中算力资源、合力研发适用于端到端自动驾驶的算法模型，是推动人工智能技术 融入智能驾驶领域，破解我国智能驾驶相对落后局面、实现赶超的最有潜力途径。 “智能驾驶智算数据平台”是指服务于汽车智能驾驶模型开发及测试的数据、 算力和算法综合服务平台，通常可分为企业级平台和行业级平台。其中，“智能 驾驶模型（智驾模型）”是指可具备感知、预测、决策、规划、控制等功能、可 驱动自动驾驶车辆安全、高效运行的分块化或一体化神经网络载体模型。 据基础上不断地重复训练与验证，推动车辆对环境感知、路径规划等的认知水平 逐渐趋近于真实驾驶场景。 行业级智能驾驶智算数据平台旨在为行业内整车企业、智驾供应商、研究机 构及高校等主体的智能驾驶模型开发和应用提供基础数据、算力和算法服务，并 智能驾驶智算数据平台发展研究报告 2 协调上述单位及相关数据算力供应商开展智能驾驶研发基础资源的汇聚和流通。 1.2 行业级智能驾驶智算数据平台预期功能 包括但不限于基础算法库、算 法开发与优化工具、数据标注基础模型、智驾模型训练与测试环境、智能驾驶基 础模型、剪枝压缩部署工具等。 2 智能驾驶智算数据平台发展现状分析 2.1 国外现状分析 2.1.1 国外企业及项目建设情况 （1）智能驾驶开发商及汽车厂商 智能驾驶技术在国外发展较早，出现了特斯拉、Waymo、Wayve 等智能驾驶 开发商。在数据驱动的端到端自动驾驶系统展现强大的驾驶能力后，各自动驾驶

是全面并且颠覆性的，是一种新质生产力。在汽车行业淘汰赛中，率先应用AIGC的车企将占据显著竞 争优势。 2 在汽车设计领域实施AIGC开发的前提是车企具备全要素的数字孪生与流程数智化。数字孪生技术为汽 车AIGC的实现提供了数据基础，流程数智化是促进数据在AIGC中发挥作用的工具载体，也是汽车开发 AI Agent实现的基础。高质量的数据是提升AIGC能力的关键因素。 3 AIGC与人类不是相互替代的关系， 量的数据为动力之源，高频迭代模型，展现了惊人的性能 提升效率。 与传统的基于逻辑代码的开发模式不同，端到端的自动驾驶大模型、智能座舱交互模型开启了数据驱 动的开发模式，性能提升的关键资源从研发人力变为数据和算力。 在汽车应用之外，AIGC技术在汽车研发、制造和营销方面也展现了惊人的潜力，极大提升了开发效 率，降低了成本，并提升了营销效率。 汽车行业的技术变革折射出时代科技的巨大变化：从 1.2 汽车AIGC概述 汽车设计AIGC 汽车设计AIGC，指在汽车开发过程中利用人工智能的生成技术，自动生成部分或全部流程交付物， 开发人员仅负责需求输入和对AI生成的结果修改确认即可；汽车设计AIGC还包括开发数据按开发流 程的自动演化，实现最初开发需求和最终开发结果的正反向追溯，并且开发人员可调取开发流程中任 一环节的中间数据进行检查确认。汽车设计AIGC的核心是汽车设计知识大模型，以一汽为例，将其

共同壮大：缩短创新周期 7 加速开发流程 7 罗森泰耐世隆：数字化将新理念变为现实 7 瑞典 Uniti：重新发明电动汽车 8 一切尽在掌握：让生产更加灵活 目录 9 北汽新能源：数字化工厂的智能制造 10 保时捷：柔性生产线桥接两个世界 11 切中要害：提高效率 12 大众汽车：制定汽车生产新标准 13 标致集团：电池组的流畅开发 14 西门子汽车工业解决方案 15 出 了重大挑战。 变革即将到来 因此，除了投资未来技术以外，许多地方也正在推动建立合 资企业和开发伙伴关系。 传统公司部门和技术正被新商业模式、新产品所取代。 但是，仅此一点无法保证长期取得成功。供应商公司如果要 在未来取得成功，就必须要应对高科技组件、软件专有技术 和全球互联开发中心的系统能力和纵向集成方面的进一步 要求。 对于行业而言，交通运输方面的变化提供了许多机会，但也 目前，由于电动车辆续航里程低、充电过程长，很多消费者不敢购买电动车辆。未来，电动汽车将具备快速 充电功能，配备集成充电技术系统。因为这些系统工作电压和电流更高，电池可以快速充电。西门子的研究 人员目前正在开发一种 120 千瓦的系统，可以在几分钟内为电池充电，与现在的加油站相当。 6 共同壮大：缩短创新周期 电动汽车趋势是不可逆转的：新技术和不断变化的客户需求 迫使汽车制造商和供应商迅速重新定位。越快越好。

