........17 2.1.5 单位基本信息 ..........................................19 2.2 案例二：基于物联网僵木蠕安全大模型的车联网安全风险监测服务—— 新型工业化安全赋能 ............................................ 20 2.2.1 方案概述 ........................ ..........106 2.7.5 单位基本信息 .........................................107 2.8 案例八：基于工业互联网平台打造一体化网络安全监测服务体系——充 分发挥基础电信网络安全资源和技术优势，赋能工业企业提升网络安全防护 水平 ...................................................... 产 安全需求，围绕设备、控制、网络、平台和数据等关键要素，构建多层级网络安 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 2 全防护体系;做好安全应急预案，阶段性开展安全检测评估，提升网络安全监测 水平，确保网络运行平稳，提高安全威胁发现、快速处置和应急响应能力。 2023 年 5 月，由工业和信息化部、国家标准化管理委员会联合印发《工业 领域数据安全标准体系建设指南（2023 版）》，旨在推动工业领域数据安全的

台服务体系，企业可通过超市获取人才服务、金融产品、产业协同、创新服务、中介服务等资源 , 另一方面职能部门可加强对资源、信息的高度整合，确保各类资源能用、管用、好用。 对重点部位和重点企业实现在线监控、监测，实现环保日常监管的智能化。对发现违规违章行为及 时查处，并建立在线自动报警的应急处理机制，对发生的安全、环保事件能快速反应并及时处置。 通过智慧园区平台使企业产品分布、经济指标等各项数据指标及时准确反馈到智慧园区综合指挥中 布局提供决策 依据。 ① 资源管理 不精细 Q 六大 核心问题 企业服务 不精准 4 新形势下智慧园区的发展 问题 招商引资 不智慧 60 项目管理 不到位 经济监测 不精确 当 曾 安全环保 不可靠 ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑥ ⑤ IOT 移动 AI 物联网 互联网 人工智能 大数据 线上数字化运营管理 十 线下园区配套运营服 务 相互映射， 数据驱 动 全域感知，虚实融 合 虚实交互， 多方协 同 创新、变革、 赋 能 发展 规划 智能安防 能耗监测 产业服务 智能服务 智能 绿色 高效 安全 人工智能 数字园区 大数据 GIS+BIM 数字平台 a 数

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。 隐患排查治理 智能匹配对应的安全信息 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。 智慧安监： 一体化监测、 预警及治理，全方位保障园区的生产安 全 重大危险源监 ；在线管理 园区内的固体废弃物；实时在线监测园区内水、气、噪声污染 物排放；实时监测园区内环境影响的风险点；对园区内生态环 境监测异常数据，应保存原始监测记录，并及时采取相应的报 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

视频数据学习 动作分析 FPGA 加速 GPU 加速 平台 / 边缘云 5G 基站 5G 工业网 关 高清视频采集 5G+AI 视频监测类 场景与技术综述  实践：通过摄像头改为连接 5G 端计算网关，基于 5G 网络上行大带宽能力，将视频监控数据实时回传至边缘侧和中心侧 ，基于自主 研发的 AI 视频图像分析算法，对“人、 5G+AI 视频监测类 应用实践 1 ：视觉质检 涂装车间 冲压车间 物流超市 涂 胶 厚 度 质 检 白 车 身 间 隙 漆 面 缺 陷 监 测 焊装车间 车身 立体 库 过 程 装 配 质 量 检 查 冲压件 立体库 总装车间 下 线 装 配 防 差 错 物 流 来 件 质 检 下 线 整 车 间 隙 匹 配 监 测 优 势 风挡手动涂 胶操作合规 性监测 天窗清擦合 天窗清擦合 规性监测 发动机分装 合规性监测 5G+AI 视频监测类 应用实践 2 ：合规操作监测 通过摄像头改为连接 5G 端计算网关，基于 5G 网络上行大带宽能力，视 频数据实时回传至边缘计算服务器进行 AI 分析，为工厂提供人员安全行 为分析和实时预警手段 园区：安防监测 + 特征识别 物流：人车分流监测 5G+AI 安防成熟体系架构  基于 5G+AI 可以实时动态监控厂区、车间等场景特征，基于经验条

