数智园区行业参考指南:“IN”数智时代 赋能园区转型.pdf
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1、数智园区行业参考指南IN 数智时代 赋能园区转型全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会(SAC/TC426)英特尔(中国)有限公司2023 年 12 月从云端到边缘端,数据正在出现爆炸式增长,数智技术正在带来颠覆式创新,物理世界与虚拟世界正在加速融合变革的浪潮席卷而过。园区作为产业经济集聚的重要形态与主体,正在成为新一轮数智化变革的见证者与推动者。通过把握数智化技术带来的商机,融入蓬勃的数智生态,园区将能够持续挖掘数据价值,推动业务转型,从而释放创新价值,驱动社会经济快速发展。但同时,在数智技术快速发展的背景下,园区数据快速增长,大模型等创新应用不断落地,这意味着园区需要对云、边缘、网络等
2、基础设施进行重构或优化,并利用创新的软硬件技术组合,满足数智园区在计算、存储、网络等关键资源方面的需求,充分释放数智转型的潜能。为了助力园区的数智化转型,全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会(SAC/TC426)(简称:全国智标委)与英特尔联合众多合作伙伴,发布了数智园区行业参考指南。本指南旨在总结中国数智园区的发展特征,并通过对于数智园区典型方案和案例的分析与总结,给出数智园区的技术趋势和参考架构,帮助园区更好地利用数智技术的创新成果,持续拓展数智园区的能力范围与服务边界,实现园区全状态实时化和可视化、园区管理决策协同化和智能化。我们希望通过本指南,能够吸引更多园区加入到数智创新进程中
3、来,助力园区内企业、人员、车辆、商业等要素的数智化管理与运营,不仅实现园区的高质量发展,同时也助力产业经济的转型升级。主编单位:全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会(SAC/TC426)英特尔(中国)有限公司参编单位(排名不分先后):特斯联科技集团有限公司、太一物联科技(深圳)有限公司、深圳市原基科技有限公司、开域集团、之江实验室前言目 录1 数智园区概况及发展趋势.11.1 数智园区典型特征.21.2 数智园区发展概况.31.3 数智园区的关键技术与应用.51.4 数智园区面临的发展挑战.62 数智园区技术发展路径.83 数智园区系统参考架构.103.1 基础设施层.123.2 网络层
4、.163.3 平台层.173.4 应用层.193.5 展示层.214 数智园区解决方案集锦.234.1 特斯联低碳数智园区解决方案为园区节能减排提供智慧化助力.244.2 太一物联数智园区安全管理解决方案以智能守护园区安全.274.3 原基科技边缘计算方案助力园区实现智慧运营管理.294.4 面向数智园区的开域集团商业客流统计解决方案.314.5 之江实验室数智园区大运营管理体系.335 结语.37数智园区行业参考指南|IN 数智时代 赋能园区转型数智园区概况及发展趋势|11数智园区概况及发展趋势数智园区行业参考指南|IN 数智时代 赋能园区转型2|数智园区概况及发展趋势在以多模态大模型、边缘
5、计算、云原生等为代表的数字化、智慧化(简称:数智化)技术的驱动下,越来越多的园区倾向于通过数智园区转型,提升园区的运营效率,创造更高的数据价值,服务园区内的企业租户与个人用户,同时更好地驱动区域乃至产业发展。数智园区是指充分利用智能传感器、边缘计算、人工智能、大数据、物联网等技术,聚合园区内各个系统、设备的泛在数据,并通过云 网 边 端的协同处理架构对数据进行高效处理,从而让园区的建设、运营更加智慧化。在数智园区内,人、设备、系统将不再是独立的个体,而是通过数字孪生等技术,实现从物理空间到数字空间的广泛映射,并最终构成的有机生态体。边缘计算是数智园区的重要技术形态,通过将数据处理转移到设备边缘
6、与网络边缘,园区将能够近即时地对广泛的数据进行处理,降低云与网络资源压力,更好地为园区治理、社会民生、产业经济、运营管理、应急处置等提供更高效的数据决策依据,加速数智化转型。1.1 数智园区典型特征数智园区存在以下几个典型特征:1 数智园区概况及发展趋势 从底层技术应用来看,数智园区更注重多模态大模型、云原生等技术的应用:实现深度的人机交互与设备间交互,并注重通过模型的涌现能力,实现园区数字孪生生态的自我塑造与运营,减少人工介入。例如,在安全管理中,通过多模态大模型的应用,园区安全管理系统能够自主识别视频中的各种对象,判断是否存在安全隐患并自主上报,有助于减少人力投入、提升违规事件等时间敏感型
7、应用的处理效率。在设备运行中,维护大模型可以分析设备的数据,实时检测设备运行状态,预测设备故障,并提前进行维护和保养。从部署架构来看,数智园区更强调构建云 网 边 端的协同处理模式:初级阶段的数智园区通常更强调云平台的构建,将负载集中在云中进行处理,这种方式构建了数智园区的基础平台,在交付效率、扩展性等方面有着突出优势。但随着园区内物联网终端的快速增加,需要采集、处理的数据的爆发式增长,以及应用对于时延要求的提升,将负载转移到设备边缘与网络边缘就具备了尤为重要的意义。而 5G 的商用则意味着可带来更高的带宽、不到 1 毫秒的时延、千倍于传统无线技术的容量,以及大规模机器对机器的通信能力,能够充
