《工业园区国际指南》 本地化指标体系对比研究报告 《工业园区国际指南》 本地化指标体系对比研究报告 联合国工业发展组织中国南南工业合作中心 免责声明 本报告是联合国工业发展组织中国南南工业合作中心为使《国际工业园区指南》适应中国的普遍情况、条 件和做法及中国工业园区的具体情况组织国内专家所编制。 报告中所提的观点、意见和建议仅反映作者本 人的观点，而非工发组织的官方立场。本报告在编 员组 成了跨学科、多领域的研究团队，共同参与《指南》 本地化指标体系对比研究课题工作并共同撰写了本 研究报告。在研究和撰写过程中，研究团队查阅了 大量文献，对中国工业园区发展相关政策文件进行 分析解读，对中国国内典型工业园区进行实地考察， 与工业园区管理运营部门、企业、工人等各类利益 相关者进行访谈，多维度对比《指南》评价指标体 系与中国国内工业园区发展相关评价指标体系，并 咨询 咨询了中国相关领域的专家学者、政府管理人员、 园区与企业管理人员的意见和建议。 在开展对比研究之前，研究团队对中国工业园区的 发展历程、建设现状、管理模式以及绿色发展评价 指标体系进行了简要回顾，以系统了解中国工业园 区的发展情况。在对比研究部分，研究团队将《指南》 指标体系从经济效益、环境保护和社会发展三个维 度与中国现行的绿色园区、低碳园区、循环化改造 园区、生态工业示范园、国家级经济技术开发区、

供电、通风空调、电扶梯、照明等的能耗占地铁总能耗的 90% 左右，是节能工作的重点。因此应对地 铁中主 要用电设备以及持续性运转的大负荷容量设备加强能源管理和监控，并对采用变频等节能技术措施 的设备 做好经济技术考核和对比分析工作。 能源管理篇 行业分析 分类 用电项目 能耗占比 牵引 牵引耗电 40%~50% 空调与照明 通风空调 25%~35% 照明 8%~12% 90% 动力 电扶梯、电梯 10%~14% 决策科学化 管理动态化 在数据可视化的基础 上更进一步进行加强管 对能源资源消耗数据进 行采集、使其以数据的形 式展示出来； 能源管理篇 系统功能 过综合计算、对比分析等 方式，从管理角度使数据 更具可视化。 提供节能监管决策数 据的支持，便于领导科 学决策 ； 通过制定合理的节能 指标化体系，实现定额 管理； 节能监管平台 建设目标 间 录入中心 统许 Q21 对照明、风机、电梯、给排水等设备进行集中监测管理节能控制，设备运行状态监测、设备故障告警监 测、设备连锁控制、定时模式控制。通过运行时间累计跟设备用电量海量数据进行对比分析，挖掘节 能 空间，从而实现设备节能降耗。 室外景观照明 运行状态 故障报警 手自动状态 启停控制 累计运行时间 h 平台功能 照明控制管理 检票口照明

别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示学生民族分布占比及比例；亦可以以汉族与少 数民族进行分组统计学生的民族分布及其比例。  系统将给出相同层级之间的横向对比统计。例如：各院系或专业间汉族与 少 数民族比例的横向对比，以从侧面反映专业与民族之间的相关性。  用户点击相应概况统计数据时以表格的形式展示相应的明细信息。  对于没有维护民族的数据系统将以“未维护”进行数据归类统计，方便与数 在校生性别分布概况及比例统计  系统将以学校、院系、专业为层级，本科生、专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示学生的性别分布及比例。  系统将给出相同层级之间的横向对比统计。例如：各院系或专业间男女比 例 的横向对比，以从侧面反映专业与性别之间的相关性。  用户点击相应概况统计数据时以表格的形式展示相应的明细信息。  对于没有维护性别的数据系统将以“未维护”进行数据归类统计，方便与数 系统将以学校、院系、专业为层级，本科生、专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示学生的政治面貌分布及占比。  系统将给出相同层级之间的横向对比统计。例如：各院系或专业间党员、 预 备党员、团员等占比的横向对比。  用户点击相应概况统计数据时以表格的形式展示相应的明细信息。  对于没有维护政治面貌的数据系统将以“未维护”进行数据归类统计，方便 与数据监管系统组成数据质量监管的双重保障。

