某市智慧机场数字园区 一、园区智慧中枢 AIOC 智能运营管理中心 1 园区 IoT 物联平台 园区 IBMS 智能化平台 4 3 园区 CIM 数字孪生平台 2 目录 园区云数据中心 5 1. 园区智能运营监测指挥中心 （ AIOC ） AIOC 目标 满足园区管理、协调、处理应急事件的需求，可以汇聚园区各类信息资源，以智能分析预测等手段，提高管理、应急和服务的相应速度，为领

信息资源，建立部门间数据交换的渠道和统一出入口， 保障数据安全可靠的前提下，实现部门间数据互联互通的同时，沉淀汇聚有价值的数据。 6 智慧城市建设核心中枢 - 城市大脑 数据中枢 应用支撑中枢 人工智能 中枢 区块链 中枢 城市运管中心 • 夯实城市数据资源基础 • 建设集中汇聚、高度融合、及时更新、切实可用的数据资源中心 • 完善数据资源“三清单一目录” • 推动数 推动数据资源汇聚，提高数据质量，提升城市数据综合治理能力 加快基础数据归集治理 • 集数据采集、交换传输、存储管理、分析处理、应用支撑、全景 展示等功能于一体 • “ 可看、可用、会思考”的城市大脑中枢体系 构建城市大脑中枢体系 • 建立城市运行指标体系、运行态势感知体系和指挥调度体系 • 形成深度认知、决策科学迅速的城市运行管理中心 • 提升城市管理精细化水平 搭建智慧城市运行管理中心 有温度、会思考、善感知 国际智创之城 人工智能中枢 应用中心 算 法 中 心 AI 工作室 数 据 接 入 设 备 接 入 管 理 中 心 区块链中枢 应用平台 链路监控 基础底链 链路管理 数 据 安 全 数据智能分析 大数据能力平台 数 据 开 发 治 理 数据资源服务中心 大数据资源中心 基础库 主题库 数据归集 专题库 大数据中枢 应用支撑中枢 业务服务支撑 业务接入

底座，打造城市智能中枢，推进业务一体化融合，实 现全域感知、全网协同和全场景智慧，让城市能感知、会思考、可进化、有温度，提升城市综合治理水平，让居民的幸福感更强、企业生产效率更高、 行业更具创造力，最终建成智慧城市 智能连接以 5G,WiFi6 、 lot 为代表的新一代联接技术，让城市真正实现高迪 网络全域覆盖，真正实现万物互联，为干行百业创新飚能 智能中枢是大脑和决策系统， 低代码零代册 应用使能 CDN WIFI6 口 ⑨ 88 智慧应用 知识计算 AI 使能 智能中枢 云基础设施 计算府储网墒安全区块链 CDNWellnk|RTC 智能联接 IP 智能交互 云边端协同操作系统 IEF 智能 连接 智能 中枢 智慧 应用 智能交互连接物理世界和数字世界，立体化、全要素感知城市，通过各种智 能终端实时感知城市运行状态，感知人、事、物，并进行实时交互 例如，在交通路口场景，除感知车牌号码外，对路口的车辆及人的数量、周 边路口交通流量等做全息感知，并结合路口通行能力、历史时间的通行状况 做管能研判，从而改善交通灯的控制，达到提高通行效率的目的 数字世界 智能中枢 智能交互 应用生态和管理协间 AJ 协 网 云服务协园 数据协阀 资源协网 智能洞觉 全息感知 智能协作 针

据采集的关联 专家场景库 围绕设备模型，构建以推荐 专家规则、自定义管理规则、 数字孪生系统等模块为基础 的场景模型 Hub物联接入中枢（基础服务） 1.物联接入中枢 2.数据集控中枢 3.能源资产管理中枢 4.源网荷储调度中枢 5.能源服务EaaS中枢 标准数据接入 管理侧 运营侧 动力电池侧 用户侧 IES-EMS ESS-EMS MG-EMS 直控调度调节 调度 电池充电

