」和「製造服務業」三個層次，並提出香港製造業 未來發展的七大行動建議： 1. 因地制宜發展「智能微工廠」 「智能微工廠」應用最先進的智能技術 和設備，實現生產流程的高度智能化管 理，更靈活地應對市場需求，快速進行 產品設計和生產，滿足客戶的個性化需 求，提升生產效率和品質。政府應規劃 適合重點行業的「智能微工廠」用地， 並檢視現有工業用地及工廈，鼓勵企業 善用創科資源 人才外，亦要引入各個技術領域中具實踐經驗的 多元化專業人員，提升行業的整體技術水平和創 新能力。鼓勵大學課程及專上教育包含實用型技 術內容，通過企業與學界合作設計課程、提供實 習機會讓學生在學習理論知識的同時，亦能夠獲得實際操作經驗，提升其職業競爭力，以 滿足製造業的人才需求。 6. 創建製造業大模型 政府帶頭推進產、學、研合作，聯合製造業、學術機構和研究機構，共同開發製造業大模 問題。商會應 推動企業分享大數據以助訓練大模型，開放 ManufacturingGPT 作為科研平台，讓更多的 科研人員和企業能夠使用這一平台進行技術研發和應用測試，為企業提供智能化的生產管 理、質量控制、供應鏈管理和市場分析等解決方案加快本地智能製造技術發展。 7. 推廣製造業新形象 企業應善用政府創新科技資源，藉新型製造模式優 化工廠環境，提供優質就職機會兼顧環保、職業安

数据或新任务。基于注意力机制 （Attention），通过在大规模、多样化的无标注数据集上进行预训练，大模型能够学 习掌握丰富的通用知识和方法，从而在广泛的场景和任务中使用，例如文本生成、自 然语言理解、翻译、数学推导、逻辑推理和多轮对话等。大模型不需要、或者仅需少 量特定任务的数据样本，即可显著提高在新任务上的表现能力。如 Open AI 曾用 GPT- 4 参加了多种人类基准考试，结 合创新。过去，人工智能在工业的应用主要聚焦于如质量检测、预测性维护等单一功 能，这形成了人工智能应用上“一场景一训练一模型”的局限，尚未形成大规模的应用。 然而，大模型的崛起有望带来“基础模型+各类应用”的新范式。大模型凭借其卓越的理 解能力、生成能力和泛化能力，能够深度洞察工业领域的复杂问题，不仅可以理解并 处理海量的数据，还能从中挖掘出隐藏在数据背后的规律和趋势。此外，区别于传统 的人工智能模型只能根据已有数据进行预测和推断，大模型则能够生成新的知识和见 定性和可靠性得到了验证。另一方面，大模型在成本收益比、稳定性和可靠性等方面 存在问题，其在工业领域的探索还处在初级阶段。小模型以其高效、灵活的特点，在 特定场景和资源受限的环境中发挥着重要作用；而大模型则以其强大的泛化能力和处 理复杂任务的优势，在更广泛的领域展现着巨大潜力，两者将长期共存。 大模型与小模型有望融合推动工业智能化发展。对于小模型而言，利用大模型的 生成能力可以助力小模型的训练。小模型训练需要大量的标注数据，但现实工业生产

技术在智慧工厂建设中具有广泛应用和巨大潜力。通过数据采集与分析、 智能化生产与机器人技术、智慧物流与仓储管理以及质量控制与预防性维护等方面 的运用，在提高生产效率、优化资源利用、降低成本等方面取得了显著成效。然 而，AI 技术的推广仍面临一些挑战，如数据安全性和隐私保护问题。未来，我们 可以期待更多的创新和发展，使 AI 技术在智慧工厂中发挥更大的作用，为企业提 供更先进、高效和可持续的解决方案。

