安全、创新、绿色、智能、协调” 的智慧型化工园区。 三、术语 > 规划 以安全和生态理念为核心、物联网信息与通信 技术为基础，开发具有专业性、集成化特征的 智慧园区数据资源支撑平台，满足园区各类应 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 场所进行的存储、索引及服务， 按数据类型分配至不同数据库 进行存储，然后对存储的数据 进行清洗、转换后再次存储 备 用，以满足数据支撑平台 高速 数据访问的需求。 物理场所 物理场所指满足园区日 常办公和应急指挥要求， 支撑智慧园区数据资源 中心运行与服务的场地 和环境。 数据采集 数据采集涉及的基础设 备包括数据采集终端， 数据资源中心机房有线 据库系统，对园区产生的海量数据进行共享、 分析、挖掘、集成，找出其内在规律并进行可 视化的应用展示。 支撑平台 包括数据服务、数据分发、数据治理、数据安全、 日志统一管理、综合一张图显控等软件模块。 03 数据 资源 六、数据资源 01 02 数据资源：数据资产一体化、 数据应用一体化、支撑平台一体 化 数据集成、数据模型、数据治理 视频云 IOT 大数据

的训练需要更少的标注且能够带来更高的准确率，视频大模 型的使用可以显著降低模型更新和维护的成本。这些优势将 驱动越来越多的客户考虑放弃原有的传统神经网络模型， 从而转向使用更有效的视频大模型来支撑其视频分析的软 件负载。 • 边缘计算 借助融合了网络、计算、存储和应用，且在数据源附近部 署的边缘终端，边缘人工智能可将 AI 工作流的推理部分从 云或数据中心转移到就近部署的边缘计算终端，从而降低 和业务相关性，无法从产业整体的角度构建数智园区。 特别是在基础设施层面，数智园区广泛存在 IT 基础设施缺 少整体规划，软硬件之间缺乏充分的兼容与优化，算力、存 储等资源无法敏捷扩展等问题，难以支撑上层应用的创新。 • 园区内部仍然存在设备与数据孤岛，体验不佳 虽然在数智园区阶段，大量的应用与数据已经打通，但是 随着数智化技术的快速创新，大量智能化设备与应用不断加 入，园区内不断产生新的孤岛。此外，随着大模型、数字孪 数据处理存在显著时延，难以满足即时分析的需求 数智园区的一个重要方向是汇聚园区内部各种终端、应用的 数据，以管理中枢为依托，对这些数据进行预处理，并通过 大数据、大模型等工具对数据进行分析以及利用，为园区的 各项运营提供决策能力支撑，同时向智慧化、自动化的控制 转型。但是，由于无法实现低延时、高带宽的网络覆盖，缺 乏协同数据处理体系，目前大量数智园区对于数据的利用只 能做到对于历史数据的分析与应用，无法做到即时性的数据

，是构建国家竞争力、实 现中国式现代化的必然选择。特别是面对当前发展新质生产力的新要求，新型工业化能够深度结 合现代科技力量和数字产业化趋势，为新质生产力发展提供强有力的支撑和保障。 石油石化产业是国民经济重要支柱，支撑经济社会持续稳定发展。石油石化产业的新型工业 化发展有利于保障国家能源安全，全面打造自主可控、安全可靠、竞争力强的石油石化产业链， 推动石化工业高质量发展。在推动新型工业 ，培 育新质生产力。这一过程涉及技术、产业和市场的深度融合，共同推动产业向高端化、智能化、 绿色化的目标持续发展。其中，智能化是当前及未来一段时期的重点突破方向，为高端化和绿色 化提供强有力的支撑和保障。随着人工智能相关技术的引领推动，石油石化产业的智能化发展不 仅成为企业迈向新型工业化的必由之路，更是实现高质量发展的重要途径。 石油石化产业的智能化发展与人工智能技术之间存在着密不可分的关系。人工智能作为引领 石油石化产业的转型升级 提供了强有力的支撑，而产业的数字化转型又为人工智能技术的应用提供了更加广阔的空间和平 台。 人工智能技术的演进正从解决特定任务的狭义AI向具备更广泛认知能力的广义AI迈进（图 �）。智能化是对企业数字化发展的一次重大升级，将推进石油石化数字化的智能新应用。例 如：数字技术推动的调度管理规则数据化，以传统人工智能的运筹能力支撑调度管理的自动化进 阶打磨，加之与云、

