中国AI智慧园区发展白皮书（2025）

序 言

新一轮科技革命的迭代速度进一步加快。近年来，由人工智能、大数据、云计算、物联网、区块链、5/6G技术、数字孪生等新一代信息技术全面重塑产业空间。自“智慧园区”概念兴起以来，其已从最初的政策引导与试点探索，演进为驱动城市数字化发展与区域经济增长的核心引擎，成为智慧城市最不可或缺的重要支撑。特别是在经济步入高质量发展阶段，智慧园区不仅被视为产业升级的物理载体，更被赋予成为孕育创新、引领产业变革的使命。

我国园区数字化转型整体仍处于探索阶段，各类园区对于推进数字化转型存在标准不统一、路径不清晰等问题。在从1.0向4.0智慧和园区更高阶段跨越的征程中，园区普遍面临着规划缺失、同质化竞争、数据价值沉睡与运营效能低下等深层痛点，智慧化建设呼唤一次由技术驱动向价值驱动的深刻转型。

2025年，《制造业数字化转型行动方案》提出到2027年建成200个左右高标准数字园区。在即将进入的“十五五”发展时期，智慧园区作为高效益和发展质量的重要载体，需要结合新一代信息技术，继续打造产业数字化水平高、专业服务品质高、运营管理效率强以及基础设施能级高的范例。

为提高我国智慧园区标准化建设水平、加速园区智慧化和数字化升级、为各园区方提供智慧园区建设的可行性参考范例，前瞻产业研究院编制了《中国智慧园区发展白皮书(2025)》。本报告首先将探讨中国智慧园区的建设现状、区域发展与建设要点，并结合建设趋势，在政策端、技术端和需求端对AI技术的驱动力进行深入剖析，对于智慧化升级的内生要求进行梳理。此外，报告将核心聚焦于人工智能(AI)技术，并从园区管理、园区运营、产业招商、企业服务等主要场景进行AI技术的场景应用分析，并对其节能减排、降本增效、服务升维、资产增值等进行价值挖掘。并通过一系列的智慧园区参与者的实践案例，对目前AI技术如何具体在智慧园区进行实施和落地进行了网络通信服务商、数算基础设施服务商、综合运营服务管理商的三大案例讨论。

未来，AI不仅是优化园区管理、提升服务效率的工具，更是重构园区发展模式、激活数据要素价值的战略支点。AI与智慧园区结合，是落实未来“十五五”计划目标的核心支撑，更是破解园区数字化转型中标准不统一、路径模糊等痛点的关键路径。从技术赋能看，AI可实现智慧园区产业数字化、优化运营管理、提升服务品质、精准匹配企业需求、强化基建能级，从实践价值看，AI技术能降本增效、减少对专家资源依赖，还可构建数据驱动的园区生态。AI技术的展能为高标准数字园区提供技术保障，引领智慧园区持续进行数智化升级、应用场景融合以及发展职能的全面重塑，向高质量发展不断迈进。

第1章：智慧园区建设现状及趋势

A 1.1 智慧园区建设现状

1.1.1 建设概况

智慧园区建设是利用新一代信息与通信技术来感知、监测、分析、控制、整合园区各个关键环节的资源，在此基础上实现对各种需求做出智慧的响应，使园区整体的运行具备自我组织、自我运行、自我优化的能力，为园区企业创造一个绿色、和谐的发展环境，提供高效、便捷、个性化的发展空间。

常见园区分类主要是依托园区主导产业，分为各类产业园区，但考虑到园区智慧化升级改造需运营主体统一协调、全面把控，因此业内较认可按照运营主体对智慧园区进行分类，即分为政府主导型开发区、产业地产主导型园区、大企业园区、小微型园区。

1.1.2 建设规模

(1)智慧园区从“量的扩张”转向“质的提升”

近年来，随着国家高质量发展战略推进，单纯依靠新增园区数量、土地资源的粗放模式已不可持续，政策重点转向提升现有园区的产业集聚能力、创新效能和服务水平，产业园区的发展导向已从“量的扩张”转向“质的提升”。在此背景下，智慧园区建设成为关键路径，其现状突出表现为以数据驱动为核心，通过融合园区管理、企业运营、公共服务等多维数据，构建统一的数据资源体系。当前建设重点已超越基础信息化，转向深化数据价值挖掘与AI赋能，依托人工智能、物联网等技术，实现能耗管理、安防监控、产业服务、招商运营等全场景智能化。通过数据要素的聚合与分析，园区正逐步实现资源优化配置、服务精准推送、产业链协同创新，推动形成全要素聚合、全场景智慧的生态化运营新模式，支撑高新区向创新驱动、绿色集约、服务融合的高质量发展阶段迈进。

根据前瞻统计的国内园区数据显示，截至2025年，我国共有各类园区77347个。其中分面积大小来看，共有3.6万个园区披露了公开披露的面积数据，其中大部分的园区面积都在10亩-100亩以及100-500亩之间;分企业数量来看，超过6万个园区披露了公开披露的园区注册企业数量数据，超过三分之二的园区注册企业数量不足50家。

(2)国家级园区引领智慧园区转型升级

国家级高新区是经国务院批准建立或者各地政府建立，国务院批准升级的为发展高新技术为目的而设置的特定区域。主要依靠知识密集、技术密集、区域经济实力、地理位置以及对外开放等优势，集中发展国家政策支持和鼓励的高新技术产业。国家高新区是智慧园区建设的重点力量，其中，中关村科技园区、深圳高新技术产业园区、苏州工业园区等是中国智慧园区建设的代表性园区。

2025年11月，工信部发布《高标准数字园区建设指南》发布，进一步强调了产业园作为数据资源要素和数据价值的重要载体，有利于提升智慧园区的数智化服务效能。在政策引导下，国内传统园区逐步向智慧园区的转型升级，首先是在国家级经开区、国家级高新区等重点国家级园区开展应用示范。

从国家级高新区数量变化来看，科技部数据显示，2008年全国国家级高新技术产业开发区仅为54个，2018年达到169个，2022年达到177家。工信部最新数据显示，截至2025年，国家高新技术产业开发区总数达178家。这些国家级高新区和经济技术开发区开发区贡献了全国26.2%的GDP，国家级高新区和经济技术开发区的智慧化建设，是新质生产力落地的重要地方之一。

(3)多种类园区发展有利于智慧园区场景的深化

当前我国智慧园区的产业类型呈现以工业园为主导、物流园为重要支撑、多元专业园区并行发展的格局。截至2025年，工业园类型占比最高，为34.2%，凸显实体经济与智能制造在智慧园区的核心地位;物流园占比10.4%，代表数字化枢纽是目前产业园建设的重要需求;其余还有电子商务、文化创意、现代农业、智能制造、汽车、电子、健康、食品、医药等类型。

不同类型园区催生差异化的数据资源，能推动数据要素按产业特征进行融合治理，并使AI应用能够聚焦于特定场景，实现技术与产业的深度适配。产业类型的多样化，能使得数据与AI的融合与赋能更具针对性和灵活性，带来能源、环保、安防、服务等治理场景的多样化，推动形成开放协同、跨界融合的产业生态系统。算网基础设施与标准化建设也将得到进一步提升，工业园等高实时计算场景、电商园等高并发需求、文创园等高性能渲染要求，共同驱动融合计算与网络的算力基础设施朝着灵活调度、集约共享方向发展。同时，多元场景也使得数据全链路渗透得到可能，智慧园区数智化运营商可以根据不同的智慧全区场景，提供品牌效应带来的价值延伸，形成可复制的成功案例经验，支撑智慧应用在全产业范围进行高效率渗透。

(4)国家级园区引领全国进行智慧化升级

近年来，在经济的快速发展和技术改革的推动下，高新企业纷纷入驻，企业对园区的智慧化建设需求不断提升，同时对园区服务和管理水平也提出了高要求。建设智慧园区是在园区全面信息化、数字化的基础之上实现园区的智能化管理和运营，是信息化不断纵深发展的综合性表现。

