 批量 SQL 动态脚本 动态页面 缓存服务 数据服务 单 SQL 批量 SQL 脚本 页面数据 大数据 容器 电脑 平板 手机 鉴权 调用 » 七个平台 » 工作流服务平台 工作流平台

GIS & BIM & FM 在平台中采用 GIS 技术，集成组织机构管理与楼层空间布置信 息，实现在地图中动态查询各建筑地理位置，进而查询建筑楼层各 区域划分，便于使用者快速定位查找相关单位，同时，集成建筑、 周边设施相关的图片和相关说明信息，便于使用者直观真实了解建 筑概况。 GIS 与 BIM 无缝连接实现二三维切换，将 技术不仅可以有效地管理具有空间属性的各种资源环境信息， 对资源环境管理和实践模式进行快速和重复的分析测试，便于制定 决策、进行科学和政策的标准评价，而且可以有效地对多时期的资 源环境状况及生产活动变化进行动态监测和分析比较，也可将数据 收集、空间分析和决策过程综合为一个共同的信息流，明显地提高 工作效率和经济效益，为空间资源管理提供技术支持。 （二）BIM 技术 建筑信息模型（Building Information 率、节约成本 和缩短工期方面发挥重要作用! （三）VR 技术 虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系 统，它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多元信息融合的、交 互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案 GIS & BIM & FM

中和目标、碳抵消的原则性说明、设立绝对减排目标、设立节能目 标、碳披露目标等。通过零碳管理，可以达到以下目标： （1）减低数据中心的碳排放量，降低其对环境的影响。北京市 和广东省已经将数据中心纳入区域碳排放关管理体系，制定并动态 更新数据中心碳排放基准值和先进值，以市场化的方式推动数据中 心减少碳排放，能效水平差、碳排放量超过主管部门核发配额的数 据中心运行单位需要从市场上购买配额履行碳排放控制责任。同时， 目前全 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 图 1 节能减排措施 （2）AI 节能优化 优化冷却系统：数据中心通常需要大量的冷却来确保设备正常 运行。AI 可以通过分析数据中心内的热图，动态调整冷却系统来确 13 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 保最佳温度，从而节省能源。 需求响应管理：AI 可以预测数据中心的能源需求，以及何 时可以从电网 源，进一步节省成本。 设备健康监测：AI 可以持续监测数据中心的设备健康状况， 预测何时可能出现问题，并在问题发生之前采取预防性措施。这样 可以减少意外停机时间，提高整体效率。 动态电源管理：通过分析负载和需求，AI 可以动态地调整 电源分配，确保每个设备都得到其所需的电力，但不会浪费额外的 能源。 自动化任务：AI 可以自动执行诸如数据迁移、备份和负载 均衡等任务，从而提高数据中心的效率。

在此背景下，我们开展了“苏州工业园区近零碳园区建设路径”研究，旨在为苏州工业园 区建设“近零碳园区”提供指导，形成近零碳发展的园区路径。“近零碳”是实现碳中和 的必经之路，强调通过各种努力实现温室气体排放不断降低直至趋近于零的动态过程。我 们在研究中界定了“近零碳”的内涵和条件。 研究面向苏州工业园区碳达峰、碳中和的发展需求，基于能源消费历史数据，构建了苏州 工业园区碳排放分析预测模型。研究运用情景分析等方法，从基准情景、低碳情景和近零 控碳工 作更为合理的主攻方向。所谓“近零碳”，是介于低碳和零碳之间的概念，与低碳强调相 对减排、零碳强调碳排放量绝对值为零不同，近零碳更强调通过各种努力实现温室气体排 放不断降低直至趋近于零的动态过程。“近零碳排放”将比“低碳”更为严格。 本研究将“近零碳”界定为同时满足如下条件，并通过研究验证未来园区发展能否达到近 零碳状态，导出相应的发展路径： 条件 1：碳排放总量下降到基期的 社会公开的核查机构名录，并对核查机构、核查人员及其碳排放核查工作进行监督。通过 政府采购服务方式、公开招投标择优选取第三方机构开展核查工作、第四方机构开展审定 工作，强化核查机构评价制度、加强核查全过程闭环动态管理。 夯实双碳管理考核制度 建立碳排放双控考核制度 把短期目标与长期碳达峰碳中和任务相结合，结合经济形势、能源供应形势等，确定不同 阶段碳排放总量和强度目标，并不断调整完善。做好与能耗双控机制的衔接，并重点做好

数字化交付标准；智能工厂项目不同阶段竣工验收要求标准。 （3）智能设计标准 主要包括基于数据和知识驱动的参数化模块化设计、基 于模型的系统工程（MBSE）设计、多 CAD 协同设计、基于 多业务协同的动态优化设计与仿真等产品设计与仿真标准； 基于制造资源数字化模型（MBD）工艺设计、柔性设计、质 量要求以及验收要求等工艺设计与仿真标准；试验方法、试 验数据与流程管理等试验设计与仿真标准。 （4）智能生产标准 等智能仓储标准；波次管理、分拣任务动态调度、分货拣货 配货、配送路径规划与管理、货物信息全流程收集管理等智 能配送标准。 （7）集成优化标准 主要包括满足工厂内业务活动需求的装备/产线/车间各 层级软硬件集成、企业业务能力集成互操作、系统解决方案 集成服务等集成要求标准；数据/知识/模型驱动的全生命周 期业务优化、决策与控制集成优化、用户需求与产品设计/ 生产制造闭环动态优化等优化要求标准。 力度，充分发挥地方主管部门和行业协会组织作用，开展面 向行业、地方的贯标行动，加强标准的宣贯和培训，构建面 向典型应用场景标准群，鼓励产业链上下游企业、中小企业 开展对标行动，提升企业标准应用能力。 实施动态更新。建立标准研制与应用反馈机制，挖掘智 能制造技术和产业发展标准化需求，解决智能制造发展新问 题，做好智能制造标准体系规划建设，适时修订《国家智能 制造标准体系建设指南》，推动更多行业开展行业智能制造