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1、構建萬物互聯的智能世界2030智慧園區智慧園區2030把數字世界帶入每個園區讓智慧觸手可及02序言丁烈云探索未來是人類與生俱來的天性，這種精神伴隨著人類文明從農業社會、工業社會，邁入由數字科技主導的智能社會。面向不確定的未來，數智化和低碳化是確定性的發展趨勢。智能世界宛如在空白的畫布上創作，充滿無限可能，各行各業的不懈努力為之點綴斑斕色彩，重構我們的生產模式和生活方式。園區作為城市的基本單元，是人們工作與生活的載體，是實現雙碳戰略的主戰場，是構建萬物互聯的智能世界的落腳點。其內涵不斷豐富和延伸，逐步成為物理空間和數字空間深度融合的綜合體，被賦予了前所未有的科技創新之意。智慧園區未來有兩個發展方

2、向：從建筑本體的角度看，建筑作為下一代的智能終端將成為工程建造領域高質量發展的重要方向，以綠色低碳為發展目標，以智能建造為技術支撐，以建筑工業化為產業路徑，推動建筑業實現高質量發展；從整體園區的角度看，園區逐步走上轉型迭代的道路，探索更集約、更綠色、更高效的增長方式。在新技術和新需求的雙重驅動下，園區業務場景和商業模式不斷升級和革新，向著生態化、智慧化和可持續發展的有機生命體不斷演進。面向未來，在智慧園區的規劃建設、運維運營、體驗效率等領域，將引發一系列變革。從規劃建設角度，面向 4A 架構的園區咨詢與頂層設計、融合了人工智能技術的先進建造將會迅猛發展。從運維運營角度，園區內的人、車、物、事，

3、通過更多維的感知實現數據按需處置、智能按需呈現，通過傳感與人的行為相關聯和大數據分析實現節能減排。從體驗效率角度，不僅要關注人與人、人與機器、人與虛擬空間的沉浸式交互體驗，更要關注園區環境對人們心理、生理的影響，讓人們在園區中更高效、更舒適、更健康。智能建筑助力智慧園區重構03作為全球領先的 ICT 基礎設施和智能終端提供商，華為致力于通過技術創新引領未來。面向下一個十年 ICT 技術及其應用的發展趨勢，華為于 2021 年 9 月發布了智能世界 2030，幫助各行各業識別新機會、挖掘新價值。智慧園區 2030是智能世界 2030系列之一，華為集業界專家智慧，描繪未來智慧園區的愿景與藍圖，提出

4、“智能孿生、環感交互、泛在智聯、智簡超寬、安全韌性、全域零碳”六個關鍵技術特征。正如本報告對未來的展望，智慧園區的未來擁有無限可能。相信智慧園區 2030的問世，將對建筑行業和園區產業的發展產生深遠的指導意義，加速邁向智能世界。中國工程院院士04序言Peter NijkampCampus 詞匯溯源“Campus”是一個古老的拉丁語詞匯，最初指的是用于組織集體活動的市外開闊空地，例如大型慶?；顒?、軍事演習等，這些活動往往不適合在市內舉辦?！癈ampus”作為“人們聚會場所”的概念在歷史長河中逐漸引申為“擴建后的大學建筑群”。比如，十八世紀末，普林斯頓大學在新澤西州建造了一個市外大學綜合體，包括教

5、學樓、圖書館、宿舍和休閑娛樂場所。此后幾年，世界各地多所大學都效仿普林斯頓擴建校園?，F代“Campus”的概念已經從校園走向通用園區，通常是一個集成的離心式和向心式的能力聚集中心。同時，現代信息與通信技術和數字技術的涌現，前所未有地驅動了全球公共及私人領域相關的先進能力聚集中心的發展。如今，這些先進的能力聚集中心通常被稱作“智慧園區”，它們尋求通過物理和虛擬空間的協同來共享、生成、創造新的知識應用，使能、提升聚集能力。Intelligence，另一個拉丁詞匯“Intelligence”（智慧）是另一個古老的拉丁詞，表示人類匯聚、整合知識和信息的能力；它也表示通過結合不同來源的信息以學習和理解新

6、事物的認知潛力。智能行為（smart behavior）依賴學習和研究有明確界定的知識問題；相反，智慧行為（intelligent behavior）的特點是通過敏銳而聰明的大腦和開放的思想產生協同洞察力。智慧不僅能解決復雜的問題，還能防止此類問題的發生。新興的數字技術促進了以高效的信息和知識共享為基礎的互聯的數據和知識網絡日益普及。知識平臺和社交媒體網絡很好地印證了現代多元智慧系統對行業和政策制定的意義。智慧園區演進智慧園區是一個綜合的能力聚集中心，其中，虛實融合發揮著關鍵作用。與傳統的園區不同，智慧園區不是一個孤島，而是由虛擬連接、可操作的能力和創新中心組成的集合，這些中心也為園區運營者、

7、園區用戶和整個社會提供了開放的訪問途徑。一個智慧園區的影響半徑遠遠不止其周圍某個地方或區域，它往往反映的是全球范圍內各學術、行業和社會之間的緊密相連。通過將硬件、軟件和人巧妙結合在一起，創造覆蓋全球的創新平臺，這個平臺不僅服務于各行業，也助力我們更快實現聯合國制定的可持續發展目標（SDGs）。點燃科技進步的燈塔05智慧園區 2030下一個前沿領域隨著現代知識社會的格局不斷演變，華為智慧園區 2030報告將有可能成為一個新的里程碑，旨在為全球園區指明未來智慧化轉型之路。因此，我們有必要深入探索未來需要付諸的行動，規劃協同前進的路徑，推動園區朝著光明的前景發展。在過去幾年中，智能世界 2030系列

8、報告的發布為我們在智慧園區 2030提出新視角奠定了基調。智慧園區 2030以全球智慧園區的洞察和實踐作為報告框架的基石，從而使報告有望成為全球未來智慧園區的藍圖。我們的最終目標并不僅僅是打造智慧園區，而是要為全球學術界、工業界、政策界和社會提供以知識為導向的、基于數字化的見解。展現科技創新隨著時代的進步逐步融合的過程，加速全球園區的技術演進。智慧園區不是一個靜態的想法，而是一種相對前瞻性的概念。在構建萬物互聯的智能世界的過程中，智慧園區 2030超越了傳統的園區，打開了通往智慧世界的大門創新驅動，塑造園區體驗的方方面面。智慧園區 2030報告指出，智慧園區是打造可持續宜居社會這個廣泛愿景的基

9、礎支柱，科技創新機構通過無縫融合聯接與計算技術，為適應性、可持續性和數字互聯的高質量發展奠定基礎。智慧園區的最終方向，是服務全球的社會和公眾秉持全球合作精神，智慧園區 2030對未來進行主動探索，旨在基于全球合作推動社會共同進步，包括：建立跨越地理邊界和機構的數據互通，實現多機構合作創新和跨學科進步；率先發起數字包容倡議，確保智慧園區惠及全球各類社區；促進國際交流，緊密聯系全球學術界、工業界、政策界共同定義未來的園區。倡導以人為本理念，智慧園區2030 探索智能無縫地融入我們的日常生活，關注科技對公眾的影響，尤其是：基于智慧園區技術推動符合道德規范的 AI 實踐，強調透明度、公平性和問責制；智

10、能技術簡單易用，確保技術包容人人可用；在園區范圍內智能技術自迭代，對園區用戶體現人文關懷。華為智慧園區 2030，共創全聯接未來隨著我們將目光聚焦于全聯接未來，智慧園區 2030報告引領我們共同展望一個創新、協作和智能融合的新世界，重新定義園區和產業創新的本質。該報告為全球機構指明數字世界范圍的發展路標，介紹了面向未來的可持續、包容性的實踐，在全球知識社會中共享。時代潮流浩浩蕩蕩，未來我們將面臨十分嚴峻的挑戰，需要所有利益相關方共同融入全球知識領域。因此，可以通過華為匯聚形成知識的力量，展現學術界、工業界、政策界和社會合作伙伴之間共享創新性知識的附加值。荷蘭皇家科學院院士 歐洲學院院士Pete

11、r Nijkamp06序言汪 濤今天，智能化已經成為社會未來的主要發展方向，全球各主要經濟體均提出未來 10 年要加大對數據、軟件、計算、網絡的投資，以保持其在數字經濟領域的競爭力。ICT 技術的演進與迭代更是不斷刷新人類對數字世界的認知，極大的推進了全球邁入智能世界的進程。智慧園區作為城市的基本單元，是智能世界的重要組成部分，已經成為全球各大城市的發展熱點，旨在為人們提供一個更加高效、便捷、舒適的辦公、生產、生活環境。歷史上園區的發展進程主要分為兩個階段：第一階段是傳統園區，多弱電系統垂直孤立，窄帶、非IP化、IP化多網并存的階段，在2018年以前業界以此為主；第二階段是智慧園區，以數字平臺

12、為核心，IT/OT 數據融合，網絡 IP 化、多網合一的階段，今天已經被標準組織、協會、設計院等業界專家所廣泛接受。面向未來，基于 5.5G/Net5.5G/F5.5G、云計算/大數據、數字平臺等 ICT 技術創新能力的大幅提升，華為預測智慧園區將演變成基于園區操作系統的有機生命體的新型階段。智慧園區的定位也將發生深刻變化，由封閉孤立自治到需要更廣泛的參與城市、社會化協同；由獨立的資源管理分配到需要為內外部應用提供更精細更高效的資源供給；由園區內跨域的數據處理到需要保障更大規模數據的跨域安全可信流通前提下的更深維度的數據融合等。智慧園區的新階段充滿想象空間，作為全球領先的 ICT 基礎設施和智

13、能終端提供商，華為保持研發壓強投入，致力于通過技術創新引領未來。在過去三年時間里，華為與業界數百名學者、客戶伙伴及研究院機構等深入交流，集業界專家和華為的智慧，站在后天看明天，共同展望智慧園區下一個代際。輸出了我們對智慧園區未來發展的思考-智慧園區 2030報告。數智賦能園區，加速邁入智能世界07該報告從趨勢愿景出發，闡述了面向未來智慧園區數智化、融合化、韌性化、人本化、綠色化五大發展趨勢，描繪了初現端倪的未來智慧園區場景。在業內首次定義了未來園區的六大技術特征，系統的闡述了智慧園區所涉及的智能孿生、空間交互、泛在物聯、智簡超寬、安全韌性與全域零碳的技術挑戰與創新方向，并提出了關鍵技術特征加持

14、的未來智慧園區建設的參考架構。希望這份報告能夠為全球智慧園區的建設與發展，為智能世界的加速到來貢獻出積極的力量。德國著名思想家、科學家、作家歌德曾說過：“志向和熱愛是偉大行為的雙翼?！蔽覀兿嘈胖腔蹐@區2030就在歷史時代的下一個轉角等待著我們，我們渴望攜手業界專家、伙伴，勇于探索、持續創新、實現夢想，構建用科技使能的有溫度的智慧園區。華為公司常務董事ICT 基礎設施業務管理委員會主任08引言數字技術、數字經濟已成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。在這場席卷全球數智化浪潮中，人工智能、數字孿生、5.5G/6G 等前沿技術加速突破創新，推動人類波瀾壯闊的智能時代加速

15、到來。此外，全球氣候變化也是當今世界一項橫跨國界的重大命題。2022 年，全球的碳排放量當量高達368 億噸，創造歷史新高，碳排放量持續增加引發的全球變暖為全球可持續發展提出更高要求，使得綠色低碳發展成為全球可持續發展的主旋律。同時，個性化消費需求、自動化浪潮、“Z 世代”崛起等趨勢將引發新一輪需求革命，深刻地改變著人們的生產和生活方式。園區是城市的基本單元，是人類生產生活的主要場所，是數字經濟發展的重要載體，是實現綠色低碳轉型的關鍵靶點。智慧園區的發展與演進是一個可持續發展的過程，當今世界深刻而復雜的變局將驅動園區進一步智能化，實現從萬物互聯到萬物智聯的躍遷。近年來，業界對智慧園區進行了深入

16、的探索和實踐，智慧園區的發展已經進入深水區。立足當下，暢想未來，站在 21 世紀第三個十年的起點，我們不妨大膽展望，2030 年的智慧園區會是怎樣的圖景？有哪些新的趨勢和特征？其發展核心的驅動因素是什么？人工智能、數字孿生、5.5G/6G 等新興技術將為未來智慧園區帶來哪些激動人心的變化？09基于對未來的不懈探索，華為與業界學者、伙伴及研究機構深入交流，結合自身深耕行業的經驗，展望 2030 年，輸出了我們對未來智慧園區發展的思考 智慧園區 2030報告。本報告深度洞察了未來十年驅動未來智慧園區發展的三大驅動因素，提出了園區“數智化、融合化、人本化、韌性化和綠色化”五大發展趨勢，同時，還描繪了

17、未來智慧園區的十大場景，系統性的闡述了支撐智慧園區發展的關鍵技術特征。華為堅信，一個全面智能、以人為本、綠色低碳的智慧園區正在朝我們走來。我們立志，把數字世界帶入每個園區，讓智慧觸手可及！10目 錄0113趨勢與愿景1.1 驅動因素.141.2 發展趨勢.161.2.1 數智化：萬物互聯、全面智能的園區逐步從理念走向現實.161.2.2 融合化：園區將走向場景虛實融合和功能無界融合.181.2.3 人本化：人本服務是滿足園區用戶需求的關鍵.191.2.4 韌性化：安全韌性是園區管理和運營的核心保障.201.2.5 綠色化：為實現可持續發展目標，園區走向零碳化是必然.221.3 愿景.261.3

18、.1 智慧園區定義.261.3.2 智慧園區愿景.270229未來場景2.1 全息 AIOC.312.2 超時空智慧辦公.322.3 多域智感通行.342.4 全自動資產運營.352.5 多元聯動物流.362.6 萬兆高可靠生產.382.7 數字健康服務.392.8 超沉浸互動.402.9 元宇宙生活.412.10 智慧能源管理.42110345關鍵技術特征與參考架構3.1 關鍵技術特征.460493倡議附錄一：技術指標預測.97附錄二：縮略語.983.2 參考架構.833.2.1 園區業務.833.2.2 園區平臺.853.2.3 園區聯接.863.2.4 園區終端.883.2.5 園區安全

19、.893.2.6 園區運維.913.1.1 智能孿生.471)數字孿生.482)智能認知.493)柔性資源.503.1.2 泛在智聯.531)多維感知.532)通感一體.543)邊緣智能.573.1.3 空間交互.591)人機協同.592)沉浸體驗.623)空間智算.643.1.4 智簡超寬.661)百 G 聯接.662)確定網絡.693)隨需服務.703.1.5 安全韌性.711)數據安全.712)算力安全.743)韌性系統.773.1.6 全域零碳.781)光電重構.782)極致碳效.793)智能微網.821213趨勢與愿景0114人類社會正加速邁向智能世界，面對全球可持續發展、數字經濟增

20、長、科技加速創新等變化，園區被賦予更重要的責任與使命。1.1 驅動因素新一輪科技革命和產業變革方興未艾，發展數字經濟是把握新一輪科技革命和產業變革新機遇的戰略選擇，智慧園區將是數字經濟邁向智能經濟的主要陣地。第四次數字革命以數字經濟時代的到來，園區作為社會經濟的重要載體，將迎來嶄新發展機遇。根據“十四五”數字經濟發展規劃，數字經濟邁向全面擴展期，數字經濟核心產業增加值占 GDP 比將重達到10%，面向 2030 年將有望達到 30%。一方面，智慧園區將通過數字基礎設施建設，全面提升園區統籌管理和精細運營能力，以及線上線下資源共享水平。另一方面，智慧園區將通過建設園區“智慧大腦”、“數字平臺”以

21、及跨越物理邊界的虛擬園區等方式，創建高標準、高水平數字經濟園區，提高數字化轉型效率。以 5.5G、人工智能、數字孿生等為代表的前瞻技術加速發展，驅動園區進一步向全面智能演進，并創造新場景和新應用。5.5G 作為下一代移動通信技術，將推動人聯、物聯向智聯轉變，開啟園區發展的“萬物智聯”新時代。5.5G 將帶來十倍于當前的網絡能力，實現萬兆體驗、千億聯接和內生智能，滿足豐富園區多樣的業務要求，是邁向智能世界的必由之路。依托毫米波、太赫茲、空間通信等底層技術創新支撐園區高效互聯，成為聯接真實物理世界與虛擬數字世界的紐帶，實現園區由萬物互聯到萬物智聯的躍遷。人工智能（AI）將推動園區進入智能時代，未來

22、將從數據、算法、算力以及場景層面全面驅動園區邁向智能化。數據量的爆發式增長驅動智慧園區管理運營模式轉型，將落地一批高適應性、一體化的實時監測和動態調優場景。算法優化創新將提高 AI 大模型精度和效率，進而提升智慧園區的安全性與可靠性。算力是園區重要的數字基礎設施，也是 AI 應用場景落地堅實的底座。隨著生成式 AI 嵌入商業化搜索引擎和辦公軟件逐漸普及，園區現有的辦公模式將被全面顛覆，園區服務水平和質量有望指數級15提升。數字孿生強調園區物理世界的復制，通過高精度感知、實時數據接入和人工智能深度學習，構建全息虛擬空間，為園區用戶帶來新體驗。面向 2030，有望實現園區環境的高精度感知，并依托數

23、據挖掘分析和深度學習，構建真正的“全息虛擬空間”，并在在園區基礎設施、園區建設與運營等場景更廣泛應用。例如，園區將依托數字孿生模型在虛擬空間準確記錄、仿真、演化、操控園區運營管理的方方面面，進行實時模擬、分析建模、預測診斷和智能調優。個性化消費需求、自動化浪潮加速等多重因素將引發新一輪需求革命，立足服務園區用戶核心需求出發，牽引園區向數據融通、全域智能轉型。隨著社會的進步，人們生產生活的方式也隨之改變。過去消費者追求產品功能等訴求，未來消費者將更加關注個性化、科技感等體驗訴求。未來新時代消費群體將更加追求消費品質以及科技感等附加體驗。多層次、多樣化的消費需求將驅動單個園區實現多元業態間的數據互

24、聯，挖掘用戶需求，形成聯動效應，催生新業態、新場景。同時，品質化、數字化的消費需求將驅動園區與城市間的數據融通，提供更加個性化的精準服務。此外，自動化浪潮引發勞動力危機的同時也創造了新業態及新需求，驅動園區向無人化、智慧化的全域智能園區轉變。簡單重復勞動等低技能崗位將被機器所取代，但新技術的投入也將創造大量的人機交互類崗位。對園區而言，發展以無人配送、無人工廠、無人餐廳、無人物流等為代表的“無人業態”將成為趨勢。對用戶而言，未來工作模式將從傳統辦公轉變為人機協同，需要園區提供相應的環境和數字化工具以更加快速地適應新崗位需求。161.2 發展趨勢1.2.1.1 以萬兆聯接、數字平臺為特征的基礎設

25、施將成為園區的核心底座園區基礎設施孤立建設、彼此不聯通，無法支撐當前園區數字經濟產業和低碳可持續發展需要。面向 2030，未來的園區應部署高品質、適度超前的新型物聯感知基礎設施，依托萬兆聯接的網絡、數字平臺，真正開啟園區全局感知、萬物智聯新時代。以 5.5G/NET5.5G/F5.5G 為代表的新型物聯感知基礎設施，助力園區萬物互聯。到 2030 年，全球聯接總量將突破 2000 億，完全進入到萬兆聯接的時代。新一代聯接技術助力園區實現園區、城市之間的精準定位、高速網絡全覆蓋以及無邊界信息傳遞。同時，園區未來將通過部署泛在物聯感知設備，收集監測基礎設施的各項運行狀態數據，從海量數據的物聯網設備

26、中獲得運營洞察力，實現自動運行、輔助決策、預測預警。以數字平臺為核心構建園區統一的數字底座，支撐園區數字化、智能化。未來園區將依托數字平臺提供融合貫通的聚合服務、數據服務，賦能園區跨系統數據融合、多元應用場景聯動、敏捷創新等。1.2.1.2 智能化建筑將成為可感知、會思考的園區核心組成單元建筑智能化轉型升級成為各國產業發展重要規劃布局，也是促進園區全面智能化發展的必然趨勢?！笆奈濉苯ㄖI發展規劃中指出，建筑業在與先進制造業、新一代信息技術深度融合中擁有巨大潛力。在數智化浪潮下，建筑行業將進入智能化轉型升級期，將與園區完成全鏈條的實時連接，部署物聯感知設備，助力園區全面感知用戶需求，提供更個性

27、化的智能服務。自從 2020 年以來，中國連續發布了一系列關于建筑數字化的文件，如表 1-1 所示。在數字經濟高速發展、前瞻技術加速創新和社會需求革命的驅動下，智慧園區的未來發展將呈現數智化、融合化、人本化、韌性化和綠色化五大趨勢。1.2.1趨勢一數智化萬物互聯、全面智能的園區逐步從理念走向現實建筑業智能化轉型相關政策政策要點發布時間與機構關于公布智能建造試點城市的通知要求半數以上試點城市發布智能建造試點方案，加快推動建筑業與先進制造技術、新一代信息技術的深度融合，拓展數字化應用場景2023.11 第二批試點 住建部2022.11 第一批試點 住建部“十四五住房和城鄉建設科技發展規劃以支撐建筑

28、業數字化轉型發展為目標，研究 BIM與新一代信息技術融合應用的理論、方法和支撐體系，研究工程項目數據資源標準化體系和建設項目智能化身材、審批關鍵技術2022.02 住建部“十四五”建筑業發展規劃推廣綠色化、工業化、信息化、集約化、產業化建造方式，推動新一代信息技術與建筑業深度融合，積極培育新產品、新業態、新模式2022.01 住建部17建筑智能化作為未來園區建設的重要組成部分之一，園區建筑將由單體智能向群體智能演進。一方面，未來建筑本身將不再是單一維度的個體，而是全面感知、有機協同、實時在線的智能化建筑，具有自學習、自診斷、自決策和執行能力。另一方面，園區建筑隨數字技術升級，將實現建筑群的萬物

29、智聯，支撐園區全面數字化、智能化。通過數字技術和機器人等智能設備的結合，構建無人值守、自動控制、自適應學習等能力，全面提升建筑建設和運營效率。建筑智能化將以用戶需求為中心，借助物聯網、無線定位、移動智能機器人等相關技術，持續提升建筑感知能力，真正實現全面感知、實時互聯，進而實現對用戶行為及偏好的自主感知，實時響應，滿足用戶精細化需求。1.2.1.3 以數治替代人治的智能化運營將逐漸成為主流模式數據是數字經濟發展的關鍵生產要素，智慧園區需重視數據價值挖掘，通過多系統聯動，支撐園區精益運營，提升園區管理服務水平。未來，精細化數據運營將成為智慧園區建設與運營的底層支撐和重要保障，通過主動挖掘數據價值

30、，實現園區運營可持續發展?；谌只臄祿治?，構建“決策導向”的實時監測、態勢感知、分析決策閉環，輔助管理決策精準高效。未來，智慧園區需打造真正實時態勢分析的決策平臺，基于海量數據的學習和分析，預測園區經營過程中的風險，預判園區運行過程中的異常情況，動態展示園區運行態勢及綜合經營態勢，輔助管理者做出精準、高效決策。多系統的聯動，通過園區數字平臺實現園區數據融合，促進業務發展提質增效。未來，園區運營者將通過多系統數據互聯，推動業務功能由“單打獨斗”向“協同作戰”演進，利用更短的時間、更少的人員投入，實現極致高效運營。表 1-1：2020 年以來中國建筑智能化發展相關政策 11 中國信息通信研究

31、院建筑業智能化轉型相關政策政策要點發布時間與機構綠色建造技術導則（試行）有效采用數字化技術，提升建造手段信息化水平，充分體現綠色化、工業化、信息化等總體特征 鼓勵有效采用 BIM、物聯網、大數據、云計算、移動通信、區塊鏈、人工智能、機器人等相關技術，整體提升建造手段信息化水平2021.03 住建部中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要 提出到 2035 年基本實現新型工業化、信息化、城鎮化、農業現代化，推動發展綠色建筑 推進新型智慧城市建設，將物聯網感知設施、通信系統等納入公共基礎設施統一規劃建設，推進公用設施、建筑等物聯網應用和智能化改造2020.12

