工业制造 · 智慧园区

AI智能体协同园区&工厂
动态节能解决方案

基于AIoT技术，部署具备感知、分析、决策、执行能力的AI智能体，构建持续学习、自我进化、协同联动的能源管理新范式，动态寻求生产保障与综合能耗成本的最优平衡。

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01
Background & Pain Points

项目背景与核心痛点

双碳战略驱动下的园区与工厂能源管理变革需求

政策驱动

双碳战略目标：2030年前碳达峰，2060年前碳中和 园区与工厂作为重点能耗监管对象 2025零碳园区建设年：国家多部委密集出台政策 关键举措：构建智慧化、低碳化的能源管理体系

四大核心痛点

  • 1 高能耗运行无精细监测与预警 — 能源消耗缺乏精细化监测手段，异常能耗无法及时预警，造成大量能源浪费
  • 2 设备状态感知滞后，缺乏数据支撑 — 设备运行状态依赖人工巡检，故障发现滞后，管理决策缺乏数据依据
  • 3 人工巡检频繁，效率低、成本高 — 传统巡检模式耗费大量人力物力，巡检效率低下，运维成本居高不下
  • 4 空调与照明无法联动智能控制 — 空调、照明等用能设备独立运行，无法根据人员、环境等因素联动调控

园区&工厂能耗特征

高
能耗总量
大
设备规模
复杂
用能场景
刚性
生产用能需求
02
Vision & Goals

建设愿景与核心目标

构建AI智能体协同新范式，超越传统的设备远程集控模式

引入"AI智能体"作为园区与工厂的"节能与生产保障总管"。通过部署具备感知、分析、决策、执行能力的AIoT智能体，构建一个持续学习、自我进化、协同联动的能源管理新范式，动态寻求"生产保障与人员舒适度"与"综合能耗成本"的最优平衡，打造"高效、协同、安全、节约"的能源管理新格局。

⚡

高效

智能体7x24小时动态优化，实时响应环境与设备变化

🔗

协同

云-边-端协同架构，多系统联动一体化管控

🛡️

安全

设备健康监测与故障预测，保障生产安全运行

💰

节约

AI动态寻优，持续降低综合能耗成本

03
Core Agent

方案核心：园区能源管理智能体

AIoT驱动的园区与工厂"节能与生产保障总管"

智能体定义

基于AIoT技术，融合多源数据、内置专业策略模型、具备持续学习与自我进化能力的软件定义实体

核心使命：作为园区与工厂的"节能与生产保障总管"，7x24小时动态优化各空间环境与设备运行

五大核心能力

📡

智能感知

实时采集环境、人员、设备状态等多维数据

🧠

智能体决策

基于AI算法自动生成并下发最优控制策略

📊

数据分析

识别能耗规律与异常模式，输出优化建议

⚡

动态执行

精准控制终端设备，形成闭环管理

🔄

持续学习

通过反馈数据不断迭代优化策略模型

云-边-端协同架构

云 云应用层 综合能源管理平台、数据驾驶舱、运维工单系统、移动端应用
边 决策调度层 园区能源管理智能体（决策大脑） — 内置安全隔离智能体
端 感知与执行层 AI摄像头、各类传感器、智能电表、智能空开、空调控制器、照明终端等
04
Core Solutions

四大核心解决方案

全面覆盖园区与工厂能源管理核心场景

1

生产与办公环境动态调控

  • 人员触发控制：基于人员存在感知自动启停空调与照明设备
  • 温度与空气质量联动：根据环境参数实时调整空调运行策略，保障生产与办公环境舒适度
  • 分区差异化与定时策略：针对生产区、办公区、公共区域等不同空间制定专属调控方案
2

自适应智能照明管理

  • 公共区域：人来灯亮、人走灯渐暗，光照感应自适应调光
  • 生产区与办公区：工作时间联动、人员存在感知、分区差异化照明策略
  • 户外与道路照明：分时段策略、光照感应联动、节假日模式自动切换
3

