........................... 60 6.2 情景规划：一个虚拟园区 .................................................... 60 园区及其系统边界的定义 .................................................. 60 能源需求的特征 ................. 当地气候中和能源潜力的开发利用程度， 以及相关技 术应用的经济可行性。因此，地方层级的规划需要在中 央基础设施长期转型计划的支持下进行。此外，情景规 划必须充分考虑到监管、社会经济、环境和技术等方面 的外部变化与干扰。 100 60 80 40 20 0 月度相对能源量（百分比） Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 光伏产量 建筑需求 月度相对建筑需求和潜在光伏发电量的比较 Parkstad Limburg地区的Kerkrade超循环庄园。 在未来30年内，由于人口老龄化和年轻人向城市群迁 移，Parkstad Limburg地区的人口预计将减少27%。因 此，在20世纪60年代为解决住房短缺问题而建造的高层 公寓楼将逐渐变得多余，尤其是它们已经不再符合当前 对于居住舒适度的要求。Kerkrade超循环地产项目利用 这样一栋10层高楼的材料，通过使用不同的回收技术建 造

数字化病理 ............................................................................................... 60 3.4 制造园区 F5G-A 应用 ............................................................................ 61 8K (7680×3840) 30~60fps 1:300 68-135Mbps 裸眼 3D 小屏 （Pad/手机） 2K (2560×1440) 60fps 1:350 29Mbps 裸眼 3D 电视大屏 （16k） 2K (2560×1440) 60fps 1:350 868Mbps 传统云教学 4K (3840×2160) 60fps 1:300 ~38Mbps ~38Mbps 极速云教学/沉浸 式 XR 云教学 4K (3840×2160) 60fps 1:40 (极速编码) ~300Mbps 深度沉浸式 XR 3D 云教学 超 4K (3680×3140) 60fps 1:40 (极速编码) ~800Mbps 中国电子节能技术协会 绿色全光网络专业委员会 54 54 3.2.3 VR 智慧实验室 VR 智慧实验室是教育

洞察变革，驱动增长 IBM 商业价值研究院 | 研究简报 生成式 AI 给供应链带来重大变革。64% 的供应链高管认为生成式 AI 正 全方位革新工作流程。 供应链团队必须改变工作方式。60% 的运营和自动化高管表示，到 2025 年，AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 自动化决策的比例将进一步上升。运营和自动化高管们表示，生成式 AI 将在未来两年内将数字助理的决策量增加 智能供应链洞察变革，驱动增长 6 的高管表示，到 2025 年，AI 助手 将接管大部分常规和事务性工作。 的高管表示，到 2026 年，其组织将把 智能自动化和 AI 助手整合进供应链工 作流程。 60% 90% 目前，供应链团队受限于纷繁复杂、互不相连的海量数据。虽然供应链 团队现在能获取实时数据，制定更智能高效的决策，但由于数据量庞大， 许多机会常常错失。 生成式 AI 驱动的数字助手正在扭转这一局面。AI 助手能够分析延误的主要供应商，并找出造成供应链中断的因素， 如天气、资金问题或运输瓶颈。接着，AI 预测模型可以预测出未来形式。 AI 助手据此提供针对性建议，帮助供应链团队做好准备，应对未来挑战。 60% 的高管表示，到 2025 年，AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 3 90% 的高管表示，到 2026 年，其组织将把智能自动化和 AI 助手整合进 供应链工作流程。 4 智能供应链洞察变革，驱动增长

