中國AI智慧園區發展白皮書（2025）

序 言

新一輪科技革命的迭代速度進一步加快。近年來，由人工智能、大數據、云計算、物聯網、區塊鏈、5/6G技術、數字孿生等新一代信息技術全面重塑產業空間。自“智慧園區”概念興起以來，其已從最初的政策引導與試點探索，演進為驅動城市數字化發展與區域經濟增長的核心引擎，成為智慧城市最不可或缺的重要支撐。特別是在經濟步入高質量發展階段，智慧園區不僅被視為產業升級的物理載體，更被賦予成為孕育創新、引領產業變革的使命。

我國園區數字化轉型整體仍處于探索階段，各類園區對于推進數字化轉型存在標準不統一、路徑不清晰等問題。在從1.0向4.0智慧和園區更高階段跨越的征程中，園區普遍面臨著規劃缺失、同質化競爭、數據價值沉睡與運營效能低下等深層痛點，智慧化建設呼喚一次由技術驅動向價值驅動的深刻轉型。

2025年，《制造業數字化轉型行動方案》提出到2027年建成200個左右高標準數字園區。在即將進入的“十五五”發展時期，智慧園區作為高效益和發展質量的重要載體，需要結合新一代信息技術，繼續打造產業數字化水平高、專業服務品質高、運營管理效率強以及基礎設施能級高的范例。

為提高我國智慧園區標準化建設水平、加速園區智慧化和數字化升級、為各園區方提供智慧園區建設的可行性參考范例，前瞻產業研究院編制了《中國智慧園區發展白皮書(2025)》。本報告首先將探討中國智慧園區的建設現狀、區域發展與建設要點，并結合建設趨勢，在政策端、技術端和需求端對AI技術的驅動力進行深入剖析，對于智慧化升級的內生要求進行梳理。此外，報告將核心聚焦于人工智能(AI)技術，并從園區管理、園區運營、產業招商、企業服務等主要場景進行AI技術的場景應用分析，并對其節能減排、降本增效、服務升維、資產增值等進行價值挖掘。并通過一系列的智慧園區參與者的實踐案例，對目前AI技術如何具體在智慧園區進行實施和落地進行了網絡通信服務商、數算基礎設施服務商、綜合運營服務管理商的三大案例討論。

未來，AI不僅是優化園區管理、提升服務效率的工具，更是重構園區發展模式、激活數據要素價值的戰略支點。AI與智慧園區結合，是落實未來“十五五”計劃目標的核心支撐，更是破解園區數字化轉型中標準不統一、路徑模糊等痛點的關鍵路徑。從技術賦能看，AI可實現智慧園區產業數字化、優化運營管理、提升服務品質、精準匹配企業需求、強化基建能級，從實踐價值看，AI技術能降本增效、減少對專家資源依賴，還可構建數據驅動的園區生態。AI技術的展能為高標準數字園區提供技術保障，引領智慧園區持續進行數智化升級、應用場景融合以及發展職能的全面重塑，向高質量發展不斷邁進。

第1章：智慧園區建設現狀及趨勢

A 1.1 智慧園區建設現狀

1.1.1 建設概況

智慧園區建設是利用新一代信息與通信技術來感知、監測、分析、控制、整合園區各個關鍵環節的資源，在此基礎上實現對各種需求做出智慧的響應，使園區整體的運行具備自我組織、自我運行、自我優化的能力，為園區企業創造一個綠色、和諧的發展環境，提供高效、便捷、個性化的發展空間。

常見園區分類主要是依托園區主導產業，分為各類產業園區，但考慮到園區智慧化升級改造需運營主體統一協調、全面把控，因此業內較認可按照運營主體對智慧園區進行分類，即分為政府主導型開發區、產業地產主導型園區、大企業園區、小微型園區。

1.1.2 建設規模

(1)智慧園區從“量的擴張”轉向“質的提升”

近年來，隨著國家高質量發展戰略推進，單純依靠新增園區數量、土地資源的粗放模式已不可持續，政策重點轉向提升現有園區的產業集聚能力、創新效能和服務水平，產業園區的發展導向已從“量的擴張”轉向“質的提升”。在此背景下，智慧園區建設成為關鍵路徑，其現狀突出表現為以數據驅動為核心，通過融合園區管理、企業運營、公共服務等多維數據，構建統一的數據資源體系。當前建設重點已超越基礎信息化，轉向深化數據價值挖掘與AI賦能，依托人工智能、物聯網等技術，實現能耗管理、安防監控、產業服務、招商運營等全場景智能化。通過數據要素的聚合與分析，園區正逐步實現資源優化配置、服務精準推送、產業鏈協同創新，推動形成全要素聚合、全場景智慧的生態化運營新模式，支撐高新區向創新驅動、綠色集約、服務融合的高質量發展階段邁進。

根據前瞻統計的國內園區數據顯示，截至2025年，我國共有各類園區77347個。其中分面積大小來看，共有3.6萬個園區披露了公開披露的面積數據，其中大部分的園區面積都在10畝-100畝以及100-500畝之間;分企業數量來看，超過6萬個園區披露了公開披露的園區注冊企業數量數據，超過三分之二的園區注冊企業數量不足50家。

(2)國家級園區引領智慧園區轉型升級

國家級高新區是經國務院批準建立或者各地政府建立，國務院批準升級的為發展高新技術為目的而設置的特定區域。主要依靠知識密集、技術密集、區域經濟實力、地理位置以及對外開放等優勢，集中發展國家政策支持和鼓勵的高新技術產業。國家高新區是智慧園區建設的重點力量，其中，中關村科技園區、深圳高新技術產業園區、蘇州工業園區等是中國智慧園區建設的代表性園區。

2025年11月，工信部發布《高標準數字園區建設指南》發布，進一步強調了產業園作為數據資源要素和數據價值的重要載體，有利于提升智慧園區的數智化服務效能。在政策引導下，國內傳統園區逐步向智慧園區的轉型升級，首先是在國家級經開區、國家級高新區等重點國家級園區開展應用示范。

從國家級高新區數量變化來看，科技部數據顯示，2008年全國國家級高新技術產業開發區僅為54個，2018年達到169個，2022年達到177家。工信部最新數據顯示，截至2025年，國家高新技術產業開發區總數達178家。這些國家級高新區和經濟技術開發區開發區貢獻了全國26.2%的GDP，國家級高新區和經濟技術開發區的智慧化建設，是新質生產力落地的重要地方之一。

(3)多種類園區發展有利于智慧園區場景的深化

當前我國智慧園區的產業類型呈現以工業園為主導、物流園為重要支撐、多元專業園區并行發展的格局。截至2025年，工業園類型占比最高，為34.2%，凸顯實體經濟與智能制造在智慧園區的核心地位;物流園占比10.4%，代表數字化樞紐是目前產業園建設的重要需求;其余還有電子商務、文化創意、現代農業、智能制造、汽車、電子、健康、食品、醫藥等類型。

不同類型園區催生差異化的數據資源，能推動數據要素按產業特征進行融合治理，并使AI應用能夠聚焦于特定場景，實現技術與產業的深度適配。產業類型的多樣化，能使得數據與AI的融合與賦能更具針對性和靈活性，帶來能源、環保、安防、服務等治理場景的多樣化，推動形成開放協同、跨界融合的產業生態系統。算網基礎設施與標準化建設也將得到進一步提升，工業園等高實時計算場景、電商園等高并發需求、文創園等高性能渲染要求，共同驅動融合計算與網絡的算力基礎設施朝著靈活調度、集約共享方向發展。同時，多元場景也使得數據全鏈路滲透得到可能，智慧園區數智化運營商可以根據不同的智慧全區場景，提供品牌效應帶來的價值延伸，形成可復制的成功案例經驗，支撐智慧應用在全產業范圍進行高效率滲透。

(4)國家級園區引領全國進行智慧化升級

近年來，在經濟的快速發展和技術改革的推動下，高新企業紛紛入駐，企業對園區的智慧化建設需求不斷提升，同時對園區服務和管理水平也提出了高要求。建設智慧園區是在園區全面信息化、數字化的基礎之上實現園區的智能化管理和運營，是信息化不斷縱深發展的綜合性表現。

