技术进行沉浸式方案评审，模拟装饰效果、灯光环境 及人流动线，优化空间体验。现场施工人员可通过 AR 设备实时叠加 BIM 模型与实体建筑， 辅助定位与安装。 5.3.4 深化设计模型宜与材料数据库对接实现精准供料。可采用 RFID 或二维码技术，确保 进场材料与设计规格一致，支持质量追溯。 5.3.5 基于建筑信息模型（BIM）技术的施工深化设计技术应用应符合以下要求： 1 施工各阶段应在设计、生产阶段数据模型的基础上进行深化； 1 智能施工采用智能化工程机械设备、建筑机器人、智能监测机器人等智能施工装备， 宜满足以下要求： 1 宜建立智能施工装备调度与操作系统，进行单机以及多机联动全自动作业； 2 宜具备视觉识别、精准定位、自动规划作业路径、多维度分析、自动生成报表以及相 应的专业功能。 5.5.2 建筑装饰智能施工主要应用场景包括方案编制、施工模拟、分户验收、测量放样、地 面施工、墙面施工、顶棚施工、高 附图 1- 2 应用实施路线 1.4 关键应用场景及实施内容 1 数字勘察技术应用 通过三维扫描等数智化勘察手段，将基础结构数据进行精准采集，作为数智化深化设计 的基础性数据。 （1） 大空间网架结构数据采集 第 19 页 附图 1- 3 三维扫描技术数据采集 （2） 弧形檐口结构偏差 附图 1-

遮蔽不 足仍产生眩光；对行人、非机动车等小型目标识别能力弱，动态跟随响应滞后，难以应对复杂路况。 而高精度 ADB 作为传统ADB的高阶演进形态，依托高分辨率光源、精准环境感知与快速算法响应， 实现了从粗略分区控制到像素级精准调控的质变，成为智能照明的核心功能之一，见下图2。 智能车灯作为汽车与环境交互的核心视觉接口，其角色已完成从单一功能部件向汽车智能化核心部 件的战略转型。智能车灯不 软件算法 价值体现 智能车灯 伪智能车灯/传统车灯 支持整灯或大区块的开关/调节（如简 单分区ADB），无法实现精细轮廓跟随 与复杂图形投影 具备万级乃至百万级可独立寻址的发光 单元，能实现厘米级的精准照明与遮蔽 依赖预设模式或简单逻辑，无实时环境 感知与计算能力 感知-决策-控制算法闭环，毫秒级完成 从目标识别到光形调整的全过程 功能固定，场景适应性差，无法在车辆 生命周期内升级更新 能自动识别并优化高速、城区、弯道、 或延迟， 见下图6。 在弱势交通参与者保护方面，高精度ADB可精准识别行人、非机动车，针对性遮蔽其上身避免眩 目，同时保留腿部或车体的基础照明，既保障弱势群体安全，又让驾驶员清晰识别目标，见下图7。 在遮蔽精度方面，高精度ADB能够在较远距离下快速识别对向车、同向前车，生成与目标轮廓高度 吻合的独立暗区，横向遮蔽范围精准控制在单车道内，避免过度遮蔽影响本车视野，同时径向遮蔽阴影 极短，

化管理；实时了解园区各类资源的使用情况，有效整合利用闲置资源，实现各类资源的优化配置。 构建产业全景图，各级领导及招商人员可根据招商引资全景图了解产业链的相关企业，补齐产业链 条，实现精准招商、敲门招商。 对招商引资落地的每一个项目通过平台进行全过程管理，实时、动态显示项目状态，并自动预警开 展督查督办，确保每一个项目按时间节点，高效有序推进。 从服务企业的全生命周期入手， 时准确反馈到智慧园区综合指挥中 心，通过对大数据的比对、分析，能为领导和相关部门分析判断经济运行、产业布局提供决策 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 字 苟 数 字 服 … “ 软环境”建设 · 以产业生态打造为重点，如研发设计平台、产业 协同平台、产能共享平台、融资服务平台等 以数据为中心的管理 · 更加精准化、科学化、高效化的管理措施 品牌价值型运营 · 产业生态竞争，如创新资源、融资环境、产业配 套资源、市场整合能力等 “ 硬环境”建设 · 以基础建设为中心，如征地拆迁、道路建设等 以人为中心的管理

