用系统的信息化业务需求。 > 设计 整合园区的各类信息资源，兼顾中短期效益与 长期可持续发展的要求，设计“安全、创新、 绿色、智能、协调”的智慧型化工园区。 建设 在提高园区环境质量水平、安全体系保障、综 合监管能力和降低企业经营成本的基础上， 建设管理精细化、决策科学化、服务高效化和 产业发展智慧化的智慧化工园区。 四、总则 3 建 设 规划 设计 2 1 传输处理 数据传输处理是将园区采集的 中点、线、区域等不同目标温 度。 利用户外设备进行整体防控； 室内（近场）设备进行局部管 控，发现问题， 自动进行预警。 局部管控 视频智能分析：视频智能防护，有效防范安全隐患 环境保护设施 合规、达标 智慧环境管理 实时公开园区内环保建设项目的生态环境评估结果；在线管理 园区内的固体废弃物；实时在线监测园区内水、气、噪声污染 物排放；实时监测园区内环境影响的风险点；对园区内生态环 政务服务 信息发布 安全培训 预警预测 基于实时态势监测结果，基于业务预警数据指标， 及时发现异常进行预警，且能结合各业务研判分析 结果、历史趋势和当前状态，依托分析模型进行综 合趋势预测， 可包括：园区与企业的安全生产综合风险预警、污 染扩散预警、污染扩散溯源预警、人员密度动态分 布综合风险预警等。 2 研判分析 对封闭园区保障与调度能力分析、能 源利用效率趋势分析、设备安全与报

待企业出海达到一定成熟度后，考虑在当地建立本地决策团队；双向打通人才的职业通道，并建立有效 的工作绩效反馈和支持系统。 核心观点七 合规监管已经成为中企出海进程中的核心挑战之一，人力资源领域主要集中在招聘、薪酬与福利、 解雇流程和数据隐私方面。另外，全球对ESG合规的要求涵盖了各个领域和环节，并且这些要求还在不 断提高和完善。中国制造业出海时，将会面临更多来自ESG的压力，这也将引发企业在人才招聘、培训 使光伏组件类市场需求持续攀升。目 前，光伏企业的海外布局主要集中在东南亚，已从单一环节发展到垂直一体化格局，具备从 硅片、电池片到组件的生产能力。而在美国受贸易保护政策影响，企业常通过直接投资或合 作方式建厂，如晶科、晶澳等已建设GW级光伏组件工厂，也有企业在评估其余市场如中东、 德国的布局可能性。 与此同时，为建设以新能源为主体的新型电力系统，各国均大力投资储能相关技术与产 品，全球 主体的薪酬体系在确保公平、公正的前提下， 仍然具有激励作用。此外，跨国发薪的税收筹划等细节问题也需一并纳入考量。 员工关系岗位：需要熟练掌握并应用当地劳动法律法规，人选需要擅长跨文化沟通与融 合，尊重不同文化背景员工的生活与工作习惯，能做到因地制宜。特别是对于大部分海外国 家而言，比中国更加注重工作与生活的平衡，海外员工关系岗位需要尤为关注。 海外人力资源岗的工作高复杂度也使目前这些岗位对人选的要求高企。在学历方面，根

防护、通报、响应和追溯工作的一体化、实时化，全面提高公司网络安全防护水 平，为网络安全监管工作提供决策依据和技术手段。 2.方案简介 本项目由安恒信息专业团队建设，基于公司安全管理现状和需求，结合电力 行业特性及政策合规要求，构建了一套集管理信息大区与生产控制大区安全数据 统一汇聚、融合分析、监测预警及响应处置于一体的综合监测预警体系。 图 1-1 网络部署示意图 态势感知系统整合管理信息大区和生产控制大区业务系统各类安全日志与 营管理六大应用中心，全面满足客户安全运营建设需求。 2. 总体技术架构 本项目通过前期对各地域安全监测数据的调研工作，掌握全面的数据采集方 式、采集范围、采集对象和采集内容，以安全数据中台为核心，以安全合规为前 提，统一接入各地域管理信息大区与生产控制大区安全监测数据，将各类异构数 据格式范示化，对数据进行融合分析，开展对各地域安全大区的监测预警与态势 感知工作。 图 1-2 总体技术架构图 攻击。统一监测预警需要同时处理这两类差异巨大的协议，难度较大。  数据特性差异 数据格式和内容差异：生产控制大区的数据格式较为固定，主要是设备的状 态信息（如电压、电流、开关状态等）和控制指令（如断路器的开合操作）。这 些数据的变化通常具有一定的规律，并且与电力系统的物理过程紧密相关。 管理信息大区的数据内容则更加多样化，包括结构化数据（如用户信息表、 财务报表等）和非结构化数据（如电子邮件、文档等）。数据的格式和内容因业

