企业预先处理污水并达到间接排放标准后，经管网输送到污水处理厂进行集中处理。若排入工业园区污水处理厂，园区管 委会负责规划园区配套的管网建设，然后向环境部门和住建部门递交申请。环境部门主要负责环评，住建部门则负责管网 的设计与管理 14，园区管委会负责管网的日常管理运营。若排入城镇污水处理厂，由城镇排水主管部门负责管网的规划和 日常管理运营，环境部门同样负责环评。 由此看来，一个企业排放的污水由预处 污水最后到达污水处理厂进行集中处理，达到排放标准后排入环境。若污水排入工业园区污水处理厂，作为园区污水处理 厂行政主管单位 15 的园区管委会会委托运营方负责污水处理厂的日常运营。若污水排入城镇污水处理厂，则通常由城镇 排水主管部门委托的公司进行日常运营。两种情况下，均由环境部门负责监管污水处理厂排水水质 16。 园区管委会 城镇排水主管部门 02 工业园区污水处理管理现状和存在问题 11 问题1： 些化工 企业排放不达标，导致周边饮用水源受影响；另一例举报园 区在深夜经过埋在长江堤坝下方的排污管道偷排污水入长江。 但是针对这两则举报，彭泽县工业园区党工委和园区环保分 局组成的调查组称并未发现暗管，工业园污水处理厂运行以 来出水稳定达标，指出这两则举报均不属实 20。直到 2018 年 9 月中央环保督查组发现问题后，该工业园才开始整改。 02 工业园区污水处理管理现状和存在问题

由于工业大模型行业的高技术门槛和资本密集型特性，市场上往往由少数几家技术领先的头部企业占据主 要份额，例如，阿里云、华为云、科大讯飞等，这些企业能够凭借其技术优势和资金实力在市场中保持主 导地位。与此同时，中小企业则通过在特定细分市场或技术领域的专注来避免与头部企业的直接竞争，寻 找市场突破口。 [3] 1：https://www.geek… 2：天风证券、商汤科技、… 发展历程[4] 工业 7%。另外，由卡奥斯自主研发的COSMO-GPT，一个融合深度工业知识与行业Know-How的大 模型，能够理解设计模型等工业语言，并实现智能柔性装配、调度和辅助决策等功能；创新奇智发布 的AInno-15B大模型则围绕生成式AI构建了一系列应用，在工业生产的各个环节实现自动化，包括生 成式工业机器人任务编排应用、企业私域数据分析应用和企业私域知识问答应用等。基于以上案例和 数据，大模型企业对于工业大模型的研 发展也有了保障。对于AI大模型，中国目前以地方政策以鼓励为主，由中央政策加以规范。上海和北京地区作为 大模型发展的“领头羊”，政策主要围绕关于在智算中心投资建设、数据资源投资和资金补助等方面。中央则明 确鼓励推进信息化和工业化深度融合，适度超前建设5G、算力等基础设施，推动工业互联网规模化应用。信网 办也发布《生成式人工智能管理服务暂行办法》对大模型产业进行事前规范。[20] 工业大模型行

在推动园区转型发展的过程中，除了核心团队，后续加 入的利益相关方的共同参与必不可少，其中包括规划设 计方、开发方、运营方以及终端用户。值得重视的是， 应及早选定一个核心协调方作为气候中和园区项目的倡 导者，持续在各方之间进行沟通与协调，以确保气候中 和这一共同目标的顺利实现。在此，核心协调方需要汇 总各利益相关方不同的专业知识、需求和要求。一个具 有前瞻性的参与和协作方案可以大大增加各利益相关方 之间的相互支持。 筑产品来说，建筑材料中所“约束”的能源（即从生产 到投入使用所需要的能源）通常被称为 “灰色能源” ，这种情况下通常需要考虑产品的生产阶段，因此也被 称为 “从（产品的）摇篮到出口”。如果考虑到产品 所有的生命周期阶段，则被称为 “从（产品的）摇篮 到坟墓”。当产品（通过回收再利用等手段）被投入到 一个新的生命周期中时，就会称其为“循环经济”或“ 从（产品的）摇篮到摇篮”。 图2：全生命周期各阶段概览 应用全生命周期分析来评估园区和园区能源系统是具有 通常不直接与整个园区相关联，而是与以公司或集群为 代表的个别终端用户相关联。 图3显示了能源部门和终端使用部门之间的各种相互作 用。电转X技术在此发挥了关键作用，进一步强调了电 力部门在地区发展中的重要性。各种相互依存的关系导 致了地区开发商需要对一些重要问题作出答复。从这种 复杂的相互作用中可以得出许多协同效应，这可以证明 为这种整体观点所做的必要努力是合理的。 作为寻找这种协同作用的第一个指南，下图4基于 Gobma