8、分释放网络连接在数智园区中的潜能。云 网 边 端的协同处理架构能够兼顾云与边缘的优势,可成为数智园区重要的基础设施,在制造业等对于网络带宽、时延非常敏感的场景中能够得到广泛应用。云 网 边 端协同应该在架构层面实现统一的规划,不仅要推动基础硬件资源的架构统一,或是实现资源的跨架数智园区行业参考指南|IN 数智时代 赋能园区转型数智园区概况及发展趋势|3数智化技术已经成为重塑产业发展模式、撬动经济发展的核心动力,未来 10 年数字经济更将是全球经济增长的主引擎。而数智园区作为数字经济的“孵化池”、数智城市的“缩影”,在一定程度上代表了当今发展数字经济的新理念和新模式。数智园区作为产业升级转型的重
9、要载体,产业稳步增长,市场规模由 2019 年的 1,191 亿元增至 2021 年的 1,394 亿元。2022 年数智园区市场规模约达 1,543 亿元,预计 2024 年将进一步增至 1,941 亿元1。从园区方案类型看,规模最高的是园区综合治理方案,为 440.96 亿元,占比 31.63%。此外,园区综合服务、工业互联网和新型基础设施方案,分别为 266.36 亿元、180.04 亿元、157.49 亿元,占比 19.11%、12.92%、11.30%2。信息与通信技术(ICT)的广泛应用是数智园区有别于传统园区的主要特点,也是驱动数智园区演进的关键因素。特别是随着 5G、人工智能等
10、技术的发展,数智园区能够对园区内部资源进行更加高效、智慧化的管理,数智园区的运营者在这些 ICT 技术上进行了愈发广泛的投资。IDC 数据显示,2019 2023 年,中国数智园区在 ICT 上的总体支出将以年均 17.4%的速度增长,到 2023 年,总体支出将达到 2,100 亿元3。1.2 数智园区发展概况构调度与运行,还应该引入经过优化与验证的软件系统。这将可以赋予基础设施出色的灵活性,实现资源的自动弹性伸缩,让网络和边缘侧可以更好地得到云端的赋能,最终加速业务创新与价值变现。从驱动方式来看,园区的发展驱动力从流程驱动转变成为数据驱动:在初级阶段的数智园区,强调的是流程驱动,即使用数字
11、化技术重塑园区的管理、运营流程。而在数智园区时代,数据驱动成为园区发展的核心动力,终极目标是构建数智化底座以及数据分析应用体系,实现基于数据和规则模型,对园区各项事务进行自动处理、自动管控、自动预测和自动决策,从而进一步释放数据潜力。从建构方式来看,数智园区的建构方式逐渐转变为数字孪生:数字孪生是将物理世界中的一些特性转换成数字,再经过数据处理,将数字转换成有价值的信息的过程。面向数智园区的数字孪生体能够在园区实体的基础上,将园区的人、物、水、电、气等所有要素数字化,在数字空间中对于这些要素进行映射,将物理属性快速转换成数据和结果,从而建立物理世界与数字世界的联系与互动实现,推动园区全状态实时
12、化和可视化、园区管理决策协同化和智能化。要实现数智园区的数字孪生,需要将园区物理维度真实、详实地在虚拟维度上进行映射,处理数智园区所生成的多源、异构化、异质化数据,并实现智慧应用的跨平台交互等。1 https:/ https:/ 援引自 IDC 发布的China Smart Business Park Deep Dive Study。数智园区行业参考指南|IN 数智时代 赋能园区转型4|数智园区概况及发展趋势图 1.2019 2023 年,中国数智园区在 ICT 技术上的总体支出在数智园区中,以人工智能(AI)、边缘计算等为代表的数智化技术应用深度不断拓展,带来了数智园区更多场景的突破,由数智
13、化技术赋能的智慧照明、自动驾驶等技术将在园区得到广泛的应用。毕马威研究数据显示,目前数智园区基础网络设备覆盖率超过 90%,智慧安全管理系统覆盖率超过 60%,智慧泊车系统覆盖率超过 40%4。在技术创新的驱动下,将有越来越多的园区投入到数智园区的建设浪潮中,提升园区对于算力基础设施的要求。以大模型为例,数据显示,在大模型的驱动下,到 2026 年,全球 AI 计算市场规模将增长到 2,536 亿元5,这将驱动 AI 服务器的持续增长。而作为算力基础设施的重要承载者与应用者,数智园区的算力规模也将不断增长,带来多元芯片、服务器等领域的广阔市场。4 https:/ http:/ 报警器、烟雾报警
14、器、红外探测器、门禁系统、报警系统等硬件系统,实现感知、系统联动、统一控制。数智园区可以结合空间具体场景分析集成哪些子系统,比如对建筑空间某个区域进行 360 度无死角分析,可以对区域特殊0.0050.00100.00150.00200.0020192020202120222023按技术类别划分的中国数智园区 ICT 支出(十亿元)硬件支出软件支出服务支出0.0050.00100.00150.00200.0020192020202120222023中国数智园区芯片支出及硬件支出(十亿元)芯片支出硬件支出十亿元20192020202120222023CAGR硬件支出74.11 83.50 95.
