1 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 [编号 ODCC-2023-02006] 零碳数据中心园区能碳管理系统 白皮书 开放数据中心委员会 2023-09 发布 I 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 版权声明 ODCC（开放数据中心委员会）发布的各项成果，受《著作权法》保护， 编制单位共同享有著作权。 转载、摘编或利用其它方式使用 ODCC”。 对于未经著作权人书面同意而实施的剽窃、复制、修改、销售、改编、汇 编和翻译出版等侵权行为，ODCC 及有关单位将追究其法律责任，感谢各单位 的配合与支持。 II 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 编写组 项目经理： 王元月 北京中科合盈数据科技有限公司 工作组长： 李代程 百度在线网络技术（北京）有限公司 贡献专家： 周天宇 北京中科合盈数据科技有限公司 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 张广河 华为技术有限公司 李丹 华为技术有限公司 陈永昌 华为技术有限公司 张鹏 曙光数据基础设施创新技术（北京）股份有限公司 姚勇 曙光数据基础设施创新技术（北京）股份有限公司 蒋钢 中兴通讯股份有限公司 翁建刚 中兴通讯股份有限公司 冯鑫 深圳市江波龙电子股份有限公司 IV 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006

汽车零部件制造企业 ERP 系统建设方案 议程  公司及案例介绍  对 **** 信息化诉求的理解  信息化蓝图及总体方案介绍  核心解决方案介绍  项目实施建议方案  讨论交流 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 我们对商用整车及零部件制造企业发展趋势的理解 当 前 中 期 远 期 阶段 主要 特点 战略 重点 核心 能力 • 满足个性化产品需求的设计 平台提出了越来越高的要求 管理目标 设计供应链一体化 信息系统更好的支持 MTO （产品选配）及 ETO （项目制造）业务模式 设计系统与供应链系统衔接更紧密，设计成果及变更信息的传递更快更准确 具有更高的柔性，能适应产品及业务变化快速进行调整 快速的反应能力 跨系统的数据集成速度更快、信息更全面 更快、更友好的系统操作 与上下游企业的信息传递更快捷 资源供需平衡 对商机、销 建立配套精益生产策略的供应链信息管理平台，并能支持不断优化 建立全面的、跨系统一体化的质量信息管理平台 提供更精细的成本核算及更丰富的成本分析工具 产业链协同一体化 与下游建立互动性更强的信息集成，提高供需信息沟通效率 将供方纳入供应链信息系统，从而支撑精益生产和敏捷物流的实现 提供全面的供应商关系管理系统，提高供方的开发、扶植力度 对信息系统的需求 **** 集团未来管理重点和关注点分析

2024 年 06 月 11 日 中控技术 (688777) ——控制系统 Nyx 与 AI 大模型 TPT 发布，中控“1+2+N” 智能工厂架构再升级 报告原因：强调原有的投资评级 买入（维持） 投资要点： ⚫ 6 月 5 日，中控技术在新加坡召开新品发布会，推出了全球自动化领域的通用控制系统 Nyx 及流程工业首款 AI 时序大模型 TPT。为何说这两款产品是颠覆性的，到底有哪些创新性， 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；通过两个自 赋能的控制引擎，提供组态自动生成、Al 融合 PID 等功能，从而实现数据预测和自适应控制等，提升装置运行的效益。2）TPT：将模拟 与预测能力融于一体，能支撑多种任务，通过长短周期预测、动稳态模拟等，统一分析类、 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

车路云一体化系统云控基础平台参考架构 1 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 2 版权声明 本白皮书版权属于中国汽车工程学会，并受法律保护。 转载、摘编或利用其他方式使用本调查报告文字或者观点的 应注明来源：“车路云一体化系统云控基础平台参考架构”。 违反上述声明者，中国汽车工程学会将追究其相关法律责任。 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 侯德藻 交通运输部公路科学研究院智能交通研究中心主任 辛克铎 国家智能网联汽车创新中心副主任 姚丹亚 清华大学自动化系工程研究所教授 孙棣华 重庆大学自动化学院教授 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 4 参研单位 清华大学、国家智能网联汽车创新中心、中国汽车工程学会、智 能绿色车辆与交通全国重点实验室、云控智行科技有限公司、北京车 网科技发展有 智能汽车创新发展平台（上海）有限公司、先导(苏州)数字交通产业 投资有限公司、江苏未来都市出行科技集团有限公司、达索析统（上 海）信息技术有限公司、东风汽车集团有限公司 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 5 编写组成员 卜德旭 曹 恺 常雪阳 陈 磊 陈天桢 陈一鹤 褚文博 崔 艳 董亚春 杜孝平 高博麟 葛雨明 姜 川

以及高效的智能决策 效能，日益成为推动工业智改数转的核心驱动力。然而，尚处于初级发展阶段 的工业大模型，仍面临工业数据多模态复杂性、模型可解释性不足以及应用成 本较高等挑战。为此，行业迫切需要系统性的解决方案，以促进工业大模型技 术的有效落地与广泛应用。 本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答：工 业大模型与通用大模型有何不同？工业大模型的技术体系与关键技术何在？工 大规模预训练技术.......................................................................... 34 2.2.3 模型微调与优化.............................................................................. 35 2.2.4 模型部署与运维. 工业大模型产品解析 ...................................................................... 48 3.1 工业大模型产品系统结构.............................................................. 48 3.1.1 产品架构设计................