3 样本园区煤炭消耗水平 33 家园区共消耗煤炭 3802.8 万吨，折标煤 2722.0 万吨，占其规上工业综合能耗 的 47.5%，能源结构总体偏煤的情况至今仍未有效改善，高碳排放园区的情况则更为严 重，碳排放量前 10 的园区煤炭消耗量占所有样本园区总量的 90% 以上（表 3-2）。 表 3-2：碳排放量前 10 园区煤耗情况 园区 煤耗（万吨） 主要耗煤产业 园区 10 ＞ 1000 0% 的园区“十四五” 期间布局有节能技改重点项目，行业类园区相对更关注碳交易。能源基础设施优化改造 方面，综合类园区更倾向于推动区内企业全面实现电能替代，甚至蒸汽能源也全部外购， 行业类园区则更多依靠推动区域集中供热整合，深入推进热电联产。 创新绿色低碳技术体系。目前各个园区“十四五”期间绿色低碳技术创新更多还是 作为辅助和补充，园区在技术体系建设的重点方向基本上集中在“双碳”关键技术的研 究开发和应用、“双碳”技术创新体系建设和“双碳”管理与技术人才培养上。其中在 技术研发应用方面，综合类园区更多基于产业拓展和孵化，希望通过技术创新与应用， 开发绿色产品，间接降低碳排放强度；行业类园区则更倾向于开发、应用能够降低行业 关键环节碳排放量，或直接捕集、回收生产环节产生二氧化碳的新技术、新设备，来直 接降低重点行业的碳排放量。 完善绿色支撑保障体系。样本园区分别围绕组织管理保障、政策支持保障、绿色金

的 局 面 。相 关 数 据 显 示 ，2 0 2 3 年 ，一 线 和 新 一 线 城 市 中 ，北 京 、上 海 的 产 业 园 区 空 置 率 达 1 5 % 以 上 ，广 州 、成 都 则 超 过 2 0 % 2。甚 至 有 研 究 指 出 ，国 内 产 业 园 区 整 体 空 置 率 高 达 � � % � 。这 一 园 区 过 剩 的 问 题 ， 主要源于四大方面的挑战： 12 合作、共同组建公司管理园区等多种形式合作共建各类园区，支 持研究建立跨行政区产业合作的利益分享机制，探索“飞地经 济”园区利益分配模式。 2017 发改委等《关于支持“飞地经济”发展的指 导意见》 明确了发展“飞地经济”的指导思想和基本原则，提出了支持“飞 地经济”发展的重点任务。 2018 国务院《关于建立更加有效的区域协调发 展新机制的意见》 建立区域战略统筹机制、基本公共服务均等化机制、区域政策调 浙产业转移承接促进平台共�项主要内容。 2021 国务院《关于新时代推动中部地区高质量 发展的意见》 中部地区要强化承接产业转移能力建设，积极承接制造业转移。 2022 工信部等《关于促进制造业有序转移的指 导意见》 坚持市场导向、政府引导、自愿合作，统筹资源环境、要素禀赋、 产业基础及“双碳”目标，……促进资源要素有序流动，引导产 业合理有序转移，维护产业链供应完整性，促进形成区域合理分 工、联动发展的制造业发展格局。

