自学习、自适应之类功能的表征，包括资源要素、互联互通、 融合共享、系统集成和新兴业态等 5 层智能化要求。 （1）资源要素是指企业从事生产时所需要使用的资源 或工具及其数字化模型所在的层级； （2）互联互通是指通过有线或无线网络、通信协议与 接口，实现资源要素之间的数据传递与参数语义交换的层级； （3）融合共享是指在互联互通的基础上，利用云计算、 大数据等新一代信息通信技术，实现信息协同共享的层级； （4）系统集成是指企业实现智能制造过程中的装备、 工业软件标准，智能设计、智能管理等智能工厂标准，供应 链建设、供应链运营等智慧供应链标准，数字孪生装备、人 工智能工业应用、工业数据流通等智能赋能技术标准，网络 协同制造、产销一体化运营等智能制造新模式标准，工业无 线网络、工业网络融合等工业网络标准，探索标准研制新方 法，固化成功经验和创新成果，形成典型场景系统解决方案 标准，引导企业应用标准指导实践，构建企业智能制造标准 体系，推动智能制造高质量发展。 三、建设思路 运维决策等标准研制。 网络协同制造标准。推动平台技术要求、网络协同生产等标准研制。 产销一体化运营标准。推动运营总体架构、平台技术要求等标准研制。 7. 工业网络标准 主要包括工业无线网络、工业有线网络、工业网络融合 和工业网络资源管理等 4 个部分，如图 11 所示。主要用于 满足智能制造环境中低时延、高可靠等网络需求，实现工业 网络架构下不同层级和异构网络之间的组网，规范网络地址、

、交通条件 等），自动进行调度和路径优化。这将使企业能够以更低的成本和更短的时间完成 货物运输，提高整体供应链的效率。 3.2 智能仓储管理 智能仓储管理结合了 RFID 技术、人工智能和无线网络技术，通过实时监控和 自动识别技术，对货品进行追踪和管理，并实现智能化的库存控制。AI 技术可以 帮助企业在避免过量库存同时又能满足市场需求之间找到平衡点，从而降低库存成 本并提高供应链的反应速度。

物理场所指满足园区日 常办公和应急指挥要求， 支撑智慧园区数据资源 中心运行与服务的场地 和环境。 数据采集 数据采集涉及的基础设 备包括数据采集终端， 数据资源中心机房有线 网、无线网、园区专网 的数据接入等。 五、基础设施 数据资产 智慧园区的资产数据包括园区档案 数据和企业档案数据两部分。 > 数据开发 数据开发应提供有效的存储、索引和查询的数 据库系统，对园区产生的海量数据进行共享、

建，极 大影响医生看病效率和病人等候时间。 图 3-5 智慧医院三维影像阅片 F5G-A 全光三维影像阅片方案基于 F5G-A 全光网络和高性能存储等技术，采 用超万兆专线网络技术一跳直达数据中心，具有超高带宽和极低时延，一套数百 张组图的医疗影像文件秒级加载，实现秒级阅片；依托人工智能算法和三维影像 快速重建技术，可将 CT/MR 等数据进行实时的智能三维重建，可随时发起音视 国家针对智能制造领域也制定了详细的智能制造标准体系，工业网络是支撑 各种行业应用的关键基础设施，智能制造标准体系结构如下图所示。 图 3-9 智能制造标准体系结构图 工业网络主要包括工业无线网络、工业有线网络、工业网络融合和工业网络 资源管理等 4 个部分，主要用于满足工厂不同系统层级内部及之间的低时延、高 可靠等需求，实现工业网络架构下不同层级和异构网络之间的组网，规范网络地 中国电子节能技术协会

网采用同频组网技术，接入无线扫码枪、无线摄像头、移动叉车、 AGV 无人搬运车等，不允许其他终端接入，保证生产网络的正常运行；员工办公和访客移动终端使用不同的 SSID ，内部员工通过账号密码接入无线网络， PDA等 办公移动终端使用 PSK+MAC 地址白名单接入网络，保证只允许受信任的终端接入 » 应用案例 信息化部门  大数据中心  智慧园区管理平台  PaaS 云平台 

模拟、随机数生成器、量子密码学、优化算法、量子 互联网 人工智能：AI未来算法、类脑智能、人机交互、 沉浸式技术、人机界面 先进网络和通信技术：区块链技术、安全 冗余通信、新一代无线电、6G、下一代无线网络 氢能与储能：核能、氢能和氨能、先进火力发电、 智能电力系统、危险化学品环境数字化管理 人工智能：负责任的人工智能、ELSI（伦理、法 律和社会问题）、人机界面技术、数据处理 生物技术：智能生物产业、以实现精密医学为目

的生产环境，以实 现更高效的资源管理、实时监控、故障诊断和维护。 首先，物联网技术的核心在于传感器和设备的部署。这些传感 器能够实时采集机器运行状态、环境参数、生产进度等各类数据， 并通过无线网络将数据发送至中心云平台。在设备接口方面，我们 可以考虑使用工业标准协议，如 MQTT、CoAP 等，以确保不同设 备之间能够进行良好的通信。 其次，数据的安全性和隐私保护也是至关重要的。我们需要在 监测、分析和优化能源使用情况，确保能耗在满足生产需求的前提 下降至最低。 首先，通过部署智能传感器和物联网设备，对各个环节的能耗 进行精准监测。传感器将收集生产设备的实时能耗数据，包括电 力、热能、气体等，数据将通过无线网络传输至中央控制系统。这 种实时采集的数据为后续的分析和决策提供了基础。 接下来，利用机器学习和大数据分析技术，对收集到的能耗数 据进行深度分析。通过建立能耗预测模型，可以识别出能源使用的 件，形成一个全面的能源需求管理和控制平台。 首先，能源监控系统需要搭建一个高效的采集和传输网络，利 用物联网技术，在工厂内各个关键节点部署智能能源传感器。这些 传感器能够实时采集电、水、气等各种能源的使用数据，并通过无 线网络将数据传输到中心数据处理系统。采集的数据包括但不限 于：  各个生产线的电力消耗  各种设备的运行时长和功率  水和气的使用情况  环境监测数据，如温度和湿度 为了实现更为精准的监控，系统应当支持分级监测，允许用户

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 叶雷霖 北京中科合盈数据科技有限公司 何玮 北京中科合盈数据科技有限公司 彭飞 北京中科合盈数据科技有限公司 苗兵杰

细分 举措 126 探索建设零碳社区 127 四、交 通体系 加快构建 综合立体 交通网 配合推动通苏嘉甬铁路建设，配合苏州市地铁进一步加快建设进度、 加密线网密度 128 构建城市交通骨架网络，打通断头路，优化路网及节点，缓解拥堵 129 推进苏申外港线提升二级航道、苏申内港线提升三级航道建设工程 130 完善园区慢行系统

壳牌在融合智能技术的一些典型实践包括： 技术应用：壳牌中国使用AI编写算法来执行任务，改善产品体验以及地下加工的周期时间、 优化资产性能、预测设备故障等。在勘探过程中，基于“增强现实”技术，通过设备的防爆 摄像头和无线网络连接，安全高效地完成远程设备维修、安全检查、高空作业、人员实操培 训等工作。壳牌在其炼油厂部署了传感器网络，采集设备运行中温度、压力、振动、电流等 参数，进而输送到大模型平台进行分析，识别设备运行异常模式。