工程智能作为建设数字中国的重点领域；美国、欧盟纷纷出台专项政策与法律框 架，加大研发投入、规范发展路径，全球范围内的战略布局与协同创新已然形成。 技术层面，大语言模型实现从表层流畅到深层认知的跨越，数字孪生、时空多模 态基础模型与工程场景深度融合，工程智能操作系统的核心架构逐步成型，让曾 经的技术构想正在变为现实。应用层面，智能建造的生成式设计、智能制造的预 测性维护、智慧城市的动态调度等场景，已从实验室走向产业一线，用实际成效 需求，将分散 的各项技术能力进行高效整合与协同，通过打造统一的基础设施、数据资源、基 础模型与智能体能力等平台，为实现工程智能的规模化价值提供坚实的平台化支 撑。这一系统的构建，依赖于工程智能时空全模态基础模型关键技术、工程智能 推理决策关键技术、工程智能体关键技术等核心共性技术上的持续突破。 展望未来，工程智能的发展将呈现从知识问答走向工程推演决策、从碎片化 响应走向人模系统一体化及 ......45 6.1 工程智能时空全模态基础模型关键技术..................................................45 6.1.1 时空全模态统一表征技术.................................................................. 45 6.1.2 时空全模态数据生成技术..........

透明城市与智慧城市长期演进进程 数字城市 智能城市 智慧城市 透明行业 数字行业 智能行业 智慧行业 搭建初级系统，进行数据采集 实现基本应用，人工全程保障 全业务，全流程，全要素， 全数据，全时空，全生命周期 自动化，无人化 人机结合、决策、辅助 无人化，自主化，自助式 自适应，自学习，自演进 空间规划合理、城市运行有序，基础设施智能，生活服务便捷，城市和行业“规、建、管、服”全生命周期管理，能感知、有温度、会思考 应急管控：城市应急管控透明化 城市安全：城市安全态势透明化 城市交通：城市交通状态透明化 城市生产：城市生产态势透明化 城市旅游：城市旅游态势透明化 参照军事指挥自动化，全业务，全流程，全要素，全数据，全时空，部分环节全自动，专业优先，领导保障、决策、统筹指挥 应急指挥平台理想的定位、职责 理想定位、职责：城市窗口，使命承载，平战结合，透明管控，精细管理，服务全局，赋能宣教 应急处置不是应急指挥中 意要点 n 各级应急平台应该遵循“框架统一、个性独立”的基本原则进行建设，并努力朝着“全业务、全流程、全要素、全数据、全时空”的透明应急方向努力。 l 框架统一： l 统一标准：遵从但不拘泥于应急管理部相关建设标准、规划。 l 统一时空信息框架：遵从自然资源部《智慧城市时空大数据平台建设技术大纲(2019版)》标准，省、市级平台建设应急二三维一张图GIS承载基础环境，各区县、行 业按统一格式上

水蓄能和新型储能以应对[3-4]。 在新型电力系统的建设过程中，输变电一次设 备的更新换代受诸多因素制约，十余年内都不可能 发生革命性变化来替换现有电力系统。但可以通过 芯片化多物理量融合集成的精准感知、多源时空数 据耦合的缺陷智能识别和高保真动态多维数字孪生 的状态异常预警等关键技术，实现输变电设备数字 化。需要注意的是，输变电设备本身性能复杂、物 理量繁多、涉及学科广泛。因此，针对不同电压等 促进电网更加灵活消纳新能源的重要因素。 在新能源为主体的新型电力系统中，数字化输 变电设备将承担重要角色。输变电设备在生产时预 安装或投运后加装各类芯片化多物理量融合集成传 感器等，通过多源时空数据耦合和高保真动态多维 GIL—气体绝缘金属封闭输电线路 图 1 新能源为主体的新型电力系统示意图 Fig.1 Schematic diagram of new power system 部署[13-14]。国家能源、中国华能、中国石化等能源 央企也纷纷提出数字化转型战略，均强调海量数据 与广泛连接是数字化的最基本特征[15-17]。 电网企业的数字化建设提供海量的监测数据 和时空数据，人工智能技术的发展则为数据价值萃 取提供有效手段[18-20]。综合运用各类海量智能传感 器等，能够使数字电网的全息感知水平得到有效的 提升，利于更全面地掌握数字电网的总体状态[21]。