原料和设备的自主可控。 目前全球的 PEEK 市场主要生产商包括英国威格斯、瑞士索尔维集团 （Solvay）、德国赢创（Evonik）和中国中研股份，其中前三家约占 80% 以上产能，中研股份则占据国内聚醚醚酮市场份额约 50%，占全球市 场份额约 18%。 在感知交互方面，聚酰亚胺（PI）薄膜因其耐高温、电绝缘性等 性能优异，被誉为“黄金薄膜”。PI 薄膜是由均苯四甲酸二酐（PMDA） 制、清单管控和加征关税。出口管制方面，美国通过多次修改《出口 管理条例》，加强对华半导体出口管制力度。2024 年 3 月，美国商务 部工业与安全局（简称“BIS”）发布关于先进计算/超级计算机和半导 体制造物项出口管制临时最终规则第三次修订的公众预览版，对《出 口管理条例》中关于半导体相关出口管制内容进行调整和澄清，主要 是修订了 BIS 于 2022 年、2023 年 10 月制定的两次出口限制新规， 国家集成电路产业投资基金成立三期，投资方向涵盖半导体多个产业 链环节。 半导体材料是半导体产业链上非常重要的一个环节，是半导体制 造工艺的核心基础。随着产能和国产化率提升，未来自主可控的半导 体材料市场增长空间大。根据国际半导体产业协会 SEMI 数据显示， 近年来中国大陆半导体材料市场规模快速增长，从 2019 年的 593 亿 元增长至 2023 年的 979 亿元，预计 2024

通过整合多模 态数据与行业知识实现智能化决策。根据应用层级可划分为三类：通用型聚焦 跨行业共性需求（如工艺流程优化）;行业型深耕汽车制造、电力等垂直领域 （支持零部件设计、故障检测等）;场景型则专攻研发设计、设备运维等具体环 节（实现质量管控、故障预测）。其构建遵循三阶段体系：首先完成工业数据制 备，处理 CAX 模型、传感信号等特有模态数据；随后训练工业基座模型，攻克 工业语义理解、 时性要求较高的场景中（如工业机器人控制、设备故障检测等），边缘计算则发 22 挥了重要作用。边缘计算通过将计算任务下沉到靠近数据源的边缘节点，不仅 降低了数据传输时延，还提升了模型的响应速度。例如，在自动化生产线中， 边缘计算可以实时处理来自传感器的数据，并将结果传递给控制系统，从而实 现生产线的智能化调度。而在某些对数据保密性要求较高的场景中（如国防工 业、关键设备制造等），本地计算则提供了更高的安全性，确保数据不会外泄。 枝、量化和知识 蒸馏等。例如，模型剪枝通过删除冗余的神经网络连接，显著减少了模型的参 数量，从而降低了计算资源的需求；模型量化则通过将模型权重从高精度（如 32 位浮点数）降低到低精度（如 8 位整数），在不显著影响模型性能的前提下大 幅提升推理速度；知识蒸馏则通过将复杂模型的知识提炼到轻量化模型中，使 得后者在保持高性能的同时具备更快的推理能力。这些优化工具的结合，使得 工业大模型能

Law）特征，即：模型的性能与模型的规模、数据集大小和训练用的计 算量之间存在幂律关系，通俗而言就是“大力出奇迹”。不过“大”并没有一个绝对的标 准，而是一个相对概念。传统模型参数量通常在数万至数亿之间，大模型的参数量则 至少在亿级以上，并已发展到过万亿级的规模。如 OpenAI 的 GPT-1 到 GPT-3，参数量 从 1.1 亿大幅拉升到 1750 亿，GPT-4 非官方估计约达 1.8 万亿。 泛化能 以判别式 AI 为主的小模型应用呈现倒 U 型分布 根据中国信通院2对 507 个 AI 小模型应用案例的统计分析，这些应用主要集中在生 产制造领域，占比高达 57%，而在研发设计和经营管理领域的应用则相对较少。这种 分布呈现出明显的倒 U 型。 小模型的核心特点是学习输入与输出之间的关系。小模型通过学习数据中的条件 概率分布，即一个样本归属于特定类别的概率，再对新的场景进行判断、分析和预测。 在工业大模型的训练模式中，我们可以看到三种主要的方法，每种方法都有其独 特的优势和挑战。无监督预训练模式通过大量无标注数据来提升模型的泛化能力，适 用于工业场景的广泛需求，但需要巨大的资源投入。基础大模型加有监督微调模式则 在保留通用能力的同时，通过特定领域的数据微调，提高了模型的适配性和精度，但 需要高质量的标注数据。基础大模型结合检索增强生成（RAG）模式，通过利用预训 练的基础大模型和行业知识库，为工业场景提供即时的知识问答和内容生成服务，这

