中国工业园区 污水处理管理研究 2 知识产权声明： 本报告由绿色和平和南京大学（溧水）生态环境 研究院共同发布，知识产权归双方共有。 编者： 袁增伟、邓婷婷、郭治鑫、薛乐平 顾问： 生态环境部环境规划院环境政策部副主任 董战峰 鸣谢（A-Z）： 保航、江卓珊、刘文杰、徐婧寒、郑名扬 2019 年 5 月 3 专家荐语 专家荐语 《工业园区污水处理管理研究报告》系统综 《工业园区污水处理管理研究报告》系统综述与分析了我国当前污水处理现状以及工业园区污水处理厂管理现状和存在问题等， 从责权边界、排放标准体系、污水处理系统建设机制等方面提出了针对性的建议。总体上，报告思路清晰，资料详实，问题分 析针对性强，提出的建议符合我国当前相关方面的政策需求。建议在之后的分析研究中，可考虑不同工业园区类型差异，提供 分类指导、分类管理等差异化的管理策略。 北京师范大学环境学院副院长 张力小教授 国家《水 出各工业集聚区应按规定建成污水集中处理设施。同时，环境保护部、 商务部、科学技术部联合发布《国家生态工业示范园区管理办法》，要求国家生态工业园建设污水集中处理设施。因此，在建 设完成后，如何确保工业园区内污水集中处理设施的稳定运行是一个亟需解决的重要议题。该报告围绕工业园区污水处理厂管 理对策开展相关的研究，通过结合工业园区实际案例，全面梳理了污水集中处理设施的管理现状，系统剖析了工业污水管理的

挑战：企业多元业务需求与海量AI数据的冲击 02 2.1 在线业务面临性能与效率的极限挑战 �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 2.3 国际化进程中的全球布局、合规与质量一致性难题 2.4 安全、稳定与成本的多元保障要求 解决方案 03 3.1 打造极致性能体验，为传统计算业务打开新空间 3.2 技术和架构创新，提升AI时代的向量数据处理和协同计算效率 3.3 强化硬件安全设计，持续增强安全保障能力 3.4 础设施的核心矛盾将从“资源供给”转向“效率与价值平衡”，技术迭代将围绕“弹性算力调 度”“数据主权治理”“垂直场景深度适配”三大主线展开。 越来越多的企业核心数据正在向云数据中心迁移，计算密集型任务处理能力与弹性资源供给能力 正成为云服务商的核心竞争力。面对企业客户的数字化转型需求，减少延迟和工作负载可移植性 将是客户的关键优先事项，为垂直特定数据类型提供量身定制的云服务将创造有利的竞争优势。 技术全面升级，为复杂的企业在线业务提供保障 企业在线业务的受众范围和功能复杂度在快速增加，在金融交易、电商直播、实时游戏等场景 下，服务端动辄需要支持百万级并发连接和毫秒级响应要求，应对海量的网络协议处理、页面加 载、安全等事务。企业云计算客户不仅对算力密度有极致追求，还期望通过连接性能和存储技术 等多个方面的协同进步，实现数据库、大数据等服务平台的性能跃升。在IDC面向全球1350家企 业所

大语言模型 3 4 阿里云引入第五代至强® 可扩展处理器，实现 ECS g8i 算力再升级，为大模型 AI 推理加速添 新解，更易得、更易用、可扩展性强，满足从小模型到超大模型的各类需求。 • 使用处理器内置的 AI 加速引擎 -- 英特尔® AMX 和英特尔® AVX-512，提升并行计算和浮点运算能力； • 受益于第五代至强® 可扩展处理器显著提升的内存带宽和三级缓存共享容量，化解 AI AI 大模型吞吐性能挑战； • 利用第五代至强® 可扩展处理器内置的英特尔® SGX 和英特尔® TDX 安全引擎，实现端到端的数据全流程 保护。 CPU 也能玩转 AI - 为 AI 提速，给安全加码 挑战 解决方案 云服务器升级 解决方案 企业云服务 第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器具备更强通用计算和 AI 加速能力 阿里云 ECS g8i 集群可支撑 72B 参数级别的大语言模型分布式推理 AI 推理性能提升高达 2 50% 中小参数模型起建成本降低 3 4 白皮书 | 用友采用第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器加速自然语言处理 (NLP) 应用 助力企业服务数智化转型 图 3. 第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器具备强大性能 为 AI 加速而生的处理器 以针对工作负载优化的性能实现业务增长和飞跃 以高效节能的计算助力降低成本与碳排放 值得信赖的优质解决方案和安全功能

