绩效指标设定..................................................................................133 10.2 项目效果评估..................................................................................136 10.3 持续改进机制 .148 11.3 政府支持与政策分析......................................................................151 12. 效果展望.................................................................................................153 作机器人（Cobots），在生产线中与工人共同作业，承担重复 性、危险性高的任务。这样不仅减少人类劳动强度，提高工作安全 性，还能使人类员工将精力集中于更高价值的创新任务上。 为了量化改善效果，我们设定以下几个关键绩效指标 （KPI）：  设备可用率提升 20%  生产周期缩短 15%  人均生产效率提升 30%  故障率降低 25% 此外，通过实时监控和反馈机制，形成一个闭环的生产管理体

应用场景的拓展.............................................................................. 82 4.5.2 应用效果的提升.............................................................................. 82 4.5.3 应用模式的创新 3.2 产品使用培训与指导...................................................................... 97 5.3.3 产品效果监测与评估...................................................................... 99 5.4 企业专属工业大模型技术服务实施 ，为其高效运行提供 了必要的硬件、网络和数据支持，是整个体系的关键保障。在当前工业智能化 的实践中，基础设施层的构建不仅决定了模型的计算效率，还直接影响到模型 在实际工业场景中的适应能力和部署效果。 算力支持是基础设施层的核心要素。工业大模型的训练和推理过程需要处 理海量的多模态数据（如文本、图像、音频、视频等），其复杂性远超普通模型。 例如，在智能制造场景中，模型需要实时处理来自多个传感器的高频数据流，

次能源的生产供应，往往 涉及到诸多园区内的设备和系统，常见的有各类发电设备，如柴发、光伏、风机等，以及热力 相关的锅炉、燃机、暖通设备等。 能源供给的低碳程度很大程度上决定了整个园区碳管理的效果，是实现低碳化运营的重要一 环。 能源分配： 能源分配系统在“双碳”场景中的重要性往往容易被人低估。作为连接能源供给端和能源使用端 的基本环节，能源分配系统负责实现包括水电汽热等各类能源的传输和控制。 工艺和管理优化周期长、难度高：对于生产制造型园区，相关工艺流程的更新需要 考虑实际技术发展和经济性，通常受到技术，成本和时间的制约。管理体系的优化 需要长期细致的运营，在积极借鉴外部经验的同时充分发挥内部主动能动性才能有 效果。 ▪ 能源循环利用系统建设：从理念设计开始，就需要考虑整体系统循环利用的可能性 和实操性，提升低品位能源的利用率；在运营阶段也必须有方法论的指导和日常运 维的落实。 13 等技术手段，可以更准确地为园区完成电网规划、分布式设备以及相关设备的选型以 及建设规模和投资回报的模拟等。 • 管理和运营： 节能降碳是一个系统性工程，日常的管理和运营的每个细节都是影响综合效果的关键。在管理 和运营流程的优化上，是一个日积月累精耕细作的工程，在对业务理解足够透彻的基础上，结 合先进理念逐步优化整体管理流程，减少不必要的动作从而降低碳排放。 上层 软性能力

促进模型的自我优化，提高风险评估的准确性 和可靠性，提升风险管理水平及风险控制决策效果。 勘探培训模拟：利用数字孪生技术结合人工智能视觉构建的智能培训平台，通过VR和AI视频 技术模拟真实的油气勘探现场，为员工提供了一个无风险的训练环境。员工可以在平台上练 习专业技能和操作流程，体验流程化操作带来的反馈效果，为上岗后的真实生产过程储备足 够的前期经验。 来源: 石化盈科&IDC ����年 流程带来显著的优化效果。 例如，在油田井下智能管理过程中，大模型的应用可进一步增强传统智能模型的精准度，通 过模拟油藏行为和优化油井生产计划，延长油井的使用寿命，提高井下作业质量。同时，大模型 的应用也可以让生产培训内容更加丰富和精准，通过分析历史勘探数据，预测可能的场景和挑 战，让员工在虚拟环境中做好充分的准备，拓展传统AI虚拟现实的逻辑场景，加快模拟速度及呈 现效果。 来源: 石化盈科&IDC 案。大模型还能够在预测性维护中，支撑系统处理和分析整个产业链的海量数据及多模态信息， 扩充管线预测性维护相关的参数量，进而提升既有模型的预测精度，提高模型对复杂模式和趋势 的分析能力。大模型的使用将有助于优化风险应对措施的安排运筹及效果，确保设备运行的连续 性和可靠性。在管网调度中，大模型加持调度优化系统，能够处理更大规模的数据集，识别油品 流动的复杂模式，模拟不同的调度策略并给出相关的结果及影响分析，为决策者提供全面深入的

