智慧园区建设是城市智慧化创新发展的核心，在数智化升级和低碳化转型的经济发 展双引擎的驱动下，十四五、数字经济的政策大力支持，以及人工智能、5G、大数据、区块链等技术的不断突破下，越来越多的产业园、科技园区投身于智慧园区的建设。
智慧园区的发展与演进是一个持续发展的过程，随着数字技术与经济社会各领域全面应用与深度融合，智慧零碳园区、全场景智慧园区、全生命周期生态共建等成为园区发展新趋势。
图2 智慧园区升级转型面临的挑战
作为桃浦园区首发项目的604地块，曾是“国民钢笔”英雄金笔厂旧址，诞生于1954年的上海英雄金笔厂，英雄金笔厂是中国首个“国”字号，代表着我国自来水笔制造这一民族工业从无到有、从小到大的发展历程，完整记录了随时代演进不同历史时期的轻工业厂房的典型特点。通过对老钢笔厂房屋结构进行微调、配备现代化设施以及托科技研发、创新孵化、知识产权保护、科技成果转化于一体的创新服务平台建设，使老区焕发出新的生机。
面向园区改造及智慧化建设，腾讯云微瓴以数字孪生新基建底座助力英雄钢笔厂变身现代建筑，让这个上海市中心又一个老工厂焕发新生。通过数字孪生运营平台以英雄钢笔厂园区以及U型厂房的全景三维建筑模型为载体，采用宏观与微观相结合，由面及点的方式展示智慧建筑物联系统的全貌，以“数实融合”的孪生体承载英雄金笔厂过往历史及面向未来BIM技术赋能运维的展望。基于BIM构建的数字孪生空间，结合物联操作系统，融通视频监控、智慧消防、电梯系统、智能门禁、智能停车、能耗监测、环境监测、空调系统、智能照明、智能配电等，各子系统既可闭环运营，又能互联融通，形成完整BIM孪生运维体系，平台融合了管理驾驶舱、中控指挥中心以及运营中心。
通过一体化管理平台实现园区数字化运维管理功能，园区中控指挥智慧大脑是园区的总体运营中枢，通过集成对接各智慧应用和服务，提供园区统一的总体态势呈现、综合运行监测、应急指挥调度、安全态势感知与分析及决策支持等功能，为管理和应急事件处置提供有力的支撑。同时平台可实现大屏端、PC端、手机移动端等多端互联响应、多维数据 融通、多跨高效运管的”全真互联”体系，为园区带来高效、舒适、便利、节约的整体效益。整体项目通过20多个物联系统的对接，11类AI算法以及6大智能场景形成基于BIM数字孪生的智慧运维决策平台，通过数字底板融合物联平台形成园区智能应用，以数据串联，连接智慧，强化管理，深化运营为主旨，赋予604英雄钢笔厂新生命和智慧。
图2 桃浦园区首发项目的604地块，保留英雄金笔厂结构进行智慧化改造
一、园区建设目标
本项目在集团致力打造国际创新合作示范平台、技术转移平台、创新孵化平台的背景下，通过产业互联往及数字新基建技术，在桃浦智创城园区构建数字化转型样板，打造一个集成节能智控、立体安防、智慧运维、交通优化、敏捷服务等一专多能的数字孪生运营平台，为园区内建设智慧建筑群打造一个优良的示范性项目，并为园区开发建设、运营管理提供更加高效和高质量的数据驱动、孪生使能与中台沉淀的园区数字化转型解决方案。
二、园区建设思路
本项目是在具有标志性历史意义的英雄金笔厂原U型厂房建筑基础上进行商业化改造。为了应对园区和建筑的复杂的运营管理需求，在技术选型与场景设计上，腾讯通过BIM、GIS、IoT、AI等技术，为上海临港桃浦中以创新园打造了集成节能智控、立体安防、智慧运维、交通优化、敏捷服务等一专多能的数字孪生运营平台。