7.21 万吨，较基期下降 97.62%。 0% 20% 40% 60% 80% 100% 2020 2040 2060 工业 建筑 交通 废弃物 0% 20% 40% 60% 80% 100% 2020 2040 2060 工业 建筑 交通 废弃物 0% 20% 40% 60% 80% 100% 2020 2040 2060 工业 建筑 交通 采用脱碳/碳削减 技术 - 到 2040 年，CCUS 技术将捕捉 20%的 CO2，非二氧化碳削减 技术将捕捉 16%的非二氧化碳 温室气体 到 2050 年，CCUS 技术将捕捉 60%的 CO2，非二氧化碳削减 技术将捕捉 48%的非二氧化碳 温室气体 到 2060 年，CCUS 技术将捕捉 100%的 CO2，非二氧化碳削减 技术将捕捉 80%的非二氧化碳温 室气体 能源结构调整 到 2025 年，光伏发电装机量 达到 47 万千瓦，年发电量 4.7 亿度电；到 2030 年，化石燃 料发电占比不断减少 到 2040 年，光伏发电装机量达 到 60 万千瓦，年发电量 6 亿度 电，化石燃料发电占比降至 10% 到 2050 年，光伏发电装机量达 到 120 万千瓦，年发电量 12 亿 度电，氢气逐步替代天然气发 电 到 2060

附件2：中国海外园区数据库 57 附件3：园区的屋顶面积数据采集方法 57 Tier1园区的屋顶面积数据采集方法 57 MBF屋顶选取工具开发方法与应用步骤 59 附件4：太阳辐射量评估简述 60 附件5：风能资源潜力评估简述 62 名词解释 62 缩略语表 63 注释 63 参考文献 65 关于WRI 中国海外园区可再生能源开发技术潜力评估 | 1 执行摘要 项目建设用地控制指标》，各类工业项目建设用地的建 筑系数（建筑物、构筑物、堆场占地总面积÷项目总用地 面积×100%）均大于40%。通常情况下，中国国内大部分 工业园区的建筑系数均取40%～60%。类比海外园区未 来建设完成情况设置该情景，假设可供建设光伏屋顶 发电站面积占海外园区总规划面积的比例为45%。 ▪ 卫星影像情景： 卫星影像情景基于地理信息系统相关数据，计 算当前可供建设的既有屋顶面积下的光伏系统开发 缅甸曼德勒缪达产业新城工业园区 Tier2 加工制造型园区 58 58 杭州硅谷协同创新中心（钱塘中心） Tier2 技术研发型园区 59 59 浙江海亮股份有限公司（美国）工业园区 Tier2 资源利用型园区 60 60 老挝-中国现代农业科技示范园 Tier2 农业开发型园区 61 61 苏丹-中国农业合作开发区 Tier2 农业开发型园区 62 62 莫桑比克-中国农业技术示范中心 Tier2 农业开发型园区

占严重超标重点企业总数的比例仍连续五个季度接近或超过 50%（图 2）。 100% 80% 60% 40% 20% 0% 第一季度 严重超标企业数量（家） 第二季度 第三季度 第四季度 涉水企业 涉气企业 污水处理厂 2016 21% 22% 32% 25% 55% 78% 59% 60% 59% 54% 49% 63% 2017 2018 第一季度 第二季度 第四季度 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度 第一季度 第二季度 第三季度 第四季度 01 污水处理厂超标排放现状 80 70 60 50 40 30 20 10 0 图 1 2018 年前三个季度严重超标各类型企业数量 图 2 2016-1018 年严重超标污水处理厂占严重超标重点排污单位总数比例

所有31项 韧性能力的平均成熟度得分为56分（参见图二）。 63 成熟度得分范围：0~100 概念验证 和试点 部分能力部署 持续转型 革新工作方式 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 23 34 37 36 26 31 34 24 38 33 31 27 80 84 83 80 87 79 74 79 76 76 航天和国防 公用事业 汽车（辅材/部件） 石油和天然气 生命科学 所有行业平均分 消费品和服务 高科技 化工 工业设备 金属和采矿 汽车（整车制造） 62 61 60 59 56 56 56 56 55 55 50 总体平均值 后25%平均值 前25%平均值 智能制造 | 09 特刊 而对于中国企业来说，强化制造和供应能力的 零敲碎打、局部式的方法推动转型，结果导致效益非 常有限，成熟度止步不前。 韧性得分：0~100 试点 部分部署 转型正在进行 中国 全球 完成转型 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 需求预测 动态化、可持续的产品开发 自主生产 本地化、可灵活调整的供应链 端到端智能控制塔 灵活的员工队伍 敏捷组织 后25%平均值 前25%平均值