32、中國共產黨第十九屆中央委員會第五次全體會議關于加快新型建筑工業化發展的若干意見 加強系統化集成設計和標準化設計，推動全產業鏈協同 加快信息技術融合發展，大力推廣 BIM 技術、大數據技術和物聯網技術，發展智能建造2020.08 住建部關于推動智能建造與建筑工業化協同發展的指導意見 以數字化、智能化升級為動力，創新突破相關核心技術，加大智能建造在工程建設各環節應用 大力發展裝配式建筑，推動建立以標準部品為基礎的專業化、規?；?、信息化生產體系2020.07 住建部、發改委、科學技術部等 13 部門 181.2.2.1 園區由物理空間融合走向多元場景虛實融合未來智慧園區呈現虛實融合新態勢，強調結合虛

33、擬世界的真實體驗，聚焦物理世界的數字疊加。數字技術將重構人與園區空間的關系，催生人的生產及生活新需求，驅動新型場景應用提供新的服務，促使智慧園區數字空間、物理空間、人文空間三大空間形態變化與演進。未來智慧園區將基于數字孿生的“復制力”、數字原生的“創造力”以及虛實共生的“想象力”，實現物理世界與數字世界的深度融合，為人們提供更加智能、便利和高效的體驗，打造沉浸式數字園區。數字孿生的“復制力”作為元宇宙園區的基礎構建單元，強調真實世界的精準復制、還原，在園區工業生產、運營管理、文化宣傳等領域將擁有更廣泛的應用。未來，將依托激光雷達、遙感影像等技術的逐步成熟，助力無人工廠、元宇宙場館、沉浸式展廳等

34、場景的迭代升級。數字原生的“創造力”作為元宇宙智慧園區的引擎，將催生數字經濟下園區規劃設計、服務管理的新場景。通過數字原生建模，園區設計者將實現在虛擬環境中仿真模擬未來園區的運營情況，在規劃設計階段，構建園區運行的優化策略，并有望創新新一代的園區辦公業務流程管理以及預測性維護方式。虛實共生的“想象力”作為元宇宙智慧園區的高級呈現形態，將打破虛實空間界限，帶來數字文化、數字娛樂、數字運動等新體驗。通過全息投影、360全景屏幕、虛擬現實等技術，助力沉浸式藝術展覽、虛擬偶像互動、虛實融合場館等場景落地。1.2.2.2 由單園區逐漸走向園區與城市功能無界融合隨著城市化進程加快，園區與城市深度融合成為經

35、濟轉型升級背景下的必然趨勢，未來智慧園區建設將通過園區空間、功能與城市發展的深度融合，打造配套、城市和生態功能融為一體的智慧園區。智慧園區將側重空間功能的融合，與周邊區域、城市功能融合發展，形成空間開放、功能多元的無邊界園區，實現與城市的協同發展，提高整體競爭力和可持續發展水平。智慧園區的發展需要打破園區物理邊界，讓員工在工作之余感受城市的溫度，從而吸引和留住人才，加快園區的創新和發展。智慧園區將注重城市數據的融合，通過園區運營和城市服務的深度交融，精準洞察園區用戶服務需求，拓寬園區管理服務邊界，提高服務滿意度和管理運營效率。一方面，通過更具系統性思維和持續迭代的數字化平臺提供城市級服務，帶來

36、“超越用戶所想”的個性化服務體驗。另一方面，數字技術實現與城市應用深度融合，借助城市數字化平臺提高園區運營管理功能，實現運營精細化、多元化。1.2.2趨勢二融合化園區將走向場景虛實融合和功能無界融合191.2.3.1 更主動、更智慧、更個性化的園區服務為用戶帶來新體驗未來園區將以人為本，以數字化技術主動感知用戶需求，針對辦公人群、管理決策者、運營者等用戶提供個性化服務，通過對用戶的行為進行預測，將不同的場景進行串聯，為不同的角色提供良好的用戶體驗。未來園區運用數字化技術，深度學習辦公用戶習慣，提前感知用戶需求，主動提供極致舒適便捷辦公服務，為現有園區用戶和未來“Z 世代”等年輕辦公群體帶來全新

37、辦公體驗。例如，未來園區建設要充分考慮年輕辦公群體對極致便捷體驗的需求，自主感知人員行為、空間環境，聯動樓宇中控系統，實現辦公環境內溫度、燈光等參數的智能調優，營造體感最優、能耗最低的舒適辦公環境。園區運營者作為園區數字化運營的操盤手，追求園區運營管理的高效化與精細化，通過平臺化思維整合園區產業資源、服務資源和管理資源，實現全方位降本增效。未來園區建設應依托人工智能、物聯網等技術，實時感知、精準分析預測園區日常業務運作和園區內人員活動，對異常情況自動預警，并自動派發工單，人機協同全面提升園區運營與維護管理效率。為園區運營者提供智能高效的運營新體驗。未來園區管理者作為園區數字化轉型的領導者，關注

38、園區智能化、可持續發展將驅動區打造實時態勢分析的決策中樞，實時動態掌握園區信息并輔助精準施策。未來智慧園區應借助 AI、數字孿生和大數據驅動園區向決策導向型演進，開展園區管理領域的資源統籌調度和智慧化運營，實現全域數據整合和可視化展示，精準輔助管理者決策，為園區管理者帶來全面智能化決策管理新體驗。1.2.3.2 園區將成為更懂用戶、更有溫度的人本價值新空間智慧園區在追求極致的生產生活效率的同時，應始終彰顯用戶至上的價值取向，提供更加包容和諧的人性化關懷，提升人們的生活感受和生命體驗。智慧園區將不僅是用戶線下交流互動的場所，將有望成為滿足情感需求、提供自我實現價值、強化社交鏈接、促進自我實現的人

39、本價值空間。社交及自我實現是園區用戶重要的情感與人本價值需求。未來，園區用戶推崇“萬物皆可社交”，期待園區構建社會臨場感強、線上線下融合互動的虛擬社交平臺，帶來有溫度、有沉浸感的服務體驗。此外，他們作為滿足“自我實現”目標的追求者，期待園區通過主動感知、主動分析提供具有情感需求與自我實現價值的個性化服務，滿足用戶高階需求，帶來主動化、更具關懷感的服務體驗。未來，智慧園區需從簡單的“功能服務”逐步向“精神與價值觀的互動”迭代發展，通過搭建深度交流、文化互動的創新平臺，提供更主動、更專屬的個性服務。1.2.3趨勢三人本化人本服務是滿足園區用戶需求的關鍵201.2.4.1 園區將從單點防御到全面主動

40、立體安全防護隨著數字經濟的發展，園區從封閉走向開放，由單一邁向融合，對園區安全將提出更高要求。園區基于物理安全、數據安全、網絡安全三個維度提升全面立體主動安全的能力。園區安全管理將與人工智能、機器學習等技術深度融合，提升設備分析決策力，實現事前主動風險預判預防。根據 Memoori 預測，到2028 年，搭載人工智能的攝像機比例將上升到50%以上。通過 AI 攝像機的多模態圖像識別，自動鎖定可疑人物或行為，并通過分析算法判斷安全風險等級，自動調度相關資源解決問題。借助人工智能算法讓設備自動調整工作模式，根據實時情況做出精準決策。此外，智慧園區的建設需關注數據安全，重點關注數據分類分級、安全評估

41、、跨境安全等相關要求。國家近年陸續發布多部數據安全相關的法律法規，數據分類分級、數據安全評估等制度將進一步細化，配套的數據安全規范和標準體系也將進一步完善，但在智慧園區領域尚未出臺針對性較高的政策，詳見表 1-2。未來，我國將進一步細化數據風險評估、數據出境等規范要求，智慧園區的關鍵信息基礎設施和硬件部署，需要嚴格遵守相應的法律法規。1.2.4趨勢四韌性化安全韌性是園區管理和運營的核心保障數據安全相關法律法規數據安全合規相關內容發布時間及機構工業和信息化領域數據安全管理辦法（試行）明確開展數據分類分級保護、重要數據管理等工作的具體要求，細化數據全生命周期安全義務 建立數據安全監測預警、風險信息

42、報送和共享、應急處置、投訴舉報受理等工作機制2023 年 12 月 8 日，工業和信息化部生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）首次對生成式 AI 研發及服務作出明確規定，提出和安全并重、促進創新和依法治理相結合的原則 明確數據與基礎模型來源的合法性要求，提出研發過程中進行數據標注的要求2023 年 4 月 11 日，國家互聯網信息辦公室關于促進數據安全產業發展的指導意見 加大政策支持。研究利用財政、金融、土地等政策工具支持數據安全技術攻關、創新應用、標準研制和園區建設。推動產業集聚發展。立足數據安全政策基礎、產業基礎、發展基礎等因素，布局建設國家數據安全產業園，推動企業、技術、資本、人才等

43、加快向園區集中，逐步建立多點布局、以點帶面、輻射全國的發展格局2023 年 1 月 3 日，工信部等十六部門工業和信息化領域數據安全管理辦法（試行）對數據分類分級管理、數據全生命周期安全管理以及數據安全監測預警與應急管理提出明確要求2022 年 12 月 8 日，工信部關于修改中華人民共和國網絡安全法的決定（征求意見稿）細化調整網絡信息安全法責任制度，適應網絡信息安全工作實際，同時提高處罰力度和從業禁止措施 完善基礎設施以及個人信息的安全要求，強化關鍵信息基礎設施安全保護責任2022 年 9 月 14 日，國家互聯網信息辦公室網絡安全審查辦法 明確和細化網絡安全審查的具體要求，為關鍵信息基礎設

44、施運營者申報審查提供了指引 建立網絡安全產品和服務安全風險預判機制，從識別威脅、化解風險的角度，推動安全關口前移2022 年 1 月 14 日，國家互聯網信息辦公室等十三部門修訂發布21表 1-2：數據安全合規相關法律法規網絡安全是園區數字化的重要基礎，也是新時期智慧園區建設的核心需求。為應對未來數字化發展帶來的新型網絡安全威脅，高性能的網絡是保障園區數字化轉型的重要基礎，保障園區網絡安全成為新時期智慧園區建設的核心需求。數字技術的深度應用打破了園區物理網絡邊界，傳統的邊界防護模式和傳統的安全架構逐漸失效。未來，園區網絡安全防護能夠主動感知、實時監測和智能分析網絡威脅，并對威脅自動響應及秒級處

45、理。融合多元技術和分析數據的混合網絡安全解決方案將成為未來網絡安全管理的主要工具。1.2.4.2 構建態勢感知、敏捷恢復能力是高度韌性園區的最佳選擇近年來，全球局勢加速演變帶來動蕩與風險，加之“黑天鵝”事件逐漸頻發，對園區強大的適應能力和恢復能力提出更高的要求。未來，智慧園區在面臨風險和威脅事件時，需要能夠快速響應，有效應對各種變化和沖擊，維持園區業務基本運轉，并能夠在沖擊結束后快速恢復。智慧園區依托人工智能、機器視覺、物聯網、大數據等技術，全方位感知園區運行安全情況，提供風險快速感知、風險評估分析和實時監測預警服務，提升園區在不確定及復雜危險環境中的敏捷恢復能力。一方面，識別園區可能面臨的風

46、險，并對風險點進行實時態勢更新和動態監控。構建持續迭代優化的園區風險數據庫，涵蓋園區內所有風險類型、發生概率、影響程度、責任主體等。建立基于智能算法的風險態勢評估和實時監測預警模型，增強園區安全狀態監測預警、風險防控能力。另一方面，基于人工智能、數字孿生和 3D 全息技術，真實還原、精準模擬沖擊之下的園區實景情況，多模態數據分析支撐決策者在模擬情境中進行應急恢復試驗，輔助應恢復精準決策和智能應急調度。未來，采用無人機等普查手段快速識別緊急事件發生地，同時園區通過大幅提升應對高度復雜與動態沖擊的能力，在緊急情況下，通過智能調度具有感知、決策的機器人進行緊急修復及救援，可提升復雜危險場景中救援的精

47、準度、高效性與安全性。數據安全相關法律法規數據安全合規相關內容發布時間及機構網絡安全審查辦法 明確和細化網絡安全審查的具體要求，為關鍵信息基礎設施運營者申報審查提供了指引 建立網絡安全產品和服務安全風險預判機制，從識別威脅、化解風險的角度，推動安全關口前移2022 年 1 月 14 日，國家互聯網信息辦公室等十三部門修訂發布中華人民共和國個人信息保護法 進一步細化、完善個人信息保護應遵循的原則和個人信息處理規則，明確個人信息處理活動中的權利義務邊界，健全個人信息保護工作體制機制2021 年 11 月 1 日關鍵信息基礎設施安全保護條例 分層次角色廓清了安全保護的職責、任務、分工和聯動機制 進一

48、步明確關鍵信息基礎設施安全保護范圍、聯動責任體系、供應鏈安全可控、安全內控和意識培養等方面重點內容2021 年 7 月 30 日，國務院中華人民共和國數據安全法 對數據處理者、重要數據處理者、關鍵信息基礎設施運營者、政務署處理國家機關、政務系統建設和維護等受托方和國家核心數據處理者等角色相關的數據安全保護義務提出要求2021 年 6 月 10 日22可持續發展事關整個人類和地球的前途和命運，園區是實現綠色低碳轉型的重要一環，借助數字技術，推動可持續發展和能源結構轉型將成為智慧園區重要發展方向。全球氣候變化形勢嚴峻，碳排放引發的全球變暖將為全球可持續發展提出更高要求。園區作為全球碳排放的重要載體

49、，是應對全球氣候變化的關鍵一環。如圖 1-1 所示，2022 年，全1.2.5趨勢五綠色化為實現可持續發展目標，園區走向零碳化是必然圖 1-1 全球歷史和預測碳排放量2（單位：億噸）球的碳排放量當量高達 368 億噸，創造歷史新高。在全球氣候變化的壓力下，提高園區資源產出率和碳生產率將成為各國減排戰略的關鍵切入點。2 全球實際碳排放數據來源于國際能源署，全球預測性碳排放數據來自bp 世界能源展望報告4035302520151050200020052010201520202025E2030E2035E2040E2045E2050E2000-2022 實際碳排放量新動力情景快速轉型情景凈零情景20

50、25-2050 預測碳排放量231.2.5.1 園區零碳化建設將從“鼓勵”走向“必須”零碳/近零碳園區作為“雙碳”戰略部署的重要空間載體，將順應綠色化、清潔化、循環化等綠色低碳發展的政策要求，鼓勵在園區的建設、運維和管理的各個階段積極開展零碳轉型探索。園區亟需在社會發展和“雙碳”目標中找準平衡點，探索契合自身特色的綠色低碳建設路徑，科學落實動態零碳目標。圖 1-2 全球一次能源燃料來源3（單位：太瓦）全球能源結構轉型進入艱難的攻堅階段，推動園區健全能源管理體系和提高可再生能源利用率是綠色低碳轉型的重要抓手。根據bp 世界能源展望報告預測，到 2050 年，核能、水電、光伏等可再生能源使用占比將

51、分別達到 72%和81%，詳見圖 1-2。在全球能源結構轉型升級的大背景下，積極推動園區健全能源管理體系并提高利用可再生能源，是推動低碳綠色發展的關鍵。發展趨勢政策要點政策來源園區發展綠色化 綠色建筑：提高新建建筑節能水平、加強既有建筑節能綠色改造等 綠色交易：支持試點區域探察綠色要素交易機制，組織近零碳排放區等低碳試點開展資源環境權益融資和氣候投融資活動：支持在綠色低碳園區推動基礎設施領域不動產投資信托基金（基礎設施 REITs）試點 創新技術轉化：鼓勵建設中外合作綠色工業園區，推動綠色技術創新成果在國內轉化落地2022.03 住建部“十四五”建筑節能與綠色建筑發展規劃2022.01 國務院

52、辦公廳印發要素市場化配置綜合改革試點總體方案能源結構清潔化 清潔能源應用：提升園區交通用能、分布式發電、儲能系統、工業用能等領域清潔能源比重 清潔技術應用：煤電機組改造升級、新型儲能融合發展、源網荷儲一體化綠色園區建設以及可再生能源發電；綠色低碳微電網、推進屋頂光伏、分散式風電、多元儲能等技術應用，加快能源消費結構低碳化轉型2022.02 國家發展改革委、國家能源局發布關于完善能源綠色低碳轉型體制機制和政策措施的意見2022.01 國務院辦公廳要素市場化配置綜合改革試點總體方案3 數據來源于bp 世界能源展望報告800700600500400300200100020192050 預測石油天然氣

53、煤炭核能水電其他可再生能源新動力情景快速轉型情景凈零情景24建設零碳園區是重點鼓勵方向，多地頒發了鼓勵碳減排優惠及獎勵政策，為低碳/近零碳/零碳園區建設、綠色建筑新規實施提供有力的支持。2023 年 8 月，浙江省杭州市出臺政策杭州市人民政府辦公廳關于加快推進綠色能源產業高質量發展的實施意見，將園區、工廠配建新能源項目和開展節能改造作為評價認定零碳園區、綠色低碳工廠的重要依據，對驗收通過的省級以上零碳園區給予 200 萬元獎勵。國家在低碳/近零碳/零碳園區碳排放管控以及綠色建筑節能管理方面，政策不斷收緊。一方面，在鼓勵綠色產業發展的基礎上，中國重點碳排放單位管控逐漸趨向嚴格，開始對超出碳排放量

54、配額的單位進行處罰。中國國家科技部國家高新區綠色發展行動實施方案提出到 2025表 1-3：國家雙碳戰略政策及零碳園區重點發展趨勢方向年，局部建設零碳園區被正式提上日程，綠色零碳已成為園區發展的硬約束。2023 年 6 月，由于碳排放超出配額許可范圍，北京生態局對某重點管控的污水處理廠進行了兩百四十萬余元的處罰。未來，隨著碳交易市場成熟，碳排放管控將進一步收緊，更多企業將被納入碳排放權交易體系，以免費分配為主的碳排放配額將逐漸過渡到有償分配，并且引入碳稅。另一方面，建筑碳排是園區碳排的主要組成部分，政策新規將不斷收緊，超低能耗建筑將成為零碳園區建設的必要條件和重要保障。到2025年，全國要完成

55、既有建筑節能改造面積 3.5 億平方米以上，建設超低能耗、近零能耗建筑 0.5 億平方米以上。到 2030 年，超低能耗建筑有望成為園區發展的必要條件，智慧園區將實現超低能耗建筑全覆蓋。發展趨勢政策要點政策來源能源利用高效化 區域能源協同：推進區域能源協同，打造區域建筑虛擬電廠建設試點能源利用高效化 節能減碳技術應用：關注園區節能減碳技術改造潛力，重點提升園區產業和公共設施能效資源利用循環化2021.11 工信部、人民銀行、銀保監會、證監會關于加強產融合作推動工業綠色發展的指導意見2021.10 生態環境部關于在產業園區規劃環評中開展碳排放評價試點的通知資源利用循環化 循環化改造：推進既有產業

56、園區和產業集群循環化改造；通過循環化改造，實現園區資源利用效率大幅提升，二氧化碳等主要大氣污染物排放量大幅降低 綠色工廠：鼓勵園區推進綠色工廠建設，實現廠房集約化、原料無害化、生產潔凈化、廢物資源化、能源低碳化、建材綠色化2021.12 發改委、工信部關于做好“十四五”園區循環化改造工作有關事項的通知2021.07 發改委十四五循環經濟發展規劃園區管理智慧化 城市融合/數智管理：強調提升信息基礎設施和管理服務、產業智慧化和高質量發展及園區-城市智慧化融合；通過5G、人工智能等高效信息技術實現園區基礎建設、運營管理、綜合服務到產業發展的全方位智慧化管理 數字碳核算：鼓勵運用數字技術開展碳核算；探

57、索開展不同行業、區域尺度上碳排放評價技術方法，包括碳排放源識別與監控方法等2022.03 住建部“十四五”建筑節能與綠色建筑發展規劃2021.12.21 八部門“十四五”智能制造發展規劃251.2.5.2 能源結構清潔化、能源管理高效化、生產生活綠色化將成為關鍵手段零碳園區是新時期園區建設的風向標，在“雙碳”背景下，我國園區歷經低碳、近零碳的動態演進最終將朝著凈零碳排放的發展模式演進。零碳/近零碳園區的轉型將從能源結構、能源管理、零碳生活方式三方面著手，將數字技術全面賦能優化園區零碳轉型的措施，助力園區實現“碳中和”目標。通過增加可再生能源比重和清潔技術應用，促進園區能源結構轉型。一方面，園區

58、將進一步提高園區光伏、風電、水電等可再生能源比重，從源頭優化園區能源結構。未來，人工智能技術將在可再生能源發電能力和需求預測、電網運行和優化、能源需求和分布式資源管理等領域發揮更大作用。另一方面，通過部署智能微電網或氫儲能、氨儲能、電化學儲能等儲能設施，全面促進園區能源結構低碳轉型。依托碳規劃、碳減排、碳交易等方式，推進園區全面減碳降碳，實現園區高效能源管理。在園區規劃、建設、管理、運營全過程融入碳中和理念，搭建零碳管理平臺開展碳核算，實現園區碳達峰、碳中和目標。通過負碳技術和碳匯購買，全面增強園區碳吸收能力。借助碳捕集、利用與封存技術(CCUS)增加園區碳吸收能力，通過捕集工業生產中的二氧化

59、碳，為高耗能企業提供碳減排方案。同時，建立碳資產管理平臺，提供綠色金融、碳普惠等服務，鼓勵園區企業積極參與碳市場，通過購買碳匯產品等方式，實現碳中和目標。倡導綠色低碳生產生活方式，從根本上降低園區能源需求。園區將從本身的能源供給清潔化、能效運營高效化出發，將節能減排的價值主張向園區用戶傳遞，倡導低碳通勤、無紙化辦公、自帶餐具用餐等綠色生活方式，樹立園區用戶“零碳”生活意識。園區生產領域的零碳轉型是一項多維復雜的系統工程，從生產基礎設施低碳轉型升級、終端電氣化清潔化等方面轉型。未來，在生活領域，園區將建設數字化的碳足跡積分體系，幫助園區用戶實時追蹤碳足跡，配合碳積分體系的完善，培養用戶自帶餐具用

60、餐、無紙化辦公等綠色工作與生活習慣。同時，提倡“弱汽車化”的環保通勤方式，積極探索園區內無人接駁巴士在開放式園區的試運行，實現綠色出行。261.3 愿景1.3.1 智慧園區定義面向 2030，我們清晰地定義，智慧園區是將物理空間、數字空間和人文空間深度融合，具備全面智能、以人為本、綠色低碳特征的有機生命體。全面智能：以全面智能化賦予園區有機生命，通過數字技術將物理空間、數字空間、人文空間深度融合。其中，物聯傳感設備是園區的眼睛，敏銳感知園區發展變化、獲取數據；數字平臺是園區的大腦，能夠態勢感知、風險預判、精準決策，支撐園區的智能化管理及運營；園區業務應用是園區的手，園區網絡是園區的經脈，最終實

61、現持續自我生長、有機迭代。以人為本：園區將以人為本，通過數字技術讓園區演變為人文關懷的空間，更具備關懷與溫度。同時，以 ICT 技術為核心，通過技術演進、技術包容讓園區更具備人文關懷與溫度。園區將從“以功能為中心”過渡到“以用戶為中心”，更加注重以人為本，通過數字技術精準洞察園區用戶需求，更加具備主動、個性化、更有溫度的智慧化服務。綠色低碳：構筑綠色低碳、高度韌性的可持續發展體系。采用數字技術促進園區能源結構清潔化、能源管理高效化、生產生活綠色化，全面賦能園區綠色化、低碳化、零碳化轉型，實現綠色可持續發展目標。圖 1-3：智慧園區定義有機生命體全面智能綠色低碳以人為本271.3.2 智慧園區愿