议/异议及处理机制、申请机构承诺及评估规则、顶级域签约及授权流 程、授权后 ICANN 合规监管和授权后争议解决程序、申请费用构成 及退费规则、申请流程各环节预估时间等内容；附录部分还详细列明 了申请条款与条件、申请标书问题及回答方法、地理名称申请所需政 府背书模板、财务和运营能力评估材料模板、正式异议及其申诉程序 细则、评估方行为准则及利益冲突条款、隐私政策合规要求、新 gTLD 计划变更操作指南（即“可预测性框架”）等，为申请机构及相关方 gTLD 计划相比，下一轮 AGB 中主要作出了如下优化 改进，包括：列出了更多顶级域类别8，并相应明确了各类别的具体申 请评估要求和流程，以提升新 gTLD 计划可预测性和流程透明性；将 针对字符串合规性及申请资格的审查流程前移，以及在新 gTLD 申请 开放之前增设一次顶级域技术/运营能力（RSP9）评估，并最大程度减 申请提交：申请机构可以在为期约三个月（84 日至 105 日，待 定）的申请提交期内，通过申请系统填写并提交新 gTLD（含备用字 符串、变体字符串，如有）申请材料及其他支持材料。申请系统会自 动对所申请的字符串进行命名合规性检查，符合相关技术规范、不涉 及禁止申请范围的名称方可成功提交。经申请材料完整性核查，所有 申请信息（含备用字符串信息、变体字符串信息，如适用）将在“披 露日（Reveal Day）”予以公开。对于初步判定存在明显争用的申请，

www.iresearch.com.cn 需求市场1-制造业是工业主要贡献者 近五年，制造业在工业的重要地位没有变，制造业法人单位及规上单位 数均超九成，规上营收贡献维持在近九成 来源：国家统计局，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 工业&制造业企业单位及营收的宏观情况 95.6% 2023年制造业 占工业的比重 93.3% 86.5% 364 2023 规上工业单位数（万个） 规上制造业单位数（万个） 106.7 108.4 131.5 133.3 136.0 94.4 96.2 116.0 115.2 117.6 2019 2020 2021 2022 2023 规模以上工业企业营收总计（万亿元） 规模以上制造业企业营收总计（万亿元） 规上工业&规上制造业法人单位数情况 规上工业&规上制造业企业营收情况 根据国家统计局发布的数据来看，制造业依然是我国工业的支柱产业，无论是在法人单位数方面还是在企业营收方面，都是重要贡 献者。纵观近5年数据，虽然受疫情影响，但制造业在工业的地位并未发生改变，2023年制造业法人单位及规上单位数占工业的比 重均超九成，且制造业的规上营收贡献达86.5%。 6 ©2025.4 iResearch Inc.

总装车间 下 线 装 配 防 差 错 物 流 来 件 质 检 下 线 整 车 间 隙 匹 配 监 测 优 势 风挡手动涂 胶操作合规 性监测 天窗清擦合 规性监测 发动机分装 合规性监测 5G+AI 视频监测类 应用实践 2 ：合规操作监测 通过摄像头改为连接 5G 端计算网关，基于 5G 网络上行大带宽能力，视 频数据实时回传至边缘计算服务器进行 AI 分析，为工厂提供人员安全行

助手直接与供应链系统的智能层（即 认知核心，能够从海量数据中提取洞察）进 行互动，内部与外部团队能够更加高效地共 享信息，实现协作。 AI 助手能够持续将智能层的洞察和建议传达 给供应链团队的相关人员。尽管企业资源规 划 (ERP) 系统仍然是核心交易引擎和记录系 统，但供应链团队无需再直接与其进行交互。 该原则同样适用于其他各类专业供应链应用， 从采购、仓库管理到运输物流等。这种方法 帮助员工能够更深入地分析每个环节，从而 以下是采用这种云解决方案所 带来的几项主要业务优势： 解决数据碎片化问题 供应链数据湖能够将分散的数据整合为一个 灵活、可扩展的标准数据模型，从而将供应 链信息汇总成 一个统一的数据资产。通过结 合生成式 AI 的数据接入代理，企业能够自动 将各种原始格式的数据转换为数据湖中的标 准模型。客户能够轻松提取并上传原始数据， 代理利用大型语言模型，通过引导式模块化 用户界面，进行自动化的数据映射。 协作。应用内置聊天和消息功能，促进了无 缝沟通和数据共享。 优化可持续性合规流程 借助云技术的可持续性功能，组织能够安全、 高效地从供应商网络获取所需的文件和数据。 您可以向供应商请求、收集并导出各类文件， 如产品生命周期评估、安全证书，以及供应 链中涉及的有害物质报告。亚马逊全球贸易 与产品合规 (GTPC) 团队利用 AWS 的可持续 性功能，优化了合规数据管理流程，预计每 年可节省约 3,000 小时的运营时间。

