AI 赋能汽车行业智能化转型技术创新 报告 价值链。从数字化的研发设计、个性化的用户触达，到颠覆性的座舱体验， AI 已成为推 动 汽车产业向智能化跃迁的核心引擎。 本报告聚焦 AI 重构汽车产业三大核心场景： 研发设计智能化（ AI Driven Design ） ：通过生成式设计、仿真优化、智能测试重 构 正向开发流程 用户运营智能化（ AI Powered 中国智能汽车的发展基于国家推动的“单车智能”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 化构建智能基座，通过全员普及 AI 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

拓扑管理 设备注册 通用设备模型 配置管理 发现 用户管理 群组管理 角色管理 认证 SSO 审计 设备影子 基础组件 系统自管理 数据查询引擎 备份 / 恢复 Rest API 框架 工作流引擎 策略引擎 能力开放层 界面框架 DB Interface API 流控 负载均衡 API 路由 API 管理 能源应用 园区应用 交通应用 ‥‥ 应用 Raw DB 私有协议 WebSocket BacNet 租户管理 状态管理 诊断监控 固件管理 Index 规则 数据分发 客户服务 设备 / 应用 图例： 协议适配器 业务流程管理 & 规则引擎 GPS RFID 智慧工地 SaaS 平台关键技术逻辑—— (1) 物联网感知 千种设备支持，统一对接现场设备 海量连接保障，久经公有化运营考验 提供丰富接口，方便承载三方应用 内置租户支持，无需购买，按量付费 Import Request Form • Add • Change • Remove Importer • Download • Scan • Import 镜像库管理 自动化引擎 存储节点（ Storage Node ） 应用节点（ k8s Node ） Kubernetes • Install Playbook • Storage Tiers • Scale-Up

.......................................................................................36 2.4.1 推理引擎........................................................................................39 2.4.2 服务部署 及其相互关系： 该底座的设计与实施，将不仅为工业园区提供强大的技术支 撑，更为未来智慧城市的建设奠定坚实基础。通过持续优化和迭 代，工业园区数字政府领域大模型底座将成为推动区域经济高质量 发展的重要引擎。 1.1 背景与意义 随着全球数字化进程的加速，工业园区作为经济高质量发展的 重要载体，正面临着数字化转型的迫切需求。数字政府作为推动园 区治理现代化、提升服务效能的核心理念，其建设已成为各级政府 设计充分考虑了系统的可扩展性、稳定性和可维护性，能够满足大 规模、高并发的推理需求。 2.4.1 推理引擎 推理引擎是大模型底座架构中的核心组件，负责高效执行模型 的计算任务，确保推理服务的实时性和准确性。推理引擎的设计需 充分考虑模型的复杂度、数据量以及硬件资源的最优利用，同时保 证系统的可扩展性和稳定性。 在工业园区数字政府领域的应用中，推理引擎需要支持多种类 型的模型，包括但不限于自然语言处理（NLP）、计算机视觉

制造转型 + + 边缘智能 PAN WAN 802.11af/ah LTE-M 丰富的网络连接能力 广泛的设备接入能力 感知 边缘计算 • 新型边缘存储与管理技术 • 边缘计算引擎与边缘计算框架 • 适合边缘场景的轻量级智能算法库 • 核心边缘计算硬件 神经 物联网 History Time-series Relational Log DB Object DB 新型时序数据库 战术层优化：需求计划与库存管理 中央仓 大区域仓 大区域仓 消费者 小区域仓 门店 小区域仓 小区域仓 小区域仓 门店 门店 运营层优化：门店配补货优化 先进的需求预测引擎 提供丰富的预测模型，覆盖时间序列、机器学习 和深度学习等功能，模型可以定期重新自动调参 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。 来计划下订单、产能、物料、成本情况，让决策者 提早做出应对 智能计划排产引擎有能力对企业各个生产环节、要素建模，以领先 的求解能力同步考虑各方面多重限制和优化目标，产出实时最优生 产计划，并模拟不同目标导向下的生产计划，一键应用，轻松切换 全盘生产计划 33 2.1.3 智能生产计划及排程功能概览 智能排产排程解决方案 功能概览 数据平台 智能排产 模拟引擎 生产监控 扩展功能 基于产线状况、员工绩效等指标合理

"以资源换性能" 的模式早 已难以为继。我们需要的是能精打细算的技术底座，用一体化设计降低总拥有成本，让有限的 IT 预算创造更大价值。 当下，AI 技术正从概念走向实战，成为重构商业模式的核心引擎。从智能选款、动态定价到个 性化导购，AI 应用的深度取决于数据底座的支撑能力。在探索 AI 驱动的 "超级导购" 场景中 发现：能否将商品图片、面料参数、会员偏好等多模态数据实时转化为向量特征，能否用 仓库"，更要是 AI 能力的 "孵化器"，让业务团队无需复杂技术就能调用智能分析能力。 正是在这样的背景下，我们看到了一体化云数据库的价值。它用分布式架构消解了多渠道并发的 压力，用 HTAP 引擎打通了交易与分析的壁垒，用向量原生能力架起了数据与 AI 的桥梁。雅 戈尔的实践证明：当数据底座从 "各自为战" 转向 "协同作战"，IT 系统才能真正成为业务增长 的加速器。 本书收录的零售 80%的精准营销；  雅戈尔通过 T+0 实时配调挽回日均 400 万销售额损失；  斯凯奇以“一盘货”管理将 1200 个逻辑仓压缩至 100 个。 这些实践印证了一体化云数据库从“成本中心”向“增长引擎”的质变——它不仅是技术架构升级， 更是企业构建数据驱动智能化的战略基石。当零售竞争升维至“秒级决策效率”与“厘米级用户 洞察”的层面，OceanBase 愿以极致弹性、实时融合与 AI 原生的数据底座，助力企业跨越传统