数据采集和传输 Ethernet (LAN) 交换 / 路 由 EIA/RS-485 1. 了解能耗去向，评估节能潜力，检验节能效果 2. 节能任务分解到专业责任人 ( 项目公司 ) 3. 横向对比，科学制定项目节能目标 ( 集团公司 ) 1. 为节能设计提供评估手段、积累重要参数 ( 设计 ) 2. 为配电容量设计提供可靠证据 ( 设计 ) 3. 为节能运行提供检验手段和必要信息 ( 运行 CO2 减排量： 9339.520T 浓度数据 2 站点总数 报警站点 离线站点 统计报表 2 工艺图 数据分析 数据对比 消息 预警 我 2016-11-17 > 时间 特点 1/4: 设备监测及安全管 理 00 中国移动令 15:39 15:39:00 站 点 选 择 ： 武 汉 学 府 佳 园 00 中国移动令 15:39 @055% 开始对比 详情 > 查询 055% APP+ 管理系统：不再是简单的监控系统，而是实时能源移动管理工具 5 7 动 支 路 能 耗 排 名 企鹅节能大流 2015-9-25 年月日 ②117

加持下的长度泛化 \ 推理范式的涌现 DeepSeek-R1 社会及经济效益 技术对比探讨 STaR-based Methods vs. RL-based Methods 强推理路径对比 (DS-R1 \ Kimi-1.5 \ o- series) 蒸馏 vs. 强化学习驱动：国内外现有各家技术路线对比分析及 Takeaways PRM & MCTS 的作用 从文本模态到多模态 其他讨论： 额外近似价值函数，而是利用同一问题下多个采样输出的平均奖励作为基线。具 体而 言，对于每个问题 ， GRPO 从旧策略 πθold 中采样一组输出，并通过最大化以下目标优化策略模型： 通过群组相对方式计算优势值，与奖励模型的对比性质（通常基于同一问题的输出比较训练）天 然 契合；此外， GRPO 直接将策略模型与参考模型的 KL 散度作为正则项加入损失函数，而非将 其混入 DeepSeek-R1 技术剖析： GRPO 赋能 长文本能力是关键：核心洞察是长文本能力是强化学习训练 LLM 的关键，而不是更复杂的训练技巧。 长文本到短文本：通过长文本 CoT 模型来指导短文本 CoT 模型的训练，从而在有限的计算资源下 获 得更好的性能。 技术对比讨论： Kimi K1.5 Moonshot 28 Kimi K1.5

Takeaways：RL加持下的长度泛化 \ 推理范式的涌现 ➢ DeepSeek-R1 社会及经济效益 ➢ 技术对比探讨 ➢ STaR-based Methods vs. RL-based Methods 强推理路径对比 (DS-R1 \ Kimi-1.5 \ o-series) ➢ 蒸馏 vs. 强化学习驱动：国内外现有各家技术路线对比分析及Takeaways ➢ PRM & MCTS 的作用 ➢ 从文本模态到多模态 下多个采样输出的平均奖励作为基线。具体而 言，对于每个问题 ，GRPO从旧策略𝜋𝜃𝑜𝑙𝑑中采样一组输出，并通过最大化以下目标优化策略模型： ➢ 通过群组相对方式计算优势值，与奖励模型的对比性质（通常基于同一问题的输出比较训练）天然 契合；此外，GRPO直接将策略模型与参考模型的KL散度作为正则项加入损失函数，而非将其混入 奖励计算，简化了优势值的计算。 DeepSeekMath https://arxiv 市场激活：这种高性价比、低门槛的大模型服务模式，将吸引更多初创团队涌入赛道， 催生多元化的应用场景和技术路径，推动行业生态的繁荣发展。 ➢高效创新：在有限算力资源支持下，算法创新模式，突破了算力的“卡脖子”限制 28 技术对比讨论：Kimi K1.5 Moonshot Kimi K1.5 Main Result Kimi K1.5 Long2Short Result K1.5 专注于用长文本CoT 解决推理时Scaling问题

P95-风资源枯年 新型电力系统融合推演引擎TEAP介绍 18 高精度气象数 据及地理信息 风机高度 风速计算 地表短波辐射 及地理信息 风电出力 光伏出力 入射角度 校正 新能源边界生成及结果对比 基于典型气象年的气象数据，结合风电光伏发电的物理模型，生成典 型的风光资源曲线。数据源于历史实际情况，同时保障了多场景下协同计算需求。 省份 风电P50 风电P95 光伏P50 光伏P95 982 1614 1189 建立详细的风电机组模型、光伏发电系统模型， 生成风电、光伏连续出力时序数据 兼顾电力与电量的协同，兼顾风光负荷之间耦合关系 表：典型省份P50与P95风光年利用小时数对比 新型电力系统融合推演引擎TEAP介绍 19 时序建模 源 时序求解 线路断面集合 主变、线路参数 区内直流 网 全网节点负荷、需求响应 荷 抽蓄装机、库容 储能装机、接入点 储  3GB • PLEXOS是国际知名的能源市 场高精度运筹建模仿真软件， 涵盖火电、可再生能源、水电 等多能源系统，覆盖能源电力 规划、输电规划、可再生能源 项目开发、电力建模需求。 • 对比同等规模电网算例下，两 款软件计算效率和内存使用。 新型电力系统融合推演引擎TEAP介绍 21 区域 新版TEAP3.5仿真用时/s 华东大区 113.4 华中大区 82.4 南方电网