根據CCID最新發布的數據顯示，2024年，中國園區智慧化投資規模超過1770億元，2018-2024年復合增長率達8.2%。初步統計，2025年中國園區智慧化投資規模約為1901億元，同比增長7.36%，增速相比2024年有較大提升。智慧園區投資規模的提升，是數智化不斷升級的重要體現。近年來，智慧園區技術發展效率不斷提升，各技術系統正在從孤立的決策和靜態的作業策略，逐步轉換成AI推進的意圖決策、多目標協同的系統決策。未來，從數字空間到物理空間的全流程都會體現便捷的人性化，綠色發展也貫穿智慧園區的建設和運營，低碳環保，可預測的節能方案將助力智慧園區可持續發展。

1.1.3 區域發展

從空間維度來看，目前我國園區建設已經形成了“東部沿海集聚、長江中部聯動、西部特色發展”的空間格局。具體看園區區域分布數量，截至2025年，我國珠三角地區和東部沿海地區園區數量分布最多，其次是中部地區如河北、河南、湖北、四川等地，也都有超過2000家以上的園區。東部沿海地區憑借雄厚的產業基礎及良好的園區載體平臺，成為智慧園區的重要聚集區域。

(1)東部沿海智慧園區聚集效應最強

其中，長三角地區作為我國經濟發展最活躍、開放程度最高、創新能力最強的區域之一，內部發展水平較高、結構較為均衡，智慧園區建設數量與水平均居全國前列。長三角各省市均大力支持智慧園區建設，其中上海作為智慧園區建設的先行地區，率先出臺了智慧園區指導意見，起草制定了國內首個智慧園區地方標準，對不同的園區類型提出了差異化建設的要求，并成立了上海市智慧園區發展促進會，積極助力智慧園區市場化機制的形成。近年來，長三角地區注重數字化與生態化的融合，并為各類企業提供更多的創新支持體系，進一步提升了產業聚集效應與區域輻射效應。

環渤海地區以北京、天津為核心，擁有強勁的科技研發實力，是智慧園區建設的重要實踐者。北京市中關村海淀園打造"四智一高"智慧園區，即智慧政務、智慧園區、智慧城區、智慧家園和信息產業高地;天津市塘沽區海洋高新技術開發區發力"智慧產業"，帶動智慧園區建設;河北省力推從"高新制造"邁向"高新智造"，低碳新區理念驅動智慧園區建設步伐;山東省智慧城市建設成果顯著，智慧產業發展迅速，工業園區"智慧化"需求較大。

粵港澳大灣區以廣州、深圳、東莞、佛山、珠海等為重點地區，產業經濟規模領先，產城融合建設迅速，配套服務質量卓越，為各類智慧園區高質量發展提供了良好的發展動力。其次，大灣區內部城市之間的經濟差異為智慧園區提供了資源優化和重新配置的機遇;深圳、廣州和香港等城市的技術研發和創新能力為智慧園區發展提供了堅實的基礎;香港和澳門的國際地位以及該區域的開放態度，使得粵港澳大灣區能夠吸引全球的技術、資本和人才資源，為其智慧園區的快速發展創造了良好的外部條件。

(2)長江中部智慧園區產業聯動發展

長江中部地區借助長江中游城市群聯動發展勢頭，大力發展智慧園區建設。湖北武漢，已出臺《武漢市智慧園區建設工作方案》推進全市智慧園區建設工作，并著力引進全球知名智慧園區解決方案提供商，賦能"光谷"產業發展，打造湖北智慧園區發展標桿。光谷科學島智慧園區成為標桿案例，體現出超前的數字基礎設施建設，以F5G全光網、Wi-Fi 7等構筑萬兆園區網絡底座，支撐高質量應用;技術應用更加深度集成，在數字化基礎上疊加AI技術生態，推動了智慧園區管理、服務和產業發展的智能化。長沙的智慧城市是以技術回歸人本，通過頂層設計、數據賦能、民生服務、數實融合和青年集聚五大維度，推動城市可持續、韌性、智慧發展。

(3)西部地區智慧園區打造區域特色

西部地區依托產業轉移機遇，伴隨著東西部、南北地區政策對接、產業對接、技術對接、園區對接日益頻繁，并結合各自區域特點和園區產業發展基礎，積極借鑒其它地區智慧園區建設經驗，加快西部智慧園區建設。成都、綿陽、重慶等地深度結合老工業基地等傳統產業基礎，通過引入頭部科技企業賦能，推動“智改數轉”，實現新舊動能轉換。此外，以數字化手段重塑閥門、電纜、重型裝備等傳統制造業，其目標在于培育內生發展生態，不僅吸引企業，更注重本地產業鏈構建、人才培訓，并將數字技術與本土資源特色融合，探索可持續的區域特色數字化轉型模式。

1.1.4 建設要點

現階段，各區域智慧園區發展憑借自身特點，逐步和數字化、AI技術等新發展浪潮融合。實現園區智慧管理的建設要點，主要是從提升園區運營管理能力、產業招商引資、企業全方位服務等角度出發，規劃相應的園區功能設計。通過構建以AI、物聯網、云計算、大數據、區塊鏈等新一代信息基礎設施，為園區內的組織和個人提供安全、高速、便捷的網絡環境，實現園區內的部件、人員隨時隨地接入網絡，奠定泛在感知的網絡基礎。通過基礎設施和感知網絡的全面建設，實現對園區感知網絡的全面覆蓋，使得園區各元素的各類信息均可接入到傳輸網絡層。

近年來AI技術智慧園區的建設要點，主要在于其對產業格局技術范式的重構，以及園區管理運營、企業服務的有效支撐。AI已不是錦上添花的技術點綴，而是深度滲透產業園區的肌理，成為驅動產業能級躍升的核心引擎，加速智慧園區的產業“智變”。

在智慧園區從基礎數字化向深度智能化演進的過程中，AI技術的應用正從“有”到“深”，其核心訴求在于賦能園區的全維度升級。具體而言，在園區管理方面，訴求從傳統的安防監控，轉向基于AI視覺和物聯網的精細化安全預警、能碳動態優化及設施預測性維護，實現對空間、能源、設備的“感知-決策”閉環。在園區運營上，需借助AI算法對人流、物流及企業能耗數據進行深度挖掘，實現服務資源的精準化、彈性化調度，提升整體運營效率與體驗。對于產業招商，則強烈依賴AI進行產業鏈圖譜分析、企業競爭力評估及區域經濟預測，以實現招商目標的精準畫像、潛力企業的前瞻性挖掘及產業風險的早期預警。而在企業服務板塊，園區需構建智能企業服務平臺，通過AI分析企業成長數據，主動、精準地匹配政策、融資、技術合作等資源，并預測其發展需求，變被動響應為主動賦能。總之，現階段智慧園區對AI的訴求，本質是要求其成為一個“智慧大腦”，驅動管理、運營、招商與服務各環節，從經驗驅動走向數據智能驅動，最終實現資源配置最優化與發展價值最大化。

1.2 智慧園區建設趨勢

1.1.1 園區建設深度智能化

園區智能化發展將全面邁入AI深度賦能的全域自主時代，以AI大模型為核心的智能技術將成為園區智能升級的核心引擎。專屬AI Agent將實現場景全覆蓋，招商、物業、運維等領域的智能代理可自主完成企業畫像分析、設備故障預判、服務需求響應等全流程工作，大幅壓縮業務處理周期。AI驅動的決策體系將實現從被動響應到主動預判的跨越，通過整合園區全量數據進行深度學習，精準預測招商趨勢、人流負荷、能耗峰值等關鍵指標，為運營決策提供科學依據。同時，邊緣AI算力的高密度部署將保障智能交互的低時延響應，實現園區內設備協同、安防預警、環境調控等場景的實時智能管控。此外，AI個性化服務能力將持續升級，基于用戶行為畫像實現無感通行、定制化辦公、智能咨詢等精準服務，推動園區從基礎智能運營向高階智能服務生態演進。

