3.1. 模式一：预训练工业大模型 无监督预训练主要利用大量无标注数据来训练模型，目的是学习数据的通用特征 和知识，包括 GPT-3/GPT-4、LLaMA1/LLaMA2 等，都是通过收集大量无标注的通用 数据集，使用 Transformer 等架构进行预训练得到。预训练之后的模型已经足够强大， 能够使用在广泛的任务领域。例如，当无监督预训练技术应用于 NLP 领域时，经过良 好 有能力。 12 工业大模型应用报告 无监督预训练工业大模型的优点是可以具备广泛的工业通用知识，最大程度地满 足工业场景的需求，实现模型的最优性能与稳定性。但这一模式的缺点是需要大量的 高质量工业数据集，以及庞大的算力资源，对成本和能力的要求较高，面临技术和资 源的巨大挑战。在最终应用前，无监督预训练工业大模型与 GPT3 类似，同样需要通过 适当的指令微调、奖 终场景的应用能力。 SymphonyAI 3推出了基于无监督预训练的工业大语言模型，该模型的训练数据包 含 3 万亿个数据点，12 亿 token，能够支持机器状况诊断，并回答故障状况、测试程序、 维护程序、制造工艺和工业标准相关的问题。 制造流程管理平台提供商 Retrocausal4发布的 LeanGPT™，也采用了无监督预训练 的模式，是制造领域的专有基础模型。基于 LeanG

决污水处理厂超标严重的问题，减少工业园区水污染带来的 人体和环境危害。 01 污水处理厂超标排放现状 图 3 中国各省工业集聚区污水处理设施数量 264 9 目前，工业园区污水处理的各个环节的管理和监督涉及到多个 部门，部门间协调机制不健全导致监管不到位的问题时有发生； 不仅如此，缺乏合理的污水排放标准，配套处理设施建设滞后 等问题也制约着园区污水处理厂超标排放问题的解决。 工业园区污水处理 园区管委会 城镇排水主管部门 当地环境部门 园区环境部门 环境部门 建设预处理装置、 实施预处理 审批企业纳管 建设管理园区污水管网 实施深度处理 负责规划建设和 管理运营单位 监督排水口水质 监督排放 环节一：分散预处理 环节二：管网输送 环节三：集中深度处理 在工业污水预处理环节，若企业预处理废水排入工业园区污水处理厂进行处理，规划建设局、园区管委会 10 或者管委会 委 14，园区管委会负责管网的日常管理运营。若排入城镇污水处理厂，由城镇排水主管部门负责管网的规划和 日常管理运营，环境部门同样负责环评。 由此看来，一个企业排放的污水由预处理到最终排入环境要经过三，四个部门单位的管理与监督，导致了管理分散，协调机制 不健全，监管不到位等问题。加上现行的排水标准不合理；配套设施建设滞后等，是污水处理系统亟需改善的问题。 2-1 工业园区污水处理流程 集中深度处理 分散预处理 管网输送

信访、案件管理系统  精准扶贫监督管理系统 02 发改  政府投资项目全流程管理系统  自动化办公系统  重大项目廉情预警评估系统 03 电子政务中心  政府信息资源交换与共享平台  网上办事大厅  建设工程联合审批系统 04 市场监管  综合业务管理云服务平台  企业登记全程电子化系统 05 教育  公办学校校长智慧监督信 息系统  在线教育学习系统 、风险分析、智能推演、预报预警、应急处置辅助决策等功能，为政府安全监管、企业安全生产管理以及事故应急处置服务。 » 应用案例 卫生健康  卫计系统重点岗位业务管理 系统  公立医院智慧监督管理系统 07 应急管理  安全生产应急救援指挥辅助信 息系统  安全生产管理系统 08 水利  水库自动化检测预警系统  山洪灾害预防监测系统 09 法制建设  行政执法案件管理系统 专项资金管理系统  劳动保障管理系统 12 住房和城乡建设  智慧安居监管平台  智慧住房监管平台  智慧工地监管平台 13 公共交易中心  评标专家综合管理系统  集体资产公共交易监督平台 14 横向集成：一级供应商、二级供应商，以及销售商信息的无缝对接。企业之间通过价值链以及信息网络所实现的一种资源整合，为实现各企业间的无缝合作，提供实时产品与服务，推动企业间研产供销、经营

规范核查审计工作程序，根据规定的核查规则、技术标准和程序要求，对纳入配额管理的 单位提交的碳排放报告开展核查。探索制定《碳排放核查第三方机构管理办法》，建立向 社会公开的核查机构名录，并对核查机构、核查人员及其碳排放核查工作进行监督。通过 政府采购服务方式、公开招投标择优选取第三方机构开展核查工作、第四方机构开展审定 工作，强化核查机构评价制度、加强核查全过程闭环动态管理。 夯实双碳管理考核制度 建立碳排放双控考核制度 健全碳排放信息披露制度 落实《企业环境信息依法披露管理办法》，监督特定企业按要求披露碳排放信息；监督纳 入碳排放权交易市场配额管理的温室气体重点排放单位披露碳排放相关信息。探索逐步扩 大碳排放信息披露的主体范围，鼓励公共机构、重点行业企业等不同主体积极履行碳披露 义务。为碳排放数据引入第三方鉴证制度，建立碳信息披露监督机制。 健全行业降碳引导制度 能源领域 17 212 对纳入配额管理的单位提交的碳排放报告开展核查 213 设定年度碳预算总量，针对公共机构、工业企业等重点碳排放源，建 立碳预算管理机制 214 监督特定企业按要求披露碳排放信息，监督纳入碳排放权交易市场配 额管理的温室气体重点排放单位披露碳排放相关信息 215 引导制度 延续分布式光伏发展政策，推行《苏州工业园区进一步推进分布式光 伏发展的若

