设施

目的

战略目标指导

建立合理高效的组织架构 完善企业整体各项管理流程 创建并固化一套标准和科学的管理体系

充分利用人才、资金等内外部资源

物联网与智能建筑的物理架构具有很多相似性，各个子系统相当于物联网的数据采集节点，利用物联网技术，将数据汇集到数据服务平台，由平台进行数据分析、处理，从而提供更高级的动态数据应用服务，将使得传统智能化系统发生根本性的变化。

满足用户个性化需求

开放性

集成子系统

可扩展性

集中式管理

实施预警联动

人力资源与培训管理：对园区管理人员，以及园区内部人力资源服务提供支持； 客户关系管理：支持园区管理部门对客户进行管理跟跟踪，并对招商线索和机会进行管理，同时也是对招商 人员的绩效和工作进行考核； 统一财务与结算系统：支持园区内的结算、交易、结汇等工作； 物业管理：支持园区的物业管理部门开展工作； 资产与物料管理：对园区内的特种资产、设备、物料等进行实时的卡片式单独跟踪与管理； 协同办公管理：流程审批，同时支持在线和离线协同工作，支持多通道访问； 地产与业务管理：支持园区地产营销与管理业务的开展。

视频会议：用于协调专家、领导等共同讨论，协同决策和指挥； 多媒体智能预警与环境感知预警：根据感知校园的传感器网络，形成对整个园区的综合预警体系； 统一接处警：对接警和处警以及应急值守、事件判断等进行统一的管理； 事件报告管理：按照国家各类标准以及云平台自定标准，对突发事件进行综合的报告管理，形成完整的闭环流程； 重大事件保障与联动管理：协调各机构、各部门共同处置、工作，并进行信息的共享和通报，同时负责与各级指挥中心进行沟通和联动； 综合展示与应急处置：借助大屏幕系统、GIS系统等对事件信息和事件进展进行展示，并对处置内容进行跟踪和展示； 园区突发事件应急调度指挥：对各资源进行统一的调度指挥；

智慧园区对内服务主要包含如下内容： 1、园区内物流服务与追溯服务：针对园区内的企业与商户，提供整体的一站式物流服务，可以形成对园区内任何产品的快速、精确的溯源机制，从而为产品质量、事件应急等提供强大的支持，从而帮助企业的经营与管理，促进企业的发展。 2、园区内金融服务：通过对园区内的企业、个人等进行授信、担保、消费、LC、贷款以及相关的征信服务，实现金融与园区管理、产业化等方面的紧密结合与相互促进，共同进步。 3、推广活动与跟踪：借助园区的招商与推广平台，促进园区企业进行各类宣传、推广、促销等市场营销活动，并对活动的效果以及后续的跟踪、服务等提供支持，从而帮助企业的经营与管理，促进企业的发展。 4、商业综合服务：支持一卡通在园区内的各类消费、抵押、透支，同时建立电子商务服务平台，为企业和员工建立配套的商业服务平台，从而帮助企业的经营与管理，促进企业的发展。 5、桌面云服务：为园区内企业提供桌面云服务，使得企业不必再购买大量的桌面计算机，而只需租用园区的云终端即可，不仅节省采购成本，更可以节省大量的运维成本、能源成本等，从而帮助企业的经营与管理，促进企业的发展。 6、虚拟资源租用服务：提供虚拟服务器、虚拟存储、虚拟安全、虚拟空间等一系列新型服务，从而帮助企业的经营与管理，促进企业的发展。 7、中小企业软件云服务：为园区内的各类企业提供SaaS服务，从而降低企业的采购、维护、升级的成本，同时也帮助企业避免陷入由于知识产权纠纷、软件质量、服务质量引起的一系列风险，从而帮助企业的经营与管理，促进企业的发展。 8、网络资源服务：帮助园区内企业更快捷、更安全、更低成本地使用网络资源，从而帮助企业的经营与管理，促进企业的发展。

统一网上大商城与交易中心：园区统一的B2B2C的对外电子商务平台； 外部交流咨询与招商推进：对招商工作和咨询工作等进行支持； 园区活动宣传与交流互动管理：对园区内的各类活动进行推进，同时支持与外部人员交流互动

产业园区的核心需求，毫无疑问是安全。制造业、物流行业等产业园区，无论是温度、湿度的变化，还是电力系统、水利系统的偶然问题，或者火种丢弃等意外情况，都将给整个系统带来难以估计的损失。所以安全是每一个产业园区的核心诉求。 这种情况下，很多园区都开始用传感器、智能摄像头来提供安全防护，但这种所谓的智慧加持有一个核心问题，那就是传感与监控设备监控和覆盖的空间比率很低，难以覆盖整个园区。甚至只是出现几个重点区域，装装样子展示一下而已。而且往往传感器与智能摄像头的后端报警机制比较空白，一旦出现危险信号，如何处置和救援经常缺乏体系化方案。 当然，这种情况并不仅仅存在于中国，美国、德国、日本等很早开始搭建大型产业园区的国家，如今已经开始面临智能迭代中的困境。由于改造成本的限制，智能化往往只能覆盖极少数区域。 类似问题的解决方案，主要是广泛利用AI+IOT设备，结合边缘计算设备的部署，让AI监控覆盖更多空间，尤其是园区角落，甚至下水道、通风口、绿化带等区域。随着AI+IoT设备体系的成本不断下降，相信情况会不断好转。

智慧园区的另一个普遍面临的问题，是收集上来的数据如何处理让人非常头疼。 国内很多智慧园区项目，实施方案就是多安装摄像头，然后把监控数据传上云端，确保远程可看，以及能够再次调用。这也就完成了全部的“智慧化”、 这样的方案当然很好，但问题是在庞大的园区体系中，大量摄像头会生成大量数据。这些数据在安保过程中会给安保人员带来可怕的工作负担，最终导致大量摄像头处在无人监察的状态里。 另一个问题，是摄像头的效率并不高。仅仅能起到事后作为证据留存的意义。能够在事故以及安全隐患之前，自主判断问题，主动干预，才是园区对安全监控的真正需求。 这也就是智慧园区项目中经常出现的数据孤岛现象，从摄像头数据到更多环境、物流、车辆、人流数据，都是相互孤立的收集与输出，无法进行主动判断与整体判断，也就谈不上真正的智能。 而且信息孤岛形态的园区，往往还会给运营人员带来大量用不上，但必须敷衍一下进行处理的数据堆积，给整个运营系统造成压力。而且数据处理费用最终要归还给园区企业负担。 统一数据处理、主动服务的AI大脑正在成为这个问题的解决方向，很多科技企业也推出了相关服务。但AI中枢系统与实际产业的结合，依然处在比较空白的探索期当中。

另一个智慧园区的尴尬问题，是很多所谓的“智慧化”。比如很多智慧园区项目中，只是把园区的很多工作都进行了数据转化和云端上传，甚至仅仅是给一些园区服务加上了APP等。 可是这样，还是依赖人工去操作，非但没有解放园区工作者的劳动，反而增加了一些监控与维护任务。 园区应该以人机协作，降低工人劳动强度为目标，这一点日本和德国的物联网园区项目中早已成为共识。而依靠IoT技术的成熟，中国科技企业也开始在各种物料与仓储园区中实现大规模人机协同。 产业园区，作为多种产业实体的综合因素。其涉及人员与设备因素复杂，对效率和成本的要求更高。雨后春笋般的智慧园区建设，有很多非技术的复杂原因驱动。在IoT、云计算、人工智能等技术解决方案更加成熟，智慧园区的发展朝着什么样的发展形态运行，还是要时间来检验。