数智园区行业参考指南 "IN" 数智时代 赋能园区转型 全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会 (SAC/TC426) 英特尔（中国）有限公司 2023 年 12 月 从云端到边缘端，数据正在出现爆炸式增长，数智技术正在带 来颠覆式创新，物理世界与虚拟世界正在加速融合……变革的 浪潮席卷而过。园区作为产业经济集聚的重要形态与主体，正 在成为新一轮数智化变革的见证者与推动者。通过把握数智化 技术带来的商机，融入蓬勃的数智生态，园区将能够持续挖掘 数据价值，推动业务转型，从而释放创新价值，驱动社会经济 快速发展。 但同时，在数智技术快速发展的背景下，园区数据快速增长， 大模型等创新应用不断落地，这意味着园区需要对云、边缘、 网络等基础设施进行重构或优化，并利用创新的软硬件技术组 合，满足数智园区在计算、存储、网络等关键资源方面的需求， 充分释放数智转型的潜能。 为了助力园区的数智化转型，全国智能建筑及居住区数字化标 ......24 4.2 太一物联数智园区安全管理解决方案以智能守护园区安全 ...................................... 27 4.3 原基科技边缘计算方案助力园区实现智慧运营管理 ..................................................29 4.4 面向数智园区的开域集团商业客流统计解决方案

主要包括功能安全、网络安全、数据安全等 3 个部分。 功能安全标准主要包括智能制造中功能安全系统的设计、实 施、测试等标准。网络安全标准指以确保智能制造中相关终 端设备、控制系统、工业互联网平台、边缘计算、工业数据 等可用性、机密性、完整性为目标的标准，重点包括企业网 络安全分类分级管理、安全管理、安全成熟度评估和密码应 用等标准。数据安全标准主要包括工业数据质量管理、加密、 脱敏及风险评估等标准。 应链上下游 业务协同等标准研制。 供应链评估标准。推动供应链风险识别与评估、风险预警与防范控制、供应链韧性指 标体系等标准研制。 5. 智能赋能技术标准 主要包括人工智能、大数据、云计算、边缘计算、数字 孪生和区块链等 6 个部分，如图 9 所示。主要用于指导新技 术向制造业领域融合应用，提升制造业智能化水平。 21 图 9 智能赋能技术标准子体系 （1）人工智能标准 主要包 标准；面向工业云服务的服务协议、能力要求、计量指标、 效果评价等服务质量标准；面向数据管理、知识库接入、资 源配置等资源共享标准。 （4）边缘计算标准 主要包括应用于工业领域的边缘计算架构、边缘数据、 测试与评价等通用要求标准；边缘计算节点、边缘计算平台、 边缘操作系统等计算能力标准；边缘计算接口、边云协同等 互联互通标准。 （5）数字孪生标准 主要包括工业领域数字孪生参考架构、功能和信息安全 等通用

◼ 实时推理架构 为满足产线实时性要求，架构设计突破包括： ➢ 动态计算图：根据输入数据复杂度自适应调整计算路径 13 ➢ 级联推理引擎：将模型拆分为多个子模块进行流水线处理 ➢ 边缘-云协同：在 5ms 延迟约束下实现模型分片部署 ◼ 可解释性架构 工业场景对模型决策透明度的特殊要求催生： ➢ 双通道架构：分离特征提取与决策推理路径 ➢ 注意力可视化：定位关键传感器或工艺参数 多语言对齐：支持中英德日四语种知识融合 1.3.4 基于功能定位的分类体系 (1) 感知层大模型 ➢ 多源异构数据融合：实现较大的信号对齐精度 ➢ 环境自适应校准：在极端工况下保持稳定性能 ➢ 边缘侧轻量化：模型体积压缩至边缘计算所能承载的大小 (2) 预测层大模型 ➢ 不确定性量化：输出预测结果的置信区间 ➢ 多工况迁移：适应设备老化和工艺变更 ➢ 因果推理：构建故障传播路径的贝叶斯网络 (3) 行分析并生成优化方案，从而实现快速响应。 基础设施层通过云端、边缘端和本地的协同计算，进一步提升了工业大模 型的灵活性和适应性。在云端计算中，依托强大的云计算资源，工业大模型可 以进行大规模训练和推理，适用于对算力需求极高的任务。然而，在一些对实 时性要求较高的场景中（如工业机器人控制、设备故障检测等），边缘计算则发 22 挥了重要作用。边缘计算通过将计算任务下沉到靠近数据源的边缘节点，不仅 降低了数据传输时