根据CCID最新发布的数据显示，2024年，中国园区智慧化投资规模超过1770亿元，2018-2024年复合增长率达8.2%。初步统计，2025年中国园区智慧化投资规模约为1901亿元，同比增长7.36%，增速相比2024年有较大提升。智慧园区投资规模的提升，是数智化不断升级的重要体现。近年来，智慧园区技术发展效率不断提升，各技术系统正在从孤立的决策和静态的作业策略，逐步转换成AI推进的意图决策、多目标协同的系统决策。未来，从数字空间到物理空间的全流程都会体现便捷的人性化，绿色发展也贯穿智慧园区的建设和运营，低碳环保，可预测的节能方案将助力智慧园区可持续发展。

1.1.3 区域发展

从空间维度来看，目前我国园区建设已经形成了“东部沿海集聚、长江中部联动、西部特色发展”的空间格局。具体看园区区域分布数量，截至2025年，我国珠三角地区和东部沿海地区园区数量分布最多，其次是中部地区如河北、河南、湖北、四川等地，也都有超过2000家以上的园区。东部沿海地区凭借雄厚的产业基础及良好的园区载体平台，成为智慧园区的重要聚集区域。

(1)东部沿海智慧园区聚集效应最强

其中，长三角地区作为我国经济发展最活跃、开放程度最高、创新能力最强的区域之一，内部发展水平较高、结构较为均衡，智慧园区建设数量与水平均居全国前列。长三角各省市均大力支持智慧园区建设，其中上海作为智慧园区建设的先行地区，率先出台了智慧园区指导意见，起草制定了国内首个智慧园区地方标准，对不同的园区类型提出了差异化建设的要求，并成立了上海市智慧园区发展促进会，积极助力智慧园区市场化机制的形成。近年来，长三角地区注重数字化与生态化的融合，并为各类企业提供更多的创新支持体系，进一步提升了产业聚集效应与区域辐射效应。

环渤海地区以北京、天津为核心，拥有强劲的科技研发实力，是智慧园区建设的重要实践者。北京市中关村海淀园打造"四智一高"智慧园区，即智慧政务、智慧园区、智慧城区、智慧家园和信息产业高地;天津市塘沽区海洋高新技术开发区发力"智慧产业"，带动智慧园区建设;河北省力推从"高新制造"迈向"高新智造"，低碳新区理念驱动智慧园区建设步伐;山东省智慧城市建设成果显著，智慧产业发展迅速，工业园区"智慧化"需求较大。

粤港澳大湾区以广州、深圳、东莞、佛山、珠海等为重点地区，产业经济规模领先，产城融合建设迅速，配套服务质量卓越，为各类智慧园区高质量发展提供了良好的发展动力。其次，大湾区内部城市之间的经济差异为智慧园区提供了资源优化和重新配置的机遇;深圳、广州和香港等城市的技术研发和创新能力为智慧园区发展提供了坚实的基础;香港和澳门的国际地位以及该区域的开放态度，使得粤港澳大湾区能够吸引全球的技术、资本和人才资源，为其智慧园区的快速发展创造了良好的外部条件。

(2)长江中部智慧园区产业联动发展

长江中部地区借助长江中游城市群联动发展势头，大力发展智慧园区建设。湖北武汉，已出台《武汉市智慧园区建设工作方案》推进全市智慧园区建设工作，并着力引进全球知名智慧园区解决方案提供商，赋能"光谷"产业发展，打造湖北智慧园区发展标杆。光谷科学岛智慧园区成为标杆案例，体现出超前的数字基础设施建设，以F5G全光网、Wi-Fi 7等构筑万兆园区网络底座，支撑高质量应用;技术应用更加深度集成，在数字化基础上叠加AI技术生态，推动了智慧园区管理、服务和产业发展的智能化。长沙的智慧城市是以技术回归人本，通过顶层设计、数据赋能、民生服务、数实融合和青年集聚五大维度，推动城市可持续、韧性、智慧发展。

(3)西部地区智慧园区打造区域特色

西部地区依托产业转移机遇，伴随着东西部、南北地区政策对接、产业对接、技术对接、园区对接日益频繁，并结合各自区域特点和园区产业发展基础，积极借鉴其它地区智慧园区建设经验，加快西部智慧园区建设。成都、绵阳、重庆等地深度结合老工业基地等传统产业基础，通过引入头部科技企业赋能，推动“智改数转”，实现新旧动能转换。此外，以数字化手段重塑阀门、电缆、重型装备等传统制造业，其目标在于培育内生发展生态，不仅吸引企业，更注重本地产业链构建、人才培训，并将数字技术与本土资源特色融合，探索可持续的区域特色数字化转型模式。

1.1.4 建设要点

现阶段，各区域智慧园区发展凭借自身特点，逐步和数字化、AI技术等新发展浪潮融合。实现园区智慧管理的建设要点，主要是从提升园区运营管理能力、产业招商引资、企业全方位服务等角度出发，规划相应的园区功能设计。通过构建以AI、物联网、云计算、大数据、区块链等新一代信息基础设施，为园区内的组织和个人提供安全、高速、便捷的网络环境，实现园区内的部件、人员随时随地接入网络，奠定泛在感知的网络基础。通过基础设施和感知网络的全面建设，实现对园区感知网络的全面覆盖，使得园区各元素的各类信息均可接入到传输网络层。

近年来AI技术智慧园区的建设要点，主要在于其对产业格局技术范式的重构，以及园区管理运营、企业服务的有效支撑。AI已不是锦上添花的技术点缀，而是深度渗透产业园区的肌理，成为驱动产业能级跃升的核心引擎，加速智慧园区的产业“智变”。

在智慧园区从基础数字化向深度智能化演进的过程中，AI技术的应用正从“有”到“深”，其核心诉求在于赋能园区的全维度升级。具体而言，在园区管理方面，诉求从传统的安防监控，转向基于AI视觉和物联网的精细化安全预警、能碳动态优化及设施预测性维护，实现对空间、能源、设备的“感知-决策”闭环。在园区运营上，需借助AI算法对人流、物流及企业能耗数据进行深度挖掘，实现服务资源的精准化、弹性化调度，提升整体运营效率与体验。对于产业招商，则强烈依赖AI进行产业链图谱分析、企业竞争力评估及区域经济预测，以实现招商目标的精准画像、潜力企业的前瞻性挖掘及产业风险的早期预警。而在企业服务板块，园区需构建智能企业服务平台，通过AI分析企业成长数据，主动、精准地匹配政策、融资、技术合作等资源，并预测其发展需求，变被动响应为主动赋能。总之，现阶段智慧园区对AI的诉求，本质是要求其成为一个“智慧大脑”，驱动管理、运营、招商与服务各环节，从经验驱动走向数据智能驱动，最终实现资源配置最优化与发展价值最大化。

1.2 智慧园区建设趋势

1.1.1 园区建设深度智能化

园区智能化发展将全面迈入AI深度赋能的全域自主时代，以AI大模型为核心的智能技术将成为园区智能升级的核心引擎。专属AI Agent将实现场景全覆盖，招商、物业、运维等领域的智能代理可自主完成企业画像分析、设备故障预判、服务需求响应等全流程工作，大幅压缩业务处理周期。AI驱动的决策体系将实现从被动响应到主动预判的跨越，通过整合园区全量数据进行深度学习，精准预测招商趋势、人流负荷、能耗峰值等关键指标，为运营决策提供科学依据。同时，边缘AI算力的高密度部署将保障智能交互的低时延响应，实现园区内设备协同、安防预警、环境调控等场景的实时智能管控。此外，AI个性化服务能力将持续升级，基于用户行为画像实现无感通行、定制化办公、智能咨询等精准服务，推动园区从基础智能运营向高阶智能服务生态演进。

