础设施的可用性、完整性、保密性对于国家安全至关重要，没有网络安全就没有国家安全，就没有 社会经济的稳定运行，保障人民群众的合法权益更无从谈起。因此对于各大企业而言，要及时检查 并修复存在的安全漏洞，提升安全防御能力，不断增强网络安全意识并保持警惕。 车联网安全研究报告（第六期） 15 3.4 奔驰、宝马、法拉利接连中招，API 漏洞再出江湖 3.4.1 事件回顾 2023 年 1 月初，知名白帽黑客 设计和实施过程中，需要更加注重规范性，严格遵循最佳实践，并对 API 进行全面的安全性测 试。同时，汽车制造/供应商还应实施严格的身份验证措施，密切监控网络流量以识别潜在的恶意攻 击，确保 API 中每一层都具有完备的安全防御措施。 3.5 特斯拉系统遭黑客破解，OTA 背后的“灰色”市场 3.5.1 事件回顾 众所周知，特斯拉除定期进行软件/固件更新，修复汽车漏洞，改善系统性能外，还支持以付费 方式，通过空中下 去活跃在线下车辆 改装市场的 ECU（Electronic Control Unit）刷写服务，正逐步向线上转移，服务背后是黑客与车企 之间的博弈。车企及其利益相关者需要共同努力，构建完备的安全防御体系以确保 OTA 升级的顺利 进行。 3.6 供应商遭网络攻击，致丰田日本工厂被迫停工一天 3.6.1 事件回顾 2022年2月28日，丰田汽车宣布，由于其供应商小岛冲压工业株式会社（Kojima

换及报警功能，并可与监控联动，前端部份主要有合金线、高压绝缘线、终端杆、 中间杆、各类绝缘子、警示牌、万向底座、线线连接器、紧线器等组成，可拉成四线、六线或多线。 (1) 具有物理屏障、主动反击、延迟入侵、准确报警等特性。 (2) 基于脉冲机制，抗干扰能力强，适用范围广。 (3) 适应任意复杂地形环境，实施方便。 (4) 零误报率，可靠性高 ( 克服了 实际业务情况，将园区内网分为 6 个区，即专网接入区、安全管理区、数据 中心区、普通终端区（办公楼）、特殊终端区（厂区）和核心交换区。 建筑智能化 - 计算机网络系统 上网行为管理 流量控制 下一代防火墙 入侵防御、入侵检测 终端准入系统 （包含杀毒） 边界防护（网闸） 数据库审计 日志审计 数据备份 漏洞扫描 网络安全 部署 安管中心 堡垒机 物联网安全准入 根据《涉及国家秘密的计算机信息 根据《涉及国家秘密的计算机信息系统分级保护技术要求》，本项目安全管理级别暂定义为：秘密级； 信息系统当中包含有秘密级的国家秘密，其总体的防护水平不低于国家信息安全等级保护三级的要求，信息系统达到分级保护的技术标准。 •入侵防御 •安全审计 •风险评测 •分级保护 •终端防护 •边界防护 •安全管理 •安全保密策略 •国产品牌 态势感知平台 建筑智能化 - 计算机网络系统 信息安全等级保护体系

语音识别，手势识别 - 传感器及其数据融合技术 - 通讯基础设施及信号覆盖范围 - 网络通讯延迟 - 服务平台的建设及完善 - 高性能处理器及软件系统平台 - 云端大数据处理 - 网络安全，黑客防御，非法操 控 智能网联新能源车研发解决方案 网联化系统研发方案 确保协同、数字化的持续性、多领域的追溯性以及功能安全 人、车以及外部世界的互联研发 驾驶员 信息系统 ECU 通讯开发 车载终端 车辆网联化解决方案 汽车 Audio 音频处理 Wide Audio Design and testing solutions A2B Engineering Service 主动降噪，汽车音频增强， A2B 技 术 ANC AVAS Active Noise Cancellation Vehicle Sound Enhancement ESS, AVAS etc.

