—3— 山东省水泥行业超低排放改造提升方案 为全面落实《关于推进实施水泥行业超低排放的意见》和《水 泥企业超低排放评估监测技术指南》要求，结合我省工作实际， 制定本方案。 一、工作目标 推动水泥熟料生产企业（含矿山）和独立粉磨站（含生产特 种水泥、协同处置固废的水泥企业）超低排放改造提升。到 2025 年年底前，力争全省 50%的水泥熟料产能完成改造；到 2028 年 年底前，重 （一）全面排查明确改造任务。各市对辖区内水泥企业进行 —6— 全面排查，逐项对照本方案要求，全面梳理水泥企业有组织排放、 无组织排放和清洁运输方面存在的差距和不足，指导水泥企业制 定超低排放改造提升方案，明确改造任务并细化落实到具体项目， 明确完成时间，建立管理台账。督促企业按照任务要求，采取提 升改造治污设施、加强无组织排放管理、清洁运输替代、强化监 测监控等措施，确保各项指标满足超低排放改造要求。 息化、发展改革部门负责推进产能整合退出，交通运输部门负责 协调推进铁路专用线建设，自然资源等部门负责绿色矿山监督管 理，税务部门负责落实有关税收优惠政策。各市生态环境部门要 做好监督、管理和服务工作，建立水泥行业超低排放改造提升管 理台账，并于每季度首月 10 日前报送省生态环境厅。 （二）强化企业主体责任。水泥企业作为实施超低排放改造 的责任主体，按照本方案要求和各市的计划安排，完善超低排放 改造方案，确保按期完成改造任务，并及时依法变更或重新申请

赋予了超越传 统的功能与价值。这不仅极大地提升了汽车的产品力和用户体验，还在提升汽 车企业的生产效率方面发挥了关键作用，全方位重塑了汽车产业的生态格局。 本白皮书旨在全面且深入地剖析人工智能在汽车行业的多元化应用场景、 价值成效以及未来发展的前景。通过对核心应用领域的详细阐述，展示人工智 能技术如何为汽车赋予全新的能力和价值 ；深入探讨其在提升汽车产品竞争力、 优化用户体验、增强车企内 展的各界人士提供具有重要参考价值的信息，助力汽车行业在智能化进程中稳 健前行，共同开创智能汽车的新时代。 前言 目录 总体篇 场景篇 AI为汽车行业带来新机遇 AI助力提升产品力 阿里云全栈AI云，智能汽车的最佳拍档 AI助力提升用户体验 AI助力提升生产力 汽车行业AI应用场景全景图 2 10 7 14 18 6 智能化成为汽车行业发展的核心趋势 AI助力汽车产业智能化升级 智能驾驶 趋势篇 "人工智能+汽车"应用趋势展望 24 大模型：引领全栈智能驾驶新时代 数据驱动：激发汽车产业链条全方位创新 澎湃算力：为汽车智能化注入强劲动能 大小结合端云协同：实现效能与性能双提升 AI智能体：加速车端应用快速落地 安全与隐私：构建可信可靠的智能出行生态 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 1 总体篇 汽车行业 AI 应用白皮书

十八 十九 二十 企业篇 山东岱银纺织集团股份有限公司：应用智能制造技术推动西装生产实现国际化个性化高级定制 卡奥斯化智物联科技（青岛）有限公司：应用集团级工业互联网平台推动企业经营管控能力提升 中创智领（郑州）工业技术集团股份有限公司：打造煤机行业灯塔工厂 湖南泰鑫瓷业有限公司：应用工业视觉大模型与数字集成技术推动陶瓷全链协同，实现质量升级与绿 色减排 浏阳市颐和隆烟花集团有限公司 佛山市海天（高明）调味食品有限公司：“灯塔工厂”数智化赋能传统酿造业转型实践 珠海格力电器股份有限公司：基于人工智能的控制器制造数字生态体系研发 惠州TCL移动通信有限公司：应用数字化推动移动智能终端智能制造实现全流程高效协同与效益提升 广西华昇新材料有限公司：应用AI技术推动氧化铝生产过程实现智慧管控 广域铭岛数字科技有限公司：应用AI与工业互联网技术推动电解铝工厂全流程智能化节能降本增效 赛力斯汽车有限公司：多模态深度学 进信息化和工业化深度融合，深入实施制造业数字化转型行动。通过搭建政策规划体系和资金引导，激发新 一代信息技术与制造业融合发展的市场活力。以入选全国制造业新型技改城市试点、中小企业数字化转型 试点城市为契机，支持企业用数智技术改造提升，充分释放数字化对传统产业的赋能、叠加、倍增作用。通 过加大数字产业推进力度，以产业发展加快传统产业“智改数转”步伐。通过多点支撑奋力推进制造业数字 化转型，加快建成环渤海地区新型工业化基地。 2