1.1.2 场景需求全面精细化

未来，智慧园区精细化发展将以新型物联感知网络与数字底座为支撑，推动从单点智能到全场景协同智能的跨越，围绕产业发展、园区管理、企业经营、个人活动四大维度精准发力，产业发展领域依托工业互联网打通数据壁垒实现产业链精准协同，助力产业监测、园区招商等;园区管理方面以数字孪生、AI技术构建管理闭环优化资产、能耗、运维、交通、应急安全等环节的精细化管控;企业经营层面提供智能化生成、安防等一站式配套服务降低运营成本，个人活动领域围绕通勤、办公、生活等需求打造无感通行、智能零售、智慧办公的精细化体验，同时以数据整合打破信息孤岛，推动服务从被动响应转向主动预判，构建绿色协同、全域智能的园区发展新格局。

1.1.3 企业出海进程加速化

出海正成为中国智慧园区企业的重要增长点，呈现加速扩张与深度落地的鲜明趋势。国内头部企业与细分服务商纷纷加码海外布局，亚钾国际在老挝打造的智慧产业园2025年招商新增投资达10.88亿美元，2023年首招即吸引8.35亿美元投资，成为中国企业“抱团出海”样本;海威达科技成功中标越南北宁、海阳两省智慧园区一体化改造项目，实现中国方案在东南亚制造业聚集区的关键突破;彩弘锦产业集团签约尼日利亚某工业园区能源管理项目，将国内成熟的智慧能源方案推向非洲市场。出海模式已从单一产品输出升级为“技术+服务+生态”综合赋能，中沙古雷石化基地相关产品销往全球30个国家和地区，其中共建“一带一路”国家占比达87%。专业国际化团队持续完善本地化服务，有效破解跨区域落地难题，未来中国智慧园区出海有望进一步突破地域限制，实现更多场景规模化复制。

第2章：AI技术驱动园区智慧化升级

2.1 政策端：园区是推动AI技术落地的前沿阵地

2.1.1 国家层面政策

从国家政策导向来看，当前我国出台了一系列顶层设计为AI技术落地提供了清晰的路径指引。《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确提出培育产业集聚载体，推动AI与产业全要素深度融合，加速技术从研发原型向商业化应用转化，构建“场景牵引—技术迭代—产业集聚”的良性循环。《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》聚焦场景创新核心需求，鼓励打造AI技术应用示范载体，为技术落地提供丰富实践土壤与验证环境。《“十四五”智能制造发展规划》将产业集聚区域作为AI与制造业融合的核心抓手，推动智能技术在设计、生产、运营全环节规模化落地。《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)》则通过完善行业应用标准，为集聚载体中AI技术的规范落地提供保障。这些政策形成协同支撑体系，助力构建AI技术转化的完整链条，加速新质生产力培育。

2.1.2 地方层面政策

地方层面多省份出台专项政策，构建全链条支撑体系推动产业园AI应用深度落地。福建发布《福建省推动人工智能产业发展和赋能应用若干措施》，支持AI技术的应用落地园区。广东通过《广东省人工智能赋能制造业高质量发展行动方案(2025—2027年)》，推动先进制造业园区打造高标准数字园区，建设智慧管理平台实现招商、安全等环节智能化。贵州在《贵州省推动人工智能高质量发展行动方案(2025—2027年)》中，支持各地错位布局AI产业园区，以贵阳大数据科创城为重点建设产业孵化中心。河南、四川等地也通过相关行动方案，分别提出打造40个高标准数字园区、支持28个高新区构建AI产业联合体的目标，强化算力配套与场景培育，全面加速AI技术与园区产业深度融合。

2.2 技术端：AI技术是园区智慧化升级的驱动力

2.2.1 计算机视觉技术

计算机视觉技术构建了园区全域感知网络，通过整合图像识别、行为分析等算法，覆盖人员身份核验、车辆管控、违规行为检测等近30种核心场景。在安防领域，可精准识别消防通道堵塞、违规作业、攀爬翻越等安全隐患，感知识别率提升70%以上，让隐患无所遁形;在通行管理上，支持人脸、车牌快速识别，实现办公楼宇、停车场的无感通行，大幅减少排队等待时间。同时，结合智能巡检机器人与高清摄像头，实现24小时无死角监控，彻底替代传统人工巡检的盲区与低效问题。

2.2.2 机器学习预测技术

机器学习预测技术让园区管理从“被动应对”转向“主动预防”，核心应用于设备运维与能源管理两大场景。通过分析设备运行历史数据，构建故障预测模型，提前识别电梯、空调、电力系统等关键设施的潜在问题，安排预防性维护，避免突发停机损失。在能源优化方面，基于人流、天气、生产计划等多维度数据，动态调整照明、空调的运行模式，精准定位节能空间。江苏铁路科创园借助该技术实现能耗降低8%，设备运维工单按时完成率大幅提升，显著降低运营成本。

2.2.3 多模态大模型技术

多模态大模型作为智慧园区的“核心大脑”，打破了传统园区的“信息孤岛”困境。通过整合园区人车物、设施设备、环境状态等全域数据，构建统一数据中台，实现“数据一次采集、多方复用”。借助二次智能研判机制，对告警事件过滤无效误报，将人工审核工作量降低90%以上，同时结合数字孪生技术打造可视化驾驶舱，支持语音对话式查询，让管理者“一屏观全域”。深圳宝龙专精特新产业园依托该技术，实现安全风险降低90%以上，运营效率显著提升，成功入选五星级智慧园区项目。

2.2.4 自然语言处理技术

自然语言处理技术 打破了人与系统的交互壁垒。该技术支持指令性对话与模糊语境理解，既能响应租户的咨询、报修、会议室预约等日常需求，也能听懂设备操控指令，实现对空调、照明、展厅设备的语音控制。AI助手24小时在线响应，无需人工介入即可完成大部分服务请求，同时能整合能耗数据、招商信息等资源，提供针对性分析建议。AIoT平台让管理者摆脱数据报表约束，租户服务响应速度与满意度显著提升。

2.3 需求端：需求结构变化加速AI技术落地应用

2.3.1 国内需求精细化：倒逼园区运营升级，AI成为精准响应核心支撑

随着园区管理者、入驻企业、园区人员对智能化服务的认知不断深化，需求已从“基础智能覆盖”转向“全场景精准适配”，呈现出“分层分类、动态迭代、个性定制”的精细化特征，而传统技术体系难以突破其核心痛点，为AI融合提供了刚性需求。

从需求特征来看，其一，园区管理端需求聚焦“高效管控与降本增效”，不再满足于设备的被动监控，而是追求能耗、安防、设施运维等环节的预判式管理，例如要求提前预警电梯故障、精准调控空调能耗以降低运营成本;其二，企业端需求呈现“差异化适配”，大型企业需要产业链协同的智能赋能(如供应链数据对接、柔性生产调度)，中小微企业则侧重轻量化的政务代办、财税咨询等个性化服务;其三，个人端需求围绕“无感便捷体验”，涵盖智能通勤、个性化办公环境调节、生活服务精准推送等场景。

传统园区智能化多依赖单点设备联网，数据分散形成“信息孤岛”，难以实现多场景数据的联动分析与动态响应;人工干预为主的运营模式，既无法满足海量数据的实时处理需求，也难以精准匹配不同主体的个性化诉求。在此背景下，AI技术的融合路径清晰且必要：第一步，通过AI的多源数据整合与分析能力，打破设备、系统间的数据壁垒，实现园区管理、企业经营、个人活动等场景数据的全域贯通;第二步，基于机器学习、深度学习算法构建预测模型，对设施故障、能耗峰值、人员流动等关键指标进行预判，推动园区运营从“被动响应”转向“主动防控”;第三步，通过个性化推荐、智能调度等AI引擎，为不同企业、个人定制专属服务方案，实现需求的精准匹配。这种“数据贯通—智能预判—精准适配”的路径，正是AI破解需求精细化痛点的核心逻辑。