算法架构演进 19 2.2.2 算法场景应用 20 2.3 云端训练 20 2.3.1 训练数据 21 2.3.2 训练芯片 22 第三章 智能驾驶行业赋能与场景创新 24 3.1 主动安全 25 3.1.1 碰撞预警（FCW/RCW） 25 3.1.2 自动紧急制动系统（AEB） 25 3.1.3 紧急转向辅助（ESA） 26 3.1.4 自动紧急转向（AES） 通过 OTA 升级模块接收云端模型更新，结合故障诊断 功能确保系统可靠性；算法包含轨迹生成、意图预测、 网络服务、地图服务、定位模块等关键环节，并集成神 经网络实现环境理解与决策优化；应用主要包含主动安 全、巡航以及泊车等功能；安全域则从功能安全、网络 安全等维度构建防护体系。该层深度依赖平台层的硬件 算力，芯片提供神经网络推理所需的计算资源，域控制 汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书 06 摄像头每秒能记录或显示的图像数量，越大画面实 时性越高、提供的信息越精细，但帧率过大对目标 识别提升有限且算力消耗大 （2）激光雷达 激光雷达是激光探测及测距系统的简称，是一种以激光 器为发射光源，采用光电探测技术手段的主动光学遥感 设备。激光雷达通过发射器向环境发射激光束，激光遇 到物体后反射，接收器捕捉反射光，根据发射与接收的 时间差计算距离，并结合激光扫描角度和旋转频率，还 原物体的形状、位置和空间分布，为系统提供高精度环

化”，接入企业生产车间各关键区域的现场监控视频，管理人员可通过平台进行 实时查看，平台通过危险废物出库转移全过程 GPS 定位、与交通部门联网对接， 针对危险废物转运途中超期及位置异常情况可主动预警，创新监管手段，变“被 动防治”为“主动预警”，有效提升了监管部门的风险管控能力。 5. 其他亮点 （1）、项目具有可推广性 本项目成功地在企业试点应用，眉山区域作为四川省确定的八个千亿化工产 业基地之一，同 先做到供需双方线上直接交易。实现了申报方式变革，变过去月度、季度、年度 申报为现在实时申报，解决底数不清问题；管理方式变革，变过去被动发现问题 为现在及时预警提醒，解决情况不明问题；服务方式变革，变过去企业主动申报 方才纳入服务对象为现在通过收集体系建设提供“地毯式”服务，做到应管尽管， 解决监管盲区问题。 对危险废物产生、收集、贮存、运输、利用、处置进行全环节管理，目标做 到“来源可查、去向可追 理向 避免问题发生的主动式管理转变，提高监管效率。 此外，平台拥有视频监控功能，可实现危险废物的产生、贮存及处置全过程 “可视化”，接入企业生产车间各关键区域的现场监控视频，管理人员可通过平 台进行实时查看，平台通过危险废物出库转移全过程 GPS 定位、与交通部门联 网对接，针对危险废物转运途中超期及位置异常情况可主动预警，创新监管手段， 变“被动防治”为“主动预警”，有效提升了监管部门的风险管控能力。

........................................................................490 8.6.2 大数据分析，园区事故智能预警与“主动安全”..............................................................490 8.6.3 标准先行，可推广的智慧化工园区建设范式.... 关系统都会迁移到乍浦镇气象中心机房中，管委会机房及相关设备设施另作统 一规划。 港区气象分中心机房采购设备如下：核心交换机 1 台、24 口接入交换机 1 台、48 口接入交换机 5 台、出口防火墙 1 台、入侵防御设备 1 台、上网行管理 1 台、应用服务器 1 台、机柜 3 台、消防系统 1 套、精密空调系统 1 台、综合布线 系统 1 批、办公室电源系统 1 批、大楼监控系统 1 套、一卡通系统 1 套、多媒体 息进行控制，阻止非授权及越权访问。  边界完整性检测 边界的完整性如被破坏则所有控制规则将失去效力，因此需要对内部网络中出 现的内部用户未通过准许私自联到外部网络的行为进行检查。  边界入侵防范 主动阻断针对信息系统的各种攻击，实现对网络层以及业务系统的安全防护， 保护核心信息资产免受攻击危害。  边界安全审计 在安全区域边界建立审计机制，对进出边界的各类网络行为进行审计，与主机 审计

合。在顶层，我们持续投资于关键领域的颇具颠覆性 应用程序，例如基于生成式人工智能的编码。在中间 层，我们让客户可以轻松获得构建和扩展生成式人 工智能应用程序所需的所有模型和工具，并且具备了 客户可从亚马逊云科技服务中获得的相同的安全防御 能力、访问权限控制等功能/特色。底层是用于训练 LLM 和其它基础模型来生成推理或预测的基础设施。 凭借企业级的安全性和隐私性、可供选择的优秀基础模 型、数据优先的方法以及性能卓越、成本合理的基础设