数据、云计算等现代信息技术的新质生产力。 工业 AI 和大模型的应用，已经渗透到工业生产的产品设计、企业流程管理规划、智能化生产、设备预 测性维护、供应链优化、创新服务、绿色制造、智能客服等众多环节，它通过处理和分析海量工业数 据，帮助企业在上述各个环节中做出最优的智能化决策，从而在多个环节全方位实现提质、增效、降 本，增强竞争力。 在日趋激烈的工业市场竞争中，寻求部署新技术来提升综合竞争力，是企业的生存之道。而引领工业 .. 13 2.1.1 第 12 代英特尔® 酷睿™ 移动处理器 ..................................................................................................13 2.1.2 英特尔® 酷睿™ Ultra 处理器 ................................ ..........................................................16 2.1.3 英特尔® 至强® Max 系列 & 英特尔® 至强® 6 处理器 ...................................................................20 2.1.4 英特尔锐炫™ 显卡 .......

69 70 71 72 73 74 75 07 硬件产品 第二代英特尔® 至强® 可扩展处理器 第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器 英特尔® 傲腾™ 持久内存100系列、200系列 英特尔® 傲腾™ 固态盘 P5800X/P5801X 英特尔® Movidius™ 视觉处理器 (VPU) 软件和框架 OpenVINO™ 工具套件 面向英特尔® 架构优化的 TensorFlow 化教育体系添加了新动力。 人工智能在教育行业各场景中的应 用探索与实践 目前，在教育行业各场景中，如图 1-1-2 所示，由数据驱 动，基于各类机器学习 / 深度学习方法构建，涵盖计算机视 觉（CV）、自然语言处理（NLP）以及自动语音识别（ASR） 等技术领域的人工智能应用探索和方案部署，可以分为教学 环节、练习测评和教学管理三个核心场景： • 教学环节场景：与传统教学模式相比，智慧教育引入更多人 英特尔在 5G、边缘计算（MEC）平台以及 “云 - 边 - 端” 架 构上的一系列成功部署和实战经验。 统也给传统校园 IT 架构带来挑战。部署在教室等系统末端 的设备通常处理能力较弱，而全部通过远端数据中心或云端 进行处理，又容易受到网络因素的影响。为应对这些问题， 智慧教育系统的系统架构正由简单走向复杂。 挑战往往伴随着机遇。面对以上挑战，各教育行业解决方案厂 商在为各级教育机构打造新一代

这一融合 过程中，负载整合技术发挥着至关重要的作用，它打破了传统系统中 AI 处理和实 时控制相互独立的架构壁垒，实现了多种计算任务在统一平台上的协同优化。 新一代计算平台的异构架构优势在此背景下显得尤为重要。通过整合高性能 CPU、 GPU 和专用 AI 加速器，结合先进的负载整合技术，单一平台即可同时处理实时 控制任务和复杂 AI 推理，实现了前所未有的计算效率和系统简化。这种技术创新 诺达佳：人-机-AI 协同工业控制代码自动生成系统 ......................................... 30 易码智能：基于 Kithara 负载整合的实时数据采集处理解决方案 ..................................... 34 关维技术 U2：基于 ACRN 的液压机械加工专机 .......................... 渐显现： • 多轴协同控制需求激增：生产流程的复杂化和精细化推动了对更多电机和执行器同步控制的需求增长，以实 现精确的多点协调和同步。传统的单一控制解决方案，如独立的 PLC 或微控制器，在处理大规模轴控任务时 面临性能瓶颈，难以满足现代工业对高度集成和协调性能的要求。 • 超短控制周期追求：追求更短的控制周期以提高控制精度已成为行业发展的核心趋势。在高速自动化生产线、 精密加工以及