1.1.2 場景需求全面精細化

未來，智慧園區精細化發展將以新型物聯感知網絡與數字底座為支撐，推動從單點智能到全場景協同智能的跨越，圍繞產業發展、園區管理、企業經營、個人活動四大維度精準發力，產業發展領域依托工業互聯網打通數據壁壘實現產業鏈精準協同，助力產業監測、園區招商等;園區管理方面以數字孿生、AI技術構建管理閉環優化資產、能耗、運維、交通、應急安全等環節的精細化管控;企業經營層面提供智能化生成、安防等一站式配套服務降低運營成本，個人活動領域圍繞通勤、辦公、生活等需求打造無感通行、智能零售、智慧辦公的精細化體驗，同時以數據整合打破信息孤島，推動服務從被動響應轉向主動預判，構建綠色協同、全域智能的園區發展新格局。

1.1.3 企業出海進程加速化

出海正成為中國智慧園區企業的重要增長點，呈現加速擴張與深度落地的鮮明趨勢。國內頭部企業與細分服務商紛紛加碼海外布局，亞鉀國際在老撾打造的智慧產業園2025年招商新增投資達10.88億美元，2023年首招即吸引8.35億美元投資，成為中國企業“抱團出海”樣本;海威達科技成功中標越南北寧、海陽兩省智慧園區一體化改造項目，實現中國方案在東南亞制造業聚集區的關鍵突破;彩弘錦產業集團簽約尼日利亞某工業園區能源管理項目，將國內成熟的智慧能源方案推向非洲市場。出海模式已從單一產品輸出升級為“技術+服務+生態”綜合賦能，中沙古雷石化基地相關產品銷往全球30個國家和地區，其中共建“一帶一路”國家占比達87%。專業國際化團隊持續完善本地化服務，有效破解跨區域落地難題，未來中國智慧園區出海有望進一步突破地域限制，實現更多場景規模化復制。

第2章：AI技術驅動園區智慧化升級

2.1 政策端：園區是推動AI技術落地的前沿陣地

2.1.1 國家層面政策

從國家政策導向來看，當前我國出臺了一系列頂層設計為AI技術落地提供了清晰的路徑指引。《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》明確提出培育產業集聚載體，推動AI與產業全要素深度融合，加速技術從研發原型向商業化應用轉化，構建“場景牽引—技術迭代—產業集聚”的良性循環。《關于加快場景創新以人工智能高水平應用促進經濟高質量發展的指導意見》聚焦場景創新核心需求，鼓勵打造AI技術應用示范載體，為技術落地提供豐富實踐土壤與驗證環境。《“十四五”智能制造發展規劃》將產業集聚區域作為AI與制造業融合的核心抓手，推動智能技術在設計、生產、運營全環節規模化落地。《國家人工智能產業綜合標準化體系建設指南(2024版)》則通過完善行業應用標準，為集聚載體中AI技術的規范落地提供保障。這些政策形成協同支撐體系，助力構建AI技術轉化的完整鏈條，加速新質生產力培育。

2.1.2 地方層面政策

地方層面多省份出臺專項政策，構建全鏈條支撐體系推動產業園AI應用深度落地。福建發布《福建省推動人工智能產業發展和賦能應用若干措施》，支持AI技術的應用落地園區。廣東通過《廣東省人工智能賦能制造業高質量發展行動方案(2025—2027年)》，推動先進制造業園區打造高標準數字園區，建設智慧管理平臺實現招商、安全等環節智能化。貴州在《貴州省推動人工智能高質量發展行動方案(2025—2027年)》中，支持各地錯位布局AI產業園區，以貴陽大數據科創城為重點建設產業孵化中心。河南、四川等地也通過相關行動方案，分別提出打造40個高標準數字園區、支持28個高新區構建AI產業聯合體的目標，強化算力配套與場景培育，全面加速AI技術與園區產業深度融合。

2.2 技術端：AI技術是園區智慧化升級的驅動力

2.2.1 計算機視覺技術

計算機視覺技術構建了園區全域感知網絡，通過整合圖像識別、行為分析等算法，覆蓋人員身份核驗、車輛管控、違規行為檢測等近30種核心場景。在安防領域，可精準識別消防通道堵塞、違規作業、攀爬翻越等安全隱患，感知識別率提升70%以上，讓隱患無所遁形;在通行管理上，支持人臉、車牌快速識別，實現辦公樓宇、停車場的無感通行，大幅減少排隊等待時間。同時，結合智能巡檢機器人與高清攝像頭，實現24小時無死角監控，徹底替代傳統人工巡檢的盲區與低效問題。

2.2.2 機器學習預測技術

機器學習預測技術讓園區管理從“被動應對”轉向“主動預防”，核心應用于設備運維與能源管理兩大場景。通過分析設備運行歷史數據，構建故障預測模型，提前識別電梯、空調、電力系統等關鍵設施的潛在問題，安排預防性維護，避免突發停機損失。在能源優化方面，基于人流、天氣、生產計劃等多維度數據，動態調整照明、空調的運行模式，精準定位節能空間。江蘇鐵路科創園借助該技術實現能耗降低8%，設備運維工單按時完成率大幅提升，顯著降低運營成本。

2.2.3 多模態大模型技術

多模態大模型作為智慧園區的“核心大腦”，打破了傳統園區的“信息孤島”困境。通過整合園區人車物、設施設備、環境狀態等全域數據，構建統一數據中臺，實現“數據一次采集、多方復用”。借助二次智能研判機制，對告警事件過濾無效誤報，將人工審核工作量降低90%以上，同時結合數字孿生技術打造可視化駕駛艙，支持語音對話式查詢，讓管理者“一屏觀全域”。深圳寶龍專精特新產業園依托該技術，實現安全風險降低90%以上，運營效率顯著提升，成功入選五星級智慧園區項目。

2.2.4 自然語言處理技術

自然語言處理技術 打破了人與系統的交互壁壘。該技術支持指令性對話與模糊語境理解，既能響應租戶的咨詢、報修、會議室預約等日常需求，也能聽懂設備操控指令，實現對空調、照明、展廳設備的語音控制。AI助手24小時在線響應，無需人工介入即可完成大部分服務請求，同時能整合能耗數據、招商信息等資源，提供針對性分析建議。AIoT平臺讓管理者擺脫數據報表約束，租戶服務響應速度與滿意度顯著提升。

2.3 需求端：需求結構變化加速AI技術落地應用

2.3.1 國內需求精細化：倒逼園區運營升級，AI成為精準響應核心支撐

隨著園區管理者、入駐企業、園區人員對智能化服務的認知不斷深化，需求已從“基礎智能覆蓋”轉向“全場景精準適配”，呈現出“分層分類、動態迭代、個性定制”的精細化特征，而傳統技術體系難以突破其核心痛點，為AI融合提供了剛性需求。

從需求特征來看，其一，園區管理端需求聚焦“高效管控與降本增效”，不再滿足于設備的被動監控，而是追求能耗、安防、設施運維等環節的預判式管理，例如要求提前預警電梯故障、精準調控空調能耗以降低運營成本;其二，企業端需求呈現“差異化適配”，大型企業需要產業鏈協同的智能賦能(如供應鏈數據對接、柔性生產調度)，中小微企業則側重輕量化的政務代辦、財稅咨詢等個性化服務;其三，個人端需求圍繞“無感便捷體驗”，涵蓋智能通勤、個性化辦公環境調節、生活服務精準推送等場景。

傳統園區智能化多依賴單點設備聯網，數據分散形成“信息孤島”，難以實現多場景數據的聯動分析與動態響應;人工干預為主的運營模式，既無法滿足海量數據的實時處理需求，也難以精準匹配不同主體的個性化訴求。在此背景下，AI技術的融合路徑清晰且必要：第一步，通過AI的多源數據整合與分析能力，打破設備、系統間的數據壁壘，實現園區管理、企業經營、個人活動等場景數據的全域貫通;第二步，基于機器學習、深度學習算法構建預測模型，對設施故障、能耗峰值、人員流動等關鍵指標進行預判，推動園區運營從“被動響應”轉向“主動防控”;第三步，通過個性化推薦、智能調度等AI引擎，為不同企業、個人定制專屬服務方案，實現需求的精準匹配。這種“數據貫通—智能預判—精準適配”的路徑，正是AI破解需求精細化痛點的核心邏輯。