ARIMA 时间序列异常检测 Ipe JunN ET WO R KS 6 JU P· e driven by mist AI 人工智能驱动的支持 AI 依靠的是持续数据的积累 利用人工智能主动解决的客户 IT 问题的百分比 January 2019 Juniper Public Junipe: N ET WO R K 11 从端到云的保障 • 应用程序、用户、设备和会话的可见 性 • 实时客户端数据、主动射频调整 • 集成 Wi-Fi 、 vBLE 和物联网 90% AIOps 领导者 • 实时 SLE 全栈 • 唯一会话式 VNA （ Marvis ） • 7 年以上数据科学经验 是过去从未尝试之举” 主动自动化和自 线优接先 入 排 P 零售企 业 0 在 处 复现司存场 5% 公 不 的 8 头部 科 /10 全 0 顶 级 需 / 要 1 以上 动的 % 驱 9 “A 几乎可以 排障提速 20 /20 世界最大的云提供商 18 /20 全球知名大学 自动化、增强型的 PKI 和主动 优化措施促使网络服务支持

乏逻辑和规范化数据使模型生成内容存在 信息丢失和违规的风险。 大模型无法确保 生成内容完整、规范、可信 04 通用大模型采用的是一问一答的交互方式， 一方面受提示词的影响，生成内容变化较 大；另一方面，大模型不能主动向用户搜 集需求，也会导致生成内容不完整。 大模型 交互方式智能性不足 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书 17 PAGE 汽车设计过程涉及文本数据、图像数据、音频数据等多模态的设计交互及数据处理，通用语言大模型 设计 师的知识能力体系进行构建和训练，从而期望获得与设计师相近的汽车开发能力。设计大模型将通用 语言大模型作为基座模型，并通过向大模型注入标准规范流程等文件，使大模型具有独特的知识内容 体系和主动交互收集完整需求的能力。在本节中，我们将以一汽NKL VEHAITM为例进行分析。 (3) 工具链：工具链是汽车设计AIGC系统生成的执行单元，设计大模型只负责数据的转化，也就是将 输入数据按照 通 过流程等企业私域知识训练，使大模型具备自动识别流程完整性能力。 • 三是模型对于输入知识的补全能力，设计大模型通过搭建本地化的企业大模型，通过模板等企 业私域知识训练，使大模型具备完整需求主动交互收集能力。 • 四是应用的具体场景与需求，针对于不同的具体场景，提供不同的交互逻辑与问题解决方式， 在不同的应用领域上，提供特化的训练模型。 2.2 汽车设计AIGC系统 2.2.2.2

挖掘最优的参数组合 AI 预测 + 行动力：  感知环境；  采取行动；  实现特定目标。 对设备实现预测性维护 AI+ 设备管理（预测性维护） 基于设备运行状态——实时监测与数据分析的主动维护策略：  持续采集设备运行参数（如振动、温度、电流等）；  利用机器学习或物理模型预测设备劣化趋势；  在故障发生前，精准定位风险点并制定干预计划。 全面设备管理体系的三类方式比较 模式 及时发现潜在问题并采取预防性措施。 预警和故障定位 减少维护成本 提供实时机床健康状态信息 持续监测和分析设备状态 通过 AI ，打造预测性维护的“预测”能力： 基于数据科学决策，提前掌握风险，实现“智能预测 + 主动维护”。 图形 1 案例 浙江申轮——减速机基于振动的轴承故障预测（一） 项 目 概 要 项 目 范 围 项 目 价 值 浙江金华 2022 年 浙江申轮 • 单台设备远程监控； • 构建设备全生命周期知识库（行业标准、操作 手册、历史故障案例、智能点检保养等）； • AI 模型构建和自动更新 ; • 实现设备异常的实时监控、精准的预警和故障定位、知 识经验复用，达成“智能预测 + 主动维护”。  知识经验库  数据采集 和预处理  预测性维护  AI 辅助决策 和知识推荐 设备 IOT 平台 生产监控及分析 知识经验库闭环 故障模式识别 剩余寿命预测 维护决策