室气体核算方法学需求迫切且意义重大。 工业园区是城市内相对开放的系统，介于城市与行业之间，非独立统计单元，具有 边界模糊、数据不易获取、产业链共生、价值链延伸等不同于区域和行业的特点。本研 究针对工业园区核算类型多样、边界模糊、主体复杂、数据甄选困难等重点问题，通过 国内外温室气体核算方法学比较分析，从核算主体、边界、范围、数据、方法等方面， 系统构建了工业园区温室气体核算方法学体系。 2 国内外研究进展 4 工业园区温室气体核算技术指南研究报告 2.1 国内外温室气体核算方法 目前，国内外有多种温室气体核算的方法，包括投入产出法、生命周期评价法和清 单编制法等，针对不同尺度的温室气体排放进行核算。其中，清单编制法的发展体系相 对成熟。各国研究者相继提出了《IPCC 国家温室气体清单指南》、《ICLEI 指南》和 《企业温室气体清单指南》等清单编制方法，对世界、国家、城市和产品等进行温室气 在工业园区的适用性方面，《IPCC 国家温室气体清单指南》服务于国家尺度温室 气体排放清单编制，提供的排放因子缺省值针对国家尺度且编制角度为单纯的生产模式， 直接应用于城市尺度核算时，不能很好地考虑和体现城市内部之间、城市与外部不断发 生的能源以及物质流动。《省级温室气体清单编制指南》是针对省级单位的核算方法学， 在计算间接碳排放（范围 2）时只考虑了电力，忽略了热力、边界外处理废弃物等间接排 放计算。

具备落地可行性+实现工厂/系统层级的数字化管理的场景，是近两年市 场所关注的方向，也是评优的关键，其中生产相关改造是重点建设方向 注释：进行细分场景归类时，针对数据相关统计时，主要包含数据治理与流通、数据应用（如优化、工业机理沉淀、定制服务）等方面，如果针对数据采集与监测，则归到具体场景中。 来源：2022&2023年度智能制造优秀场景名单，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 2022&2023年度智能制造优秀场景情况分布 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 企业进行培训。 2-产线改造：主要聚焦在产线的安全、柔性、 控制、自动化等方面。 3-其他数字化转型服务：除了研究/咨询、评审 成化。这一趋势推动业务联动 性增强的同时，也让制造业企业暴露了更多的攻击节点，这必然会带来安全防护的需求。而设备、工控系统、数据等要素作为制造 业企业生产转运的核心，其安全防护的需求将优先被满足，故针对设备安全、工控安全和数据安全的产品和服务亟需跟进（详情见 需求场景示例-安全防护）。 14 ©2025.4 iResearch Inc.

性，在选取适用基础共性、关键技术等国家标准基础上，确 保行业标准与国家标准的协调配套，提出细分行业拟制定标 准的重点研制方向，加快推动细分行业智能制造标准体系建 设。 27 图 12 行业应用标准子体系 1. 钢铁 针对钢铁行业流程长、工序界面多、生产体系复杂、单 /多基地管控模式多样等特点，围绕铁钢轧大工序边侧智能 工厂、单基地及企业多基地协同管控等，制定质量、物流、 能源环保、安全、设备等分层集成优化管控等规范或规程类 新一代 信息技术应用，制定工业大数据平台、数据治理、检测方法、 评价模型、网络安全等规范/规程/指南类标准；制定面向行 业的智能工厂评价、能力评估等实施指南标准。 2. 有色金属 28 针对有色金属行业金属品种多、原料品质差异大、生产 工艺复杂、安全要求高、物流调度频繁等特点，围绕有色金 属行业采选领域的本质安全与资源集约、冶炼领域的清洁环 保与节能降耗、加工领域的质量稳定与柔性生产等对数字化 规范标准；制定数字化平台应用相关的数据采集、数据治理、 数据安全、大数据平台、工业网络、数字孪生、机理模型及 数据模型规范标准；制定面向行业的智能工厂评价、能力评 估等实施指南标准。 3. 石化 针对石化行业安全风险高、实控要求高、能源消耗大、 环保要求高等特点，围绕智能工厂总体建设，制定智能工厂 信息模型、参考架构等工厂设计规范标准；围绕新一代信息 技术应用，制定人工智能、数字孪生等新技术应用规范或规

