智能驾驶智算数据平台发展研究报告 2025 年 8 月 I 发起单位 中国汽车工程学会人工智能分会 中国智能网联汽车产业创新联盟人工智能工作组 联合牵头单位 清华大学 北京工业大学 国家智能网联汽车创新中心 北京万界数据科技有限责任公司 参研单位 中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心） 智能驾驶智算数据平台定义及预期功能 ............................................................... 1 1.1 智能驾驶智算数据平台定义 ..................................................................... 1 1.2 行业级智能驾驶智算数据平台预期功能 行业级智能驾驶智算数据平台预期功能 ................................................. 2 2 智能驾驶智算数据平台发展现状分析 ................................................................... 2 2.1 国外现状分析 ..........................................

需求从标准化产品转 向千人千面的个性化体验，我们的 IT 系统正面临前所未有的考验。 传统业务模式下的 "烟囱式" 系统架构，在多渠道融合的冲击下逐渐显露短板。门店库存与线上 订单不同步、会员数据分散在多个平台、促销活动难以跨渠道协同 —— 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。 投入都必须产生可见价值。传统架构中，为 支撑高并发需堆叠服务器、为实现实时分析需部署多套数据库，这种 "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 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 SQL+AI 融合查询实现 "一句话找货"，直接决定了 AI 应用的落地效果。这要求数据库不仅是数据的 " 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

工业大数据背景下的发电厂 智能运行系统工程应用方案 ——“ 本质安全、效益优先” 2009 年 -2012 年 1980 年 -2008 年 2016 年 -2019 年 2020 年 - 至今 大数据成长期 我国工业和信息化部关于印发 《物联网 “十二五发展规划》 通 知 ，其中包括了海量数据存储、 数据挖掘、 图像视频智能分析 ， 这些是大数据的重要组成部分。 工业和信息化部印发大数据产业“十四 五发展规划”。 到 2025 年 ，大数据产业测算规模突破 3 万亿元 ，年均复合增长率保持在 25% 左 右 ，创新力强附加值高、 自主可控的现代 化大 工业大数据发展情况 大数据爆发期 国务院发布《促进大 数据发展行动纲要》 这是 指导中国大数据发展的国 家顶层设计和总体部署。 工业和信息化部印发大数 据 产业“十三五发展规划”。 《 2018 全球大数据发展 分析报告》 显示 ， 中国大数 据技 术创新能力有了显著的提 升。 大数据萌芽期 随着社交网络的激增 ， 技术博客和专业人士为大 数据概念注入新的生机。 引 言 大数据产业 化 大数据发展期 2013 年 -2015 年 数据产业体系基本形成。 深调 服务 工业互联 网云平台 智能 巡检

....................................15 2.2 数据处理层..............................................................................................17 2.2.1 数据采集........................................... ......................................20 2.2.2 数据清洗........................................................................................23 2.2.3 数据存储.............................................. 模型安全性保障.......................................................................................61 3.3.1 数据加密........................................................................................64 3.3.2

........................59 3.3.1 数据中心建设需求...............................................................................................................59 3.3.2 数据体系建设需求............................. .......................................................................................108 4.3.2 大数据中心建设............................................................................................... ..........................................................................................118 5.4 数据架构设计...............................................................................................

MES基底＆迈向MES智能工厂的 地 位论 1. 已有 ERP 生产管理系统为何需要 MES 2. 分解 MES 系统的规模大小和深浅 3. MES 应具备的核心价值观 4. MES 系统的主要数据运营任务 5. MES 系统建置及应用涉及的关连组织部 门 6. MES 系统对制造组织部门的价值看板  MES系统应用和技术模型 1. MES 有无标准框架可遵循实施 2. MES 可发展规范化的方法论解说 制造作业管理 管理时距：班 - 时 - 分 - 秒 制造控制 管理时距：实时监视＆操控 智 能 工 厂 本资料载自： Dennis Brandl, BR&L Consulting . 数据分层分工 智 能 工 厂 ERP ERP 制造管理系统 系统内的订单 / 工单管控 MES MES 制造作业管理系统 系统内的订单 / 工单工艺管控 CON 制造控制管理系统 基底＆迈向 MES 智能工厂 的地 位论 1. 已有 ERP 生产管理系统为何需要 MES 2. 分解 MES 系统的规模大小和深浅 3. MES 应具备的核心价值观 4. MES 系统的主要数据运营任务 5. MES 系统建置及应用涉及的关连组织部 门 6. MES 系统对制造组织部门的价值看板 1. 已有 ERP 生产管理系统为何需要 MES  疑问：  我们现在管制的很好，财务结算也很

