.......................................................................................51 3.1.3 应急响应........................................................................................53 3.2 模型版本管理 系统的数据互联互通，提升数据资源的利用效率。 - 智能决策支持：通过对海量数据的深度挖掘与分析，为园区管理 者提供科学的决策依据，降低决策风险。 - 服务效能提升：基于大模型的智能化服务能力，优化业务流程， 缩短服务响应时间，提升企业和居民的满意度。 - 安全与风险管理：通过大模型的实时监测与预警功能，增强园区 的安全保障能力，降低突发事件的影响。 此外，根据《中国数字经济白皮书（2022）》数据显示，全国 确保数据的安全性和系统的可扩展性。 在目标方面，方案将聚焦于以下几个方面：首先，通过大模型 底座的建设，实现政府数据资源的整合与共享，打破信息孤岛，提 升数据利用效率。其次，构建智能化的决策支持系统，助力政府快 速响应园区发展中的各类需求，优化资源配置。第三，推动政务服 务向智能化、便捷化方向发展，提升企业和居民的满意度。最后， 确保系统的高可用性和安全性，满足未来业务扩展的需求。 在范围方面，本方案将覆盖工业园区内的多个关键领域，包括

科学性和可实施性。根据标准定义，驾驶自动化可分为 0-5 级，如表 1-1 所示。 表 1-1 驾驶自动化等级与划分要素的关系 国内分级 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 assistance）系统不能持续执行车辆的横向或纵向控制 任务，但具备一定的环境感知和事件响应能力，系统 可以在特定情况下短暂介入车辆控制，以辅助驾驶员 避险。 （2）1 级驾驶自动化（部分驾驶辅助，partial driver assistance）系统能够在特定条件下持续控制车辆的横 向或纵向运动中的一项，具备与控制相适应的目标和事 件探测与响应功能，但驾驶员仍需持续监管系统运行， 并在需要时介入。 （3）2 系统激活期间因系统出现交通事故，由责任方承担责任 系统能力 系统可持续控制车辆纵向 + 横向运动 系统执行全部驾驶任务（特定 ODD 内） 驾驶员状态 需持续监控，手扶方向盘 允许驾驶员在系统运行期间不再持续监控道路环境，但 需响应接管请求 车辆行驶范围 受系统能力限制 设计运行范围内 截止本白皮书发布日期，市场上汽车产品均处于 2 级 驾驶自动化及以下阶段，没有达到 3 级驾驶自动化程度。 根据现行交通法规及技术标准，2

与“车路协同”融合 路径， 核心在于通过人工智能重塑产业范式。企业转型通常构建三层 AI 赋能 框架： 基础层实现全员办公智能化以提升效率；运营层在财务、供应链等领域 嵌入 AI 引擎以提升响应敏捷性；战略层则聚焦研发、生产到用户运营的专业 价值 链，借助 AI 实现从“机械制造”向“移动智能体”的根本性转变。 AI 重构汽车产业价值链 AI 赋能研发设计 AI 技术深度革新了汽车 的分析和学习，实现汽车的智能化决策和控制。 汽车行业智能化价值 提升企业竞争力 在全球汽车市场竞争日益激烈的背景下，智能化成为车企提升竞争力的 关键因素。 AI 技术的应用使车企能够快速响应市场变化，推出更具创新性 和 竞争力的产品。当前，新能源汽车凭借先进的自动驾驶技术和智能座舱体 验， 吸引了大量消费者，极大地提升了品牌的知名度和市场份额。 智能化不仅体现在产品的功能上，还体现在企业的运营和服务上。车企 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