设备健康与智慧运维智能体

  • 设备级能耗与状态全景监测：实时监控所有接入设备的运行状态与健康指标
  • 能效告警与故障预测：AI算法提前识别异常趋势，主动预警潜在故障
  • 智能巡检与工单闭环：自动生成巡检任务，工单从创建到完成全程闭环
4

数字交互与反馈闭环

  • 综合能源看板部署：实时展示园区/工厂能耗数据与环境参数，提升信息透明度
  • 一键反馈通道：员工可随时反馈环境体验，形成双向互动
  • 信息发布与预警公示：环境质量公示、异常预警推送、节能成效展示
05
Application Scenarios

四大典型应用场景

针对不同园区与工厂空间，智能体提供差异化管控策略

🏭

智慧生产区

  • 排班与生产状态联动：根据生产排班自动调控环境与设备
  • 按需供给与联动控制：空压机系统、排风系统按需运行
  • 大型设备能效监控：实时监测关键生产设备能耗与运行效率
💼

智慧办公区

  • 作息时间联动：根据办公时间自动调控空调与照明
  • 会议室智能管理：预约联动、人员感知、自动开关设备
  • 人员密度自适应：根据人员密度动态调整环境参数
🌐

智慧公共区域

  • 智能照明动态调控：光照感应、人员动态响应、分时段策略
  • 环境安全智能联动：异常环境参数触发联动响应
🏠

宿舍与生活区

  • 远程集中控制：集中管控宿舍用电设备，远程开关与调节
  • 能耗定额与预警：设定能耗额度，超额自动预警
  • 安全用电监控：实时监测违规电器与异常用电
  • 联动节能：门禁状态与用电策略联动，无人自动节能
06
Hardware & Technology

关键硬件与技术支持

核心自研硬件，构建坚实的物联基础设施

🖥️

AI边缘服务终端

内置安全隔离智能体，边缘AI算力、开放API、内网部署，提供本地化智能决策能力

📡

智能边缘网关

多协议接入、低代码编程、断网运行，保障系统可靠性与灵活性

🔌

感知与执行终端

智能空开、空调温控器/执行器、智能照明面板、烟雾温湿度传感器、数字门牌屏

硬件参数

参数项 规格
处理器 Intel Core i5
内存 16GB DDR4
存储 2TB SSD
扩展性 交换机/串口

系统集成与安全设计

  • 统一物模型：标准化设备接入与数据管理
  • 混合部署架构：支持公有云、私有云、边缘部署灵活组合
  • 安全可控：数据加密传输、权限分级管理、安全审计
07
Value & Benefits

方案价值与效益分析

量化效益预测（以1000盏灯+300台空调为例）

照明管理
287,640
kWh/年
258,876
元/年
空调管理
270,000
kWh/年
243,000
元/年
总节能
557,640
kWh/年
501,876
元/年
08
Implementation

实施路径

分阶段推进，确保方案落地见效

第一阶段（3-6个月）
试点验证
选取典型场景进行试点部署，验证智能体策略模型的有效性，积累运行数据，优化调控算法
第二阶段（6-12个月）
全面建设
在试点验证基础上，全面推广至园区与工厂所有建筑与空间，完成智能体全域覆盖与系统整合
第三阶段（持续）
深化优化
持续迭代智能体策略模型，深化数据分析能力，拓展更多应用场景，实现能效持续提升
Typical Cases

典型案例

已服务多家知名企业与园区，方案效果获得客户认可

🔬

深圳理邦精密仪器制造园区

智能制造+智慧园区一体化体系，AI智能体协同管控实现生产与办公环境动态优化

🏢

白云高新区信创产业园

80% 人力成本节省、15% 整体能耗降低、99.9% 数据准确率

🏫

广州市信息技术职业学校

大规模物联网部署与智能体协同管控，实现校园级能源精细化管理

🎓

广东工业大学

AI智能体驱动的全方位校园能源管理，综合节能率达35%

赋能智慧园区 · 共创绿色未来