工业互联网：企业数字化转型的支撑平台 企业大脑 工业互联网 云 + 数 连接开发者 连接用户 精准 营销 智能 服务 C2M 个性 定制 连接供应商 网络化协同 智能供应链 连接产品 预测性 维护 快速迭代 产品 产品 服务化 数 字 设 备 能 耗 优 化 智能 工厂 连接设备 平台 使用者 应用 开发者 生态 深入实施工业互联网创新发展战略和智造 + 政府工作报告 “ 集团财务” 2000 年国内首 提 “ 财 务 云 ” 2013 年百度百科定 义 GSP 大型企业云服务平台 - GS Cloud 行 业 云 领 域 云 运营服务 开发运维服务 大数据服务 低代码平台（ Studio ） 高控制力平台（ App Engine ） 智能服务 智能物联服务 商业服务 制 造 云 军 工 云 建 筑 云 制 药 云 粮 食 云 能 量优化 优化 程运维 管理 SaaS 物联网 大数据 开发平台 AI 区块 链 计算 存储 网络 安 全 企业大脑 工业数据服务 工业机理模型算法 工业微服务 工业应用设计工具 可视化工业 APP 开发工具 云资源管理库 机械云 电子云 电力云 钢铁云 化工云 汽车云 轻工云 储备云 PS Cloud 开源 PaaS 开发平台 - PS Cloud.sh 减少 运维成本 平台托管

1 应用系统接口...............................................................................29 5.3.2 二次开发...............................................................................30 5.3.3 设备接口...... 高、维护性好、可移植性强、集成性好、可配置性高，以及便于二次开发的基 本特点。具体详见附件二《MES 系统架构功能需求》。 系统总体框架 投标方提供的软件系统在技术上应是先进、实用 和安全的，符合信息技术发展的主流趋势，具有 实施简易、技术先进、灵活性强、开放性高、维 护性好、可移植性强、集成性好、可配置性高， 以及便于二次开发的基本特点。具体详见附件二 《MES 系统架构功能需求》。 总公司电线电缆车间并发数至少 30 个， 总公司并发数预计需要 100 个。 系统集成、接口 体系与二次开发 1) 投标方提供的建议方案支持通过 Web 访问 ERP 应用，并且需要在系统 Web 接口中增加 安全功能 2) 请投标方详细描述系统与外部系统之间的接 口方式和实现方法 3) 请投标方描述系统二次开发的方式及工具 4) 请投标方描述系统与第三方软件集成的状况 及其对本项目的影响 系统性能要求

2013 年 4 月的汉诺威工业博览会 上正式推出，并于 2013 年 11 月在上海工博 会推介给中国市场。该战略已经得到德国科研 机构和产业界的广泛认同，西门子公司已经开 始将这一概念引入其工业软件开发和生产控制 系统。 提高生产力、缩短产品上市时间、采取 更灵活的生产模式以及提高资源和能源利用效 率，是全球工业面临的挑战，也是“工业 4.0” 提出的未来制造业的目标。为了实现这种先进 的生产模式，需要融合现实生产和虚拟生产的 价值网络和商业模式得到持续的支持 和实施。横向集成是指将各种企业内 和企业间的商业运营 IT 系统集成在一 起，实现全供应链的集成。 • 贯穿整个价值链的端到端的设计工程 数字化集成。CPS系统使得产品的开发、 制造以及服务可以实时的在虚拟世界 进行仿真研究并且可以控制现实的制 造过程，实现全数字化的价值链。 • 企业内部可灵活重组的网络化制造系 统的纵向集成。在智能工厂中，柔性 的制造模式将不同层面的自动化 制造、产品支持的全部技术的和业务的流程进 行彻底的改进、无缝的集成以及战略的管理； 利用产品和过程模型来定义、执行、控制和管 理企业的全部过程；并采用科学的模拟与分析 工具，在产品生命周期的每一步做出最佳决策， 从根本上减少产品创新、开发、制造和支持的 时间和成本。 术语“基于模型的企业”已成为这种先 进制造方法的具体体现，它的进展代表了数字 化制造的未来。这个被美国国防部提出的词语 和内涵，慢慢的也被很多商业公司所采纳。美 国国防部和国家标准和技术研究所在

