82 5.1 盛裕可持续发展服务 84 �.� 盛裕近期中国区重点项目 86 5.3 盛裕荣誉奖项（产业、办公及可持续相关项目） 88 5.4 可信赖的顾问 90 探索 ·工具：ESG导向的产业园区可持续发展框架 策略 ·实践： ESG导向的园区可持续发展场景实践 44 4.1 绿色低碳发展相关场景 策略·实践 ESG导向的园区可持续发展场景实践 4 81 5.1 盛裕可持续发展服务 5.2 盛裕近期中国区重点项目 5.3 盛裕荣誉奖项（产业、办公及可持续相关项目） 5.4 可信赖的顾问 05 82 见证·展望 盛裕在中国 83 5.1 盛裕可持续发展服务 5 见证 · 展望 盛裕在中国 产业园区在推动中国经济发展空前发展、体制机制改革和对外开放中发挥了重 2018 年度安大略可持续能源奖 - 年度可持续项目奖 2018 建筑、建造和设计重新思考未来奖项 - 三等奖 2018 加拿大绿色建筑委员会净零碳教育建筑设计认证 海外 其他国家 89 5.4 可信赖的顾问 � 见证 · 展望 盛裕在中国 重庆市中新示范项目管理局 重庆市中新示范项目管理局 广东江门市新会经济开发区管理委员会 广州空港经济区管理委员会 广州南沙开发区保税业务管理局

主要包括工业领域区块链参考架构、标识体系、目录寻 址、系统要求等通用要求标准；基于区块链的工业互联网平 台架构、工业数据存证等平台管理标准，面向行业及典型场 23 景的供应链管理、生产溯源、质量可信管理等服务应用标准。 下一步建设重点 人工智能标准。推动工业领域大模型预训练、微调、推理、集成、部署等环节技术 要求，大模型性能测试与评估要求，生成内容评价与管理要求等工业大模型标准研制。

工业大模型技术未来展望 工业大模型作为工业智能化发展的重要驱动力，其未来技术演进方向备受 关注。随着技术不断发展，工业大模型将在模型架构、智能适配、可信应用等 方面取得进一步突破，以更好地满足工业场景中的多样化需求。以下从更高效 的模型架构、更智能的模型适配和更可信的模型应用三个维度，全面展望工业 大模型的未来发展趋势。 48 3 工业大模型产品解析 3.1 工业大模型产品系统结构 础上，还存在诸多挑战。 图 5.2 大模型数据全生命周期隐私增强框架 ➢ 数据隐私与安全的核心挑战 数据敏感性高。工业领域中的数据往往涉及企业的核心机密，例如生产流 工业信任机制 数据可信 模型透明 安全保障 智能决策 资源整合 安全基础设施 身份认证 数据授权 访问控制 密钥管理 备份恢复 工业设备数据 生产线数据 质量检测数据 供应链数据 维护与检修数据 其他企业数据 性。例如，通过在训练过程中添加噪声，差分隐私能够防止模型输出中泄露具 体的数据点信息。 3）模型推理保护机制 输入与输出隔离：将模型的推理过程隔离在一个安全的执行环境中（如 TEE：可信执行环境），防止外部攻击者通过观察输入输出关系推断模型内部逻 辑。 91 反推攻击防御：在模型输出中加入随机扰动或限制输出的精度，以降低敏 感信息被反推出的可能性。 4）数据访问权限管理

05 定义 本报告所述的碳数据，主要是指用于量化CO 排放、移除、抵消的基础数据。 目的 碳数据管理有助于： 1)增强园区CO 量化的完整性； 2)提高CO 量化、监测、报告、验证和确认的可信度、一致性和透明度； 3)通过碳减排、移除和抵消，促进碳管理战略和计划的制定和实施； 4)跟踪管理、动态更新园区在碳数据方面的绩效和进展。 2 2 2 06 主体 工业园区管理机构

力，切实服务石化业务 智能编排与设计 如何规划编排人工智能，使 智能发挥效力，使得人工智 能的应用更关注体验 安全、治理和信任 AI无处不在的环境下，保证 企业的数据安全，营造安全 可信的智能应用环境 AI模型和数据的部署 自建智能需要大量的IT资 源，自建还是购买是油气企 业未来的重要抉择 AI基础设施匹配 落实与企业智能化需求相匹 配的智能基础设施，实现AI 工作负载的最佳部署 学会API标准、国家标准、行业标准等进行解析、识别，形成设备检维修 策略大模型；对检维修策略的执行情况进行跟踪，结合设备及其部件或子 系统的运行情况，评估检维修策略的有效性；结合检维修策略大模型知识 库，以自然语言交互的方式，建立精准、可信、安全、高效、友好的语义 知识问答服务；用户输入设备运转现象，大模型输出运转现象对应的维修 维护策略建议。 建设熟悉安全监管专业知识、标准法规、专业方案、业务数据的基础大模 型，构建海量知识数据智

值衡量自身，为客户、员工、股东、合作伙伴 和整个社会创造美好未来。 埃森哲在中国市场开展业务37年，拥有一 支约1.7万人的员工队伍，分布于北京、上 海、大连、成都、广州、深圳、杭州、香港和 台北等多个城市。作为可信赖的数字化转型 卓越伙伴，我们不断创新、积极参与商业和 技术生态建设，致力于帮助中国的企业和 组织把握数字化机遇，通过战略制定、流程 优化、技术赋能，实现高质量发展。 详 细 信 息 ，敬

监测和报告减排成果。考虑到能源管理系统是目前市场上的主流工 具，然而能耗“双控”向碳排放总量和强度“双控”转变是新形势 新目标下的要求，需要在现有能源统计基础上，进一步建立和提升 碳排放统计能力，完善基础数据质量，做到碳排放数据的可信与可 比。因此针对数据中心各碳排放范围的核算，建立一套智能化能源 碳管理系统是形势所需。 五、 零碳数据中心园区能碳管理系统 能碳管理系统一般包括能源管理、碳管理、碳抵消、供应链管 理以及绿色治理

效、定制化，保证高可靠性的电力供应和自动化运维。与此同时，在绿色发展趋势下，节能降耗、加强 碳足迹追踪和碳排放核算成为新的趋势。 3.3.2 服务创新驱动的升级 为了应对这些挑战，电子行业迫切需要引入可信赖的全生命周期运营专家，以提供全天候（7×24 小时）的快速响应和一体化的全产线解决方案，参与到流程和管理的优化中。这意味着需要解决存量 改造的难题，如适配新的通信协议、调整设备间的谐波干扰等，以及满足不同客户的定制化和差异化需

安全管理与标准规范是贯穿整个数智园区的重要能力。安全管 理要求园区遵循网络安全法、等保等法律法规要求，建立数据 安全治理体系与网络安全运营体系。其中数据安全治理体系要 求园区能够对数据进行合理的分类与控制，通过可信计算等方 式，提供安全的数据融通服务，联合分析、联合训练、联合预 测等应用不透出原始数据以及基于数据应用逻辑层面的授权， 保证场景化的数据融通安全需要，满足商业的自主性、可控 性、安全性，为

输出结果不 确定性导致 决策风险 领域知识结 构化困难且 不足 多模态理 解能力不 足 生产等核心 环节的实时 性问题不能 解决 多源异构 数据融合 困难 数据安全和 隐私风险 缺乏可信评估 体系 部分场景 数据数量 有限 ROI测算 不清晰 价值验证周 期过长 技术复杂性 其他 28 ©2025.4 iResearch Inc.