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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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）
实施路径
分阶段推进，确保方案落地见效
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