产线改造 6.1% 设备上云/监控 0.9% 安全服务 1.3% 评审评级 2.2% 车间 数字化 3.5% 仓储物流 1.3% 成果展厅 1.7% 集成化服务 0.9% 培训 1.3% 边缘计算 0.4% 规划研究 1.3% 其他 5.2% 1-数字化诊断：主要是针对企业的研发、生产、 销售、管理、运营、服务、模式创新等业务环 节进行诊断，然后针对被诊断企业的短板、痛 点等提出解决方案或顶层规划，并且对被诊断 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 66.7% 62.2% 37.8% 28.9% 26.7% 17.8% 17.8% 8.9% 领域知识增强成为标配 多模态理解突破场景限制 模型轻量化加速边缘部署 大模型的自主进化能力实 现持续优化 工艺方案自动生成 跨工厂知识迁移 形成垂直领域模型商店 催生工业提示词工程师 28.9% 15.6% 6.7% 4.4% 6.7% 与外部厂商共建，联合研发 低代码/零代码 微服务框架及组件 容器 … … 生产制造场景 生产制造管理 经营管理场景 营销管理 运营管理场景 客服/企业IM 整体解决方案 智能工厂/数字化工厂 硬件相关产品 边缘算力盒/一体机 产品/工艺/产线等仿真验 证、优化 产品生命周期管理 订单排产计划 采购管理 设备管理 质量管理 能源管理 销售管理 仓储物流 财税管理 人力资源管理 企业资产管理

储，智能决策层基于机器学习和深度学习模型提供决策支持，最终 应用层将为各岗位提供不同的决策和分析工具。 在技术路线选择方面，需综合考量技术可行性、实施成本以及 维护便捷性。主要的技术选型可以包括：  数据采集技术（如边缘计算、IoT 传感器）  数据存储方案（如云存储和本地服务器的结合）  大数据分析平台（如 Apache Spark、Hadoop）  AI 模型框架（如 TensorFlow、PyTorch） 化的设计流程，能够有效建立智能工厂的基础架构，提升工厂的智 能化水平及生产效率。 4.2.1 硬件设备选型 在硬件设备选型阶段，首先需要明确智慧工厂所需的基本硬件 设施，这些设施包括但不限于服务器、存储设备、网络设备、边缘 计算设备和终端设备。为了确保系统的高效性和可扩展性，硬件设 备的选型应遵循以下原则： 1. 性能需求：硬件设备应根据计算和数据处理的性能需求进行选 型。例如，针对大模型的深度学习训练和推理，选择拥有高计 Catalyst 9300 48 x 1G SFP、支持 Layer 2/3 协 议、PoE 功能 网络流量管理 与保障 边缘计 算设备 NVIDIA Jetson Xavier AGX 内置 GPU、16GB 内存、支持多种 AI 框架 用于边缘推理 及数据处理 终端设 备 Siemens Industrial Panel 27” 触摸屏、IP65 防护等级、支持多种通

促进了远程机器人和增强现实等先进技术在设备维 护和培训中的使用。物联网可以利用5G技术来确保 无缝的数据传输和设备通信，提高运营效率。 边缘计算：向边缘计算的转变，即数据处理发生在 更靠近数据生成源的地方，而不是集中在云端进行， 减少了时延和带宽占用。边缘计算非常适合制造业 中对时间敏感的应用场景，如实时质量控制和自动 化机械。物联网设备可以在本地处理数据，提供更 快的响应和决策能力。

计划达成率、生产效率、 ... 设备稼动率 大数据分析 更好的协同 公共云平台 绩效管理 业务运营 资源管理 企业级 工业互联网平 台 更高的绩效 安全 ERP TMP APS/MES 边缘云 服务器 服务器 服务器 质量工艺控制 生产成本优化 推进绿色生产 车间级 工业网络 工业网络 SCADA/ 工业网络 / 多协议网关 更高的效率 机器人、运动控 制、电机控制、 现场总线、执行 板单检测图片约 128 张）；  借用 MEC 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；