62、景隨著智能世界的加速到來，我們提出智慧園區的愿景是“把數字世界帶入每個園區，讓智慧觸手可及”。把數字世界帶入每個園區：華為致力把數字化技術如數字平臺、高速網絡、人工智能等帶到每個園區；讓智慧觸手可及：讓數字化技術更好的服務園區，讓智慧管理新方式、智慧服務新體驗、智慧運營新模式在園區觸手可及，賦予園區有機生命，最終實現自我生長、有機迭代。圖 1-4：智慧園區愿景把數字世界帶入每個園區，讓智慧觸手可及把數字世界帶入每個園區把數字技術，即 數字平臺 高速網絡 云計算 帶入每個園區讓智慧觸手可及數字化技術更好的服務園區，讓 智慧管理新方式 智慧服務新體驗 智慧運營新模式 在園區觸手可及2829未來場景

63、0230智慧園區涉及辦公、生產、生活所有方面，在數字技術日新月異的發展及園區業務需求升級的雙重驅動下，園區的業務場景將不斷迭代升級，并在園區辦公、生產、生活方面產生新場景、新應用。面向 2030，立足未來典型場景應匹配前沿關鍵技術應用與前瞻行業發展趨勢的考量原則。一方面，未來場景將采用前沿關鍵技術應用。我們識別出與智慧園區未來發展相關度高的關鍵技術并應用在園區未來場景中。例如，重點關注智能認知（生成式 AI）、數字孿生（智能平臺）、空間交互（沉浸體驗、人機協同）等技術對園區辦公、生產、生活方式的影響與顛覆，以及泛在智聯（物聯感知、邊緣智能）、數字孿生（智能平臺、數字建模）等技術對園區運營管理與

64、決策的賦能。另一方面，園區未來典型場景能夠充分體現智慧園區“數智化、融合化、人本化、韌性化和綠色化”發展趨勢。即：具備全面智能、以人為本、安全韌性、綠色低碳等特征，充分思考其在未來園區場景中的亮點應用。例如，在園區服務方面，如何以人為本，實現更懂用戶，為用戶提供更主動、更人性化的服務；在園區運營管理方面，如何智能化運營，真正實現“以數治代替人治”的主流模式；以及在園區可持續發展方面，如何推動能源結構清潔化、能源管理高效化和生產生活綠色化，逐步走向零碳園區。帶著上述思考，經過綜合考量，我們篩選出 10個未來智慧園區典型場景。未來隨著數字技術的發展，結合未來園區場景應用及實踐，典型場景將會持續并進

65、一步展開。312.1 場景一 全息 AIOC2.1.1 定義全息可視化全局呈現，全方位智能態勢感知，自主精準分析決策，實現園區運營的可視可管可控。2.1.2 描述隨著園區數字化進程加快和精細化治理水平不斷提升，全息 AIOC 將成為推進園區數字化、智能化的重要手段，具備感知智能、認知智能、決策智能的能力。未來，園區數字化將從單純的數據挖掘整合向園區管理及運營決策洞察演進，IOC 不再是簡單的數據可視化工具，而是基于海量業務數據的高效采集和智能分析，成為輔助園區智能全域管理及高效精準決策的“智腦”。全息AIOC將依托數字平臺、光場全息渲染、人機智能協同等技術，打破園區信息壁壘，以全息可視的方式實

66、時展示園區運行動態，幫助園區管理者實現更加動態化、智能化的園區管理，并逐步構建“自主意識”，代替人工實現自主決策，助力園區運營可視、可管、可控。全息 AIOC 運用園區數字平臺及數字孿生等技術，對園區全域運行數據進行實時匯聚、監測、分析，全息可視化呈現園區智能感知園區及運行情況，輔助園區智能指揮和應急調度，保障園區場景更智慧、運行更智能、管理更高效。一方面，園區融合海量數據，全方位匯聚與分析安防、交通、通行、能源、資產等園區場景數據，通過光場全息渲染及數字孿生模型，實現園區物理空間到數字空間的精準映射，最大限度還原園區運行狀況，實現全面立體的園區態勢感知和全息展示，全息 AIOC 將自適應園區

67、不同場景的決策需求，把多類型數據整合到全息模型中，帶來極佳的視覺體驗，并支持實時交互。同時，借助人工智能技術，賦能園區基于海量數據進行知識推理并構建知識網絡，以推演數據背后的深層邏輯，從而形成智能洞察和認知，讓園區能夠智能化感知園區運行態勢，實現對園區全域的精準分析、協同指揮。另一方面，針對全方位態勢做出智能指揮和應急調度，以人機交互方式發布執行指令。通過大帶寬、低時延 5.5G/Net5.5G/F5.5G 網絡和機器學習的智能化分析，將感知終端與應急場景進行深度融合，以實時回傳現場語音、超高清視頻等方式快速分析危情，人機協同調度最優資源，高效完成園區應急響應管理閉環?；?AI 大模型和園區

68、數字平臺，全息 AIOC 將逐步構建自主預測和智能分析能力，實現自主高效的決策分析，輔助園區管理者精準決策施政?；趫@區數字平臺動態數據自學習，并運用機器學習及算法和模型，構建自主獲得知識和迭代進化能力，自主預測發展趨勢、經營風險，識別園區經營或運營管理異常情況。在產業招商領域，通過對區域產業發展、園區經濟運行相關數據的自主學習，輔助園區招商決策。在工單管理領域，全息AIOC將精準識別人員誤闖、違章停車等行為，并對相關業務工單進行自動化處置，實現問題的自主感知、及時預警、高效處置，賦能業務決策。32圖 2-1：全息 AIOC 場景2.2 場景二 超時空智慧辦公2.2.1 定義生成式 AI 重塑

69、園區辦公模式，依托高品質智簡辦公網絡和智能孿生技術，帶來智慧便捷的隨時隨地辦公體驗。2.2.2 描述超時空智慧辦公將重塑人們的工作方式，幫助用戶獲得超越自身的創造力。園區辦公模式將由當前的“混合辦公”，逐步發展為打破時空壁壘的“超時空智慧辦公”，服務對象也將延展至在任何地點有辦公需求的每一位個體。當前，重復性工作耗時長、統計類工作效率低等問題阻礙園區辦公人員辦公效率，為辦公人員提供個性化辦公服務，健康便利的辦公體驗還有待進一步提升。未來，園區運用智簡辦公網絡、AI 協作交互、數字孿生等技術賦能園區辦公空間、辦公人員和工作本身，在辦公群體之間構筑全新的聯接方式，驅動園區辦公創新力、靈活性及體驗感

70、全方位升級。整合園區線上線下辦公資源，提供 AI 智能辦公協作服務，為園區辦公群體帶來極致高效、便捷舒適的人機協同辦公體驗?；诟咂焚|的辦公網絡和以大模型等為底層支撐的 AI 技術，提供“懂需求、專業化、個性化”的 AI 智能助理服務，全面提升園區辦公協作效率。在辦公服務方面，AI 智能辦公助理將精準了解員工日程安排和工作習慣，提供貼心化、定制化工作建議，并能夠自動生成簡報周報，自動統計分析處理復雜數據。在會議服務方面，AI 智能辦公助理將提供園區會前的通知擬定發送、會中的多語種實時翻譯、匯報自動演示，以及會后的分角色會議紀要自動生成等服務。在環境服務方面，AI 智能辦公助理能夠覆蓋更廣泛的園

71、區辦公場所，通過行為、環境的自主感知進行辦公環境智能調優，如根據室外天氣、室內環境、辦公人員工作習慣等變化，實時動態調整照明、溫度等參數，保障辦公環境時刻處于體感最優、能耗最低的舒適狀態，為辦公人員提供個性化的智慧辦公環境。園區數字平臺全方位智能態勢感知 全面立體的園區態勢感知和全息展示，賦能智慧應急調度，實現園區全息智能運營管理自主高效的決策分析 構建自主預測和智能分析能力，輔助園區管理者精準決策施政 園區數字平臺疊加數字孿生，實時監測、分析園區全域運行數據 針對全方位態勢做出智能指揮和應急調度，以人機交互方式發布執行指令 基于 AI 大模型和園區數字平臺，自主預測發展趨勢，識別園區經營或運

72、營管理異常情況 預判產業發展動向、企業經營風險，輔助招商 精準識別誤闖違章行為，自動處置相關業務工單33圖 2-2：超時空智慧辦公場景打通物理空間與數字世界壁壘，為園區用戶提供跨時空、跨地域的沉浸式全息辦公服務，帶來沉浸互動的隨時隨地辦公體驗。高品質的辦公網絡疊加數字孿生技術將全面賦能沉浸式辦公，為園區用戶提供全息會議和數字人秘書服務。全息會議將虛擬會議空間、虛擬參會者、線下參會者深度整合，帶來更為沉浸式的遠程實時協作、穿透交互體驗，全息會議參與者將通過簡單操作實現與遠程用戶的空間對齊，沉浸式地打開進入對方世界的通道，開啟“虛擬會議傳送門”。數字人秘書依托全息影像、虛擬漫游等技術手段，將代替人

73、工來處理日程安排、差旅安排等工作，并在業務接洽高峰期，以數字分身線上出席活動與會議，滿足園區管理者商機洽談、日常交流等需求。超級 AI辦公如面向普通辦公群體如面向高層管理群體工作計劃定制實時遠程協作環境智能調優數字人秘書報告自動生成穿透交互體驗紀要自動生成虛擬漫游數據自動處理互動式演示匯報自動演示數字分身多語種實時翻譯全息影像AI 智能辦公協作 極致高效、便捷舒適的人機協同辦公體驗沉浸式全息辦公 沉浸互動的隨時隨地辦公體驗342.3 場景三 多域智感通行2.3.1 定義面向多地域、多場景聯動的園區通行場景，為園區用戶帶來極致、高效、便捷的通行體驗。2.3.2 描述隨著科技進步發展和交通工具升級

74、演進，驅動智慧園區拓展出新的通行場景。園區通行方式將由當前基礎單一的“兩點一線”式簡單出行向復合多元的“多地域、多場景聯動式”轉變，園區通行體驗由僅滿足基本功能性需要的基礎通行向極致、高效、便捷的“全面一站式通行“發展。未來，需針對園區辦公人員及訪客高品質、多樣化、個性化出行需求，依托人工智能、大數據、物聯網、車路協同等技術，通過跨城市與園區的數據融合實現多地域、多場景聯動智慧通行，帶來高效便捷、個性定制、沉浸交互的通行體驗。構建園區外、園區停車場、園區辦公區、園區公共區域等多地域聯動的辦公通行場景，為園區辦公人員帶來極致高效、個性定制的日常通行體驗?；?AI 算法、大數據、智能多模態自學習

75、等技術，為辦公通行人員提供行前規劃、智慧停車以及無感通行等服務。到達園區前，園區服務平臺將根據用戶出行計劃提供定制化出行規劃，如乘坐公共交通工具的用戶可通過移動設備隨時隨地查詢實時公交和地鐵擁擠度等公共交通信息，自駕出行的用戶可接收到最優路徑推薦等智能推送信息，便捷了解實時路況信息。到達園區停車場后，辦公人員可享受無感進場、車位智能引導、快速停車、停車路線主動規劃、共享車位自動分配、反向尋車、無感離場等智慧停車服務。到達園區后，通過個性化“數字身份”、無感化“智能門禁”等方式，辦公人員將實現園區通行全程無感，如便捷約梯、無感乘梯、高精度人臉識別、秒級放行等，在保障園區安全的前提下極大地提升通行

76、效率、改善通行體驗。構建訪客預約、訪客接待、訪客導航、訪客管理等多場景聯動的訪客通行場景，為園區訪客帶來極致便捷、沉浸交互的通行體驗。依托車路協同、毫米波感知等技術，為園區訪客提供沉浸式實景導航、自動泊車以及無人接駁等服務。到達園區前，基于數字孿生和人工智能技術的 3D 渲染沉浸式地圖，讓園區訪客能夠通過移動設備直觀、清晰地獲得行進道路以及目的地的實景三維視圖，全方位升級園區導航導引體驗。到達園區停車場后，停車場可精準識別訪客車牌信息，并基于毫米波感知技術為訪客提供自動泊車服務，實現車輛精準控制、自主避障、自主泊車。離開園區停車場后，配備激光雷達、超聲波雷達、高清攝像機的無人接駁巴士，將通過精

77、準定位、自動規劃、車輛行人感知系統，自動到達訪客所在地點，將訪客精準送達至辦公區域目的地。離開園區前，無人接駁巴士專車接送訪客到達園區出口指定目的地，自駕訪客也可通過無人接駁巴士前往停車場，享受無感離場服務。352.4 場景四 全自動資產運營2.4.1 定義基于園區數字平臺實現園區全域資產透明可視、遠程可管、數據清潔，提升資產運營效率，盤活資產價值。2.4.2 描述隨著物聯網、區塊鏈、大數據等技術與園區深度融合發展，園區資產管理的全自動管理、精細化運營已成必然趨勢。當前，園區資產管理過多依賴人工，存在盤點效率低、閑置資產多、運維成本高等問題，未來，園區資產管理將從“靜態管理”向“動態管理”轉變

78、，資產管理理念向用戶視角的價值管理轉變。從資產全生命周期出發，結合不同用戶需求，助力園區全域資產透明可視、遠程可管、數據清潔，提升資產運營效率，提升園區資產價值利用最大化。依托物聯網、人工智能、區塊鏈等技術，通過全息可視的資產實時監測、異常預警，實現資產透明可視、遠程可管。一方面，以園區數字平臺、物聯網技術為基礎，實現全息可視的資產運行監測。園區全域資產互聯互通，融合物聯感知、機器視覺等多模態數據，實現園區資產智能盤點和運行狀態實時監控，并通過 3D渲染模型對全域資產運行狀態全息呈現。另一方面，依托遠程實時監控實現資產異常自動、實時預警?；谶h程實時監測，自動識別資產運行異常，對異常狀況進行實

79、時遠程預警，并能夠自動派發工單，實現資產異常秒級處置。AI 驅動資產全生命周期運營分析，構建園區資產預測性維護和運營決策能力，實現資產智能運營、價值盤活。一方面，AI 大模型賦能園區實現資產預測性維護?；跉v史和實時運營數據建立 AI 大模型，預測即將發生的故障，并自動制定、執行維護計劃，從被動的經典維護，轉變為主動維護，降低資產故障率，提升園區資產可靠性。另一方面，智能運營分析輔助園區資產運營決策與價值盤活?；谫Y產運行狀況和性能數據，自動分析資產使用效率、空置率、投入產出等指標，通過挖掘資產數據價值、盤活低效無效資產，輔助管理及運營人員就資產運營、盤活做出精準決策，提升資產全生命周期效率效

80、益。圖 2-3：多域智感通行場景定制化出行規劃3D 渲染沉浸式地圖園區停車場智慧停車無人接駁接駁點辦公樓園區大門無人接駁無感離場數字身份智能門禁3.“無人接駁”自動感知離開園區停車場后，無人接駁車自動到達訪客所在地點，精準送達至辦公區域目的地2.“智能分析”智慧停車車輛抵達園區后，提供無感進場、車位智能引導、共享車位自動分配、反向尋車、無感離場等智慧停車服務4.“全程無感”秒級通行個性化“數字身份”、無感化“智能門禁”，實現園區通行全程無感，如便捷約梯、無感乘梯、秒級通行等5.“無人接駁”高效離場無人接駁車接送至園區出口指定目的地或停車場，享受無感離場服務0.“自主感知”行前規劃到達園區前，根

81、據用戶出行場景提供定制化出行規劃，智能推送實時公交信息或駕車最優路徑1.“3D 渲染”實景導航3D 渲染沉浸式地圖，讓園區訪客通過移動設備直觀、清晰地獲得行進道路以及目的地實景三維視圖智慧物流管理訪客群體36圖 2-4：全自動資產運營場景2.5 場景五 多元聯動物流2.5.1 定義匹配地面低空聯動、人車貨場協同需求，構建全方位立體循環、極致高效的園區智慧物流管理。2.5.2 描述隨著低空無線全覆蓋、生成式 AI、物聯感知、視覺感知等技術在物流行業的深度融合和規?；瘧?，園區物流進入基于“計算+數據+模型”的智慧級精準物流調度階段。下一代園區物流的智慧化管理，有望以 AI 大模型為核心，實現物流

82、需求和資源的自動匹配，并基于人、車、貨、場的全面感知、數字連接及深度融合，以車流、物流、信息流、業務流的一體化管理，實現園區物流調度實時化、決策精準化。依托多系統數據聯動，進行園區全方位物流智慧化管理，通過自適應車輛及倉儲管理和貨物可視化追溯，實現車貨協同及安全高效運行。依托人工智能、物聯網等技術，實時掌握貨物信息，并通過需求預測指導園區內全過程自適應管理，提高運輸可靠性，降低運營成本。在車輛管理及調度方面，通過將園區物流車輛管理平臺與園區安防系統打通，以及車輛預約、運輸線路、運行軌跡、運行抵園時間等信息的綜合分析，自主優化車輛入園時間規劃、園區精準?？亢蛙囕v調度策略，實現車貨協同和出入園區零

83、等待。在智能倉儲方面，將園區工廠內裝備設備進行標準化建模，并結合 AI 算法持續優化作業方式，保證貨物與運輸的無縫銜接，實現高效生產與運輸。在貨物管理方面，智能匹配貨運單、貨臺、車輛，實現貨物全流程追蹤。異常情況下，可視化追溯，快速定位事發地點、實現告警事件秒級處理，有效解決問題處理不及時、貨物管理不精細、人員進出較混亂等問題。園區物流管理平臺將聯動通行管理、訪客管理及考勤管理系統，精準感知核驗人員出入和貨物倉儲，實現人、車、貨、場自動化、安全化管理。此外，依托大數據與人預測性維護 基于歷史和實時運營數據建立 AI大模型，預測即將發生的故障資產盤活 挖掘資產數據價值、盤活低效無效資產，提升資產

84、全生命周期效率效益資產監測 園區全域資產互聯互通，園區資產智能盤點和運營狀態實時監控異常預警 基于遠程實時監測，自動識別資產運行異常并自動處置全息展現 通過 3D 渲染模型對全域資產運行狀態全息呈現資產運營決策基于資產運行狀況和性能數據，自動分析資產運行指標，輔助運營決策37工智能算法的城市級物流車輛調度，適用于業務規模和范圍廣、運輸時效性要求高、隨機貨物訂單多的大型園區。園區物流平臺將對接城市級交通平臺，基于道路拓撲結構、歷史和實時交通數據，對貨物運輸線路進行自動優化，有效提升車輛的調度管理效率，實現較低成本貨物運輸。依托低空全無線覆蓋、物聯網、大數據分析以及人工智能算法，構建立體循環的智慧

85、低空物流網絡，打造無人機、高/低速無人車、智能機器人等多類型智能物流終端為一體的智能物流系統。無人機接到配送任務后，搭載貨品從倉儲中心起飛，借助 GPS 和機器視覺，按照智能調度系統的路線規劃將貨品投放至指定區域，再由高/低速無人車、智能機器人等地面智能終端迅速響應，對接完成后續配送任務，按時按需將貨品高效運送至最終目的地，如辦公樓指定樓層、休閑區餐廳或生產車間及倉庫。這一精準協作式的地面低空物流網絡可以滿足在園區辦公區域、公共區域、生產區域等不同場景下的物流配送需求，提升配送效率，實現地空高效協同。圖 2-5：多元聯動物流場景基于人車貨場深度協同，實現園區物流調度實時化、智能化、精準化 在車

86、輛管理方面，實現車貨協同和出入園區零等待 在貨物管理方面，實時掌握貨物信息，實現貨物全流程追蹤智慧物流管理通過地面低空聯動，構建人機協同的園區物流組織模式無人機、高/低速無人車、智能機器人等多類型智能終端精準協作，滿足在園區辦公區域、公共區域、生產區域等不同場景下的物流配送需求無人機智能機器人智能機器人辦公區辦公區倉庫無人機無人車低空智慧物流382.6 場景六 萬兆高可靠生產 2.6.1 定義工業智算邊緣加持確定性生產網絡，支撐工業控制與感知體系重塑，助力生產穩定運行與創新加速。2.6.2 描述新一輪科技革命下，邊緣智能、工業互聯網、人工智能等技術發展正在重塑生產制造模式，驅動生產制造走向全面

87、智能化。智慧園區聚集了大量生產企業，是數字經濟和實體經濟深度融合的重要載體，是推動智能制造高質量發展的主戰場。園區正不斷深化新型數字技術應用和平臺能力，賦能傳統生產制造領域，加快形成新質生產力，隨 5.5G/Net5.5G/F5.5G 網絡普及，未來園區生產將以萬兆確定性網絡為基礎，工業智算基礎設施加持，重塑工業控制與感知體系，助力生產穩定運行與研發創新加速。生產設備通過具備無損漫游能力的智能確定性生產網絡聯接在一起，業務數據和指令數據通過網絡傳輸給各個生產設備，實現生產穩定性與可靠性躍升。一方面，確定性網絡支持高精度遠控操作實現生產遠程控制?；谏a現場數據的實時采集和生產控制指令的即時傳遞

88、，實現對智能機器人等生產設備的精準控制，能夠大幅提升人機協同生產效率，確保生產穩定不中斷。另一方面，無損漫游的智能確定性網絡支撐 AGV 無人搬運。通過 AGV 無人搬運車，實現了原材料管理、供應鏈管理和車隊管理80%的工作自動化，極大的提升了生產效率和可靠性。邊緣計算中心、智能智算中心等工業智算基礎設施重塑生產制造體系，實現高質量生產制造與創新研發。一方面，邊緣計算加持，助力工業生產高品質提質增效。以邊緣計算技術為基礎的 AOI 視覺檢測能夠在生產線的任何位置進行實時自動檢測，通過計算機視覺、深度學習，自動感知并精準識別生產缺陷，持續改進質量控制，從而提高生產效率并獲得運營洞察。另一方面，超

89、級生產智算 HUB 賦能研發創新加速。高質量、不設限的智能智算中心能夠依托強大的算力疊加 AI 大模型、智能算法，對海量用戶數據、產品數據等進行深度分析洞察，支持研發試驗試制、虛擬仿真測試等，助力創新研發效率提升。圖 2-6:萬兆高可靠生產場景確定性生產網絡工業智算 遠控操作：基于生產現場數據的實時采集和生產控制指令的即時傳遞，實現人機高效協同生產 AGV 無人搬運：智能確定性網絡支撐AGV 無人搬運，助力原材料管理、供應鏈管理和車隊管理自動化 邊緣計算：AOI 視覺檢測自動、實時感知并精準識別生產缺陷，持續改進質量控制 超級生產智算 HUB：依托強大的算力對海量數據深度分析洞察，支持研發試驗

90、試制、虛擬仿真測試等392.7 場景七 數字健康服務2.7.1 定義聯動優質健康資源，提供全息+虛擬健康服務和智能應急救助服務，帶來園區“主動式”精準健康管理體驗。2.7.2 描述隨著全民對健康生活重視度的逐漸提升，園區用戶對健康服務的需求從“被動服務”向“主動服務”轉變，希望園區提供個性化、便捷化、精準化的園區健康服務。同時，隨著 5.5G/Net5.5G/F5.5G、可穿戴設備、人工智能等數字健康技術的發展，園區健康服務的可及性和豐富度將進一步提升。未來，智慧園區作將向著以人為核心的“主動式”精準健康管理模式轉型，逐步構建起精準感知、精準預判、精準干預的全周期健康管理服務。萬兆高速網絡支撐

91、園區深度聯動優質健康資源，提供全息+虛擬健康服務，帶來園區“主動式”精準健康管理體驗。依托數字孿生、VR、全息投影、生成式 AI 等技術，萬兆高速網絡將支撐園區深度融合優質健康資源，健康專家通過“數字分身”能夠更加更立體、真實的展現在園區用戶面前，提供心理咨詢、慢病咨詢、健身服務等豐富的健康管理服務，為園區用戶帶來更加流暢、沉浸式、也更加精準的線上專屬咨詢及互動體驗。園區健康平臺聯動智能預警設備，提供智能應急救助服務，高效支撐園區用戶健康風險預警及緊急救援輔助。大帶寬、高密覆蓋、超低時延的萬兆網絡有望在園區全面普及，基于大數據、機器學習等技術的智能預警設備，將實時跟蹤園區用戶狀態，監測到異常情