数据库，推进产品碳 标识认证 制度建设。 2024.01 《上海市推进重点区域、园区 等开展碳达峰碳中和试点示 范建设的实施方案》 三、试点内容(七)碳排放管 理提高碳排放统计核算、监测 等基础能力，参与碳排放相关 标准制定，优化项目准入管理， 完善碳排放管理体系。 2023.09 《中共中央国务院关于完整准 确全面贯彻新发展理念做好 碳达峰碳中和工作的意见》 体系，加快推进低碳交通运输 体系建设，提升城乡建设绿色 低碳发展质量，加强绿色低碳 重大科技攻关和推广应用，持 续巩固提升碳汇能力，提高对 外开放绿色低碳发展水平，健 全法律法规标准和统计监测体 系，完善投资、金融、财税、价格 等政策体系。 2021.10 《关于进一步做好原料用能 不纳入能源消费总量控制有 关工作的通知》 准确界定新增可再生能源电 力消费量范围，以绿证作为可再 统计核算体系，科学实施节能目 标责任评价考核。 2022.12 《工业互联网标识解析体系“ 贯通”行动计划(2024-2026 年)》 利用标识解析体系支撑完善 企业、行业、区域等碳排放数据 计量监测、碳足迹管理、碳交易 体系，逐步提升全流程、全产业 链能源数据与碳排放数据采集 监控、智能分析和精细管理水平， 打造推广“工业互联网+绿色低 碳”新应用、新模式、新业态。 2022.12

和控制器、网关、TSN 端口。其中，低时延传感器和执行器通常被集成到机器人、机械臂等 设备中，通过 5G 与 PLC、控制器进行通信，对通信的实时性和可靠 性要求较高。低功耗传感器和执行器主要用于环境、状态监测，一般 采用电池供电，大部分时间可能处于休眠状态，对续航能力要求较高。 2 维/3 维传感器主要包括摄像头、激光雷达等，采集工业现场 2 维/3 维图像、视频等数据，通过 5G 网络快速传输。HMI 此类终端设备对应“低功耗传感器和执行器”类，主要用于监测温 度、湿度、气体浓度等环境参数，以及电流、水流流量、压力等状态 参数，传输数据量较小，但通常大量部署，主要利用 5G 大连接特性。 代表性产品包括 5G 环境监测传感器、5G 智能电表、5G 电力集中器 等，例如，5G 气体传感器可用于化工厂的有毒有害气体浓度监测， 一旦出现浓度过高的情况即可快速报警。5G 智能电表可用于监测工 厂用电量，助力更好地采集和分析生产制造的能耗情况。5G 已有少 量具备本安防爆性能的工业 5G 终端设备，例如，通过了煤安防爆认 证的矿用本安 5G 摄像机，可将井下中央变电所、采煤/掘进工作面、 上下山绞车房等井下重点区域的高清图像实时快速传输到监测平台。 通过了同类认证的矿用本安 5G 防爆手机，能够适应煤矿、井下等恶 劣危险环境，为危化场景的工作人员提供高速移动网络、紧急通话等 服务。 图 7 特殊作业类工业 5G 终端设备 13

2017 年新建园区污水处理厂，但由于污水输 送管网破裂导致污水外溢造成大量农田受到污染，该问题半 年后仍没有得到有效解决 19。 3）工业园区的污水处理厂只负责废水集中处理，不能直接 监测每家企业预处理出水水质。不同企业建设的预处理管网 汇聚到污水处理厂进水管，污水处理厂难以通过进水达标检 测判断哪一家排污企业的预处理没有达标。然而进水超标极 易导致污水处理厂超标排放。企业预处理污水水质由环境部 同时作为当地政府的派出机构，园区管委会应将监测的排污 数据和超标情况等信息同步到当地环境部门系统，接受环境 部门的监督。比如，江苏省吴江市盛泽镇政府专门成立了盛 泽水处理发展有限公司，负责所有工业污水处理厂的日常运 营、管理和监测等，该公司负责人由副镇长兼任，下设两个 部门，分别负责污水处理厂运营和出水水质监测，对污水处 理全过程进行了有效管理。负责监管的镇政府直接负责园区 污水处理厂的水质监测和日常管理，避免多部门信息不畅而 之后的追责争议发生。 3）推进工业园区规范化监管 一、加强集中污水处理设施进、出水质监控，水量、COD 和 氨氮实行在线监测并与地方环境主管部门联网，日常监测增 加特征污染物，进水的总磷、总氮按日实施手工监测；对于 可能存在地下水污染问题的园区，应建设地下水水质监测井； 加强工业园区污水管网的排查和定期的检测，关注已有的管 网正常运行问题。 二、建立重点企业涉水台账报备制度。排放量大、污染因子

