园区 AI 巡检模型图 仓门是否开启识别 周界 / 车间防护 栏 非法闯入识别 着装识别 中控室 睡岗离岗识别 睡岗离岗识别 车道 非法闯入识别 打电话 / 玩手机 车间 抽烟识别 固废 区 烟火识别 高空作业区 爬高提醒 仓库 烟火识别 仓门是否开启识别 占道堆积识别 园区食堂 明厨亮灶 园区智能 AI 巡检 - 非法闯入识别 建议部署区域：园区周界、车间防护栏区域、车行道、其他禁止闯入区域 建议部署区域：园区周界、车间防护栏区域、车行道、其他禁止闯入区域 非法闯入识别：通过人形轨迹检测算法对区域入侵实时检测，过滤非人体（树叶晃动、光线影印、猫狗等）入侵 误报，若有人员非法闯入（支持区域 / 时间等配置），则立即告警给相关人员及时处理 禁止入内 人员非法跨越进入园区 员工违规进入防护栏区域 XX 位置，发现有人闯 入，请及时处理！ 实时调取异常视频 摄像头斜视照射监控区 摄像 头斜 视照 射监 控区 园区智能 AI 巡检 - 烟火识别 建议部署区域：固废区、其他重点生产区域 烟火识别：采用深度学习算法智能识别图像中是否存在烟雾、火焰，若有则及时触发告警信息 烟火检测 DEMO 视频 支持联动消防系统 XX 车间，疑似着火， 请及时处理！ 实时调取 异常视频 摄像头斜视照射监控区 园区智能 AI 巡检 - 着装识别 建议部署区域：车间进入通道 着装识别：入生产区前，员工需要穿戴指定工服

业务，通过知识获取和知识应用两大类能力与全产业链的深度融合，将产业知识全面引入到产业 智能化建设过程中。其中，知识获取过程涉及机器学习、强化学习、迁移学习、搜索、群体智能 以及数据挖掘等技术体系；知识应用过程则包含模式识别、专家系统、计算机视觉、自然语言处 理、语音处理、多智能体系统、规划应用、推荐系统、环境监测等技术实践。 IDC FutureScape报告预测：在未来两年内，��%的油气中下游企业将部署AI技术以实 从当前石油石化产业的智能化发展现状看，整个产业整体上处于L�~L�的水平，即大部分的 企业已经部署了基于数据的自动化采集、分析技术，并已经在一些特定的生产和管理环节中应用 人工智能技术参与检测、识别和决策。部分企业正在积极采用生成式人工智能技术开发新的应用 场景，力求给企业发展带来更强的驱动力。 石油石化领域的大企业持续向更高阶的L�、L�级智能化迈进时，需要高效整合内、外部力 量，推动 情况，做好成熟度诊断，理解并结合 企业智能化应用场景，规划制定未来智能化发展战略； 诊断成熟度：绘制企业智能化发展蓝图，结合产业现状和企业发展实际情况，客观评价 企业在智能化发展成熟度的等级，识别差距和不足； 合理规划路径：为企业智能化进程设定合理的路径，对升级进阶所需的资源和方法进行 评估和设计；值得一提的是，在这个过程中尤其要制定完善的AI安全规范与规章。 第二步：探索与应用 搭

原生等技术的应用： 实现深度的人机交互与设备间交互，并注重通过模型的涌 现能力，实现园区数字孪生生态的自我塑造与运营，减少 人工介入。例如，在安全管理中，通过多模态大模型的应 用，园区安全管理系统能够自主识别视频中的各种对象， 判断是否存在安全隐患并自主上报，有助于减少人力投入、 提升违规事件等时间敏感型应用的处理效率。在设备运行 中，维护大模型可以分析设备的数据，实时检测设备运行 状态，预测设备故障，并提前进行维护和保养。 感知能力与控制能力。随着 AI 技术的发展，AI 系统需要具 备柔性、持续学习和自主学习能力。例如，在机器视觉应用 中，可以先通过少量数据建立基本的识别能力，然后通过人 工干预的模式对相关的数据进行半监督地标注，以及自动 化、持续性地训练，从而不断提升识别的性能与精度。 部署于边缘端的 AI 和深度视觉应用能够支持数智园区部署 轻量级应用，直接在边缘端对数据进行清洗、预处理、聚 合和筛选，降低云或数据中心的数据处理压力，节省网络 物联网 物联网 (IoT) 指物物相连的互联网，通过现代通信技术、射 频识别技术 (RFID)、全球定位系统、红外线传感器等多种 信息传感设备，实时采集任何需要连接、互动的物体或过 程等信息，与互联网结合建设一个超大规模的智能化网络 系统。物联网可支持在数智园区中实现物与物、物与人与 网络的连接，便于园区识别信息、管理与控制。物联网可 凭借其开放性的特点，助力数智园区从根本上解决 “信息孤