层次的智能化，推动 制造业的全面升级和转型。 1.2 AI 大模型的崛起 在过去的几年里，人工智能领域经历了显著的技术突破，尤其 是基于深度学习的 AI 大模型的崛起。大模型的特点在于其对大规 模数据集的处理和理解能力，因而在多个行业中展现出革命性的应 用潜力。这些大模型不仅能够提高决策效率，还能推动企业的智能 化转型，从而实现传统制造业的数字化升级。 首先，AI 大模型的训练过程通常利用海量的结构化和非结构化 的关系，识别潜在的影响因素，为质量控制提供数据支撑。  效能提升分析：利用数据挖掘技术，分析设备空闲和故障时 间，提出优化建议，提高设备的整体效率。 在实施数据采集与分析过程中，建议建立数据治理框架，确保 数据的安全、合规和有效使用。同时，定期对数据分析结果进行回 顾和调整，实现持续改进。 在数据可视化方面，可以考虑采用实时监控仪表盘，展示生产 实时数据和分析结果，帮助管理决策，使运营效率进一步提升。 通过有效的数据采集与分析，AI 功能性需求 生产过程可视化 高 非功能性需求 系统响应时间不超过 2 秒 中 非功能性需求 支持多语言界面 低 在获取并分类需求后，需要进行需求的可行性分析。这一阶段 将技术可行性、经济可行性及法律合规性等因素纳入考虑，以确保 项目设计在技术实施和经济投入上是切实可行的。此外，需求的优 先级也要进行验证，确保项目可以在有限的资源内聚焦于最重要的 功能。 为了进一步明确需求，我们还可以采用业务流程建模工具，绘

Production Product Business 产品设计 管理控制集成 设计制造集成 财务业务集成 供应链集成 获利能力 决策能力 风险控制能力 创新能力 执行力 資源有效性 合規管理（流 程） 知识管理 市场风险评估 管控模式（流 程） 目标转化 企业愿景与领 导力 单耗控制（生 产） 响应能力（异 常、订单、市 场波动……） 财务风险评价 扫描信息 文档图片 动 态 实时监控 实时数据 生产运营系统 MES 系统 能管系统 EAM 系统 传感信息 控制层 集团运营数据可视化监控与运营决策辅助 标 准 规 范 体 系 信 息 安 全 防 护 运 行 保 障 机 制 集团总部 数字化信息中心 想办法：智能工厂顶层设计 生产绩效 监管 生产运营协 视频监控 人员定位 报警 / 预案 虚拟化工厂 过程数字可 视化 环保管理 可视化 环保数据 展示 指标监控 设备管理 巡检与监 测 信息多维检索查看 完整性管理 信息合规性检查 信息关联管理 数字化资产信息模型 巡检模拟 设备拆解 操作培训 应急演练 生 产 企 业 集 团 总 部 设备资产全⽣命周期管理 项⺫筹建－⼯程设计－建造交 付 －运⾏维护－报废退出

动 全域感知，虚实融 合 虚实交互， 多方协 同 创新、变革、 赋 能 发展 规划 智能安防 能耗监测 产业服务 智能服务 智能 绿色 高效 安全 人工智能 数字园区 大数据 GIS+BIM 数字平台 a 数 建 1 数 字 规 运营管理 智能楼宇 慧 中 枢 整体架构 周界防护 高空抛物 积水检测 无人机 车辆道闸 智能窨井盖 消防感知 电子标签 能耗监控 水位检测 视频监控 电子巡更 综 合 运 维 体 系 安 主 保 障 体 系 人脸门禁 智能灯杆 设 施 层 机器人 低 PUE 云硬盘 对象存储 弹性云主机 裸金属 GPU 高可靠性 绿色数据中心 连接可靠稳定 跨协议接入能力 丰富的接口 从 SDK- 设备 - 平台的多层次 接 入能力，拥有丰富的 Open API 安全与隐私 经公安权威机构认证的合规 标准或认证 设备管理 生命周期 数据解析 园区智慧中枢 -loT 平 台 人脸识别 PAD 公共广播 电子周界 物联感知 电子巡更 GIS 平台支持上亿设备的连接，