这些痛点的本质，是企 业需要一套更灵活、更敏捷的信息系统，用极简架构支撑复杂业务。对于有一定体量的企业，" 简单即高效" ：技术栈越简洁，运维成本越低，业务响应速度越快。 随着业务复杂度指数级上升，我们对 IT 架构提出了 "4A" 诉求 ——Anytime（全时响应）、 Anywhere（全域覆盖）、Anydevice（全端适配）、Anyone（全员协同），但这绝不能以成 本失控为代价。零售业的微薄利润，要求每一分 有的挑战：人工智能大模型的爆发式发展，以前所未有的速度重构消费者行为、企业运营模式与 行业竞争格局。这场变革的本质，是零售企业从粗放式流量争夺转向用户价值深度挖掘的生死竞 速——而胜负的关键，取决于能否构建支撑实时决策、弹性响应与智能创新的新一代数据底座。 从业这些年，经历了多家企业多次的主业务系统（ERP）的升级换代，每一次都是带来巨大的变 革。随着 AI 的兴起，下一代的“ERP”很有可能是颠覆现有传统流程和思路 AI-ERP。每一次 。在现实中，这些美好场景往往因企业库存数据无法实时 同步而难以实现，最终导致订单流失并损害品牌形象。 4 为了提升业务效率、满足消费者全渠道体验需求，企业亟需构建“实时-精准-弹性”三大数据能 力 ： 第一：实时用户响应。传统“T+1”用户画像促销，升级为秒级用户行为分析。 第二：精准需求穿透。通过评论等非结构化数据解析情感倾向，从“猜测需求”转向“测量需求”。 第三：弹性供应链协同。支持直播秒杀等脉冲流量和全渠道库存调度，要求数据库具备动态伸缩

我国政府高度重视车联网产业安全健康可持续发展。“制造强国”、“网络强国”、“交通强 国”三大国家战略从顶层给予支持，由各级政府陆续出台产业指导政策，从加快基础设施建设、推 广应用示范等多个方面积极响应和部署。在 2020 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。 战，而数据泄漏事件的发生，多是由于企业在网络安全体系建设过程中，内部基础设施建设不完善， 缺乏有效的安全防护措施，不能满足合规性要求所导致。因此，企业对于员工的安全意识培训、系 统的加固与持续监测、关键数据的识别与保护以及快速的应急响应机制都应给与足够的重视。 车联网安全研究报告（第六期） 13 3.2.3 事件分析 数据安全治理，也是汽车行业面临的一个重大挑战。随着车企/供应链的数字化、车载软硬件的 复杂化，在汽车整个 火墙、入侵检测系统进行网络 防护；完善数据访问权限管理机制，限制内部员工的恶意行为及未经授权的数据访问；对敏感数据 采取全生命周期的安全防护，确保数据的妥善处理和存储；建立健全实时监测系统与应急响应机制， 以便在发生数据泄露事件时能够快速采取措施。 3.3 YANDEX TAXI 遇黑客操纵，莫斯科上演交通大堵塞 3.3.1 事件回顾 2022 年 9 月 1 日上午，俄罗斯网约车服务平台

务消息便于快速响应机制执行。 方案特点： 现场刷卡快速发起，减少员工操作步骤，使用更加简单； 消息多端呈现，提高响应速度，加快事务处理； 方案描述：  当现场过程中出现特殊事务时，员工在上料端刷对应的工位卡快速 发起事务；  事务发起的同时现场多端事务消息呈现，安灯灯亮并响起蜂鸣声、 移动端消息推送、大屏看板显示会叫消息；  接收或处理人员到现场刷卡响应，同步消息状态发生改变； 协同管控：生产事务协同响应，建立 PDCA 良性循 环 车间呼叫任务协同响应，工位机、移动端、电子看板多端协同，形成 PDCA 良性循环，防止问题 滞 留，提升执行效率；呼叫数据统计分析，提前预防、促进改善 车间现场 事务呼叫 服务器任 务分配 事务呼叫 响应 事务呼叫 处理 事务呼叫 处理审核 事务呼叫 关闭 电子看板 数据魔方 呼叫网络传达，快速响应 问题共享可视化，全员参与 工序进度看板，车间生产加工进度，实时显示员工自助报工数据，便于及时跟进生产进度、反馈 生 产进度异常状况，确保生产能够按时完工 电子看板：车间呼叫看板 车间呼叫看板，车间呼叫包括工模呼叫、技术呼叫等呼叫类型，车间发起呼叫、紧急响应处理， 及 时跟进、关闭问题，防止问题滞留 电子看板：设备看板 设备状态看板，实时监控设备运行状态与设备生产任务情况，提高设备使用效率 数据魔方：企业价值洞见 专业的企业级报表管理工具， PC