在节能智控场景设计方面，通过集成专家经验数模、大数据分析、机器学习等技术，结合人、物、事件、空间等要素，对水、电等资源进行多模态感知、多维度分析、能源数据建模及能效优化演算，并在园区全要素互联的基础上，结合数字孪生空间体系，助力大数据驱动节能降耗技术进一步突破局域分析限制，实现园区案场的节能全局最优解。
在立体安防场景设计方面，通过融入数字孪生时空大数据，结合AI图像分析，在三维空间基础上叠加物联感知数据、运营业务数据、通过数据解析和语义推导、基于机器视觉和行为分析，实现对人群聚集、人员徘徊、火灾识别、遗留/遗失物、重点区域布防、人员跨镜跟踪、三维视频融合、模糊比对、轨迹追溯、视频浓缩等安防应用，实现重点场域的关键安全要素管控。
在智慧运维场景设计方面，实现多系统打通、多空间融合、多要素孪生的全真互联，提供多跨场景综合协同的智慧运营能力，实现园区管理的防微杜渐与迭代优化，助力园区管理团队通过人机协同与孪生物联，进行运营经验的积累沉淀与知识体系的复制迁移。通过空间治理工具、数据智能套件、零代码联动策略引擎等面向生态的共创套件，助力园区数字生态可持续发展。
三、园区总体架构
如下图所示，本项目总体架构包含感知层、平台层及应用层，本次智慧化建设着重打造平台层园区数字孪生操作系统及应用层智慧运营、智慧管理、智慧服务，分述如下：
1、感知层所含括的各项硬件设备，例如控制器、传感装置、工控机等可实现基础边缘运算的智能硬件，以及照明、摄像机、出入口闸机、停车场栅栏机等终端设备，通过网络直连或闸道器、网关集成等方式上报数据至物联网平台，遂在平台层与感知层的对应关系中，物联网平台需具备感知层数据采集存储、硬件设备连接、安全防护能力及开放生态中各项设备的聚合能力等。
2、平台层基于微瓴新基建底座打造园区操作系统，具备全连接能力，基于生态开放协议支持接入各种硬件、传感器等设备，亦能对接网页应用、小程序、公众号、APP 等各形式的应用和系统。除了南北向数据连接融通功能，园区新基建底座具备语义化虚拟空间数据结构与数字孪生能力，结合地理信息系统（GIS）、园区建筑信息模型（BIM）及物联网智慧化应用，使虚拟空间与物理空间在静态属性及动态数据上建立映射关系，通过在实体世界以及数字虚拟空间中相互映射与协同交互，以及计算进程和物理进程之间相互影响的反馈循环，实现深度融合、实时交互，支撑未来对于实体世界全生命周期仿真还原和预测模拟的远景目标，构建园区全要素新基建底座。
为利于设备和应用的接入及应对未来各种弹性扩展需求，需提供开放的API和完善的SDK，以此开放生态的平台及类操作系统作为基础，进一步提供微服务拼装工具与业务逻辑编排工具，使园区应用得通过调用平台空间语义、机器视觉、深度学习、生物特征识别等能力，执行预定的业务逻辑，改善传统信息化平台各系统自成体系的情况，实现门禁、梯控、环境、能源等各子系统在一套空间及数据标准体系下互联互通，形成协同联动、高效智能的园区运营管理模式。
3、应用层基于平台层中构建的园区数字化公共基础建设与技术能力，打造面向智慧运营的能耗精细管理及节能智控、语义化数据驱动运营及业务智能；面向智慧管理的园区综合管理及数字孪生应用、机器视觉及全域安全风险分析；面向智慧服务的立体交通服务及友善出行、一站式生态平台及企业服务。实现高效园区一专多能管理、安全园区全域立体安防、便捷园区灵动空间服务、绿色园区模型驱动节能、孪生园区语义重塑资产等园区智慧化建设成果。
图3 上海临港桃浦园区数字新基建及智慧化应用总体架构图
四、关键技术及创新点
1、基于数字孪生空间及资产语义化实现软件定义园区