15、00 108.98 122.38 13.3%软件支出7.57 9.83 12.08 14.92 19.36 25.4%服务支出22.86 27.23 34.51 42.22 52.78 24.0%总体 ICT 支出104.54 120.56 141.60 166.13 194.52 17.4%十亿元20192020202120222023CAGR芯片支出17.98 20.02 22.13 24.17 26.21 9.9%硬件支出74.11 83.50 95.00 108.98 122.38 13.3%芯片/硬件(%)24.2%24.0%23.3%22.2%21.4%/数智园区行业参考指南|IN
16、 数智时代 赋能园区转型数智园区概况及发展趋势|5人员进行危险预警,另一方面可以对区域人流量进行高低峰监测,与管理系统进行联动,提前做好人流管理和服务应对措施。产业分析和大数据产品:通过实时分析、预警预测等方式,实现对注册登记、市场准入、项目投资、招标投标、法律服务、知识产权等住建数据资源的全生命周期管理,有效提升住建部门管理效率,加快行政体制改革步伐,同时也为社会提供大数据增值服务。数据驱动决策:数智园区能够利用建筑空间环境自然形成和运营累计的数据,通过数据运营分析,形成智能化决策。综上所述,数智园区在住建领域有着广泛的结合点,可以通过数据融合、业务融合、园区建设以及产业分析和大数据产品等方
17、面与住建领域实现深度结合。数智化技术的创新极大地拓展了数智园区的能力范围与服务边界,并成为数智园区相对于普通园区最重要的特征,以及关键的发展驱动力。推动基于创新技术的园区架构以及应用技术创新,已经成为数智园区提升效率、活力、竞争力的重要因素。目前,数智园区内的关键技术包括:AIAI 技术可以帮助园区构建智能化的服务平台,在决策支持、安全管理、机器人客服、无人驾驶等方面提供创新的应用场景,提高园区的运营和管理水平。AI 技术与计算机视觉、自动化控制等技术的融合为数智园区赋予了前所未有的感知能力与控制能力。随着 AI 技术的发展,AI 系统需要具备柔性、持续学习和自主学习能力。例如,在机器视觉应用
18、中,可以先通过少量数据建立基本的识别能力,然后通过人工干预的模式对相关的数据进行半监督地标注,以及自动化、持续性地训练,从而不断提升识别的性能与精度。部署于边缘端的 AI 和深度视觉应用能够支持数智园区部署轻量级应用,直接在边缘端对数据进行清洗、预处理、聚合和筛选,降低云或数据中心的数据处理压力,节省网络带宽,同时加快特定环境下的应用响应速度。例如,在园区路侧部署的边缘人工智能系统可以集中处理安全管理、流量调度和路灯控制等任务,提供人流统计、异常行为告警和环境控制(如动态调整灯光强弱)等功能。随着大模型的快速发展,越来越多的数智园区客户开始关注这些 AI 领域的新技术,以此来进一步提升园区管理
19、的效率和智能化水平。此外,以 ViT(Vision Transformer)和 SAM(Segment Anything Model)为代表的视频大模型对于视频分析软件的实现带来了很多前所未有的进步。由于它的训练需要更少的标注且能够带来更高的准确率,视频大模型的使用可以显著降低模型更新和维护的成本。这些优势将驱动越来越多的客户考虑放弃原有的传统神经网络模型,从而转向使用更有效的视频大模型来支撑其视频分析的软件负载。边缘计算借助融合了网络、计算、存储和应用,且在数据源附近部署的边缘终端,边缘人工智能可将 AI 工作流的推理部分从云或数据中心转移到就近部署的边缘计算终端,从而降低时延,节约网络带宽
20、,同时满足隐私性和安全性等方面的要求。得益于此,边缘计算近年来在园区得到了广泛应用。1.3 数智园区的关键技术与应用数智园区行业参考指南|IN 数智时代 赋能园区转型6|数智园区概况及发展趋势边缘侧的负载整合为人工智能在边缘计算的应用找到了突破口。人工智能为数据采集、分析和增值提供了全新的驱动力,也为整个物联网发展提供了新动能。虚拟化技术将在不同设备上独立的负载整合到统一的高性能计算平台上,实现各个子系统在保持一定独立性的同时,还能有效分享计算、存储和网络等资源。边缘侧经过负载整合,产生的节点既是数据的一个汇总节点,同时也是一个控制中心。人工智能可以在节点处采集和分析数据,也能在节点提取洞察做
