阐述以智能驾驶技术为核心的整车智能化路线演变方向。 希望通过白皮书的发布与传播，协助智能驾驶产业能够 成为更加具象化的新质生产力，激发行业及全社会的创 新活力，助力汽车强国与交通强国建设。 鉴于产业动态演进迅速及信息获取渠道的客观约束，虽 已采取多重校验机制最大限度确保信息时效性与准确度， 仍可能存在数据更迭或认知局限导致的偏差，恳请产业 界专家及学术界同仁对文中未尽之处予以批评指正。 名称 持续的车辆横向和纵 向运动控制 目标和事件探 测与响应 动态驾驶任务后援 设计运行范 围 0 级 应急辅助 驾驶员 驾驶员和系统 驾驶员 有限制 1 级 部分驾驶辅助 驾驶员和系统 驾驶员和系统 驾驶员 有限制 2 级 组合驾驶辅助 系统 驾驶员和系统 驾驶员 有限制 3 级 有条件自动驾驶 系统 系统 动态驾驶任务后援用户 （执行接管后成为驾驶员） 有限制 4 级 高度自动驾驶 1-1 驾驶自动化等级示意图 第一章 智能驾驶概念与发展辨析 03 在上述驾驶自动化的 6 个等级之中，0-2 级为驾驶辅助， 系统辅助人类执行动态驾驶任务，驾驶主体仍为驾驶 员；3-5 级为自动驾驶，系统在设计运行条件下代替人 类执行动态驾驶任务，当功能激活时，驾驶主体是系统， 各级核心区别如下： （1）0 级 驾 驶 自 动 化（ 应 急 辅 助，emergency assi

灯塔指标 4 、建立 一 个数据收集机制并动态监控指标的变化 数据收集系统 ？ 日成本监管指标体系如何形成？ 15 查看详情 查看详情 查看详情 建立有竞争力的数字化工厂 如何建立数据收集系统 面 点 线 动态齐套 数据超市 指标监控 智能提醒 令 开机后半小时未收到首检报告自动报警和呼叫 案例： 如何用软硬结合的方式确保首检真实 性 22 物料 动态齐套 PMC 生产过程 交期竞争力的核心在动态齐套 设备 模具 销售 仓库 采购 品质 23 2 动态齐套案例 ( 一 ) 4 动态齐套案例 ( 二 ) 25 专注于订单全生命周期管 控 26 播放时 点击对 应模块 有惊喜 成本看板 产最小单元 ) ， 并用任务链的方式构建动态 灵活 的协作网络， 解决了过去基于流程仿真 ( 固化 ) 思路的工厂数字化方式带来的不灵活， 与实际经 营不匹配的痛点， 实现了低成本， 快部 署， 易落 地的通用型工厂数字化 这种解决方案不依赖于物料追踪逻辑， 而是基于任务链上各执行节点的结构 化 交互所行成的企业数据超市来完成动态高效的跨部门， 跨工厂的协作 。 任务链：

柔：多品种卫星变批量共线生 产能力，支持工厂生产组织柔性可重构、工艺流程柔 性可配置、硬件装备柔性可兼容、软件接口柔性可接 入。2） 敏：快速响应与敏捷制造能力，具备面向订单 与扰动的快速响应与动态调整、集成自动化装备实 现快速总装集成测试等能力。3） 精：精密制造与精 益生产管控能力，包括卫星高精度装配测试与检测、 以精确流程控制+精准计划调度+精益资源配套+ 精细质量控制为核心的精益生产管控。4） ，包 括 产 线 层、设备层、通信层、数据层、业务层、应用层 6 个层 级。具体如下：1） 应用层：融合数据挖掘、数字孪 生、人工智能技术与卫星制造业务，形成可视化监 控、资源瓶颈诊断、智能动态调度、进度/质量/状态 预测、数据挖掘分析等创新应用。2） 业务层：实现 工厂跨域协同管理、工艺设计管理、计划/资源/质 量管理、供应链协同管理、产品全周期管理、工厂生 产运营管理等业务集成应用。3） 针对卫星制造产业链计划-资源-质量跨域协同管 控、工厂制造全要素物联集成等需求，研究基于工业 互联网的产业链跨域协同技术，构建“云+网+端”融 合的卫星工厂跨域协同环境，实现模型与数据驱动的 设计工艺协同研制、总装拉动的计划资源动态协同调 度、数实结合的产品质量精细协同控制等应用。 2.1.1 “云+网+端”融合的卫星工厂跨域协同管控 总体架构 融 合 云 平 台 、工 业 互 联 网 等 技 术 ，研 究 构 建