2.3.2 海外需求增加：拓宽市场边界的同时，AI成为跨场景适配的关键抓手

近年来，随着国内制造业企业加速出海叠加海外本土需求，东南亚、中东、欧洲等海外市场对智慧园区的需求持续攀升，但海外市场呈现出“场景差异大、合规标准严、运维要求高”的显著特征，传统智能化方案的适配性不足，倒逼国内园区建设企业加速AI技术融合以突破海外市场壁垒。

从需求特征来看，其一，场景差异显著，海外园区涵盖工业制造、文旅康养、跨境贸易等多种类型，不同区域对园区功能的核心诉求不同(如欧洲侧重绿色低碳智能园区，中东侧重高温环境下的设施运维智能化);其二，合规标准严苛，欧盟GDPR、东南亚部分国家的数据本地化政策等，对园区数据的采集、存储、传输提出了极高的合规要求;其三，运维难度较高，海外园区普遍面临跨地域运维、多语言支持、本地技术团队不足等问题，对远程智能运维能力需求迫切。

AI技术的融合成为突破上述瓶颈的核心路径，具体影响逻辑为：首先，针对海外多场景差异，AI通过算法迭代实现“标准化框架+个性化适配”，基于深度学习对不同类型园区的核心需求进行特征提取，快速生成适配方案(如针对绿色园区的AI能耗优化算法、针对工业园区的生产协同算法)，降低场景适配成本;其次，面对严苛的合规要求，AI的智能风控与数据加密技术可实现数据全生命周期的合规管理，例如通过AI算法自动筛选敏感数据、实时监控数据传输链路，确保符合当地数据政策;最后，针对海外运维难题，AI驱动的远程智能运维系统可通过物联网设备采集实时数据，结合AI图像识别、声音识别等技术实现设施故障自动诊断，再通过智能调度引擎分配本地或远程运维资源，大幅降低运维成本与响应时间。此外，AI的语言处理能力可实现多语言智能交互，适配海外本地化服务需求。

AI技术通过“场景快速适配—合规风险防控—远程智能运维”的路径，帮助智慧园区突破海外市场的核心壁垒，支撑海外业务的规模化扩张。

第3章：AI技术赋能智慧园区的场景及价值

3.1 主要场景

3.1.1 园区管理

智慧园区管理是一套系统性的工程，着重于智慧园区的制度设计、治理架构、资源配置以及风险管控。具体地来说，是需要智慧园区服务商对园区内的生产生活、设备物资、服务内容等进行有组织地管理，做到服务好入驻企业，并保障入驻企业的生产制造能够顺利进行，保证企业的问题和诉求能及时解决。

(1)制度与规范管理

智慧园区应组织规定信息化、数字化服务的职责、服务内容、服务流程和服务文档的管理规范，AI技术可通过智能化梳理服务职责边界、标准化服务内容模块、优化流程节点效率、数字化归档服务文档，为各项智慧园区服务提供精准高效的指导。智慧园区服务管理中，AI赋能的一站式服务台能够智能受理信息化服务的请求、咨询、投诉等，通过自然语言处理技术快速识别需求类型并自动分流，联动相关责任模块协调解决服务过程中的问题，大幅提升响应时效与处理准确率。产业园区需建立完善的智慧园区保障体系，AI可助力信息化机构高效运作，通过数据分析优化资金预算编制与使用监控，依托智能风控模型强化信息化安全管理，借助质量评估算法实时把控服务质量，让保障体系的各项规定落到实处。

智慧园区综合管理系统在AI技术加持下，能对园区内各基础领域进行全面覆盖和精细化管理，通过数据挖掘与分析确保园区各项运营数据的透明度，依托智能监测与预警机制保障园区安全稳定运行，为园区运营管理提供更具科学性的决策依据;同时，AI可自动收集、分析用户反馈，驱动系统持续自我优化升级，不断改进服务质量，增强园区与入驻企业及用户的互动合作，为其提供更加良好的体验。

(2)资源与设施管理

AI技术通过对接园区各类设备传感器，实时采集运行参数，利用机器学习算法挖掘数据中的异常特征，提前识别设备潜在故障风险，实现预测性维护，替代传统定期检修模式，大幅减少设备非计划停机时间，降低维护成本。借助计算机视觉技术，结合物联网终端，AI可自动识别园区内固定资产的位置、状态、数量等信息，完成智能化盘点，无需人工逐一对账，提升盘点效率与准确性。通过构建设备生命周期AI模型，分析设备运行数据、能耗数据、维护记录等，优化资产配置方案，合理规划设备更新换代节奏，最大化资产利用价值。

(3)风险与治安管理

AI赋能园区视频监控系统，通过深度学习算法，自动识别越界闯入、徘徊逗留、攀爬等异常行为，以及烟雾、火焰等安全隐患，无需人工24小时盯守，实现异常情况实时报警，第一时间通知安保人员处置，提升安防响应速度。在人员管理方面，AI人脸识别技术应用于园区门禁系统，快速完成人员身份核验，区分内部员工、外来访客、施工人员等，严格管控人员进出权限，防止无关人员进入敏感区域，保障园区人员安全。面对突发应急事件，如火灾、地震、设备故障等，AI可快速分析事件类型、影响范围、涉及人员等信息，自动生成最优应急处置方案，联动园区广播系统、监控系统、照明系统、救援设备等，调度应急资源，指引人员疏散，协调救援力量，缩短应急响应时间，降低事件造成的生命财产损失。同时，AI可通过分析历史应急事件数据，优化应急预案，提升园区应对各类突发事件的处置能力。

3.1.2 园区运营

智慧园区运营涵盖智能化服务供给，具体可以分为日常运维与保障、资源运营与服务以及事务与人力管理。这些智慧园区的运营管理需要摆脱传统由人工主导的干预方式，以及各运营子系统的孤立决策和静态决策方式，而是运用AI技术进行系统自动计算的意图决策，并通过AI技术进行主动识别和分析，减少人工无法提前预知的疏忽漏洞，提升智慧园区的安全与运作效率。

(1)日常运维与保障

日常运维与保障主要包括物业维修、保洁、绿化等基础物业服务的落地执行，是园区正常运转的核心支撑。AI人脸识别技术打通门禁、电梯、访客管理系统，实现住户刷脸通行、访客预约审批自动放行;通过分析公寓居住数据，AI预测租客续租概率，提前推送个性化续租方案;智能监测公寓内水电能耗、消防设备状态，异常情况自动触发预警。AI算法对维修工单进行智能分类、优先级排序，根据维修人员技能标签、地理位置自动派发任务，同步关联设备历史维修记录;利用物联网传感器采集园区设施如电梯、路灯、消防设备等运行数据，AI构建预测性维护模型，提前识别设备故障风险并推送保养提醒;通过园区人流密度、区域使用频率数据，AI动态调度保洁、绿化团队，优化作业路线与频次。

通过上述的技术支撑，智慧园区服务商将基础服务从“被动响应”升级为“主动预判”，有利于提升维修处理效率，减少设备故障停机时间，提升园区续租率;AI技术的赋能价值在于同时降低人力调度成本与设施维护成本，为住户与园区使用者提供安全、便捷、高效的居住及使用体验。

(2)资源运营与服务

资源运营与服务主要聚焦企业全周期运营需求，提供会议、餐饮、住宿等商务配套，通过物联网技术搭建企业协作桥梁，实现会议室、活动场地等公共资源合理调配，以及移动办公、流程审批等数字化办公支持。AI结合企业规模、行业属性、活动需求，智能推荐适配的会议场地、餐饮套餐，自动完成会议预约、设备调试、餐饮配送的全流程联动;通过分析公共资源历史使用率、企业预订数据，AI预测资源需求高峰，动态调整资源开放时段与配比，实现会议室、活动场地等资源的最优配置。AI打通物联网设备与企业协作平台，实时同步生产、物流、办公等数据，智能匹配企业间供需信息;在移动办公场景中，AI对流程审批节点进行智能分流，自动识别重复提交、材料缺失等问题并实时提醒，通过语音识别、自然语言处理实现会议纪要自动生成、活动公告精准推送。

