类，并根据风险的具体等级、 影响范围、可能性等对风险进 行辨识、分析、评估和管控， 涉及风险基础信息管理、风险 智能评估、风险防控措施管理、 园区安防 重点对园区公共区域进行高点 监控、视频监控及易燃易爆及 有毒有害气体全程扫描监测， 满足消防、水、气、电安全监 测式集中管理以及与网络安全、 数据安全、消防安全、环保安 全等相关的报警、联网、联动 等的智能化管理要求。 管道、重点场所、重点 介 质的安全状态及易燃 易爆、 有毒有害气体、液 体、固 体的安全情况。 七、园区安全 风险预警发布四个方面的内容。 管 廊管线监测 视 频智能监控 u 实现对“两重点一重大”全面监管， 确保重点工艺装置本质安全。 u 通过隐患、事故动态数据构成预警态势，结合 GIS 可视化呈现。 u 固定电脑 + 手机移动 APP 联合，保障隐患排查和预警事件闭环。 物品遗留 1. 向违章者发送信 息 或电话通知 2. 人员画像和轨迹 3. 启动处理预案 情景设定：安全进入罐区（日间 / 可见光） 事件处置! 事件归档 1. 周界闯入报警 2. 监控中心自动弹出视 频 1. 自动记录事件信 息 2. 生成报告 进入罐区 罐顶 登高 越线 整体防控 情景设定：重点区域防控（夜间 / 热成像） 高性能热成像探测器，通过先 进的测温算法，精确读取视角

AI+ 智慧厂区 按标准的、统一的和简单的结构化方式编制和布置各种建筑物 ( 或建筑群 ) 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 B1 服务 C1 服务 A1 服务 B1 服务 C1 服务 管理服务 1 管理服务 2 控制服务 1 控制服务 2 工商 公安 人社 认证中心 注册中心 治理中心 配置中心 消息中心 监控中心 云应用服务市场 1 、在线开发平台 2 、数据服务平台 3 、工作流服务平台 4 、文件服务平台 5 、数据融合平台 7 、数据检测平台 6 、运维管理平台 01 02 03 户与服务、服务与服务间的多种 场景鉴权。 认证中心 authen » 六个中心 注册中心 reg 提供服务的统一注册和管理 入口，实现服务的可动态注册、 可分类配置、可授权管理和服务 实例可监控等功能，将业务实现 转换为服务能力。 注册中心 reg 治理中心 consum 为分布式服务提供路由配置、 熔断容错、事务管理、负载均衡和 访问控制等能力，支撑微服务在高 并发、可用性、一致性等特性下的

........................................................................................110 8.1 能源监控系统....................................................................................112 8.2 节能措施设计 化的现代化制造环境。随着工业 4.0 的兴起，智慧工厂的概念逐渐 成为制造业转型升级的重要方向。 智慧工厂的核心在于信息的互联互通。通过物联网、大数据分 析、人工智能等技术，智慧工厂能够实时监控和分析生产过程，及 时调整生产策略，以适应市场需求和提高生产效益。同时，智慧工 厂还强调与供应链的深度融合，使整个生产和物流链条高效协同。 在发展历程上，智慧工厂的概念经历了几个重要阶段：  计在未来几年将实现高速增长，年复合增长率达到 20%以上。 在智慧工厂的构建过程中，主要关注以下几个关键点：  数据采集与分析：通过传感器和网络设备实时采集生产数据， 实现对设备状态、生产效率等的实时监控。  智能决策与调度：利用人工智能算法对大数据进行分析，优化 生产计划和资源调度，提高生产灵活性。  智能设备与自主控制：引入自主可控的智能制造设备，实现设 备之间的自我协作和自动化生产。

实时调取异常视频 摄像头斜视照射监控区 摄像 头斜 视照 射监 控区 园区智能 AI 巡检 - 烟火识别 建议部署区域：固废区、其他重点生产区域 烟火识别：采用深度学习算法智能识别图像中是否存在烟雾、火焰，若有则及时触发告警信息 烟火检测 DEMO 视频 支持联动消防系统 XX 车间，疑似着火， 请及时处理！ 实时调取 异常视频 摄像头斜视照射监控区 园区智能 AI 巡检 - 着装识别 摄像头斜视照射监控区 人员未按照要求着装，请及 时处理！ 管理人员接收到告警信息 : 园区智能 AI 巡检 - 睡岗离岗识别 建议部署区域：中控室、保卫室、车间重点岗位等 离岗识别：对监控区域的人员进行自动识别，若未检测人员，且超过离岗时间，立即告警 睡岗识别：对监控区域的人员进行自动识别，若检测到人员有趴桌睡觉，立即告警 离岗识别示意图 睡岗识别示意图 摄像头斜视照射监控区 摄像头斜视照射监控区 摄像头斜视照射监控区 XX 岗位，人员离岗， 请及时处理！ 管理人员接收到告警信息 : XX 岗位，人员睡觉， 请注意！ 管理人员接收到告警信息 : 园区智能 AI 巡检 - 抽烟识别 建议部署区域：车间、过道、其他禁止抽烟区域 抽烟识别：通过目标检测和动作识别对禁止抽烟区域进行自动识别，若检测到人员有抽烟，立即告警 抽烟识别 DEMO （视 频） 抽烟识别示意图 发现人员违规抽烟，请及