資产状态评价 产业创新 流程管控 价值增值 产业链协作 数据有效性及 完整性 运营风险评价 技术创新 资源匹配 学习型团队 KPl 管理 技术及基础设 施 法规风险评价 IT 管控能力 效果评价 价值评估 度量、認証 企业战略 信息体系 风险评估 创新管理体系 全面绩效管理 企业文化建设 抓痛点：六维度客户成熟度分析 绩效分析 预期 效益 调度排产 控制网络 问题 新决策 • 新一代生产营运中心 智能工厂 “ 三知”：看的清、看的懂、看的远 “ 三行”：做的对、做的快、做的优 “ 三新”：新技术、新思想、新模式 干 的 愉 快 赢 的 漂 亮 预期效果－渐进式兑现 o 智能工厂的新思考 What is it? How to do? o 智能工厂的新实践 SNCC model JIUJIANG practice

针对具体情况制定相应的规划和措施，实现绿色低碳发展。数据中 心可以通过以下措施来进行能耗优化： 1、完善能源管理体系。建立完整的能源管理系统，包括能源消 耗监测、数据分析和评估、指标制定、计划实施和效果评估等环节， 确保能源消耗状态得到精准监控和全面分析。 2、节能技术的持续更新。不断引入先进的节能设备和节能技术， 如高效节能灯具、变频调速技术、热泵技术等。同时对现有设备进 行改造升级，提高设备利用率和运行效能。 ODCC-2023-02006 员发送预警信息。 4、预警监测和调整：对预警系统进行监测，并根据实际情况进 行调整和改进。可以根据反馈和数据分析结果来调整预警规则和条 件，提高预警的准确性和效果。 7.碳评价 数据中心根据自身需求，在能碳系统植入不同的评价和评级体 系，根据数据中心碳减排、碳核算、碳抵消、碳中和率、供应链产 品碳足迹等自动进行不同评价体系的评级，包括 UI、国家绿色数据 实现一键购买和抵消， 并在实时的碳中率、碳报告、碳分析、碳评价模块得到充分联动和 输出体现。 其次，自动追踪抵消进度：将企业的碳抵消项目与实时数据系 统集成，自动追踪抵消项目的执行情况和减排效果。这可以通过与 第三方数据提供商、碳抵消项目组织以及内部数据跟踪系统的合作 实现。将这些数据自动导入碳抵消系统，以生成准确、实时的碳抵 消报告。 最后，整合行业标准：监测国内外碳抵消政策和法规，及时适

的要求编制诊断报告。需包含：企业基本情况、企业数字化短板分析、系统解决/顶层设计/项目改 造方案、服务商推荐方案、人才引培方案、融资方案等内容，同时需注明参诊企业可对标的同行 业国内标杆。给出参诊企业智能制造现状统计和改造效果预估测算表。 4-执行整改：若诊断服务质量监督机构评审为不通过时，应在5个工作日内完成整改。 5-编制行业分析报告：根据参诊企业所在的区域和行业特点，编制对应整体智能化改造和数字化 转型分析报告（不 必要性，而且纷纷从业务、数据、效果 等角度对数字化转型进行了重新认知。目前，有86.7%的企业认为转型是十分必要的。同时，企业不只是停留在口号阶段，而是付 诸实际，即：1）技术上，71.1%的企业已经铺设了多种工具/技术，试图优化并推动业务发展；2）业务上，55.6%的企业试图将转 型推进至核心业务；3）数据上，91.1%的企业在不断的挖掘自身数据资产的价值；4）效果上，当前以侧重提升用户体验为主。 15.6% 4.4% 2.2% 转型驱动因素与期望-需求驱动+合理预期 产业链上下游需求驱动是推动企业转型的主因；运营成本优化、端到端 打通和数据驱动决策是企业通过转型最希望获得的TOP3效果 注释：针对已经进行了数字化转型的企业客户进行调研，N=45。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 84.4% 75.6% 71.1% 64.4% 46.7% 37.8% 37.8%

