体系：石油石化运营迭代新体系 2.1 石化新智运营特征与能力框架 2.2 石化新智运营发展阶段成熟度 2.3 石化新智运营能力跃迁的价值 第三章 实践：新智运营场景及解决方案 3.1 技术框架：全栈“三智”支撑 3.2 场景案例：石化“四新”方案 3.3 石化盈科的新智运营解决方案 第四章 案例：国内外石化新智运营案例 4.1 孪生平台创新，使能全球运营 4.2 落实体系智能，释放规模效益 4 关于深入实施“人 工智能+”行动的意见》，明确提出以人工智能全面赋能科学技术、产业 发展、消费提质、民生福祉、治理能力及全球合作六大领域，系统推进 智能算力、数据供给、人才队伍与安全能力等基础支撑建设，加快培育 新质生产力。积极响应国家战略，依托石化盈科在石油石化行业的深厚 积淀与前沿洞察，我们共同撰写《石油石化新智运营白皮书》。本书系 统分析人工智能、大数据、云计算等关键技术的应用实践，助力企业在 化决策机制，《智能制造典型场景参考指引（2025年版）》则系统提炼可复用的智能运营� 模式。企业需突破局部数字化，打造覆盖资源优化、绿色生产、能耗管理、供应链韧性与客 户服务响应的全要素智能能力，以科技研发加速产业协同和价值提升，支撑现代产业体系构 建，促进全国统一大市场形成，服务国内国际双循环新发展格局。 1：智能运营：在石油石化领域是以“技术驱动效率提升”为核心，聚焦单一环节或流程的自动化、数据化优化。 �� 表1 引领石油石化运营发展相关政策措施

键阶段，推动 5G-A 与 AI 深度融合，构建“算力、网络、智能”一体化 融合的新型基础设施，成为支撑千行百业数字化转型、实现高质量发展的 战略基石。 随着企业数字化转型步入深水区，对网络与算力的需求不断提升，传统网 络架构面临“多而不融、言而无策、静而不柔、治而不智、连而无感”等 系统性挑战，难以支撑工业控制、智能制造等场景对低时延、高可靠、数 据本地化与智能决策的极致需求。与此同时，尽管 AI 5G-A 与 AI 融合驱动发展的背景 1 5G-A 与 AI 融合成新型工业化战略支撑。我国正处于加速发展新质生产力、推进新型工业化的关键 阶段，5G-A 与人工智能（AI）的融合将成为支撑产业转型和创新发展的核心动力。国家层面密集出 台政策，为构建“算 - 网 - 智”一体化基础设施提供政策的引导和战略的支撑。国务院《关于深入实 施“人工智能 +”行动的意见》强调“人工智能 +”与实体经济的结合，明确提出加快企业专网和工 +”与实体经济的结合，明确提出加快企业专网和工 业互联网建设，强化 AI 在实时控制与机器视觉等方面的支撑；工信部“扬帆”行动升级方案聚焦 5G 与 AI 协同创新，推动工业现场网升级，加强典型场景示范，助力智能制造、智慧港口等高价值应用 落地；此外，多部委联合推动的战略性新兴产业数字化转型方案，也强调以 5G-A 和 AI 为核心构建 工业大脑和数字孪生平台，实现生产全流程智能化。 产业多元化发展现状。在