2.3.2 海外需求增加：拓寬市場邊界的同時，AI成為跨場景適配的關鍵抓手

近年來，隨著國內制造業企業加速出海疊加海外本土需求，東南亞、中東、歐洲等海外市場對智慧園區的需求持續攀升，但海外市場呈現出“場景差異大、合規標準嚴、運維要求高”的顯著特征，傳統智能化方案的適配性不足，倒逼國內園區建設企業加速AI技術融合以突破海外市場壁壘。

從需求特征來看，其一，場景差異顯著，海外園區涵蓋工業制造、文旅康養、跨境貿易等多種類型，不同區域對園區功能的核心訴求不同(如歐洲側重綠色低碳智能園區，中東側重高溫環境下的設施運維智能化);其二，合規標準嚴苛，歐盟GDPR、東南亞部分國家的數據本地化政策等，對園區數據的采集、存儲、傳輸提出了極高的合規要求;其三，運維難度較高，海外園區普遍面臨跨地域運維、多語言支持、本地技術團隊不足等問題，對遠程智能運維能力需求迫切。

AI技術的融合成為突破上述瓶頸的核心路徑，具體影響邏輯為：首先，針對海外多場景差異，AI通過算法迭代實現“標準化框架+個性化適配”，基于深度學習對不同類型園區的核心需求進行特征提取，快速生成適配方案(如針對綠色園區的AI能耗優化算法、針對工業園區的生產協同算法)，降低場景適配成本;其次，面對嚴苛的合規要求，AI的智能風控與數據加密技術可實現數據全生命周期的合規管理，例如通過AI算法自動篩選敏感數據、實時監控數據傳輸鏈路，確保符合當地數據政策;最后，針對海外運維難題，AI驅動的遠程智能運維系統可通過物聯網設備采集實時數據，結合AI圖像識別、聲音識別等技術實現設施故障自動診斷，再通過智能調度引擎分配本地或遠程運維資源，大幅降低運維成本與響應時間。此外，AI的語言處理能力可實現多語言智能交互，適配海外本地化服務需求。

AI技術通過“場景快速適配—合規風險防控—遠程智能運維”的路徑，幫助智慧園區突破海外市場的核心壁壘，支撐海外業務的規模化擴張。

第3章：AI技術賦能智慧園區的場景及價值

3.1 主要場景

3.1.1 園區管理

智慧園區管理是一套系統性的工程，著重于智慧園區的制度設計、治理架構、資源配置以及風險管控。具體地來說，是需要智慧園區服務商對園區內的生產生活、設備物資、服務內容等進行有組織地管理，做到服務好入駐企業，并保障入駐企業的生產制造能夠順利進行，保證企業的問題和訴求能及時解決。

(1)制度與規范管理

智慧園區應組織規定信息化、數字化服務的職責、服務內容、服務流程和服務文檔的管理規范，AI技術可通過智能化梳理服務職責邊界、標準化服務內容模塊、優化流程節點效率、數字化歸檔服務文檔，為各項智慧園區服務提供精準高效的指導。智慧園區服務管理中，AI賦能的一站式服務臺能夠智能受理信息化服務的請求、咨詢、投訴等，通過自然語言處理技術快速識別需求類型并自動分流，聯動相關責任模塊協調解決服務過程中的問題，大幅提升響應時效與處理準確率。產業園區需建立完善的智慧園區保障體系，AI可助力信息化機構高效運作，通過數據分析優化資金預算編制與使用監控，依托智能風控模型強化信息化安全管理，借助質量評估算法實時把控服務質量，讓保障體系的各項規定落到實處。

智慧園區綜合管理系統在AI技術加持下，能對園區內各基礎領域進行全面覆蓋和精細化管理，通過數據挖掘與分析確保園區各項運營數據的透明度，依托智能監測與預警機制保障園區安全穩定運行，為園區運營管理提供更具科學性的決策依據;同時，AI可自動收集、分析用戶反饋，驅動系統持續自我優化升級，不斷改進服務質量，增強園區與入駐企業及用戶的互動合作，為其提供更加良好的體驗。

(2)資源與設施管理

AI技術通過對接園區各類設備傳感器，實時采集運行參數，利用機器學習算法挖掘數據中的異常特征，提前識別設備潛在故障風險，實現預測性維護，替代傳統定期檢修模式，大幅減少設備非計劃停機時間，降低維護成本。借助計算機視覺技術，結合物聯網終端，AI可自動識別園區內固定資產的位置、狀態、數量等信息，完成智能化盤點，無需人工逐一對賬，提升盤點效率與準確性。通過構建設備生命周期AI模型，分析設備運行數據、能耗數據、維護記錄等，優化資產配置方案，合理規劃設備更新換代節奏，最大化資產利用價值。

(3)風險與治安管理

AI賦能園區視頻監控系統，通過深度學習算法，自動識別越界闖入、徘徊逗留、攀爬等異常行為，以及煙霧、火焰等安全隱患，無需人工24小時盯守，實現異常情況實時報警，第一時間通知安保人員處置，提升安防響應速度。在人員管理方面，AI人臉識別技術應用于園區門禁系統，快速完成人員身份核驗，區分內部員工、外來訪客、施工人員等，嚴格管控人員進出權限，防止無關人員進入敏感區域，保障園區人員安全。面對突發應急事件，如火災、地震、設備故障等，AI可快速分析事件類型、影響范圍、涉及人員等信息，自動生成最優應急處置方案，聯動園區廣播系統、監控系統、照明系統、救援設備等，調度應急資源，指引人員疏散，協調救援力量，縮短應急響應時間，降低事件造成的生命財產損失。同時，AI可通過分析歷史應急事件數據，優化應急預案，提升園區應對各類突發事件的處置能力。

3.1.2 園區運營

智慧園區運營涵蓋智能化服務供給，具體可以分為日常運維與保障、資源運營與服務以及事務與人力管理。這些智慧園區的運營管理需要擺脫傳統由人工主導的干預方式，以及各運營子系統的孤立決策和靜態決策方式，而是運用AI技術進行系統自動計算的意圖決策，并通過AI技術進行主動識別和分析，減少人工無法提前預知的疏忽漏洞，提升智慧園區的安全與運作效率。

(1)日常運維與保障

日常運維與保障主要包括物業維修、保潔、綠化等基礎物業服務的落地執行，是園區正常運轉的核心支撐。AI人臉識別技術打通門禁、電梯、訪客管理系統，實現住戶刷臉通行、訪客預約審批自動放行;通過分析公寓居住數據，AI預測租客續租概率，提前推送個性化續租方案;智能監測公寓內水電能耗、消防設備狀態，異常情況自動觸發預警。AI算法對維修工單進行智能分類、優先級排序，根據維修人員技能標簽、地理位置自動派發任務，同步關聯設備歷史維修記錄;利用物聯網傳感器采集園區設施如電梯、路燈、消防設備等運行數據，AI構建預測性維護模型，提前識別設備故障風險并推送保養提醒;通過園區人流密度、區域使用頻率數據，AI動態調度保潔、綠化團隊，優化作業路線與頻次。

通過上述的技術支撐，智慧園區服務商將基礎服務從“被動響應”升級為“主動預判”，有利于提升維修處理效率，減少設備故障停機時間，提升園區續租率;AI技術的賦能價值在于同時降低人力調度成本與設施維護成本，為住戶與園區使用者提供安全、便捷、高效的居住及使用體驗。

(2)資源運營與服務

資源運營與服務主要聚焦企業全周期運營需求，提供會議、餐飲、住宿等商務配套，通過物聯網技術搭建企業協作橋梁，實現會議室、活動場地等公共資源合理調配，以及移動辦公、流程審批等數字化辦公支持。AI結合企業規模、行業屬性、活動需求，智能推薦適配的會議場地、餐飲套餐，自動完成會議預約、設備調試、餐飲配送的全流程聯動;通過分析公共資源歷史使用率、企業預訂數據，AI預測資源需求高峰，動態調整資源開放時段與配比，實現會議室、活動場地等資源的最優配置。AI打通物聯網設備與企業協作平臺，實時同步生產、物流、辦公等數據，智能匹配企業間供需信息;在移動辦公場景中，AI對流程審批節點進行智能分流，自動識別重復提交、材料缺失等問題并實時提醒，通過語音識別、自然語言處理實現會議紀要自動生成、活動公告精準推送。

