数据开发平台 数据资产平台 分布式计算存储平台（ Spark/Flink/EasyManager ） | Cloudera | FusionInsight | Hashdata 全域数据仓库 实时数据仓库 全域打通 实时计算 智能萃取 持续运营 数据驱动业务 数据能力共享 数据基础建设 数据科学平台 实时任务 任务运维 数据地图 数据模型 数据质量 可视化实验 Notebook 离线任务 统一规划，平台为核心，实现硬 件标准化、大中台、小前台的互 联网架构，在夯实平台的基础上， 形成不同工地应用菜单式建设， 夯实将来对接上游和下游系统的 基础，为形成体系化智慧工地管 理做准备 通过物联网技术，全域精准感知 工地状态和安全态势，自动定位 并分析事态发展，给出科学决策 xx 智慧工地平台 智慧工地应用 服务模式创新 用户体验创新 数据协同创新 功能规范，安全 可靠，随技术进 步升级 云端汇聚整合行业

太极计算机股份有限公司：构建“全域智联”新生态 赋能智慧园区创新发展新模式 中汽数据（天津）有限公司：应用大语言模型技术推动汽车试验场景实现智能化应用 中信戴卡股份有限公司：人工智能驱动灯塔再升级 山西锦波生物医药股份有限公司：应用自研“AI胶原智脑系统”推动企业全生命周期管理 实现降本增效 哈尔滨电机厂有限责任公司：应用人工智能及柔性制造技术 打造定子冲片全域数字化柔性生产车间 中船重工 效 赛力斯汽车有限公司：多模态深度学习技术赋能新能源汽车焊点质量在线检测与管控 贵阳航发精密铸造有限公司：航空发动机定向晶涡轮叶片铸造数智化车间建设 西安吉利汽车有限公司：应用视觉AI技术推动全域制造征程 新疆昆仑锌业有限责任公司：应用综合赋能平台等技术推动铅锌冶炼项目实现数字化智能化 二十一 二十二 二十三 二十四 二十五 二十六 二十七 二十八 二十九 三十 三十一 情、生态环境、市场反应。通过制定合理明晰的政 策，引导企业深刻认识到数字化转型重大意义，调动激发企业实施数字化改造的积极性，以高位推动带动行 业进步。通过打造试点城市，以优势带动劣势，以典型示范带动全域推进，充分释放数字化对传统产业的赋 能、叠加、倍增作用。 四、经验启示 先后培育了中车唐车、唐钢、首钢京唐、金隅冀东、三友等一批两化融合领军企业，为制造业企业数字 化转型升级起到了引领示范作用

从牛的“群体”精细化到“个体” 信息，奶源 资源全域信息化整合  数据采集“更细、更快、更准、更广” 数字化奶源 智慧供应链  销售、生产计划与市场高度协同  生产、物流资源灵活优化配置  重构对消费者的认知  消费者标签与画像  可识别、可触达、可沉淀 消费者洞察 物流商 物流商 物流商 全 全渠道数据采集、全域数据中心、全链路业务分析 统 统一数据埋点采集、统一数据模型、统一数据服务 统一数据埋点采集、统一数据模型、统一数据服务 通 全域数据的打通与链接、业务全流程的打通与链接 数据 整合 问题现状 网络布局 需优化 订单处 理效率 低 销量预 测不准 确 排产计 划待细 化 全局成 本难洞 察 现状梳理 解决方案 问题分析 数据潜力未挖掘 平台工具缺失 人工经验依赖  自有数据价值充分发掘 订单，经销商进销存，工厂，分仓出货数据等进 行充分挖掘分析，发掘企业自身数据资产的价值

化路径。只有当技术创新深度融入安全的框架，并根植 于创造社会价值，才能让科技成果转化为普惠民生的发 展动能，让每一条道路都通向更美好的安全出行图景。 技术突破是根基，安全落地是底线。自动驾驶技术的核 心在于构建全域要素深度融合的智能系统。需要在感知 算法、决策控制、高精定位、计算芯片等关键领域持续 深耕，同时以更高标准解决复杂交通场景下的长尾问题。 但技术的进步必须以安全为前提，必须将“可解释性”和 中枢。 车端算法层划分为管理域、算法、应用、安全域等，核 心特点是融合实时决策与多重安全保障机制。管理域 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 车端硬件 2.1.1 感知硬件 感知硬件作为智能系统的“感官中枢”，主要分为车外环 境感知、车辆状态感知及车内环境感知，通过对内外部 的环境感知与车辆状态感知的协同，实现对内外部环境 和自身状态的全域感知。 2.1.1.1 车外环境感知 （1）摄像头 摄像头是智能驾驶的基础部件，指的是通过对拍摄的图 像进行图像处理，对目标进行检测，并输出数据和判断 结果的传感器。摄像头通过光学镜头采集图像，将光信

