的高度集中区域，已成为我国控碳减碳的重要靶点。碳数据管理是研究分析工业园区碳减排重点 和制定降碳具体措施的重要基础。目前，工业园区碳数据管理基础较薄弱，缺乏相应的制度体系 规范，亟待夯实相关制度流程，指导园区精准度量减碳成效，科学评估部门要素，推动低碳发展。 本报告梳理了现行碳数据管理制度体系（统计、核算、管理、评价体系）存在的一些共性问题和 特性问题，针对现行体系的不足有目的地开展园区碳数据管理制度设计，在清晰界定园区碳数据 界定园区碳数据 管理边界和目标的基础上，开展二氧化碳（以下简称“CO ”）排放源活动水平数据的收集、核算、汇 总、报告、核证，综合形成碳总量和强度数据，进一步提升园区碳数据管理体系的实操性。 2 目 录 CONTENTS 01 前言 附件1：园区碳数据补充调查表 附件2：专有名词解释 研究背景与目标 园区碳数据管理体系框架 园区碳数据管理边界 02 现行碳数据管理制度体系 现行碳数据管理制度体系 统计体系 核算体系 管理体系 评价体系 现行体系存在的问题 03 园区碳数据管理制度设计 园区碳数据管理机制 范围和目标确定 方法学、规范及程序 工作流程 数据收集 数据核算 质量保证及质量控制 报告和数据管理 01 05 08 09 11 13 14 18 20 21 27 28 30 36 22 23 25 16

1 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 [编号 ODCC-2023-02006] 零碳数据中心园区能碳管理系统 白皮书 开放数据中心委员会 2023-09 发布 I 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 版权声明 ODCC（开放数据中心委员会）发布的各项成果，受《著作权法》保护， 编制单位共同享有著作权。 转载、摘编或利用其它方式使用 成果中的文字或者观点的，应注明 来源：“开放数据中心委员会 ODCC”。 对于未经著作权人书面同意而实施的剽窃、复制、修改、销售、改编、汇 编和翻译出版等侵权行为，ODCC 及有关单位将追究其法律责任，感谢各单位 的配合与支持。 II 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 编写组 项目经理： 王元月 北京中科合盈数据科技有限公司 工作组长： 李代程 百度在线网络技术（北京）有限公司 周天宇 北京中科合盈数据科技有限公司 叶雷霖 北京中科合盈数据科技有限公司 何玮 北京中科合盈数据科技有限公司 彭飞 北京中科合盈数据科技有限公司 苗兵杰 北京中科合盈数据科技有限公司 胡辉 北京中科合盈数据科技有限公司 马青云 北京中科合盈数据科技有限公司 于景淇 北京中科合盈数据科技有限公司 毛隆 北京中科合盈数据科技有限公司 杨朝旭 北京中科合盈数据科技有限公司 李洁 中国信息通信研究院

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）构建自己的行业认知壁垒，即内化数据，完成数据-显性知识-隐性 知识构建的完整链条。 2024年中国制造业数字化转型市场规模达到1.55万亿，市场服务呈现出划分体系更加清 76万亿，并将在未来5年维持14%左右的 增速稳步增长，政策支持、技术进步和市场需求是市场增长的主要驱动因素。就供给市 场提供的服务而言：1）产品侧，产品伴随市场技术更迭而迭代，且产品体系基本走向以 数据或以场景为维度的高度统一；2）解决方案侧，一方面呈现软硬服一体化的态势，另 一方面也呈现出跨模块融合/打通的趋势；3）大模型侧，供给端对大模型的应用探索逐 步深入，主要通过智能体、大模型+大模型的强强联合、大模型+产品的结合等方式纷纷 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， 进而给出相应的改造建议，引导企业顺利转型。就需求端的转型现状而言，经过几年发 展企业对数字化转型理性与聚焦并行。理性一方面是指需求端在考虑到实际需求后，在 战略上高度