21、出决策。物联网物联网(IoT)指物物相连的互联网,通过现代通信技术、射频识别技术(RFID)、全球定位系统、红外线传感器等多种信息传感设备,实时采集任何需要连接、互动的物体或过程等信息,与互联网结合建设一个超大规模的智能化网络系统。物联网可支持在数智园区中实现物与物、物与人与网络的连接,便于园区识别信息、管理与控制。物联网可凭借其开放性的特点,助力数智园区从根本上解决“信息孤岛”问题。在 5G 等先进网络技术的支持下,园区海量的物联网设备可快速地接入网络,在对于网络带宽、时延非常敏感的场景中得到应用,提升园区的整体智能水平。在园区内部署的边缘计算系统能够就近搜集物联网数据并进行处理,降低数据上
22、传到云端所带来的网络成本与时延,减少数据在终端与云端交互过程中产生的数据安全隐患。同时,应用在边缘节点的部署还有助于降低成本与网络压力。5GWi-Fi 和 3G/4G 等技术已经在智慧园区的场景中得到广泛应用,但是,这些传统无线技术并非为工业运营技术(OT)级别的可靠性、时延、吞吐量和安全等特点而设计,因此无法满足相关要求。5G 将会带来强大的优势,以及大规模机器对机器的通信能力,从而充分释放网络连接在智慧未来园区中的潜能。例如,5G 能够支持园区海量的物联网设备快速地接入网络,推动增强现实(AR)/虚拟现实(VR)等新型应用在园区的落地。云计算云计算作为分布式计算、网络存储、虚拟化、负载均衡
23、等技术融合的结晶,可以按需提供动态扩展的计算和存储资源,具有高性能、虚拟化、动态性、扩展性、灵活性等特点,可以有效满足数智园区业务创新、快速部署的要求,在实现数据共享、打破“信息孤岛”、整合重用资源等方面具有天然优势。大数据数智园区大数据技术的应用主要体现在为园区提供大数据平台和工具,在云平台上集成园区管理和服务相关的各个系统,挖掘并聚集海量的数据。大数据中心作为数智园区的基础设施,是园区智慧的基础,为园区实现有效、高效的决策和服务提供支持。要推动园区向数智园区演进,园区的建设商或运营商不仅在管理上面临范围拓展、深度加大、需求量增多、环境复杂化等因素带来的诸多挑战,还将面临以下技术挑战:1.4
24、 数智园区面临的发展挑战数智园区行业参考指南|IN 数智时代 赋能园区转型数智园区概况及发展趋势|7 缺乏整体性的设计,基础设施建设缺少指南直到最近几年,数智园区逐渐从概念落到实践。数智园区如何定义、应用创新的数字化技术,如何推动数智园区的生态建设等问题纷纷浮现。许多企业均在推动自己的数智园区建设,但侧重点和认知大多基于企业自身的技术能力和业务相关性,无法从产业整体的角度构建数智园区。特别是在基础设施层面,数智园区广泛存在 IT 基础设施缺少整体规划,软硬件之间缺乏充分的兼容与优化,算力、存储等资源无法敏捷扩展等问题,难以支撑上层应用的创新。园区内部仍然存在设备与数据孤岛,体验不佳虽然在数智园
25、区阶段,大量的应用与数据已经打通,但是随着数智化技术的快速创新,大量智能化设备与应用不断加入,园区内不断产生新的孤岛。此外,随着大模型、数字孪生等系统的应用,数智园区对于数据间互联互通的深度提出了更高的要求。例如,在数智园区运营中,数智化系统需要近即时地采集不同设备、应用的数据,并进行分析,通过自主决策满足事中运营的需求。再如,在很多园区中,运营数据、能耗数据、物业数据、公共设施数据并没有充分地实现互联互通,只停留于园区基础数据、企业概况等一般数据的展示层面,对于数据的分析与利用停留于表层,难以通过多个系统的数据分享和关联,实现更深层次的数据挖掘。此外,园区智能化设备还普遍存在着重功能轻体验的
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