系统与外围应用系统的协同效应，打通系统 间信息壁垒，实现信息自动传递，消除信息孤岛。 NO.5 系统集成 满足集团财务核算、成本控制的要求。 NO.6 集团型业务管控 利用 SAP 项目机会，开展全员管理规范培训， 提升全员综合管理水平。 NO.7 人才培养 数字化 基础 流程 体系 数据 基础 业财 一体 成本 管控 人才 培养 集团 管控 系统 集成 ① ② ③ ④ ⑤ ⑥ ⑦  通过建立统一标准、统一规范的主数据管理 规范；  实现整线、单机、模组、原材料、等物料主 数据从申请、审核、维护部门权责分明；  通过定义数据专员岗位，明晰工作内容与边 界，大大提升数据收集与维护执行效率； 物料主数据创建流程为例： 主数据管理 - 主数据集中管理带来的优势 三分软件，七分实施，十二分数据：在集团层面构建组织保障，明确岗位职责，规范原 则，制定执行计划。集团层面数据专员 物料管理 (MM) 生产管理 (PP) 财务管理 (FICO) 预算管理方式 02 04 未来蓝图及核心解决方案 05 风险和对策 01 项目类型及管理方式 03 PS 实现目标及提升点 项目类型及管理方式 01 项目类型及管理方式 项目大类 项目大类 项目子类 过程管理 （立项 / 计划 / 任务 / 文 档 / 问题 / 风险 / 报工） 预算管控 成本 / 费用

年市场份额下 降 7 个百分点。 主要原因是： 受益于用户数字化建设的持续推进，用于研发、物流、 服务等环节的智能制造系统解决方案也在加强，相关环节智能制造系统解决方 案的应用比例有所提升。 2) 从细分智能制造系统解决方案的市场增速看 2017 年，市场增速较快的智能制造系统解决方案主要有：工业云平 台、工业大数据、先进过程控制系统（ APC ）、调度优化系统等，市场增速同 智能制造规划 • 数字化改造与选型 • 生产过程改进 • 工艺过程优化 • 供应商管理 • 采购与物资 • 智能排产 • 库存与交付 • 客户识别与洞察 • 客户体验与发展 • 客户价值与提升 • 用户精准营销 • 数字化资产管理 • 多渠道整合营销 • 数字化媒体分析 • 合作伙伴管理 • 产品服务化转型 • 服务数字化改进 • 智能化客服 • 反欺诈 • 数据变现 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 26 2.1.1 库存优化解决方案技术架构 打通分

在当今数字化时代的浪潮下，工业园区作为经济发展的重要引 擎，其管理和运营模式正面临深刻的变革。传统管理模式在应对复 杂多变的产业环境时，逐渐显现出效率低下、信息孤岛、决策滞后 等一系列问题。为了提升工业园区的综合竞争力，推动智慧园区的 建设，构建一个高效、智能、协同的数字政府领域大模型底座成为 当务之急。该底座不仅是工业园区数字化转型的技术基础，更是实 现数据共享、业务协同和智能决策的核心支撑。 构建统一的数据平台，实现多源数据的无缝接入和高效管理；  提供智能化的分析工具，支持对园区运营状态的实时监控和预 测；  优化资源配置，提升园区的运营效率和服务水平；  强化数据安全和隐私保护，确保平台的可靠性和稳定性。 通过上述措施，工业园区数字政府领域大模型底座将显著提升 园区的数字化管理水平，推动园区向智能化、绿色化、高效化方向 发展。以下是一个简化的数据流程图，展示了底座的核心功能模块 及其相互关系： 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 的重要战略任务。工业园区具有产业集聚度高、信息化需求迫切的 特点，亟需通过构建大模型底座来支撑数字政府的深化应用。大模 型底座作为人工智能技术的集大成者，能够有效整合园区内的多源 异构数据，提供智能化决策支持，优化资源配置，提升管理效率。 通过大模型底座的部署，园区能够实现从传统管理模式向数据驱

