找 到半成品、提高生产效率，仓储信息、人员信息、管理信息的数字化自动采集、处理、传 输、共享等； RFID 技术引入，将使得场内半成品的生产环节管控将变得更加智能高效。 北京合瑞华思科技有限公司在 2016 年开始对工业可视化应用进行探索，经过 4 年 的实践积累，逐步形成了一套成熟的产品与管理体系，并取得了较好的应用效果。我们以 工业可视实际需求为导向，为各个工业企业 系统操作简单明了，易学易懂，充 分利用已产生的信息资源，减少人 员培训周期 性能 展示 性能展示 产品优势  仓库生产现场内部管理实现无纸化操作  出入库时间大幅度缩短，错误率降低，综 合人力成本下降  系统与管理系统对接，实时分析库存现状  所有物料信息在线监测、实时管理、库存 不足及时提示采购。随物料箱周转达到物 料追踪指引  通过电子商务平台实现远程单据下载，配 系统效益表 条码自动化、单据电子化，取消纸质单据传递环节，节省录单员， 减轻劳动作业强度，大大降低了人工成本 人工成本降低 40% 物料批次管理，遵循先进先出原则，有效防错、防呆；批次的规 范及细化管理，并有效提升仓库空间利用率；物料批次报警提示； 工作量实时查询；员工的绩效考核统计；责任的追溯和明确 仓储管理细化程度提高↑ 60% 电子化单据流，实现多人多单同时操作，提高收发料效率；最佳

安全性等方面已取得显著进展。 随着区块链与隐私计算技术的融合发展，通过数据加 密、同态计算与可验证计算等手段，有效解决了链上隐私保 护与数据共享的矛盾，形成“可用不可见”的数据流通机制。 企业能够在合规前提下安全获取并利用外部数据资源，开展 跨组织、跨领域的数据协同计算与分析，在不泄露敏感信息 6 的情况下充分释放数据价值，推动数据的高效流通与创新应 用。 （二）人工智能技术 目前，人 数据资源盘点 对企业全域数据资产（业务系统、数据平台、数据仓库等） 开展系统性梳理的过程，通过采集元数据、构建企业数据 字典、分析数据关联关系，最终形成全面的数据资源清单。 3 数据合规审查 数据合规审查则是企业为确保数据合规而开展的评估、分 析和改进等相关活动。 4 数据分类分级 数据分类和分级是依据数据的属性或特征，按一定原则和 方法对其进行区分和归类，构建分类分级体系，以便有效 管理和利用数据。 数据质量是指在特定使用场景下，数据特性满足明确或潜 在需求的程度，而数据质量评估则是对其开展系统性检查 与评价的过程。 7 数据价值评估 通过构建评估体系，旨在量化数据所带来的经济效益、业 务成效及其相关成本。 8 数据资产合规 登记 确认数据资产权属信息的基础上，对相关权利进行依法登 记的行为。 9 数据产品流通 数据主体之间进行的数据产品交换或转移过程，通过共享、 开放或交易等方式，推动数据在组织内外实现价值释放。

物料流转失控 不良品多 计 划 计划排程不合理 人 员 员工流动频繁 订单交期无法 预 期 工艺合规性无法 得到保证 质量控制计划合 理性 质量控制计划执 行性 生产进度不明 晰 频繁的订单变 更 质量分析缺失 设备异常较 多 积极性不高 库存不准确 设备成本高 培训不足 质量 物料 》》》 摄取 业务域 RGV 、 AGV 人工智 质量大数据 服务大数 据 在线监测 生产设备 智能人才 战略落地 设计规范 成本控制 设备高效 计划有序 质量稳定 管理规 范 CRM PLM 能 OPC PLC ERP HMI ● * 数字化车间：以塔网制造系统为中枢系统，以智能机器人、 AGV 、传感器为载体，实现人机互联、机机互联、机料互联， 节拍 / 产 能 OEE 分析 工艺监控 工艺预警 其他功能 异常管理 SOP 文档 物流管理 工装 / 刀 具 产品追 溯 作业管理 条码报工 批次流转 分批合批 返工 / 报 废 在制监 控 计划管理 辅助排程 协同计划 工单管理 计划调度 进度监控 行业解决方案系统应用架构 决策层 采集控 制层 移动 APP 设备报表 Modbus

