目前，在园区层面探索实现气候中和的实践仍处于起步阶段。无论是转型方案设 计，还是长期规划落实，都还没有标准化的方法或准确适用的参数。在实践中，对 转型进行探索的园区不仅需要确定项目边界范围和短期目标，而且还需要制定长期 的转型战略。本指南旨在: 为致力于大幅降低能耗与排放、分阶段实现园区气候中 和转型的先行者提供指导信息。 在接下来的“如何实现园区气候中和？”一章中，我们对园区实践气候中和转型的 必要步骤和阶段进行了总结阐述。 如一个可以持续稳定提供大量工业余热的企业)。如果 投资方同时也是园区系统的最终用户，那么实现气候中 和的可能性就会大大增加。在实施过程中，如果并非由 单一的利益相关方参与决策，则需要有一个面向各方的 动员阶段。动员阶段中，应促使各利益相关方进行充分 沟通，并最终达成必要的共识，例如，是否面向市场开 如何实现园区气候中和？ 步骤一： 发起并组织协调利益相关方 放通用基础设施（如热网）的投资开发。一旦阐述清楚 的划分。如果只考虑产品的生产阶段，也称“从摇篮到 大门” (cradle-to-gate); 如果考虑从产品生产到结 束使用的完整过程，也称“从摇篮到坟墓”(cradle- to-grave); 如果进一步通过回收、再利用等手段把 材料和产品投入到一个新的生命周期中，就称其为“ 循环经济”(circular economy) 或“从摇篮到摇篮” (cradle-to-cradle)。建筑全生命周期的各个阶段如图 2所示。

连接起来，形成自感知、自驱动的智能制造系统。  可持续发展：关注资源利用效率和环境保护，通过智能化技术 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 厂还强调与供应链的深度融合，使整个生产和物流链条高效协同。 在发展历程上，智慧工厂的概念经历了几个重要阶段：  早期阶段：传统制造业以人工操作和经验管理为主，生产效率 低，响应市场需求能力弱。  自动化阶段：随着自动化技术的引入，生产线开始实现机械 化，但信息孤岛问题依然存在，各个环节之间缺乏有效的数据 共享。  智能化阶段：大数据、云计算、人工智能等新兴技术的广泛应 用，促使制造业向智能化转型，生产过程中的数据采集、处理 金上的可持续性。 项目的时间框架建议分为以下几个阶段： 1. 需求分析与方案设计：1-2 个月 2. 硬件采购与部署：2-3 个月 3. 软件开发与功能集成：3-4 个月 4. 系统测试与优化：1-2 个月 5. 运营培训与系统上线：1 个月 通过以上划分，整个 MDC 项目的预估时间周期为 12 个月，项 目进展将通过阶段性评估，确保按时、按质、按量完成目标。 总之，AI 大模型智慧工厂

ChatGPT，引发了行业热潮，直至今日，业 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 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 能力有了极大的飞跃，同时也提高了复用的效率，为人工智能技术在更多领域的应用 提供了坚实的基础，推动人类社会迈向通用人工智能（AGI）的新阶段。 通用性和复用性是大模型的关键价值。2017 年，Google Brain（谷歌大脑）团队在 其论文《Attention Is All You Need》中创造性地提出 Transformer 2. 大模型有望成为驱动工业智能化的引擎 人工智能推动工业智能化发展进入新阶段。工业发展是一个逐步演进的过程，经 历了机械化、电气化、自动化、信息化的阶段后，当前正处于从数字化向智能化迈进 的阶段。每个阶段都是工业与各类创新技术的融合，对传统制造业进行升级和改造， 提高生产效率、降低成本、提升产品质量。当前阶段，工业领域积累了大量的数据、 基础能力和场景需求，为工业场景与人工智能技术的融合提供了基础条件。而人工智

“一带一路 ”倡 议的提出为新起 点 ， 我国制造业 国际化发展进入 转型升级期 ， 对 外开放的广度和 深度将进一步拓 展 第三阶段 （ 2001-2012 年） 当前我国制造业国际化的新格局 出口贸易的转变 • 贸易总量看 ，工业制品出口额突破 3 万亿美元 ，工业制品 成为我货物贸易出口的绝对担当 2018 2020 2022 第四阶段 （ 2013 年至今） ID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CCID CC 我国制造业国际化已进入转型升级新阶段 我国制造业国际化发展的阶段划分 我国制造业国际化分为起步期、快速发展期、均衡扩张期、转型升级 我国制造业国际化分为起步期、快速发展期、均衡扩张期、转型升级 期四个阶段 第二阶段 （ 20 世纪 90 年 代） ID CCID CCID CCID CCID 第一阶段 （ 20 世纪 70 年 代 末 -80 年代 末） 从外部看 大国担当：逆全球化愈演愈烈，以 WTO 为代表的多边贸易 体 制面临挑战，我国必须成为全球化的支持者与维护者 因势而为：全球经济增长缓慢，我国制造业发展需要根据形

