和优化，确保模型在复杂工业环境中的稳定性和可靠性。 2.2.5 模型安全 工业大模型的安全性是开发过程中必须高度重视的关键问题。工业场景中 的模型应用往往涉及大量敏感信息，如生产流程、设备运行状态等，一旦泄露 可能给企业带来巨大损失。因此，需要采用多层次的安全保障措施来确保模型 的安全运行。 对抗样本防御技术通过对抗训练和输入检测算法，提升模型对异常输入的 鲁棒性。通过生成对抗样本，模拟恶意攻击，让模型在训练过程中学习识别和 敏 感数据的安全。联邦学习允许多个参与方在不共享原始数据的情况下进行联合 模型训练，各方只上传模型的参数更新，而非原始数据，从而保护了数据隐私。 差分隐私则通过向数据中添加适当的噪声，使得在不泄露原始数据的前提下进 行数据分析和模型训练。 增强模型的可解释性也是提升模型安全性的重要方面。在设备故障诊断任 务中，让模型解释哪些特征导致了故障判断，能够帮助用户更好地理解模型的 决策逻辑 据通常涉及企业 的核心商业机密，例如生产工艺参数、设备运行数据、供应链信息等。这些数 据的敏感性使得企业在数据共享和使用上面临巨大阻力。一方面，数据泄露的 风险始终存在，尤其是在数据传输和存储过程中，可能因安全措施不足而导致 商业机密的泄露，从而对企业造成不可挽回的损失；另一方面，企业之间由于 竞争关系或隐私保护需求，往往不愿意共享数据，这种“数据孤岛”现象严重制 约了工业大模型的训练

下依然能够稳定运行。  数据格式：规范各个系统间的数据交换格式，例如 JSON 或 XML，并确保数据的完整性。  安全性：针对敏感数据，增加身份验证、权限控制及数据加密 机制，防止数据泄露或系统遭到攻击。 在完成接口开发后，必须进行全面的系统集成测试。测试应包 括以下几个方面： 1. 功能测试：验证每个接口的功能是否正常，包括数据的正确交 互。 2. 性能测试：评估系统在高并发下的表现，确保响应时间与处理 备之间能够进行良好的通信。 其次，数据的安全性和隐私保护也是至关重要的。我们需要在 物联网系统中实施多层次的安全策略，包括设备身份认证、数据加 密、访问控制以及实时监测异常访问行为等。这确保了收集到的敏 感数据不会泄露，并且只有授权用户才能访问相关信息。 通过这一系列的数据收集手段，生成的数据量将极为庞大，因 此相关的边缘计算能力尤为重要。对于一些实时性要求较高的应用 场景，比如生产线上的实时监控和缺陷检测，我们可以在边缘设备 大模型智慧工厂 MDC 项目 能够高效地管理和利用数据，从而支持智能生产、优化资源配置、 提升生产效率，实现工厂的数字化转型。数据的安全性同样需被重 视，所有数据传输过程应确保加密，以防止数据泄露，同时通过访 问控制机制，确保只有授权人员才能访问敏感数据。 5.3.2 安全性与风险管理 云计算平台在 AI 大模型智慧工厂 MDC 项目中的应用，对保障 数据的安全性与实施有效的风险管理至关重要。因此，必须采取一

要构建和接入行业或企业私有的知识库，就可以实现对工业领域的知识理解和应用， 5 Introduction (cohere.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 要投入大量的时间 和资源进行数据清洗、预处理和校验，以确保数据的准确性和一致性。 工业数据安全要求较高。工业数据通常包含企业的核心机密和商业秘密，如工艺 参数、配方、客户信息等。这些数据如果泄露或被竞争对手获取，可能会对企业的竞 争力和市场地位造成严重威胁。因此，工业企业对于数据的保护和隐私关注度非常高， 限制了数据的共享和流通。 挑战二：工业大模型需满足高可靠性和实时性要求 立完善的模型管理体系和监控机制，以确保模型在实际应用中的稳定性和可靠性。 私有化部署的成本投入较大。对于工业应用而言，数据安全是一个重要的考虑因 素。许多工业场景需要私有化部署，以确保数据不被泄露。然而，私有化部署通常需 要更高的硬件、维护等成本。由于当前工业大模型仍处于初级阶段，投入产出比并不 明确。企业对于在工业大模型上的成本投入可能会产生一定的困惑和担忧。 30

燃油、燃气类施工 车辆排放；Cyw 中范围一排放主要包括以下设备的排放（如果配 置）：后备油机工作的排放、直接供给数据中心工作的燃气三联供 发电设备的排放、园区燃油燃气类车辆排放、制冷设备冷媒泄露排 放等；Ccc 中范围一排放主要包括施工机械燃油排放（电动机械排 放算范围二）、燃油、燃气类施工车辆排放。 范围二定义为“报告企业消耗的购买或收购的电力、蒸汽、供 热或供冷而产生的排放”；对应《零碳数据中心建设标准》（T/CA ，远远高于 CO2 的温室效应潜力值，不同制冷剂的 GWP 存在有较大的差异，数 据中心常见的制冷剂主要有 R410a、R22、R32 等，；灭火剂碳排放 主要是通过不同的灭火剂长期存放产生的泄露或火灾过程中灭火剂 的使用产生的，数据中心按照温室气体类型划分主要为：二氧化碳 24 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 灭火剂和七氟丙烷灭火剂，；高压灭弧系统主要存在数据中心的中

为保证生产装置的安全、稳定、长周期、满负荷运行，对电力系统的安全性、可靠性、稳定性、连 续性、适应性的要求极高。生产过程中一旦发生突然断电、电压波动、电压突变、系统事故和电气设备 事故，将造成大面积非计划停工，易导致装置着火、爆炸、泄露、中毒、设备损坏、人员伤亡和重大次 生事故，造成重大经济损失和无法估量的社会问题。 因此，确保电力系统及电气设备安全运行是炼油化工企业电气专业管理永恒的主题。随着企业不断 发展，企业电力系统的

大规模数据处理和复杂的算法运算；结合机器学习、计算机视觉等，服务商可以为园 区提供自动化的安防系统、智能交通管理、能耗优化等服务；可采用多层次的安全防 护措施，确保园区数据的安全性，防止数据泄露或被非法访问；同时，数算基础设施 服务商往往注重研发投入，持续进行技术创新，能够将最新的科技成果应用于智慧园 区建设中，保持园区技术先进性。基于自身丰富的IT资源，可提供灵活的服务模式， 如I

在勘探业务的数字化转型过程中，可以通过机器学习和数据智能支持勘探选区、地质成像、 工程决策，采用知识图谱和NLP技术自动分析测录井、地震及采油数据，借助计算机视觉技术识 别油井示功图、判断设备故障、油气泄露等异常工况和规范油田炼厂等生产作业区HSE措施；基 于人机交互技术扩展远程决策功能，将为油气产业的勘探、生产、炼化、经营管理全链条业务的 业务流程、技术研发、人财物管理、组织架构等环节带来全新的变革。