一、智慧管网解决方案 3 01- 智慧管网定义 智 慧 管 网 是 在 标 准 统 一 和 管 道 数 字 化 的 基 础 上 ， 以 数 据 全 面 统 一 、 感 知 交 互 可 视 、 系 统 融 合 互 联 、 供 应 精 准 匹 配 、 运 行 智 能 高 效 、 预 测 预 警 可 控 为 目 标 ， 通 过 “端 + 云 + 大 数 据 ”的 体 系 架 构 集 成 管 道 全 生 命 管道完整性管理系统 客 户 管 理 及 服 务 客户信息管理 CR M 客 户 信 息 系 统 业务交互 商用移动端《 APP 〉 业务交互 智能 卡通 整合管道运营企业在业务及信息化方面的能力，适度整 合外部资源，依据构建数字化企业的理念，建设覆盖工程建 设、运行管理、资产完整性、隐患与应急、客户管理与服务 等方向的信息系统，实现业务全覆盖。 管道生产管理系统 安全应急管理系统 ④ 运行与维护因素 ⑤ 自然和地质灾害因素 ⑥ 蓄意破坏与其他形式破坏因 素 风险展示 风险防控 cf Dm 时 风 险 为事故发生的可能性与事故造成的 后 果的 严 重程度 的综 合 度量 Rof: 管道失效概率 R=Rof xCo Cof: 泄漏影响系数 风险等值线分布 XE 文 998 F 前 1 9 8 决 科 d 评价报告 03 智慧管网解决方

空天地信息网络安全、网络与计算系统安全、人工智能与工控安全方向形成四大特色研究方向。 车联网安全研究报告（第六期） 1 目 01 前言 2 02 车联网安全态势分析 5 2.1 安全合规政策环境利好，车联网安全发展加速 5 2.2 车联网安全能力普遍不足，关键环节存安全挑战 6 03 车联网重点安全事件解读 9 3.1 本田汽车钥匙存在设计缺陷，无钥匙进入系统再报漏洞 9 践与应用经验，以期为企业提供 借鉴和指导。 车联网安全研究报告（第六期） 4 02 车联网安全态势 分析 车联网安全研究报告（第六期） 5 二. 车联网安全态势分析 2.1 安全合规政策环境利好，车联网安全发展加速 伴随智能交通系统的推进，信息通信技术的不断演进，促进了汽车、电子、道路交通运输等行 业的深度融合和发展创新，形成了包括技术、产业、基础设施和应用服务的车联网生态，全球车联 年 2 月，11 部委联合印发的《智能汽车创新发展 战略》提出，到 2025 年，中国智能网联汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品 监管和网络安全体系基本形成。 智能网联汽车的安全合规覆盖汽车企业准入和车辆市场准入两方面，其中联网关键设备/整车认 证严重影响相关企业的业务拓展。国内《道路机动车辆生产准入许可管理条例（征求意见稿）》《汽 车数据安全管理若干规定（试行）》、《汽车

行业级智能驾驶智算数据平台预期将在数据、算力、算法三大人工智能支柱 方面提供行业级服务。 （1）数据服务。提供行业级数据服务能力，包括但不限于数据的汇聚与传 输、确权与鉴权、存储与管理、分类和分级、合规与脱敏、清洗与预处理、质量 评估与价值定义、可视化与分析、机器学习平台集成、交易与共享等。 （2）算力服务。提供行业级算力服务能力，包括但不限于算力资源跨地域 汇聚、异构算力支持、资源隔离与 共研究机构等。该项目开发了行业级数据共享平台，制定了数据标准与规则。 Catena-X 基于 GAIA-X 和 IDSA 的欧洲原则，致力于解决汽车行业中的挑 战，如供应链韧性、合规性、可持续性和监管需求。通过构建端到端的数据链， 使企业能够轻松连接到新的业务应用程序，并实现合规、弥合信息差距。项目的 技术基础包括一系列核心服务，如身份和访问管理、数据交换、以及数字孪生注 册表等，旨在促进数据的标准化和互操作性，同时确保数据主权和安全性。 我国在智能驾驶领域缺乏明确且细化的数据共享政策细则，特别是在数据确 权、定价、流通等关键环节上存在短板。在实践中，行业仍面临数据产权界定不 清、流通规则模糊、共享激励机制不足等问题，数据共享的合规性和安全性保障 智能驾驶智算数据平台发展研究报告 6 不足，许多企业不愿开放自有数据资源，这直接限制了智能驾驶领域高价值数据 集的形成，尤其是 Corner Case 和自动驾驶事故数据的汇集，制约数据生态构建。

第四，多云中立灵活部署，避免单一厂商锁定。 一体化云数据库支持在本地数据中心、混合云以及多云环境中的部署和灵活调度，显著提高了运 营效率。这种多云架构的适应性也能够更好地满足零售企业在跨境业务中的合规性要求。这为企 业提供了更大的灵活性和选择空间，避免了单一云厂商锁定风险，并能根据业务需求和成本效益 在不同环境中优化资源配置。 一体化云数据库四大能力特征，将数据基础设施从“成本中心”升级为“价值枢纽”，显著优化 著降低 AI 应用的开发门槛 和调用成本。 同时，其多云架构适配跨境合规要求，支持零售企业的全球化战略，助力其拓展国际市场 。随 着零售企业业务的全球化拓展，跨境数据合规和跨区域部署成为重要挑战。一体化云数据库支持 在本地数据中心、混合云以及公共云环境中的灵活部署和调度，其多云架构能够更好地适配不同 国家和地区的合规性要求。这种灵活性使得零售企业能够根据全球业务布局，优化数据存储和处 业内部知识库， 打造出“伯俊 AI 通识小助手”，有效避免了大语言模型（LLM）因数据不足而造 22 成“回答失准”的问题  分布式存储：伯俊科技借助一体化云数据库的分布式存储能力，在严格合规的前 提下高效存储并处理导购与消费者的海量沟通语料数据，包含品牌核心商品库、 消费者 360 度画像数据库三大核心数据资产，为训练会员成交大模型提供了安全 可靠的支撑平台。 企业收益  AI

