立时代潮头，在一代代人的奋勇担当、务实 拼搏中，实现了从阡陌水乡到现代化新城的 蝶变跃升。 苏州工业园区一直秉承可持续发展理念，坚 持“一张蓝图绘到底”，持续统筹布局生产、 生活、生态空间，着力营造宜居宜业环境。 2023 年，全年实现地区生产总值3,686亿 元 ， 同 比 增 长 5.9% ； 一 般 公 共 预 算 收 入 411.1亿元，同口径增长6.1%；固定资产投 资592.9亿元，增长25.3%。大力推动高水 态文明思想，落实新发展理念，对标国际先 进水平，推动可持续投资环境建设，发展环 境、社会、治理（ESG）相关产业，力争成 为改革创新、推动高质量发展的表率，在服 务全国构建新发展格局，率先实现社会主义 现代化上走在前列。 关于本报告 报告和范围 《苏州工业园区可持续发展（环境、社会、治理）白皮书》是苏州工业园区发布的第一份可持续发展白皮书，它 概述了园区在环境、社会和治理（ESG）方面的深厚积淀和实践成果，体现了园区对于可持续发展的承诺，展示 白皮书首次披露了苏州工业园区在可持续发展方面的成绩，全面总结了园区的优秀实践经验和做法，展现了园区 在促进产业转型升级、提升居民生活质量、优化生态环境、推进科技创新和实现资源高效利用等方面取得的显著 成效。 • 首份开发区可持续发展（环境、社会、治理）报告 白皮书是全国首份开发区可持续发展（环境、社会、治理）报告，从绿色园区、和谐社会、卓越治理三个维度出 发，识别了十七个重要性议题，向全社会传达了苏州工业园区将可持续发展议题全面纳入治理、战略、风险管理

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、 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 在提高园区环境质量水平、安全体系保障、综 合监管能力和降低企业经营成本的基础上， 建设管理精细化、决策科学化、服务高效化和 产业发展智慧化的智慧化工园区。 四、总则 3 建 设 规划 设计 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 网、无线网、园区专网 的数据接入等。 五、基础设施 数据资产 智慧园区的资产数据包括园区档案 数据和企业档案数据两部分。

免责声明： 本报告受到四川省生态环境厅应对气候变化管理机制研究 等项目的资助，由生态环境厅应对气候变化与对外合作处指 导，四川省环境政策研究与规划院、天府永兴实验室减污降碳 评估研究中心编制发布。本报告中所提供的信息仅供参考。本 报告根据合法渠道获得相关数据和信息，并尽可能保证可靠、 准确和完整，对于本报告所提供信息所导致的任何直接的或者 间接的后果，发布单位不承担任何责任。 如引用、转发本报告，需注明出处为四川省环境政策研究 与规划院、天府永兴实验室减污降碳评估研究中心，且不得对 本报告进行有悖原意的引用、删节和修改。本报告之声明及其 修改权、更新权及最终解释权均归发布单位所有。 01 前 言 近零碳排放园区是在碳达峰碳中和新形势下，推动园区绿 色低碳、可持续、高质量发展的一种新模式，是园区绿色低碳 发展的新形态，以碳排放总量和强度控制为突出导向，以产业 低碳化、低碳产业化为发展方向，以能源清洁低碳转型为核 心，以技术研发应用为支撑，通过调结构、上工程、推技术、 强管理等各种手段的有效组合，最终实现园区碳排放逐渐趋近 于零。 2022 年 4 月，四川省生态环境厅、经济和信息化厅联合印 发《关于开展近零碳排放园区试点工作的通知》（川环函 〔2022〕409 号），正式启动省级近零碳排放园区试点。2022 年 8 月，印发《关于公布四川省近零碳排放园区试点名单的通