.........................................................................................43 5.1 设计优化与仿真................................................................................................ 技术在新能源汽车制造中的应用，不仅能够提升生产效 率、降低生产成本，还可以通过智能化的质量控制手段，显著提高 产品的可靠性和安全性。例如，在电池生产环节，AI 可以通过大数 据分析和机器学习算法，优化电池材料配比和生产工艺，从而提高 电池的能量密度和循环寿命。在装配线上，AI 驱动的机器人能够实 现高精度的零部件组装，减少人工操作的误差。此外，AI 还可以应 用于供应链管理、物流调度和售后服务等环节，通过智能预测和优 智能化功能，提升了用户体验。 然而，尽管新能源汽车市场前景广阔，其制造过程仍面临诸多 挑战。传统汽车制造模式难以满足新能源汽车对智能化、轻量化和 定制化的需求。因此，引入人工智能（AI）技术，优化新能源汽车 制造流程，提升生产效率和产品质量，成为行业发展的必然趋势。 综上所述，新能源汽车的快速发展不仅为全球能源转型和环境 保护提供了重要支撑，也为 AI 技术在制造业的深入应用创造了广

3 实现高度自动化..................................................................................18 2.4 优化资源配置......................................................................................20 3. 项目范围 .............................................44 4.2.2 软件系统架构设计......................................................................46 4.3 系统开发与集成.................................................... 开发 AI 模型...............................................................................51 4.3.2 软件系统集成.............................................................................54 4.4 设备安装与调试.....

级。同时，通过 持续优化产业结构和用能结构，实现全产业的绿色低碳转型。 �� 美国的石化产业依托工业体系强大的技术优势，与工业互联网、人工智能实现了深度融合， 在智能化、物联、安全方面都有显著的优势成果。����年��月，美国《工业互联网战略》发布， 旨在通过物联网（IoT）技术推动包括石化产业在内的制造业能力升级，通过智能传感器、数据分 析和自动化技术，实现优化提效。����年�月， 计算等数字技术，推动产业效 率和创新能力的提升。《德国工业战略����》和《德国数据战略》等一系列文件都表明了德国对 包括石化产业在内的各产业数字化和智能化发展的强烈关注，注重依托先进的数字技术优化供应 链管理和生产流程，以保持德国在工业领域的领先地位。 欧洲的石油需求整体上呈下降趋势，炼油产能预计将减少。目前，欧洲油气产业正在逐步实 施数字化战略，以持续提高运营效率和安全性。欧盟作为一个高度一体化的政治和经济实体，十 一定优势，技术聚焦方向包括优化能 源效率、提高能源技术先进性和推动能源多元化等。 日本作为石化产业的老牌强国，政府和民间更加重视现代技术在石化生产和产业链建设中的 能力提升价值，尤其强调石化领域环保能力的重要地位。����年至����年间，日本政府定期发布 《制造业白皮书》，旨在分析全球制造业发展趋势，提出日本制造业发展策略。����年版白皮书 特别强调了优化供应链、增强竞争力、数字转型

结构不尽合理，单位 GDP 能耗较高等一系列重大现实挑战，使得实现双碳目标的任务紧迫而艰 巨。 西门子作为全球率先宣布碳中和目标的大型科技企业之一，凭借深厚的技术积累和创新，致力 于科学的、系统的“双碳”顶层设计，通过提供先进的能源和数字化解决方案，助力各行各业深 度和加速减碳。 林斌 西门子（中国）有限公司执行副总裁 西门子大中华区智能基础设施集团总经理 在中国，各类产业园区是 赋能中心和智慧园区物联网营运中心。该公司已成功赋能苏州常熟高新区 MOBO 协同创新产业 园，并正在积极投入常熟昆承湖零碳数字岛等项目的建设。 《西门子零碳智慧园区白皮书》对产业园区的零碳化进行了系统分析，提出了可实施的路径规 划。本白皮书收录了苏州常熟 MOBO 协同创新产业园成功案例，将为产业园区的低碳建设与营 运起到巨大的示范效应。 我们对西门子的技术储备与创新能力充满信心；对常熟政府的大力支持深表感谢。展望未来， ............................................. 8 第二章：能源系统与基础设施是实现零碳智慧园区的关键 ...................................................... 9 第一节：能源系统与基础设施定义 .................................................

发展，尤其是大模 型、物理信息机器学习、神经算子、生成式 AI 等方向的演进，正为 工业仿真注入全新动能。通过构建“数据+物理”双驱动的智能仿真范 式，AI 不仅能够提升仿真效率，更能在多目标优化、虚实交互决策 等场景开辟新路径，推动仿真从“事后验证工具”向“全生命周期决策 中枢”跃迁。 本报告基于科研背景，全面梳理了 AI 赋能工业仿真的技术路径 与实践脉络。首先探讨人工智能赋能工业仿真的必然性及其应用价 ................................ 38 图 14 AIPOD 智能优化平台.................................................................................. 43 图 15 风扇优化中的关键设计变量.......................................... ............................. 43 图 16 风扇设计优化前后对比............................................................................... 44 图 17 数值回归验证结果......................................................