硬件、人力、管理理念的生态系统，对企业在持续运维管理能力、 运维管理技术提出了很高的要求。 以建筑运维管理为核心的智慧建筑建设，将充分结合移动互联 技术、物联网技术，打通建筑运维过程中涉及到的客服接待、设备 监控、事务响应、计划安排、任务管控、人力资源、财务收费、物 料、外包、商业智能诸多业务领域。系统的实施，可大幅提升物业 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案 以建筑为中心，加入一系列人性化的功能，以虚拟现实技术作为远 程设备管控、安防、消防、能效管理等业务，使传统的管理业务更 加直观、高效。 （四）物联网技术 物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合而形成 的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网 络的连接，方便识别、管理和控制。 这种模式将固定资产的空间位置信息管理起来，并且通过设定 修改和调整，从而保证数据的完整性、统一性和准确性，实现房屋 动态管理。 5. 基于物联网技术，实现即时资产管理 借助物联网，以前需要很多人工来完成的服务项目，逐渐都可 以由智能设备来完成，例如可以通过传感器监控社区内耗能设备 （比如中央空调、换气扇、电梯、大型电机、供配电设备等）的运 行，一方面通过智能能源管理降低它们的能源消耗，提高运行效率； 另一方面，设备运行出现异常可以及时检修维护，而不用等到设备

质量控制问题：在不同生产线上保持产品质量一致 颇具挑战性。物联网系统支持实时质量监控和分析， 从而确保统一的质量水准。在生产过程中及时发现 缺陷，制造商可以减少浪费并提升产品质量一致性。 回流和供应链韧性：疫情冲击下的供应链中断突显 了庞大而复杂的供应链的脆弱性。有鉴于此，企业 正在重新考虑回流的可行性，即让制造业务更贴近 消费市场。物联网通过提供实时追踪和监控来增强 供应链的可见性和韧性，确保更平稳地运营以及更 情况更加复杂。物联网能够发挥重要作用，助力企业解决以下难题： TELENOR IoT | 物联网赋能制造业数字化转型 | 8 以及满足对更快、更高效的网络连接的需求。网络 升级对于工厂自动化、供应链监控和能源管理等采 用长期、低数据量物联网方案的行业尤其重要。 目前生产运营仍依赖2G和3G网络的制造商需要尽 快采取行动，升级设备和系统，以支持4G和5G网 络。这个过程涉及大量的规划、测试和部署工作。 行，并利用4G和5G的先进功能来提高绩效。 欢迎浏览我们免费提供的白皮书，了解2G和3G网 络退网进程。 速览：物联网部署的益处 采用现代蜂窝网络，工厂中的几乎所有资产都可以连接起来，通过自动化、位置追踪 和监控来应对运营上的各种挑战。总体来看，借助网络能够实现： 无处不在的连接：物联网为工厂内的几乎所有设备和场景提供连接支持。连接对于实 时数据采集和自动化至关重要。 可行性洞察：物联网有助于实时

：头部企业信息化程度通 常较高，但是数据被封锁在各个系统、各个部门、各个子公司中，形成信息孤岛；2）数 据浪费：在生产制造过程中生产数据、管理数据、检验数据、安全监控数据、环保监测数 据、气象环境数据、原材料质量、人员定位数据和视频监控数据等并未进行有效地加工和 应用，造成了大量数据浪费。 ⚫ 中控提出的“1+2+N”智能工厂新架构，打破数据孤岛。通过工厂操作系统 sup-OS 将 数据打通 优化类、控制类、培训类等工业应用，统一传统的建模过程，全面简化技术体系，有效应 对复杂工业场景。 ⚫ 全球顶级客户站台，印证中控产品有效性和竞争力。1）沙特阿美：与中控在 IMI 数字化 项目、阿美学院智能安全和现场监控方案项目、智能巡检机器人、AMR 智能机器人项目 全面合作；2）印尼国家石油公司：PGN 与中控技术开展了从 IIoT 到 AI 的全方位合作， 覆盖 LNG 再气化及储存转型、先进控制、智能工厂、城市燃气业务创新等多个领域；3） ..... 12 2.3 设备基座：智能感知平台 PRIDE ................................................... 13 2.4 质量基座：质量监控平台 Q-Lab .................................................... 14 2.5 智能引擎：首款 AI 时序大模型 TPT ........