择一辆。在此之前，他可能已经在线上浏览、对比过 40 款车型。 相比以前，车企更难获取高成功率的购车线索。整体营销效率 下降成为行业普遍问题。这主要是由于两大结构性变化： 其一，消费者购车决策窗口正在前移。 汽车之家研究院调研数据显示，用户从选车到下订，平均要经 历两个月的时间：在 35 天的海选后确定意向；随后进行线下 看车，在 2 周内订购——当消费者走进 4S 店时，他们可能早 在线上就已经完成了车型的对比、研究、咨询等一系列流程。 而在更具备运营价值的线上选购黄金期，车企正面临激烈的注 意力争夺战。 其二，用户选择呈现能源类型分化。 新能源车用户平均浏览车系数量从 2023 年的 40 款增至 2024 年的 42 款，深入对比 5.9 款；而燃油车用户浏览车系数则由 40 款微降至 39 款，对比 5.7 款。这种分化与新能源车型迭代 提速、价格战白热化直接相关，进一步加剧了车企的精准营销 难度。 与此同时，用户通常不喜欢没有价值的重复推销，给潜客运营 的质量提出了新的要求。 对其他品牌有购车意向 明确不选旧车品牌 90% 59% 首购 增购 换购 用户海选阶段通常从 40 个车型中筛选出 5-6 个加入选购清单进行深入对比 浏览车系数量 40 个 对比车系数量 5.8 个 留资车系数量 1.7 个 浏览 车系数量 对比 车系数量 意向 车系数量 仅看燃油车 仅看新能源车 两者都看 40 5.3 1.7 2023 年 2024 年 39 5.7

预算审核与优化..................................................................................50 5.4 历史数据对比分析..............................................................................51 6. DeepSeek-R1 在成本控制与分析中的应用 差并采取措施纠正。大模型可以通过物联网技术和大数据分析，实 时采集施工现场数据，并与预算数据进行对比，提供动态成本预警 和优化建议。此外，还需关注工程变更和签证管理，确保变更费用 的合理性和可控性。 最后，工程结算阶段是造价管理的收尾环节。在这一阶段，需 对工程的实际成本进行全面核算，并与预算进行对比分析，总结经 验教训。大模型可以通过自动化核算功能，快速生成结算报告，并 通过数据分析，评 成本变化等多维度信息，自动生成初步预算方案。模型还支持对不 同类型的工程项目进行定制化配置，确保预算编制符合实际需求。 在审核阶段，DeepSeek-R1 大模型通过智能比对技术，将当 前项目的预算数据与历史项目、行业标准进行对比，快速识别出预 算中的异常值或不合理项。例如，对于材料价格过高或工程量估算 不准确的情况，模型会进行标记并提供修正建议。此外，模型还可 以生成详细的审核报告，包括预算偏差分析、风险提示及优化建议，

(12月Vs1月） （12月Vs1月） （12月Vs1月） 豆包 22.1% t 8.9% 41.7 t 24.9 17.7% ↓4.0% Kimi智能助手 16.1% 对比2月12.7% 26.3 对比2月12.4 25.5% 对比2月145.7% 文小言 17.2% t 4.1% 27.4 t 10.5 20.4% ↑ 5.8% 天工 15.3% t 6.0% 23.3 ↑ 12.5 27.6% 23.0 1 1.7 27.9% t 3.5% 腾讯元宝 8.9% 对比5月14.4% 12.1 对比5月↑5.1 26.7% 对比5月114.9% 海螺AI 16.0% t 7.5% 29.2 t 17.3 40.8% t 19.9% AI Mate 5.4% 对比8月10.7% 6.0 对比8月10.6 28.1% 对比8月12.6% 注：1、活跃率=月日均活跃用户数/月活跃用户数；2、 4% 猫箱 20.7%对比4月 t 13.5% 101.2对比4月 t 81.5 34.2% 对比4月113.8% 光速写作 10.0% 1 2.3% 16.3 1 5.6 22.6% 1 6.4% 即梦AI 11.0% 对比9月 t 2.8% 32.1 对比9月 t 8.9 40.2% 对比9月13.1% 秘塔AI搜索 11.0% 对比7月 t 1.0% 21.6 对比7月 t 10.9 22