根据全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会与华为联合发布的《中国智 慧园区标准化白皮书》中对智慧园区的定义：智慧园区是指一般由政府（企业与政府 合作）规划的，供水、供电、供气、通讯、道路、仓储及其它配套设施齐全、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。 本生产条件要求的物理空间。 产业园区2.0——产业聚焦：20世纪90年代开始，园区功能形态开始向丰富化发 展。功能方面，生产制造以外的科技研发、商务办公等功能开始出现；形态方面，虽 3 然依旧以生产制造所需的厂房为主体，但是标准厂房开始出现，高新技术产业发展所 需的中试办公楼、孵化办公楼等形态也开始在园区出现。 产业园区3.0——功能复合：进入21世纪，在产业模式上，由于汽车、生物制药等 体 化系统咨询与诊断”的应用，对园区警情、风险隐 患、日常巡查、应急指挥等数据进行深度分析、挖 掘利用。 江苏滨海经济开发 区沿海工业园 智慧园区信息安全等级保护升级改造、5G封化管 理。 第六批-2021年 南京江北新材料科 技园 智慧园区管控中心，有效整合智慧园区现有各子系 统资源。 河北石家庄循环化 工园区 建成智慧运营中心提升园区智能化水平，智慧园区 与应急管理一体化平台投入使用。

空+文旅”等多种终端应用场景将持续激 活新型消费潜力。 2 18 技术路线明确 重点产品 国际能源署IEA定义清洁氢为：以可再生资源为动力通过电解生产的 氢 气 （ 绿 色 氢 气 ） ， 以 及 以 天 然 气 为 原 料 ， 结 合 碳 捕 集 与 封 存 （CCS），通过甲烷蒸汽转化生产的氢气（蓝色氢气）。 涵盖碱性电解（ALK）、质子交换膜电解（PEM）、固体氧化物电解 （SOEC）和阴离子交换膜（AEM）四种技术路线。

用于四川省开展近零碳排放园区 试点园区的碳核算 用于深圳市开展近零碳排放 园区的碳核算 服务于零碳产业园区的认 定和评价 产业园区二氧化碳排放的核 算和报告 工业园区管理委员会、咨 询机构、工业园区上级管 理单位开展工业园区碳达 峰实施方案研究、编制、 评审工作。 核算边界 核算边界 物理边界：园区用地红线边界以 及各细分领域的边界 物理边界 核算边界以实际坐落于园 区范围内的企事业单位和 公共设施为边界 通量巨大、组成复杂。从 园区排放来看，范围 1 和 2 是多数工业园区碳排放的主要来源，且计算相对清晰明确， 核算时必须考虑。范围 3 在不同园区涵盖内容存在显著差异，主要涉及固体废物委外处 理、能源和大宗原料生产运输等。 本研究主要考虑基于边界的温室气体核算方法，主要核算园区管理边界范围内范围 1 直接排放和范围 2 电热带来的间接排放。若园区有大量的固体废物委托区外企业处理或 园区 核算园区工业企业温 室气体排放 三产、居民生活温室 气体排放 化石能源燃烧 直接排放 数据获取： 统计部门 管委会官方部门 调研数据 专家咨询 比例估算 工业过程 排放 电热使用 间接排放 废弃物处 理排放 温室气体 减排抵扣 减排技术 自产绿 电 静脉产业园： 处理大量区外废弃物 物流园：园区内 交通运输排放 考虑处理区外废 弃物的减排 可列为信息项 本指南暂不涉及 范围三 暂不考 虑

智园区的能力范围与服务边界，实现园区全状态实时化和可视 化、园区管理决策协同化和智能化。 我们希望通过本指南，能够吸引更多园区加入到数智创新进程 中来，助力园区内企业、人员、车辆、商业等要素的数智化管 理与运营，不仅实现园区的高质量发展，同时也助力产业经济 的转型升级。 主编单位： 全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会 (SAC/TC426) 英特尔（中国）有限公司 参编单位（排名不分先后）： 据处理，将数字转换成有价值的信息的过程。面向数智园区 的数字孪生体能够在园区实体的基础上，将园区的人、物、 水、电、气等所有要素数字化，在数字空间中对于这些要素 进行映射，将物理属性快速转换成数据和结果，从而建立物 理世界与数字世界的联系与互动实现，推动园区全状态实时 化和可视化、园区管理决策协同化和智能化。要实现数智园 区的数字孪生，需要将园区物理维度真实、详实地在虚拟维 度上进行映射，处理数智园区所生成的多源、异构化、异质 等区域的摄像头、机器人等物联网互联设备获取数据；在数 据传输阶段，通过 5G 等技术与应用实现高带宽、可靠低时 延和大规模的数据传输；在数据处理与分析阶段，从云数据 中心到边缘端进行算力分配与协同，并衍生计算机视觉、自 然语言处理等智慧型应用。 构建云 – 网 – 边 – 端整体协同体系有助于提供更加高效、灵 活、成本优化的数字化基础设施，形成一种新的 IT 服务能力， 帮助数智园区用户更好地支撑 AI 等创新型应用。

