智慧园区有哪些发展趋势？中关村软件园又有哪些创新点？

智慧园区是在园区全面信息化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，市场规模突破2200亿。2019年，我国国家高新区数量达到169个，其中，华东地区国家级高新区数量排名第一，华中地区排名第二，园区区域分布不平衡。从高新区排名来看，位列2020年综合排名前4的国家级高新区是中关村科技园区、张江高新区、深圳高新区、苏州工业园区。

高新区数量持续上升，智慧园区市场呈V字增长态势

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。

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，2019年达到169个。国家级高新区十年间增加数量超过100个，远高于2008年前二十年的增长。

据赛迪顾问测算，2020年我国智慧园区市场规模约达到2417亿元，同比增长6.5%，受整体经济下行压力加大以及新冠肺炎疫情影响，园区智慧化建设投资有所波动，近两年智慧园区市场增幅略有收窄。

预计未来3-5年内，园区原有传统基础设施与园区高质量发展需求不匹配的矛盾将显现，随着我国智慧城市建设加速和园区信息化发展趋向成熟，智慧园区建设需求将持续增大，市场规模恢复较高增长态势，到2022年将超过3000亿元，未来发展空间广阔。

区域格局：园区主要分布在东部和中部地区，区域智慧园区建设加快

从国家级高新区区域分布情况来看，根据中国开发区网数据显示，截至2021年3月，华东地区国家级高新区数量占比达32%，排名第一，华中地区占比21.3%，排名第二。由此可见，我国国家级高新区主要分布在东部和中部地区，西部地区数量较少。

从空间维度来看，目前，我国智慧园区已经形成了“东部沿海集聚、长江中部联动、西部特色发展”的空间格局。环渤海、长三角、珠三角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;

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;西部地区依托产业转移机遇，结合各自区域特点和园区产业发展基础，加快智慧园区建设。整体来看，全国智慧园区建设多点开花、各具特色。

中关村科技园区、张江高新区、深圳高新区、苏州工业园区位列国家级高新区前四

由科技部火炬中心组织实施的对全国国家高新区的考评包括4个一级指标：知识创造和技术创新能力(权重30%)、产业升级和结构优化能力(权重30%)、国际化和参与全球竞争能力(权重20%)、高新区可持续发展能力(权重20%)。

根据科技部火炬中心评价结果显示，位列2020年综合排名前4的国家级高新区是中关村科技园区、张江高新区、深圳高新区、苏州工业园区。其中，张江高新区顺利拿下亚军，是历次评价的最好名次，其4个一级指标排名总分也是历年最好成绩。

苏州工业园区从2016年的第9位、2019年的第5位跃升至2020年的第4位，超越了成都高新区、杭州高新区、武汉东湖高新区等。此外，多家高新区拿下历史最佳排位，包括广州高新区、紫竹高新区、珠海高新区、南昌高新区、南通高新区等。

智慧园区投资建设提速，带动相关产业发展

随着全球物联网、移动互联网、云计算等新一轮信息技术的迅速发展和深入应用，园区信息化、智慧化建设已成为发展趋势。近年来，我国的产业园区也向着智慧化、创新化、科技化转变。随着国家相关政策的支持，智慧园区试点工作的推进，我国智慧园区建设投资掀起了一波热潮。根据前瞻汇总整理，中国部分智慧园区投资情况如下：

更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国智慧园区建设规划布局与招商引资策略分析报告》

从目前业务的迭代速度，在未来的3-5年中，智慧园区应该会有三种层次的区分，并且对应不同的系统服务商、开发集成商、底层支持商，而决定这种园区智慧层次的重要推动力，来自于宏观经济的不确定性、企业降本增效的压力、优质劳动力的稀缺出现，而正面支持条件来自于国家对于算力基础设施的鼓励建设、市场对于云计算调用服务的适应、相关生态互联互通协议的达成。
对于智慧园区的层次一，我们认为便是现在比较常见的科技风运维系统，其多用于大屏等场景中，其建构的基础可能更偏向于效果的高逼真，因此多采用游戏引擎、或材质等优化过的WebGL引擎，通过对资产模型进行轻量化压缩处理，从而实现操作上的顺畅。
同时，通过标签挂载的方式，将部分园区设备的信息，现场视频流等数据与系统进行对接，从而实现在运维系统中对园区的有限信息查看，三维方式直观呈现。相对来说，这种方案是市场常见且功能较为成熟的，通过有序的竞争也实现了各方报价的降低，但是缺点便是对于数据体量支持有限，因此基于数据的更多功能应用也就十分有限。另外，由于方案可能多采用定制化项目方案，因此其紧耦合的架构可能导致新需求、新功能开发的时候系统需要重新封装，导致后续成本提升、效率降低。
层次二，智慧园区对应的便是更大数据体量的融合价值提炼。往往在这个阶段中，云计算将扮演重要的角色，因为不管是园区资产建筑物、设备的三维模型，抑或终端传感器的物理数据等，其完整度的数据精细度对应的总体体量，都是层次一的底层组件无法支持的。例如对于完整的BIM模型，全专业并不做压缩轻量化，300M的石油化工类模型可能解析之后便有1.5-2亿三角面片数，其可能相当于1-2G的普通Revit文件，这个时候便需要适配云计算三维数据引擎的支持。
通过以上云计算的支持和多种数据的联通，并且通过高校学院、监测单位等具备某个场景专家组、专业分析能力的单位提供的数学关系逻辑模型，便可以对指定物理情况下的资产风险等方面进行模拟评估。例如，我们看到部分特种装备园区中，由于装备高度且园区临近风带，因此在风速一定水平下可能对装备造成侧翻的影响，这个时候便需及时进行装备底座锚定，而这种联动预警便需要了解风速的数值、装备或厂房的物理结构、风速导致侧翻的数学关系，通过以上种种数据、关系的模拟，从而能够形成自动预警、预案启动等高效率侦测功能。
智慧园区的层次三，也是目前我们看到国内外都在尝试的，便是常说的“仿真模拟”等，其中加入大量的人工智能，例如视觉训练等技术。在园区勾勒之前，业主总希望其建设方案能够最符合未来降本增效的最大生产力要求，但是这种最大生产力的考虑，更多是从设计师、方案团队的经验模拟，并没有在实际测试过，而为了实际测试则需要先投产再试验，这就形成了“先有鸡，还是先有蛋”的逻辑矛盾。
我们看到在类似英伟达的Omniverse等系统中，通过对厂区方案的高逼真还原，例如在物流园区则可以让物流机器人不再按人类指定路线行进，而是让其在深度学习中自行计算出最佳的物流仓储和分拣工作台的最佳路线，从而反向指导物流仓的设计方案；或者在其他规模生产的制造商企业中，通过对商品高逼真的还原，从而作为视频素材反补人工视觉学习，让其能够在实际工厂投产、新产品生产之前便有了对新产品的认知，从而应用到类似物流转运、打包封装、工艺流程优化等多个方面。
如上，智慧园区的不同层次，对应了不同的成本、业主诉求、价值效益，而其支持的算力和技术也从本地设备向云计算、WebGL引擎向云计算引擎转变，其中关键就在于承载的数据体量、精细度、多源数据融合使用程度。