最终，AI技术赋能的日常运维与维护，可以打破企业运营与资源调配的信息壁垒，提升公共资源利用率，缩短企业办公流程审批时长，提升跨企业协作对接效率;通过AI技术精准匹配需求与资源，降低企业运营成本，增强园区对企业的吸引力与粘性，打造高效协同的园区产业生态。

(3)事务与人力管理

事务与人力管理主要围绕园区内企业及员工的事务性需求，提供人员招聘、考勤、绩效考核等人力资源服务，以及合同起草、签订、履行等全流程合规管理服务，保障园区运营与企业发展的合规性。AI构建智能招聘系统，通过关键词提取、简历画像匹配，快速筛选符合岗位要求的候选人，降低人工筛选成本;基于考勤数据、工作产出数据，AI生成员工出勤分析报告，自动识别迟到、旷工等异常情况，为绩效考核提供数据支撑，同时通过算法优化绩效考核指标权重，实现考核结果的客观公正。AI搭载合同智能审查模块，自动识别合同中的风险条款、合规漏洞，如未明确履约期限、违约责任模糊，并给出修改建议;通过对接合同履行节点数据，AI设置自动预警机制，如租金支付到期、合同续签提醒，同时将电子合同与园区管理系统联动，实现合同归档、查询、追溯的智能化管理。

AI技术能将事务性工作的人工参与度降至最低，缩短人事招聘周期60%，提升合同风险识别准确率;大幅节省园区与企业的人力成本和时间成本，通过合规化、标准化的管理流程，为园区及入驻企业的稳定发展提供安全保障，提升园区运营的专业性与可信度。

3.1.3 产业招商

智慧园区招商管理系统可以对园区的招商流程进行全方位覆盖和精细化管理，确保招商信息的透明度，使园区管理者和招商团队能够实时掌握项目进展、资源分配、客户关系维护等情况。而AI系统具备强大的数据分析能力，能够根据历史数据和市场趋势进行智能分析，为招商策略提供科学依据。通过客户画像构建，系统可以精准匹配潜在投资者的需求与园区的优势资源，提高招商成功率。同时，系统还可以实现项目跟踪、合同管理、绩效评估等功能，确保招商项目的顺利推进。

(1)招商获客与需求匹配

招商获客与需求匹配聚焦招商前端核心环节，通过市场调研挖掘潜在招商线索，对目标企业进行全维度深度分析，精准判断企业发展潜力、产业适配度及入驻需求，为招商转化奠定基础。AI算法整合行业数据库、政策导向数据、企业工商信息、产业链上下游关联数据等多维度信息，自动筛选符合园区产业定位，如科技型、生产型、文创型的潜在企业，生成高价值招商线索库，替代传统人工调研的低效筛选模式;同时实时监测企业动态，如扩张计划、融资进展、搬迁需求，第一时间捕获线索信号并推送至招商团队。AI构建企业全景画像，从行业地位、营收规模、技术实力、纳税记录、发展趋势等15项以上核心指标进行量化评估，精准判断企业发展潜力与入驻匹配度;通过自然语言处理技术解析企业年报、官网动态、行业报告，挖掘企业隐形需求，如产业链配套需求、政策扶持诉求、空间拓展计划，为招商洽谈提供数据支撑。

AI技术的介入，能避免产业园区盲目招商导致的资源浪费，让招商团队聚焦核心客户跟进，大幅缩短线索培育周期，为招商成功率提升筑牢基础，同时助力园区构建高质量产业集群。

(2)招商流程服务与维护

招商流程服务与维护覆盖招商洽谈全场景，通过专业公关与谈判技巧维护客户关系，提供线上咨询、虚拟参观、在线签约等便捷化招商服务，打通线索、洽谈、签约的流程壁垒。智能洽谈与关系维护中，AI将会分析招商洽谈历史记录、客户沟通偏好、关注点，如政策优惠、空间配套、产业资源，生成个性化洽谈策略建议，如重点推送的园区优势、政策解读重点;通过设置沟通节点智能提醒，如合同到期前跟进、客户疑问未解答跟进，避免客户流失;而数字化在线服务方面，AI驱动的智能客服7×24小时响应线上咨询，通过自然语言处理技术精准解答客户关于入驻流程、政策扶持、空间参数等常见问题;VR虚拟参观结合AI导览功能，根据客户需求自动展示园区重点区域，如厂房、办公空间、配套设施等，并实时解答参观过程中的疑问;电子合同嵌入AI审查模块，自动识别合同合规风险与漏洞，支持线上刷脸签约，签约后自动生成履约台账与进度提醒。

智能洽谈和数字化在线服务的价值在于，能提升招商洽谈效率，缩短客户响应时效，并及时处理客户的重点偏好和关注痛点;减少人工沟通成本与洽谈失误率，提升客户体验与信任感。

(3)合同履约与专业服务

同履约与专业服务主要聚焦企业入驻后的全周期需求，提供入驻申请代办、政策推送与兑现、供应链协同、孵化管理、第三方服务对接等专业支持，同时完成合同签订、履行、续签等全流程合规管理。AI根据企业行业属性、规模及发展阶段，精准推送适配的园区政策，如税收优惠、人才补贴，自动匹配政策申报条件并提醒申报节点，甚至辅助生成申报材料;通过对接园区内外部企业资源，AI智能匹配供应链上下游协作机会;构建企业成长预测模型，基于企业运营数据，如产值、研发投入、用工规模推送定制化孵化服务。智能合同管理：AI对合同全生命周期进行数字化管控，自动提取合同关键信息，例如履约期限、租金金额、政策承诺，设置智能预警，在如租金支付到期、合同续签提醒、政策兑现节点进行及时介入;通过关联企业入驻后的运营数据，AI评估合同履约风险，提前预警恶意拖欠、违规经营等问题;合同归档后支持AI智能检索，方便快速查询追溯。

智能入驻专业服务与合同管理的技术，可以提升企业入驻后的政策兑现效率，缩短供应链协同对接周期缩短，降低第三方服务获取成本，最终有利于大幅提升企业满意度与续约率，促进企业在园区内持续发展壮大。

3.1.4 企业服务

(1)企业服务全生命周期支持

业服务全生命周期支持覆盖企业从入驻前考察、入驻办理、日常运营、发展扩张到退出清算的全流程，聚焦企业不同阶段的核心需求，提供持续性、定制化支持。AI通过自动化处理入驻审批流程，智能识别材料完整性与合规性，自动分流审批节点，将原本较长的办理周期压缩至短时间内;对接工商、税务等政务系统，AI辅助企业完成注册、备案等手续，自动生成所需表单与申报材料。AI还能实时监测企业运营数据，预测企业发展需求，提前推送适配的空间拓展方案、投融资信息、供应链资源;基于企业行业特征与政策库数据，AI精准匹配可申报的税收优惠、人才补贴等政策，自动提醒申报节点并辅助材料撰写。

AI技术通过在企业服务全生命周期的主动预判和精准适配，能提升入驻效率，降低与园区的沟通成本和时间成本，增强企业对园区的认同感和归属感，助力产业园区品牌价值的打造。

(2)产业生态构建与区域协作

产业生态构建与区域协作关注点在于如何打破园区内企业间、园区与外部区域间的信息壁垒，搭建产业协同平台，促进产业链上下游资源对接、跨区域产业联动的产业生态网络。AI搭建企业供需对接平台，通过分析企业产品、产能、需求等数据，智能匹配园区内上下游协作机会;利用物联网与数据共享技术，AI实时同步企业生产、物流、库存数据，实现订单、产能、资源的动态协同调度。AI整合区域产业数据库、政务资源库、市场需求数据，分析不同区域的产业优势与互补性，为园区企业推荐跨区域合作项目;通过自然语言处理与机器翻译技术，打破跨区域沟通的语言与信息壁垒，辅助企业开展异地商务洽谈与合作对接。