本项目融合BIM和GIS技术，建立实时交互的数字孪生空间，实现虚拟空间与现实世界的无缝连接，并记录、仿真、预测对象全生命周期的运行轨迹等功能，实践软件定义园区。该技术通过微瓴操作系统进行三维空间语义化、物理资产和数字资产语义化，融合及南北向数据互联，实现对园区多维度海量数据的集成与管理，从而实现园区基础设施数据融通形成可拼组的逻辑模块和业务组件，为园区应用提供高效迭代升级的能力，朝向软件定义园区的技术路径发展。
2、全域孪生物联底座与生态开放敏捷工具
本项目案例基于腾讯云微瓴提供完整齐备的数字孪生平台建设的引擎和逻辑工具，为构建完整的数字孪生体系提供完善的理论基础与全栈的技术支撑。本项目案例对接园区数以万计的物联设备，包括照明、监控、门禁、消防、能耗、冷热源、停车场、路灯等，同时实现空间设备点位叠加，将设备点位及实时数据，以数字孪生视图形式呈现，并把设备、系统、应用及服务与数字孪生体系组合为一体，实现连接个体、多系统打通、多空间融合的全真互联，提供综合协同的智慧运营能力，并通过空间治理工具、空间交互设计工具、三维场景设计器、面向数据指标治理的数据智能套件、页面布局组态工具、零代码的拼图式系统联动策略引擎等面向生态的开发工具套件，助力园区带动数字产业生态蓬勃发展与行业共创。
图9 新基建开放平台底座与生态开放敏捷工具助力数字孪生应用场景灵活构建
3、融合AI与多要素的跨系统运营综合节能
本项目案例通过运营分析能源管理，将园区应对公共区域内的用能进行监测，包括用水管理、用电管理、用气管理。因此，本项目中通过建设全方面的能源管理系统对园区的能耗进行实时采集以及能耗分析，基于人工智能在能耗分析方面的应用，横向对比同类型园区用能情况、纵向对比每日、月的用能情况，加强园区能耗精细化管理，发现园区潜在能耗大户。而在多跨系统节能管理方面，在园区掌握能耗数据的基础上，加强园区节能手段，并进一步结合已有的空调暖通、照明系统等能源基础设施及大数据分析、深度学习等前沿技术等手段，通过能耗数据的分析建模和预测诊断，提供园区能源管理统览视图及优化策略，实现能源精细化管理、设备能效提升和系统节能优化控制，构建持续迭代与动态优化的机器学习节能演算模型，为推动园区双碳进程和探索低碳创新应用提供前沿技术支持。
图10 多要素数据建模及机器学习实现园区能源孪生与主动式综合节能
4、大数据驱动的能源设备运维管理与知识工程
本项目案例针对暖通空调系统的制冷主机、热泵主机、空调水泵的中大型设备，通过大数据建模与AI机器学习，结合设备的实时运行数据、电力数据等信息，对设备预期发生的故障时间、故障类型、故障危险程度等进行预测和诊断，辅助设备运维人员进行处理和维护。利用AI技术，以设备安全运行及节能为目标，自动监测的相关信息，并识别设备运行状态是否正常。若有异常，确定故障出现的部位及性质，并预报故障趋势，预防恶性事故发生，对故障趋势进行预判，变被动维修为主动服务，减少安全隐患。
在故障诊断技术路径部份，通过对资产管理领域提供结构化、专业的设施设备分类标准、保养标准、巡检标准以及设备标准的操作手册和故障手册，构成领域专业化的知识体系，指导资产管理活动，降低对人的要求，实现标准化。使设备的操作方式，故障处理经验等传统需要靠长时间积累的经验，知识转换为可复制，可学习，可传播的知识库，降低运维人员需求，经验丰富工程师的依赖，提高整体运维团队的运维水平，提高运维效率。
图11 通过园区运维大数据分析与机器学习提升业务效率与服务质量
本文摘编自全国信标委智慧城市标准工作组发布的《智慧园区案例集（2022）》。