Retrocausal 13 工业大模型应用报告 这一模式的优点是可以充分利用基础大模型的泛化能力，同时通过微调的方式， 提升模型的适配性和精度，能够在特定的任务或领域上取得更好的效果，也可以针对 具体行业或公司的语气、术语进行定制化。缺点在于需要收集和标注具体工业领域和 场景的数据和知识，增加数据准备的成本和时间，若数据不足或嘈杂会降低模型的性 能和可靠性，也可能会过度拟合，导致性能下降，或者灾难性遗忘。 com) 14 工业大模型应用报告 也可以部分消除大模型的幻觉，减少数据泄露，提高信任度和访问控制。这种模式的 缺点是基础大模型可能无法充分适应工业场景的特点和需求，导致效果不佳或不稳定。 Cognite 6利用检索增强生成（RAG）技术，将大模型与其工业 DataOps 平台 Cognite Data Fusion 结合起来，为工业客户提供基于数据的洞察和解决方案。通过将不 知识 管理 与问 答助 手 产品服务 智能 产品 智能 客服 与售 后 17 工业大模型应用报告 描述或草图，大模型便能迅速生成多张高保真度的设计效果图。这些效果图不仅满足 了设计师的个性化需求，还为他们提供了丰富的选择空间，方便进一步修改与优化。 CALA9作为时装设计平台，将 OpenAI 的 DALL·E 生成式设计工具整合到其服务体 系

助传统产业节能改造，形成合作共生的 绿色低碳园区。 实现“双碳”目标是长期渐进的过程，随着园区发展和政策变化，园区需要建立实时监测与管理 碳排放的数字平台，识别和管理全产业链范围的碳减排潜力和效果，并搭建透明、规范的碳排放 管理和披露机制，确保低碳发展成效的可靠性。此外，可制定相关政策激励园区全产业链维度的 碳减排，鼓励生态碳汇建设，应对国际碳市场。 对于新兴的先进产业园区，来自建筑物 可持续性、面对气候变化风险的韧性能力以及园区生产活动对 生态环境造成的影响。这是园区长期稳定发展并实现经济产出 的基础，也是园区获得绿色绩效的潜在空间。 绿色低碳的园区环境 反映园区管理和服务对于其中产业发展的促进效果，包括在产 业生态方面和创新能力方面构建的成效，同时关注园区通过对 相关产业和居住人群的生产力和成长性的发展以及多层次需 求的满足最终实现的人才吸引力。 活力创新的园区社群 体现园区的综合 明确ESG为导向的 园区可持续发展愿景 结合园区现状评估，设计 可量化、可获得可靠数据 的ESG绩效指标体系 通过现状摸底评估明确 发展基线，基于成本效益 考虑明确提升策略 监测提升举措的进度与 效果，迭代指标体系并 优化策略，实现ESG导向 的可持续发展 38 3 探索·工具 ESG导向的产业园区可持续发展框架 3.3 ESG导向的园区可持续发展策略路径 39 探索·工 具 ESG导向的产业园区可持续发展框架

助于企业 更精准地定位产品和服务，从而满足海外市场的特定要求。 3 人才吸引和获取的挑战 案 例 某世界领先的物流装备和能源装备供应商在全球范围内招聘时，发现企业的品 牌影响力在不同地区的效果存在明显差异。公司相关负责人分享了一次在泰国招聘 一线员工的经历。他指出：“企业的海外知名度为我们在当地开展招聘工作提供了 便利。”在泰国，当企业提供与当地其他公司相同的薪酬水平时，由于其在行业内 规模的跨文化培训以及多语言培训，尤其是对于刚刚进入海外市场的企业来说，需要在短时 间内对大量员工进行培训。而受到个体差异影响，员工接受培训的程度和效果各有参差，有 些员工对培训内容不感兴趣或者难以理解，从而影响培训效果；同时，企业培训过程中也会 存在培训内容和方法的设计存在不足或者不合理的问题，导致培训效果不佳，从而会进一步 加大培训成本的压力。 在经济下行压力增大的情况下，企业会将培训成本视为可控成本的一部分，而在紧缩预 着领导技能和团队管理能力，要求个人在战略思考、团队协调、决策制定和人员激励等方面具 备全新的技能。 但并非每个优秀的个人都具备这样的素质，新晋管理者的领导力不足导致团队合作和协 同效率低下，进而影响了业务的完成效率和效果。 案 例 某知名安防产品及行业解决方案提供商在海外市场的业务不断扩张，营收稳步增 长的同时，人员规模也随之增加。在这一过程中，公司积极鼓励那些在国内表现出色 的单兵作战能力突出的技术人才和