”）排放源活动水平数据的收集、核算、汇 总、报告、核证，综合形成碳总量和强度数据，进一步提升园区碳数据管理体系的实操性。 2 目 录 CONTENTS 01 前言 附件1：园区碳数据补充调查表 附件2：专有名词解释 研究背景与目标 园区碳数据管理体系框架 园区碳数据管理边界 02 现行碳数据管理制度体系 统计体系 核算体系 管理体系 评价体系 现行体系存在的问题 03 园区碳数据管理制度设计 品碳足迹管理体系，完善重点 产品碳足迹核算方法规则和标 准体系，建立产品碳足迹背景 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 碳数据量化的公平性和一致性。 碳数据管理体系建设是科学评估部门和要素，精准识别碳边界的有 效途径 碳数据管理体系有利于对现行体系中涵盖不全的建筑、交通、服务业部门以及可 再生能源、绿电/绿证等要素展开识别补充，为分领域、分部门、分行业分类施策提供 数据支撑，助力园区了解碳结构、精准识别边界内重点源/汇。 底数清、决策明，园区开展碳数据管理基础能力建设具有重要意义。 碳数据管理体系建设是精准度量减碳成效，支撑碳排放“双控”转变

环境维度:涉及五个关键议题，涵盖了应对气候变化、能源利用、环境污染防治、资源利用与循环经济和生态 系统，展现了园区对环境责任的坚定承诺。 • 社会维度:涉及七个关键议题，涵盖了基础设施建设与服务、社会发展与社会包容性、科技创新、管理体系认 证、工作环境与员工发展、国家战略响应、社会公益，展现了园区构建一个包容、创新、和谐社会的决心。 • 治理维度:涉及五个关键议题，涵盖了可持续治理架构、营商环境、数字园区、信息披露透明度、可持续投融 通过建立“日报机制”、“整改机制”、“低分小区帮扶机制”、“精准分析机制”，加强现场考核，提高 低分小区成绩。 建立完善的生活垃圾分类收运处置体系 建成了较为完善的垃圾分类投放、分类收集、分类运输、分类处置的全链条、闭环化管理体系。其中，餐厨 （厨余）垃圾处置项目采用欧洲先进高温厌氧发酵工艺，处理能力达到600吨/日，实现对园区餐厨和厨余垃 圾的应收尽收和资源化、无害化处置；有害垃圾收运引入了新能源车辆，探索出分区域、分车辆、分线路、 谐社会。 01 产业发展 园区以产业培育为核心，全面布局，精心打造产业链，推动经济高质量发展。我们坚持以创新为驱动力，不断 激发市场活力，深化企业服务，为企业的成长提供肥沃的土壤。通过推行公司管理体系认证，关注职业健康安 全，强化企业的管理能力，提升产业集群的竞争力。 东沙湖基金小镇 以私募股权为特色的基金全产业链，累计基金 管理规模突破3,800亿元。 产业基础 园区以先进制造业和现代服务业深度融合为主线，

面向数智园区的开域集团商业客流统计解决方案 ........................................................ 31 4.5 之江实验室数智园区大运营管理体系 ............................................................................33 5 结语 ......... 在数智园区建设中，标准规范还可以帮助园区建立统一的组织 管理协调架构、业务管理平台和对外服务运营平台，打造统一 的工作流程，协同、调度和共享机制。这可以推动园区改善运 营效率，提高服务质量，同时也能够建立统一的应急管理与日 常管理体系、对内与对外服务体系，提升园区的整体运营水 平。标准规范可以在数智园区的建设中起到指导和规范的作 用，使园区的建设更加标准化、规范化，提高园区的整体运营 水平和竞争力。 基础设施层主要包括 之江实验室数智园区 大运营管理体系 概述 之江实验室成立于 2017 年 9 月 6 日，南湖总部一期工程用地 613 亩，总建筑面积 61.4 万平方米，坐落于杭州城西科创大 走廊核心地带南湖科学中心。之江实验室数智园区大运营管 理体系以 “一切服务科研” 理念，从智慧办公、智慧科研和智 慧运营三个方向服务于实验室全体人员。 大运营管理体系内的自研之江大脑、之江慧眼、之江 OA

达标 恶臭治理 地下水 敏感区域监测 环境质量 检测 厂界监测 空气质量 空气质量 特征污染物 雨水排口 地表水 污水处理厂总排 企业预处理排口 建设应急演练管理体系，实现典 型事故场景的常态化虚拟演练和 过程考核自动化，支持演练计划、 演练脚本灵活编辑和实施，支持 演练全过程跟踪管理和考评。 应急响应总结 对应急响应全部过程的整体评估 全、网络安全、应用安全、安全管理等各方面的安全要求， 保障园区的智慧化基础支撑系统、（大）数据资源中心系 统和应用领域系统的安全。 04 、质量管理 智慧园区应建立完善的信息化质量管理体系，并覆盖智慧 园区规划、建设和运维等领域。 组织保障 01 制度保障 建设 保障 十五、建设保障 04 03 05 质量管理 信息安全 资金管理 02 征求意见稿确定