益相关方的需要； 技术做支撑、发布 AOS 总体要求： ◆ 流程主导：连接战略和流程 ，建立一套指导业务开展的 ◆ 建设 AOS 管理体系，梳理和设计业务 流程体系； 架构作为信息化输入； ◆ 要素融合：将质量、合规等各要素融合于流程中 ，确保 ◆ 绩效、质量、合规、风险等要素融入 流程精准管控、合规高效； 流程实施管控； ◆IT 支撑：以业务流程为基础 ，进行 IT 建设落地 ，支撑流 ◆ 构建 构建 IT 架构，支撑业务流程运行。 程落地与高效运行。 面向我们军工装备制造业，我们构建起了 NQMS 体系后怎么用呢？ ① 人看着体系去操作执行，可行吗？ ② 用 IT 平台来帮着固化与操作执行， 目前 IT 平台软件能支持吗？治理后呢？ 前 言 若①、②都不易操作， 那 NQMS 体系怎么执行呢？ NQMS IT 支撑 瓶颈问题？ ▲ 逆向建设：通过现有软件的数据治理来达成对 逆向建设：通过现有软件的数据治理来达成对 NQMS 体系 的支撑 ① 架构引领： IT 与 NQMS 架构一致吗？ 治理前明确目标、 做 好企 业架构了吗？ ② 流程主导： IT 能执行与管控 NQMS 流程吗？ ③ 要素融合： IT 中 ，各软件关注的要素是否完整 ， 自己能否融入？ 各软件关注的要素是否一致、 能否相互连接贯通？ ④ 运行效率： 即使通过治理 ，将 IT 各软件数据链路打通

1 工业企业和园区数字化能碳管理中心建设指南 数字化能碳管理中心是支撑工业企业和园区提升能耗双控 和碳排放双控管理水平的信息系统和基础工具，通过采用人工智 能、工业互联网和物联网、智能传感等信息通信技术，开发能耗 和碳排放数据采集、监测、核算、分析、预测、预警、决策支持 等功能，支撑开展产品碳足迹、项目碳评价和企业碳管理。为指 导工业企业和园区建设数字化能碳管理中心，推进数字技术赋能 能耗和碳排放的精准化计量、精细化管控、智能化决策与可视化 呈现，持续提升节能降碳管理能力，有效支撑能源利用效率提升 和碳排放降低，促进绿色低碳转型。 二、业务功能 能碳管理中心具备能耗查询、能源消费量和强度计算、能源 消费分析与用能策略推荐、能效对标、能流分析、能效平衡与优 化、用能与碳排放预算管理、碳排放、碳足迹核算、供应链碳管 理、碳核查支撑、碳资产管理等功能。业务功能及技术方案的开 发应用需依据节能降碳相关标准政策要求，具体标准可在“全国 根据分析结果，提出优化用能配置、清洁能源使用等推荐策略。 能效对标。对各用能单元、各生产时段内的能源消费情况进 行监测，开展主要工序、重点产品和设备等的能效对标。结合节 能目标责任评价考核等要求，支撑开展节能管理。 能流分析。通过绘制桑基图能源平衡表等，对能源输入、转 换、分配、利用等全过程进行计算，对能流、能效与损失等进行 分析，实现对能源流动全貌的查看、重点能耗环节的识别等。 能效平

审议通过《政务数据共享条例（草案）》，首次以行政法规形式明确 政务数据共享内容，为构建全国一体化政务大数据体系提供基本遵循。 截止 2023 年，全国一体化政务服务平台数据共享枢纽累计发布数据 资源 2.06 万类，支撑各地区各部门共享调用 5300 余亿次，我国已有 226 个省级和城市的地方政府上线数据开放平台，开放的有效数据集 达 34 万个，横向联动、纵向贯通的全国一体化政务大数据体系已初 步形成。 建设指南》，给出了全国一体化政务大数据体系的总体定义，即：全 国一体化政务大数据体系包括三类平台和三大支撑。三类平台为 “1+32+N”框架结构，“1”是指国家政务大数据平台，“32”是指 31 个省 （自治区、直辖市）和新疆生产建设兵团统筹建设的省级政务数据平 台，“N”是指国务院有关部门的政务数据平台，三大支撑包括管理机 制、标准规范、安全保障三个方面。狭义上来说，一体化政务大数据 体系指的是各 体系指的是各地方、各行业统筹推进政务数据一体化、体系化建设思 路，通常包含底座平台建设、配套支撑体系建设、互联互通规划、应 用场景建设等相关维度，是我国数据基础制度的重要内容。 （二）一体化政务大数据发展政策背景 政务大数据的发展与演进与政府侧的职能变更、管理服务模式变 更及我国信息化发展进程等因素息息相关，可主要概括为政务信息化 建设、共享交换、共享整合和一体化四个主要发展阶段。 从政务信息化