92、況后第一時間聯動園區數字平臺，調度相關資源，實現秒級應急響應，輔助緊急救助。圖 2-7:數字健康服務場景心理咨詢AI 異常識別慢病咨詢智能預警全息健身教練智能調度數字健康服務全息+虛擬健康服務智能應急救助虛擬健康咨詢服務深度聯動優質健康資源，提供全息+虛擬健康服務，帶來園區“主動式”精準健康管理體驗。智能應急救助服務智能預警設備實時跟蹤園區用戶狀態，提供智能應急救助服務，高效支撐園區用戶健康風險預警及緊急救援輔助。402.8 場景八 超沉浸互動2.8.1 定義采用萬兆極速網絡，以空間交互打破次元邊界，帶來跨時空、跨媒介的沉浸式交互體驗。2.8.2 描述人工智能、物聯網、XR、裸眼 3D 等技術

93、的深度融合將持續推動沉浸式體驗在園區多領域的應用，在萬兆極速網絡下，富有生命力的超沉浸互動應用創新將成為趨勢。未來，AI 將與數字孿生、擴展現實等技術進一步融合，為園區用戶帶來跨時空、跨媒介的超沉浸式交互體驗，以場館、展館、公共娛樂休閑空間為代表的園區互動體驗空間將成為虛實融合、虛實共生互動體驗的重要應用載體。以空間交互打破次元邊界，通過虛實互動、人機交互方式提供超沉浸式互動服務，為園區用戶帶來虛實融合的活動及服務新體驗。一方面，通過虛擬數字人、全息特效等應用，打造虛實互動活動現場?；诿娌考皠幼鞑蹲?、CG 建模、生成式 AI、自然語言處理等技術的虛擬數字人主持，將替代人工完成活動介紹、現場互

94、動、手語生成等任務。全息投影、近眼顯示、虛實協同交互和沉浸式空間投影等技術與現場舞美、環境相結合，呈現逼真的空間特效，達到以假亂真的效果。另一方面，園區用戶通過與虛擬角色互動，觸發線下智能機器人實時響應，獲得沉浸式服務體驗?；谌藱C交互技術，虛擬角色可以實時識別用戶的行為姿態，跟蹤用戶位置，識別用戶發出的服務指令，通過線上線下聯動，觸發線下服務機器人實時響應，精準滿足用戶服務需求，為園區用戶帶來沉浸式人機交互的服務新體驗。數字孿生技術加持營造虛實融合的超沉浸感休閑娛樂空間，提供沉浸式觀展、沉浸式游戲等休閑娛樂服務，為園區用戶帶來更具“未來感”的體驗。沉浸式觀展方面，基于增強現實、裸眼 3D、交

95、互感應等技術，打造沉浸式展覽空間，如數字藝術、文化旅游等。沉浸式視聽內容與園區內場館有機聯合，逼真的視覺效果、震撼的音效最大限度的刺激用戶的感官，營造出壯闊的沉浸式觀展體驗。沉浸式休閑娛樂游戲方面，通過對游戲玩家進行數字建模，在虛擬世界還原用戶姿態和行為，玩家既可與線下角色，也可與虛擬角色互動，解除了傳統沉浸式體驗只能原地交互的限制，最大化提升游戲的沉浸式體驗。圖 2-8:超沉浸互動場景超沉浸式互動服務交互技術虛擬互動服務 虛擬數字主持人 全息現場特效沉浸式觀展 數字藝術 文化旅游沉浸式人機交互 虛擬角色互動 服務型智能機器人響應沉浸式游戲 玩家數字建模 游戲角色互動超沉浸感休閑娛樂XR/AR

96、/VR人機交互CG 建模生成式 AI裸眼 3D412.9 場景九 元宇宙生活2.9.1 定義依托萬兆極速網絡及智能孿生技術，構建高沉浸感虛擬世界，帶來沉浸式休閑娛樂新體驗。2.9.2 描述隨著數字孿生、5.5G/6G、AI 視覺與全息交互、XR 與傳感、情感交互等元宇宙核心技術走向成熟，園區內活動將從單一的工作、生產逐漸向文化、娛樂、消費等場景拓展，圍繞元宇宙的應用將逐漸滲透到未來園區豐富的商業生態中。未來，元宇宙技術將推動現實世界和虛擬世界的深度協作，開啟園區中全新的、消費新生態，為園區主體提供沉浸式、交互式、體驗式服務，開創下一代“園區消費者參與生態”。元宇宙消費將構建虛擬的消費空間，聚焦

97、 AR街區、AR 打卡、AR 導航等實景娛樂消費體驗，為園區年輕消費者帶來更具“未來感”的數字消費體驗。未來，園區將圍繞年輕群體社交互動、動漫潮玩、游戲解密等多元消費需求，打造集文化社交、購物娛樂等為一體的沉浸式商業體驗空間，通過一系列實景娛樂消費服務，讓休閑時光更具互動感和代入感。AR 街區將虛擬人表演與園區內建筑有機聯動，配合璀璨燈光秀，呈現虛擬人在城市上空表演的實時畫面，同時，用戶通過移動端設備掃碼，還可享受 AR 街景漫游、AR 藝術展觀賞、AR 燈光秀以及 AR 店鋪信息推送等趣味體驗，帶來全新數字消費體驗。AR 打卡將園區商業業態的特色消費活動、店鋪促銷信息等融入到劇情游戲中，吸引

98、更多年輕用戶關注及參與，為商場引流的同時，增加顧客與商場的互動頻率，進一步提升園區消費者購物體驗和忠誠度。AR 實景導航有望逐步實現室內外一體化導航全覆蓋，提供街道實景導航、室內店鋪導購、車輛精準導引等服務，并根據消費者偏好自動推薦相應店鋪及服務，讓園區消費者更方便找到實體店，促進線上銷售轉化。元宇宙消費將營造沉浸式線上娛樂體驗空間，消費者可以在虛擬消費空間中享受 AR 逛街、AR 試穿/試用、AR 互動等新奇購物體驗，高效為商場及品牌引流并進行新產品推廣。未來，通過園區虛擬元宇宙消費平臺，消費者可自行創建虛擬數字身份，身臨其境地感受虛擬消費樂趣，并在數字空間中交流、互動。到達商場前，基于消費

99、者偏好、使用環境等參數，元宇宙虛擬空間將真實還原產品使用場景，讓用戶在虛擬世界身臨其境地感受商品使用效果。到達商場后，消費者可以在虛擬空間試衣、試妝，并獲得品牌造型師的專業穿搭建議。同時，消費者可以好友聯系遠方好友共同創建數字身份，在虛擬空間內共同購物，并分享真實體驗新產品試用感受，帶動園區智慧商圈的消費力不斷提升。圖 2-9：元宇宙生活場景元宇宙觀賽自由視角觀賽觀賽互動高清回放手勢交互購物分享虛擬交易一鍵購買VR 觀賽5.5/6G 網絡虛擬數字身份商品介紹穿搭建議元宇宙消費422.10 場景十 智慧能源管理2.10.1 定義數字技術與能源技術融合，實現園區全生命周期的零碳管理、能源運營優化與

100、精準決策，驅動邁向零碳智慧園區。2.10.2 描述更低能耗、更低碳排的零碳智慧建筑儼然成為未來園區建筑建設趨勢。未來，智慧零碳建筑將依托智能算法、多模態學習和大數據預測等技術，通過智慧感知、風險預警、能耗調優等智慧化、綠色化管理，實現園區全生命周期降碳與碳管理。隨著碳達峰的到來，園區將進一步推進邁向零碳目標。未來，園區綜合能源系統將具有源網荷儲一體化、多能互補、供需方動態博弈等特點。將人工智能、智能算法、大數據預測和源網荷儲協調、綠電能源供給等技術手段有機地結合，構建可靠的 AI 能源預測系統，將持續優化未來清潔能源的供給和采購決策，保證園區能源系統的質量，同時實現園區低碳與經濟性的平衡。園區

101、全生命周期零碳管理，一方面，將通過數字技術賦能主動式園區設計和可再生能源部署，提高園區能源供應和使用效率。未來，有望將數字技術進一步賦能自然采光、隔熱保溫、地源熱泵等主動式設計和風能、太陽能光伏等可再生能源的利用，實現 100%可再生能源供能。如，基于園區可再生能源部署的總體面積和設備情況，預測未來能源供給及能耗走勢，并實時推算新能源利用比例和二氧化碳減排量。另43圖 2-10：智慧能源管理場景一方面，打造零碳智慧建筑，依托新一代綠色低碳技術應用實現建筑碳排精細化管理，提升園區建筑運行效率。通過 BIM 信息化模型與 AI生成式設計結合，實現建筑施工、建筑運行的碳排放精細化管理。如基于環境數據

102、提出建筑朝向、建造材料使用等建筑節能規劃設計建議。通過能源監控中心和碳能大數據平臺，實時感知室內溫濕度、光照度、二氧化碳以及室外風力、雨水感應等園區碳能相關指標，統籌協調、智能控制單體建筑和建筑群之間的用電、用水、供熱、供冷、可再生能源利用，實現能耗可視、可管、可控以及精準調優。通過碳捕集、碳吸收、碳交易等方式，抵消園區碳排放，實現園區凈排放為零。借助 AI 賦能的能源管理系統，通過不同類型能源系統耦合及多維數據分析，精準預測園區能源負荷量，實現園區能源的精細化運營與管理。未來，AI 能源預測系統將根據園區面積、人口、設施建設、用能特點、歷史能耗數據等因素進行 AI 模型訓練，精準預測園區未來

103、能源需求。同時結合相關法律法規、大宗商品市場交易動態、以及光伏、風電等清潔能源供給方式不穩定等特點，自主制定能源購買和供給戰略，輔助園區管理能源采購決策?？煽康?AI 能源預測將在保證園區能耗供給穩定性和堅韌性的前提下，在能源供給結構中最大化使用新能源替代傳統能源供給，進一步推動可持續的低碳園區建設。AI 賦能的園區綜合能源系統將基于園區能源需求與能源供給分析，自主優化園區儲能效率和能源使用效率，實現深度減碳。一方面，在園區能源供應過程中，基于大數據的無功補償系統和各類儲能、儲熱、儲冷系統，將進一步優化園區儲能效率，減少能源損耗，促進園區能源供給系統的韌性和靈活性大幅提升。如 AI 算法賦能園

104、區智能微電網，在充分利用清潔能源的同時解決分布式能源不穩定的問題，對大電網起到“削峰填谷”的作用。另一方面，在能源使用過程中，基于 AI 算法提供能源系統運行優化策略，并可通過末端設備的閉環調控降低園區企業能耗，提升能源系統的安全性和經濟性。如根據企業用電負荷特點，削峰填谷優化用能策略，降低對電網需求和電費支出。園區能源網絡集成系統碳智能計算依托智能算法、多模態學習和大數據預測等技術，實現園區碳智能計算，對園區進行碳盤查、碳計算，輔助園區全生命周期碳減排AI 能源預測及決策匯集、分析園區全域能源數據，形成能源需求預測和決策分析能力，實現智能精準的園區能源運營4445關鍵技術特征與參考架構034

105、63.1 關鍵技術特征人類社會正在加速邁向智能世界，我們的生活也正經歷一場前所未有的變革，跨越式發展已經是全行業的共同訴求。面向 2030，智慧園區將實現全面的數字化和智能化。未來的智慧園區將不再是如同今天擁有幾個智能系統的“智慧園區”，而是一個通過信息化技術將園區物理空間的人、機、物、空間等多維數據進行重構后具有生命體征的全新型智慧園區。我們認為未來智慧園區將具備智能孿生、空間交互、泛在智聯、智簡超寬、安全任性、全域零碳六大技術特征，如圖 3-1。圖 3-1：關鍵技術特征園區關鍵技術特征智能孿生數字孿生智能認知柔性資源全域零碳光電重構極致碳效智能微網空間交互空間智算人機協同沉浸體驗泛在智聯多

106、維感知通感一體邊緣智能智簡超寬百 G 聯接確定網絡隨需服務安全韌性數據安全算力安全韌性系統473.1.1 智能孿生未來的智慧園區是一個高度數字化的空間，將基于統一的智能平臺實現園區物理空間與數字空間的數字孿生，從而允許我們對現實世界進行高精度的模擬和預測，打造出一個高度數字化、智能化的園區。未來智慧園區的智能平臺既要被新時代的 AI 技術賦能，通過運用自動自治 AI、知識計算和生成式 AI 等先進技術，實現對物理空間的智能認知；也要具備對海量數據的靈活處理和對指數級上升資源的靈活調度，提供算力、存力和運力的柔性資源。圖 3-2：智能孿生算力網絡儲存物理世界虛擬世界終端設備IOT平臺感知與數字建

107、模數據采集感知多維化園區數字操作系統光場數據圖形數據光線追蹤虛實協同與交互光場全息渲染全池化柔計算跨代次CPU池化 存儲統一池化 異構算力統一池化負載感知性能感知知識計算自動自治AI生成性AI統一數據統一接入統一運維48數字孿生園區的物理空間和數字空間無縫的銜接、協同是園區智能化、智慧化的特點。智慧園區的數字孿生是通過創建園區中物理實體的虛擬模型，對園區物理實體相關的數據建模，完善數字空間，進而形成相關的業務服務。圍繞上述物理空間到數字空間的映射過程，感知多維化與數字建模、虛實協同、光場全息渲染、智能平臺等技術的實現是關鍵。1)感知多維化與數字建模 感知多維化：園區物理世界里視頻、通行、設施設

108、備、環境、會議等各種數據經采集、存儲，以及多維數據的處理與融合，不僅需要高分辨率的感知、定位、成像和環境重構能力，同時這些海量數據的篩選、預處理、建模、仿真等過程都依賴于強大的算力，以及人工智能、認知科學、控制科學等多學科的深度融合。數字建模算力百倍增加：管理多維海量數據，并將之轉化為三維模型面臨巨大挑戰。根據不同角度的圖片與視頻流，以及陣列相機、深度相機等采集的海量數據結合園區多維化感知進行三維建模需要強大的算力。2)虛實協同與交互通過端云協同實現數據實時處理與傳輸，滿足園區用戶在數字世界與物理世界的協同、聯動和同步，為實現大量的狀態查詢與消息傳送，需滿足人和人、人和物、物和物兩兩之間交互時

109、延小于 510ms，單用戶需數千 Mbps 帶寬和數十 TFLOPS 算力。3)光場全息渲染未來園區，在三維光線均衡的場景下，通過全息渲染技術實現一個真實世界感官體驗的數字孿生顯示系統。為了精確的映射園區需要的高并發渲染能力，AI 內容生成環節需要海量的 AI算力。預計在2030年實現光場全息渲染技術后，對 AI 算力的需求將相對現在增加 64 倍，單用戶的算力需求將超過 10TFLOPS。4)智能平臺園區數字平臺作為未來園區數字操作系統具備提供以下能力：聯接服務：多樣化園區智能終端設備、啞終端設備的無感接入，融合末端接入與平臺智能，支撐園區業務服務，助力園區業務的智能化。數據服務：多數據源接

110、入、集成、共享、統一工作流、統一用戶體驗、多終端互聯、多應用協同、多數據融合的統一數據服務能力。統一運維：多租戶、多業務、多應用、多業務創新、多應用開發、多運營協同、多運營安全的統一平臺運維能力。49智能認知在未來的園區，海量數據匯聚在承載數字孿生的智能平臺上，例如每日的通行量將會精確到每棟樓、每層樓、每個房間甚至每個位置，這些數據的數量將是當前的百倍。為了滿足園區數字化需求，需要借助自動自治 AI、知識計算、生成性 AI 等智能認知能力。華為預測，面向2030 年新建園區業務 AI 滲透率將達到 100%。1)自動自治 AI從車牌識別、人臉識別、AR/VR 等技術在安防、考勤、會議等園區業務

111、場景的應用，AI 技術已經逐步深度參與并深刻影響著智慧園區的運行與運營。以下關鍵技術正在逐步被攻克，推動AI 從監督學習模式向自動自治模式演進：自監督，自反饋：從依賴人工標注轉向自監督，由訓練過程中轉向執行過程中同步自反饋。在線持續學習：目前模型學習到的表征都是自然產生的，多次訓練的模型內在表征大相徑庭，需要克服災難性遺忘，在線持續學習，形成流式訓練、訓推一體。多任務，自然交互：從人工設計多個模型匹配不同任務，到單模型學習多任務編碼，在線按需切換。在自動自治的技術支持下，AI 通過遷移學習、小樣本、零樣本、自監督、弱監督、半監督、無監督及主動學習等新方法，逐步解決模型訓練、迭代、設計對人工的依

112、賴，將推動人工智最終實現“自治”。未來 AI 自治使得模型更加歸一，多種任務共享相同的模型結構，數據規模擴大及在線學習將使模型的生產更加集約化，逐步匯集成多個大模型或一個超大模型，模型可以在線學習吸收新的數據知識，實現自身能力的迭代提升。深度學習的難度進一步降低，人工干預的接入逐步趨近于零。因此，園區的安防、通行、故障診斷、設施節能等基礎服務會逐步由AI接管，園區基礎的受理、作業、事件、認證等服務逐步由 AI 主導，將智能帶入智慧園區的基礎設施，節省大量人力并提供更優質的服務。2)知識計算人工智能在行業中的應用，要能夠通過跨學科的領域專家知識進行綜合決策，形成完善的知識抽取、知識建模、知識管理

113、、知識應用的技術體系。作為認知和感知的知識計算技術，在算法上需要突破海量稀疏信息檢索、不定長的知識引入、知識注意力（Knowledge Attention），大規模圖式計算；在認知智能的訓練模式上，需要突破訓練推理時高頻度知識檢索、知識結合的訓練特征提升等；在計算上，需要解決高頻度的隨機檢索訓練與推理，高速數據通路，諸如隨機漫步(Random Walk)、結構采樣的圖式計算等問題。隨著 AI 技術的不斷突破，知識計算將呈現以下高階認知特征：知識抽?。簩崿F從文本、結構化特征，到多模態的知識抽取，復雜任務的知識抽取，跨領域綜合的知識抽取等復雜、多層次知識發展的跨越。知識建模：從垂直場景化、原子化、

114、自動化、規?；闹R圖譜，進一步向垂直場景知識圖譜與通用知識圖譜的融合發展。知識應用：從簡單的查詢、預測，向因果推理、長距離推理、知識遷移等高階認知方向發展。未來的 AI 知識計算，將通過跨學科的領域專家知識進行綜合決策，形成完善的知識抽取、知識建模、知識管理、知識應用的技術體系，逐步具備高階認知能力，使智慧園區智能平臺更智能，使能各類行業園區的應用。預測 2030 年有望突破，實現局部場景對人的替代，出現能夠邏輯推斷的決策/服務機器人、數字人等。503)生成性 AI生成性 AI（GenerativeAI）技術作為最佳的自動化內容生產力要素，允許計算機抽象與輸入（例如文本、音頻文件或圖像）有關

115、的基礎模式，使用它來生成期望的內容，可以用于身份保護、音頻合成等領域。生成性 AI 與訓練數據保持相似，而不是簡單的復制，可將人類創意融入設計和創作過程。在生成性 AI 應用開發中，具有隨時間動態改進、自我進化能力的生成模型是關鍵。當前的生成性 AI 技術主要有如下挑戰：某 些 生 成 模 型（例 如 GAN，Generative Adversarial Network，生成式對抗網絡）不穩定且難以控制其行為，如生成圖片的精確度不足，無法產生預期的輸出，并很難判斷原因。當前生成性 AI 算法仍需要大量的訓練數據，不能創造全新的事物，這要依賴自我更新、自我進化的算法突破。惡意行為者可以將生成性

116、AI 用于欺詐目的，利用人工智能工具的本身漏洞進行遠程攻擊，導致數據泄露、模型篡改、虛假垃圾郵件等事件，對網絡信息安全形成極大威脅。隨著關鍵技術的突破，生成性 AI 將逐步具備以下特征：模型自我進化：可以實現模型的自我更新、自我進化，可以解決特定的問題。AI 從認知到創造：將人類創意融入設計和創作過程，如藝術創造、輔助藝術創作、輔助內容生成等。AI 視覺與全息交互：未來的芯片支持生成性AI 引擎，在虛擬世界生成新的內容，提供沉浸式的體驗。隨著生成性 AI 這些技術的突破，未來園區如全息渲染會議、超時空智慧辦公等技術大大提升園區的管理效率和服務體驗。當前的生成性 AI需要大量的訓練數據作為輸入，

117、預測在 2030 年會出現主動尋找訓練數據，形成全新的自我進化的生成性 AI 模型。柔性資源隨著公有云、行業云，私有云等資源作為數字化、智能化的智能平臺底座在全球各行業的園區中廣泛深度普及，加之 AI 大模型，元宇宙數字孿生等大顆粒應用爆炸式增長，云化架構將成為未來智慧園區基礎設施的標配，為千行百業客戶以及多樣化園區業務應用提供多租安全隔離、性能 SLA保障前提下的大規模集約化算力、存力、運力共享，以及動態隨需而變的算力、存力、運力供給。未來智慧園區數字操作系統的數據底座，將沿著“全池化”、“柔計算”的方向持續演進，從而支撐智慧園區智能孿生的實現。圖 3-3：生成性 AI建模創造全息交互511

118、)全池化通過超大規模資源池化，實現多租、多應用對園區操作系統數據底座算力、存力、運力資源的最大化共享，是園區數字操作系統數據底座的特征之一，未來 5-10 年園區數字操作系統數據底座的“全池化”是必然趨勢，具體體現在：跨硬件代次 CPU 統一池化、存儲統一池化（存算分離）、異構算力統一池化?？缬布?CPU 統一池化：下一代園區數字操作系統數據底座算力供給將從“以資源為中心”的模式轉變為“以應用為中心”的模式，將一定 CPU 代差范圍內的算力資源進行統一整合，通過云算力服務及資源調度層屏蔽底層 CPU 代次的差異，并基于實時的黑盒式性能 QoS 檢測機制，在滿足云租戶應用性能 SLA 的前提

119、下實現最優的 CPU 資源動態復用?？绠悩嫼Ａ繑祿慕y一存儲緩存池化：基于統一的去中心化跨可用區分布式存儲引擎，園區數字操作系統數據底座實現了塊存儲、對象存儲、文件存儲等面向基礎非結構化數據的存儲資源統一池化，半結構化、結構化數據服務。軟件架構仍多采用存算合一模式，即同時覆蓋了計算側的數據查詢、變更、分析處理，以及存儲側的數據持久化可靠性、可用性保障、并行 IO 讀寫，以及業務無損的彈性容量管理等功能。未來園區數字操作系統數據底座將通過一份數據拷貝跨不同數據計算引擎共享、近計算統一池化緩存、近數據分布式算子卸載、跨異構計算引擎的統一元數據管理、智能化數據分層存儲等關鍵措施實現跨結構化、半結構化

120、及非結構化海量數據的統一存儲池化。異構算力的統一池化：隨著 AI 大模型及元宇宙數字孿生時代的到來，云上 GPU/NPU異構算力將逐步取代通用 CPU 成為 AI 大模型訓練推理，以及數字人、數字孿生園區渲染仿真。通過軟件定義的 GPU/NPU 池化算力，一方面可將一顆物理加速芯片（GPU 或ASIC）切分為幾個到幾十個互相隔離的小的計算單元，也可將分布在不同物理服務器上的 GPU/NPU 芯片聚合給一個數字操作系統數據底座（物理機/虛擬機）或容器完成分布式任務，而沒有加速芯片（GPU/NPU）的CPU 服務器也可調用遠程服務器上的加速卡(GPU 或 ASIC)完 成 AI 運 算，實 現 C

121、PU 與GPU 設備的解耦，通過異構算力的統一池化，可提供更有彈性的 GPU/NPU 硬件。522)柔計算未來園區數字操作系統數據底座將引入相比“彈性計算”模式更為靈活、更智能、具備動態適配應用算力資源需求變化的下一代算力分配與供給模式“柔性計算”。在大幅提升算力資源池有效利用率、減少算力資源空置率的同時，也能讓最終云租戶與開發者像用水和用電計費那樣，為自己的動態算力消耗而非固定資源規格支付費用，降低不必要的算力支出與浪費。柔性計算區別于彈性計算模式的關鍵特征，除了業務負載動態資源需求感知之外，還體現在其對于業務負載性能 QoS 的量化感知能力。柔性計算可通過應用層非入侵的黑盒模式從底層主機