数字化，为 数据中心园区的碳中和提供坚实的数据支撑和工具支持。 能碳管理系统覆盖园区的数据中心系统、建筑系统、交通系统、 基础设施系统、废弃物处理系统以及能源系统等园区所有排放源。 通过实时监测和记录数据中心园区的碳排放情况，识别并分析能源 消耗的瓶颈和浪费点，能碳管理系统可提供改进能源使用效率、降 低能源消耗与运营成本、减少碳排放的有效解决方案。 为高规格满足数据中心企业及客户对于 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 一、 概述 （一）编写目的 本文件规定了零碳数据中心碳管理范围、可视化要求和系统功 能。 零碳数据中心园区能碳管理系统是一种用于监测、评估和改进 数据中心能源消耗和碳排放的系统。园区内的各项设备和环境因素 都会被监测和评估，以帮助管理者更好地了解能源利用情况，进行 管理和优化，为数据中心碳管理未来数字化、智慧化发展提供参考。 （二）适用范围 数据中心能碳管理系统是零碳数据中心必不可少的碳管理工具， ODCC-2023-02006 保最佳温度，从而节省能源。 需求响应管理：AI 可以预测数据中心的能源需求，以及何 时可以从电网中获取能源。这有助于数据中心在电价最低时购买能 源，进一步节省成本。 设备健康监测：AI 可以持续监测数据中心的设备健康状况， 预测何时可能出现问题，并在问题发生之前采取预防性措施。这样 可以减少意外停机时间，提高整体效率。 动态电源管理：通过分析负载和需求，AI 可以动态地调整

化，从而显著提升生产效率。  成本控制：实现实时数据监控与分析，MDC 能够精准识别耗 材、设备维护及人员调度的最佳实践，降低生产成本，提高资 源利用率。  质量保障：MDC 通过对生产数据的全面分析，能够实时监测 产品质量，并在出现问题时迅速响应，从而降低不合格率，提 升产品整体质量。  灵活响应市场需求：MDC 能够实现生产过程的快速调整，以 适应市场需求的快速变化，支持小批量、多品种的灵活生产， 台，使得企业可以通过大数据分析和人工智能技术，发现潜在 的市场趋势和业务机会，增强创新能力。 基于这些必要性，MDC 项目的目标明确为以下几个方面： 1. 构建全面的数据采集与处理平台，实现生产设备、环境监测、 供应链管理及客户需求等各个环节的数据实时采集。 2. 利用先进的人工智能算法，对收集到的数据进行深度学习与分 析，提升生产决策的智能化水平。 3. 实现生产过程的可视化与透明化，通过精准的数据分析为管理  生产周期缩短 15%  人均生产效率提升 30%  故障率降低 25% 此外，通过实时监控和反馈机制，形成一个闭环的生产管理体 系，使得生产效率实现持续优化。 我们还会利用物联网技术监测生产环境的相关数据，如温度、 湿度及设备偏差等，确保生产条件的稳定性和一致性，这对于提升 生产效率至关重要。 最终，通过以上措施的综合实施，智慧工厂 MDC 项目目标在 于实现生产效率提高

智能化建设过程中。其中，知识获取过程涉及机器学习、强化学习、迁移学习、搜索、群体智能 以及数据挖掘等技术体系；知识应用过程则包含模式识别、专家系统、计算机视觉、自然语言处 理、语音处理、多智能体系统、规划应用、推荐系统、环境监测等技术实践。 IDC FutureScape报告预测：在未来两年内，��%的油气中下游企业将部署AI技术以实 现自动化数据分析；到����年，��%的油气田企业将投资GenAI，提高现场技术人员生产 石化盈科&IDC ����年 图�.石油石化产业智能化⸺业务场景、智能化目标与应用场景 勘探工艺优化 油井工况诊断 勘探开发风险管理 勘探培训模拟 勘探经营智能管理 油田井下智能管理 管道安全监测 管网调度优化 管线预测性维护 智能供应链协同 调度与指挥智能 资产预测性维护 智能仓储管理 炼化经营智能管理 智能质量检测 智能油库管理 供应链运筹优化 储运经营智能管理 销售数据智能分析 数据进行深度分析，结合智能化的处理能力， 智能管理系统能够预测设备故障、优化生产流程，自动调整生产参数，提高运营效率。 勘探经营智能管理：将所有勘探开发项目进行统一管理，依托人工智能规划应用支持监测、 分析不同勘探项目的工程进度和潜在风险，推荐相应的技术方案和措施。通过对勘探记录、 故障状态、检修记录等多方面数据的全面利用，在整体经营决策、安全风险提示、设备智能 检索等多个业务中为企业提供直接帮助。