报 警、预警等处置措施；共享园区内安全环保的应急救援物资、 装备及资源；可视化呈现生态环境管理的数据分析。 污染溯源追踪 通过建立污染源、排水管网、污水厂、下游水体监测站的方式 进行园区水污染全过程监控，结合园区企业资产数据档案、特 征污染物指纹库，进行水环境污染溯源追踪。 绿色发展评估 01 02 03 04 通过基础支撑平台内的数据分析，研判园区污染控制和环境保护的薄弱环节，为制定 实现环境点、 面、域全流程监控和处 置 建设综合监测监控一体化平台，统一的数据中心， 实现环境保护的智慧化管理与服务。 固定源监测 企业环境 档案 环境污染 检测 污染源 溯源 无组织 TVOC 达标 恶臭治理 地下水 敏感区域监测 环境质量 检测 厂界监测 空气质量 空气质量 特征污染物 雨水排口 地表水 污水处理厂总排 企业预处理排口 基于实时态势监测结果，基于业务预警数据指标， 及时发现异常进行预警，且能结合各业务研判分析 结果、历史趋势和当前状态，依托分析模型进行综 合趋势预测， 可包括：园区与企业的安全生产综合风险预警、污 染扩散预警、污染扩散溯源预警、人员密度动态分 布综合风险预警等。 2 研判分析 对封闭园区保障与调度能力分析、能 源利用效率趋势分析、设备安全与报 警趋势分析、安全生产综合风险分析、 园区环境污染扩散趋势分析、大型储

2% 质检 11.1% 污染监测 1.2% 服务管理优 化 1.0% 设备 6.9% 员工管理 0.1% 数据治理与 流通 0.6% 订单排产 4.9% 销售驱动业 务优化 0.5% 质量溯源 4.7% 数据沉淀 0.3% 能耗 3.5% 供应链（含供 应商）管理 2.7% 20.1% 57.8% 11.6% 6.5% 3.9% 研发相关 生产相关 经营相关 数据相关 生产管理：如设 备、能耗、AI质 检、排产规划等 经营管理：如销售 及售后、协同办 公、财务、人力等 运维管理：IT运维 场景、生产安全、 数据安全等 供应链管理：供应 商管理、仓储物 流、产品溯源等 数据相关：底层设 备改造、跨部门数 据打通、数据分析 其他：咨询规划、 数智化诊断等 17.8% 64.4% 22.2% 20.0% 68.9% 77.8% 4.4% 转型地位-重要 转型驱动因素&期望 2027：到2027年，规模以上工业企业数字化研 发设计工具普及率、关键工序数控化率分别超过 90%、75% • 2030：绿色低碳转型成效显著；力争规上工业 企业基本完成一轮数字化改造 • 企业所处上下游要求：质量溯源、供应链协同管 理等推动企业转型 • 数据应用：数据成为资产，资产的累积、价值挖 掘（如运维管理、决策优化等）推动企业转型 软件支出占比 逐步提升 31 ©2025.4 iResearch Inc

数据 库，赋能企业挖掘档案、利用档案。 图像识别 知识图谱 档案管理 解决方案 � 创建固废二维码和视频智能识别分析，通过开展产废、贮存、转移、处 置、考核评价等固废全过程业务，实现固废管理一码溯源、智能出入库、 运输监管。 图像识别 固废管理 解决方案 � 采集调度及操作实时数据并生成工艺卡片，建立抗体样本库对重点工艺参 数进行报警预测，预测准确率达到��%以上，保障装置长周期安稳优运 行 在生态环境部和中国石化的指导和支持下，石化盈科助力中国石化打造“无废集团”试点， 完成了系统开发、平台建设、数据集成、政企共享等重点任务，实现了固废产生、称重、打码、 出入库、运输等全过程管控一码溯源，打造固废全生命周期智能监管及全过程动态评估的智能原 生产品（图��）。 来源: 石化盈科 ����年 图��. 能源化工企业在固废管理方面面临的挑战 政府监管 企业战略 内部发展 / 外部制约 监管严：国家省市政府重点监管 违规多：随意倾倒、连带责任追究 业务 应用 技术 数据 支持 驱动 �� “无废”产业发展新模式的智能化优势重点体现在以下几大方面： 全流程一码溯源：实现对固废产生、称重、打码、出入库、运输等全过程管控一码溯源。对 装置、站场、罐区、加油站、油库等产生源二维码实现快速申报登记，对贮存设施二维码实 现快速出入库，上传废物接收、处理过程凭证，实现全流程监控； 装置产废分析：

制面临挑战，我国必须成为全球化的支持者与维护者 因势而为：全球经济增长缓慢，我国制造业发展需要根据形 势 动态调整 应对风险：地缘政治风险愈演愈烈，部分企业面临着高关税、 供应链溯源等压力 产业升级：我国制造业正在向中高端价值链攀升，优势产 业 有能力走出去， 与各国实现互利共赢 降低成本：丧失成本优势的劳动密集型产业需要走出去重 塑 竞争力 贴近市场：海外市场较大，部分企业加快海外投资布局

（6）区块链标准 主要包括工业领域区块链参考架构、标识体系、目录寻 址、系统要求等通用要求标准；基于区块链的工业互联网平 台架构、工业数据存证等平台管理标准，面向行业及典型场 23 景的供应链管理、生产溯源、质量可信管理等服务应用标准。 下一步建设重点 人工智能标准。推动工业领域大模型预训练、微调、推理、集成、部署等环节技术 要求，大模型性能测试与评估要求，生成内容评价与管理要求等工业大模型标准研制。

尽人意，呈现投入高，成效低的现状。这种状况主要根源于以下几个方面： （2）人才选用低效，市场理解浅薄 在跨国经营的复杂环境中，中国企业招聘策略不适应当地市场，人才标准不匹配用工需 求。追根溯源，首先是对当地人才市场的认识不清晰。出海企业信息获取渠道有限，缺乏本土 的市场经验，对海外市场洞察力不足，由此对海外人才市场的认知不够深入和准确，缺少海外 市场的针对性人力资源规划，制定的招聘策