数字孪生模型构建 • MES 与 ERP 整合 CATALOGUE 目录 • 智能工厂建设核心要素 • 数据管理与分析 • 智能控制与优化 • 系统安全与稳定 • 总结与展望 建设背景、目标、定位、预期成果及效益分析 01 数字化转型 01 越来越多的企业开始进行数字化转型，采用大数据、物联网、人工智能 等先进技术，以提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量。 智能工厂发展 02 智能工厂是数字化转型的重要组成部分，而数字孪生智能工厂是智能工 厂的一种新型形态，通过实现数据的实时互通和智能化控制，提高生产 效率和管理水平。 制造业发展 03 数字孪生智能工厂的建设将有助于制造业的发展，提高生产效率和管理 水平，推动制造业向智能化、信息化的方向转型升级。 数字孪生智能工厂的背景与意义 03 提升市场竞争力 通过数字孪生智能工厂的建设，提高生产效率和管理水平，提 建设方案的目标与定位 智能工厂总体结构规划 02 实际工厂设备、生产线等，包括各种机床、设备、传感器等，负责 产品的制造和加工过程。 物理层 负责数据的采集、传输、存储，包括各种数据采集设备、网络传输 协议、数据库等，实现工厂数据的数字化管理和远程监控等功能。 数据层 包括 MES 、 ERP 等系统以及各类智能化应用，如智能调度、仓储管 理等，实现工厂生产过程的数字化管理和智能化控制等功能。 应用层

应急自动触发、应急方案自动生 成、应急资源主动推送、事故案 例充分利用，实现管道安全可控 数据全面统一 全生命周期内管道本体及周边环 境数据真实准确、标准统一 感知交互可视 对管道信息进行精确采集、数据 共享、全景可视化展示，精准感 知管道安全状态 系统融合互联 基于管道全生命周期数据库， 管道各业务系统相融合，消除 信息孤岛，实现协同联动 人工智能 (AL) 云服务 (Cloud serving JNI 工业互联网平台 区块链 (Block Chain) 大数据的互联互通 E-Energy 项 智 慧管网 智慧服务 智 慧 运 营 智慧管网 六大特征 新兴技术 层出痛现 02 智慧管网建设目标 ◆ 建设目标 智慧管网目标是通过推进管道数据由零散分布向统一共享、风险管控模式由被动向主动、运行管理由人 为主导向系统智能、资源调配由局 知和自主优化能力的油气管网，完成数字管道向智能管道和智慧管网演进。 实现对生产安全风险点的全面监控，实现所 有管理环节所需信息的全面共享，设备设施 数据实时分析处理；保障生产活动安全有序， 管网可靠。 全面利用自动采集数据，贯通上下管理环节； 实现管网运行从事前优化预测、事中实时监测， 事后全面分析的闭环管理，降低油气管网运营成 本。 Cloud 一体化管控

于生产效率和产品效能的提升实现价值增 长 通过互联网平台开展大规模个性定制模式 创新 智能工厂 建设模式 1. 推进生产过程数字化 2. 推进生产管理一体化 3. 推进供应链协同化 4. 整体打造大数据化智能工厂 1. 推进设备（生产线）智能化 2. 拓展基于产品智能化的增值服务 3. 推进车间级系统与企业级系统集成 4. 推进生产与服务的集成 1. 推进个性化定制生产 2. 推进设计虚拟化 析、柔性 配置 … 模块化设计 工业互联网 个性化定制 服务平台 用户的个性 化需求特征 大数据分析 数字化制造 系统 个性化定制 平台与制造 系统协同与 集成 … 开放数据 接口 智能装 备 / 产品远 程运维服务 平台 远程运维服 务平台与 PLM/CRM 协同集成 大数据挖掘 与分析 专家库与专 家咨询系统 … 远程运维服务 模式 网络协同制造 模式 大规模个性化 用户的个性 化需求特征 大数据分析 数字化制造 系统 个性化定制 平台与制造 系统协同与 集成 … 开放数据 接口 智能装 备 / 产品远 程运维服务 平台 远程运维服 务平台与 PLM/CRM 协同集成 大数据挖掘 与分析 专家库与专 家咨询系统 展示页 5 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 核心是基于全面互联而形成数据驱动的智能 智能控制