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 评估评级等外，还有供应商遴选/入围、申报方 案、支撑服务、产业对接等。 几 点 说 明 • 技术：60-70%左右，重点强调需求理解、技术方案的实现、项目 实施进度计划、核心团队、售后等 • 商务：20-30%左右，主要看企业是否有类似业绩等 • 报价：10%左右 评分 情况 付费 方式 企业虽然对大模型的落地探索较为热情，但也对大模型的落地应用伴有担忧。数据结果的不确定性导致决策风险是企业最担忧的事 情，占比达80%。除此以外，领域知识结构化困难且不足、多模态理解能力不足也是企业较为担忧的，占比分别为60%和55.6%。 由此也说明，当新技术应用于实践时，需求端市场更多是从实际落地的可行性考虑的，故对新技术的反应更加理性克制 。 注释：针对已经进行了数字化转型的企业客户进行调研，N=45。 来源：艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 11.5% 13.6% 9.5% 7.0% 7.0% 4.9% 7.8% 7.4% 10万以下 10-15万 15-20万 20-25万 25-30万 30-40万 40-50万 50-60万 60-70万 70-80万 80-100万 100万以上 市场特征3-大模型相关人才需求情况 市场整体对提升模型能力的算法工程师的需求度高，更细化的分工初露苗 头，市场整体对人才的抢夺相对理性，符合行业产品打磨期人才需求特性

工业大模型应用报告 护和实时优化，从而减少停机时间，提升生产效率。根据 ABB 预计，Genix Copilot 提 供的数据分析洞见有望将资产生命周期延长 20%，将设备意外停机时间减少 60%。 美国钢铁公司21（U. S. Steel）与 Google Cloud 合作，推出的首个基于大模型的应用 程序 MineMind™，利用 Google Cloud 的 AI 技术简化设备维护过程。该应用不仅辅助 技术简化设备维护过程。该应用不仅辅助 维护团队进行卡车维修、订购零件、提炼复杂信息，还提供全面的参考资料以确保准 确性。MineMind™预计将改善维护团队的体验，更有效地节省技术员时间和降低卡车 维护的成本，目前该应用已经在 60 多辆运输车上运行。预计完全运行时，MineMind™ 将帮助维护技术员减少 20%以上的工作时间。 4.2.3 工业机器人控制 大模型的出现可以帮助机器逐渐实现真正像人类一样交流、执行大量任务。工业

.......... 60 3.4.1 产品创新方向（生态化服务框架）.............................................. 60 3.4.2 市场竞争格局.................................................................................. 60 3.4.3 潜在市场机会 50 张样本即可达到 90%准确率。 动态校准：在线学习机制使模型每月数据需求降低，以适应产线的快速换 型。 ⚫ 对比差异：工业大模型的数据利用效率提升 5-8 倍，数据标注成本降低 60%， 突破传统模型的数据依赖瓶颈。 1.4.2 模型能力维度对比 ➢ 传统模型： 18 架构局限：多为单任务专用模型（如 SVM 用于故障分类、CNN 用于视觉 检测） 提升 持续进化：联邦学习框架支持跨工厂知识共享，某装备联盟模型每月自动 进化 2 次 ⚫ 性能提升：在相同数据量下，工业大模型的多任务处理效率提高 3-5 倍，复 杂场景泛化能力增强 60%。 1.4.3 应用范式维度对比 ➢ 传统模型： 单点应用：独立服务于特定环节（如预测性维护或视觉检测） 响应延迟：某冲压产线质量检测系统存在 200ms 决策延迟，导致 0.5%的漏