苏州工业园区 近零碳园区建设路径研究 摘要报告 苏州中咨工程咨询有限公司 2023 年 12 月 关于基金会 能源基金会是在美国加利福尼亚州注册的专业性非营利公益慈善组织，于 1999 年开始在 中国开展工作，致力于中国可持续能源发展。基金会在北京依法登记设立代表机构，由北 优化经济结构，促进中国和世界完成气候中和，达到世界领先标准的空气质量，落实人人 享有用能权利，实现绿色经济增长。 关于项目单位 苏州中咨工程咨询有限公司是中国国际工程咨询有限公司在华东地区的窗口单位。公司具 有工程咨询甲级资信，是国际咨询工程师联合会和中国工程咨询协会会员单位。公司面向 政府、企业、金融机构等服务对象，专业提供投资策划、规划咨询、政策研究、评估咨询、 管理咨询、全过程咨询等现代咨询服务。 其他类似公司、产品及服务。 关于作者 许相敏 薛 会 徐 璐 郄梦婧 郭凤凤 庞锐晰 程环宇 所有作者均来自苏州中咨工程咨询有限公司 联系方式：xueh03@163.com 致谢 本研究由苏州中咨工程咨询有限公司统筹撰写，由能源基金会提供资金支持。 在本项目研究过程中，研究团队得到了合作方东南大学智能交通中心、苏州工业园区绿色 产业联盟协

本白皮书版权属于中国汽车工程学会，并受法律保护。 转载、摘编或利用其他方式使用本调查报告文字或者观点的 应注明来源：“车路云一体化系统云控基础平台参考架构”。 违反上述声明者，中国汽车工程学会将追究其相关法律责任。 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 3 顾问指导组 李克强 中国工程院院士、清华大学教授 张进华 中国汽车工程学会常务副理事长兼秘书长 中国信息通信科技集团有限公司副总经理、总工程师 移动通信及车联网国家工程研究中心主任 侯德藻 交通运输部公路科学研究院智能交通研究中心主任 辛克铎 国家智能网联汽车创新中心副主任 姚丹亚 清华大学自动化系工程研究所教授 孙棣华 重庆大学自动化学院教授 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 4 参研单位 清华大学、国家智能网联汽车创新中心、中国汽车工程学会、智 能绿 加速创新应用等方式推 动智能网联汽车产业发展。2024 年 1 月，我国启动智能网联汽车“车 路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应 用。 2024 年 6 月，由中国汽车工程学会、清华大学、国家智能网联汽 车创新中心共同发布了《车路云一体化系统云控基础平台功能场景参 考架构 1.0》 1。随着产业的快速发展，行业需要更加丰富的功能场景 参考架构作为参考。因此，在 1

遴选服务商，资源池不少于1000家 《山东省先进制造业促进条例》-通过咨询和路线 规划，推动企业科学专业转型 《山东省制造业中试创新发展实施方案》-构建中 试平台，提升中试熟化能力、孵化培育优质企业 《山东省制造业卓越质量工程实施方案》-加强制 造业生产质量管理能力 《山东省制造业数字化转型行动方案（2023- 2025年）》《山东省制造业数字化转型行动方案 （2023-2025年）》-推动规上企业转型，为传统 产业改造升级提供技术支撑 9% 领域知识增强成为标配 多模态理解突破场景限制 模型轻量化加速边缘部署 大模型的自主进化能力实 现持续优化 工艺方案自动生成 跨工厂知识迁移 形成垂直领域模型商店 催生工业提示词工程师 28.9% 15.6% 6.7% 4.4% 6.7% 与外部厂商共建，联合研发 使用外部厂商成熟产品 行业通用大模型+微调 自建大模型 44.4%的企 业倾向于通过 联合研发或使 开发服务收费 • 云资源订阅 树根互联、雪浪云、 昆仑数据、机智云、 研华科技、忽米等 • 数据汇聚：数据采集、接入、集成等 • 数据处理：数据清洗、标注、转换等 • 数据分析：数据预处理、特征工程等 • 数据应用：工业机理模型沉淀、可视化等 华为、阿里、百度、 腾讯、智谱AI等 模型 相关 服务 知识图谱 以通用大模型能力为基础，直接提 供具体的大模型产品及服务，或者 通过微调、RAG等，形成新的大模