船舶数字孪生系统是指基于数字孪生构建的新型智能船舶系统，其核心是通过构建与物理船舶同步映 射的虚拟船舶模型，并借助物理船舶与虚拟船舶模型的虚实数据交互，实现模型与数据共同驱动的各类应 用。借助数字孪生跨时空的特性，船舶数字孪生系统可以更快、更全、更优地监控、分析、预测、优化、 控制物理船舶。船舶数字孪生系统相关技术包括船舶全要素感知技术、虚拟船舶模型构建与迭代技术、船 舶孪生数据处理与管理技术、智 基增强设施受限、低成本应用终端和室内外无缝服 务等场景下的高精度定位技术等。具体的技术发展趋势包括：广域稀疏地基基站大尺度 / 长基线约束下的 快速高精度定位方法，基于低轨星座导航信号增强、复杂时空碎片化观测数据的 GNSS 定位性能提升算法， 融合智能手机等操作终端特性的低成本平台高精度定位算法，面向室内外全景无缝定位覆盖的异构异质 GNSS/ 多传感器数据融合技术等。 （6）快速超分辨超声成像 船舶工业信息物理融合、 助力实现智能船舶的有效手段，在近五年得到越来越多的关注、研究与应用。船舶数字孪生系统的本质是 在数字世界构建与物理船舶完整映射、精准同步的数字虚拟船舶，从而突破物理世界的时空局限，达到更 好地分析、优化、增强物理船舶的目的。 船舶数字孪生系统自概念提出至今，经历了理论框架研究、局部应用探索、深化技术攻关的过程，并 开始逐步进入体系能力建设阶段。在早期的理论框架研究

大势所趋——国家数字化战略下的新型能源体系与新型电力系统 源：在集中式与分布式并举的格局下，多样化清洁能 源发电设施实现因地制宜部署，伴随能量转化技术和 智能化技术的突破，持续提升效率，降低开发成本， 进而实现在大时空尺度下优化配置，与当地资源条件 及生产生活方式有机融合。 储：多样化的储能设施不仅将广泛存在于电源侧与负 荷侧，还将以独立储能的角色为电力系统提供宝贵的 调节资源，深度参与电力系统调节与市场化运行，发 负荷等调节 性资源的利用效率，降低基础设施投资压力。 关键场景： 多元耦合以应对波动性： 光伏、风电等清洁能源出力具有很强的波动性、随机性和间歇 性，为避免大规模清洁能源并网后冲击电网，跨时空尺度的调 节平衡尤为重要。这要求在精准预测发电设施出力情况的基础 上，统筹风、光、核、水等多种供能设施以及储能等调节性资 源，达成动态平衡以保障系统安全稳定运行，从而促进清洁能 源的大规模消 体的碳排放动 态，为碳排放管控提供精准的数据依据。随着企业减排范围逐 步由自身生产及运营向价值链延伸，未来对于碳排放核算的需 求不仅限于为单一电力来源碳排放的实时展示，还需要基于电 力供应的时空变化和电力碳排放的传导机理，完成对碳排放的 全生命周期追溯，进一步以电力数据融合油、气、氢、热等其 他能源数据，实现对用能特征、工业生产运行情况、碳排放结 构等的全面掌控。 减排行动管理：

大势所趋——国家数字化战略下的新型能源体系与新型电力系统 源：在集中式与分布式并举的格局下，多样化清洁能 源发电设施实现因地制宜部署，伴随能量转化技术和 智能化技术的突破，持续提升效率，降低开发成本， 进而实现在大时空尺度下优化配置，与当地资源条件 及生产生活方式有机融合。 储：多样化的储能设施不仅将广泛存在于电源侧与负 荷侧，还将以独立储能的角色为电力系统提供宝贵的 调节资源，深度参与电力系统调节与市场化运行，发 负荷等调节 性资源的利用效率，降低基础设施投资压力。 关键场景： 多元耦合以应对波动性： 光伏、风电等清洁能源出力具有很强的波动性、随机性和间歇 性，为避免大规模清洁能源并网后冲击电网，跨时空尺度的调 节平衡尤为重要。这要求在精准预测发电设施出力情况的基础 上，统筹风、光、核、水等多种供能设施以及储能等调节性资 源，达成动态平衡以保障系统安全稳定运行，从而促进清洁能 源的大规模消 体的碳排放动 态，为碳排放管控提供精准的数据依据。随着企业减排范围逐 步由自身生产及运营向价值链延伸，未来对于碳排放核算的需 求不仅限于为单一电力来源碳排放的实时展示，还需要基于电 力供应的时空变化和电力碳排放的传导机理，完成对碳排放的 全生命周期追溯，进一步以电力数据融合油、气、氢、热等其 他能源数据，实现对用能特征、工业生产运行情况、碳排放结 构等的全面掌控。 减排行动管理：