用潜力。这些大模型不仅能够提高决策效率，还能推动企业的智能 化转型，从而实现传统制造业的数字化升级。 首先，AI 大模型的训练过程通常利用海量的结构化和非结构化 数据，使得模型具有了强大的表征学习能力。通过自然语言处理、 图像识别和时间序列分析等技术，模型能够更好地理解和模拟复杂 系统的行为。这种能力使得 AI 大模型在数据分析、预测维护及智 能生产等方面得到了广泛应用。 随着计算能力的提升和算法的不断优化，AI 大模型的推理效率 智能生产调度：利用大模型分析生产数据，优化生产排程和资 源配置，提高生产效率。  预测性维护：通过对历史设备故障数据的学习，模型能够提前 预测设备可能出现的问题，从而降低停机时间和维护成本。  质量检测：运用图像识别技术，对产品质量进行实时监控，及 时发现并解决质量问题，提升产品合格率。  个性化生产：结合用户需求，通过大模型优化产品设计和生产 流程，实现大规模定制的目标。  供应链管理：利用模型进行需求预测和库存优化，提升供应链 效率提升：通过数据驱动的智能决策，MDC 能够优化生产调 度、减少设备停机时间，实现生产过程的高度自动化和智能 化，从而显著提升生产效率。  成本控制：实现实时数据监控与分析，MDC 能够精准识别耗 材、设备维护及人员调度的最佳实践，降低生产成本，提高资 源利用率。  质量保障：MDC 通过对生产数据的全面分析，能够实时监测 产品质量，并在出现问题时迅速响应，从而降低不合格率，提

自然资源保护协会（NRDC） 2023 年 9 月 ii 目录 摘要 v 1. 研究背景 1 2. 江苏省减煤控碳重点园区识别 3 2.1 江苏省工业煤炭消费与碳排放整体情况 2.2 江苏省减煤控碳重点地市和行业识别 2.3 江苏省减煤控碳重点园区识别 3. 江苏省工业园区绿色低碳发展现状 10 3.1 总体发展情况 3.2 样本园区分析 3.3 绿色低碳发展成效 表 3-1：碳排放总量前10园区碳排放主要行业 13 表 3-2：碳排放量前10园区煤耗情况 15 表 4-1：典型园区对比分析 25 iv 图目录 图 2-1：耗能耗煤排碳重点园区识别路径 4 图 2-2：江苏省2016-2020年工业煤炭消耗情况 5 图 2-3：江苏省2016-2020年工业二氧化碳排放情况 5 图 2-4：江苏省减煤控碳重点行业 6 图 3-1：样本园区主导产业分布频次 色低碳发展路径。 本研究瞄准减煤降碳核心目标，基于江苏省工业行业和工业园区能源消耗数据，研 究分析了江苏省工业行业煤炭消耗和碳排放情况；创新应用了“行业切入，聚焦重点， 案例放大”的研究方法，识别了江苏省减煤控碳重点目标园区群，基于江苏省工业园区 绿色低碳发展取得的成效和面临的挑战，围绕样本园区与案例园区开展了路径探索，最 终提出了以构建“地水能碳”统筹、减污降碳协同的工业园区绿色发展总方略为引领；

动态排产：应对突发订单的调度优化响应时间 ➢ 设备健康管理：提前预测故障发生概率 (3) 供应链类大模型 ➢ 需求预测：融合宏观经济指标的预测误差率 ➢ 物流优化：动态路径规划使运输成本降低 ➢ 风险预警：提前识别供应链中断风险 1.3.3 基于数据模态的分类体系 (1) 时序数据主导型 处理对象： ➢ 振动信号 ➢ 工艺参数时序（温度、压力等） ➢ 设备运行日志 模型设计： ➢ 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理异常情况。例如，在设备故障检测中，嵌入 设备运行机理后，模型可以快速识别出可能导致故障的关键因素，并提供针对 性的解决方案。 基座层还提供了一系列模型优化工具，以进一步提升工业大模型的性能和 运行效率。在工业场景中，模型的计算资源往往受到一定限制，例如边缘设备 过在基 础模型的通用能力之上进行微调，任务导向模型能够显著提升在特定场景下的 表现力和精准性。例如，在设备故障诊断任务中，模型需要通过分析设备运行 数据（如振动信号、温度变化、声音频谱等）精准识别潜在故障，并预测其可 能的影响。任务导向模型通过结合该任务的历史数据和特定特征，能够更准确 地捕捉设备运行状态的异常模式，从而大幅提升故障诊断的准确率和响应速度。 同样，在生产流程优化任务中，