最終，AI技術賦能的日常運維與維護，可以打破企業運營與資源調配的信息壁壘，提升公共資源利用率，縮短企業辦公流程審批時長，提升跨企業協作對接效率;通過AI技術精準匹配需求與資源，降低企業運營成本，增強園區對企業的吸引力與粘性，打造高效協同的園區產業生態。

(3)事務與人力管理

事務與人力管理主要圍繞園區內企業及員工的事務性需求，提供人員招聘、考勤、績效考核等人力資源服務，以及合同起草、簽訂、履行等全流程合規管理服務，保障園區運營與企業發展的合規性。AI構建智能招聘系統，通過關鍵詞提取、簡歷畫像匹配，快速篩選符合崗位要求的候選人，降低人工篩選成本;基于考勤數據、工作產出數據，AI生成員工出勤分析報告，自動識別遲到、曠工等異常情況，為績效考核提供數據支撐，同時通過算法優化績效考核指標權重，實現考核結果的客觀公正。AI搭載合同智能審查模塊，自動識別合同中的風險條款、合規漏洞，如未明確履約期限、違約責任模糊，并給出修改建議;通過對接合同履行節點數據，AI設置自動預警機制，如租金支付到期、合同續簽提醒，同時將電子合同與園區管理系統聯動，實現合同歸檔、查詢、追溯的智能化管理。

AI技術能將事務性工作的人工參與度降至最低，縮短人事招聘周期60%，提升合同風險識別準確率;大幅節省園區與企業的人力成本和時間成本，通過合規化、標準化的管理流程，為園區及入駐企業的穩定發展提供安全保障，提升園區運營的專業性與可信度。

3.1.3 產業招商

智慧園區招商管理系統可以對園區的招商流程進行全方位覆蓋和精細化管理，確保招商信息的透明度，使園區管理者和招商團隊能夠實時掌握項目進展、資源分配、客戶關系維護等情況。而AI系統具備強大的數據分析能力，能夠根據歷史數據和市場趨勢進行智能分析，為招商策略提供科學依據。通過客戶畫像構建，系統可以精準匹配潛在投資者的需求與園區的優勢資源，提高招商成功率。同時，系統還可以實現項目跟蹤、合同管理、績效評估等功能，確保招商項目的順利推進。

(1)招商獲客與需求匹配

招商獲客與需求匹配聚焦招商前端核心環節，通過市場調研挖掘潛在招商線索，對目標企業進行全維度深度分析，精準判斷企業發展潛力、產業適配度及入駐需求，為招商轉化奠定基礎。AI算法整合行業數據庫、政策導向數據、企業工商信息、產業鏈上下游關聯數據等多維度信息，自動篩選符合園區產業定位，如科技型、生產型、文創型的潛在企業，生成高價值招商線索庫，替代傳統人工調研的低效篩選模式;同時實時監測企業動態，如擴張計劃、融資進展、搬遷需求，第一時間捕獲線索信號并推送至招商團隊。AI構建企業全景畫像，從行業地位、營收規模、技術實力、納稅記錄、發展趨勢等15項以上核心指標進行量化評估，精準判斷企業發展潛力與入駐匹配度;通過自然語言處理技術解析企業年報、官網動態、行業報告，挖掘企業隱形需求，如產業鏈配套需求、政策扶持訴求、空間拓展計劃，為招商洽談提供數據支撐。

AI技術的介入，能避免產業園區盲目招商導致的資源浪費，讓招商團隊聚焦核心客戶跟進，大幅縮短線索培育周期，為招商成功率提升筑牢基礎，同時助力園區構建高質量產業集群。

(2)招商流程服務與維護

招商流程服務與維護覆蓋招商洽談全場景，通過專業公關與談判技巧維護客戶關系，提供線上咨詢、虛擬參觀、在線簽約等便捷化招商服務，打通線索、洽談、簽約的流程壁壘。智能洽談與關系維護中，AI將會分析招商洽談歷史記錄、客戶溝通偏好、關注點，如政策優惠、空間配套、產業資源，生成個性化洽談策略建議，如重點推送的園區優勢、政策解讀重點;通過設置溝通節點智能提醒，如合同到期前跟進、客戶疑問未解答跟進，避免客戶流失;而數字化在線服務方面，AI驅動的智能客服7×24小時響應線上咨詢，通過自然語言處理技術精準解答客戶關于入駐流程、政策扶持、空間參數等常見問題;VR虛擬參觀結合AI導覽功能，根據客戶需求自動展示園區重點區域，如廠房、辦公空間、配套設施等，并實時解答參觀過程中的疑問;電子合同嵌入AI審查模塊，自動識別合同合規風險與漏洞，支持線上刷臉簽約，簽約后自動生成履約臺賬與進度提醒。

智能洽談和數字化在線服務的價值在于，能提升招商洽談效率，縮短客戶響應時效，并及時處理客戶的重點偏好和關注痛點;減少人工溝通成本與洽談失誤率，提升客戶體驗與信任感。

(3)合同履約與專業服務

同履約與專業服務主要聚焦企業入駐后的全周期需求，提供入駐申請代辦、政策推送與兌現、供應鏈協同、孵化管理、第三方服務對接等專業支持，同時完成合同簽訂、履行、續簽等全流程合規管理。AI根據企業行業屬性、規模及發展階段，精準推送適配的園區政策，如稅收優惠、人才補貼，自動匹配政策申報條件并提醒申報節點，甚至輔助生成申報材料;通過對接園區內外部企業資源，AI智能匹配供應鏈上下游協作機會;構建企業成長預測模型，基于企業運營數據，如產值、研發投入、用工規模推送定制化孵化服務。智能合同管理：AI對合同全生命周期進行數字化管控，自動提取合同關鍵信息，例如履約期限、租金金額、政策承諾，設置智能預警，在如租金支付到期、合同續簽提醒、政策兌現節點進行及時介入;通過關聯企業入駐后的運營數據，AI評估合同履約風險，提前預警惡意拖欠、違規經營等問題;合同歸檔后支持AI智能檢索，方便快速查詢追溯。

智能入駐專業服務與合同管理的技術，可以提升企業入駐后的政策兌現效率，縮短供應鏈協同對接周期縮短，降低第三方服務獲取成本，最終有利于大幅提升企業滿意度與續約率，促進企業在園區內持續發展壯大。

3.1.4 企業服務

(1)企業服務全生命周期支持

業服務全生命周期支持覆蓋企業從入駐前考察、入駐辦理、日常運營、發展擴張到退出清算的全流程，聚焦企業不同階段的核心需求，提供持續性、定制化支持。AI通過自動化處理入駐審批流程，智能識別材料完整性與合規性，自動分流審批節點，將原本較長的辦理周期壓縮至短時間內;對接工商、稅務等政務系統，AI輔助企業完成注冊、備案等手續，自動生成所需表單與申報材料。AI還能實時監測企業運營數據，預測企業發展需求，提前推送適配的空間拓展方案、投融資信息、供應鏈資源;基于企業行業特征與政策庫數據，AI精準匹配可申報的稅收優惠、人才補貼等政策，自動提醒申報節點并輔助材料撰寫。

AI技術通過在企業服務全生命周期的主動預判和精準適配，能提升入駐效率，降低與園區的溝通成本和時間成本，增強企業對園區的認同感和歸屬感，助力產業園區品牌價值的打造。

(2)產業生態構建與區域協作

產業生態構建與區域協作關注點在于如何打破園區內企業間、園區與外部區域間的信息壁壘，搭建產業協同平臺，促進產業鏈上下游資源對接、跨區域產業聯動的產業生態網絡。AI搭建企業供需對接平臺，通過分析企業產品、產能、需求等數據，智能匹配園區內上下游協作機會;利用物聯網與數據共享技術，AI實時同步企業生產、物流、庫存數據，實現訂單、產能、資源的動態協同調度。AI整合區域產業數據庫、政務資源庫、市場需求數據，分析不同區域的產業優勢與互補性，為園區企業推薦跨區域合作項目;通過自然語言處理與機器翻譯技術，打破跨區域溝通的語言與信息壁壘，輔助企業開展異地商務洽談與合作對接。