应用智慧云控平台决策道路运行 智慧云控平台是智慧公路建设成功的根本，是决定智慧公路能否发挥“智慧”和“服务”，实现信息互联互 通的关键。利用云计算、大数据等技术，整合路网静态交通设施、动态交通流和交通参与者的时空信息，并基于 GIS/ 高精地图构建完整的数字孪生平台，在此基础上提供认知、决策、仿真、评估等算法模型，是提升交通安全 和效率的关键。 构建多应用多层次服务体系 公众出行服务是智慧公路建 要 求， 利 用 OTN/PON、5G 等 关 键 技 术， 实 现 城 市 交通治理感知数据和 控制指令的安全可靠 传输。 基于云和大数据底座 的 交 通 治 理 中 枢， 利 用时空融合计算技术， 实现对城市交通路网 容量、交通治理对象、 交通供需匹配等核心 要 素 可 计 算， 实 现 交 通 态 势 精 细 掌 握， 警 情 事 件 精 准 研 判、 管 理监控主动决策。 聚集重点道路进行交通拥堵 治理，针对重点对象进行交 通安全风险主动预防 • 提升重点路口全息感知能力 • 融合社会面、政府面数据， 建设交管时空大数据平台， 支撑指挥决策和研判 • 提升路口 / 路段的全息感知 能力 • 基于高精地图和时空数据底 座，建设数字化孪生平台， 建立数据共享和分发机制 • 提升 AI 能力，建立路网容 量计算、动静态出行需求匹 配和疏导模型、安全风险研

人工智能与云计算等技术实现信息采集、信息传输 及信息处理 3 大功能。信息层以园区碳排放核算贯 穿始终，整合园区生产信息网、交通信息网、消费 信息网、上下游信息网等环节时空分布的能流信 息，汇总各环节历史及当前的碳排放量、碳排放因 子及运行数据，进而核算每一个环节的时空碳排放 强度曲线分布和实时碳排放强度信息，并进行碳排 放量合理预测，形成以碳流信息网为主、多信息网 为辅的园区信息感知层。 平台层包括园区低碳管控平台和低碳经济平 碳潜力评估 信息层 碳排放监测 信息传感 态势感知 传感器 云计算 5G 大数据 人工智能 物联网 有线网络 信息传输 通信技术 无线传输 零碳专题库 信息处理 智能数据使能引擎 时空碳排曲线 ... 物理层 车间 生产网 能源网 能量耦合设备 设备 发电机 电动/燃氢汽车 交通网 充电桩 消费终端 消费网 智能楼宇 数据中心 信息网 路由器 输电线路 输能管道 CH4、N2O 等多 数温室气体的综合核算时，应使用基于全球变暖潜 势的 CO2 当量来表示；碳排放强度定义为园区整体 或园区内各环节、各设备的单位 GDP/产量的对应 的 CO2 排放量，在评价园区时空分布的碳排放水平 方面，碳排放强度更能体现园区当前排放现状和减 第 14 期 陈艳波等：零碳园区研究综述及展望 5501 排潜力趋势。 4.2 碳排放核算方法 园区级碳排放核算方法需解决以下

CO₂量：当排放气体以CO₂为主时使用 CO₂当量：考虑多种温室气体综合核算时使用 碳排放强度：单位GDP/产量的CO₂排放量 碳排放核算方法比较 碳排放核算系统 搭建一个能精准预测碳排放状况、分析碳排放时空变化情况、理清各环节碳排放潜力、评估碳资产并 连接碳市 核算系统 建 碳 基础 园区低碳经济体系 通过量化减碳能力、合理分配责任和市场机制，实现园区碳减排与经济效益双赢 9 / 18 低碳经济体系核心本质 机制与全生命周期碳循环机理，研究多主体联合和多环节融合形态下 园区多能域物理量和碳的传递、耦合和转换的普遍规律 这是实现零碳园区规划配置和能源高效管控的又一科学问题 1 多时空碳排放流建模方法与计量工具 可再生能源并网和储能技术应用带来碳排放流时空特性的挑战，需要研 发可实时计量、可溯源、可追踪的碳表设备与园区碳排放流信息一体化 平台 2 零碳园区分层控制架构体系 传统集中式控制方式在高比例可再生能源、分布式资源和产消者并存的 参与积极性 总结与思考 未来研究思考 科学问题 经济发展、能源消费与碳排放之间的相互作用机理 多主体联合和多环节融合形态下园区多能流-碳平衡机制与全生命周 期碳循环机理 技术问题 多时空碳排放流建模方法与计量工具 零碳园区分层控制架构体系 面向"双碳"目标的多市场耦合机制 政策视角 广义需求侧响应的集成技术研究 节能减排政策的健全机制 园区碳中和转型发展的政策体系 零