加快发展新质生产力，是高质量发展的应有之义，是抢占新一轮 全球科技革命和产业变革制高点、开辟发展新领域新赛道、培育发展 新动能、增强竞争新优势的战略选择。数字经济作为科技革命和产业 变革的前沿阵地，本质上代表着先进生产力，是支撑新质生产力蓬勃 发展的重要力量。本报告聚焦数字经济赋能新质生产力发展进行全方 位深度研究。 数字经济为生产力三大要素的优化组合提供基础。一是催生新型 劳动对象。数据要素成为劳动对象的新组成部分，数据与传统劳动对 看到，我国全要素生 产率水平仍不高，新质生产力发展空间依然较大。面向“十四五”攻 坚期，要充分释放数字经济对发展新质生产力的关键支撑作用，加快 推动数字经济高质量发展。一是以数字技术产业创新发展，推动新质 生产力动力变革。推进核心技术自主创新，健全技术创新支撑体系， 强化企业创新主体地位。二是以数据要素价值充分释放，推动新质生 产力要素变革。推动数据资源开放共享，引导数据健康有序流通，促 .. 26 四、以数字经济支撑新质生产力加快发展.............................................................. 30 （一）数字经济支撑新质生产力取得显著成效............................................... 30 （二）强化数字经济对新质生产力支撑作用..............

..................................................................27 1.智慧园区解决方案基本架构——“三大服务、四大端口、一大支撑”......................27 2.智慧园区政府平台建设要点——产业概览、运行监测、辅助决策、协调联动..........28 3.智慧园区智慧管理建设要点——以园区运营管理、服务平台、配套管理为抓手 脸识别的闸机通 行、基于摄像头的安防监控等。但园区内组织、应用系统间没有实现数据共享，整个 4 园区呈现多个信息孤岛。目前，我国大多数园区还处在智慧园区1.0阶段。 智慧园区2.0阶段：平台支撑，场景联动。该阶段，智慧园区通过建设数字平台， 使得智慧化场景实现基本打通和场景联动服务，同时智慧园区建设开始更重视数据融 合和数据价值挖掘，用数据支持园区精益运营，实现园区数据和服务共享。目前我国 区管理者、企业、个 人等对于智能化系统的要求不断提升，推动园区内各类智能化场景的建设往更加精细 化、定制化的方向发展，重点围绕产业发展、园区管理、企业经营、人居生活等场景 不断丰富智慧化应用，支撑智慧园区一体化、生态化、精细化发展，真正开启园区全 局感知、万物智联、全面智能新时代。 16 图表13：智慧园区应用场景精细化趋势 资料来源：前瞻产业研究院 （3）智慧园区与智慧城市在空间和功能方面逐渐无界融合

应用人力资源数字化系统，排班过程由线下转移至线上，既能适用复杂多变的排班，也能随时调整临时排班需求，确保生产。 如果排班超时，也可以预警，控制工时合规。排班数据也会完整、详细地记录，为管理工人、工时，保障生产效率提供数据支撑。 洞察 用 HR 系统就选懂业务的 i 人事 �� �� 制造业十大重点领域人才需求预测（单位：万人）来源：《制造业人才发展规划指南》 降低管理成本，提升制造企业运营效率 制造企业的管 能极大提升招聘效率。入职后，通过线上培训，企业也能够更快更好地促进员工的成长。 另一方面，通过将员工在企业内的各项数据打通，进行整合、分析之后，能有效评估其能力、潜力、敬业度等，为其制定合 适的培训计划，并为升迁、调动提供更多数据支撑，做到更精准的人岗匹配，提高人才利用率，最终提升制造企业的人效。 无论是管理工人的排班、降低日常管理成本，提高人才利用率，其中的核心都在于数据，能否掌握并科学应用数据，也是数 字化时代，当前企业 订单，其初衷是把 有合适的人放到最需要的地方，让资源得到最大化利用， 实现劳动资源的异常调拨。尤其是在眼下人员紧缺人的情 况下，什么时间把什么人放到什么岗位上，就变得更加重要。 这背后需要强大的数据支撑能力，要让现场人的调度人员 清楚、实时地掌握用工成本、用工需求、用工效率等信息， 才能做出最优的决策。 事实上，不只是在某个业务条线上要做这样的人员精细化 管理，李芳阳强调，从人才管理的视角来说，企业应该对

数据打通；通过两个自动化（PA+BA）实现企业生产全要素的互联集成和企业经营的协同 智能，解决企业中的数据体系建设、模型体系建设以及场景化的应用软件问题；同时运用 大量 APP 做支持。中控构建了“4 大数据基座+1 个智能引擎”支撑“1+2+N”架构。4 大数据基座包括设备基座(PRIDE)、运行基座(OMC)、质量基座(Q-Lab)和模拟基座(APEX)， 1 个基于工业大模型打造的高泛化、高可靠的智能引擎。 ⚫ Nyx Nyx 可以深度融合 Al 技术，基于 GPU 赋能的控制引擎，提供组态自动生成、Al 融合 PID 等功能，从而实现数据预测和自适应控制等，提升装置运行的效益。2）TPT：将模拟 与预测能力融于一体，能支撑多种任务，通过长短周期预测、动稳态模拟等，统一分析类、 优化类、控制类、培训类等工业应用，统一传统的建模过程，全面简化技术体系，有效应 对复杂工业场景。 ⚫ 全球顶级客户站台，印证中控产品有效性和竞争力。1）沙特阿美：与中控在 10：中控全流程智能质量监控平台 Q-Lab ..................................................... 14 图 11：中控大模型 TPT 实现一个软件支撑多种应用场景 ................................... 15 图 12：中控技术与沙特阿美在机器人方面的合作 ...........................