六、数据资 源 • 七、园区安 全 • 八、环境生 态 • 九、应急响 应 • 十、能源管 理 标准编制 为规范智慧化工园区建设，开展了《智慧化工园区建 设指南》国标的编制 新环境 国家对安全、环保、应急管理的要求不断提高 智慧化工园区 借助信息技术，提升园区的综合水平 一、背景 本标准规定了智慧化工园区的 建设总则、基础设施、数据资 源、安全体系、环境生态、应 急响应、能源管理、封闭园区、 公共服务、园区办公、智慧决 策、运维服务和保障体系。 本标准适用于化工园区内新建、 扩建和改建的各类业务应用系 统的建设、管理、维护和使用。 二、范围 01 01 02 04 03 02 智慧化工园区 smart chemical industrial parks 广义上是指化工园区信息 广义上是指化工园区信息化、智能化，通过物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术，实现园区基 础设施优化、运行管理精细化、功能服务信息化和产业发展智慧化，以建设“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。

英特尔（中国）有限公司 2023 年 12 月 从云端到边缘端，数据正在出现爆炸式增长，数智技术正在带 来颠覆式创新，物理世界与虚拟世界正在加速融合……变革的 浪潮席卷而过。园区作为产业经济集聚的重要形态与主体，正 在成为新一轮数智化变革的见证者与推动者。通过把握数智化 技术带来的商机，融入蓬勃的数智生态，园区将能够持续挖掘 数据价值，推动业务转型，从而释放创新价值，驱动社会经济 快速发展。 快速发展。 但同时，在数智技术快速发展的背景下，园区数据快速增长， 大模型等创新应用不断落地，这意味着园区需要对云、边缘、 网络等基础设施进行重构或优化，并利用创新的软硬件技术组 合，满足数智园区在计算、存储、网络等关键资源方面的需求， 充分释放数智转型的潜能。 为了助力园区的数智化转型，全国智能建筑及居住区数字化标 准化技术委员会 (SAC/TC426)（简称：全国智标委）与英特尔 联合 23 4.1 特斯联低碳数智园区解决方案为园区节能减排提供智慧化助力 .............................24 4.2 太一物联数智园区安全管理解决方案以智能守护园区安全 ...................................... 27 4.3 原基科技边缘计算方案助力园区实现智慧运营管理 .................

1 设备智能化改造..................................................................................24 3.2 数据采集与分析..................................................................................26 3.3 降低能耗方案 5.1.1 机器学习算法.............................................................................65 5.1.2 数据处理技术.............................................................................67 5.2 物联网技术..... .70 5.2.1 传感器与设备连接......................................................................73 5.2.2 数据传输协议.............................................................................75 5.3 云计算平台.....

势头迅猛，预计未 来仍将保持其作为全球最大石油生产国的地位。美国在整体技术创新、页岩油开发以及油气资源 储备方面具有显著的优势。目前，美国石油石化产业正在大量采用先进的数字技术，如物联网、 大数据分析和人工智能等，提高效率和降低成本，技术创新的主要领域集中在提高采收率、降低 环境影响、开发新的勘探与生产技术等。 ����年，党的十六大报告首次提出：“坚持以信息化带动工业化，以工业化促进信息化，走 ����年�月，全国新型工业化推进大会在北京召开，习近平总书记就推进新型工业化作出重 要指示指出，新时代新征程，以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业，实现新型工业 化是关键任务。要完整、准确、全面贯彻新发展理念，统筹发展和安全，深刻把握新时代新征程 推进新型工业化的基本规律，积极主动适应和引领新一轮科技革命和产业变革，把高质量发展的 要求贯穿新型工业化全过程，把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合，为中国 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。在推动新型工业化的过程中，全产业将持续向化石能源洁净化、洁净 能源规模化、生产过程低碳化目标迈进，推动产业链向高附加值化工产品转型升级。同时，通过