策，致力于实现工业互联网和 5G 技术的深度融合，以推动企业的数字化和智能 化转型。在此背景下，公司启动了 5G+工业互联网项目，旨在构建一个基于订单 全流程、全过程的闭环管理系统，实现生产数据的实时采集、处理和分析，提升 生产效率和管理水平。 该项目的实施，体现了公司的创新精神和前瞻视野。一方面，项目充分利用 5G 技术的高速度和低延迟特性，实现了生产数据的实时采集和处理，大幅提高 了生产效率；另一方面，项 了生产效率；另一方面，项目通过实现生产过程的数字化，改善了生产管理，提 高了产品质量。 一六八航空航天精密器件有限公司的 5G+工业互联网项目，是在国家政策引 导、公司技术创新和业务需求的多重驱动下实施的。项目的成功实施，不仅提升 了公司的生产效率，提高了产品质量，也为航空航天管路阀门系统行业的数字化 转型提供了有力的示范。 安徽即刻智能科技有限公司 2 一、项目概况 安徽一六八航空航天精密器件有限公司通过“5G+工业互联网”项目，构建 安徽一六八航空航天精密器件有限公司正在实施“5G+工业互联网”项目， 以创新企业运营模式，提升生产效率和客户体验。该项目将 5G 先进的信息技术 和工业互联网平台融入企业的各个环节，实现了企业经营管理的数字化、网络化、 智能化转型。 1.订单管理的数字化转型：项目通过工业互联网平台，实现订单信息的实时 传递和处理，显著提升了订单管理的效率和准确性，同时也增强了客户的服务体 验。 2.生产过程的智能化改造：项目利用

践，助力企业探索新增长、新机会；并通过精准 用户运营，锁定优质目标客户，提升客户粘性。 核心业务层基于不同行业特征与差异化需求，通 过数字化产品开发提速新产品研发与迭代，并结 合新技术应用，提升生产与供应链运营的自动 化、数字化和智能化水平，实现运营成本、设备 综合效率以及资本回报率的多维度优化，在推动 运营效率升级的同时持续提升客户满意度。在后 端运营支持层，通过数据流打通，实现企业管理 的实时可视化，结合智能化实时数据分析，为企 业提供分析决策支撑，提升决策效率与质量。 技术角度 智能 终端 生产 连接 智能 设备 智能 机器人 设备 连接 外部 连接 云计算 大数据 深度 学习 智能物流和服务 商业运营与数字化进入市场和新的商业模式 数字化产品开发 智慧工厂 数字化互联供应链 智能化运营支持 面向客户 核心业务 运营支持 新营收与增长机会； 智慧工厂发展趋势洞察与实施方案解析 在赋能生产运营各个主要场景的同时，智慧工厂 解决方案也渗透到工厂运营的各个环节，通常以 “应用程序（app）”形式，帮助工厂解决自身运 营痛点问题，实现基于场景的运营优化，提升从 需求、采购、生产、交付到客户服务的端到端运 营管理自动化、数字化与智能化水平。 用例举例 信息来源：普华永道智慧工厂报告，思略特分析 服务水平及响应能力 安全、质量、库存… 成本及生产力，如设备综合效率（OEE）

APP 查询门店库存）和“所用即所荐”（如 线下试穿生成数字衣橱）的无缝体验 。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 转化为业务增长动力。企业核心竞争力正在发生转移，从流程控制、数据管理， 最终走向以 AI 驱动的业务自驱和创新。人工智能已不仅仅是一种提升效率的工具，它更是零售 企业建立差异化竞争优势、实现战略增长的核心引擎。 当前人工智能已贯穿零售行业“研、产、供、销、服、管”全链路，显著提升企业精细化运营能 力。在销售预测、订单转化等零售企业重点场景，AI结合传统信息化技术正逐步发挥重要作用。 表4: 人工智能正重塑零售企业全价值链 零售企业可以借助一体化云数据库构建“脉冲流量承载-实时决策响应-敏捷业务创新”的三位一 体能力矩阵，支撑零售企业全渠道业务拓展和智能化升级。其价值不仅实现了 IT 综合成本最优， 还通过加速业务决策速度、提升用户体验等显著增强业务竞争力，并有力支撑零售企业的全球化 和智能化战略落地。 2.1 一体化架构定义 AI 时代数据底座新标准 传统数据库架构，通常由独立的事务处理（OLTP）、分析处理（OLAP）和各种专用数据库组成，

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 AI 如 汽车行业各应用领域的 AI 渗透率情况 目前，研发设计、用户运营和座舱体验等领域的 AI 渗 透率在不断提高。 随着 AI 技术的不断发展和应用，预计未来这些领域的 AI 渗透率将进一步提升。 在研发设计领域，越来越多的 车企开始采用 AI 技术进行造型设计、工程仿真 等工 作。在用户运营领域，智能营销、智能客服等应用逐渐 普及。在座舱体验 领域，智能语音助手、场景服务等 功能越来越成为汽车的标配。未来，随着 10. 车型投放 • 批准安全概念提供新车用于 客户展示 • 实现满负荷生产 • 完成备件目录 • 启动需求产能管理 * 数据来源：《数字赋能提升汽车研发效率》，思略 特 数字化技术 代表性用例 效率影响力 对时间的提升 对成本的提升 发起 产品开发流程中的使用 概念生成 量产准 备 扩产 AI 大模型 + 人工智能 1. 预测性销量分析 中 2. 碰撞试验模拟 高 高