1 中国工业园区 污水处理管理研究 2 知识产权声明： 本报告由绿色和平和南京大学（溧水）生态环境 研究院共同发布，知识产权归双方共有。 编者： 袁增伟、邓婷婷、郭治鑫、薛乐平 顾问： 生态环境部环境规划院环境政策部副主任 董战峰 鸣谢（A-Z）： 保航、江卓珊、刘文杰、徐婧寒、郑名扬 2019 年 5 月 3 专家荐语 专家荐语 《工业园区污水处理管理研究报告》 析针对性强，提出的建议符合我国当前相关方面的政策需求。建议在之后的分析研究中，可考虑不同工业园区类型差异，提供 分类指导、分类管理等差异化的管理策略。 北京师范大学环境学院副院长 张力小教授 国家《水污染防治行动计划》（即“水十条”）明确提出各工业集聚区应按规定建成污水集中处理设施。同时，环境保护部、 商务部、科学技术部联合发布《国家生态工业示范园区管理办法》，要求国家生态工业园建设污水集中处理设施。因此，在建 设完成后 要的意义。建议该报告按照研究类型的报告体例重新梳理章节，补充实际案例 调查方式、来源、途径等调查方案相关内容，并结合工业园区污水集中处理设施的实际特点提出分区分类的管理对策建议。 中国环境科学研究院 水环境研究所 刘晓玲研究员 该报告对中国污水处理现状进行了分析，指出本应作为治污主体的污水处理厂存在严重的超标排放问题。围绕工业园区污水处 理厂管理现状和存在问题，如管理分散、协调机制不健全

2 序章 · 新程：站 在苏州工业园区三十周年新起点 洞见 ·演进：未来园区的四大面向 14 2.1 环境友好 低碳永续 16 2.2 创新孵化 活力培育 22 2.3 产业飞地 协同发展 26 2.4 高效精明 长期运营 30 30年以来，苏州工业园区积极借鉴新加坡成功经验，通 过中新联合协调理事会机制和上百项政策创新探索，逐 步成⻓为中国⼤陆开放程度最⾼、发展质效最好、创新 活⼒最强、营商环境最优的区域之⼀。园区⾃ 2016 年 起连续八年摘得国家级经开区综合考评桂冠，被认定为 江苏省首个且唯一“ 外资总部经济集聚区 ”，跻身科技 部建设世界一流高科技园区行列。 随着“双碳”战略的实施推进，高污染、高耗能的产业成为园区的“烫手山芋”。但动能转换 并未一蹴而就， “腾笼”后如何换来“新鸟”是园区需要思考的首要问题。同时，原本受污染 环境的治理和修复往往也意味着大规模的投入，诸多园区并未做好打造绿色环境吸引 高端产业入驻的准备。 很多园区的前期规划往往采取传统模式进行，重视法定规划的编制而轻视发展定位、产业方 向等经济层面的研究，导致产业定位不清晰、发展特色不突出，反过来也无法有效指导产业

智能施工 Intelligent construction 利用数字技术对工程施工技术和装备进行升级改造，辅助开展各工序环节施工作业，并对 施工现场作业人员、机械设备、材料物资、施工工艺和场地环境进行智能化组织管理的施工活 动。 2.0.6 智慧运维 Intelligence operation and maintenance 利用数字技术和智能感知装备对建筑运营阶段的结构安全、使用功能和安全风险进行智能 4 数智化设计 4.1 一般规定 4.1.1 数智化设计的原则：标准化、一体化设计，装配式设计和数字化交付。 4.1.2 数智化设计宜基于对海量、多维度数据的分析（用户行为数据、市场数据、环境数据、 性能数据等），利用人工智能技术自动生成方案并进行对比优化。 4.1.3 设计数据、模型、文档宜实时共享，支持跨地域、跨专业的团队高效协同设计。 4.1.4 应采取有效措施保证数据安全。 计标准，采用标准化的文件储存交换格式进行数据交互。 4.3.2 设计前期应明确各专业职责、交付标准及接口规范、介入时间节点与协作流程，形成 “设计-反馈-迭代”闭环。 4.3.3 方案设计阶段，宜采用 BIM 技术对建筑环境、空间功能分区、流线设计、重要空间效 果、材质风格等方面进行模拟分析，开展技术方案可行性研究，论证方案的适用性、可靠性 和经济合理性。机电专业基于装修模型优化机房、管井等位置，主要管道走向，重要空间设