1 / 35 摘 要 随着 6G 通信网络的快速发展，负责数据转发和处理的核心功能模块用户面面临着多样化服务场景、 超高吞吐量、超低延迟和动态资源调度带来的前所未有的挑战。本白皮书重点介绍了可编程技术支 持的 6G 用户面，系统地探讨了其需求、架构设计和关键技术，旨在为未来的 6G 网络提供灵活、智 能、高效的用户面解决方案。 白皮书首先分析了 6G 移动通信网络对可编程用户平面的核心要求，包括支持多种服务场景（如智 软硬件协同和智能编排能力。本文进一步构建了一个具有协议可定义性和功能可扩展性的分层解耦 架构系统。 关于关键技术，白皮书强调了四个关键方向： 1、在网络计算中：通过将计算能力深度嵌入用户平面，实现了近边缘数据处理和实时响应。 2、 动态协议可编程性：支持按需定制和动态加载协议栈，以满足垂直行业的异构需求。 3、 功能服务化：通过基于微服务的架构将用户平面功能解耦，增强部署灵活性和资源利用率。 4、 路 OpenFlow 将控制面和数据面分离，用户可以通过集中的控制端去控制每个 交换机的行为； 2015–2025 年：通过 P4 编程语言以及可编程 FPGA 或 ASIC 实现数据平面可编程，这样，在包 处理流水线加入一个新协议的支持，开发周期从数年降低到数周； 2020–2030 年：展望未来，网卡、交换机以及协议栈均可编程，整个网络成为一个可编程平台。 在 SDN 的架构中，由控制平面、数据平面

化能力，指标覆盖越全面，可视化 能力越好 09 10 图2.4 混合云现代化运维体系参考架构 规范与流程 安全管控 故障定级规范 业务上线规范 业务变更规范 运维数据治理规范 故障处理流程 应急恢复流程 运维业务管理 变更管理 爆炸半径管理 问题与故障管理 云网跨域协同 事件管理 运维事件、变更事件 监控管理 全链路监测 服务台 配置管理 配置一致性管理 运维数据管理 流程数据管理 产品生命周期管理 EOX管理、版本变更 知识库管理 案例库、风险库 局点档案管理 云平台档案、应用管理 运维平台治理 统一CMDB 运维数据接入 统一故障处理 运维可视化 运维自动化 运维组织治理 组织架构 岗位职责 人员绩效 人才管理 组织协同 数据安全 人员安全 IT安全 作业可信 物理安全 最后，通过对目标用户的战略意图、业务现状、技 通过“因地制宜”制定运维规范，树立运维制度和 流程，指导各项运维工作依规有序进行。 典型的运维规范包含业务故障等级定义、业务上 线规范、业务转维规范、运维数据治理规范等。 典型的运维流程包含故障处理流程、应急恢复流 程、主动运维流程、变更流程等。 典型的指标度量体系包含告警响应及时率、事故 恢复及时率、事故数量、变更成功率等。 2、运维组织治理 根据用户实际情况定义运维组织架构，识别关键运

···················································································· 7 2.1.3 视频采集与处理技术····················································································· 8 2.1.4 网络 2 信息化处理的需求分析················································································16 3.2 智慧园区信息平台的基础技术架构···································································19 3.3 大数据处理层的设计· ··········································································· 39 4.3 智慧园区环境参数海量数据采集和处理功能设计··········································· 42 4.4 本章小结·······································

流程引擎 缓存管理组件 缓存管理组件 流程设计器 规则管理组件 数据访问组件 表单设计器 日志管理引擎 通知管理组件 搜索组件 协议传输组件 文件管理组件 扩展框架 异常处理组件 通用管理组件 运维工单数据 监控系统 邮件 短信 身份认证 其他系统 流程平台特色 13 产品特色 符合国内用户使用习惯，关 注用户体验，内置基于ITIL 最佳的基础流程实践 快速通道 工单列表 产品功能介绍—支持各种流转模式 15 十七种动作：“建、派、抄、协、交、审、领、退、驳、 追、转、办、催、知、复、闭、废” 十一个状态：“开始、草稿、待审批、审批中、待处理、 处理中、已完成、作废、归档” 产品功能介绍—支持多种流程模型 16 流程模型可以是 预定义流程，也可 以是自由流程，也 可以采用自由流程 与预定流程相结合 的方式。 预定义与自由模 产品功能介绍——灵活的流程设计器 17 IT流程图设计的组成部分： 任务流程 草稿 处理中 已完成 已归档 创建工单 任务创建人 Task_R0 开始 简单任务 结束 自行处理 任务处理 任务处理职员 Task_R1 分派任务 专家处理 任务处理专家 Task_R2 处理结果验证 任务创建人 Task_R0 完成处理 完成处理 归档 任务类型= 简单任务 else 工单状态 •