告知管控 中心 确认事件 发生地 调用视频 显示 发起管控 指令 调用视频 ， 发 起 管控指令 发送事件信息和 视频位置 智能视觉平台检 测出事件发生 智能中枢层 数据资源层 应 用层 现有平台 原有平台 Before After 基础设施层 数据资源层 传感层 应用层 为政府提供 AI 统一视图， 通过区域各类数据的接入及 AI 分析 ， 城市级 智能视 觉中枢 智慧城市感知网络体系 安 全 体 系 标 准 规 范 多 维 大 数 据 分 析 应 用 运 营 管 理 体 系 增 量 训 练 平 台 数据中枢 多维大数据平台 视频汇聚共享平台 数据汇聚共享平台 智慧计算资源池 前端图像感知设备 建设方案｜总体设计 业务板块 经济发展 应用中枢 政务服务 民生服务 智慧城市运营 智能算法能力底座 智慧计算 平台 其他智能 中枢 生态环境 城市规划 交通运行 算法中台 智能中枢 城市治理 公共安全 平台 智慧城市综合业务平台 物联感知平台 视频汇聚共享平台 算法平台 数据汇聚共享平台 智能视觉平台

标 态势感知预走势 “ 1 ” 张网 建体系 统标准 管流程 警超标 助考核 辅决策 关键问 题 模 型化 双 碳 管 理 方 法化 溯流动 掌进展 管成效 算法中枢 规则中枢 数据中枢 基础引擎 双碳大脑： 5C 核心方法论 5C 核心方法论： 测碳→算碳→ 降碳→易碳→管碳 独创“ 5C 碳管理核心方法论 ” 将专家知识算法化 、关键问题模型化 、双碳管理方法化 础 算碳 易碳 测碳 管碳 降碳 基础引擎 数据中枢 算法中枢 规则中枢 数据分析层 碳减排量核算规则 碳绩效评估规则 … 碳排放数据集成平台 支持多源数据多渠道的数据收集服务 实时 决策系 统 园区碳 普惠系 统 智慧能源管理 能源在线管理 信 息 系 统 能源平衡与生 产优 化 分 析系 统 能源监控系统 大 数字双碳引擎 基础引擎 数据中枢 算法中枢 规则中枢 …… 零碳园区双碳大脑 展 示 模 块 功 能 模 块 双 碳 大 脑 技 术 架

8%，两地价差本周小幅扩张。本周涤 纶、顺丁橡胶、丙烯酸及醋酸制造等价差扩张，建议积极关注。 ➢ 油价本周环比小幅回升1-2%，23年Q1布油均价中枢82美元/桶， 23年4月布油均 价83美元/桶，5月目前均价为75.9USD/桶，价格中枢明显下移，我们预计2023年全年 价格中枢在80美元/桶。1）库存：全球原油库存水平恢复到前期正常水平；2）需求： 2023E单日1.01亿桶，但若欧美衰退超预期，需求需下修；3）供给：OPEC+控产意识 较强，但各国节奏有所不同；4）地缘政治：供需路径有所重构。全球原油供需相对平 衡，美国基准利率连续加息后达5-5.25%。综合供需、库存及金融、政治等影响因素， 高利率压制，主产油国调低产量，我们维持2023年油价中枢为80美元/桶判断。 ➢ 烯烃行业进入相对周期性衰退，行业开工率及新产能投放需持续关注。能源转型 变革持续，建议关注能源AI构建转型体系的投资机会。2022年以来，烯烃陷入供过于 求局面， 500 个基点（5%）。 对于后市展望：1）美联储公开市场委员会在北京时间 5 月 4 日凌晨发布最新利 率决议，加息 25bps；2）最新美国就业数据好，通胀仍较高，6 月加息有所升温；3） 油价中枢整体平稳下滑；综上，我们认为 6 月再次加息 25bps（0.25%）可能性有所 增强，全年利率水平维持高位。 图表 12：美元指数 数据来源：Wind，华福证券研究所 图表 13：美国联邦基准利率历史数据