降低能耗和排放，推动绿色制造。 项目的实施将经历需求调研、方案设计、系统集成和持续优化 等阶段。首先，进行全面的需求调研，了解企业现状及面临的问 题，并确定改进目标和关键绩效指标。接着，在充分调研的基础 上，设计针对性的解决方案，包括硬件基础设施与软件系统的选型 和配置。 为了确保项目的顺利实施，还需要构建跨部门的协作机制，确 保研发、生产、销售等多个部门的信息流通与协同作战。此外，人 才的培养与引进也是项目成功的关键，企业需加大在 求 动态调整生产计划，使得原材料的采购和设备的使用效率最大化。 例如，实施柔性生产线，通过模块化设计的生产工艺，实现快速切 换不同产品的生产，减少设备进行切换时的时间浪费。 在人员配置方面，针对不同的生产任务，合理划分人员的职责 和工时。可以通过 AI 模型分析生产线工人的操作效率，根据工作 需求进行班次调整和人力分配，确保人力资源的高效使用。 为了更好地进行资源优化管理，建议建立资源跟踪和反馈机 ，能够有效识别流程 中的能耗高峰环节，进而调整生产线布局，减少设备间的运输时间 和能耗。此外，通过实施精益生产原则，消除生产过程中的浪费， 在确保产量和质量的同时，进一步降低能耗。 接下来，针对采暖、通风和空调(HVAC)系统的优化也是降低能 耗的重要方面。通过 AI 预测算法，可以根据实时气候数据和生产 需求动态调整 HVAC 系统的运行状态，实现能效最大化。例如，部 署智能温控系

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 管理边界和目标的基础上，开展二氧化碳（以下简称“CO ”）排放源活动水平数据的收集、核算、汇 总、报告、核证，综合形成碳总 1.能源活动 2.工业生产过程 2.强度数据 1.数据质量检验 2.数据核查 3.数据不确定性分析 3.农业 4.废弃物处理 5.信息项 1.现有统计报表数据 2.碳数据补充收集调查 (仅针对���数据管理) 碳信用 绿电/ 绿证 FRAMEWORK OF PARK CARBON DATA MANAGEMENT SYSTEM 确定碳数据 管理边界 确定碳数据 管理目标 数据收集 1 碳信用（CCER、碳汇等）和绿电/绿证，可作为信息项进行统计，两者都可实现环境权益价 值。 工业园区温室气体种类分为CO 及非CO 温室气体（CH4、N2O、HFCs、PFCs、SF6等）， 本报告仅针对CO 数据管理进行制度设计。 图1-2 园区碳数据管理边界示意图 1.3 园区碳数据管理边界 08 2 2 2 SF6 2.现行碳数据管理制度体系 09 现行碳数据管理制

公司时，因各地区的经济发展水平、法律环境复杂程度以及市场准入门槛等的不 同，会产生不同的设立资金、时间成本及人力资源成本，企业需选择适合自身发 展需求和节奏的目标市场，准确地明晰人力全球化的阶段和定位，针对性地预防 和采取措施，以确保出海计划的顺利推进和实施。 核心观点四 文化差异是企业迈进全球市场必须直面的问题，宗教、民族、语言纷繁复 杂，法律和制度也差异较大。出海企业将国内的管理模式和企业文化直接搬到 各职能模块的完备度，海外人力 资源岗从初期“全面发展”的单岗向职能细化的团队 转变。 从热门职能方向来看，伴随越来越多的制造业企 业响应海外客户供应链本土化需求，在海外各地掀起 厂建热潮，针对海外业务的属地化人才团队搭建及运 营逐渐成为出海企业海外人力资源工作的重点，如何 处理日益庞大的海外属地化业务人员招募工作、如何 应对海外当地员工与外派员工的文化差异所带来的各 类冲突与挑战，是企业业务及战略得以顺利推进的关 宜度等指 标，成为海外招聘的必修课。 薪酬管理岗位：主要工作内容包括海外薪酬框架的搭建，如针对外派员工，怎样制定外 派薪酬激励机制，根据外派国的生活成本、工作环境等因素，为外派员工设立阶梯式的外派 津贴；针对属地员工，如何依据当地文化背景与工作习惯，设立符合当地人才的薪酬待遇及 中长期规划；针对协同管理，如何保证面向不同主体的薪酬体系在确保公平、公正的前提下， 仍然具有激励作用。此外，

同时通过先进的考勤与薪酬系统，自动记录考勤数据并计算工时，显著提高管理效率。 随着企业规模化，大中型企业面临核心业务增长乏力、信息孤岛问题导致整体效率下降，组织架构僵化和人才 流失等多重挑战，对其长期发展构成严重威胁。针对这一情况，我们特别推出了昇鹏人效云，以 HR 为中心， 结合整个组织的系统性工程，与业务深度融合，旨在助力企业实现真正的降本增效，特别适合团队规模超过 2000 人的大型组织。 昇鹏人效云的开发过程中，我们在汲取了 做好技能分块和人才分层 举例来说：针对“产量”人才，管理的要点在于确保用工 更安全，让管理更高效。对此，李芳阳认为，在招聘和入 职过程中，不同岗位的新员工填写提交的信息应该具有差 异性，另外，企业还可以引入二维码扫码快速入职，身份证、 银行卡 OCR 识别等技术，对应聘人员的身份快速进行识 别，这可以帮助企业规避很多用工风险，比如招入劳动黑 名单人员、应聘人员身份证信息不真实等等；而针对“专 业技能” 空档，业务可以继续。” 而除了技能分块，朱德权表示，企业还要做人才分层，“要 针对核心人才、关键人才、普通人员进行不同的层级人才 建设、培养和管理”。具体来说，企业可以通过以下几个 动作实现： 第一，对企业的业务需求进行评估、诊断和测评，充分了 解人才缺口在哪，企业亟需的是什么类型的人才，据此找 到具有针对性的方法路径甚至是技术方案； 第二，借助数字化技术给人才“贴标签”，标签信息可以