所未有的速度重构制造业的智能化体系。随着第四次工业革命的推进，工业大 模型凭借其卓越的数据处理能力、出众的跨模态融合特性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 管控与优化 调度，进而显著提升生产效率、削减成本并增进产品质量。从宏观视角审视， 工业大模型对于引领制造业朝着高端化、智能化、绿色化方向迈进，强化国家 制造业的竞争实力，推动经济迈向高质量发展阶段，具有不可估量的深远价值。 在工业 5.0 时代，智能制造已演变为全球制造业发展的主流趋势，而工业大模 型作为其中的核心技术要素之一，必将为制造业的深刻变革注入强劲动力，驱 动产业实现新跨越与 型聚焦 跨行业共性需求（如工艺流程优化）;行业型深耕汽车制造、电力等垂直领域 （支持零部件设计、故障检测等）;场景型则专攻研发设计、设备运维等具体环 节（实现质量管控、故障预测）。其构建遵循三阶段体系：首先完成工业数据制 备，处理 CAX 模型、传感信号等特有模态数据；随后训练工业基座模型，攻克 工业语义理解、小样本学习等技术难点；最终通过任务适配实现场景交互，与 PLC、工业机器人等设备协同运作。

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。 • 从部署架构来看，数智园区更强调构建云 – 网 – 边 – 端的 协同处理模式： 初级阶段的数智园区通常更强调云平台的构建，将负载集中 在云中进行处理，这种方式构建了数智园区的基础平台， 在交付效率、扩展性等方面有着突出优势。但随着园区内 物联网终端的快速增加，需要采集、处理的数据的爆发式 这将可以赋予基础设施出色的灵活性，实现资源的自动弹 性伸缩，让网络和边缘侧可以更好地得到云端的赋能，最 终加速业务创新与价值变现。 • 从驱动方式来看，园区的发展驱动力从流程驱动转变成为 数据驱动： 在初级阶段的数智园区，强调的是流程驱动，即使用数字化 技术重塑园区的管理、运营流程。而在数智园区时代，数据 驱动成为园区发展的核心动力，终极目标是构建数智化底座 以及数据分析应用体系，实现基于数据和规则模型，对园区 特别是在基础设施层面，数智园区广泛存在 IT 基础设施缺 少整体规划，软硬件之间缺乏充分的兼容与优化，算力、存 储等资源无法敏捷扩展等问题，难以支撑上层应用的创新。 • 园区内部仍然存在设备与数据孤岛，体验不佳 虽然在数智园区阶段，大量的应用与数据已经打通，但是 随着数智化技术的快速创新，大量智能化设备与应用不断加 入，园区内不断产生新的孤岛。此外，随着大模型、数字孪 生等系统的应用，数智园区对于数据间互联互通的深度提出

评级机构、各交易市场、政府监管平台的标准化与规范化错误！未定义书签。 七、 能碳系统技术与实施 ........................................... 45 （一） 前期准备阶段 ............................................45 1. 深化设计 .......................................... Cjc：建筑建材生产运输阶段的碳排放，应为建材生产阶段碳排 放与建材运输阶段碳排放之和，该指标应在设计阶段由设计、建设 单位对材料清单进行计算。 Cjs：数据中心建设阶段的碳排放，包括工程器械、工程车辆和 施工人员活动产生的碳排放，应由建设单位对建设阶段的过程碳排 4 零碳数据中心园区能碳管理系统白皮书 ODCC-2023-02006 进。 Csb：数据中心设备及材料生产运输阶段的碳排放，包括除建筑 除建筑 建材外的所有设备和材料在生产、运输阶段产生的碳排放，该参数 在采购阶段，由设备清单，按照材料重量进行核算，对于无法细分 的设备，按设备重量 1.1 倍的冷轧碳钢板卷的碳排放等效计算。 （五）绿电 根据国家发展改革委、财政部、国家能源局关于做好可再生能 源绿色电力证书全覆盖工作促进可再生能源电力消费的通知发改能 源〔2023〕1044 号的定义，绿电是指全国风电（含分散式风电和海