面向石油石化全产业链发展，全面融入人工智能和自动化技术，用智能化加速产业升级进 程。在企业经营中逐步推进数字化、数智化应用，利用定制化解决方案和服务帮助企业提升 运营质量和效率。在自动化生产过程中，利用智能制造系统的丰富功能，实时监控生产过 程，优化生产效率，减少资源浪费。在产业链协同和流通过程中，构建智能物流和供应链管 理平台，提高整个产业链的响应速度和灵活性。 绿色化 在国家“双碳”战略的大背景下，石油石化产业需要转变发展模式，拓展新需求，创造新模 智能研发模拟 风险智能预测 湖仓智能管理 智能营销预测 智能无废生产 智能无废生产 巡检智能 智能仓储管理 智能调度 调度管理 地震解释 工程虚拟测量 数字绩效管理 可视化监控 地震解释 无废生产管理 管网调度优化 开发辅助设计 智能辅助生产 知识图谱 智能井下管理 智能客户管理 智能能碳管理 机器人主动作业 智能质量管理 数字孪生交互 智能工况诊断 模 型，实现对油气藏位置的精确预测和勘探风险的准确评估，迭代高级算法能够分析复杂的地 下结构，识别油气潜在分布区域，同时预测可能的风险因素，为勘探策略提供科学依据。此 外，人工智能还可通过实时监控钻井设备的状态，实施预测性维护，以预防设备故障和非计 划停机，确保钻探作业的连续性和安全性。通过人工智能模拟和优化钻井路径，可以减少非 生产时间，提高作业效率，从而有效降低钻探成本。 油井工况

机器人等通用性较强终端设备已用于现场辅助装配、厂区智能物流、 无人智能巡检等多个工业场景，5G 阀岛、5G 总线 IO、5G 掘进机等 用于特定场景的新品类不断出现。目前，工业现场的 5G 终端设备仍 以视频监控和数据采集为主，由于改造需要时间、替换代价较高等原 因，工业 5G 终端设备还未深入核心生产领域，部分应用还未在工业 现场普及或规模化推广。 标准方面，目前尚未有工业 5G 终端设备的标准发布，处于起步 5G 网络快速传输。HMI 和 XR 终端设备 可集成屏幕、扬声器、摄像头和麦克风等模块，通过 5G 网络实现人 员与工业现场装置、产线的实时交互。PLC 和控制器通常通过 5G 网 络接入状态监控、多 PLC 或控制器联动、闭环控制等应用，当用于 控制场景时，对 5G 网络的通信确定性要求较高。网关实现工业以太 网、现场总线等工业网络与 5G 网络之间的数据传输，可支持不同协 议层之间的数据转换。TSN 高速传输高清图像，适用于工业视觉检测、品质控制等场景。5G 摄 像头实现高清图像和视频采集，并通过 5G 网络实时传输，已广泛用 于高清视频监控、远程控制等场景。5G 巡检机器人可集成多种传感 器，对工厂高清视频、红外图像，以及温度、气体等环境数据进行采 集和传输，实现对工业设备外观、运行状态及工作环境的统一监控。 5G AGV/AMR 可集成激光雷达、摄像头等传感器，结合 5G 进行融合 定位，实现非预定路径导航，同时

这些数据进行分析和处理。高速光纤网络和 5G 技术的应用，显著提升了数据的 传输速度和稳定性。光纤网络能够支持大规模数据的高速传输，而 5G 技术则以 其低延迟和高带宽的特点，为工业大模型的实时性提供了保障。例如，在远程 设备监控场景中，5G 网络可以将设备的运行状态实时传输到云端，由大模型进 行分析并生成优化方案，从而实现快速响应。 基础设施层通过云端、边缘端和本地的协同计算，进一步提升了工业大模 型的灵活性和适应 保障，还通过 算力支持、数据存储管理、网络连接和协同计算等手段，实现了工业大模型在 不同场景下的灵活部署和实时应用。这一层的完善使得工业大模型能够适应从 智慧工厂到能源管理、从自动化生产到设备监控等多种复杂场景，为工业智能 化的广泛覆盖奠定了坚实基础。 (2) 基座层 基座层是工业大模型技术体系的核心支撑部分，承担着构建通用能力、整 合工业知识以及优化模型性能的关键任务，为上层模型的开发与应用提供了强 多样，包括文本（如设备日志、技术文档）、图像（如产品外观检测、设备监控 画面）、语音（如设备报警音频）以及其他传感器数据（如温度、压力、振动 等）。传统单模态模型往往难以全面理解和融合这些异构数据，而多模态预训练 模型通过对不同模态数据的联合建模，构建了一个具有通用能力的模型框架。 例如，在智能制造场景中，多模态模型可以同时分析设备运行日志、监控画面 和报警音频，从而更全面地诊断设备故障并提出优化建议。此外，多模态预训