成本需要体现可以接受的经济性。 能源分配：综合能源管理、智能微网管理系统 - 切入点：从设计到运营，充分考虑园区用能特点、相关政策法规、大宗商品市场动态 以及当地自然禀赋，打造强韧、灵活的综合能源管理体系，提高整体能源供给系统的 运营效率，降低碳排放。 - 挑战：园区电能质量保障和综合能源相关设备、系统以及运营体系的建设能力 ▪ 园区电能质量保障：大量新能源的接入（主要考虑本地建设的系统）可能导致电能 法规的同时，从整个生 命周期考虑建设和运营成本。 ▪ 工艺和管理优化周期长、难度高：对于生产制造型园区，相关工艺流程的更新需要 考虑实际技术发展和经济性，通常受到技术，成本和时间的制约。管理体系的优化 需要长期细致的运营，在积极借鉴外部经验的同时充分发挥内部主动能动性才能有 效果。 ▪ 能源循环利用系统建设：从理念设计开始，就需要考虑整体系统循环利用的可能性 和实操性，提升低 增加电驱/氢能车辆和新型能源设备替代化石燃料运输工具 ▪ 提高整体园区的自动化和智能化能力，比如立体仓储系统，可以将土地和仓库的空 间利用率大幅提高，配合相应的智能分拣系统和机器人，可以达到少人甚至无人的 仓储管理体系。 ▪ 自动化程度越高的环境，对环境舒适度的要求越低，可减少用于照明和暖通空调的 能耗 ▪ 多个园区和上下游园区间形成物流体系，通过数据的系统打通，优化提高整个物流 流程的效率，增加单位能耗产出

技术，是工业领域“碳中和”行之有 效的重要路径。作为我国工业园区绿色低碳发展的头部省份，江苏省已经有部分园区布 局实施了绿色低碳新技术，为未来进一步的碳排放削减提供了支撑。 3.3.5 绿色管理体系加速构建 目前，江苏省工业园区管理方面更多还是依靠生态文明建设示范区（生态工业园区） 创建、绿色园区创建、循环化改造等工作，管理方面仍以传统的环境管理为主，以低碳 为驱动的绿色管理相对较少， 以“双碳”战略为指导，结合自身 发展目标，构建了涵盖碳达峰、碳 减排、碳中和三个阶段，工业、交通、 建筑、基础设施、陆地生态系统五 个领域，绿色低碳产业体系、清洁 能源利用体系、固废资源循环体系、 智慧园区管理体系、碳汇体系五大 体系的绿色低碳发展路径 达峰情况 预计将在 2028 年左右达到峰值，峰 值约为 1998.8 万吨，比 2020 年增 长 21.9% 预计将在 2028 年二氧化碳排放量达 统筹园区“双碳”和生态环境保护相关工作，探索温室气体排放与污染防治监管体 系的有效衔接路径，创新温室气体排放控制与环境评价、排污许可等制度的有机融合， 研究将温室气体排放管控纳入全省工业园区生态环境限值管理体系；开展江苏省工业园 区减污降碳协同增效创新试点，鼓励重点园区、关键企业进行减污降碳协同度评价，引 导各园区优化污碳协同机制。 5.3.3 完善园区绿色低碳发展综合评价体系 重点围绕园区绿色

中和目标、碳抵消的原则性说明、设立绝对减排目标、设立节能目 标、碳披露目标等。通过零碳管理，可以达到以下目标： （1）减低数据中心的碳排放量，降低其对环境的影响。北京市 和广东省已经将数据中心纳入区域碳排放关管理体系，制定并动态 更新数据中心碳排放基准值和先进值，以市场化的方式推动数据中 心减少碳排放，能效水平差、碳排放量超过主管部门核发配额的数 据中心运行单位需要从市场上购买配额履行碳排放控制责任。同时， 目前全国碳市场虽并未纳入数据中心行业，但由于数据中心用电特 性与有色金属（如电解铝）较为类似，当数据中心总用电量达到一 定的体量时，很有可能也将进入全国碳市场的管控体系。因此，加 强碳管理，提前引入管理体系，对接国际标准，将为成为行业的刚 需。 （2）增加数据中心的经济效益。节约能源、降低成本一直是数 据中心追求的目标，而零碳管理可以实现数据中心的节能减排，通 过优化设备和能源使用方式、改进供电和冷却系统等技术手段，降 ODCC-2023-02006 3.能耗优化 数据中心进行能耗优化需要综合运用技术、管理、制度等手段， 针对具体情况制定相应的规划和措施，实现绿色低碳发展。数据中 心可以通过以下措施来进行能耗优化： 1、完善能源管理体系。建立完整的能源管理系统，包括能源消 耗监测、数据分析和评估、指标制定、计划实施和效果评估等环节， 确保能源消耗状态得到精准监控和全面分析。 2、节能技术的持续更新。不断引入先进的节能设备和节能技术，