AI技术能激活园区内企业的协同潜力，跨区域合作对接效率大幅提升，园区产业链完整度明显提高;形成良性生态，增强园区产业抗风险能力与核心竞争力，推动区域产业集群化发展，提升园区在区域产业布局中的核心枢纽地位。

(3)创新成果转化与资本参与

创新成果转化与资本参与聚焦企业创新活动全流程，搭建创新成果展示、对接、转化平台，联动资本资源，促进创新技术从研发到产业化落地。AI分析园区企业、行业市场的技术需求，将创新成果与实际需求进行智能匹配，推送至潜在应用企业;通过虚拟仿真技术，AI模拟创新成果的应用场景与效果，帮助需求方直观了解技术价值。AI构建资本画像库，结合创新项目的技术方向、发展阶段、融资需求，智能匹配适配的资本资源;利用大数据分析技术，AI为资本方提供创新项目的运营数据、发展潜力预测报告，辅助资本方做出投资决策。AI实时监测创新成果转化过程中的技术迭代、市场反馈、产能落地等数据，识别转化瓶颈，推送优化建议;联动园区孵化载体，AI为转化项目提供定制化的场地、设备、人才等孵化支持。

加速创新成果从实验室到生产线的转化周期，转化成功率大幅提高，创新项目融资对接效率显著提升;吸引优质创新企业与资本资源集聚，提升园区产业创新活力与核心竞争力，打造区域创新高地。

3.2 核心价值

3.2.1 节能减排

在“双碳”目标引领下，AI技术已成为智慧园区实现节能减排的核心引擎。通过构建数据驱动的智能能源管理体系，AI实现了园区能源利用和污染排放的从“粗放管控”向“精准优化”的转型。

精准化监测管控是AI实现园区减排的核心基础，其核心价值在于通过数据驱动打破传统粗放式管理的局限。AI技术依托部署在园区全域的物联网传感器，实时监测采集空调、照明、动力设备等核心用能单元的运行数据，结合环境温湿度、人流密度等动态信息构建负荷预测模型，进而动态调节设备运行参数。例如，通过AI算法可自动匹配建筑冷热需求与冷热源供应强度，避免“过供”或“欠供”导致的能源浪费;同时针对不同区域、不同时段的用能特征进行差异化调控，显著降低无效能耗。

智能化资源调配进一步提升园区能源利用效率，助力能源结构优化。AI通过构建“源-网-荷-储”协同调度引擎，整合分布式光伏、储能系统与传统电网资源，实现多能源品类的动态平衡。基于机器学习算法，系统可精准预测光伏等可再生能源的出力变化，结合园区用能负荷波动规律，智能制定充放电策略与能源切换方案，有效解决可再生能源的间歇性难题，提升绿电消纳率。同时通过“削峰填谷”优化电网负荷分配，降低高峰时段用电成本与能源传输损耗，推动园区能源结构向清洁化、高效化转型。

预测性维护与故障预警，是减少突发能耗损失的关键保障。通过对园区电梯、水泵、配电设备等关键设施的运行参数进行7×24小时监测，AI算法可深度挖掘数据中的异常特征，提前识别设备性能衰减、线路故障等潜在风险，实现从“被动抢修”到“主动预防”的转变。这种前置式运维模式不仅能大幅降低设备故障率，避免因突发停机导致的应急供电浪费，还能延长设备使用寿命，减少因设备低效运行产生的额外能耗，为园区节能减排筑牢防线。

3.2.2 降本增效

在数字经济转型浪潮下，AI技术已成为智慧园区突破传统运营瓶颈的核心引擎，其核心价值之一便是显著实现园区运营的降本增效。传统园区普遍面临能耗浪费、运维滞后、人力冗余等痛点，而AI技术通过全链路智能化改造，从根源上破解了这些难题。

在成本控制方面，AI通过精细化管控实现资源高效利用。借助物联网传感器与AI算法，可动态调控园区用能系统，南京生态科技岛新纬壹科技园项目中，AI能效管理系统实现泵设备总功率平均节能率达28.42%，水系统总电量节能率19.87%，节能效果显著;中国移动管理的国际信息港园区实施绿色智能升级，通过AI联动照明与空调系统，G61办公楼照明用电节能率达20%以上，结合数据中心余热回收供热技术，每年可节约天然气30万立方米、电能34.86万度，为园区运营节省大量成本。同时，AI预测性维护可提前预判设备故障，大幅降低维护成本与设备停机率，华为云披露的江苏盐城微碳慧能科创产业园项目显示，通过AI设施运维监控，园区管理成本下降15%，人力投入成本下降20%;中国移动物联网公司联合江苏盱眙分公司为江苏盱眙经济开发区5G物流产业园部署的全光网方案，更实现线路运维成本降低约35%，年信息化支出优化至万元级别。

在效率提升上，AI打破系统孤岛实现全域协同。安防场景中，中国移动的四川德阳社区治理项目中，通过智慧社区平台集约汇聚社区基础数据、感知设备数据、视频数据，并将数据推送至公安系统，落实数据安全治理和信息系统数据安全保障。智慧社区建设以来，社区治安类案件下降32%，项目得到德阳市委市政府高度认可;应急场景下，2024年深圳某产业园区消防演练数据显示，AI跨系统联动使应急响应时间从传统1分50秒缩短至23秒，效率提升显著;淮安移动联合中移物联为淮安恒盛科技园升级网络后，通过AI智能管理系统实现设备故障精准定位，维修响应时间缩短50%以上，工程师处理高峰期系统压力响应速度提升5倍。

3.2.3 服务升维

近年来，随着我国产业园区在形态和服务上的不断演进和发展，产业园区管理幅度越来越大、管理对象越来越多、承载的业务也越来越复杂。传统园区发展普遍面临子系统信息孤岛化，信息传递不畅，缺少大平台统一管理，无法摆脱对人力的依赖，管理、运营等问题，低效、孤立、非智能化三大弊端明显。

AI技术赋能的现代智慧园区通过信息化、数字化技术的投入建设，从根本上重塑了传统园区运维服务的模式，实现打破信息孤岛、预测性运维、强化智能安全管控、优化能源资源配置和创新服务交互模式等，大幅改善了传统园区系统孤立、管理粗放、服务效率低下等问题，从而提高园区的吸引力和竞争力。

其一，打破信息孤岛，构建全域协同管理体系。AI技术通过多模态大模型兼容视频、音频、文本、物联网等多类型数据，支持主流协议及厂商私有协议，可快速接入摄像头、传感器等百余种设备，单平台即可整合超20个新旧子系统数据，彻底解决传统园区信息割裂的痛点。依托数字孪生技术构建的三维可视化场景，将园区人车、设施、能耗等数据实时映射，管理人员通过语音交互即可完成数据查询、工单派发等操作，实现“一图统管、一屏决策”的全域协同管理。

其二，实现预测性运维，降低人力与运营成本。传统园区设备运维依赖人工巡检，存在响应滞后、成本高昂的问题，而AI技术通过分析设备运行振动、温度、能耗等多维度数据，可提前72小时预警潜在故障，预测性维护准确率高达98.7%。

其三，强化智能安全管控，提升风险处置效率。AI技术通过视频分析+物联网传感器联动，可自动识别陌生人闯入、消防通道占用、高空抛物、烟火烟雾等20余种异常事件，将安全事件误报率从25%降至8%以下。

其四，优化能源资源配置，助力绿色低碳运营。AI算法结合天气、生产计划、人流密度等数据，可智能预测能耗需求，动态调控空调、照明等设备运行策略，非生产性能耗平均降低32%。

其五，创新服务交互模式，提升园区服务品质。AI自然语言交互功能支持管理人员通过语音指令完成“优化早高峰电梯运行”等复杂操作，电梯平均等待时间缩短30%;7×24小时智能客服常见问题解答准确率达95%，复杂需求自动流转至对应部门，服务效率提升70%。同时，AI驱动的政策智能匹配模块可自动整合产业政策并匹配企业资质，申报成功率提升40%，为入驻企业提供精准赋能。