0为背景，通过大模… 行业分类 按照工业大模型的模型形 态、技术特征的分类方式… 行业特征 工业大模型行业的特征包 括：1、准入门槛高，需要… 发展历程 工业大模型行业 目前已达到 3个阶段 产业链分析 上游分析 中游分析 下游分析 行业规模 工业大模型行业规模 暂无评级报告 SIZE数据 政策梳理 工业大模型行业 相关政策 6篇 竞争格局 数据图表 摘要 工业大模型依托智能制造和工业4 用，可以分为三个阶段。第一阶段：萌芽期 （2022年11月-2023年2月）在这一阶段，OpenAI首次推出的ChatGPT为大模型的发展奠定基础，标志着人工 智能的大模型时代已经到来。第二阶段：启动期（2023年3月-2023年12月）在这一阶段，国内外企业包括 OpenAI、Google、百度等不断推出并更新大模型产品。第三阶段：高速发展期（2023年6月-至今）这一阶段 大模型逐步应 型产品的企业不断优化大模型在工业中的应用。 萌芽期 2022-11~2023-02 2022年11月，OpenAI发布了ChatGPT，标志着大模型时代已经到来，人工智能迈向通用大模型AGI 阶段 大模型开启了人工智能的新时代 启动期 2023-03~2023-12 2023年3月、OpenAI推出GPT-4；Anthropic推出大模型产品Claude；百度推出“文心一言”大模 型；

能。1）市场机会层面：行业层面上，离散制造业中的高技术产业是高潜力行业；打法层 面上，垂直行业攻坚和信创/国产替代行业相对容易出现领头企业。2）产品层面：大模 型具有非常强的可探索性，但还处于非常早期的阶段，供需双方都在尝试。大模型短期 对市场竞争格局影响不大，但长期看，当大模型对实际应用场景具有支撑作用能力时， 会加速市场变化，故企业需把握大模型机会。3）数据层面：目前市场上数据交易、数据 开放的声 动有意愿的参诊企 业开展改造，并跟 进参诊企业的改造 进度和改造成果 具体执行步骤 组织准备阶段：诊断组、诊断进 度计划等 统一宣贯阶段：采购方介绍要求、需求方陈述诊断 计划并与参诊方对接 诊断启动阶段：确认参诊企业初步需求-制定诊断服务计划-诊断服务启动申请-诊断服务质量监督 机构审核同意后，进入下一阶段 诊断实施阶段： 1-召开诊断首次会：邀请企业主要负责人、相关部门核心人员进行项目背景及需求拉通。 3-提供主题培训：不少于2次数字化转型、智能制造等相关主题培训，且需针对不同企业提供差异 化培训服务，每次培训时长不低于2小时。 4-诊断汇报：诊断总结阶段前提供不少于2次的情况汇报，汇报内容包含尽调情况、智能化数字化 弱项、初步改造建议等。 5-提供自诊断辅导。 诊断总结阶段： 1-召开诊断末次会：通报诊断结果、改进建议和诊断报告书框架。 2-上传诊断记录文件和诊断报告书。 3-编制诊断报告书：根据初步的诊断

能源体系全面建立，能源利 用效率达到国际先进水平，非化石能源消费比重达到 80%以上，碳中和目标顺利实现，生态文 明建设取得丰硕成果，开创人与自然和谐共生新境界。1 上述整体目标将指导中国分阶段完成全社会的碳达峰和碳中和工作。 1 《中共中央 国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》 7 需要长期细致的运营，在积极借鉴外部经验的同时充分发挥内部主动能动性才能有 效果。 ▪ 能源循环利用系统建设：从理念设计开始，就需要考虑整体系统循环利用的可能性 和实操性，提升低品位能源的利用率；在运营阶段也必须有方法论的指导和日常运 维的落实。 13 切入点： 能源供给： ▪ 外购绿电（保证大部分电能质量的稳定） ▪ 因地制宜建设分布式能源系统（屋顶光伏等相对成熟的技术） ▪ 建设能根据政策/天气/市场/大宗商品价格等因素灵活调节阶段性的能源供给和采购 策略 能源分配： ▪ 配电设备低碳化（使用绿色气体等方式） ▪ 建设兼具柔性和韧性的数字化配电系统，满足分布式设备接入和源荷碳足迹监控的 灵活需求 ▪