化平台提高园区运营管理功能，实现运营精细化、多元化。 另外，未来城市发展与管理或将以智慧园区建设为牵引，拉动智慧城市建设，将 智慧园区的管理职能融入到智慧城市的管理体系建设中去，实现智慧园区管理与城市 化管理的高度融合，打造极具区域影响力的“智慧化”城市管理体系。 （4）智慧园区解决方案企业竞争逐步集中化、专业化 近年来，云计算和大数据技术的普及，为传统产业园区的二次开发以及智慧化升 级带来了庞大的市 艺和关键零部件等方面拥有自主核心技术，主要产品符合国家产业政策和行业政策导 向。 三是，拥有研发设计、集成实施和运维服务的专业团队，已经建立完善的质量管 理、环境管理、信息安全管理和售后服务管理体系等。 四是，既在各领域或行业具有专业性，又具备跨领域的专业知识和技能，能够提 供或协助提供全方位的智慧园区管理运营服务。 2.指标体系重点考虑要素 智慧园区解决方案商评价模型的设计需要既遵循一般的综合发展评价体系的基本 案强调数据共享的作用，重视智慧园区数据平台及智慧中枢建设，将痛点解决纳入园 区智能管理体系之内，而不是孤立地解决痛点问题本身。从众多智慧园区解决方案商 的宣传推广和案例介绍来看，越来越多的解决方案商开始重视数据平台的作用，通过 数据平台消除数据孤岛，基于整体数据的人工智能分析实现园区智慧化服务。采用整 合独立解决方案的方法构建智慧园区管理体系的案例已日益少见。 2.头部厂商图谱 以上述“参与评价企业的基

品规划以产品功能为核心而非以用户价值和体验为 核心、缺乏以数据和事实为基础的市场洞察和产品 价值预测、缺乏跨职能的协同机制等等。打造用户体 验、技术创新和业务价值三轮驱动的产品规划和组 合管理体系是转型的重要内容。 用户体验方面，企业需要建立专业的用户研究团 队，导入以设计思维为基础的用户研究流程和方法， 建立企业跨职能共享的用户场景库，拉通用户价值 发现、价值创造和价值传递全过程。 持产品决策，并逐步导入数据和AI驱动的洞察能力， 支持以事实和数据为基础的业务价值分析和预测。 随着行业应用场景多样化以及产品解决方 案智能化和平台化，一家领先的安防产品公司现 有的产品管理体系面临着新的挑战，包括缺乏协 同的市场洞察体系，难以从海量的行业应用场景 中筛选出最有价值的创新机会，缺乏深入的用户 研究和体验设计以解决真正的用户痛点问题，缺 乏解决方案、产品和技术创新的协同机制，难以 埃森哲帮助客户优化市场洞察组织和流 程，设计了数据驱动的协同市场洞察平台，引入 了基于设计思维的用户研究和体验设计流程方 法，优化了产品创新和技术创新协同流程，设计 了基于技术货架的数字化协同创新平台。 通过产品规划和管理体系的优化和数字化 平台建设，企业促进了跨职能协同，赋能产品经 理团队更加精准地识别高价值的创新机会，使 产品定义基于对用户痛点和需求的深入理解， 并充分考虑已有的技术储备和独特竞争优势，

化业务发展 的新要求。因此，石油石化核心业务智能化应用场景还包括开发、储运、炼化和服务等经营管 理，辅助企业获得与业务智能化匹配的经营管理能力，帮助提升企业员工的数字素养，建立共享 的数字化管理体系，加强数字化工具辅助决策效能，推动石油石化产业的经营管理向深度数字化 及智能化迈进。 来源: 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 油库存是否超限，进而及时提供相应支持。 人工智能应用：智能储运 为了提高储运管理水平和安全性，石油石化企业需要采取一系列措施，包括但不限于加强设 备检查和维护、提高工作人员的安全意识和操作技能、建立管道完整性管理体系等。这些措施有 助于减少油品损耗、提高运输效率，并确保石油化工产品的安全、高效运输。人工智能技术赋能 油气储运业务，可以通过实时监测油气产品的储存和运输状态，合理预测可能出现的故障和问 题， 用全渠道数字化精准营销体系，例如智能识别并服务客户，实时洞察并满足客户需求，以及持续 经营客户价值；同时，通过挖掘和加工客户信息来提升客户价值分析能力，并加强预测、监测和 评估，以完善客户价值管理体系，提高综合收益，从而提高客户满意度和忠诚度，推动企业主营 业务的持续增长。 中国石油石化产业的智能化发展进程，也是勘探、储运、生产、服务四大类核心业务不断进 阶升级、提质增效的进程。智能化应