122、OS 收集的所有資源實例級的多維度性能指標，包括 CPU、內存、存儲 IO、網絡 IO 等，并通過可持續在線迭代優化的 AI 建模方式，從采集觀測到的海量業務負載性能特征，如 CPU密集型、內存密集型、存儲密集型、網絡密集型，以及上述類型的特定組合等關鍵特征參數，并在下游有監督學習任務中通過少量已知典型業務負載訓練樣本，最終建立可黑盒式觀測的柔性計算。圖 3-4：柔計算彈性計算:基于分配率，靜態分配柔性計算:基于利用率&應用 QoS，動態分布資源數據湖資源度量云租戶主機組 1(CPU 代次 1)主機組 n(CPU 代次 n)跨硬件代次統一主機池化柔性資源調度彈性資源調度云服務商資源池Flavo

123、r 系列 1Flavor 系列 nFlavor 系列 1Flavor 系列 n533.1.2 泛在智聯未來智慧園區數字空間的構建依賴于園區物理空間中的海量傳感與物聯，進而完成數據采集、數據匯聚、數據處理?；趯ξ磥碇腔蹐@區的展望，本文從多維感知、通感一體、邊緣智能三個方面提出對泛在智聯的技術訴求，為各種行業智能服務提供數據支撐。圖 3-5：泛在智聯多維感知未來智慧園區首先應具備感知能力，通過“5.5G無線感知、Wi-Fi感知、光感知”等最新感知技術，結合“無源物聯感知、視覺感知”等傳統技術，在園區打造一張精準感知、實時可視、高效運營的數字化感知網，實現對園區中的人、機、物、事、空間環境進行全方

124、位、多角度的感知和識別。1)5.5G 無線感知5.5G 無線感知主要應用在車聯網、無人機等自動駕駛場景，由 3GPP R16 標準定義的定位能力能達到米級精度，未來演進的目標是將定位精度提高到厘米級。隨著無線向毫米波、太赫茲高頻方向演進，未來無線感知也可以應用在智慧城市、氣象預報、環境監測、醫療成像等場景。2)Wi-Fi 感知新標準IEEE 802.11bf定義了Wi-Fi的感知標準，基于unlicense頻段信號，探測和感知周邊環境，識別事件發生，并產生對應數據信息，為園區室內、室外、車內、倉庫、貨場等場景，提供高精度定位、姿態/手勢識別、呼吸檢測、情緒識別、周界安防等功能。按照感知能力劃分

125、：粗粒度感知：通過較簡單硬件，提取多普勒頻移等較為明顯的信號特征，實現事件識別，如人員存在檢測、入侵檢測、運動檢測等。細粒度感知：依靠毫米波雷達等高精度探測技術，實現人員體征、手勢姿態等精細化狀態識別。邊緣智能集中式AI邊緣立體計算通感一體多維感知Mobile通感一體系統光纖通感一體WLAN通感一體系統視覺感知光感知無源物聯感知Wi-Fi感知5.5G無線感知54按照感知范圍劃分：單站探測感知：單個探測設備，對指定區域實現定點探測感知，比如：離床監測、摔倒識別等。多站組網感知：通過多個站點聯合探測和信息合并去冗，覆蓋整個區域，比如：商超人員統計、軌跡跟蹤、室內環境成像等。3)光感知通過光感知技術

126、，感知故障、震動、應力、溫濕度、氣體、聲音、照明等變化，提供設備/管線故障診斷、環境和設施受力監控、溫濕度、通風、照明調節等服務能力。光資源感知：通過光纖拓撲、光功率全程可視、米級精度光路故障診斷等技術，結合軟件算法，當網絡出現故障時，能夠進行故障定界，確認是光纖故障還是網絡設備故障。光震動感知：結合光及 AI 的能力，實現100km 長距、ms 級響應時延，能有效識別隨周界部署的光纜的外部聲音和振動信號，對周界圍欄等入侵破壞事件進行預警，及時識別周界威脅，同時與視頻監控聯動，構建多維非法入侵檢測系統。光環境感知：通過分布式溫濕度傳感器、激光氣體傳感器、光纖分布式聲音傳感器以及分區式照度傳感器

127、，對空間溫濕度、活動/休息空間 CO2 含量、全屋聲強、全屋光照分布等進行監測，構建 3D 空間場數據，實現辦公環境溫濕度精準調節、智能通風、主動式噪聲抑制和自動照明調節。4)無源物聯感知當前有源 IOT 物聯終端雖然功耗低，但仍然依賴電池或電源供電，無法做到免電源、免維護，因此低功耗無源 IOT 采集成為新的發展趨勢，主要依賴以下三項技術的發展和演進：超低功耗物聯終端：采用極簡射頻架構、無晶振收發機等技術，IOT 射頻工作能耗降低12 個數量級。無線定向輸能：通過指向性無線能量傳輸和高效率空口能量收集轉化技術，替代 IOT 終端內置電池。供能&采集聯合調度：協同定向輸能和終端數據收集，實現免

128、電池 IOT 終端持續、穩定、可靠采集控制。5)視覺感知通過攝像機采集環境、空間、人員和事件等信息，并產生圖像數據。未來視覺感知技術發展方向會有較大變化，其核心目標是降低對環境的影響，減少對人的侵入感，降低安裝部署的復雜程度，提升感知精度。微型頭端：頭端小型化設計，適于各種場景部署，與環境更加和諧美觀。極簡頭端：在大帶寬、低時延、邊緣池化技術支撐下，攝像機極簡設計，僅采集原始信號直送后端。多維頭端：系統支持多種視覺傳感和圖像設備的融合接入，包括移動設備，如手機、數碼相機和固定設備，如網路攝像機、監控攝像機。多途徑感知：通過可見光、熱紅外、毫米波、聲波等多種技術感知，取長補短，實現高精度、低誤報

129、。通感一體通感一體是將通信感知融合，是通信技術在感知領域的外延，從技術角度可分為三類：Mobile 通感一體系統、WLAN 通感一體系統、光纖通感一體系統。551)Mobile 通感一體系統 在 1G 至 5G 時代，通信和感知是獨立存在的，例如 4G 通信系統只負責通信，雷達系統只負責測速、感應成像等功能。這樣分離化設計存在無線頻譜與硬件資源的浪費，功能相互獨立也會帶來信息處理時延較長的問題。進入 5.5G/6G 時代，通信頻譜將邁向毫米波、太赫茲、可見光，未來通信的頻譜會與傳統的感知頻譜重合，通信感知融合可以方便實現通信與感知資源的聯合調度。通信和感知的資源可以通過時分/空分/碼分等方式實

130、現通感一體化波形，做到感知功能在通信基站上按需疊加，降低感知的部署成本；高隔離度天線全雙工收發能力，在保證通信性能的前提下，使能 5G TDD 支持時頻全雙工的感知工作模式，實現通信感知同覆蓋；通信與感知架構的一體化，能夠在不同行業快速打通端到端感知服務，另一方面可以保障數據安全。通過大帶寬多天線，可以將感知能力提升到厘米級以上；通過將蜂窩系統的多站協同引入感知，能夠在單站感知基礎上提供 3D 多視角和無死角感知能力；基于機器學習的目標識別算法，利用 5G 豐富的時頻空碼多維度空口信息，可以提高目標識別的分辨率。圖 3-6：Mobile 通感一體系統下行10Gbps智能內生千億聯接上行1Gbp

131、s現有能力持續增強eMBBURLLCmMTC革命性能力新增通信感知一體高精度定位低成本/無源物聯智能化5.5G562)WLAN 通感一體系統WLAN 通感一體系統通過復用通信站點硬件、芯片、射頻端口和工作頻段，將通信感知和信號處理、信道資源調度相融合，在滿足原有通信帶寬、時延、傳輸和能耗的要求下，實現高精度感知探測。主要從通信感知合一射頻和通信感知協作探測兩個方面達成目標：通信感知合一射頻，按工作頻段可分為微波段、毫米波段兩代：微波段合一射頻：復用 sub7GHz 頻譜和設備資源，多采用 8x8 以下隔離全向天線，160MHz 以下頻寬，實現分米級定位精度，滿足粗顆粒度感知探測要求，如：存在檢

132、測、入侵檢測等。毫米波合一射頻：采用 16 天線以上通感合一賦形陣列，具備 xGHz 探測頻寬，可滿足厘米級定位、毫米級感知探測精度，全面支持運動、行為、體征、軌跡、環境成像等多種感知應用精度要求。通信感知協作探測，通過協同全網站點、終端行為，實現通信質量和感知精度的最優匹配。按協同方式包括以下技術：網端協同探測：在正常網絡協議交互和數據傳輸同時，獲得感知探測信息。站間協同探測：通過鄰近AP站點間協同探測，彌補終端流量位置對感知質量的約束，并為感知探測提供全網位置錨點。全網通感協同調度：綜合全網通信流量、站點和終端資源，選取合適的探測組合，保障通信質量和探測精度要求。3)光纖通感一體系統光纖通

133、感一體系統將傳感技術與光纖通信技術融合，實現對環境、物體和事件的感知，提供更智能、更高效的數據服務和應用。光纖通信技術，通過構建園區高速網絡，實現高質量傳輸：大帶寬：從 100Mb/s，1Gb/s，10Gb/s 到超高速互聯，支持頭端傳感器原始信號直傳，更多原始信息協同交互。低時延：保證各頭端同步延遲在 1 幀內，實現高效協同事件分析及完整軌跡跟蹤。圖 3-7：WLAN 通感一體系統WLAN通感一體系統通信感知合一射頻通信感知協作探測設備合一、兼顧速率/精度、模型匹配硬加速合一陣列雙模并行識別加速網端協同探測站間協同探測全網協同調度合一組網、協同調度、聯合優化、最優匹配16天線、GHz寬頻兼顧

134、速率、精度模型匹配硬加速通信感知57 零丟包：頭端傳感器原始信號無損傳輸，確保關鍵數據特征完整保存。多模態信息光感知技術，通過采集豐富的環境信息為業務提供必要數據：環境感知技術：使用環境光或紅外傳感器感知和測量光照、溫度等參數，用于智慧辦公、環境監測等場景。光纖感知技術：使用光纖作為傳感器來感知環境中的各種物理量和參數，如震動、應力等，可應用于沉浸式體驗中的姿勢和動作感知。邊緣智能園區中部署邊緣智能數據系統，通過立體計算、集中式邊緣處置等技術，對多維感知數據進行邊緣智能化處理。1)立體計算利用分布在云、邊、端不同位置的多種計算、存儲等設備，將這些設備進行橫向協同與縱向協作，實現優勢互補，形成立

135、體計算。在立體計算中，重點需要解決業務體驗、算力分布、算力利用率、信息孤島等一系列的挑戰。邊緣計算：影響邊緣計算大規模應用的主要挑戰包括：集中式邊緣處置、邊緣算力網絡、邊緣安全、邊緣標準與開放生態等。邊緣計算通過加強在數據采集、存儲、處理、傳輸過程中的安全與隱私保護，推進邊緣計算系統與軟硬件框架、接口和協議標準化，實現邊緣加速、卸載網絡性能瓶頸等共性訴求，重點解決邊緣智能在不同園區業態的智能化共性問題。多設備協作：多設備協作技術強調多個設備之間的緊密群體協作，協作系統將從簡單的合作與連接逐漸發展成獨立自主的群體智能系統。多設備協作技術目標是提升多設備協同解決問題的能力、整體性能、魯棒性等。多設

136、備協作技術存在任務分擔、結果共享、智能體等多種模式，同時面對多設備之間的合作與沖突消解、全局最優化、交互協作一致性等挑戰。云邊端協同：隨著智慧園區內 AI 和新興數據密集型應用的快速發展，低時延響應、節約帶寬成本、保護數據隱私安全等應用體驗驅動計算向云邊端協同發展。云邊端協同技術利用云、邊、端不同位置的多種計算、存儲等設備，構建一體化的計算架構，提供任務協同、智能協同、數據協同、網絡協同等能力。582)集中式邊緣處置圖 3-8：集中式邊緣處置未來園區業務系統集中處理各業務子系統接入的多維度前端感知信息，給運營帶來立體化防護和感知管理體驗，大幅簡化當前管理系統，提升運營和管理效率。資源池化共享：

137、對多個數據源的數據進行融合匯聚，形成共享資源池，實現不同業務系統的按需調用。智能算法協同分析：利用更多原始數據，多維度分析、預判相關事件發生及智能處置，實現精準識別、少誤判；人工智能多模態自學習，分布式協同實現越用越聰明的智能化主動管理系統。數據集中處理能力：對各頭端感知數據集中處理，實現集中式業務管理和監控、協同智能分析。園區業務處理系統園區網數據融合軟件平臺業務子系統1業務子系統2.業務子系統n5.5G無線感知感知終端Wi-Fi感知光感知視覺感知溫度傳感器氣體檢測聲音感知593.1.3 空間交互人們一直渴望全新的感官沖擊和人機互動方式給在園區的辦公、生產、生活帶來改變和體驗提升，在未來空間

138、交互的主要場景有虛實交互以及人機交互兩類。未來智慧園區將提供如裸眼 3D、XR 等更加智能化、個性化和沉浸式的智慧體驗感受；同時未來智慧園區人機協同交互將從以機器為中心到以人為中心，園區設施和機器將實現高度互聯和自動化，機器從單純的執行方轉變為有理解能力、學習能力、決策能力的合作方，走向人機智能協同階段。沉浸體驗、人機協同兩類場景對低時延、泛接入、高智能等的技術要求，驅動著未來人機交互網絡和空間智算的快速發展。圖 3-9：空間交互人機協同人機協同結合了人工智能和機器學習技術，實現人與機器、人與設施之間的高效協作。在園區中，人機協同通過云邊端協同計算來實現對數據的實時處理和分析，從而提高數據處理

139、效率。人機協同對人機協同網絡、數據驅動機器人、人機智能協同能力也提出了 z 更高的要求。1)人機協同網絡 園區 TSN 網絡：傳統的機器人通過在每個接入側均采用硬編碼邏輯控制器（硬 PLC）及人機交互界面（HMI）實現對機器人、設備的控制來實現自動化。每個接入側都需要相應的硬 PLC 分散地處理業務，使得管理困難，運維復雜，擴展不靈活。TSN（Time-Sensitive Networking）技術將在智能工廠、園區設備、園區智能服務機器人等場景中規模應用。2030年異步 TSN 將達到 10us 級時延和抖動。園區TSN 網絡協議是在非確定的以太網中實現確定性最小時延的協議族，是 IEEE

140、802.1 開發的一套協議標準。TSN 網絡在以太網的數據鏈路層構建了一套通用時間敏感機制，為標準以太網提供了確定性和可靠性，以確保數據實時、確定和可靠地傳輸，提高數據傳輸效率。物理世界虛擬世界空間智算人機交互網絡沉浸式協作XR數據驅動機器人人機智能協同裸眼3D沉浸體驗人機協同3D視覺、觸覺、聽覺交互預測性計算園區數字虛擬引擎60 觸覺網絡：在未來工業和物聯網絡中，從感知到執行的雙向閉環對網絡要求最高的是觸覺網絡（Tactile Internet）。觸覺網絡的典型場景包括自動駕駛車輛、工業自動化、遠程醫療、虛擬和增強現實。相比視覺和聽覺，觸覺網絡的最大變化在超短響應時延（Ultra-Respo

141、nsive Connectivity）和超可靠聯接（Ultra-Reliable Connectivity）。觸覺的超短響應時延端到端要求是 1ms，分解到網絡的時延必須達到 100us 級，可靠性要求是 7 個 9（99.99999%）。2)數據驅動機器人作為智慧園區中的智能個體，園區中的機器人將使用園區中累積的數據，構造數據流動的閉環，持續驅動智慧園區中機器人的優化，持續提升園區智能，最終達到成千上萬臺智能機器人協同管理和自主協作。數據驅動機器人將主要包含以下四個技術特征：智能數據底座技術：獲取環境中的數據（圖片、聲音、點云、地圖、運動等），引導時空數據上云，構建智慧園區的智能數據底座。主

142、要技術點包含：原始數據和建圖算法；數據服務平臺（數據-算法管理）。比如，環境感知建圖，支持超 100 萬平米場景實時建圖，構建數字園區場景。機器人仿真技術：大幅加速智慧園區中機器人的仿真，不同場景生成，加速園區機器人的研發，提升機器人的適用性。主要技術點包含：仿真環境中 3D 物體、世界和機器人建模；云原生機器人仿真器及其物理引擎；基于仿真的數據生成。實現仿真搭建由星期到天，減少仿真世界構建時間，提供開箱即用仿真世界和實時仿真的體驗。機器人技能技術：基于真實數據平臺和機器人仿真，獲取機器人數據，數據驅動技能開發，低成本解決難題；主要技術點包含：數據驅動的技能開發管線，構建機器人技能生態；預制技

143、能和新技能的終身學習開發模式。機器人運行管理技術：機器人運行狀態實時監控，集中管理，降低人工成本，運行態數據上云，用于后期智能分析和云端大腦構建。主要技術包含：邊云協同框架；機器人運行數據的監控上傳。最終，實現納管機器人萬臺以上，完成實時監控和全局的調度管理。圖 3-10：數據驅動機器人機器人數據底座機器人仿真機器人技能機器人運行管理數據驅動機器人613)人機智能協同面向未來，隨著網絡技術與數據驅動下的機器人技術逐漸成熟，人與機器的交互也將逐步從人機交互進化到人機智能協同階段。人機交互重點強調人與物理系統的交互，人與數字系統的交互，人與智能系統的交互。交互過程還是以人為主驅動，隨著智能系統的應

144、用，交互開始向協同關系轉變，人與可協同的智能系統將逐漸走向人機智能協同階段。隨著人工智能技術的成熟和在機器人領域的應用，將為機器帶來自主性。人機智能協同涉及協同中的人機能動性分配、系統中的動態學習和修正、協同中的情景自適應、協同中的主動交互模式四種技術。協同中的人機能動性分配：人與機器各自具有能動性程度（Degree of Agency），包括其行為能力和決策能力的邊界，并充分考慮人的能動性，以使人機的能動性在協同中形成良好的匹配。協同中的動態學習和修正：在人與智能系統的交互過程中，智能系統根據用戶需求及喜好進行自主學習和自我修正的能力是其智能程度的重要體現；未來智能系統將通過強化學 習（Re

145、inforcement Learning，RL）技 術來實現人機智能協同中的動態學習與修正。協同中的情景自適應：AI 對情境的推理和理解能力所需要的必要條件，包括對情境的感知與理解、對意外事件的處理、需要實現的目標和行為規劃。未來基于云化大模型構建和研究多模態的協同系統的開放性可擴展平臺是一個主流方向，該平臺需要具備并行協調計算以及基于時間的編程模式，提供用于數據可視化、處理和學習的工具與人工智能組件。協同中的主動交互模式：當人工智能技術使機器可以獲取和處理與用戶及情境相關的海量信息，預測用戶意圖并提前發現潛在的問題時，機器便從單純的執行方轉變為有理解能力、學習能力、決策能力的合作方，從而支持

146、主動的響應與改變。圖 3-11：人機智能協同情境人機交互人機智能協同人用戶體驗感覺信息效率場景適應性操作方式認知模態美學內容使用模式應用領域可解釋性信任問題情境自適應人機能動性分配情感化公平負責主動交互模式動態學習與修正情感設備可用性技術.交互/協同界面機目標行為/關系體驗視角交互質量技術視角交互方式載體62沉浸體驗層出不窮的新型辦公設備、虛擬現實（VR）、增強現實（AR）和混合現實（MR）、裸眼 3D等技術未來將大幅改變我們的工作方式。未來體驗交互網絡、XR 與裸眼 3D、沉浸式協作等技術帶來全新的沉浸式體驗，使參與者能夠在虛擬環境中親身參與，提高協作效率和創新力。1)體驗交互網絡未來 XR

147、/3D 的持續普及，體驗交互網絡將提供低時延、大帶寬、高可靠性的網絡接入；同時體驗交互網絡將為未來園區中大量的辦公設備提供自發現、自組網能力。網絡能力持續提升：XR 大規模實時渲染和 3D重建將通過智簡超寬網絡，傳遞到云端進行處理。要達到 XR 流暢的沉浸式體驗，要求至少具備千兆帶寬，10ms 級時延的網絡能力。未來8K 多視點裸眼 3D、8K120fps 的 XR 提出網絡萬兆接入、毫秒級時延是業務普及的必備要求。設備自組網聯接提升：未來多機協同辦公從家庭場景向園區中推廣，不同能力的辦公設備組成分布式網絡，提供更高效的辦公環境。例如移動電腦和會議室的投屏、白板、MR終端等自動化構建協同會議，

148、未來會有更多新穎 IO 設備連接到電腦上提升體驗。辦公IO 設備的分布式自組網需要具備設備發現和連接、分布式組網、自適應傳輸技術。通過分布式組網的網絡發現技術，發現周邊分布式設備的存在，支持 Wi-Fi、藍牙、以太網等不同的媒介；通過分布式組網技術，將不同能力、不同特征的分布式設備組成一張網絡；通過自適應傳輸技術根據網絡負載、設備能力、現場狀況和功耗要求為業務提供合適的技術，并降低傳輸開銷。2)XR 與裸眼 3DXR、裸眼 3D 可以提供更加真實、更加豐富、更加個性化的體驗，滿足用戶的多元化需求，不僅將改變人們的娛樂方式，也將帶來了新的商業機會和社會價值。在 XR、裸眼 3D 的關鍵技術方面，

149、包含了近眼顯示、感知交互、網絡傳輸、AI 人工智能等。這些技術的持續突破將有助于提高體驗和完善生態。2030 年，園區總體 XR 用戶數將達到 10 億。63裸眼 3D 技術：裸眼 3D 的技術實現主要包含對3D 物體的數字化、網絡傳輸、利用光學或者計算重建顯示三個環節。根據顯示方式不同，裸眼 3D 可以分成兩大類：光場顯示（Lenslet）：利用雙眼視差產生3D 視覺效果，包括視差障礙、柱狀透鏡、指向光源等多種技術。這些技術對觀賞角度有苛刻要求，大面積使用需要結合對用戶觀看位置的實時捕捉，并動態地進行調節?？?間 光 調 制 器（spatial-light modulator，SLM）：利用

150、干涉方法將三維物體表面散射光波的全部振幅和相位信息存儲在記錄介質中，當用同樣的可見光照射全息圖時，由于衍射原理，可以再現原始物體光波，為用戶提供“栩栩如生”的視覺感受。XR 顯示和交互技術：當前，XR 還處于部分沉浸體驗階段，主要表現為 2K 單眼分辨率、100-120 度視場角、百兆碼率、20msMTP（Motion To Photons，頭動到顯示畫面）時延，如果內容渲染全部在云端實現，20ms 是保障不頭暈的基礎要求。2030 年 XR 將達到完全沉浸體驗，主要表現為 8K 單眼分辨率、200 度視場角、千兆碼率；同時在顯示以及交互方式會有相應的技術突破。3)沉浸式協作系統沉浸式協作的演

151、變可以定義為從線下到線上，單空間到多空間，從紙筆口舌的交互到數字化信息實時協作，并一直以體驗為中心。沉浸式會議是沉浸式協作系統的典型代表，沉浸式會議的技術演進方向也代表著沉浸式協作系統的技術演進方向，將給人們帶來從平面高清走向3D 沉浸式視聽、全景智慧協作新體驗。圍繞沉浸式會議應用場景的業務數據流，技術發展趨勢包括 AI 音視頻數據采集、編解碼傳輸、AI 協作交互三大方面:音視頻、AI 數據采集：面向 2030，會議音視頻采集涉及多攝視頻陣列采集、音頻陣列采集以及多模態數據采集三種技術的演進。會議視頻采集從單攝向多攝發展，一是單個會議攝像機使用多攝模組架構融入全景拼接算法，從傳統窄視場角 80