场景大模型则是进一步细化到工业中的特定场景。工业领域包含众多场景， 10 如研发设计场景、生产制造场景、试验测试场景、运维服务场景等。场景大模 型针对这些特定场景下的数据和操作要求构建，能够精准地适应特定场景下的 任务需求，例如生产制造场景中的质量控制任务、运维服务场景中的设备故障 预测任务等。 图 1.3 工业场景（研发设计、生产制造、运维等） 1.1.2 工业任务/行业模型适配 因其强大的并行计算能力，广泛应用于模型的训练阶段，而 TPU 则以其在 深度学习任务中的高效性和低能耗特点，被用于工业大模型的推理阶段。例如， 在工业机器人控制场景中，TPU 可以实时处理机器人的视觉数据并生成控制指 令，从而实现精准操作。 数据存储与管理是基础设施层的重要组成部分。工业大模型需要处理的数 据类型多样且规模庞大，包括结构化数据（如生产参数、设备日志）和非结构 化数据（如图像、视频、文本等）。为了高效存储和管理这些数据，分布式存储 心要素。 基座层通过工业机理嵌入，将这些专业知识直接融入大模型的训练和推理过程 中，使模型在解决实际问题时能够遵循工业领域的基本原理。例如，在能源行 业中，嵌入电力系统的物理规律后，模型可以更精准地优化电网调度方案，从 而提升能源利用效率。在航空制造领域，嵌入流体动力学知识后，模型能够更 好地优化飞机零部件的设计，减少空气阻力并提升燃油效率。此外，工业机理 嵌入还能够帮助模型更高效地处

成为智慧园区对外的关键运营窗口， 帮助园区对外宣传 与品牌推广。 运营智能中心 - 智慧园 区 统一管理平台 解决行业细分造成的信息孤岛 , 形成统一管 理平台 , 将资源进行整合 , 提高决策精准性。 精准化运维 故障告警直接精准定位 , 显示设备的所在具 体位置 , 缩短排查时间 , 减少故障造成的损 失。 资料可视化 将建筑图纸可视化 , 避免资料遗失 , 解决图 纸与实际不符问题 , 隐蔽工程造成的运维不 车位紧张区域极易造成拥堵，无法及时发现 停车管理 After ： l 通过多维度的能耗统计辅助工作人员节能减排，绿色照明。 l 可以直接在系统上对整个园区进行照明的开关控制， 出现问题的设备可 以及时发现并精准定位。 Before: l 照明管理大多仅通过规章制度管理，全凭个人自觉，耗费 了很多电能 l 区域的照明控制都要亲自到各个区域去控制开关，出现问 题后也不能及时发现 照明管理 After

智能自动化。企业可通过应用成熟的算法模型进行复杂的数据分析和预测，为业务决策提供 精准支撑，运用智能技术增强工厂的生产与运营效率，提高业务决策的准确性。 L�运营管理级：产业上下游实现智能自动化互联，生成式AI和大模型等在产业升级中发挥重 要作用，AI与业务深度融合，产业数据共享和业务流程的高度自动化得以实现，同时实现对 核心业务的精准预测。这一阶段，实现了数据的无缝共享和业务的智能化运作，推动产业链 的全面升级。 对勘探风险管理、井下智能技术以及勘探业务流程带来显著的优化效果。 例如，在油田井下智能管理过程中，大模型的应用可进一步增强传统智能模型的精准度，通 过模拟油藏行为和优化油井生产计划，延长油井的使用寿命，提高井下作业质量。同时，大模型 的应用也可以让生产培训内容更加丰富和精准，通过分析历史勘探数据，预测可能的场景和挑 战，让员工在虚拟环境中做好充分的准备，拓展传统AI虚拟现实的逻辑场景，加快模拟速度及呈 的智能化优化，提高模型的精度及自调整能力。人工智能可通过模拟和评估不同的运输方 案，识别风险点，制定风险缓解措施，确保油品的安全运输。 供应链运筹优化：利用机器学习算法，对石油石化产业的供需平衡进行精准预测和有效管 理。同时，人工智能可对整个供应链的多模信息进行整合及分析，从资源开发状态到生产负 载能力，再到区域供应链的交互分析，提供全面的洞察。这不仅增强了供应链管理模型的优 化能力，还提高

5G+MEC 对工厂进行部署，可解决 MES 与 300+ 终端互通，实现每天近 15.2 万条的数据处理，并确保数据不出园区； 5G+ 应用介绍 小 英 温测 仪 业务特性 • 人员与设备精准定位 小邓 小张 校准 器 • 路径正向、反向跟踪与查询 • 地理位置电子围栏管理 老邓 小友 网络应用优势 小波 • 蓝牙定位精度： 3-5 米 • UWB 定位精度： 集成的数据分析工具，对问题数据实时分析，以判断是偶发性性问题还是源料批次问题； 5G+ 应用介绍 业务特性 • 双目视觉导航实时定位 • 云化视觉与边缘计算 • 实时海量数据传送 网络应用优势 • 精准定位、主动避障碍 • 大带宽、 MEC 集 成  通过 5G 网络无缝切换实现室内场景的连续性运动管理，从而实现不同产线间的物料转运地无缝衔接；  利用 5G 网络泛接入能力和低时延技术优势，大幅提升 生产制程高清标识 : 通过融合 MES 系统和 MEC 服务器，在流程中关联生产产品与对应的制程图片，再通过 5G 手机 终端，实现高清相片快速上传，从而实现生产信息的便捷查询，使得产品质量追溯更加精准。 • 5G 手机安装 MES 系统 APP 应用环境 应用场景 • MEC 与 MES 系统协同 • 智能关联，防错防呆 • 供货海外产品出货前做好包装前各类物 件留档，用于到产品货质量追溯