布局合 理且能够满足从事某种特定行业生产和科学实验需要的建筑或建筑群，结合物联网、 云计算、大数据、人工智能、5G等新一代信息技术，具备互联互通、开放共享、协同 运作、创新发展的新型园区发展模式，和园区建设、管理深入融合发展的产物。 智慧园区结合各类新型数字化技术，以科技为园区赋能，打造“安全、智慧、绿 色”的园区，致力于提升园区的社会和经济价值，实现园区经济可持续发展目标。 图表1：智慧园区的概念内涵 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 少数领先的园区已经进入2 少数领先的园区已经进入2.0阶段的初期，通过引入数字化平台，实现了多场景的联动 管理和服务，但对园区融合和数据价值挖掘还有待进一步发展。目前国内大部分园区 发展处于1.0至2.0的过渡阶段。 智慧园区3.0阶段：全数字化阶段，即全要素聚合、全场景智慧。该阶段，智慧园 区在人工智能、深度学习、数字孪生等技术的加持下，成为一个基于数据自动控制、 自主学习、自我进化、自主决策的有机生命体，实现全要素聚合和全场景智慧，最终

接口，实现资源要素之间的数据传递与参数语义交换的层级； （3）融合共享是指在互联互通的基础上，利用云计算、 大数据等新一代信息通信技术，实现信息协同共享的层级； （4）系统集成是指企业实现智能制造过程中的装备、 生产单元、生产线、数字化车间、智能工厂之间，以及智能 制造系统之间的数据交换和功能互连的层级； （5）新兴业态是指基于物理空间不同层级资源要素和 数字空间集成与融合的数据、模型及系统，建立的涵盖认知、 制定智 能检测、智能物流等智能装备标准，研发设计、生产制造等 工业软件标准，智能设计、智能管理等智能工厂标准，供应 链建设、供应链运营等智慧供应链标准，数字孪生装备、人 工智能工业应用、工业数据流通等智能赋能技术标准，网络 协同制造、产销一体化运营等智能制造新模式标准，工业无 线网络、工业网络融合等工业网络标准，探索标准研制新方 法，固化成功经验和创新成果，形成典型场景系统解决方案 关键技术、 C 行业应用等 3 个部分，主要反映标准体系各部分的组成关 系。智能制造标准体系结构图如图 2 所示。 6 图 2 智能制造标准体系结构图 具体而言，A 基础共性标准包括通用、安全、可靠性、 检测、评价、人员能力等 6 大类，位于智能制造标准体系结 构图的最底层，主要用于统一智能制造相关概念，解决智能 制造基础共性关键问题，是 B 关键技术标准和 C 行业应用标 准的支撑。B

内各种系统的通信线路，包括网络系统、电话系统、监控系统、电源系统和照明系统等。因此，综合布线系统是一种标准通用的信息传输系统。综合布线是智慧工厂建设基础设施 ,是将所有语音、数据等系统进行统一的规划设计的结构化布线方式，用来支持语音、视频、数据、图文、多媒体等综合应用。 现状分析 解决方案 核心技术 关于我们 目录 CONTENTS 建设基于物联网的能源管控平台，利用传感器网络、短距离无线通信 现优化控制和集约化生产。 云计算中心 传输层 工 商 地 税 卫 生 教 育 国 土 民 政 公 安 计 生 质 检 工具与服务 平台层 数据共享交换平台 基础数据库 人脸数据统计平台 学生 学生 人脸识别门禁管理 人脸识别模块 来访人员 通行管理 基础信息 寝室分配 未归 /晚归提醒 情绪管理系统 基础信息 辅导员信息 情绪识别 个人情绪波动 决策支撑系统 决策支撑系统 身份认证 访问控制 人脸图库挖掘 工作流管理 预警管理 黑名单管理 终端 终端 家长 家长 教师 教师 职能人员 职能人员 管理者 管理者 身份数据 访客数据 黑名单 人脸属性 访客数据 智能制造系统架构通过生命周期、系统层级和智能功能三个维度构建完成，主要解决智能制造标准体系结构和框架的建模 研究 生命周期是由设计、生产、物流、销售、服务等一系列相互联系的价值