152、 度擴展到全景視場角 360 度；二是多攝像機位級聯形成平面到立體空間范圍內的全場景視頻采集陣列，伴隨 3D 光學采集芯片的技術更新迭代，會增加視頻采集效率減少陣列布局成本。會議音頻采集通過線陣、環陣、面陣和級聯陣列提升聲音采集效果，并基于 AI 技術進行音頻增強處理，提供 AI 人聲增強，噪音抑制，分別適應短距、遠距拾音。同時基于聲音、攝像、紅外、激光雷達等傳感器技術實現人和物的識別和導播。音視頻、數據編解碼及傳輸：會議多媒體視頻 2D 平面編解碼技術正經歷著從 H.261/H.263/H.264/H.265 到 H.266 的升級，未來向 3D 視頻編碼、解碼技術標準發展，編解碼分辨率向

153、4K/8K60120fps 超高清流暢方向演進，音頻從單雙聲道編解碼向多聲道編解碼技術標準發展，通過端云協同由云側助力海量音視頻編解碼數據處理。會議音視頻及協作數據通信會用到有線承載、Wi-Fi/藍牙、星閃等多種技術，端云協同、多設備協同，應用數據大帶寬、多鏈接、低延時、0干擾傳輸是未來協作辦公與服務的必然趨勢。星閃技術實現音視頻采集設備數百兆帶寬多級級聯毫秒級延時，AI 網絡探測技術實現網絡30%以上超強抗丟包、無感抖動等算法。沉浸式視聽、AI 協作交互：音視頻顯示與數據交互正從小尺寸 LCD 商顯屏往超大 LED屏、OneWall 分區協作交互方向演進；同時未來向 3D 裸眼方向演進，通過

154、構建光場 體3D 技術、多揚聲器陣列立體聲像同位技術、多模態 AI 傳感器智慧辦公助理技術提供立體沉浸式臨場感體驗。64空間智算隨著人工智能和感知技術的快速演進，企業辦公接入從智能終端演進到智能協作空間。在智能協作空間中，云+邊緣+AI+端側高度協同，智能識別用戶意圖，并對空間和數據進行預測式計算，并通過園區數字虛擬引擎實時協同，共同為用戶提供更快速、更準確的服務。1)預測式計算隨著 AR/XR 技術發展和人工智能的快速演進，未來企業辦公的人機協作在終端存在形式、人機交互、應用三個方面將迎來代際變化，AI 平臺+智能終端面向企業的空間計算將形成新的智能協作空間。在智能協作空間中，通過預測式計算

155、和實時交互計算使用人工智能技術、高性能計算機和實時數據處理技術來實現，可以應用于虛擬現實、視頻會議等領域，以提供更流暢的用戶體驗，單用戶所需算力 1TFLOPS。同時在智能協作空間中，IO 無限擴展、計算分布協同、工作虛實交錯、端云分布式應用、觸覺網絡等，給網絡時延、網絡帶寬、開放性帶來巨大的挑戰與機會，網絡和應用終端的交替創新，將為企業與員工提供智能協作空間。2)園區數字虛擬引擎隨著 3D 技術的發展，強大的渲染和物理模擬能力也將被用在更多其他領域，比如數字孿生智慧園區，我們稱之為園區數字虛擬引擎。借助園區數字虛擬引擎，一方面可以實現智慧園區的實時數據展示，另一方面也可以反向影響園區管理甚至

156、直接控制園區設備，最終提高運營效率、資源利用率和居住環境質量。65圖 3-12：園區數字虛擬引擎在數字孿生智慧園區中，每個物理設備都可以看做是一個 Agent，可以上傳數據到云端園區數字虛擬引擎中以展示實時數據，也可以接受來自云端園區數字虛擬引擎的控制，改變物理狀態。并且隨著 IoT、機器人的發展，未來的智慧園區中，很可能會出現各種各樣，不同形態，不同能力的 Agent。如何在一個云端園區數字虛擬引擎/虛擬空間中，將這么多的 Agent 的數據呈現出來，借助云上無限的算力和高速的通信總線是一條必經之路。通過園區數字虛擬引擎分布式化，實現同一空間接入萬臺 Agent 和實時交互。海量 Agent

157、 接入和數據實時上傳：Agent 按照歸屬接入負責管轄自己的引擎服務端，多個園區數字虛擬引擎服務端會共享狀態，總體提升 Agent 的接入數量至 10000 臺以上。海量數據實時顯示和控制：數據顯示時提供基于興趣的數據獲取，根據需求只反饋需要的數據，提供控制接口，實現海量數據實時查看和控制。663.1.4 智簡超寬網絡基礎設施是信息化的基礎，是未來信息社會的底座。未來十年，網絡性能將持續提升，網絡接口將從 400G 升級到 800G/1.6T，單纖容量突破 100T。根據華為預測，到 2030 年，全球聯接總量將突破 2000 億，完全進入到百 G 聯接的時代。同時為滿足全息 AIOC、超時空

158、辦公、萬兆高可靠生產、元宇宙生活、智慧能源管理等辦公、生產、生活需求，要能做到確定網絡，和網絡隨需服務，提升企業用戶的應用體驗。圖 3-13：智簡超寬百 G 聯接為實現萬兆園區寬帶接入能力，未來有三種技術需要支撐百 G 聯接：一是園區 Wlan 網絡需要支持毫米波和高密度 MIMO 的下一代 Wi-Fi 8 無線技術；二是光接入網絡需要用到 200G 無源光網絡技術，傳統用于 WDM 的相干檢測技術將用于 PON 領域，可以顯著提高接收器靈敏度，并支持更高頻譜速率的調制格式，實現更高的數據速率；三是移動 5.5/6G 網絡主要研究方向是 Sub100GHz 頻譜的靈活應用和MassiveMIM

159、O 的持續演進。1)Wi-Fi 8 無線技術隨著全息 AIOC、超時空辦公、萬兆高可靠生產在辦公、生產上的應用。終端帶寬需求從百兆向 xGbps 演進，要求 2030 園區組網多終端并發體驗速率達到 10Gbps，WLAN AP 峰值速率達到 100Gbps?，F有 Sub7GHz 頻譜已經難以支撐百 G 帶寬目標，必然推動設備和終端向毫米波頻段演進。毫米波雖然頻譜資源豐富、工作帶寬優勢明顯，但廣泛商用仍需攻克三大難題：網絡、終端集成毫米波成本高；毫米波鏈路可靠性弱；難以確保覆蓋連續性。目前業界主要通過三類技術方案類解決：67 毫米波共基帶：基于彈性基帶架構，同一基帶將同時支持 sub7G 和毫

160、米波射頻。以共享基帶方式按需配置和調整資源，包括射頻端口、天線數、頻寬等，從而降低 AP、終端集成毫米波的硬件成本和功耗代價。多頻協同覆蓋：毫米波信號繞射、反射、穿透能力較弱，容易受遮擋而出現業務中斷。通過高低頻多鏈路、跨頻聯合編碼、雙頻協作切換技術，保證突發遮擋情況下業務不中斷。靈活波束賦形：要實現“共部署”、“協同覆蓋”，需要毫米波和 sub7G 射頻同時具備典型站間距下連續覆蓋能力。因為毫米波空口衰減大，使用傳統全向天線，無法滿足于sub7G 射頻同覆蓋的要求，故需配置低成本、高增益混合波束賦形陣列，配合低開銷快速波束訓練對準算法，實現對毫米波終端的位置跟蹤和快速對準。2)200G 無源

161、光網絡無 源 光 網 絡（PON）GPON/10GPON 因 其 大帶寬（1G/10G）、長距離（40km）、低能耗（無源 ODN）、低成本（P2MP 流量統計復用），滿足了數據互聯時代的業務需求，得到廣泛的部署。隨著新業務（AR/VR/全息）和新應用場景的興起，除了帶寬的持續演進外圖 3-14：Wi-Fi 8 無線技術68（10G-50G-200G），用戶對時延、抖動都提出了更高的要求。垂直行業存在多張業務網絡（數據采集網、視頻監控網、生產控制網等）統一承載的訴求，因為可靠性和行業規范的要求，需滿足業務安全隔離及業務SLA等級保障。相關特征如下：200G 高 速：系 統 機 制 創 新 引

162、入 WDM 的200G 相 干 檢 測 技 術，由 TDMA 演 進 到TDMA+FDMA/WDMA，實現單纖 200G。ms 級時延 us 級抖動：基于 TDMA+FDMA新架構，應用單幀多突發新技術，實現 ms級時延 us 級抖動。多業務硬隔離：通過時域隔離及 L1 子載波隔離技術，對不同業務劃分不同的時隙、波長或調制格式，在多業務綜合承載場景下提供真正的物理硬隔離。3)5.5G/6G 移動網絡未來的移動網絡主要研究方向是 Sub100GHz頻譜的靈活應用和 Massive MIMO 的持續演進。目前 3GPP R16 標準中，5GNR 已經定義了兩個頻率范圍 FR1 和 FR2，涵蓋了從

163、 450MHz 到52.6GHz 的所有 IMT 頻譜，正在定義的 R17 標準中，52.6GHz 以上頻譜用于 5GNR 已經成為了重要課題之一，主要有以下三類特征：容量提升：通過提升頻譜效率、增加可用頻譜的組網技術，以及電磁場信息論、全息 MM 等新通信技術的應用，支撐 2025-2030 無線網絡容量 1020 倍增長。通過工程技術創新和算法突破，能夠更精確的信道估計、BF 控制和干擾抑制等，提升頻譜效率；通過 AI 智能空口，更加靈活高效的調配 PHY 和 MAC，滿足不同用戶的個性化空口需求。立體協同：小區中心和邊緣體驗差異大，未來 8K XR、6DoF 全息業務需要無處不在1Gbp

164、s 高帶寬。單站天面受限和更高容量需求，多種形態分布式系統成為必然。通過不同頻段、雙工模式、上下行頻譜資源靈活應用，實現 sub100G 全頻譜的最優融合。通過分布式 MM 技術，包括低復雜度分布式處理逼近最優性能，全場景（DRAN/CRAN，宏微）易部署實現一致性體驗。通過靈活頻譜技術，包括實時根據業務特性、網絡負載、用戶位置和速率，確定使用頻譜、雙工模式、上下行、空分以及控制/業務資源分配方式。69 百 G 上行：超級大上行需要解決全場景異時隙配比下的干擾問題，實現單小區上行容量 從 10Gbps 提 升 到 100Gbps。通 過 ULD MIMO 大規模聯合接收架構下干擾消除，使能宏微

165、同頻異時隙大上行配置；通過 DMRS導頻擴容、四維聯合優化和 ABF 天線創新，支持更大的上行流數，實現容量提升。確定網絡為滿足全息 AIOC、超時空辦公、元宇宙生活、萬兆高可靠生產等業務需求，通信網絡要能通過確定性承載、端到端切片做到確定性體驗。1)確定性承載隨著園區業務多樣化趨勢越發明顯，未來十年，園區流量模型將發生顛覆性的變化，聯接所承載的業務從只關心流量到關心流量和業務時延，從目前服務消費娛樂的“自上而下”的內容流量轉變為服務全行業智能化的“自下而上”的數據流量。智能機器產生的大量數據需要在數據中心處理，網絡需要服務于云化業務為中心的集約化布局，并可以根據業務屬性通過網絡層面直接進行實

166、時、確定性調度。無線接入場景：實時業務對空口瞬時速率要求高，但由于單載波多用戶的復用而頻譜受限，實時性很難得到保障。未來業界需要支持多載波聚合技術，通過載波配置和傳輸解耦，在多頻段的廣義載波內提升業務在時延約束下的帶寬。有線接入場景：以太網絡需要改變目前盡力而為的轉發機制，需要研究 PHY、MAC 層的協議改進，集成 TSN、確定性 IP 的新技術，實現可按需保障端到端時延。PON 網絡上行從基于時分復用（TDM）向支持頻分復用（FDMA）的技術演進，從根本上保障低時延要求。2)端到端切片端到端切片是一種有 SLA 保障的網絡虛擬化技術，在網絡基礎設施上隔離出不同的邏輯或物理網絡，滿足不同行業

167、、不同業務的 SLA 訴求，包含無線切片技術、IPv6+切片技術、及跨域切片管理與服務。為各行業提供獨立運行、相互隔離的定制化專網，為垂直行業提供更好的網絡服務。無線切片技術：無線切片可分為硬切片、軟切片。硬切片通過資源隔離實現，如為特定切片靜態預留 RB（ResourceBlock）、載波隔離等；軟切片通過資源搶占實現，如基于QoS 的調度、動態預留 RB 等。目前網絡已經實現了基于優先級為不同切片提供速率保障，需要進一步研究針對不同切片提供最合適的 PHY/MAC/RLC/PDCP 層無線協議，比如針對 URLLC（超可靠低延遲通信）切片提供具有低時延編碼方式的 PHY 層、HARQ 機制

168、優化的 MAC 層。IPv6+切片技術：切片分為物理隔離、邏輯隔離。物理隔離技術在園區主要是 MAC 層的 FlexE(FlexEthernet)，通過時隙調度實現業務隔離。邏輯隔離技術有 IP 層 SRv6、流量工程（TE）、VPN6 等，通過標簽與網絡設備資源預留方式實現業務邏輯隔離。未來需要進一步研究 FlexE 與 TSN、DetNet 的擁塞管理機制、低時延調度算法、高可靠冗余鏈路等技術的融合，提供有界時延（bounded latency）和零丟包的物理切片技術、小顆粒度的 FlexE 接口等?？缬蚯衅芾砼c服務：面向 2030，需要進一步研究切片 SLA 的感知、精確度量和調度，實

169、現切片的自動化閉環控制。3GPP 中定義了端到端的切片管理功能 NSMF（Network Slicing Management Function），通過 NSMF拉通各子域NSSMF，形成端到端自動化切片，滿足切片業務的彈性開通、擴縮容訴求。70VPC1VPCn總部分支應用網絡服務化層網絡控制器邊緣節點全球網絡路由隨需服務隨著業務上云，網絡服務化能力越來越重要。企業應用部署擴大云和企業園區多個區域，服務間的通信網絡需要跨越園區、廣域、云。軟件工程師和應用程序開發人員希望把網絡復雜性屏蔽，將服務邏輯和網絡拓撲解耦，專注于應用的構建和新功能開發，提升企業用戶的應用體驗。這就要求網絡服務化層業務抽象

170、，應用只需要調用網絡服務層接口，網絡按照應用的定義，自動化建立網絡連接和服務保障。1)網絡服務化層對網絡開發和運營者，隱藏網絡復雜性，簡化業務連接；通常采用統一策略集中管理連接，以提供流量管理，包括服務路由、負載均衡、服務發現以及可觀察性和安全性，該層位于應用服務和網絡連接之間，可以是物理或虛擬網絡連接的混合。如何在此環境中實現應用服務之間可靠、高效和安全的通信是面臨的技術挑戰。2)全球網絡路由全球網絡路由基于基礎網絡運營商、云提供商以及 SDCI（Software-defined cloud interconnect）的網絡和 PoP 資源，利用獨立的路徑計算和傳輸保障技術構建最優傳輸路徑網

171、絡，基于實時網絡狀態，實現面向應用的全局最優調度，按照應用的需求選擇時延最小或傳輸成本最低的路徑。全球網絡路由位于網絡服務化層之下，提供實際網絡計算和自動化配置能力。圖 3-15：網絡隨需服務713.1.5 安全韌性全球化云平臺的發展，導致傳統的安全邊界超越了地理及法律范疇，變得模糊，系統、資源和設備的安全韌性評估成為必然。面向未來，如何利用數據安全、算力安全、韌性系統技術保障園區業務安全是主要探索方向。圖 3-16：安全韌性數據安全面向未來園區業務，生產數據是核心資產，在數據保護層面需要從多層次、多維度、多產品構建立體式防御。通過主動數據保護、數據零拷貝、零信任存儲、算法硬化等技術支撐園區數

172、據識別、檢測、響應、保護、恢復，實現園區數據安全態勢感知。在一定的時間范圍內采集數據訪問行為、數據信息熵、數據內在關聯、數據分布等信息，繪制數據安全畫像，通過海量數據的采樣理論、異構數據的融合處理、AI檢測算法硬化加速、因果分析與推理等技術逐步提高威脅的檢測準確度，增強未知數據威脅的預測能力，實現高效精準的威脅檢測、實時處理和動態評估。數據安全算力安全韌性系統園區業務安全數據零拷貝數字信任與隱私保護新計算范式安全算法硬化主動數據保護內生安全韌性架構立體防御零信任存儲AI安全可信721)主動數據保護業界數據安全攻防態勢研究表明，當前園區業務數據的被動防御安全體系無法有效抵御勒索等病毒攻擊，解決該

173、問題需要從數據時間線旅行、原生防篡改、多維聯動響應等技術方向入手，鞏固園區數據安全防護體系。數據時間線旅行：園區數據在遭到內外部攻擊損壞后，數據基礎設施需要在最短時間內將受損數據恢復到任意歷史時間點，實現數據零丟失的能力。利用 IO 級數據恢復、因果根因分析等技術實現數據在時間線上的精準定位和自動恢復，通過最細粒度的數據重放功能，實現攻擊溯源，支撐數據安全策略的調整與優化。原生防篡改：數據防篡改的能力主要是依靠系統級的數據訪問控制技術，園區業務云化導致園區數據的安全邊界擴大，系統攻擊面也不斷擴大，但卻無法有效保證數據的防篡改。面向未來十年，將通過系統級數據訪問控制技術結合介質物理防篡改屬性，實

174、現物理級數據原生防篡改。多維聯動響應技術：將網絡設備、安全設備、終端 EDR 設備、存儲設備的跨設備聯動協同，實現多維度威脅處置閉環，防止威脅范圍擴散。AI 安全分析、因果分析與推理等技術應用，將極大提升自主決策和響應的智能化程度，實現威脅快速準確響應。2)數據零拷貝數據要素價值釋放過程概括為三個階段，第一個階段是數據支撐業務系統運轉，推動業務數字化轉型與智能決策；第二個階段是數據流通對外賦能，讓不同來源的優質數據在新業務和場景中匯聚融合。通過基于密碼學的訪問控制、數據自保護技術、高效透明審計技術、零數據拷貝訪問等技術解決數據共享與數據訪問控制之間的效率問題，在保證數據主權安全的前提下，實現數

175、據高效流動與使用；第三個階段是無邊界零拷貝，通過零數據拷貝訪問技術打破數據邊界，實現數據共享，消除數據孤島。圖 3-17：數據安全識別恢復響應檢測保護數據安全態勢感知主動數據保護數據零拷貝零信任存儲算法硬化73 基于密碼學的訪問控制：通過密碼學的方式保護數據機密性，對于不符合訪問控制策略的用戶，無法解密。通過控制加密的技術，對離開信任域的密文進行策略判斷和隨機化處理，確保不符合預定訪問控制策略的數據，無法離開信任域進入流通階段。數據自保護技術：當前數據安全正逐漸從以系統為中心的數據強管控，演變成為以數據為中心的全生命周期安全防護。面對保護對象的改變，將通過數據膠囊等技術，將訪問策略、使用控制策

176、略和密態數據封裝在一起，確保數據擁有者對數據的自主可控，實現數據的安全流轉。高效透明審計技術：當前的數據可信審計的主流技術是區塊鏈技術，面向園區 2030，將通過高效透明審計技術來構建園區業務數據防篡改的審計方案，實現更加高效的數據存儲，更貼近實際園區在生產過程中對數據讀寫時間的要求。零數據拷貝訪問：園區不同業務應用數據模型存在差異，導致大部分的應用基于獨立數據副本結合自身數據模型形成了大量的煙囪式應用。解決這個問題分為兩步。第一步，將通過應用數據模型下沉至數據存儲層，基于同一份數據自動生成應用數據模型，從而消除數據孤島；第二步，結合細粒度訪問控制、基于芯片認證的可信網絡傳輸等技術實現跨信任域

177、高效數據訪問，解決數據安全的共享問題。3)零信任存儲零信任存儲是基于零信任模型的擴展，旨在解決園區數據泄漏、完整性被破壞、數據可用性破壞等諸多安全問題。在零信任存儲中，所有的數據訪問與操作都被視為未被驗證的，在強制數據訪問控制、數據全路徑安全加密等技術基礎上，實現訪問主體、數據以及數據操作三者最小授權。通過持續驗證、動態授權等方式實現最小粒度數據訪問控制。圖 3-18：數據零拷貝第一階段 價值釋放數智決策第二階段 價值釋放流通賦能第三階段 價值釋放無邊界零拷貝74 強制數據訪問控制：細粒度數據訪問控制是基于最小授權原則，利用數據訪問主體特征、數據屬性、細粒度數據處理動作三者之間的映射，確保最小

178、粒度數據集只能被主體在特定的條件下訪問與使用。通過形式化驗證、自動策略生成、合規審計等技術來保證復雜策略的一致性和正確性，解決大規模形式化驗證的性能、自動化策略生成的機制、復雜規則匹配的問題。數據全路徑加密：基于園區業務邊界的數據安全體系，假設數據全路徑的安全存在數據泄漏的風險。將通過從內存、存儲 IO、網絡IO、Cache 等處理過程進行數據全路徑加密，并通過統一密鑰管理實現原生數據安全能力的共享來解決這個問題。4)算法硬化面向 2030，園區的數據衍生出大量的價值應用，同時引入大量的 AI 模型為園區業務賦能，但也將面臨 AI 模型和數據的安全挑戰，提升 AI 模型的安全性和魯棒性將是關鍵

179、。專用硬件加速：面向數據安全領域計算密集型任務，基于安全領域算法特征將算法下沉到專用硬件，從指令集優化、異構算力資源優化調度等方面整體提升安全領域計算效率，最大程度降低對系統業務性能的影響。例如：將基于 AI 技術的威脅檢測能力從通用計算處理器下沉到專用安全硬件設備內，提升檢測吞吐量和檢測準確率?？尚虐踩布禾峁┊悩嬁尚庞嬎悱h境，基于后量子算法軟硬協同等技術，實現數據在異構計算架構體系下的安全計算、訪問和審計。在處理敏感信息和對抗復雜攻擊的場景中，這樣的硬件模塊通常與軟件安全措施結合使用，構建全面的園區數據安全解決方案。算力安全未來智能孿生與空間交互技術在園區的廣泛應用，算力安全以內建的方式

180、為產品和解決方案提供各種安全機制，在新計算范式安全、數字信任與隱私、AI 安全可信方向上不斷構建園區計算安全能力。圖 3-19：算力安全新計算范式安全數字信任與隱私AI安全可信.醫療園區制造園區業政務園區產業園區751)新計算范式安全園區數據中心場景，將算力下移到內存，導致傳統內存加密機制失效，無法部署基于硬件的隱私計算技術，即使在應用層加密數據、數據處理過程中，也將是明文狀態，從而導致無法防止特權用戶、進程竊取數據。面向園區業務未來發展，包括園區全息 AIOC、生成式 AI、超沉浸互動、元宇宙等場景廣泛應用，如何保障多樣化算力安全、算力如何與周邊高效安全協同是主要目標。通過安全與在網計算架構

181、相結合、安全與多樣性計算架構相結合、安全與數據為中心的對等計算架構相結合等技術實現這一目標將是主流方向。安全與在網計算架構相結合：零信任架構打破安全邊界后需要更細粒度的權限與訪問控制，實現動態的身份驗證和資源訪問策略，軟件實現將占用大量 CPU 資源；在網計算架構中融入正則表達式硬件加速機制，可以有效提升策略執行效率 1015 倍。安全與多樣性計算架構相結合：為了能夠高效率的適配大模型、大數據等對算力要求極高的場景，以 CPU 為中心的機密計算技術將會逐步演變至以數據為中心的異構機密計算技術，同時兼容已有的大模型軟件框架，支持多樣化算力設備如 GPU、DPU、NPU 等對機密計算安全算力的加速

182、和協同。以下 3個問題將得到解決：安全算力與普通算力生態完全兼容且可靈活配置。從 CPU 的可信執行環境擴展到多樣化的算力設備。安全算力靈活調度，算力資源統一管理。圖 3-20：安全與多樣性計算架構 安全與數據為中心的對等計算架構相結合：未來在數據為中心的對等計算架構中，非易失性高性能的內存介質將會接入到系統的內存總線上，規避設備掉電后內存中殘余的數據隱私泄露將得到解決。計算任務CPUGPUDPUNPU762)數字信任與隱私為保證園區業務數據在計算過程中的隱私安全，數據安全計算應運而生。數據安全計算的主要技術方向包括：基于硬件安全基礎的可信執行環境、基于密碼學的同態加密多方安全計算、多方計算的