CAD、CAE 两大核心领域，对比分析国内外技术路 线与应用现状；在关键技术层面，解析数据驱动、物理驱动及融合 驱动这三类 AI 仿真方法的本质区别与适适用场景；通过轨道交通、 航空航天、轻工业、汽车工业及工程建筑等领域的实践案例，验证 AI 仿真的规模化应用潜力及应用前景；最后，分析 AI 仿真面临的 核心挑战，并对其未来发展趋势进行展望。 本报告力求为人工智能赋能工业仿真领域的研究与实践提供参 .......................................................................................... 48 （五） 工程建筑................................................................................................. 为实时监控与安全预警提供了现实基础。 人工智能为复杂场景的建模仿真提供新方案。对于多物理场耦合 （如电磁-热-力耦合）、跨尺度问题（如从微观材料特性到宏观结构 响应）等高度非线性、难以通过解析方程精确建模的复杂工程问题， AI 展现出独特优势。一方面，AI 可通过学习大量仿真数据或实验数 据，构建高维非线性映射关系，从而实现对复杂系统的高效建模与预 测。例如，索辰科技的 CAE 平台利用图神经网络（GNN）对复杂拓

色低碳、可持续、高质量发展的一种新模式，是园区绿色低碳 发展的新形态，以碳排放总量和强度控制为突出导向，以产业 低碳化、低碳产业化为发展方向，以能源清洁低碳转型为核 心，以技术研发应用为支撑，通过调结构、上工程、推技术、 强管理等各种手段的有效组合，最终实现园区碳排放逐渐趋近 于零。 2022 年 4 月，四川省生态环境厅、经济和信息化厅联合印 发《关于开展近零碳排放园区试点工作的通知》（川环函 .................. 14 （四）建圈强链打造绿色低碳产业 ........................................ 15 （五）示范实施“电动三江”工程 ........................................ 16 （六）建设高星级绿色建筑示范区 .................................... 推 动传统产业绿色转型，坚决遏制“两高一低”项目盲目发展， 加速落后产能退出，加快园区“腾笼换鸟”，为绿色低碳产业 培育腾挪空间。成都龙潭都市工业集中发展区拆迁腾退川侨印 务、明发印务、天工工程材料等印刷、机加工传统行业落后企 业 100 余家、整合 300 亩土地，着力推进数字通信、人工智能、 工业互联网等新经济产业集群化发展；成都经开区龙泉汽车产 业园区推动传统燃油汽车整车制造向新能源汽车整车制造转型；

如何成为高韧性企业，如何提高关键能力成熟 度，从而在供应和制造全价值链上构建更强大的韧 性，已经成为制造企业面对的最现实的问题。 围绕韧性部署关键能力 高韧性企业应该具备什么样的能力？为了充分考察 企业如何应对并管控工程、供应、生产和运营等领域所 受的冲击，埃森哲面向全球11个行业的1200多位高管开 展了调研，并创建了一套涵盖31项关键能力的韧性评估 框架，评估他们在这些能力上的投资和成熟度。我们发 现， 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。 • 依托数字孪生平台的协作方法 • 通过生态设计方法，在设计过程中植入可持续因素（例 如：碳足迹、循环经济） • 图一 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。

职责不清、重叠，流程不规范，工作相互推诿，效率低、随意性大。 3、缺少精确的成本控制 ① 财务与业务脱节，成本的分析和核算不准确； ② 成本核算粗放，对边角料、回炉料的核算不合理； ③ 工程部门对产品生命周期成本关注不够。  顺腾公司信息化总体需求： 业务需求是信息化规划的出发点。顺腾公司信息化还必须和企业业务相结合，业务战 略驱动下的信息化才能体现其价值，否则就是无源之水，丧失生命力。 失生命力。 1、要能够支撑企业管理模式从粗放到精细化管理的变革，能够支撑企业迅速扩张、快 速复制的需求； 2、要能够支撑企业产品研发项目的全过程管理，包括零部件、图文档、产品结构、工 作流和工程变更管理等功能； 3、要能够支持企业采购、库存和物流管理的所有业务，提高企业供应链的运作效率； 4、要能够支撑精益生产管理模式，实现多品种、小批量、客户化的柔性生产和高质量 产品的低成本生产； 5、要能够 质量体系认证。顺腾公司产品工艺门类多，涉 及汽车行业 80%的工艺类别，如机加、冲压、注塑、喷漆、涂装、铸造、装配等。经过近 几年的快速发展，企业规模迅速扩大，管理、文化和团队未能同步提升的问题也日益凸现。 目前，除工程部应用 PRO/E、UG、CATIA 和中望 CAD 软件，以及公司行政办公应用万户 OA 系统外，生产物流系统全是手工操作。由于缺乏统一的信息共享平台，业务运作效率 低、出错多，部门间协调工作量大