效促进了全国范围内开展自动驾驶汽车的规模化示范应 用和新型商业模式的实践探索。同时，深圳、上海、重庆、 武汉等许多城市也在积极借助地方立法强化安全保障措 施，推动自动驾驶及相关产业的安全、合规发展。安全 无国界，中国也积极参与国际安全标准制定，推动技术 与规则的互认互通，在开放合作中贡献中国安全方案。 《汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书》的发布恰逢其 时。本书系统梳理了技术演进脉络、产业生态格局与未 程度直接决定着产业发展的深度与广度。我国已将智能 驾驶技术发展提升至国家战略高度，通过政策法规创新、 标准体系构建、测试场景开放等多维度推进技术落地。 然而，面对复杂的道路交通长尾场景应对、车规级芯片 性能瓶颈、车用操 作系统自主可控、数据安全与伦理 挑战等关键问题，产业亟需系统性梳理技术路径、研判 发展趋势、凝聚发展共识。 本书中所述的智能驾驶是行业内的一种通俗叫法，涵盖 了 许3级自动驾驶汽车上路测试及运营。二是企业竞争加剧。 头部企业正加速技术迭代，华为发布乾崑智驾 ADS 4 组 合辅助驾驶系统、比亚迪推出全车系组合辅助驾驶升级 策略、吉利汽车推出“千里浩瀚”组合辅助驾驶系统、长安 汽车发布“北斗天枢 2.0”计划、小鹏 G6 全系标配图灵组 合辅助驾驶系统等，智能驾驶技术已成为企业争夺市场、 塑造核心竞争优势的重要方向。三是用户需求升级。在 购车决策中

数据采集 ) 感知层 ( 数据来源 ) 汽车金融 汽车 o2o 未来的汽车大数据体系整体架构至少包括数据的整合、分析、应用三个层面。 平台层 ( 数据管 理 ) 数 据 整 合 数 据 分 析 数 据 应 用 应用层 ( 数据消 费 ) 用户行为 智能终端 数据处理 数据管理 数据分析 数据存储 传感器网络 行驶任务 5 完全自动化 • 系统能够完成所有环境条件下的所有驾驶任务 自动驾驶是过去 10 年最火热的赛道 ，但直到 2022 年才有部分企业推出具备 L3 级功能的车型。究其原因， 除法 规发展落后于产业发展外 ，很重要的一点在于自动驾驶系统积累的数据量还不够 ，存在安全隐患。 SAE 对自动驾驶的分级标准 自动驾驶近年来一直未能进入 L3 会议、智能 文 档处理等工具，将工程师从事务性工作中释放，为技术创新提供效率保障。 中层聚焦服务型部门 AI 化实现运营质变，在财务、采购、人力等支持体 系内植入 AI 引擎，显著提升供应链响应速度与合规敏捷性。 顶层直指专业部门 AI 化重塑核心价值链——这正是本报告的核心视角： 我们聚焦研发设计→ 生产制造→用户运营等汽车专业价值链的 AI 重构，深入 剖析 AI 如何深度改造汽车研发、制造、营销等专业领域，例如用生成式

FDA/EU/PICS 等国 际法规要求，合规的验 证 集 成 MES/MCS/RCS/SCADA /SAP 等系统交互 系统传输、对接密闭方 式 ，实现无尘化 物料拆包、称量、转运通 过工单指令自动完成生产 数字化固体制剂项目应用场景及分类 AUSTAR 数字 化 无尘 化 少人 / 无 人 化 无纸 化 信息 化 合规 化 项 目 特点 7/47 0 降 低 系 统能耗。 减少人员数量，减少手 工操作。 避免混淆、差错，防止 污染与交叉污染。 优 化 物 流 途 径 ， 无 人 化转运。 物料传输过程中，确保 准确性和安全性。 合规、 精益生产、无人 化、无尘化、无纸化、 AUSTAR 垂直流 /AGV 自动转运 物料流径简洁化 / 不同生产区间充 分采用 AGV 进行无人化转运。 ■ 以终为始，既定目标在实施过程中的实现 称 创建 号 处 方 部门 单位 生产日期 投料 称量 AUSTAR 发布 回 完成 37/47 保存 关闭 填报 目 世 台 9 ② 色 确认 目母合◎ D0 投料 日 母 台 ◎ 区 设备参数 图形化设计，拖拽修改，简单易用 能人处方端号茄述 YD0D1 衡 处方描述 液跟险 V1 南级盗宿 版本