AI技術能激活園區內企業的協同潛力，跨區域合作對接效率大幅提升，園區產業鏈完整度明顯提高;形成良性生態，增強園區產業抗風險能力與核心競爭力，推動區域產業集群化發展，提升園區在區域產業布局中的核心樞紐地位。

(3)創新成果轉化與資本參與

創新成果轉化與資本參與聚焦企業創新活動全流程，搭建創新成果展示、對接、轉化平臺，聯動資本資源，促進創新技術從研發到產業化落地。AI分析園區企業、行業市場的技術需求，將創新成果與實際需求進行智能匹配，推送至潛在應用企業;通過虛擬仿真技術，AI模擬創新成果的應用場景與效果，幫助需求方直觀了解技術價值。AI構建資本畫像庫，結合創新項目的技術方向、發展階段、融資需求，智能匹配適配的資本資源;利用大數據分析技術，AI為資本方提供創新項目的運營數據、發展潛力預測報告，輔助資本方做出投資決策。AI實時監測創新成果轉化過程中的技術迭代、市場反饋、產能落地等數據，識別轉化瓶頸，推送優化建議;聯動園區孵化載體，AI為轉化項目提供定制化的場地、設備、人才等孵化支持。

加速創新成果從實驗室到生產線的轉化周期，轉化成功率大幅提高，創新項目融資對接效率顯著提升;吸引優質創新企業與資本資源集聚，提升園區產業創新活力與核心競爭力，打造區域創新高地。

3.2 核心價值

3.2.1 節能減排

在“雙碳”目標引領下，AI技術已成為智慧園區實現節能減排的核心引擎。通過構建數據驅動的智能能源管理體系，AI實現了園區能源利用和污染排放的從“粗放管控”向“精準優化”的轉型。

精準化監測管控是AI實現園區減排的核心基礎，其核心價值在于通過數據驅動打破傳統粗放式管理的局限。AI技術依托部署在園區全域的物聯網傳感器，實時監測采集空調、照明、動力設備等核心用能單元的運行數據，結合環境溫濕度、人流密度等動態信息構建負荷預測模型，進而動態調節設備運行參數。例如，通過AI算法可自動匹配建筑冷熱需求與冷熱源供應強度，避免“過供”或“欠供”導致的能源浪費;同時針對不同區域、不同時段的用能特征進行差異化調控，顯著降低無效能耗。

智能化資源調配進一步提升園區能源利用效率，助力能源結構優化。AI通過構建“源-網-荷-儲”協同調度引擎，整合分布式光伏、儲能系統與傳統電網資源，實現多能源品類的動態平衡。基于機器學習算法，系統可精準預測光伏等可再生能源的出力變化，結合園區用能負荷波動規律，智能制定充放電策略與能源切換方案，有效解決可再生能源的間歇性難題，提升綠電消納率。同時通過“削峰填谷”優化電網負荷分配，降低高峰時段用電成本與能源傳輸損耗，推動園區能源結構向清潔化、高效化轉型。

預測性維護與故障預警，是減少突發能耗損失的關鍵保障。通過對園區電梯、水泵、配電設備等關鍵設施的運行參數進行7×24小時監測，AI算法可深度挖掘數據中的異常特征，提前識別設備性能衰減、線路故障等潛在風險，實現從“被動搶修”到“主動預防”的轉變。這種前置式運維模式不僅能大幅降低設備故障率，避免因突發停機導致的應急供電浪費，還能延長設備使用壽命，減少因設備低效運行產生的額外能耗，為園區節能減排筑牢防線。

3.2.2 降本增效

在數字經濟轉型浪潮下，AI技術已成為智慧園區突破傳統運營瓶頸的核心引擎，其核心價值之一便是顯著實現園區運營的降本增效。傳統園區普遍面臨能耗浪費、運維滯后、人力冗余等痛點，而AI技術通過全鏈路智能化改造，從根源上破解了這些難題。

在成本控制方面，AI通過精細化管控實現資源高效利用。借助物聯網傳感器與AI算法，可動態調控園區用能系統，南京生態科技島新緯壹科技園項目中，AI能效管理系統實現泵設備總功率平均節能率達28.42%，水系統總電量節能率19.87%，節能效果顯著;中國移動管理的國際信息港園區實施綠色智能升級，通過AI聯動照明與空調系統，G61辦公樓照明用電節能率達20%以上，結合數據中心余熱回收供熱技術，每年可節約天然氣30萬立方米、電能34.86萬度，為園區運營節省大量成本。同時，AI預測性維護可提前預判設備故障，大幅降低維護成本與設備停機率，華為云披露的江蘇鹽城微碳慧能科創產業園項目顯示，通過AI設施運維監控，園區管理成本下降15%，人力投入成本下降20%;中國移動物聯網公司聯合江蘇盱眙分公司為江蘇盱眙經濟開發區5G物流產業園部署的全光網方案，更實現線路運維成本降低約35%，年信息化支出優化至萬元級別。

在效率提升上，AI打破系統孤島實現全域協同。安防場景中，中國移動的四川德陽社區治理項目中，通過智慧社區平臺集約匯聚社區基礎數據、感知設備數據、視頻數據，并將數據推送至公安系統，落實數據安全治理和信息系統數據安全保障。智慧社區建設以來，社區治安類案件下降32%，項目得到德陽市委市政府高度認可;應急場景下，2024年深圳某產業園區消防演練數據顯示，AI跨系統聯動使應急響應時間從傳統1分50秒縮短至23秒，效率提升顯著;淮安移動聯合中移物聯為淮安恒盛科技園升級網絡后，通過AI智能管理系統實現設備故障精準定位，維修響應時間縮短50%以上，工程師處理高峰期系統壓力響應速度提升5倍。

3.2.3 服務升維

近年來，隨著我國產業園區在形態和服務上的不斷演進和發展，產業園區管理幅度越來越大、管理對象越來越多、承載的業務也越來越復雜。傳統園區發展普遍面臨子系統信息孤島化，信息傳遞不暢，缺少大平臺統一管理，無法擺脫對人力的依賴，管理、運營等問題，低效、孤立、非智能化三大弊端明顯。

AI技術賦能的現代智慧園區通過信息化、數字化技術的投入建設，從根本上重塑了傳統園區運維服務的模式，實現打破信息孤島、預測性運維、強化智能安全管控、優化能源資源配置和創新服務交互模式等，大幅改善了傳統園區系統孤立、管理粗放、服務效率低下等問題，從而提高園區的吸引力和競爭力。

其一，打破信息孤島，構建全域協同管理體系。AI技術通過多模態大模型兼容視頻、音頻、文本、物聯網等多類型數據，支持主流協議及廠商私有協議，可快速接入攝像頭、傳感器等百余種設備，單平臺即可整合超20個新舊子系統數據，徹底解決傳統園區信息割裂的痛點。依托數字孿生技術構建的三維可視化場景，將園區人車、設施、能耗等數據實時映射，管理人員通過語音交互即可完成數據查詢、工單派發等操作，實現“一圖統管、一屏決策”的全域協同管理。

其二，實現預測性運維，降低人力與運營成本。傳統園區設備運維依賴人工巡檢，存在響應滯后、成本高昂的問題，而AI技術通過分析設備運行振動、溫度、能耗等多維度數據，可提前72小時預警潛在故障，預測性維護準確率高達98.7%。

其三，強化智能安全管控，提升風險處置效率。AI技術通過視頻分析+物聯網傳感器聯動，可自動識別陌生人闖入、消防通道占用、高空拋物、煙火煙霧等20余種異常事件，將安全事件誤報率從25%降至8%以下。

其四，優化能源資源配置，助力綠色低碳運營。AI算法結合天氣、生產計劃、人流密度等數據，可智能預測能耗需求，動態調控空調、照明等設備運行策略，非生產性能耗平均降低32%。

其五，創新服務交互模式，提升園區服務品質。AI自然語言交互功能支持管理人員通過語音指令完成“優化早高峰電梯運行”等復雜操作，電梯平均等待時間縮短30%;7×24小時智能客服常見問題解答準確率達95%，復雜需求自動流轉至對應部門，服務效率提升70%。同時，AI驅動的政策智能匹配模塊可自動整合產業政策并匹配企業資質，申報成功率提升40%，為入駐企業提供精準賦能。