3.2.4 资产增值

在产业园区竞争日趋激烈的背景下，AI技术赋能智慧园区的核心价值之一，便是从运营、招商、资源盘活等多维度推动园区资产增值，破解传统园区“重建设、轻运营”导致的资产闲置、收益单一等痛点。AI技术通过重构园区管理与运营逻辑，让园区资产从“静态盘点”转向“动态盘活”，实现价值最大化。

在资产运维层面，AI结合物联网构建的预测性维护体系，大幅降低资产损耗与运维成本。通过传感器实时采集楼宇设备、电力系统等核心资产运行数据，AI算法可提前预判故障风险，有效降低设备突发故障概率并减少运维人力投入，显著延长资产使用寿命。据璞华大数据HawkEye设备智能维保平台实践数据显示，AI预测性维护可将设备故障率降低30%以上，维保响应效率提升70%以上;中国产业园区发展协会2023年调研数据也表明，智慧园区的能源消耗较传统园区平均降低20%-30%，间接提升资产净收益。

招商与运营升级则直接拉动资产收益增长。AI智能招商引擎通过构建企业画像实现精准匹配，显著缩短招商周期、提升入驻率;线上化服务流程大幅优化企业入驻体验，中国产业园区发展协会调研显示，2024年95%的入驻企业要求线上办事平台，推动企业服务应用同比增长25%，客户满意度与续租率随之显著提高。同时，AI激活停车场、广告位等“隐形资产”，通过智能调度与线上运营为园区创造新增收，典型如金地威新上海闵行科创园借助AI运营手段实现100%满租，租金较周边高出30%，直接提升了资产收益水平。

更重要的是，AI推动的数字化运营让园区资产估值显著提升。智慧设施完善、运营效率领先的园区，更易吸引优质租户并获得租金溢价，而透明化的经营数据也为资产证券化、融资等提供支撑，进一步放大资产价值。

3.3 企业实践

3.3.1 AI赋能智慧园区领先企业

1、智慧园区参与者现状

智慧园区建设作为一项覆盖基础设施、智慧中台与上层应用的系统性工程，其复杂性与集成性决定了市场参与者必然呈现多元协作与生态竞合的格局。当前，各类服务商正通过能力延伸与生态整合积极拓展业务边界，以应对园区客户日益综合化的需求。

在这一演进过程中，具备网络通信核心能力的服务商展现出显著的基础性优势与全栈化趋势。网络通信是智慧园区所有数据流转与业务互联的底层动脉，没有稳定、高速、泛在的连接，后续的算力部署、数据汇聚与AI应用便无从谈起。因此，以中移物联为代表的运营商系服务商，凭借其无可替代的网络资源、规模化的连接管理能力和下沉至园区的服务渠道，天然占据了智慧化进程的入口位置。他们已不再局限于提供管道服务，而是依托网络基础，向上整合物联网平台、云计算资源、AI中台及行业应用，构建起从基础设施、智慧中台到运营服务的一体化解决方案。例如中移物联等领先者，已能够为客户提供从顶层设计、标准制定到智能管控与持续运营的系统性交付，实现了从连接提供商向综合智慧服务商的转型。

2、智慧园区竞争格局

近年来，智慧园区综合竞争力考虑因素主要包括，可提供包括网络通信服务、数据传输服务、算网云基础设施、智慧园区大模型、AI综合方案等在内的全面ICT服务，一站式智慧化管理运营方案，顶层架构设计、园区绿色低碳规划等，此外，还需要能满足园区客户多样化的业务需求。

从智慧园区综合竞争力考核因素来看，具备全栈ICT能力、尤其是网络通信与数算基础设施优势的服务商处于领先地位。华为位列第一，主要因其在AI大模型、算网云基础设施、物联网及网络通信等各层次均具备自主技术体系和完整解决方案，能够提供从顶层设计到绿色低碳规划的全链条服务，契合智慧园区对技术集成性与自主可控性的高要求。中移物联排名第二的核心优势在于其作为运营商在网络通信服务、数据传输及物联网连接领域的深厚积累，结合算力基础设施资源，能有效支撑园区数字化底座，并提供AIOC、全域感知通行、一站式园区服务、多形态物资调动和园区绿色可持续发展方案。

阿里云、腾讯云作为云服务巨头，在算网云基础设施与AI大模型领域具有竞争力，但在网络通信基础设与物联网整合上仍有提升空间。联通数科与天翼物联同样依托运营商背景，在网络与连接服务方面有保障，但在AI综合解决方案创新上仍需提高。飞企互联、英飞拓、明源云、左邻永佳等企业在园区管理运营、垂直场景应用方面有专长，但在全栈ICT服务能力上较为薄弱。

总体而言，下述排名反映了智慧园区服务商需要具备AI+网络通信+运营管理服务的综合能力。具备通信网络资源及AI技术综合布局的服务商更具有竞争力，能满足园区客户多样化、集成化的需求。

3.3.2 典型企业AI技术赋能智慧园区解决方案

1、网络通信服务商代表解决:中国移动OnePark

中国移动OnePark智慧园区项目已在全国多个省份和地区落地，覆盖多种类园区，在园区安防、指挥调度、能源管控等多个方面取得显著成效。在能力架构方面，中国移动OnePark构建起了终端、云网、平台、存储、应用等多边领域协同，具备顶层规划及属地支撑能力的体系化架构，其中，顶层规划能力、云网能力、平台底座能力是新一代智慧园区建设的主要能力要求;云网、平台是智慧园区驱动引擎，是终端与应用之间重要沟通桥梁。在产品体系方面，依托自研OnePark智慧园区平台，打造"基础平台+标准应用+场景服务"自研产品体系，行业场景既涵盖政府园区、商业楼宇、教育校园、住宅社区、物流运输等通用领域，解决人车无感通行、立体安防、低碳运营、协同办公等共性痛点;也深入工业 / 能源、航空机务、化工、酒类生产等垂直领域，比如为航空业打造智慧机务检修中台、为化工园区构建危化品安全管控体系、为酱酒产业提供智能收储方案，精准攻克高端产业的高精度运维难题。在核心功能方面，其基础平台拥有全面感知、数据智能和应用共创三大特性，凝练园区行业通用能力，实现物联网设备连接和跨系统融合调度、数据智能分析、大屏智能编排，赋能客户对园区的全面智能化综合治理。在竞争策略方面，以OnePark平台为核心，利用运营商差异优势，基于省侧二级平台和客户本地部署方式，提供园区智慧化服务，带动全网"网+云+DICT"收入增长，开拓市场。

2、数算基础设施服务商代表解决方案:华为A1+产业园区

数算基础设施服务商在云计算、人工智能、大数据等新一代信息技术研发创新和应用拓展等方面走在市场前列，其头部厂商在参与智慧园区市场普遍具有技术领先、服务模式灵活、生态资源丰富等优势。数算基础设施服务商通常拥有先进的计算和存储技术、AI技术和网络安全技术等，能够为智慧园区提供高性能的云计算服务，支持大规模数据处理和复杂的算法运算;结合机器学习、计算机视觉等，服务商可以为园区提供自动化的安防系统、智能交通管理、能耗优化等服务;可采用多层次的安全防护措施，确保园区数据的安全性，防止数据泄露或被非法访问;同时，数算基础设施服务商往往注重研发投入，持续进行技术创新，能够将最新的科技成果应用于智慧园区建设中，保持园区技术先进性。基于自身丰富的IT资源，可提供灵活的服务模式，如IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)，可以根据园区的不同发展阶段提供相应的服务支持。此外，它们通常与多个领域的合作伙伴建立了合作关系，能够整合多方资源，共同为智慧园区建设提供全方位的支持。