2023年11月28日：国家发改委确定 苏州工业园区为首批碳达峰试点园区 · 2019年4月：苏州工业园区举行开发 建设25周年成果汇报会，时任中共中央 政 治 局 常 委 、国 务 院 总 理 李 克 强 和 新加坡总理李显龙分别致贺信 · 2019年8月：国务院批准设立中国（江苏） 自由贸易试验区，其中苏州片区（面积 60.15平方公里）全部位于苏州工业园区， 李克强和新加坡总理李显龙分别致贺信 1% 23% 国家级经开区及高新区宏观表现统计（2020-2022年）� 11 userid:529794,docid:172434,date:2024-08-20,sgpjbg.com 然 而 ，历 经 4 0 多 年 的 发 展 ，产 业 园 区 作 为 中 国 经 济 的 重 要 引 擎 ，自 身 也 逐 步 暴 露 出 诸 多 问 题 。 苏 州 工 业 园 区 这 样 空 前 股��%，中方持股��%。中方财团由江苏省属国企、苏 州市属国企以及一些央企出资。在具体开发方式上，苏 州市政府负责土地征地拆迁，中新集团负责园区规划、 一级开发（九通一平）和招商。受新加坡滚动式开发理 念的影响，中新集团采取了精细化谨慎稳妥开发的方 式，在推进节奏上相对保守。����年，中新双方重新协 商后，中新集团变更为中方控股��%，新方持股��%， 园区开发主导权交至中方。苏州工业园区转向国企作

工业大模型分类体系 1.3.1 基于技术架构的分类体系 (1) 端到端全栈大模型 技术特征：采用统一架构处理工业全流程任务，具备跨领域知识融合能力。 典型架构包含： ➢ 跨模态编码器：统一处理传感器数据、文本、图像等异构输入 ➢ 分层记忆网络：存储设备历史状态、工艺知识库等长期记忆 ➢ 动态推理引擎：根据任务需求自动组合功能模块 技术挑战：参数量超过千亿级导致训练成本激增，需采用混合精度训练与 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， 同时对数据进行建模、分析并提供优化建议，这对算力提出了极高的要求。为 ， 从而实现更高精度的质量评估。这种多模态能力使得工业大模型能够适应从设 备管理到生产优化的多样化场景。 工业机理嵌入是基座层的重要特性之一，通过将工业领域的专业知识、物 23 理规律和机理模型融入到大模型中，显著提升了其对复杂工业问题的理解能力 和解决能力。工业场景中，许多问题具有高度的专业性和复杂性，例如流体动 力学、热力学、电磁学等领域的物理规律，往往是工业生产过程中的核心要素。

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，如何确保工业园区内污水集中处理设施的稳定运行是一个亟需解决的重要议题。该报告围绕工业园区污水处理厂管 理对策开展相关的研究，通过结合工业园区实际案例，全面梳理了污水集中处理设施的管理现状，系统剖析了工业污水管理的 现行政策，总结、凝练、识别了工业园区污水处理厂在运行管理方面存在的主要问题，并针对工业园区污水处理厂维护、运行、 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，缺乏合理的污水排放标准，污水处理配套设施建设滞后等问题进行 了深入的剖析。并从明确责任边界、完善工业园区污水排放体系、加强园区基础设施建设等方面提出针对性的建议。该研究具 水集中处理。这两种情况都是先由园区 内的企业进行污水预处理，达到污水处 理厂污水纳管标准（间接排放标准）后， 再经过管网输送至污水处理厂进行集中 深度处理，达到排放标准后排入环境或 者回用（图 4）。 但是，排入工业园区污水处理厂和排入 城镇污水处理厂涉及到不同的管理部 门。本报告会将工业园区污水处理管理 过程分为三个阶段进行分析：分散预处 理、管网输送和集中深度处理。 企业 园区管委会 园区管委会委托公司