3.2.4 資產增值

在產業園區競爭日趨激烈的背景下，AI技術賦能智慧園區的核心價值之一，便是從運營、招商、資源盤活等多維度推動園區資產增值，破解傳統園區“重建設、輕運營”導致的資產閑置、收益單一等痛點。AI技術通過重構園區管理與運營邏輯，讓園區資產從“靜態盤點”轉向“動態盤活”，實現價值最大化。

在資產運維層面，AI結合物聯網構建的預測性維護體系，大幅降低資產損耗與運維成本。通過傳感器實時采集樓宇設備、電力系統等核心資產運行數據，AI算法可提前預判故障風險，有效降低設備突發故障概率并減少運維人力投入，顯著延長資產使用壽命。據璞華大數據HawkEye設備智能維保平臺實踐數據顯示，AI預測性維護可將設備故障率降低30%以上，維保響應效率提升70%以上;中國產業園區發展協會2023年調研數據也表明，智慧園區的能源消耗較傳統園區平均降低20%-30%，間接提升資產凈收益。

招商與運營升級則直接拉動資產收益增長。AI智能招商引擎通過構建企業畫像實現精準匹配，顯著縮短招商周期、提升入駐率;線上化服務流程大幅優化企業入駐體驗，中國產業園區發展協會調研顯示，2024年95%的入駐企業要求線上辦事平臺，推動企業服務應用同比增長25%，客戶滿意度與續租率隨之顯著提高。同時，AI激活停車場、廣告位等“隱形資產”，通過智能調度與線上運營為園區創造新增收，典型如金地威新上海閔行科創園借助AI運營手段實現100%滿租，租金較周邊高出30%，直接提升了資產收益水平。

更重要的是，AI推動的數字化運營讓園區資產估值顯著提升。智慧設施完善、運營效率領先的園區，更易吸引優質租戶并獲得租金溢價，而透明化的經營數據也為資產證券化、融資等提供支撐，進一步放大資產價值。

3.3 企業實踐

3.3.1 AI賦能智慧園區領先企業

1、智慧園區參與者現狀

智慧園區建設作為一項覆蓋基礎設施、智慧中臺與上層應用的系統性工程，其復雜性與集成性決定了市場參與者必然呈現多元協作與生態競合的格局。當前，各類服務商正通過能力延伸與生態整合積極拓展業務邊界，以應對園區客戶日益綜合化的需求。

在這一演進過程中，具備網絡通信核心能力的服務商展現出顯著的基礎性優勢與全棧化趨勢。網絡通信是智慧園區所有數據流轉與業務互聯的底層動脈，沒有穩定、高速、泛在的連接，后續的算力部署、數據匯聚與AI應用便無從談起。因此，以中移物聯為代表的運營商系服務商，憑借其無可替代的網絡資源、規模化的連接管理能力和下沉至園區的服務渠道，天然占據了智慧化進程的入口位置。他們已不再局限于提供管道服務，而是依托網絡基礎，向上整合物聯網平臺、云計算資源、AI中臺及行業應用，構建起從基礎設施、智慧中臺到運營服務的一體化解決方案。例如中移物聯等領先者，已能夠為客戶提供從頂層設計、標準制定到智能管控與持續運營的系統性交付，實現了從連接提供商向綜合智慧服務商的轉型。

2、智慧園區競爭格局

近年來，智慧園區綜合競爭力考慮因素主要包括，可提供包括網絡通信服務、數據傳輸服務、算網云基礎設施、智慧園區大模型、AI綜合方案等在內的全面ICT服務，一站式智慧化管理運營方案，頂層架構設計、園區綠色低碳規劃等，此外，還需要能滿足園區客戶多樣化的業務需求。

從智慧園區綜合競爭力考核因素來看，具備全棧ICT能力、尤其是網絡通信與數算基礎設施優勢的服務商處于領先地位。華為位列第一，主要因其在AI大模型、算網云基礎設施、物聯網及網絡通信等各層次均具備自主技術體系和完整解決方案，能夠提供從頂層設計到綠色低碳規劃的全鏈條服務，契合智慧園區對技術集成性與自主可控性的高要求。中移物聯排名第二的核心優勢在于其作為運營商在網絡通信服務、數據傳輸及物聯網連接領域的深厚積累，結合算力基礎設施資源，能有效支撐園區數字化底座，并提供AIOC、全域感知通行、一站式園區服務、多形態物資調動和園區綠色可持續發展方案。

阿里云、騰訊云作為云服務巨頭，在算網云基礎設施與AI大模型領域具有競爭力，但在網絡通信基礎設與物聯網整合上仍有提升空間。聯通數科與天翼物聯同樣依托運營商背景，在網絡與連接服務方面有保障，但在AI綜合解決方案創新上仍需提高。飛企互聯、英飛拓、明源云、左鄰永佳等企業在園區管理運營、垂直場景應用方面有專長，但在全棧ICT服務能力上較為薄弱。

總體而言，下述排名反映了智慧園區服務商需要具備AI+網絡通信+運營管理服務的綜合能力。具備通信網絡資源及AI技術綜合布局的服務商更具有競爭力，能滿足園區客戶多樣化、集成化的需求。

3.3.2 典型企業AI技術賦能智慧園區解決方案

1、網絡通信服務商代表解決:中國移動OnePark

中國移動OnePark智慧園區項目已在全國多個省份和地區落地，覆蓋多種類園區，在園區安防、指揮調度、能源管控等多個方面取得顯著成效。在能力架構方面，中國移動OnePark構建起了終端、云網、平臺、存儲、應用等多邊領域協同，具備頂層規劃及屬地支撐能力的體系化架構，其中，頂層規劃能力、云網能力、平臺底座能力是新一代智慧園區建設的主要能力要求;云網、平臺是智慧園區驅動引擎，是終端與應用之間重要溝通橋梁。在產品體系方面，依托自研OnePark智慧園區平臺，打造"基礎平臺+標準應用+場景服務"自研產品體系，行業場景既涵蓋政府園區、商業樓宇、教育校園、住宅社區、物流運輸等通用領域，解決人車無感通行、立體安防、低碳運營、協同辦公等共性痛點;也深入工業 / 能源、航空機務、化工、酒類生產等垂直領域，比如為航空業打造智慧機務檢修中臺、為化工園區構建危化品安全管控體系、為醬酒產業提供智能收儲方案，精準攻克高端產業的高精度運維難題。在核心功能方面，其基礎平臺擁有全面感知、數據智能和應用共創三大特性，凝練園區行業通用能力，實現物聯網設備連接和跨系統融合調度、數據智能分析、大屏智能編排，賦能客戶對園區的全面智能化綜合治理。在競爭策略方面，以OnePark平臺為核心，利用運營商差異優勢，基于省側二級平臺和客戶本地部署方式，提供園區智慧化服務，帶動全網"網+云+DICT"收入增長，開拓市場。

2、數算基礎設施服務商代表解決方案:華為A1+產業園區

數算基礎設施服務商在云計算、人工智能、大數據等新一代信息技術研發創新和應用拓展等方面走在市場前列，其頭部廠商在參與智慧園區市場普遍具有技術領先、服務模式靈活、生態資源豐富等優勢。數算基礎設施服務商通常擁有先進的計算和存儲技術、AI技術和網絡安全技術等，能夠為智慧園區提供高性能的云計算服務，支持大規模數據處理和復雜的算法運算;結合機器學習、計算機視覺等，服務商可以為園區提供自動化的安防系統、智能交通管理、能耗優化等服務;可采用多層次的安全防護措施，確保園區數據的安全性，防止數據泄露或被非法訪問;同時，數算基礎設施服務商往往注重研發投入，持續進行技術創新，能夠將最新的科技成果應用于智慧園區建設中，保持園區技術先進性。基于自身豐富的IT資源，可提供靈活的服務模式，如IaaS(基礎設施即服務)、PaaS(平臺即服務)、SaaS(軟件即服務)，可以根據園區的不同發展階段提供相應的服務支持。此外，它們通常與多個領域的合作伙伴建立了合作關系，能夠整合多方資源，共同為智慧園區建設提供全方位的支持。