的高度集中区域，已成为我国控碳减碳的重要靶点。碳数据管理是研究分析工业园区碳减排重点 和制定降碳具体措施的重要基础。目前，工业园区碳数据管理基础较薄弱，缺乏相应的制度体系 规范，亟待夯实相关制度流程，指导园区精准度量减碳成效，科学评估部门要素，推动低碳发展。 本报告梳理了现行碳数据管理制度体系（统计、核算、管理、评价体系）存在的一些共性问题和 特性问题，针对现行体系的不足有目的地开展园区碳数据管理制度设计，在清晰界定园区碳数据 国家“双碳”政策陆续出台，对碳排放精准管控提出了更高要求。 2020年9月，我国基于推动实现可持续发展的内在要求和构建人类命运共同体的责任担 当，宣布了2030年前碳达峰、2060年前碳中和目标愿景。2021年9月， “双碳”顶层设计文件出 台后，加强碳排放统计核算体系对“双碳”目标的支撑，推动建立不同层面的统计核算规则 及细化方案相继发布，对碳排放精准管控提出了更高要求。 《国务院关于印发2030年前 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

色突出、优势明显、效益显著的主导产业，避免低水平、同质化 竞争，原则上不宜超过 3 个主导产业。建立健全园区产业评估和 监测机制，持续优化产业发展布局。 2. 强化产业链式集聚。梳理企业、技术、产品强项与短板， 精准识别园区产业链供应链的优势和薄弱环节，采取链式招商、 产学研联合、生态协作等多种方式推动产业链上下游集聚发展。 建立“链长制”等针对性工作体系，促进上下游企业强化产业协 同与创新发展。 3. 联动合作，探索与社区的协同发展，为园区企业和员工提供医疗、 教育、文化、娱乐、体育等公共服务。 （三）培优园区企业主体 6. 健全企业梯度培育机制。建立园区企业梯度培育库，加 强分类指导，强化精准支持。引导大企业发展成为具有生态主导 力、国际竞争力的领航企业。培育一批科技和创新型中小企业、 高新技术企业、专精特新中小企业、专精特新“小巨人”企业、制 造业单项冠军企业及瞪羚企业、独角兽企业。 大企业向中小企业发布科技创新需求和产品采购计划，先试首用 中小企业自主创新产品，加速中小企业产品推广应用。 8. 优化企业服务体系。推进“一窗办理”“一网通办”建 设，强化重点企业和项目“一对一”精准服务。用好中小企业服 务“一张网”。鼓励社会资本参与园区设施投资建设，建立健全 市场化运营机制。支持园区企业参与实施制造业卓越质量工程， 不断提升质量管理能力。聚焦企业发展需求，引入知识产权保护、

在园区边界方面，智慧园区的发展逐渐打破园区物理边界，让员工在工作之余感 受城市的温度，从而吸引和留住人才，加快园区的创新和发展；在园区功能方面，智 慧园区将注重城市数据的融合，通过园区运营和城市服务的深度交融，精准洞察园区 用户服务需求，拓宽园区管理服务边界，提高服务满意度和管理运营效率。一方面， 通过更具系统性思维和持续迭代的数字化平台提供城市级服务，带来“超越用户所想 “的个性化服务体验。另一方面， 读数，无需人工逐一抄表，并且能够将各个点位的耗能碳排情况、环保数据统一汇 39 聚，全面展示园区实时能耗碳排及环保等情况，节约相关人力成本支出的同时提升能 源及环保管理效率，辅助园区管理者精准决策。 • 智能分析：能够帮助园区基于能源及环保数据做多维度智能分析与诊断，指 导园区企业合理用能用水用气，调整能源及环保分配策略，减少生产过程中的浪费。 • 及时处理：能够及时发现园区能耗碳排及环保异常情况并进行告警，自动处 保招商信息的透明度，使园区管理者和招商团队能够实时掌握项目进展、资源分配、 客户关系维护等情况。系统具备强大的数据分析能力，能够根据历史数据和市场趋势 进行智能分析，为招商策略提供科学依据。通过客户画像构建，系统可以精准匹配潜 在投资者的需求与园区的优势资源，提高招商成功率。同时，系统还可以实现项目跟 踪、合同管理、绩效评估等功能，确保招商项目的顺利推进。 • 招商线索搜索：具备市场调研能力，能够寻找潜在的招商线索。