面上，垂直行业攻坚和信创/国产替代行业相对容易出现领头企业。2）产品层面：大模 型具有非常强的可探索性，但还处于非常早期的阶段，供需双方都在尝试。大模型短期 对市场竞争格局影响不大，但长期看，当大模型对实际应用场景具有支撑作用能力时， 会加速市场变化，故企业需把握大模型机会。3）数据层面：目前市场上数据交易、数据 开放的声音出现比较多，但企业无需纠结是否跟随，重要的是要基于数据（无论是自身 数据还是外部数据）构建自己 的对转型认知和期望变的更加理性与 聚焦。就需求端的需求而言，具有两大特点：1）地域特色明显，广东、江苏、浙江、山 东既是制造业大省，也是积极尝试转型的省份，产业/区域协同发展、提升数字化转型的 基础支撑能力基本是其共性举措；2）从需求场景来看，评优和招标市场有所区别：评优 侧更关注生产制造相关环节的具体落地操作；招标侧则多由各市工业和信息化局采购的， 希望通过转型诊断后找到企业在研发、生产作业、数据、组织战略等环节开展诊断工作， www.iresearch.com.cn 需求市场4-具有强烈的地域特色（2/2） 产业/区域协同发展、提升数字化转型的基础支撑能力基本是各省共性 来源：各省政府官网，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 近两年部分省份的重要政策 国家层面政策 中国制造2025、“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划、关于加快培育发展制造业优

江苏省工业园区绿色低碳发展 路径研究报告 2023 年 9 月 中国煤炭消费总量控制方案和政策研究 ( 煤控研究项目 ) 中国是世界煤炭生产和消费第一大国。以煤炭为主的能源结构 支撑了中国经济的高速发展，但也对生态环境造成了严重的破 坏。为了应对气候变化、保护环境和减少空气污染，国际环保 组织自然资源保护协会 (NRDC) 作为课题协调单位，与政府智 库、科研院所和行业协会等 终提出了以构建“地水能碳”统筹、减污降碳协同的工业园区绿色发展总方略为引领； 以建立清洁高效低碳的现代能源体系和智能融合绿色的现代化产业体系为核心；以强化 节能减煤降碳的科技创新体系和“双碳”目标导向的绿色金融体系为支撑；以完善绿色 低碳导向的政策体系为保障的发展路径。 根据项目研究成果，进一步提出完善以绿色低碳为战略导向的宏观政策体系、建立 健全减污降碳协同增效管理制度、完善园区绿色低碳发展综合评价体系、实施园区绿色 绿色低碳新技术是重要途径之一，特别是固碳技术，是工业领域“碳中和”行之有 效的重要路径。作为我国工业园区绿色低碳发展的头部省份，江苏省已经有部分园区布 局实施了绿色低碳新技术，为未来进一步的碳排放削减提供了支撑。 3.3.5 绿色管理体系加速构建 目前，江苏省工业园区管理方面更多还是依靠生态文明建设示范区（生态工业园区） 创建、绿色园区创建、循环化改造等工作，管理方面仍以传统的环境管理为主，以低碳

中国首批“智慧社区及社区公共服务综合信息平台” 试点 • 国家首批深化构建和谐劳动关系综合配套改革试点 地区 • 中国首批国家级人力资源服务标准化试点地区 • 首批国家级信息化教学实验区 • 首批教育部信息技术支撑学生综合素质评价试点区 • 中国首个高等教育国际化示范区 • 中国首个国家商务旅游示范区 08 厚积薄发 04 重要性议题 通过广泛调研和深入分析，园区识别了17个重要性议题。 • 环 证、工作环境与员工发展、国家战略响应、社会公益，展现了园区构建一个包容、创新、和谐社会的决心。 • 治理维度:涉及五个关键议题，涵盖了可持续治理架构、营商环境、数字园区、信息披露透明度、可持续投融 资支撑能力，展现了园区对高效、透明和可持续管理的追求。 根据调研结果，园区制定了重要性议题矩阵，直观地展示了每个议题对园区及其利益相关方的重要性，以及园区 对社会和环境可持续发展的影响，从而帮助我们更好地理解园区对可持续发展的期望和需求。 地现场观摩交流。开设菜单式工伤预防培训，工伤预防线上专题培训，设立园区工伤预防大讲堂。2023年， 完成40家企业职业健康安全现场整改及10家重点企业走访调研。 02 人才发展 园区的长远发展离不开人才的支撑。我们坚持以人为本，牢固树立“人才是第一资源”理念，不断深化人才招引、 人才培训、社会保障等。 人才招引 构建金鸡湖人才政策体系，引进中外院士团队78个，集聚国家级重大人才工程专家346人，其中创业类占全国