交融之态，大模型的发展为工业制造带来了新的可能性，工业大模型也成为智 能制造领域的重要发展方向。当下，制造业数字化转型步伐持续加快，企业置 身于数据呈爆炸式增长、生产流程趋于繁杂、市场竞争愈发激烈的复杂环境之 中，面临重重挑战。而未来的工业大模型将以其卓越的数据处理能力、高度智 能的决策支撑以及跨领域的协同优化效能，为化解这些难题开辟了有效路径。 它能够深入探寻工业数据蕴含的潜在价值，达成生产过程的精细化管控与优化 多源异构数据融合：实现较大的信号对齐精度 ➢ 环境自适应校准：在极端工况下保持稳定性能 ➢ 边缘侧轻量化：模型体积压缩至边缘计算所能承载的大小 (2) 预测层大模型 ➢ 不确定性量化：输出预测结果的置信区间 ➢ 多工况迁移：适应设备老化和工艺变更 ➢ 因果推理：构建故障传播路径的贝叶斯网络 (3) 决策层大模型 ➢ 多目标优化：同时平衡质量、成本、能耗等多个指标 ➢ 在线强化学习：在动态环境中实现分钟级策略更新 位整数），在不显著影响模型性能的前提下大 幅提升推理速度；知识蒸馏则通过将复杂模型的知识提炼到轻量化模型中，使 得后者在保持高性能的同时具备更快的推理能力。这些优化工具的结合，使得 工业大模型能够在资源受限的环境中高效运行。例如，在边缘计算场景中，经 过优化的大模型可以在工业机器人或传感器终端设备上实现实时推理，从而大 幅提升响应速度和系统效率。 基座层通过多模态预训练模型的通用能力构建、工业机理嵌入的专业知识

....................................................................................... 45 6.13 建筑环境与空间管理.............................................................................................. 物理实体在数字空间中的全面、真实、精确的映射,包括几何模型、物理模型、行为模型等。 2.0.5 结构健康监测 structural health monitoring 通过在结构上布设传感器，实时采集、传输荷载作用（如地震动、风环境、温湿度）与结构 响应（应变、变形、振动等）等数据，分析结构工作性能的波动、劣化或损伤特征，从而实 现在线的状态评估和安全预警，为运维过程中对建筑的管控、管理和养护提供决策支持的技 术。 第 可靠性分析包括无故障运行时间、系统恢复时间等； 3. 有效性分析包括应用服务的完整度、数据服务的准确度和稳定度等； 4. 安全性分析包括服务器安全、传输安全、数据库安全、网络安全等； 5.2.4 宜根据使用场景、工况、环境、系统运行状况等因素，按照以下方式进行运维策略优 化，提升设备的运行效率和有效性： 1. 逐步提高和优化智能化联动策略； 2. 根据需求情况调整运维和设备管理人员权限； 3. UI 界面根据

，正告别其长达一个多世纪的单一照明使 命，经历一场深刻的角色重塑。从被动发出光线，到主动感知环境、交互通 信、表达情感，智能车灯已演进为整车智能化生态中不可或缺的核心视觉感 知与交互单元。 本白皮书旨在厘清智能车灯的本质定义、核心价值与发展全 貌。我们系统梳理了从传统照明到智能照明的演进逻辑，指出高像素级控 制、高精度环境感知与场景化算法驱动、多应用生态是区分“真智能”与“伪 装饰”的关键标尺。基于 并呼吁产业链上下游凝聚共 识：智能车灯不是可选配置，而是提升行车安全、重塑人车关 系、定义品牌差异的战略核心。 展望未来，智能车灯将是“软件定义汽车”理念在外部最直观的 体现，是连接人、车、环境的动态信息界面。我们期待通过本报告，推动 产业从无序竞争走向基于价值创新的有序升级，共同照亮智 能出行新时代。 前 言 第一章 车灯发展历史及智能车灯产生的驱动力 一、车灯发展的前世今生 为核心硬件，集成环境感知 传感器（摄像头、雷达等）与专用控制芯片，通过复杂算法实时处理车辆状态与交通环境信息，实现光 照区域、亮度、形状动态自适应调整，并能进行场景化信息投影与交互的新一代汽车照明系统。 真正的智能车灯需同时具备硬件层面的高精度控制、软件层面的智能算法驱动及多场景自适应功 能，而那些仅支持简单远近光自动切换的车灯或仅能够实现简单投影或娱乐功能，缺乏真正的环境感知 与动态响