规范类政策 政策名称 《原材料工业数字化转型工作方案 （2024—2026年）》 颁布主体 工业和信息化部、国家发展和改革 委员会 财政部、自然资源部 生态 环境部、国务院国有资产监督管理 委员会、国家市场监督管理总局、 中国科学院中国工程院 生效日期 2024-01- 16 影响 8 政策内容 文件提出，到2026年，原材料工业数字化转型取得重要进展，重点企业完成数字化转型诊断评估，生产要 政策性质 指导性政策 政策名称 《“十四五”智能制造发展规划》 颁布主体 工业和信息化部、国家发展和改革 委员会、教育部、科技部、财政部 人力资源和社会保障部、 国家市 场监督管理总局、国务院国有资产 监督管理委员会 生效日期 2021-12- 21 影响 10 政策内容 文件以新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻新发展理念，构建新发展格局，深化改革开放，统 筹发

算法，以优化钻井参数、提高机械钻速、预警复杂钻井事故，从而缩短钻井周期，降低钻井成 本。 目前，人工智能技术在油气勘探业务中的应用，主要包含以下场景（图�）： �� 勘探工艺优化：例如在地震勘探数据处理方面，人工智能可通过自监督学习和迭代机理模 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 算，提升油井生产时率与实效。此外，在人工智能算法优化及积累的同时，机器证明结合对 抗网络，可集中对算法的公式及证明提供支撑，助力算法实现更高效的积累。 勘探开发风险管理：人工智能视觉技术被用于环境监控与监督，通过分析实时视频数据来评 估环境影响和勘探风险，确保作业的安全性和合规性。人工智能能够处理和分析历史勘探数 据、地质信息和环境数据，识别潜在的风险模式和非预期事件，从而提前预警可能的风险。 生成式AI及大模型可聚合业务上下文逻辑数据训练奖励模型（RM），并用强化学习（RL） 方式微调模型，结合多模态交互，推动智能勘探大模型具备更艰巨井下环境中的智能复杂任务处 理能力，进而打磨已有的通过传统监督机器学习得到的模型，推动勘探业务突破操作效率和模型 安全的瓶颈。此外，资源开发业务的数字、术语、语法较为复杂，智能勘探大模型可逐层剖析这 些信息，如对资源开发趋势数据、异常数据、决策因子进行整合，体系化提升整体业务的智能化

代码、合成数据、工作流程和物理对象模 型。GenAI 还可用于艺术、药物发现或材 料设计。 高级机器学习 (ML) 算法由许多技术（如深度学习、神经网络 和自然语言处理）组成，这些技术用于无 监督和有监督学习，在现有信息的经验 教训的指导下运行。 :: 37 人工智能相关术语表 为清楚起见，本报告中使用了许多与人工智能相关的术语（如下面的定义）。 Gartner® 术语表 * 术语未在

采集 控制 建议 控制 建议 控制 建议 网关 网关 Switch 网关 网关 物流监控 视频监控 接告警与处警 周界管理 物流监控是针对危化 品物流运输的全过程 监督与管理，包括门 禁控制、物流信息、 车辆信息、运输路线、 位置追踪、出入权限 及停车违章等的管理。 接告警与处警实现对 园区周界、视频监控、 出入控制、治安巡更

首先，常见的机器学习算法可以分为几类：监督学习、无监督 学习和强化学习。每一类算法在智慧工厂中的应用场景和优势都大 相径庭。 监督学习算法常用于预测和分类任务。在制造过程中，借助于 历史数据，机器学习模型可以学习到产品的质量特征，从而实现对 未来产品质量的预测。例如，支持向量机（SVM）、决策树和随机 森林都是常见的监督学习算法。它们可以利用传感器数据对设备进 行故障预测，进而指导维护决策。 无监督学习算法则是在没有标注数据的情况下，通过寻找数据

维护 成本得以降低。 设备管理可通过移动应用实现巡检和保养工作的移动化和实时 化，协助工作人员提高工作效率，改善工作质量，有效降低因人为 因素而带来的错检或漏检问题，同时为管理部门提供有效的监督管 理的手段和方法，实现巡视和保养工作电子化、信息化、标准化、 智能化，从而最大程度提高工作效率，最终保证企业设备的高效率、 低故障率安全运行。 具体需包含以下功能： 4.1. 设备分类档案管理 通过本套系统促使保安员按物业管理处规定的巡更巡逻管理办法对 园区、建筑进行定时定点的巡逻，以便发现隐患并及时解决，这种 巡查方式能大大加强物业的安全工作，对保安值班员的巡逻工作进 行有效的监督和管理。 系统支持基于可视化地图定义巡逻地点，规划巡逻路线，计划有 指派人、地点、时间、等需要完成的任务项目、并可以设定时间提 醒,巡逻计划和任务自动下载到手机端。 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案