工业生产运行系统（ OT ） 工业领域当前典型架构 业务运营 控制域（含 IoT 边缘计算） IT 基础设施 大数据分析 （含 ML ） 硬件基础设施与 IaaS 现场设备（含传感器） 智能应用开发与系统集成 终端 芯片 传感 OS器 终端 网络传输 联接管理 oT 平台 德 美 I 应用使能 PaaS （ 含 开 发 者工具） PLC 控制器 传感器、工业机器人 度价值链实时互联， 交付保障 30 华为松山湖案例： 华为松山湖智能制开发平 台 工业应用服务 标准化的研发与制造服务 虚拟与现实制造无缝连接 能力资源池化，按需伸缩 智能全连接自动化流水线 运维服务 DevMak 云平台 设计服务 开发服务 测试服务 制造服务 ▲ TR1 ▲ TR2 需求分析 设计 / 开发 ▲ TR3 投板打 样 ▲ TR4 ▲ > 研发测 研发测 试 TR4A 小批量 ▲ TR5 / ▲T R6 量产 ▲ GA 生命周期管 理 大数据的智能开发与反馈平台 智能制造执行系统 CAD 数字化设 计 数字化工程设计平台 CAM 设计仿 真 与验证 MES+ 资源管理 / 物流管理 / 可视化 / 可追溯 ERP/CMES+/… P D M 数字化 3D 图 纸 结构化

三、数字化工厂建设举措 四、数字化工厂规划蓝图 五、数字化工厂建设路径 数字化工厂整体框架 建设范围 覆盖层级 核心能力 ►围绕大制造领域工艺、计划、生产、 物流、采购、质量六大核心专业， 拉通产品开发、订单交付两大核心 业务过程 ►以装备、网络、流程、系统、数据、 技术为核心进行数字化能力构建， 实现从自动化、信息化向数字化、 智能化的迈进 ►覆盖并贯穿现场层、控制层、操作 层、工厂管理层、企业管理层、生 质量 建设范围 覆盖层级 核心能力 大制造领域产品开发、订单交付过程整体概览 产品开发（ IPD ） 中长期规划 项目策划 概念开发 量产开发 生产准备 产品生命周期 研发 工艺 质量 采购 物流 计划 单一产品工艺策划 冲压、涂装、焊装、总装材料开发 工艺平台规划 工艺新技术开发 中长期产品工艺策划 BOM 开发 工艺执行 工艺变更 工艺文件管理 工艺技术、预批量技术验证 工艺技术、预批量技术验证 可制造性评审 设备、夹具、模具开发 新产品项目质量 产品审核、过程审核 外协件质量 检测计量 质量法规 工艺开发 项目采购 生产材料采购 一般材料采购 预批量生产计划、预批量物料计划 EOP 计划 项目物流规划 物流制造准备 预批量物流 工艺 质量 采购 物流 质量中长期规划 检测计量规划及新技术 质量体系 采购中长期规划 物流中长期规划 产品研发过程

3 测试结果分析................................................................................77 4.2 智能体开发..............................................................................................79 4 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 但不限于： - 政府数据治理与共享平台建设 - 智能决策支持系统的开发与部署 - 政务服务智能化应用场景的设计与实现 - 数据安全与隐私保护机制的设计 为了更好地明确方案的实现路径，以下列出了主要的技术指标 和预期成果： * 数据整合效率：实现 90%以上跨部门数据资源的实时共享与 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 扩展性。服务层还提供模型管理功能，支持模型的全生命周期管 理，包括模型的版本控制、部署和更新。 应用层面向工业园区数字政府的多样化业务场景，提供定制化 的解决方案。通过低代码开发平台和可视化工具，支持业务的快速 构建和部署。应用层还提供智能分析和决策支持功能，帮助园区管

组建项目组 制定项目章程 召开项目启动大会 项目成员概览培训 系统蓝图详细设计 专题调研 开展专题讨论 关键用户培训 系统详细方案设计 系统环境准备 配置系统功能 系统增强开发 集成接口开发 单元 & 集成测试 制定数据收集策略 数据收集整理 生产系统准备 制定切换计划 模拟测试 系统权限设定 最终用户培训 用户接受性测试 数据整理 & 切换 组织架构设计纲领 各模块蓝图设计方案汇报 04 下一阶段工作计划及关注重点 05 蓝图设计 - 工作回顾 初步方案讨论 编写及确认现状 调研报告 蓝图流程设计 业务专题讨论 蓝图确认签字 业务现状调研 确认开发清单 现状调研 补充调研及初步方案讨论 现状调研报告确认 未来业务流程讨论 专题讨论 业务流程确认及编写流程文档 确认开 发清单 确认签字 确认业务流程 项目准备 项目主计划确认、概览培训 106 合计 84 117 117 27 30 375 蓝图设计 - 成果 2- 为 XX 设计和定制的二次开发 未来的开发清单，按模块统计，总计 243 个，接口 90 个，批导 29 个，报表 52 个，功能 47 个，打印 10 个，增强 15 个 模块 增强 接口 功能开发 数据批导 打印输出 报表查询 合计 FI 2 11 0 4 1 22 40 CO 1 0 0 0 0 10