183、基礎是多方之間共享秘密等，這些技術的引入將持續為數據的隱私提供高效防護，嚴格防止隱私泄露和被破壞?？?信 執 行 環 境：基 于 硬 件 TEE（Trusted Execution Environment）的隱私計算環境實現數據的完備性證明，自證清白，規避安全漏洞風險，是計算安全的核心技術，預計 2030年 50%以上的數據計算場景將使用該技術?；诿艽a學的同態加密安全多方計算技術：因技術安全性在數學上可證明，從而成為業界公認最理想的隱私計算技術。隨著近似計算的成熟，同態加密、安全多方計算在人臉識別、健康數據分享等特定領域將獲得廣泛應用。多方計算的基礎是多方之間共享秘密技術：利用 TEE 實現

184、多方之間的秘密共享，不但可以大幅度提升多方計算性能，消除數據孤島，而且在信任 TEE 基礎上安全性可數學證明，自證清白。3)AI 安全可信AI系統通常依賴于大量的數據進行訓練和推理，為確保這些數據的隱私得到充分保護，采用合適的保護技術至關重要。園區業務如智慧辦公、資產運營、數字孿生、超沉浸互動等智慧化程度會隨著 AI 的發展加速賦能，與此同時，在 AI安全上，AI 模型與訓練數據保護、AI 攻擊檢測與防護、AI 自身安全增強、AI 監管等方向的保護技術將不斷完善。AI 模型與訓練數據保護：通過加密、強制訪問控制、安全隔離等手段保證 AI 模型與訓練數據在收集、訓練及使用階段的全生命周期安全。通

185、過內存加密算法，以及 NPU 芯片上的內存硬件加密引擎的設計，提供高帶寬的內存數據實時的密態處理能力。AI 攻擊檢測與防護：通過增加外部對抗樣本檢測模型實現對數字閃避和物理閃避等 AI 攻擊的識別，阻斷攻擊路徑，防止 AI 模型受到攻擊后產生誤判。AI 自身安全增強：避免 AI 模型本身受到未知攻擊造成的危害，包括增強模型魯棒性、模型可驗證性以及模型可解釋性。通過對抗訓練提升 AI 模型抗攻擊能力，通過模型正則化提高對抗樣本的泛化能力。圖 3-21：數字信任與隱私數據擁有者算法數據數據數字身份：數據確權同態加密/安全多方計算：密態計算可信執行環境：機密計算Cloud77 滿足 AI 監管要求：

186、在 AI 模型運行過程中必須持續監控與審計，通過區塊鏈、數據膠囊等技術保證審計結果可信，實現 AI 問題實時可追溯。韌性系統安全性是指系統避免遭受攻擊的能力，韌性是指系統受到攻擊時最小化實質損害的能力。韌性分解出四個子能力目標：anticipate（預期）、withstand（承受）、recover（恢復）、adapt（適應）。并通過對系統實施一系列技術控制集來達成韌性能力目標。園區業務韌性主要是建立園區業務“確定性”模型，縮小受攻擊面，提升防御成功率，降低威脅“不確定性”，爭取防御時間；園區“韌性系統”架構“根”技術包含內生安全、立體防御、韌性架構。1)內生安全基于設備可信，包括可信計算、可

187、信存儲、可信網絡、可信應用建立可信環境，實現設備可信啟動、可信度量、遠程證明?；谏矸菘尚?，包括實體鑒別/認證授權和強制訪問控制實現零信任接入身份管理?；谛袨榭尚艑崿F從基圖 3-22：韌性系統于實體屬性的“默認信任”，到基于業務行為的“可驗證信任”，建立園區業務“確定性”模型，構建園區安全底線，縮小受攻擊面。2)立體防御園區業務需要建立體系統化安全防護，要具備從“盡力而為”的防御，到面向業務“確定性”保障的能力，而構建多層防御能力是關鍵?；谖锢憝h境（園區安全管理制度）、網絡邊界、終端與子系統、應用數據、未知威脅檢測等維度構建被動安全作為第一層防線?；谀M攻擊、主動誘捕、黑白名單防御構建主

188、動安全作為第二層防線?；谥悄軝z測、智能處置、態勢感知構建第三層防線，提升防御成功概率，降低威脅“不確定性”，爭取防御時間。3)韌性架構內生安全、立體防御無法 100%解決安全問題，特別是 APT 高級威脅。防御可以失效，但園區業務需要從無止境的威脅對抗，到有限業務的“確定性”保障。韌性是主要衡量維度，具體有：基于最小業務系統實現系統被攻破后的降低管理，確保核心業務可保證；基于最小恢復系統實現系統嚴重破壞后的恢復能力，確保園區核心業務可自恢復；基于數據容災備份實現數據備份，確保系統業務數據可恢復到最近時間點的狀態。園區業務韌性設備可信身份可信行為可信智能檢測智能處置態勢感知最小業務系統最小恢復

189、系統數據容災備份內生安全立體防御韌性架構783.1.6 全域零碳園區是城市碳排放最集中的空間，達成“碳達峰、碳中和”目標落地的主戰場就在園區。未來園區在低碳化的方向上會從多個維度演進：伴隨著 ICT 技術的持續創新，將實現對園區基礎設備的光電重構，打造極簡的零碳園區；從能效角度，能源路由器，能源云腦，光伏發電機及新能源組件的應用，將實現極致碳效提升；通過園區智能微網對電力系統“源網荷儲”的協同，將形成以碳作為交易單元的綠電供需新秩序。圖 3-23：全域零碳光電重構在 AI、大數據分析等新技術的驅動下，園區對數據傳輸帶寬需求越來越高，亟需優化數據傳輸能效。同時，由于摩爾定律放緩，量子計算等新技術

190、還不成熟，計算、存儲、網絡能效的持續提升已經出現了瓶頸，未來 10 年如何通過基礎技術創新構建一個綠色低碳的網絡，實現網絡容量增加數十倍的同時保持能耗基本不變將極具挑戰。通過引入“極簡網絡架構”和“光電混合新架構”的園區網絡，將成為建設低碳園區網絡的關鍵舉措。1)極簡網絡架構傳統園區網絡按照業務劃分，多網共存造成運營維護復雜，已經越來越難以適應園區網絡自動化和智能化的發展。未來園區網絡需要瞄準零碳目標進行重構，構建園區內網、園區云網和園區算網三層極簡網絡架構。園區內網：從網絡架構、末端接入介質兩個維度體現變化。通過無源技術、光電復合纜技術在園區的應用，減少物理網絡層級、弱電機房、遠端供電模塊等

191、，實現網絡架構簡化；通過運維邏輯簡化，減少運維節點，園區內網從一張網逐漸演變成“一臺設備”?！翱偩€以太化”趨勢下的單對線通信技術通過提速（以太網 SPE）、被多應用同時串行訪問等能力，使單對線在儀表、交換機、HMI、音視頻傳感、邊緣工業、執行器等場景普遍應用。光電重構極致碳效智能微網能源路由器能源云腦微電網光伏發電機新能源組件極簡網絡架構能源需求智能響應源網荷儲協調互濟光電混合架構79 園區云網：基于端到端切片技術，Overlay 在基礎網絡之上提供敏捷和開放、有 SLA 保障的虛擬網絡，用于云和端租戶級互聯，通過一網多用提升網絡使用率，達到網絡節能的目的。園區算網：用于數據與算力的業務級互聯

192、，并為數據處理提供算力路由服務和可信保障，基于分布式、開放的協議構建，通過對數據的靈活調度，實現多級算力基礎設施的合理布局、綠色集約。三層網絡之間存在依賴性，算網為了實現數據與算力之間實時、彈性的連接，需要云網提供敏捷的虛擬管道建立能力和開放的可以按需驅動的接口，算網最重要的低時延和大帶寬特征也需要園區內網的支持。2)光電混合新架構 光介質：傳統的銅纜線路存在信號衰減、距離限制等問題，而光纖網絡可以實現高速傳輸和長距離傳輸，使用光纖替換網線的改造可以大幅度提高園區網絡的傳輸速度和穩定性。相比傳統的銅纜線路，光纖線路的傳輸功率更低，耗電量更少，從而減少了園區的能源消耗，降低了碳排放量。此外，光纖

193、線路的壽命更長，需要更少的維護和更換，也減少了廢棄物的產生，有助于實現循環經濟。光電混合架構：未來 10 年，為提升網絡電子器件的高速處理能力并降低功耗，將出現芯片出光、光電合封等新產品形態；為提升數通設備高速端口的傳輸距離，將會采用光的相干技術；無線 5.5G/6G 為降低基站的重量和功耗，將出現直接出光纖的新型天線。光電混合是結構性提升設備能效的發展方向，基于光總線的光電合封芯片將在園區網絡中實現商用。一些學術機構也正在研究可以替代電交換網的光 Cell 交換技術，預計到 2030 年，將出現采用光總線和光 Cell 交換技術的設備級光電混合產品。采用網絡級、設備級、芯片級的三級光電混合技

194、術，可以持續提升通信設備的能效，實現網絡容量提升、能耗基本不變的綠色園區網絡目標。極致碳效未來智慧零碳園區使用基于能源路由器和能源云腦的新一代數字化技術，融合電力電子系統中光伏發電機和各類新能源組件，實現多能協同調度與能源梯級利用，降低度電成本，使園區由傳統的“監測-運維”轉變為“執行-決策-運營”的用能管理閉環與電能管理閉環模式，提高能源綜合利用效率，打造智慧零碳園區。801)能源路由器園區內能源供應設備與消費設備類型眾多，包括分布式光伏設備、分散式風電設備、電化學儲能設施等供電系統；冷熱電聯供、熱泵、儲熱設施等供熱系統；供氣站、氫儲能設施等供氣系統；以及工廠、樓宇、電動汽車、路燈等用電負荷

195、系統?；陔娏﹄娮幼儞Q和控制技術構成的能源路由器，能夠為各類設備提供多種電氣接口形式，通過協議標準化讓差異化終端設備集成互聯，成為微網系統內的核心設備與能量樞紐。與 5G 等數字化技術結合后，能源路由器在計量、控制的基礎功能上，又具備了通信與智能決策的能力，可以將設備運行狀態、能量使用情況等信息進行實時采集和傳輸，實現數據的統一歸集、分類計量，同時也能根據用戶指令或上級調度中心指令，對能量流向及功率進行主動或自主管理?；谀茉绰酚善鲗τ媚軘祿娜娌杉蛯崟r匯總，能夠準確捕捉、追蹤碳足跡，并根據預置的計量因子規則，對園區碳排放總量進行精準計量核算與實時監測，讓數據可靠可信，為基于 IOC 的可

196、視化碳管理，以及碳配額管理和碳資產交易奠定基礎。2)能源云腦能源云腦是基于對園區內各類負荷海量用能數據的實時采集和分類計量，通過對不同類型負荷用能模型的學習，利用大數據分析與邊緣計算能力，對園區內空調使用、照明亮度等能耗行為進行智能控制與自主調優，實現節能。通過人工智能算法，對園區內各類分布式電源進行出力預測、對各類用電系統進行負荷預測，并結合氣象預測數據、電力市場交易價格變化、電網需求側響應要求等各種相關因素，計算出全局性的智能化調度方案。在供大于求的用電低谷時，通過能量轉換技術與各類儲能設備，將多余電能進行逐級多次利用，利用方式除了通過電化學儲能直接進行電能存儲外，還能通過電轉氣（Powe

197、r2Gas）等新興能源技術將電能轉化為氫能，一方面可以通過儲氫裝置實現能量存儲，另一方面也可以通過混合燃氣供應的方式降低燃氣采購；在供小于求的用電高峰時，可以釋放儲能設備中的存量電能，或將多余的熱能、氫能進行能量轉化。通過電、熱、氣等多種能源形式間的互濟互補，最終提高園區內能源供應自給自足的能力。圖 3-24：極致碳效供電系統供氣系統供熱系統負荷系統能源云腦負荷預測|負荷評估|發電預測|電價預測|能量互濟能源路由器計量控制|采集傳輸|智能決策|集成互聯光伏發電機主動支撐|友好并網新能源組件高電壓化|高功率密度813)光伏發電機園區電網中傳統同步發電機組一般由火電廠或水電廠承擔，采用機械式結構，

198、可以提供穩定的電壓和頻率支撐，且易于進行調節和控制。隨著傳統同步發電機組的不斷減少退出，非同步機電源將會在電網中占非常高的比重，導致園區電力系統的運行特性發生本質變化。這就需要園區新能源也要能模擬傳統同步發電機組的技術指標，主動支撐園區電網頻率、電壓波動，保障園區電網安全穩定運行。園區光伏發電機技術將電力電子技術、儲能技術、數字化技術充分融合協同，模擬同步發電機組的機電暫態特性，具有同步發電機組的慣量、阻尼、一次調頻、無功調壓等并網運行外特性，推動園區光伏發電技術指標向火電靠攏。園區光伏發電機技術可有效提升對新能源系統運行的主動支撐和并網友好性能，使園區新能源成為優質電源。通過園區光伏發電機技

199、術，為大量園區新能源接入提供了堅實的技術基礎，助力增強園區的電網韌性，保障園區電網安全穩定運行。4)新能源組件未來園區在綠色低碳發展的趨勢下，園區綠電的度電成本將持續成為投資模型的關注重點，華為預測 2030 年園區光伏發電 LCOE 度電成本可能低至 0.01 美元。綠電發電系統高電壓化：更高的輸入、輸出電壓等級，可以降低直流側線損及變壓器低壓側繞組的損耗，可以有效提升園區綠電的系統效率。逆變器、變壓器的體積減小，運輸、維護等方面工作量也大大減少，園區綠電系統的維護趨向于無人化、自動化。2030 年大型園區綠電發電系統電壓等級將突破 1500V，向更高壓方向發展，進一步降低LCOE。逆變器功

200、率密度提升：隨著碳化硅、氮化鎵材料、芯片散熱、拓撲架構技術的發展，提供了更高的溫度、更高的頻率以及更高的電壓運作能力與更低損耗的可能。到 2030 年逆變器功率密度比當前將提升 70%以上。綠電智能化：2030 年園區綠電電站應用 AI技術比例將達到 90%，通過數字技術與綠電技術的深度融合，使運維管理、生產管理和資產管理變得極簡、智能、高效。AI 將代替專家職能，使能園區綠電電站自主協同優化。通過智能跟蹤算法，讓組件、支架、逆變器協同運行，提升效率；精準定位故障，將運維工作量從“月”降低到“分鐘”。82智能微網在“碳中和”目標的驅動下，園區將更普遍地使用光伏、風電、氫能等清潔能源，針對綠色能

201、源無法長時間持續穩定供電的問題，園區可通過建設一套源網荷儲協調互濟的智能微電網，將電力系統的發、輸、配、用、儲各個環節全面構建在數字技術與電力電子技術之上，結合社會化的能源需求智能響應，達到提升園區資源利用率的目的。1)源網荷儲協調互濟微電網是指由分布式電源、儲能裝置、能量轉換裝置、相關負荷和監控、保護裝置匯集而成的小型發配電系統。智慧園區引入微電網，能在綠色能源充足之時就近消納，省去在電網中傳輸的損耗，提高能源的使用效率，并和電網單點連接，在能源供應不穩定時，利用電網供電。一方面可提升對新能源的“可觀、可測、可控、可調”水平，解決新能源接入系統的脆弱性，提高新能源消納水平；另一方面提升對綜合

202、能源、分布式電源等海量末端系統的群控群調能力，讓發電單元和用戶進行實時數據雙向互動。未來隨著風光水等清潔能源占比的不斷提升，通過園區微電網的“源網荷儲”的協同，還可以進一步降低碳排放，實現園區的綠色零碳目標。2)能源需求智能響應能源需求智能響應是指不改變物理網絡結構，而是通過軟件平臺聚合了分散而各自獨立在各個園區內的電源設備、儲能設備、可控負荷等，通過靈活的調度管理與電網高效互動，實現多時空電量平衡，提高電網安全與新能源消納能力的一套機制。智能調度決策是實現能源需求智能響應的核心能力，通過人工智能與大數據技術的應用，為聚合的各類電源及儲能設備制定合理有效的調度安排，幫助園區實現對可調電量的準確

203、預測與動態調優。既能作為“正電廠”向電力系統供電，又能作為“負電廠”消納系統內的富余電力，能夠最大程度保障園區電網平衡運行，提高能源利用效率。83面向 2030，隨著千行萬業對智慧園區數智化需求的變化，各國政策的牽引，以及智能孿生、空間交互、泛在智聯、智簡超寬、安全任性、全域零碳為基礎的一系列相關技術創新的持續加速，驅動智慧園區的定位與架構發生著深刻變化，如智慧園區由封閉孤立自治到需要更廣泛的參與城市、社會化協同、由獨立的資源管理分配到需要為內外部應用提供更精細更高效3.2.1 園區業務：以人為本、數字賦能、綠色低碳的業務體驗的資源供給、由園區內跨域的數據處理到需要保障更大規模數據的跨域安全可

204、信流通前提下的更深維度的數據融合等，這些變化在深刻影響智慧園區現有架構的同時，為企業智慧園區的建設帶來巨大挑戰，為此，我們提出了新型智慧園區的參考架構，通過關鍵技術特征使能各層參考架構新價值，全面邁向 2030，具體如下：面向 2030，智慧園區將以人為本，以服務好人作為園區規劃的根本出發點，利用大數據、云計算、AI 智能、物聯網，從物理世界到虛擬世界，園區業務人機協同沉浸體驗極致碳效園區平臺數字孿生智能認知柔性資源園區聯接通感一體確定網絡隨需服務園區終端鴻蒙物聯多維感知原子智能群組自治園區安全全局防御韌性系統園區運維全棧融合群體智能3.2 參考架構圖 3-25：參考架構從被動到主動，完美協調

205、人、智慧園區、智慧城市三方關系。下一代新園區將向現場無人化、體驗沉浸化、業務數字化以及綠色低碳化發展。84現場無人化未來園區通過機器人賦能園區運營、樓宇自動化、社區服務等全方位工作，如園區環境監測與清潔、安全保障、物流運輸等基礎性、重復性、危險性工作將由機器人完成。AI 智能環境感知自動調節辦公和生產環境，個性化數字身份、無感智能門禁實現園區出行一體化無感體驗。體驗沉浸化生成式 AI、物聯網，融合全息投影、裸眼 3D、沉浸式空間投影等虛擬交互技術將廣泛應用。全息會議、虛擬研討、虛擬洽談、虛擬觀展將帶來虛實共存、雙線同步的沉浸式高互動體驗，大幅提升協作效率。業務數字化下一代園區將全面連接和匯聚園

206、區各業務部門、樓宇、廠房等基礎運行數據，打通園區內、園區間的數據資源，構建園區治理和服務場景的數字孿生模型，AIGC 將提供趨勢預判、風險預警等擬人化能力輔助園區管理者精準決策。綠色低碳化BIM 與 AI 衍生設計技術深度結合，將園區建造全過程匯總成三維空間模型，實現園區碳排放精細化管理。同時，AI 能源預測體系通過優化未來清潔能源的供給和采購決策，保證園區能源系統質量，實現園區低碳與經濟性的平衡。新園區業務需要一個更加開放的架構，讓園區的所有業務在遵循統一標準的基礎上，實現園區業務資源靈活調度、過程全感知、虛實協同交互、數據自訓練、意圖自驅動的統一規劃，從而參與到社會化的行業園區和智慧城市的

207、分工協作當中，共同構建園區開放共享經濟模式，探索復合型、智慧化、綠色化的園區經營，支撐千行萬業園區數字化高速發展。園區業務園區操作系統現場無人化、體驗沉浸化業務數字化、綠色低碳化資源靈活調度|過程全感知|體驗全交互數據自訓練|意圖自驅動資源共享開放互聯全息AIOC超時空智慧辦公 多域智感通行全自動資產運營多元聯動物流萬兆高可靠生產數字健康服務超沉浸互動元宇宙生活智慧能源管理圖 3-26：園區業務853.2.2 園區平臺：智能孿生、柔性資源、公民開發的數字平臺園區平臺是園區數字化轉型的助推引擎，由平臺底座、平臺內核、平臺服務和開發使能幾個部分組成。平臺底座提供園區業務所需的高效算力、海量數據存儲

208、能力；平臺內核提供園區終端和子系統的聯接、柔性資源調度能力；平臺服務提供支撐園區數字化業務的數據服務、孿生服務和 AI 智能服務；開發使能提供敏捷高效全民參與的園區數字化業務開發能力。在園區平臺中，由平臺內核、平臺服務和開發使能共同構成了園區數字操作系統，負責管理和協調平臺底座軟硬件資源，標準化園區人事物的聯接模型和服務接口，構建園區數字孿生體，支撐園區智能應用的高效構建，以滿足不同園區用戶數字化創新和綠色可持續發展需求。面向2030，園區平臺將具備如下三個明顯特征：智能孿生、柔性資源、公民開發。智能孿生 平臺智能服務：園區 AI 大模型是 L1 的園區場景模型，通過園區海量數據獲取與分析，形

209、成園區場景的知識沉淀，為智能應用提供深層次的、面向園區場景的知識與能力調用，滿足不同園區業態的智能應用需求。平臺孿生服務：構建園區人、事、物，IT、OT、CT 系統互聯總線，建立標準化數字模型和統一服務接口，實現對園區物理世界的精確感知、實時控制和數據共享。提供按需獲取聯接服務、內生安全數據服務、虛實協同孿生服務，構建高度數字化、智能化園區數字孿生體。柔性資源 平臺智能底座：提供大規模 AI 算力、海量存儲及并行計算能力，支持 CPU、GPU、NPU、FPGA 等多種算力池，可提供端邊云立體計算和系列化算力能力。平臺內核引擎：通過動態監測、按需加載、柔性調度實現計算資源的高效分配和調度，通過熱

210、點預測、編譯優化、軟硬協同實現最大算能效率。圖 3-27：園區平臺園區平臺平臺服務開發使能平臺內核平臺底座通用計算AI 計算異構計算存算一體立體計算應用開發模型開發數據開發集成開發驅動開發內核驅動數據服務孿生服務AI 智能服務內核引擎模型驅動數據分析數據管理數據處理數據采集仿真演化可視交互孿生建模模數融合知識分析園區模型算法接入數智融合即插即用軟硬協同云邊協同動態監測柔性調度總線互聯感知控制86公民開發平臺開發使能：隨著園區數字化轉型的深入，園區用戶在應用開發、AI 模型開發、數據開發、系統集成等方面，提出了更敏捷高效的訴求。傳統依賴專業 IT 人員的開發模式很難匹配園區業務創新的訴求，而直接

211、面向業務人員的低門檻、智能化開發生產線，包括無碼化開發、組裝式開發、生成式開發、機器人流程自動化等，可以實現智簡創新的公民開發（Citizen Development）極致體驗，加速園區數字化轉型的實現。3.2.3 園區聯接：靈活融合、智簡體驗、敏捷服務的信息高速公路園區聯接負責園區數字化信息上傳及智能化命令下達，是園區終端與園區業務間的信息傳遞紐帶。隨著園區數字化和智能化進一步深化，各類感知終端接入數量百倍增長；智能化終端和云邊協同應用的豐富，對聯接廣度和聯接質量提出更高要求。園區聯接需要支持海量各類終端/子系統的靈活接入，為園區各類應用提供確定性 SLA，確保應用極致體驗，通過服務化能力支

212、撐園區業務靈活變更和擴展，并使用自動化、智能化的技術實現極簡運維。靈活融合 超寬融合覆蓋：超大帶寬接入能力，百 G Wi-Fi，百 G 光纖，百 G 移動網；IPV6 地址空間支持百萬級終端接入；無線通訊、有線通訊、衛星通訊等多技術實現空天地立體覆蓋，提供園區無處不在的聯接能力。通感融合網絡：通過 5.5G 無線感知、WLAN感知和光感知能力，通訊網絡同時具備環境感知能力。如光纖感知震動/應力、光譜感知水質/特殊氣體泄漏、無線感知位置與運動等。通信資源與感知資源的聯合調度，提供更豐富的手段實現園區數字孿生，助力園區智能決策。圖 3-28：園區聯接規劃運維優化策略分析預測敏捷服務Internet