华为云依托ICT技术，以实现终端互联、数据融合、业务汇聚为目标，打造园区产品组合方案。在发展理念方面，聚焦安全、效率、体验和成本，致力于打造园区数字化使能平台，向下汇聚各类智能前端子系统，向上支撑生态伙伴创新应用开发，实现园区"数据全融合、状态全可视、业务全可管、事件全可控";通过"安全、舒适、高效、绿色"的智慧园区理念，力求为园区使用者提供优质的服务体验、卓越运营的能力。在技术架构方面，华为云智慧园区解决方案聚焦边、云、用的融合技术实现方式，提供一体化方案协同能力。

其中，智慧园区边缘计算架构力求满足用户对边缘智能的远程管控、数据处理、分析决策、就近智能化的诉求，为用户提供完整的边云协同一体化服务。

3、综合运营管理服务商解决方案:飞企互联凌云Agent Studio

数据中台技术服务商通常具备先进的数据处理技术和架构，能够提供统一的数据理平台，可以整合来自不同来源的数据，有效支持大规模的数据集成、处理、分析和应用开发，形成统一的数据视图，方便园区管理者进行决策分析。并且，中台一般具备丰富的API接口，支持第三方应用和服务的接入，系统的灵活性和扩展性得到显著增强。结合多年行业经验和技术积累，提供专门针对智慧园区的解决方案，能够快速响应园区的各种需求。数据中台作为生态系统的中心，可以连接各种IoT设备、应用程序和服务，形成一个完整的生态系统;利用AI、大数据分析等技术，为园区提供智能化的服务，如预测性维护、智能调度等。这类服务商通常非常重视技术研发和创新，能够不断更新和完善数据中台的功能，保持技术领先地位。

飞企互联以物联网、云计算、大数据、移动互联网等新技术为基础，通过智能感、互联化、平台化、一体化等手段，致力于建设基础设施高端、管理服务高效、创新环境高质，可成长、可扩充，面向未来持续发展的全球智慧园区云。智慧园区云旗下三大平台：智联平台以打破传统园区信息化孤岛为目标，构建可知可视可控的，万物互联的智慧园区;智管平台全方位覆盖园区运营管理涉及的各项业务，助力园区管理实现降本增效;智服平台是园区资源与服务的一体化平台，为园区开辟新的商业模式和持续收益渠道。飞企互联全球智慧园区云的价值体现在智能化建设联通了内外数据;基于大数据了解园区、园企真实需求，引入个性化服务，整合优势资源;创新园区运营体系，从传统模式+企业非核心业务增值服务转型，开辟新商业模式。截至目前，飞企互联已服务园区数量超500家，服务园区内企业超5万家，服务园区公众超250万，生态链合作伙伴超300家。

第4章：AI+智慧园区趋势展望

4.1 数智化持续赋能，培育新质生产力量

数智化持续渗透是破解园区转型瓶颈、培育新质生产力的核心路径。随着新一代信息技术的持续应用，AI技术推动智慧园区形成“信息化→智能化→数字化→生态化”的清晰演进脉络。当前我国8万余家产业园区中，多数仍停留在仅做数据记录保存的信息化1.0阶段，数据割裂、技术应用表层化等问题突出，尚未实现基础运营智能化。而在政策引导与技术迭代双重驱动下，5G、AI大模型、云计算等技术加速落地，数据要素已跃升为核心生产要素，与传统要素深度融合推动园区运营从“被动记录”向“主动优化”转型，新质生产力培育成效显著。2025年行业实践显示，捷顺科技中心通过数字化运营实现停车场年增收超70万元、充电桩年收益突破60万元，印证数智化对资产增值的赋能作用;

展望未来，随着多模态大模型、数字孪生技术突破，园区将迈入数字化与生态化阶段。考拉悠然为深圳宝龙产业园打造的AI智能管家系统，构建“感知-认知-决策-执行”全链路体系，使潜在安全风险降低90%以上，人工处置量减少90%。届时流程驱动模式将全面转向数据决策驱动，数据要素在整体生产要素组合中的占比和地位将更加显著提高，其核心地位进一步凸显，全要素生产率大幅提升，新质生产力实现能级跃升，推动智慧园区运营迈入全域生态化新阶段。

4.2 融合化程度加深，打破物理空间壁垒

智慧园区正加速呈现三大融合发展趋势：实体空间与数字空间深度交融、硬件设施与软件服务无缝衔接、产业生态与园区生态协同共生。园区将进一步突破物理空间桎梏，以前沿技术构建虚实交互体系，推动数字与实体场景的深度融合。这一融合进程的深化，主要体现在全域感知基建、数字孪生映射、数据中台贯通及场景化融合应用四大核心方向。

全域感知基建方面，当前智慧园区已实现感知体系的进阶升级。华为南京研究所园区落地AI通感一体方案，通过部署Wi-Fi7通感一体设备、AIoT传感器及边缘计算节点，实时采集楼宇环境参数、通勤车流密度、设备运行状态等全维度数据，构筑起覆盖全园区的数字化感知底座，为后续智能应用提供精准数据支撑。

数字孪生映射方面，高精度动态孪生技术已实现规模化落地。浪潮科技园构建毫米级全空间数字孪生体系，通过实景三维建模与实时数据融合，动态复刻园区16.8平方公里内的人车动态与设备运行状态，不仅可支撑应急场景下2万人疏散路径的动态推演，更能实现安防巡检、能耗调控的远程智能管控，让孪生体真正成为园区管理的“数字镜像”。

数据中台贯通方面，“数据孤岛”问题得到有效破解。铜仁高新区智慧园区搭建统一数据中台，汇聚园区管理、企业运营、产业政策等多维度数据，打破安防、招商、物业等子系统壁垒，实现跨场景数据流自动化流转。例如在企业运营监管中，可通过AI预警机制实时捕捉能耗异常、经营风险等情况，快速触发协同处置流程。

场景化融合应用方面，虚实协同场景不断丰富创新。华为南京研究所的AI米级导航可精准指引办公资源查找，某家具巨头总部园区通过数字孪生技术实现设备故障预演与远程运维，浪潮科技园的智能会议室则实现“人来灯亮、人走灯灭”的通感联动，这些场景让虚实融合的价值真正落地到园区运营的每一个环节。

未来，通过“感知-映射-决策-执行”的完整闭环，智慧园区将打破物理空间的地理桎梏与管理壁垒。智慧园区将成为可计算、可进化的数字生命体，园区资源配置效率将持续提升，运营成本也将显著降低。

4.3 生态化全面升级，重塑园区发展职能

智慧园区生态化绿色低碳发展已成为全球产业转型的核心方向，核心要义在于深度融合数字化与低碳技术，构筑可持续的园区生态体系。

其一，全域数字化底座是核心支撑，依托IoT传感器、数字孪生与AI算法，可实现建筑能耗、碳足迹及环境数据的实时监测，形成“感知-分析-调控”闭环。如2025年中国移动信息港园区，通过智能物联网管理平台联动照明与空调系统，实现精细化节能调控，碳排放显著下降。

其二，能源体系重构是关键路径，可再生能源与储能技术的耦合应用成效凸显。鄂尔多斯联创罕台川北站煤炭物流园2025年投运全球首个2880KW光储充一体化项目，搭配光伏与储能系统构建绿色电力闭环，基本摆脱外部电网依赖。产业协同与循环经济是重要抓手，苏州碳普惠体系2025年已服务近500家企业，完成14万吨碳减排量交易，激活企业绿色转型动力;汨罗高新区构建完整再生资源产业链，工业固体废物综合利用率超95%。

政策与机制创新提供坚实保障，2025年多地推进碳达峰园区试点，重庆AICITY园区通过区块链碳账本实现碳资产可追溯，碳交易效率提升40%。未来将呈现“双化协同”深化、产业绿色升级、生态价值市场化三大趋势。预计2027年全国零碳园区覆盖率将达35%，单位GDP能耗下降18%，形成“技术-产业-制度”三位一体发展范式，为城市碳中和提供可复制样本。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国智慧园区建设规划布局与招商引资策略分析报告》

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