城市 智慧 消防 管理 平台 工商 城建 交通 教育 环保 公安 卫生 气象 …… 社区智慧消防管理平台 四 一 消防设施可视化管理系统 二 视频智能动态监控系统 三 消防用水可视化管理系统 四 消控联网可视化管理系统 五 消防电气火灾可视化联网设计 六 室外消火栓监测系统 七 VR 培训系统 八 CONTENT 目 录 1. 三个层 次 ： 消防设施管理层 、 可视化管理层和巡查 管理层 。 智慧巡查 2. 功能设计：消防设施管理→巡查任务管理→巡查统计 管 理→隐患整改管理→人员管理→首页汇总信息→消防设 施 动态监测 智慧巡查 首页信息 消防巡查 / 智能巡更可视化管理系统运用信息化的手段 ，涵盖 了消防巡查 / 智能巡更管理的各个方面。 帮助企业实现了安全巡查 / 巡更管理的数字化、 建立消防户籍化管理档案 ，实现监管责任和主体责任双到位 建立各类信息的统计分析 ，实现安全管理精细化 建立安防 / 消防一体化管理体系 ，提升综合管理效率 智慧巡查 价值 消防设施可视化管理系统 视频智能动态监控系统 消防用水可视化管理系统 消控联网可视化管理系统 五 消防电气火灾可视化联网设计 六 室外消火栓监测系统 七 VR 培训系统 八 消防大数据平台 CONTENT 目 录

急 准 备 应 急 处 置 救 援 应 急 模 拟 演 练 安全 防护 卡口 出入 管理 运输 公司 与车 辆基 础信 息 运输 车辆 动态 监控 运 单 信息 查询 与推 送 交 易 服 务 在 线 培 训 舆 情 监 控 基础设 施层 园区云平台： GPU 计算、 CPU 园区运 营管理 中心 （ IOC ) 开业务应用设计 危险品 画像 特种设 备画像 基础设 施画像 企业画 像 综合分 析 态势感 知 动态展 示 指挥调 度 研判决 策 事件回 溯 交互展 示 共享 与交 流管 理 能效 分析 与优 化 公 文 管 理 废气装置运行的在线监控、排放指标是否正常，对于工厂的有毒、可燃气体的在线运行状态进行实时的监控，对 于具备数据采集的重大危险源进行库存液位的在线监控，防止安全上的突发情况发生，通过数据异常报警、数据 的可视化，及时的掌握运行动态，加强管理，将突发事件的危害降低到最小。 数字孪生底座 数字孪生底座 3 级 标 准 级 模 型 标准模型级别 ， 主要数据 源精度 1 ： 500~1 ： 2000 ， 适用于厂区周边区

化。采用高性能计算集群和分布式计算框架，支持大规模并行计 算，提升模型训练效率。为了提高模型推理的速度和准确性，引入 边缘计算和云端协同机制，实现实时数据处理和分析。此外，计算 层还支持动态资源调度，根据业务需求自动分配计算资源，确保系 统的高效运行。 服务层提供标准化的 API 接口和微服务框架，支持业务的快速 开发和集成。通过服务治理和监控机制，确保服务的高可用性和可 扩展 管 理者实现科学决策和高效管理。 为提升系统的整体性能，架构设计中引入了以下关键技术： - 分布式存储与计算：实现海量数据的高效处理。 - 边缘计算与云端协同：提升实时数据处理能力。 - 动态资源调度：优化资源利用效率。 - 微服务架构：提高系统的灵活性和可维护性。 通过以上设计，大模型底座能够为工业园区数字政府提供强有 力的技术支撑，实现业务的智能化、高效化和可持续发展。 2.1 采集节点和系统能够访问数据源。 数据采集的具体流程包括以下步骤： 1. 数据源识别与接入：根据业务需求，识别并接入各类数据 源，配置采集协议和参数。 2. 数据采集调度：根据数据更新频率和优先级，动态调度采集 任务，确保高优先级数据优先采集。 3. 数据预处理：在采集节点对数据进行初步处理，如格式转 换、字段映射、数据清洗等。 4. 数据存储：将处理后的数据存储到分布式存储系统中，支持

工操作逐步过渡到自动化、 数字化、网络化直至智能化的深刻的模式变革。从工艺设计效率提升的角度看，AI通过机器学习算法， 能够迅速解析大量历史数据，快速精准地设计出最优的工艺方案，甚至可以实现实时动态优化。这样 大大缩短了研发周期，降低了成本，提升了产品的综合性能。 汽车制造AIGC更是对企业整体运营和决策方式的根本重塑。AI赋能的智能决策系统能够实时收集、 分析海量生产数据，通过对各类指 侧重于对未知的、以数据科学为代表的相关场景，通过实时分析生产数据，生成工艺参数推荐、 故障诊断报告、设备预测性维修建议等，进行实时工艺指导与优化，指导现场操作人员精确作 业；或根据实时生产状态动态调整生产计划，优化资源分配，以应对变化的市场需求或突发状 况。 语音技术 04 语音识别与合成技术用于人机交互与信息传递，提升工作效率与用户体验。语音识别是将口头 指令或对话转化为文字。可用 其次，该模型能够自动生成优 化后的工艺参数和生产流程，从而实现工艺设计效率的显著提升。在生产执行阶段，智能决策大模型 通过实时监测生产线的各项数据，如设备运行状态、产品质量检测结果等，进行实时的动态调整和智 能决策，确保生产过程稳定、高效运行；此外，智能决策大模型还可以对生产全过程产生的大量数据 进行深度分析，形成智能质量控制体系。 在供应链管理层面，智能决策大模型能够实现精准的物料需求预测，自动协调供应商关系，优化库存