213、專線園區1園區2無線有線無線有線靈活融合，智簡體驗網絡服務業務應用物理網絡超時空智慧辦公超沉浸互動元宇宙生活.87智簡體驗不同業務對承載網絡有不同 SLA 要求，通過網絡端到端切片實現各類業務確定性 SLA 承載，確保極致體驗 辦公一致性體驗：終端無感接入，不同位置接入統一策略控制，實現業務隨行，安全隨行。音視頻業務體驗：網絡突發大帶寬調度能力，支撐音視頻零等待、零卡頓、零延遲。輔助生產業務體驗：無線連續覆蓋及切換 0丟包，支撐 AGV 等移動類業務在園區內無縫漫游；帶寬 10Gbps/端，滿足 VR/AR/元宇宙等應用從聽覺、視覺數字化到聽、視、嗅、觸等多維數字化仿真，時延低于 10ms 確

214、?？焖僖苿訒r無遲滯感、不眩暈。核心生產業務體驗：IOCT 融合的園區聯接網絡，支持 6 個 9 可靠性，確定性時延和抖動（OT 工 控 系 統 100ms、PLC 控 制 周 期25ms、機器運動控制 1ms 要求），確保高效自動化生產。敏捷服務化 軟件定義網絡能力(SDN)：按需生成新聯接能力支持園區新終端/子系統快速接入和擴展、分鐘級鏈路開通能力支撐園區新業務快速上云、網絡資源按需調整能力保障園區辦公會議、自動化生產等關鍵業務體驗。自動駕駛網絡能力(ADN)：網絡數字化健康度可視、網絡劣化預測和故障預判、告警監控聯動排障派單、基于策略控制的網絡自優化/自愈。園區網絡達到 L4，基于預置策略

215、，具備根據監控到的關鍵事件主動決策操作的能力。網絡服務化(NaaS)：網絡功能原子化，通過服務化接口開放網絡能力，支持靈活的編排，將應用需求與網絡的能力、用戶的屬性、網絡的策略形成雙向互動，快速滿足業務需求的多樣化和定制化需求，提升用戶的端到端體驗，快速使能更多創新業務場景。88圖 3-29：園區終端3.2.4 園區終端：即插即用、協同自治、敏捷接入的感知系統未來園區將迎來一個全連接、全感知、全計算的萬物數字化時代。首先，海量的終端，如何實現快速的接入，用統一的標準實現交互；其次，面對海量的終端數據，依賴人工編排已經無法滿足體驗式交互；此外，終端 IP 化，如何降低大量的布線成本以及隨時隨地提

216、供服務問題。面向 2030，我們提出園區終端將會鴻蒙化、自治化、無線化發展。鴻蒙化面向 2030，園區的終端通過鴻蒙操作系統搭建園區終端設備的框架。屆時，通過鴻蒙化統一的物模型能力，實現終端設備與園區數字操作系統即插即用；通過端側鴻蒙化的資源共享能力，終端之間可以自動協調周邊資源，實現樂高拼裝，如攝像機協調溫濕度傳感器，實現感知能力的延伸；通過鴻蒙化的硬件互助能力，將實現一碰即服務，如手機一碰即可打印。自治化面向 2030，隨著 AI 技術的發展，智能認知等關鍵技術的攻克，園區終端將通過云邊協同具備自我監測自我反饋的自治化能力。通過 AI 自治能力，終端將具備群組協同自治能力，如照明、新風、空

217、調等通過溫濕度感知、光照感知實現區域自動控制；終端通過用戶習慣信息采集、云邊訓練學習提供個性化服務，如打印機為你自動打印好當天的會議安排；終端實現自動檢測并且嘗試自我調整自我修復，如煤礦皮帶監測將實現實時質量等級分揀。無線化面向 2030，隨著端側采集數據增大以及對端側更精細化的控制，端側將是 IP 化發展，為解決端側布線成本和改造困難問題，有條件的端側將通過無線化技術實現快速 IP 化。終端通過無線化實現極簡的部署，將減少大量的布線建網和維護成本；通過終端無線化實現上電即聯網，提供隨時隨地服務，無需固定場所；終端通過 Wi-Fi、無源 RFID、RedCap、星閃等多方式技術實現無線化、敏捷

218、接入園區數字操作系統。893.2.5 園區安全：持續驗證、動態授權、全局防御的安全服務園區數字化業務帶來的網絡復雜性和多樣性顛覆了傳統的信息安全管理框架，需要企業以全新的思維應對挑戰，從以網絡為中心轉變為以數據為中心的防護，從傳統的“盡力而為、漏洞清零”的慣性思維，轉變為面向園區業務的“確定性”安全保障，確保信息系統在“風險存在、漏洞開放、防御失效”等條件下，依然有確定性的業務狀態。園區安全需要適應園區業務云、網、邊、端不斷變化的需要，要具備策略統一管理，資源動態調度，業務按需調整等能力，實現安全服務按需、彈性、敏捷使用。面向 2030 的園區業務安全，將基于持續驗證，動態授權和全局防御三個核

219、心原則打造成一個全方位的園區安全零信任架構。圖 3-30：園區安全零信任架構90全局防御園區的安全大腦，網、算、存協同聯動，威脅快速處置，通過對終端風險、用戶行為異常、流量威脅、應用鑒權行為進行多方面評估，創建一條完整的信任鏈。并對信任分低的用戶或設備生成相應的處置策略，聯動網絡或安全設備進行威脅快速處置，為園區提供一個持續動態評估、可視態勢感知、全局聯動處置的安全保障機制。動態授權精細訪問控制，權限隨需而動。能夠將園區業務訪問目標的權限細化到應用級、功能級、數據級，只對訪問主體開放所需的應用、功能或數據，滿足最小權限原則，極大收縮潛在攻擊面。同時安全控制策略基于訪問主體、目標客體、環境屬性（

220、終端狀態、網絡風險、用戶行為等）進行權限動態判定，實現應用、功能、數據等維度的精細和動態控制。身份認證引擎負責統一人員身份管理和身份認證，包括用戶管理、組織機構管理、用戶身份核驗、用戶令牌管理、應用令牌管理等。安全策略控制引擎負責對訪問數據業務的請求進行動態和精細化鑒權，當用戶安全等級變更時，及時更新用戶擁有的訪問權限。零信任接入永不信任，構建身份安全基石。對園區內的人、終端、設備和應用進行統一身份化管理，建立以身份為中心的訪問控制機制。以訪問主體的身份、網絡環境、終端狀態等作為認證的動態考量因素，持續監測訪問過程中的違規和異常行為，確保接入網絡的用戶和終端持續可信?？尚艌绦协h境基礎設施內生可

221、信，園區業務數據流轉的主要環境載體。用于創建安全且隔離的執行環境，其中敏感數據和關鍵操作可以受到保護，而不受外部攻擊者或惡意軟件的影響。為此通過TEE 技術提供一種安全執行環境，確保數據的機密性、完整性和可用性。同時終端安全、傳輸安全、算力安全、存儲安全，數據安全等技術也在快速演進，持續提升園區的數據安全。913.2.6 園區運維：群體智能，全棧融合，開放協同的運維系統AI Agent協議協議AP交換機OLTONU一體機存儲計算CT運維智能體AI AgentIT運維智能體AI AgentIoT運維智能體單域自治OS數據庫大數據web服務虛擬化超充電樁智能照明AI機器人智能傳感智能門禁AI監控無

222、人機VARAI空調智能汽車智能光伏APIAI AgentAPIAPI全?？梢晫崟r感知智能決策感知決策全棧融合大模型圖 3-31：園區運維隨著園區數字化轉型的深入，終端與業務應用等越來越豐富，對 ICT、IOT 的靈活適配能力提出了新的訴求，也對園區端到端運維提出了巨大挑戰。面對未來園區的新場景，需要利用大數據、AI 智能等技術來全面實現運維的自動化和智能化，提升運維管理能力。未來新園區運維應滿足如下四個特征：全棧融合、群體智能、主動保障、生態開放。全棧融合未來的運維是面向 ICT 和 IOT 全棧的，是端到端業務視角的。系統能完整展示業務全貌，從終端、服務器、存儲、網絡、虛擬化到 OS、容器、

223、中間件、應用等的關系以及狀態都一目了然。群體智能每一個被管對象、每一個管控單元以及應用管理部件都是智能的。被管對象本地 AI 能及時進行本地優化并實時上報自己的狀態；管控單元對管理域范圍內的被管對象能做到智能閉環，通過標準接口開放管理能力，實現管控單元之間的互相協同；應用管理部件綜合被管對象和管控單元的信息和能力，基于 AI 大模型，實現端到端業務視角智能運維。主動保障依托大模型 AI，系統從端到端視角主動實時監控業務，分析評估業務狀態，自動給出業務保障或優化建議。生態開放運維系統提供靈活豐富的對外接口，通過 AI 大模型的編排，可以自適應各種場景的業務。針對各行各業可以形成開放接口標準化基線

224、，更好地支撐行各行各業的發展。9293倡議0494面向 2030 年，充滿挑戰，也充滿希望，智慧園區作為從“數字經濟”邁向“智能經濟”的核心，一定會迎來更飛速的發展。在這里，我們想要和園區的業主說：園區作為人們生產和生活的主要載體，將迎來轉型迭代和高速發展的浪潮，在新政策、新技術和新需求的多重驅動下，園區業務場景和商業模式不斷升級和革新，向著數智化、融合化、人本化、韌性化、綠色化的智慧空間不斷演進。與傳統的園區相比，智慧園區的外部環境和內部條件都發生了復雜而深刻的變化，給智慧園區規劃、建設、運營也帶來了一系列新的要求和挑戰。智慧園區建設是一項系統工程，需要統籌規劃、有序建設、分步實施和價值運營

225、，以實現項目成功和全生命周期效益最大化為目標，通過一張藍圖繪制到底，避免在過程中造成不必要的社會成本增大和資源浪費。智慧園區的規劃、建設、運營為一個整體，是互為基礎、互為要素、螺旋上升的過程。在規劃中考慮建設、運營，在建設過程中運營方參與，在運營中實現規劃內容。智慧園區規劃運營建設實現價值做正確的事正確的做事在規劃中統籌建設，運營在建設中運營方深度參與在運營中實現規劃藍圖 圖 4-1：“規劃-建設-運營”一體化95我們想和產業界的伙伴說：面向 2030，智慧園區的產業發展將服務于千行百業，助力中國數字經濟發展和實體經濟轉型升級，并帶來良好的經濟效益和社會效益。而開放共享，技術創新，持續為用戶創

226、造價值及生態互助、標準引領將是智慧園區產業繁榮的關鍵。智慧園區作為面向園區管理和園區運營的綜合性 ICT 解決方案，其所包含的 ICT 基礎設施能力外，還需要產業界伙伴一同提供園區應用軟件，園區終端與子系統，園區技術集成服務，園區咨詢與頂設服務。因此我們向各類伙伴提出倡議：園區應用軟件開發伙伴（ISV）：園區應用軟件是園區用戶智慧化體驗的直接入口。園區應用將與平臺能力緊密結合，打破傳統圍繞單點功能，瀑布式開發為主的應用發展模式。未來園區應用將以園區內人-事-物-環的全量數據為基礎，以大數據+AI 的能力為核心，以敏捷迭代的開發方式為用戶帶來創新性的應用體驗。而在這個創新的過程中，我們意識到不同

227、業態、不同場景下，園區管理和服務的訴求是有顯著差異的。因此，深入洞察園區價值場景，構筑不同業態下園區管理最佳實踐，高效敏捷低成本開發以支持園區業務持續運營，是未來園區應用軟件的核心競爭力。因此，應用軟件開發伙伴要積極擁抱平臺能力，對準園區價值場景勇于創新，構建園區最佳實踐的應用產品體系，通過為用戶創造極致的智慧化體驗而創造價值，進而實現商業成功。園區終端與子系統伙伴（IHV）：園區終端與子系統無論是在園區智能化時代，還是園區智慧化時代，都是園區數字化基礎設施的重要組成部分。是園區數字空間與物理空間進行信息交互的感知端與反饋端。隨著智慧園區的快速發展，一方面園區內將涌現出一系列更貼近用戶需求，以

228、及更加智能的終端和子系統，如：移動充電樁，物流機器人等，來豐富園區的作業。另外一方面，創新的園區業務場景也將要求園區終端與子系統更加開放，為平臺及應用提供標準化的數據模型，易集成的數據接口，進而實現信息獲取，信息處理和應用，以及信息反饋的快速閉環。而在這個過程中，園區終端與子系統也將獲得來自智慧化場景的需求加持，進而獲得更為廣闊的使用空間。因此，園區終端與子系統伙伴要更加開放，實現系統對接極簡化、IP 化以及物模型數據的標準化，通過做大產業空間來實現商業成功。園區技術集成伙伴（SI）：智慧園區的建設是一個復雜，綜合性強，具備強集成要素的系統性工程，是由園區應用，園區數字平臺，園區聯接以及園區終

229、端和子系統組成的完整體。這個“組成”就需要由專業的技術集成 規劃階段，在充分洞察行業發展、技術趨勢與應用及智慧化訴求基礎上，進行科學性、系統性和前瞻性智慧園區規劃，輸出架構藍圖、實施路標規劃等，確?！白稣_的事”。建設階段，通過強有力的產品和方案，以智慧園區四層架構進行建設。通過集成設計、集成驗證、集成實施等專業化交付服務，保障規劃落地。運營階段，通過運營規劃設計、業務運營、數據運營、平臺運營，實現智慧園區能用起來、用得好，并在持續優化中，逐步兌現智慧園區數字化轉型價值。96服務來實現。相比于弱電智能化所要求的系統集成（單系統集成，工程性集成），智慧園區的技術集成所要求的更多是“軟”集成。這個

230、“軟”有兩方面的體現：一方面是軟件集成，智慧園區需要將平臺與子系統，平臺與應用，平臺與平臺通過軟件集成的方式進行組合，需要技術集成伙伴掌握多種軟件集成平臺的使用能力，以及軟件接口開發能力。另外一方面是軟性集成。由于智慧園區在 IT架構上，數據的流轉方式上與傳統弱電系統有較大差異，因此需要技術集成伙伴具備智慧園區的整體方案設計能力，包括技術架構設計（TA）能力，業務流與數據流設計（IA）能力，以及滿足園區應用所需的主題庫與專題庫設計能力。這些要求要促使智慧園區的技術集成從工程化走向 IT 化。而園區的技術集成伙伴也將通過構建高價值的IT集成服務，數據治理等專業服務，獲取高價值的商業匯報。因此，園

231、區技術集成伙伴要加速構建智慧園區時代的專業化，IT化的技術集成能力，為智慧園區的整體建設效果實現最終的保障。園區咨詢與頂設伙伴：智慧園區建設的目的是通過 ICT 技術以實現園區管理和服務的數字化轉型，最終效果將圍繞綠色安全、極致體驗、降本增效、模式創新等幾個維度呈現。因此，一些重大智慧園區建設，需要提供咨詢與頂層設計，將園區的業務目標分解到運營場景，將運營場景的業務架構到分解到技術方案，將技術方案的效果應用在運營模式上，進而實現目標的達成?？梢哉f智慧園區的咨詢與頂層設計，是園區業務方案與技術方案之間的紐帶，是關鍵建設指標落地的保障。因此，園區咨詢與頂設伙伴要具備一套從園區業務分析到技術呈現的方

232、法，通過專業的頂層設計指導智慧園區的建設和運營。是智慧園區全產業生態鏈中，綜合性最強的專業服務能力。同時，我們也呼吁產業界共同定義智慧園區標準，牽引產業發展，繁榮產業生態，以價值為導向，以 ICT 技術與建造技術深度融合為主線，共創智慧園區新未來。呼吁大家共同參與到智慧園區相關標準工作的建設，推動國家標準和行業標準，共同營造產業環境。倡導所有的產業生態伙伴，重視智慧園區領域的人才培養和人才發展，為智慧園區的產業化，標準化，健康化，做出自己一份努力站在當下，我們隱約能看到智慧園區 2030 的雛形。未來，以客戶為中心，以需求為驅動，新一代數字技術將持續助力智慧園區的發展。新的時代正在快速到來，讓

233、我們一起抓住機遇，攜起手來，勇于探索、持續創新，共同創造更“智慧”的園區！97附錄一：技術指標預測技術特征指標指標定義2030 預測智能孿生智能平臺使用率園區中使用智能平臺的比例30%光場全息渲染算力數字孿生中單用戶的光場全息渲染算力需求10TFLOPSAI 滲透率新建園區業務 AI 滲透率100%泛在智聯光感氣體密度通感一體系統結合通信與物聯傳感，氣體密度感知精度10ppm光感照度精度通感一體系統結合通信與物聯傳感，照度感知精度0.1lux光感濕度精度通感一體系統結合通信與物聯傳感，濕度感知精度2%rh光感溫度精度通感一體系統結合通信與物聯傳感，溫度感知精度0.2C雷達人體成像精度多雷達協同

234、，感知人體位置、輪廓精度厘米精度“成像”空間交互XR 用戶數XR 用戶數量，支持沉浸式交互重要手段10 億TSN 網絡抖動和時延異步 TSN 支持人機交互從感知到協同所需抖動和時延指標10us-100us微縮全息帶寬支持 10 英寸微縮全息圖像顯示所需帶寬容量12.6G模擬仿真算力通過計算縮短網絡時延，模擬仿真用戶行為，單用戶算力1TFLOPS實時建圖面積數據底座服務進行實時空間建圖的能力100 萬 m2實時交互 Agent 密度同一物理空間中，可支持實時交互的 Agent 數量10000智簡超寬園區無線接入帶寬AP 峰值速率、移動網絡小區容量100G確定性時延AP 無線空口時延1ms99.9

235、999%多模態無線覆蓋多模態 Wi-Fi，微瓦級低功耗，中距離覆蓋距離2-10km萬兆 Wi-Fi 滲透率萬兆 Wi-Fi 在企業園區的使用比例40%5G 行業專網滲透率5G 行業專網在企業園區的使用比例35%安全韌性數據安全投資占比數據安全投資占整個園區 IT 資源投資的比例20%全域零碳園區光伏 LCOE園區光伏發電 LCOE 度電成本低至 0.01 美元0.01 美元園區綠電電壓等級大型園區綠電發電系統電壓等級1500V98附錄二：縮略語縮略語英文全稱中文全稱2D2 Dimensions 二維3D 3 Dimensions 三維3GPP3rd Generation Partnership

236、 Project第三代合作伙伴計劃5G5th Generation of Mobile Communication第 5 代移動通信5.5G5.5th Generation Fixed Network 第 5.5 代移動通信5G NR 5G New Radio5G 新空口6G 6th Generation of Mobile Communication 第 6 代移動通信ABEAttribute-Based Encryption基于屬性加密ABFAnalog Beamforming 模擬波束賦形AGVAutomated Guided Vehicle 自動導引運輸車ANDAutonomous D

237、riving Network 自動駕駛網絡AIArtificial Intelligence人工智能AIGCAI-Generated ContentAI 生成內容APAccess Point接入點ARAugmented Reality增強現實ASICApplication-Specific Integrated Circuit專用集成電路BIMBuilding Information Modeling建筑信息模型BLEBluetooth Low Energy 藍牙低功耗BOSBusiness Operations Support 業務運營支撐CH4Methane甲烷CPUCentral Pro

238、cessing Unit中央處理單元CRUD Create,Read,Update,Delete增加、查詢、更新和刪除D2WDie-toWafer芯片到晶圓99縮略語英文全稱中文全稱DetNetDeterministic Networking 確定性網絡DMRSDemodulation Reference Signal解調參考信號DoF Degrees of Freedom 自由度E2E End to End 端到端EDREndpoint Detection and Response終端檢測響應eMBBEnhanced Mobile Broadband增強移動寬帶F5.5G 5.5th Gen

239、eration Fixed Network 第 5.5 代固網FDMA Frequency Division Multiple Access 頻分多址FlexE Flexible Ethernet 靈活以太FLOPSFloating-point Operations per Second每秒浮點運算次數FPGAField Programmable Gate Array現場可編程門陣列FPS Frames Per Second 視頻幀率FR1/FR2 Frequency Range_1/Frequency Range_2 頻率范圍 1/頻率范圍 2GANGenerativeAdversarial

240、Network生成式對抗網絡GPTGenerative Pre-trained Transformer生成式預訓練 Transformer 模型GPU Graphical Processing Unit 圖形處理單元HARQHybrid Automatic Repeat Request混合自動重傳請求HCS Harmonized Communication and Sensing 通信感知融合ICTInformation and Communications Technology信息與通信技術IMT International Mobile Telecommunications 國際移動通信I

241、OInput and Output輸入輸出IoT Internet of Things 物聯網ITInformation Technology信息技術100縮略語英文全稱中文全稱LCDLiquid Crystal Display 液晶顯示器LCOELevelized Cost of Electricity度電成本LEDLight Emitting Diode發光二極管MAC Media Access Control 媒體接入控制Massive MIMOMassive Multiple-Input Multiple-Output 大規模 MIMOMbpsMegabits per Second兆比

242、特每秒MICMicrophone 話筒mMTCMassive Machine-Type Communications 海量物聯網通信MR Mixed Reality 混合現實MTP Motion-to-Photon 頭動響應NPU Neural Processing Unit 神經處理單元NSMF Network Slice Management Function 網絡切片管理功能NSSMF Network Slice Subnet Management Function 網絡切片子網管理功能ONT Optical Network Terminal 光網絡終端OTOperational Tec

243、hnology運營技術P2MPPoint-to-Multipoint Networking 點到多點P2PPoint-to-Point點對點PCSPower Conversion System 儲能變流器PDCP Packet Data Convergence Protocol 分組數據匯聚層協議PHY Physical Layer 物理層PLC Programmable Logic Controller 可編程邏輯控制器PON Passive Optical Network 無源光網絡PPD Pixel Per Degree 角度像素密度PUEPower Usage Effectivenes

244、s能源利用效率QoS Quality of Service服務質量101縮略語英文全稱中文全稱RAM Random Access Memory 隨機存取存儲器RB Resource Block 資源塊RDMARemote Direct Memory Access 遠程直接存儲器訪問RFIDRadio Frequency Identification 射頻識別RLC Radio Link Control 無線鏈路控制SDCISoftware-defined Cloud Interconnect軟件定義云互聯SDKSoftware Development Kit軟件開發工具包SDN Softwar

245、e-Defined Network 軟件定義網絡SLA Service Level Agreement 服務水平協議SLM Spatial Light Modulator 空間光調制器SOARSecurity Orchestration,Automation and Response安全編排、自動化和響應SPESpeech Encoder 語音編碼器SQLStructured Query Language結構化查詢語言SRv6 Slice-IDSRv6 Slice Identifier SRv6 切片標識TCCTime Coordinated Computing時間協調計算TDDTime Di

246、vision Duplex 時分雙工TDM Time Division Multiplexing 時分復用TDMATime Division Multiple Access時分多址TE Traffic Engineering 流量工程TEETrusted Execution Environment可信執行環境TFLOPSTeraFLOPS每秒萬億次的浮點運算THZTHZ太赫茲TIMThermal Interface Material熱界面材料TSN Time Sensitive Networking 時延敏感網絡TTDTime to Detect檢測時間102縮略語英文全稱中文全稱TTRTim

247、e to Repair修復時間UBUnified Bus靈衢總線URLLC Ultra-Reliable Low-Latency Communication 超高可靠性超低時延通信UWBUltra-Wideband超寬帶VLEO Very Low-Earth Orbit 超低軌VPN Virtual Private Network 虛擬專用網絡VR Virtual Reality 虛擬現實W2WWafertoWafer晶圓片對晶圓片WDM Wavelength Division Multiplexing 波分復用WDMAWavelength-division Multiple Access波分多址Wi-Fi 6 Wireless Fidelity 6 無線保真 6Wi-Fi 7Wireless Fidelity 7 無線保真 7Wi-Fi 8 Wireless Fidelity 8 無線保真 8WLAN Wireless Local Area Network 無線局域網XR eXtended Reality 擴展現實