平台架构及数据处理组件，开发了一套适用于数据中 心的智能化的能碳管理系统。 本白皮书旨在与行业同盟分享零碳数据中心碳管理范围、可视 化要求和系统功能，供从事数据中心的规划设计、新建、改建、扩 建工程的技术选型、工程实施、运行管理等人员参考，推进数据中 心碳管理未来数字化、智慧化发展。 由于时间仓促，水平所限，错误和不足之处在所难免，欢迎各 位读者批评指正。如有意见或建议请联系编写组。 VI 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ....................................46 1. 系统参数配置与设置 ...................................... 46 2. 工程调试 ................................................ 47 （三） 验收交付 .................................. .............................. 50 2. 性能测试 ................................................ 51 3. 工程文档 ................................................ 52 4. 培训 .....................................

LeanGPT™，也采用了无监督预训练 的模式，是制造领域的专有基础模型。基于 LeanGPT™这一基础模型，Retrocausal 还 推出了 Kaizen Copilot™的应用程序，可以帮助工业工程师设计和持续改进制造装配流 程。 3.2. 模式二：微调 微调模式是在一个已经预训练完成的通用或专业大模型基础上，结合工业领域特 定的标注数据集进行进一步的调整和优化，从而使模型能够适应具体的工业场景需求， 旨在提供创新支持。这款工具能够根据文本提示生成精确的设计草图，并允许设计师 通过调整定量性能指标来构建原型草图。工具融合了计算机辅助工程的优化理论与生 成式 AI 技术，能够将工程约束自然地融入设计流程中。这意味着，在生成满足设计师 风格要求的图像的同时，还能综合考虑并优化诸如风阻、底盘高度等关键工程参数。 4.1.2 研发设计软件辅助 9 CALA · AI-Powered Design & Collaboration 等工业设计软件结合，通过连接相关数据库，更好地调 用相关的设计模块，提升研发设计的效率。以 CAD 为例，现有的海量标准化素材库提 供了大量工程制图、布局规划等数据，大模型可以利用这些数据，结合设计者的创意 思路和特殊需求，生成多样化的设计方案，供设计者进行参考。另一方面，亦可对设 计方案进行快速优化调整，帮助工程师以更快的速度和更少的错误创建布局。 Back2CAD12 基于 Elaine CAD Bot、ChatGPT

括企业网 络安全分类分级管理、安全管理、安全成熟度评估和密码应 用等标准。数据安全标准主要包括工业数据质量管理、加密、 脱敏及风险评估等标准。 3. 可靠性标准 主要包括工程管理、技术方法等 2 个部分。工程管理标 准主要包括智能制造系统可靠性要求、可靠性管理、综合保 障管理、寿命周期成本管理等标准。技术方法标准主要包括 可靠性仿真、可靠性设计、可靠性试验、可靠性分析、可靠 性评价等标准。 所示。主要规定工业软件 在数字化车间、智能工厂及企业运营过程中的集成规范和应 用指南等内容。 14 图 6 工业软件标准子体系 （1）研发设计软件标准 主要包括计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程 （CAE）、计算机辅助工艺规划（CAPP）、计算机辅助制 造（CAM）、电子设计自动化（EDA）、产品数据管理（PDM） 及基于大数据、人工智能等赋能技术的研发设计软件应用指 南和集成实施标准。 要求、交付实施指南、基于交付模型的运行维护实施指南等 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