；零售 6 % ； 3C 电子 16 % ；汽车 25 % ；家居 3 % 。 1 用户沉淀（ AIPL 消费者分类精准运营、 Data bank 消费者资产管理）； 2 营销推广（ UNI-MK 全域精准营销、营销矩阵多层级解决方案、用户无界沟 通互动、直播内容运营……）； 3 人 - 货 - 场精准匹配（流行趋势预测发布、数据赋能商品企划、目标人群精准 投放、全渠道布局、精准选址、单店订货线上线下全渠道货品高效流转快速柔 营销失语 （营销对谁 讲？在哪 讲？讲什 么？ 2 ）、数智化创新缓慢将带来多种风险 公司高管中数智化人才不足 83 % ； 公司最缺数智化人才排序： 大数据分析与洞察专家 54 % ； 全域营销专家 48 % ； 数智化项目管理专家 45 % ； 首席数字官 36 % ； 数据中台、业务中台等系统搭建 专家 35 % ； 产品开发专家 17 % ； 兼具线上线下零售经验的新零售 负责人 数据的快速增长与数据处理能力的矛盾日益尖锐。 2019 年是中台元年。 中台战略是阿里通过自身实践孵化出来，让营销、出行、智能网联、生产制造、 研发设计与供应链间的数据的聚合与共享，支持业务快速创新。通过整合、拉通 全域数据，基于数据中台构建的新型企业 DT 架构，可以达到快速、低成本的创 新业务孵化，真正实现了“一切业务数据化”、“一切数据业务化”。 推动数据智能的工业 AI 在生产排产、供应链管理、设备维护、能耗管理、工厂

等基本测评项的基础上，从物理安全、运行安全、 信息安全保密、安全保密管理、产品选型与安全 服务等方面，设计园区网络安全保密防护框架。 安全域划分 制定“分区、分域、分级”安全防护策略，在信息流向可控的前提下，通 过 VLAN 、防火墙手段合理划分安全区和安全域。通过信息系统总体描述， 在综合分析的基础上，根据网络信息密级、系统重要性和安全策略，并结合 实际业务情况，将园区内网分为 6

0 1 智能制造 工业智能 4.0 全球主要国家战 略 中国制造 2025 ：十大重点产 业 政策背景：国家对工业制造的发展战略 工业现状与客户痛点 数据是驱动智能未来的可持续资源 通过全域数据赋能产业升级 0 2 全产业链解决方案 如何 降本增效 显性问题 隐性问题  生产流程欠规范化  生产管理信息滞后  质量管理效率低下  信息系统信息孤岛  生产设备泛多样化

实现车间多种设备动作的驱动、攻坚位置 状态的变化、故障预警及调度规划等功能 物理世界一体化感知 异构设备数据集成 构建一体化感知网主要是利用定位、 视频监控、无人机、遥感等技术，以 AI 为监测技术赋能，实现感知范围 全域覆盖，在扩大物理世界实时在线 监测范围的同时，提升监测能力 基于数据资产的数据治理 构筑企业级数据治理综合体系，明确关键 数据资产的业务管理责任， 依赖规范的制 度流程机制，构建有效的管理平台及工具，

满足高级自动驾驶 5G-V2X 目标是更低时延、更高可靠性、更大带宽、更精准定位和更全面的覆盖 5G-V2X 的创新解决 5G-V2X 在 Uu 、 Sidelink 同时进行创新 5G+RTK ，实现全域亚米级高精度定位 目录 1. 5G 关键技术介绍 2. 车联网解决方案  车联网概述  车联网需求分析  车联网解决方案  车联网案例 3. 智慧医疗解决方案 4. 智能教育解决方案

以满足客户对信息采集、数据分析、虚实互动、精益生产、敏捷供应等的迫切需求。 解决方案与产品 ——生产过程智能化的价值 愿景： 通过《数字孪生虚拟数字化工厂设计平台》 ，实现对复杂工业场景的全域感知、孪 生建模和深度仿真， 达成对工业系统和生产过程的全要素协同管控和全局优化运行，形 成人机协同、虚实互控、数实融合的新型生产方式。 定制、智能、创新，助力企业实现 数字化转型升级降本增效。