在交付效率、扩展性等方面有着突出优势。但随着园区内 物联网终端的快速增加，需要采集、处理的数据的爆发式 增长，以及应用对于时延要求的提升，将负载转移到设备 边缘与网络边缘就具备了尤为重要的意义。而 5G 的商用 则意味着可带来更高的带宽、不到 1 毫秒的时延、千倍于传 统无线技术的容量，以及大规模机器对机器的通信能力， 能够充分释放网络连接在数智园区中的潜能。云 – 网 – 边 – 端的协同处理架构能够兼顾云与边缘的优势，可成为数智 的轻松调配， 以满足基础设施在可扩展性和敏捷性等方面的需求。 如果说云 – 网 – 边 – 端的协同为数智园区的发展奠定了数字化 能力 “底座”，那么在这一 “底座” 基础上延伸的数智园区应用 系统则决定了数智园区的发展高度。这些应用系统包括： • 综合安全： 包括视频安全管理、危机管理、门禁管理、数字围栏、AR 安防眼镜等应用。数智园区中的安全管理系统能够通过边 缘计算系统来处理摄像头、门禁等终端的数据，在进行智 空调节能自控 环境监控 环境可视化 天气智能推送 智能联动喷灌 智慧园艺 虫害监测 湖内水文监测 智慧来访 便捷通行 自助就餐 自助导航 访客预约 智慧导览 展厅导览服务机器人 智慧餐厅 忙闲监控提醒 人脸计价结算 线上订餐/智能取餐柜 接待预定 电子餐券 智慧商业 无人服务超市 智慧实验室 运行可视化 VR 智慧实验室

农业开发型园区（农业园区）用地通常包括农业种植用地和 工业厂房两部分，本研究中，农业园区内工业厂房部分的光伏潜力 计算方式与工业园区相同，因此并入工业/商业园区光伏开发技术 潜力统一评估，而农业园区内种植用地的光伏潜力则单独计算。 22 | WRI.ORG.CN 本报告评估农业园区在种植用地铺设光伏发电设备， 搭建农业光伏系统（Agri-voltaic system）的技术潜力。 全球范围内不同的土地类型中，农田的太阳能光 定值， 可从风机制造商处获取 。 风机数量（N）由园区总面积和风机摆放间距决定。风 机的摆放对该区域能够产生的风能有一定的影响。摆放间距 过小，会导致风速降低，该区域风能的产能量减少，同时会导 致风湍流度增加，可能会增加顺风力涡轮的动态机械载荷； 摆放间距过大，会导致使用的风机数量过少，造成该区域用 地空间浪费，进而降低该区域风能的产能量。合理的风机摆 放间距能够高效利用风场空间，避免出现风机超负荷的情 对应考核的 园区被认定为省级园区，目前涉及浙江省、山东省、湖北省 和广东省四个省份；不在国家级确认考核或认定名单内， 也未通过省级相关考核的园区被认定为其他园区。若某园 区通过了国家级考核，则默认通过了省级考核，被认定为 国家级园区。 园区级别信息来源于国务院、商务部、各省份商务主管 部门的官方网站。在本研究建立的数据库中，共有国家级园 区29个，省级园区31个，其他园区101个。