三、智慧供应链平台总体设计 3.2 智慧供应链平台应用设计 遵循智慧供应链建设目标，以业务需求为导向、新技术为支撑，建设具有“可视控制、分析预测、决策管控”核心能力的智能运营监控 中心作为“指挥中枢”，建设具有中心服务能力的智慧供应链平台作为“作战单元”，以及供应链管理基础设施作为“后勤保障”，形成以数据 驱动的业务运作、管控和决策体系。 服务编排与适配 业务 应用 移动 应用 平台 服务 中心 合同中心 供应商中心 仓储配送中心 … 业务中心 规则中心 通用中心 智慧供应链业务平台 “ 作战单元” 智能运营监控中心 管理分析与决策支持 运营监控 决策支持 “ 指挥中枢” 统一采购共享服务 物资智能调配监控 需求计划协同管控 监测与预警 需求 - 供给波动平衡 采购计划及结果 供应商画像 品类管理策略 采购策略 采购计划及结果 供应商画像 品类管理策略 & 应用服务 定位：数字电网平台 描述：提供电网数字化资源管 理，例如：网络、拓扑等 “ 作战单元” “ 后勤保障” 关联 平台 能力支撑 大数据平台 人工智能平台 物联网平台 “ 指挥中枢” （企业级运营管控平台） （电网管理平台） API 网关 系 统 集 成 服务中心 业务前台 中台能力开放 平台 智慧评标基地 智能仓库 供应商服务大厅 … 数字电网平台 定位：物联网平台

................................................................................ 31 案例一 北京智能政务问答知识中枢..................................................................... 31 案例二 “桑智”政务智能助手：湖南县域 AI 政务创新样板 案例一 北京智能政务问答知识中枢 【案例简介】 为加速推动首都北京政务服务从“能办”向“好办”转变，不断突破痛点难 32 点，北京市政务服务和数据管理局顺应与把握政务服务新趋势，坚持问题导向和 目标导向相结合，注重改革引领和数字赋能，联合北京智谱华章科技有限公司研 发形成了“北京政务问答大模型知识中枢”（以下简称“政务知识中枢”或“知 识中枢”）。知识中枢旨在解决政策文件信息公开更新不及时、传统机器人问答 不及时、传统机器人问答 需人工拆解知识、维护成本高等问题。实践证明，政务知识中枢不仅确保了政策 文件的及时更新，还提供了更加智能化的咨询服务，显著提升了政务问答的智能 水平和效率，提高了公众对政务咨询服务的可及性和满意度。 政务知识中枢通过搭建专门的政务大模型训练环境，针对北京市公积金、交 管局、规自委等具体业务场景、部门及政策文件进行了全面智能分析和深度模型 训练。结果显示，大模型具

................................................................................ 31 案例一 北京智能政务问答知识中枢..................................................................... 31 案例二 “桑智”政务智能助手：湖南县域 AI 政务创新样板 案例一 北京智能政务问答知识中枢 【案例简介】 为加速推动首都北京政务服务从“能办”向“好办”转变，不断突破痛点难 32 点，北京市政务服务和数据管理局顺应与把握政务服务新趋势，坚持问题导向和 目标导向相结合，注重改革引领和数字赋能，联合北京智谱华章科技有限公司研 发形成了“北京政务问答大模型知识中枢”（以下简称“政务知识中枢”或“知 识中枢”）。知识中枢旨在解决政策文件信息公开更新不及时、传统机器人问答 不及时、传统机器人问答 需人工拆解知识、维护成本高等问题。实践证明，政务知识中枢不仅确保了政策 文件的及时更新，还提供了更加智能化的咨询服务，显著提升了政务问答的智能 水平和效率，提高了公众对政务咨询服务的可及性和满意度。 政务知识中枢通过搭建专门的政务大模型训练环境，针对北京市公积金、交 管局、规自委等具体业务场景、部门及政策文件进行了全面智能分析和深度模型 训练。结果显示，大模型具