用生态逐步拓展至多个行业领域，打造形成一批“区块链+供应链 管理”“区块链+金融”“区块链+农产品溯源”等一批典型应用 案例，为建设具有广西特色的区块链产业生态，推动数字经济高 质量发展，提供重要基础支撑。 本白皮书结合区块链发展环境，梳理国内区块链政策、技术、 市场、产业、标准等情况，总结广西区块链发展现状，分析广西 区块链发展面临的机遇与困难挑战并提出相应对策建议，旨在为 辅助政府宏观决策、行业创新发展提供决策参考。 ······························· 4 一、我国区块链发展环境与趋势 ·········································1 （一）政策支撑体系持续优化完善 ································1 （二）技术优化向多领域融合发展 ································3 （三）产业驱动引领市场投资发展 （四）强化人才资源支撑，促进合作交流 ····················· 21 附表：广西区块链应用案例汇总表 ···································· 22 广西壮族自治区信息中心（广西壮族自治区大数据研究院） 广西区块链发展白皮书（2025 年） — 1 — 一、我国区块链发展环境与趋势 （一）政策支撑体系持续优化完善 近年来我国区块链政策支撑体系已形成多维度协同推进的格

3.1 ESG数据资产化的全生命周期....................................................................10 3.2 关键技术支撑体系.....................................................................................10 3.3 整体技术架构与平台实现 全球竞争力的关键引擎。 1.2 “双碳”目标下的绿色金融新范式 中国提出的“2030年前碳达峰、2060年前碳中和”目标，不仅是一场深刻 的能源革命，更是一场广泛而深刻的经济社会系统性变革。为支撑这一宏伟目 标，金融体系正经历一场绿色转型。绿色金融的核心任务是将资本精准、高效 地引导至低碳、环保和可持续发展的产业与项目中。这要求金融机构必须具备 识别、评估和管理环境与气候风险的能力，而高质量的ESG数据正是实现这一 、绿色产业发展进度等政策目标达成情况；中观层面可追踪高耗能、高排放行 业的 ESG 风险敞口，提前预警行业风险；微观层面可精准识别企业 ESG 违规行 为，实现 “穿透式监管”。同时，这些数据还能为产业政策制定提供数据支撑， 推动政策从 “普惠式” 向 “精准化” 转变。 7 ESG 数据资产化本质上是打通绿色金融 “最后一公里” 的关键节点 —— 它解决了绿色金融领域 “价值难衡量、风险难评估、流通难实现”

······· 16 第三章 实践探索 ················································· 20 一、深化人工智能人才培养，强化人力资源支撑 ···· 20 二、促进人工智能广泛应用，助力教育创新发展 ···· 22 三、健全智慧教育机制建设，构建良好教育生态 ···· 25 四、强化智慧教育设施保障，筑牢教育数字基座 ···· 岗适配，每年面向高校毕业生汇集发布岗位信息超 2000 万个。实施“共建共享岗位精选计划”，加强岗位信息互 联共享；推出就业指导公益直播课，通过多种形式打造大 学生就业创业指导“名师金课”。考试服务支撑科学选才， 构建从政策宣介、在线报名、成绩查询、证明验证等全流 程服务体系，覆盖高考、中小学教师资格考试、全国大学 英语四六级考试、普通话水平测试等 5 类考试，累计办理 各类考试服务 437 化对输出端内容的安全测试，建立常态化的机器检测机 制，确保模型问答不触碰法律底线。组织开展人工智能 条件下的教育社会实验，对未来智慧教育形态进行充分 预演、科学应对、方案预备，为处理好人工智能与教育 的关系提供实证支撑。 四、促进国际化，深化数字教育国际交流合作 中国教育部积极践行人类命运共同体理念，以数字 教育作为教育高水平对外开放的重要内容，打造系列数 字教育国际交流合作品牌。 打造世界数字教育合作交流平台。中国教育部部长