化转型基础支撑。 18.健全数据驱动的行业管理与企业服务体系。支持建设 电子信息制造业数字化转型智慧平台系统，构建电子信息重 点产业链“一链一档”、重点企业“一企一码”画像数据库， 提升行业发展的预测预警和动态运行监测水平。研究构建电 子信息制造业数字化转型运行监测指标体系，探索主动服 务、精准施策、融合共治等跨部门综合行业管理新模式。 三、组织实施 （一）加强统筹协调。建立部门合作、央地联动、产业 改造目标：数字化协同研发 实现方式和需要条件：数字化协同研发利用先进计算技 术为不同区域、部门甚至企业之间的协作提供统一平台，消 除信息孤岛，提高研发效率。通过统一计算协作平台，根据 需求动态调整计算资源，为设计、仿真、测试提供高性能的 计算资源，降低设备购置和维护成本，缩短研发周期。 重点适用行业：新型显示行业、先进计算行业、消费电 子行业。 典型场景 2：产品设计 12 数工作量大，异常处理速度慢，无法及时响应生产需求。 改造目标：工艺动态调优 实现方式和需要条件：建立生产过程全流程一体化管控 13 平台，应用先进计算、工艺机理分析、多尺度物性表征和流 程建模、机器学习等技术，构建工艺参数预测模型，实现批 次化生产过程工艺参数动态监测与控制，通过对各批次生产 数据、设备状态和产线产能、产品良率和质量控制指标等参 数动态分析，进行工艺优化。 重点适用行业：通信设备行业、先进计算行业、时空信

成文案、图纸和代码 等内容，提供智能化经营决策辅助分析，从而提升工作效率。 此外在智驾数据检索挖掘阶段，通义千问 VL 大模型凭借良好的泛化能力，能在复杂道路场景中识别小模 型难以捕捉的静态和动态对象细节，自动完成高质量数据标注，大幅提升“黄金数据”挖掘的准确率和效率。 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 9 场景篇 10 汽车行业 AI 要定义来看，基于驾驶自动化系统能够执行动态驾驶任务的程度，根据在执行动态驾驶任务中的角色分配以及 有无设计运行条件限制，将驾驶自动化分成 0-5 级，共 6 个等级。其中，L0 表示系统具备持续执行部分目标 和事件探测与响应的能力，当驾驶员请求驾驶自动化系统退出时，能够立即解除系统控制权 ；而 L5 则代表系 统在任何可行驶条件下持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。 随着人工智能技 名称 持续的车辆横向 和纵向运动控制 目标和事件探索 与响应 动态驾驶任务后援 设计运行 范围 0 级 应急辅助 驾驶员 驾驶员及系统 驾驶员 有限制 1 级 部分驾驶辅助 驾驶员和系统 驾驶员及系统 驾驶员 有限制 2 级 组合驾驶辅助 系统 驾驶员及系统 驾驶员 有限制 3 级 有条件自动驾驶 系统 系统 动态驾驶任务后援用户 （执行接管后成为驾驶员） 有限制 4 级 高度自动驾驶

和迭代，实时滚动更新发布最新预测结果，并提 供丰富的报表与 KPI 展示，快速精准捕捉市场波 动。 需求驱动的智能补货决策 在需求预测的指导下，针对不同仓库网络类型和 商品特性，我们均可为企业提供定制化的智能补 货策略，包含动态安全库存补货、长尾品补货、 易腐品补货、促销活动补货等，帮助企业在提升 服务水平的同时降低库存积压。  更精准快速的销量预测  更低的库存占用成本  更高的库存周转率  更有效的部门间协同计划 需求分类 多层级预测结果 预测报表 智能预测配补货技术架构 适配多种主流业务系统，大数据的分布式计 算架构，基于容器的可扩展快速部署体系 技术特色 人工智能预测算法、分布式计算、概率预测 的动态安全库存算法、多种库存策略、运筹 学库存优化算法 服务特色 提供城市地理大数据服务，支持门店级需求 预测 提供独立的预测和补货算法 API 服务 可根据客户场景定制算法和系统功能 2.1 仓储优化的关键优势 收货作业 补货作业 装车作业 拣货作业 交叉转运 上架作业 库存盘点 基于人工智能 + 运筹学的仓储大 脑 基于人工智能及优化运筹算法，突破传统标准业 务规则下的效率瓶颈，动态配置上架策略、补货 策略、波次策略、拣货路径优化策略及任务分配 策略，大幅提升库内整体作业效率。 多样化的功能配置 算法具有高度的扩展性与灵活性，结合行业特 性与业务特色，为企业量身定制智能、轻量、