華為云依托ICT技術，以實現終端互聯、數據融合、業務匯聚為目標，打造園區產品組合方案。在發展理念方面，聚焦安全、效率、體驗和成本，致力于打造園區數字化使能平臺，向下匯聚各類智能前端子系統，向上支撐生態伙伴創新應用開發，實現園區"數據全融合、狀態全可視、業務全可管、事件全可控";通過"安全、舒適、高效、綠色"的智慧園區理念，力求為園區使用者提供優質的服務體驗、卓越運營的能力。在技術架構方面，華為云智慧園區解決方案聚焦邊、云、用的融合技術實現方式，提供一體化方案協同能力。

其中，智慧園區邊緣計算架構力求滿足用戶對邊緣智能的遠程管控、數據處理、分析決策、就近智能化的訴求，為用戶提供完整的邊云協同一體化服務。

3、綜合運營管理服務商解決方案:飛企互聯凌云Agent Studio

數據中臺技術服務商通常具備先進的數據處理技術和架構，能夠提供統一的數據理平臺，可以整合來自不同來源的數據，有效支持大規模的數據集成、處理、分析和應用開發，形成統一的數據視圖，方便園區管理者進行決策分析。并且，中臺一般具備豐富的API接口，支持第三方應用和服務的接入，系統的靈活性和擴展性得到顯著增強。結合多年行業經驗和技術積累，提供專門針對智慧園區的解決方案，能夠快速響應園區的各種需求。數據中臺作為生態系統的中心，可以連接各種IoT設備、應用程序和服務，形成一個完整的生態系統;利用AI、大數據分析等技術，為園區提供智能化的服務，如預測性維護、智能調度等。這類服務商通常非常重視技術研發和創新，能夠不斷更新和完善數據中臺的功能，保持技術領先地位。

飛企互聯以物聯網、云計算、大數據、移動互聯網等新技術為基礎，通過智能感、互聯化、平臺化、一體化等手段，致力于建設基礎設施高端、管理服務高效、創新環境高質，可成長、可擴充，面向未來持續發展的全球智慧園區云。智慧園區云旗下三大平臺：智聯平臺以打破傳統園區信息化孤島為目標，構建可知可視可控的，萬物互聯的智慧園區;智管平臺全方位覆蓋園區運營管理涉及的各項業務，助力園區管理實現降本增效;智服平臺是園區資源與服務的一體化平臺，為園區開辟新的商業模式和持續收益渠道。飛企互聯全球智慧園區云的價值體現在智能化建設聯通了內外數據;基于大數據了解園區、園企真實需求，引入個性化服務，整合優勢資源;創新園區運營體系，從傳統模式+企業非核心業務增值服務轉型，開辟新商業模式。截至目前，飛企互聯已服務園區數量超500家，服務園區內企業超5萬家，服務園區公眾超250萬，生態鏈合作伙伴超300家。

第4章：AI+智慧園區趨勢展望

4.1 數智化持續賦能，培育新質生產力量

數智化持續滲透是破解園區轉型瓶頸、培育新質生產力的核心路徑。隨著新一代信息技術的持續應用，AI技術推動智慧園區形成“信息化→智能化→數字化→生態化”的清晰演進脈絡。當前我國8萬余家產業園區中，多數仍停留在僅做數據記錄保存的信息化1.0階段，數據割裂、技術應用表層化等問題突出，尚未實現基礎運營智能化。而在政策引導與技術迭代雙重驅動下，5G、AI大模型、云計算等技術加速落地，數據要素已躍升為核心生產要素，與傳統要素深度融合推動園區運營從“被動記錄”向“主動優化”轉型，新質生產力培育成效顯著。2025年行業實踐顯示，捷順科技中心通過數字化運營實現停車場年增收超70萬元、充電樁年收益突破60萬元，印證數智化對資產增值的賦能作用;

展望未來，隨著多模態大模型、數字孿生技術突破，園區將邁入數字化與生態化階段。考拉悠然為深圳寶龍產業園打造的AI智能管家系統，構建“感知-認知-決策-執行”全鏈路體系，使潛在安全風險降低90%以上，人工處置量減少90%。屆時流程驅動模式將全面轉向數據決策驅動，數據要素在整體生產要素組合中的占比和地位將更加顯著提高，其核心地位進一步凸顯，全要素生產率大幅提升，新質生產力實現能級躍升，推動智慧園區運營邁入全域生態化新階段。

4.2 融合化程度加深，打破物理空間壁壘

智慧園區正加速呈現三大融合發展趨勢：實體空間與數字空間深度交融、硬件設施與軟件服務無縫銜接、產業生態與園區生態協同共生。園區將進一步突破物理空間桎梏，以前沿技術構建虛實交互體系，推動數字與實體場景的深度融合。這一融合進程的深化，主要體現在全域感知基建、數字孿生映射、數據中臺貫通及場景化融合應用四大核心方向。

全域感知基建方面，當前智慧園區已實現感知體系的進階升級。華為南京研究所園區落地AI通感一體方案，通過部署Wi-Fi7通感一體設備、AIoT傳感器及邊緣計算節點，實時采集樓宇環境參數、通勤車流密度、設備運行狀態等全維度數據，構筑起覆蓋全園區的數字化感知底座，為后續智能應用提供精準數據支撐。

數字孿生映射方面，高精度動態孿生技術已實現規模化落地。浪潮科技園構建毫米級全空間數字孿生體系，通過實景三維建模與實時數據融合，動態復刻園區16.8平方公里內的人車動態與設備運行狀態，不僅可支撐應急場景下2萬人疏散路徑的動態推演，更能實現安防巡檢、能耗調控的遠程智能管控，讓孿生體真正成為園區管理的“數字鏡像”。

數據中臺貫通方面，“數據孤島”問題得到有效破解。銅仁高新區智慧園區搭建統一數據中臺，匯聚園區管理、企業運營、產業政策等多維度數據，打破安防、招商、物業等子系統壁壘，實現跨場景數據流自動化流轉。例如在企業運營監管中，可通過AI預警機制實時捕捉能耗異常、經營風險等情況，快速觸發協同處置流程。

場景化融合應用方面，虛實協同場景不斷豐富創新。華為南京研究所的AI米級導航可精準指引辦公資源查找，某家具巨頭總部園區通過數字孿生技術實現設備故障預演與遠程運維，浪潮科技園的智能會議室則實現“人來燈亮、人走燈滅”的通感聯動，這些場景讓虛實融合的價值真正落地到園區運營的每一個環節。

未來，通過“感知-映射-決策-執行”的完整閉環，智慧園區將打破物理空間的地理桎梏與管理壁壘。智慧園區將成為可計算、可進化的數字生命體，園區資源配置效率將持續提升，運營成本也將顯著降低。

4.3 生態化全面升級，重塑園區發展職能

智慧園區生態化綠色低碳發展已成為全球產業轉型的核心方向，核心要義在于深度融合數字化與低碳技術，構筑可持續的園區生態體系。

其一，全域數字化底座是核心支撐，依托IoT傳感器、數字孿生與AI算法，可實現建筑能耗、碳足跡及環境數據的實時監測，形成“感知-分析-調控”閉環。如2025年中國移動信息港園區，通過智能物聯網管理平臺聯動照明與空調系統，實現精細化節能調控，碳排放顯著下降。

其二，能源體系重構是關鍵路徑，可再生能源與儲能技術的耦合應用成效凸顯。鄂爾多斯聯創罕臺川北站煤炭物流園2025年投運全球首個2880KW光儲充一體化項目，搭配光伏與儲能系統構建綠色電力閉環，基本擺脫外部電網依賴。產業協同與循環經濟是重要抓手，蘇州碳普惠體系2025年已服務近500家企業，完成14萬噸碳減排量交易，激活企業綠色轉型動力;汨羅高新區構建完整再生資源產業鏈，工業固體廢物綜合利用率超95%。

政策與機制創新提供堅實保障，2025年多地推進碳達峰園區試點，重慶AICITY園區通過區塊鏈碳賬本實現碳資產可追溯，碳交易效率提升40%。未來將呈現“雙化協同”深化、產業綠色升級、生態價值市場化三大趨勢。預計2027年全國零碳園區覆蓋率將達35%，單位GDP能耗下降18%，形成“技術-產業-制度”三位一體發展范式，為城市碳中和提供可復制樣本。

更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國智慧園區建設規劃布局與招商引資策略分析報告》

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