数智化：通过设备更新促进生产数字化和现代化。《行动方案》提到规模以上工业企业数字化研发 设计工具普及率、关键工序数控化率分别超过90%和75%。针对生产设备整体处于中高水平的行业，将 对标国际先进水平推动设备升级换代。在研发设计、实验等存在薄弱的环节，更新升级试验检测设备。 针对工业母机、工程机械等生产设备整体处于中低水平的行业，将加快淘汰落后低效设备、超期服役的 老旧设备，全面提升产品质量和生产效能。预 寿命评估技术研 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 08 发，鼓励通过高效光伏组件、逆变器等关键发电设备更新，推进光伏组件回收处理与再利用技术发展。 ⑤ 稳妥推进水电设备更新改造：针对电力系统有需求、电站有条件、要素有保障的水电项目，研 究推进机组更新改造。推动流域水电集控建设，开展智慧水电相关技术研究，逐步推动设备及产品智慧 运营。 ⑥ 推进清洁取暖设备更新改造：鼓励北方 国际合作局限：在全球化背景下，中国设备更新行动需要进一步加强国际合作，引进国际先进技术 和管理经验，提升国际竞争力。 风险评估与应对：设备更新过程中可能存在技术风险、市场风险等，需要加强风险评估和管理，制 定相应的应对措施。 针对这些不足，政府和企业都需要持续优化政策设计，加大资金和技术支持，强化人才培养，提高 政策执行力度，加强市场调研和需求分析，促进国际交流与合作，以确保大规模设备更新行动能够更加 高效、协调、可持续

界普遍认为，大模型时代已经到来，也象征着人工智能开启了迈向通用人工智能 （AGI, Artificial General Intelligence）的新阶段。在大模型出现之前，人工智能通常需 要针对特定的任务和场景设计专门的算法，这种方法虽然在特定领域有效，但人们对 “智能”的期望是能够适应多种任务和场景的智能系统，单一任务的人工智能系统已经 无法满足这些更广泛的需求。大模型能够跨越传统人工智能的局限性，理解和推理的 小模型的能力更适合工业生产制造领域。首先，小模型能够基于有限数据支撑精 准的判别和决策，而生产过程需要针对不同场景进行精准的分析和决策，这两者间的 契合使得小模型在生产制造领域具有独特的优势。其次，生产制造过程对准确性和稳 定性有着极高的要求，任何微小的误差都可能导致产品质量下降或生产线停工。小模 型在训练过程中，能够针对具体场景进行精细化的调整和优化，从而确保模型的准确 性和稳定性，这使得小模型在生产制 为代表的小模型通常需要依靠个性化 的业务逻辑进行数据采集、模型训练与调优，往往只能处理单一维度的数据。这一过 程不仅消耗大量的算力和人力，而且训练后的模型往往无法在多行业通用。例如，工 业缺陷检测领域的视觉模型往往需要针对一个产品或者一个设备训练一个模型，产品 或设备不同，就要对模型进行重新训练，这种定制化的需求在一定程度上制约了小模 型在工业领域的进一步渗透。 2.2. 以生成式 AI 为主的大模型应用呈现

套，实现 废水“零排放”。在固废治理方面，推动炼铁、炼钢过程废渣 循环利用，固废综合利用率达 99.4%以上。 △ 西昌钒钛产业园 （八）数字赋能智慧园区低碳管理 广元经济技术开发区针对园区碳排放底数不清、碳排放管 理不精等问题，以袁家坝片区为对象，建立“政府-供电公司 -研究机构-园区/企业”的高效沟通机制，构建“碳排核算-以 电折碳-终端监测”的立体多维碳计量体系，提出“计算工具 20 四川省近零碳排放园区试点建设 2023 年度进展报告 -系统平台”的数字化高效解决方案，服务园区碳排放数字管 理。完成园区内电解铝企业近三年碳排放核算，首创“以电折 碳”测算模型，针对不同类型排放因子实现碳排放量自动计算， 助力园区碳排放测算时间频度由年度提升至日度，测算精准度 高达 98%。开发碳监测平台，有效提升园区碳排放管理智能化 水平。 △ 广元经开区袁家坝片区碳监测管理平台 统行业为主的园区，污染物排放和能耗均较大，可在能源消耗、 污染治理等关键环节实施节能降碳措施，但却只是单一安装光 伏发电设施或者建设充电桩或建设碳排放管理平台等，没有针 对园区降碳重点和难点实施针对性措施，缺乏系统性谋划、全 局性推动。 22 四川省近零碳排放园区试点建设 2023 年度进展报告 （三）试点建设项目资金缺口较大 根据园区试点建设实施方案，实施重点工程及重点项目需