将数据传输到 PAAS 层 , 再 利用分析引擎 , 人工智能、 数 据挖掘 技术充分利用数据 , 实现设 备监测、 统服务功能 , 将位置物联网与工业互 联网融合 整合其他设备信息以 MES/ERP/WMS 等系统信息 , 充分对接已有系统 IFTTT 分析引擎 流程引擎 数据挖掘 机器学习 设备的位置信息 , 我司将人、 车、 设备之间的位置信息打通 , 结合已有的 FDC 系统、 TMS 系统、 门禁系统、 MES 系统等 , 再应用预测性维护、 机器学习、 大数据算法、 分析引擎等先进技术 , 将位置物联网与工业互联 对设备 : 预测性维护、 大数据分析、 对产线 : 智能巡检、 智能运维 对车辆 : 智能化管理 解决思路 预测性维护 AVI 如何解决 准确 UWB 定位技术实时 监控下线车辆 , 维修人员 , 叉车的位置信息 , 结合现有的 MES/PMC/WMS 系统等 , 在一个数据平台中利用大数据算法、 分析引擎 , 数据 挖掘 解决思路 化。 对叉车实现 : 统筹分析提高利用率、 叉车防撞。 等技术 , 对问题进行针对性的解决。 UWB 定位专家 10cm 高精度定 位 流程设计 l

介于企业计划层与车间控制层之间，起到承上启下的桥梁作用，通过各种标准接口与计划层 / 控 制 层进行通信协同生产，是实现智能制造的核心系统。 工厂建模 工艺建模 条码管理 报表引擎 流程引擎 MES 系统平台 MDC 底层自动化加工设备 / 自动仓库 /AGV/ …… 车问管理 生产任务管理 生产准备 车间作业 完工反馈 返修管理 系统平台 制造报表体系 基础数据维护 DAS 工厂数据集成组件 实时数据库 DAS DAS 业 务 数 据 交 换 组 件 关系数据库 DAS DAS 算法引擎 文件存储器 DAS 人机交互 PDA APP 系统 电子看板 视频存储器 视频摄像 头 S559 mETV 上 而 行 供应 链管理 标准 BOM 000 0 生产时间 维修信息 工艺途程 用户资料 工艺 半网 产品 物料 工序 制造过程控制 - 工艺流程定义 ① 采用可视化工作流引擎来创建客户的工艺路线以及其 它 物流过程。可视化工作流引擎是以数据 对象驱动的工作流建模技术，详细定义产品制造过程中的每一个要素，同时制定意外事件处理 的对应策略。 ② 每一个工作流节点，都可以表述成一道工序、同时能够在工序之中定义各类生产设备

均有望申请获得 4000 万-7500 万美元的拨款。该计划旨在支 持新兴技术和产业集群的形成，推动地方创新生态系统的发 展，以建立具备全球竞争力的技术中心。同时，2024 年，美 国宣布“区域创新引擎”（Regional Innovation Engines）计划 首轮资助的 10 个地区项目将获得超过 5.3 亿元的投资，以推 工业和信息化部工业文化发展中心 业和信息化部工业文化发展中心 3：美国“区域创新引擎”（Regional Innovation Engines） 计划 “区域创新引擎”（Regional Innovation Engines）计划由美国国家科 学基金会（NSF）新设机构“创新技术和伙伴关系局”（TIP）于 2022 年启动。该计划允许高等教育院所、国家实验室、联邦资助的研发机 构、地方政府经济创新部门，以及营利性或非营利性组织牵头组建“创 新引擎”并申请资助。这一计划将在 新引擎”并申请资助。这一计划将在 10 年内为每个引擎提供高达 1.6 亿美元的资金，旨在推进人工智能、清洁能源、量子计算等关键领域 的技术研发，促进政府、高校、企业、非营利性组织和社会团体等区 域利益相关者之间形成合作关系，推动区域创新和科技发展。 （二）重点布局清洁技术集群建设 美国能源部牵头成立了氢能跨部门工作组，一直以来重 点关注氢能行业的投资、研发布局。2023 年 6 月，美国能源 部（

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具 安全与隐私⼯ 具 ⾃动化深度学 习 可视化分析 ⼯具 开发套 件 工具与 组建 量⼦机器 学习 云上部署编排⼯具 边缘与移动端推理引擎 大规模分布式训练 服务器推理引擎 全场景统一部署 前端推理引擎 自然语言处理 联邦学习 强化学习 计算机视觉 服务化部署 文心大模型 训练 开发 模型压缩 时间序列 图学习 动态图 静态图 ⽣物 推荐 42 大模型与模 型商店 模型管理工具 与引擎框架 应用场景 基础设施 应用层 具备上下文理解和长文记忆能力 ，流畅完成各专业领域的多轮问答。在多个场景下 ，腾讯混元大模型 已经能够处理超长文本 ，通过位置编码优化技术 ，混元大模型对于长文处理效果和性能得到了提升。 算力优化方面：毫末与火山引擎联合部署了 Lego 高性能算子库、 ByteCCL 通 信 优化能力以及大模型训练框架 ，可以让算力进一步优化； 训练效率方面：基于 Sparse MoE ，通过跨机共享 ，轻松完成千亿参数大模 型训 练 ，且百万个 Clips （毫末视频最小标注单位）训练成本只需百卡周级别 ， 训练 成本降低 100 倍。 合作伙伴：毫末智行 & 火山引擎联合打造 能力：该智算中心每秒浮点运算达