人脸识别门禁管理 人脸识别模块 来访人员 通行管理 基础信息 寝室分配 未归 /晚归提醒 情绪管理系统 基础信息 辅导员信息 情绪识别 个人情绪波动 学生信息 学生信息 毕业管理 寝室实况 未归 /晚归统计 访客统计报表生成 个人出勤报表 浏览器 浏览器 统计生成 智慧应用 情绪预判 教学质量评估 群体情绪 感知层 人脸高清抓拍相机 壁挂式识别主机 捕捉式高清相机 管理服务 2 控制服务 1 控制服务 2 工商 公安 人社 单体架构 工商 公安 功能 A 功能 B 控制 管理 功能 A 功能 B 控制 管理 系统集成是指通过二维码、射频识别、软件等信息技术集成原材料、零部件、能源、设备等各种制造资源。由小到大实现从智能装备到智能生产单元、智能生产线、数字化车间、智能工厂，乃至智能制造系统的集成。互联互通是指通过有线、无线等通信技术 , ，为目前以数据价值为核心的 信息化过程建设提供一种快速 发布与订阅的解决方案。 数据服务平台 daas 数据检测平台 dbgov 提供数据治理能力，以数 据为核心，围绕数据的可识别 、可分析和可展示等方面实现 对数据的综合管理。解决业务 数据的信息控制与监管，在数 据的认知标准、大数据的应用 范围、数据分析与挖掘等方面 为政企数据提供管理办法。 数据检测平台 dbgov

数据在线采集 事件应急联动 统计分析呈现 报警预警管理 行政执法 ④ ⑤ ① ③ ② 1. 人体特征摄像头识别 2. 无佩戴安全帽、安全服、 实时推送告警 1. 摄像头人脸识别 2. 推送和显示位置信息 视频智能分析：视频智能防护，有效防范安全隐患 安全装备识别 ! 身份识别 入侵检测 密度检测 移动危险源； 与企业物流订单集成，掌握化学品物流动态；平台网 上交 易根据区域系统判定自动配载。 调度停放、 车辆叫号 危化品车辆专用停放区 智慧停车系统 车辆行车轨迹 车辆入园 入园识别 运输监控 智慧服务：建立政府与企业、企业与企业的沟通桥梁 建立政府与企业、企业与企业的沟通桥梁 十二、智慧服务 产业链协作 电子商务 招商服务 政务服务 信息发布 安全培训 预警预测

准地做出 决策，减少生产风险。 二、智能化生产与机器人技术 2.1 自动化生产线 AI 技术可以实现智能化的自动化生产线，通过自主学习和智能决策能力提高 设备的自我调节功能。例如，基于视觉识别技术的机器人可以对产品进行质量检 测，并在发现异常情况时自动暂停生产，并通知相关人员进行处理。这种智慧工厂 中的自动化流程可以极大地提高生产效率和产品质量。 2.2 协作机器人 协作机器人是 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。 四、质量控制与预防性维护 4.1 智能质检系统 AI 技术可以通过视觉识别、图像处理等方法实现对产品质量缺陷的快速检测 和分类。智慧工厂中的智能

，确保 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 管 理 省政府 工业园区 碳排放/信息项 工业园区与企业 范围和目标确定 能力建设 第三方核查 数据审查 碳减排行动 工作制度 方法学、规范及程序 地方发改委 市政府 目标识别和筛选 质量保证/质量控制 数据收集 排放核算 报告及数据管理 # 工 作 流 程 (MRV体系) 跟 踪 管 理 ︑ 动 态 风险进行识别，制定落实管控措施， 确保数据采集的统一性、平衡性，数据追溯的一致性。 各调查单位应建立碳数据质量保证和控制程序，包括但不限于： 1 恰当的边界 2 识别信息误差和遗漏 对准确性进行常规评估 3 4 恰当的排放因子 确定碳数据管理执行人员的职责和权限 5 6 碳排放情况记录与归档 计量器具检测设备和在线监测仪表的管理 7 9 定期进行审查，以评估质量和识别改进之处