数据等新兴技术研发而成的具有专业化、集成化特征的信息系统。它以满足园 区运营需求为中心，通过感知、传输、整合、分析化工园区的各类关键信息， 对安全、环保、公共服务以及工商活动等作出准确、高效的智能响应，建成基 础设施高端、管理服务高效、创新环境高质、可持续发展的园区，是智慧城市 建设的重要组成部分。 XX 港区化工园区作为临港化工园区，是浙江省重点发展的三个重点化工园 区之一，是浙江省首 术支 撑。然而，化工园区安全管理目前还存在一些难题。一方面，园区内事故发生 5 具有突然性和不确定性，在事态发展的过程中还经常出现各种无法预料的情况， 因此难于防范。另一方面，突发事故的应急响应工作一般需要多个职能部门参 与，指挥协调十分复杂，很难周全考虑整个应急过程中面临的所有困难，往往 出现事态难控制、部门间无法协同工作等问题。如何破解化工园区安全管理难 题，一个有效的途径就是建 建设覆盖整个园区的安全监管网络，采用先进、安全的生产 工艺和三废处理技术。建设区域隔离林带、人工湿地处理系 统等，达到生产与生态的平衡，发展与环境的和谐。 管理服务一体化 建立高效的公共服务平台，设立应急响应中心，集公共安 全、防灾减灾、环境保护、卫生急救、市政抢先等功能为一 体，为企业安全有序的生产创造良好环境 上海化工区的特点是提供低价、优质的公共服务和产品；在废弃物回收利 用方面卓有成效；

阿里云不仅提供强大的基础模型能力，其专业技 术团队也深入业务场景，确保通义大模型的能力真正转化为实际的运营效率提升与成本优化，实现场景化智能 应用的深度赋能。 在智能座舱领域，车企希望从“被动响应”转变为“主动理解”，为用户提供一个真正懂自己的“私人助理”。 阿里云通过端云协同的智能架构，端侧利用车内摄像头、传感器和语音交互持续学习车主习惯并识别潜在意图， 云端则依托通义大模型的强大认知 联合阿里生态服务（如支付、物流、电商、 地图等），生成个性化的服务策略。 此外，大模型的价值还逐渐渗透到车企内部经营提效中。例如，在智能客服和用户运营中，通义大模型 增强了系统的自然理解和精准响应能力，提高用户满意度，并提炼用户洞察指导产品改进。在知识管理和员工 赋能方面，通义大模型作为智能助手，可快速检索技术文档、服务手册和内部知识库，生成文案、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。 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。 随着人工智能技术的迅猛发展，其在汽

month(orc_lstupddt),day(orc_lstupddt); 查询平均响应时间差异对比： 3.6 SelectDB物化视图实践-结果分析 引入同步物化视图后，单表维度聚合查询性能得到了显著提升： 1. 查询响应时间减少：在不同并发场景下，查询平均响应时间平均提升约 10 倍，查询响应时间显著减少。 2. 吞吐量提升：物化视图显著提升了系统的查询吞吐量，平均提升约 9.5 收益-业务效果 服务 成本 创新 性能 服务支持 极大降低成本 智慧港口数据大脑 显著的性能提升 提供 7*24 小时技术支持服务、重点 BUG 天 级快速修复及重大应急保障现场及时响应，有 力支撑业务稳定运行，确保业务面对技术问题 和突发状况时能持续高效开展。 1.降低平台运维成本 2.SelectDB 极致的存储压缩比，存储成本降 低 70% 3.降低人员开发成本

智能电厂的建设与应用 背景 / BACKGROUND ０ 2 响应“十四五”规划，建立能源互联网 提升管理，节能降耗 精细化统一化管理，从数字信息化提升为智能化 目 录 / CONTENTS 01 智能电厂的定义 02 智能电厂的特点 03 总体设计 04 大数据云平台的建设 05 智能应用的建设 PART 01 智能电厂的定义 ０ 素身份认证解决方案，已成 为该领域的事实标准。 安全 - 安全服务 26 安全服务 加固 应急 分级 现场 远程 监控 值守 响应 1 监控 --- 完整的上线检测、完整的监控服务 2 应急 --- 应急响应服务 3 响应 --- 协助确立应急响应体系服务 4 分级 --- 协助安全事件分级管理服务 5 远程 --- 定期远程巡检 6 现场 --- 定期现场巡检 7 值守 --- 源和基层电厂拥有多年实际现场运 行检修经验的技术人员，建设集团 内部的技术专家远程诊断平台。通 过电厂实时上传的设备工况数据和 集团大数据云平台，所有远程诊断 服务系统内的技术专家不用到现场， 即可快速响应生产中出现的设备异 常诊断需求，实现远程实时诊断服 务。 集团端 42 交流互助服务系统 鉴于集团内部各电厂的生产运行管理水平参差不齐，面对目前惨烈的竞争环境， 越早提高生