源、 智慧消防等软件平台，构建了综合型、先进型的智 慧化工园区系统。 博兴化工产业园 大力实施智慧赋能工程，从园区管理实际需求出 发，充分运用5G通讯、云计算、大数据、物联 网、人工智能、边缘计算等新兴技术，建成集安全 生产、环境管理、应急管理、封闭管理、能源管理 和消防管理等业务相融合的智慧园区综合管理平 台。 青岛董家口化工产 业园 加快推动绿色低碳智慧化工园区建设，提升产业绿 关软件以及相应的网络规划、网络优化、通信网络 故障分析与处理、网络扩容、安装维护等服务的能 力 产业/工业互联网 装配能力 评价供应商为需求方提供产业互联网/工业互联网的 相关服务的能力 赋能技术应用能力 评价供应商面向边缘计算、工业大数据、人工智 能、数字孪生、机器视觉、AR/VR 等提供技术服务 的能力 运维服务 能力 信息化系统运维服 务能力 评价供应商为用户提供相应的技术咨询、技术培训 和维保服务，以及提供数据标准化和信息安全的服 能力。在技术架构方面，华为云智慧园区解决方案聚焦边、云、用的融合技术实现方 式，提供一体化方案协同能力。 其中，智慧园区边缘计算架构力求满足用户对边缘智能的远程管控、数据处理、 分析决策、就近智能化的诉求，为用户提供完整的边云协同一体化服务。 图表46：华为云智慧园区边缘计算架构 来源：华为云 54 基于智慧园区ROMA技术架构的云服务集成方案已在华为自身园区方案中孵化成 熟，已集成

备产业化发展，探索形成从产品、解决方案到系统集成服务的全产业 2 链供应能力，服务产业发展。2024 年 4 月，工信部等七部门出台的 《推动工业领域设备更新实施方案》提出，推动人工智能、第五代移 动通信（5G）、边缘计算等新技术在制造环节深度应用。《打造“5G+ 工业互联网”512 工程升级版实施方案》提出，加快 5G 与工业装备融 合，打造一批“小快轻准”工业 5G 终端设备，增强产品供给。在“5G+ 工业互联网”建设中，工业 终端设备的核心功能是通过 5G 网络传输工 业设备与云平台/服务器/控制器之间的数据和指令，同时满足在工业 高温、高湿等恶劣环境下部署要求，在此基础上，根据不同的使用需 求和产品形态，增加路由、数据采集、协议转换、边缘计算等不同功 能。目前，通用通信类工业 5G 终端设备的产品形态包括工业级 5G DTU、5G CPE、5G 网关等多种类型。 5G 工业 DTU 支持 RS485、RS323、USB、Type-C 5G 信号与多种有线、无线信号的转换，可同时连接工业 现场的串口设备、以太网设备、WLAN 设备等，是目前多个工厂进 行现有设备 5G 化升级的关键设备。 5G 工业网关具备数据采集存储、路由、边缘计算和行业应用协 议转换等功能，支持 Modbus RTU、IEC101、IEC104、S7 COMM、 Keyence 等多种工业通信协议，可对接主流云平台，提供多种工业接 口，被广泛应用于

管理，建立和优化调度知识库。利用AI模型实现库存优化、需求预测、实时数据处理和智能 决策支持，并根据对排放与能源消耗的监测，优化能源使用，降低环境影响等。 智能仓储管理：通过运用预测分析、计算机视觉、深度学习等先进工具，结合边缘计算、物 联网的广泛连接性以及大语言模型的理解与生成能力，构建仓储机器人运动控制模型，使其 能够自动化完成库存成品的存放、管理、运输等任务，提升效率，降低人为作业的安全风 险。 智能质量监测 技术合作：����年�月��日，沙特阿美与戴尔科技签署了一份谅解备忘录，共同探索在量子 计算、人工智能、边缘计算解决方案和先进计算架构领域的合作机会。在这个项目中，沙特 阿美的数字与信息技术高级副总裁带队，重点研究AI驱动的边缘计算和量子计算等技术在能 源优化、预测性维护、天气建模和材料科学等复杂问题中的应用。这些新技术的引入，尤其 是AI与边缘计算的结合，以及坚实且可扩展的企业IT基础架构，将有助于企业优化运营，实 现实时数据处理，并提升计算效率。 化还是从外部购买服务，同时需要选择合适的合作伙伴。这不仅涉及到技术选择和成本效益分 析，还包括数据的安全性和隐私保护。同时，智能基础设施的落实也是一个重要议题，企业必须 考虑AI工作负载的最佳部署位置，包括云计算、边缘计算或是混合部署模式，以确保系统的可靠 性、灵活性和可扩展性。最后，在全球能源转型的大背景下，如何确保智能化发展与可持续发展 目标相一致，也是石油石化企业需要深思熟虑的问题。 �.�.� 石油石化企业智能化成熟度跃迁的战略举措