境以大幅减少物理测试。智能测试系统则能理解需求文档并自动生成、 执行和 优化测试用例，显著提升研发效率和精度。 AI 重塑用户运营 AI 驱动的智能内容系统实现从图文到视频的全媒介内容自动化、规模化 生产，并能结合车型参数和热点动态生成个性化素材。智能销售助手通过深 度 分析用户全生命周期行为数据构建多维画像，实时指导销售策略，包括推荐最 优沟通话术和相关营销物料，从而提升营销精准度和转化链路效率。 AI 定义座舱体验 智能销售中枢精准转化用户 数据闭环优化运营决策 {04} 第四章 场景痛点 营销内容生产慢 市场部门的热点追捕总在跨部门协作中失速。创意会议产出方案→ 三维 团队渲染素材→视频组剪辑成片。当竞品新车已刷屏社交平台时，企业的推广 视频仍在渲染农场排队，导致营销内容无法及时跟上市场热点，影响了产品的 推广效果。传统的营销内容生产流程涉及多个环节和部门，沟通成本高，效率 低下。 低下。从创意的产生到最终的内容呈现，需要经过多次的修改和审核，容易出 现信息传递不畅和延误的问题。而且，市场热点变化迅速，传统的生产方式难 以快速响应，导致企业的营销内容滞后于市场需求。 在竞争激烈的汽车市场中，营销内容 的及时性和有效性直接影响产品的 销售。例如，当某竞品推出一款新车型并在社交平台上进行大量宣传时，如果 企业的推广视频还未完成制作，就会错过最佳的推广时机，导致潜在客户流失。

(FD)、摄 像头、行车记录仪等接口。其中，USB 接口、Wi-Fi 接口、CAN(FD)接口和行车记录仪接口通常会 被攻击者利用。 车内多媒体主机一般会提供 Wi-Fi 连接和 Wi-Fi 热点的功能，使主机本身联网和车内用户可以上 网。攻击者与多媒体主机在一个内网中时，主机的对外监听端口将暴露，攻击者在分析固件后，可 能会发现漏洞，进而对车机的安全性产生威胁。 USB 接口具备和多 一些后装设备，如行车记录仪，也会存在一些风险，因为其接口具备与多媒体系统的通信功能。 某些行车记录仪会开启热点，主机接入行车记录仪的热点后，访问行车记录仪的 Web 服务或者 RTSP （Real-Time Streaming Protocol）服务即可查看行车记录仪的视频流。这个过程中，攻击者如果攻 破行车记录仪的热点密码，连接到行车记录仪网络之中时，也将建立和多媒体主机通信的链路，进 而在行车记录仪的网 PC5 接口来进行，需要在空口上传输。在路侧，暴露给攻击者的，是 PC5 接口。 车联网安全研究报告（第六期） 45 4.3.3 近场攻击面 汽车功能依赖近距离无线传输技术，包括 NFC、蓝牙、热点（Wi-Fi）、无线射频（无钥匙启动、 无线胎压监控）、GPS 等。这些功能包含在多媒体系统、T-BOX、仪表系统、智能钥匙系统、胎压 监测系统等多个系统中，一种典型的系统框图如图 4.18 所示。

采集生产设备数据 聚类分析，建立模型 预测设备健康情况 质量业务集中展示 问题上升与风险控制 • 通过系统软件及看板实时追踪产品生产质量问题，建立全生命周期的生产质量管理机制。 PQRR 状态实时监控管理 热点问题在线上升，实时推动 相关业务人员 在线跟踪 EIR 、 PRTS 、 SIL 、 DFMEA 等相关质量业务 实时的 BPD 指标计 算 多维度 监控图表显示项目质量 状态，发现项目潜在的风险并 维数据辅助店员分析货架上的爆款及不同商 品所 吸引的客群画像，利用数据优化选品及布置 抽取客流特征 客流分析 热区分析 • 热力图直观展示店内各货架区域的客 流数 量、停留时长，准确定位门店的热点 区域以 及问题区域，帮助优化产品陈列及店员安排 优化产品陈列 • 商家可根据的顾客行踪轨迹来重新规 划门店 的动线，让消费者在店内购物时尽可 能经过 更多区域，浏览更多商品，从而提升

年美国斯坦福大学 Mobile-ALOHA 家务机器人横空出世之后，具身智能 的前沿概念开始被大众所知晓 ［13］。本次具身智能的 浪潮，是以人形机器人的技术突破为核心，使其逐渐 成为人工智能领域的研究热点。近年来，随着计算机 视觉、深度学习、强化学习等技术的快速发展，具身智 能在理论研究和实际应用方面都取得了显著进展，迎 来了新的发展机遇。 工业机器人在自动化产线作业已经几十年了，这 难道

为显 性威胁。 5 首先是需求预测的结构性缺陷。ERP 系统依赖历史销售数据与人工经验构建预测模型，其核心假 设是需求与订货量存在稳定线性关系。但现实场景中，消费者行为受季节性波动、社交媒体热点 等非线性因素驱动，导致预测偏差持续累积。以服装行业为例，根据 Gartner 报告，经销商基 于区域市场经验的订货需求，与终端消费者实际购买行为存在约 20%-30%的偏差。 其次是数据处理能力的代际鸿沟。传统 无法反映用户的最新兴趣，推荐内 容缺乏时效性和个性化。  营销活动响应周期长：从目标客群圈定、优惠券制作到活动上线，传统流程往往涉及多个 系统，耗时以天为单位计算。这使得企业难以快速响应市场热点或瞬时流量变化，错失宝 贵的营销窗口。 核心能力构建  HTAP 混合负载：一体化云数据库的 HTAP 能力，能在一个数据库内同时支持高并发交易 和实时数据分析。这降低数据同步延迟，让零售企业能够基于用户最新的行为数据，实现

专用小模型将在提升工 业自动化水平、优化生产流程、降低成本和提高效率等 方面发挥越来越重要的作用。 3. 2 大模型技术已逐渐渗透制造业 在制造业智能化转型的浪潮中,大模型技术正逐 渐成为研究和应用的热点。 尽管目前大模型技术仍处 于探索初期,但其展现出的巨大潜力却不容忽视。 如 图 2 所示,大模型技术在制造业的各环节,包括设计研 发、生产制造、运营管理以及产品服务中,均展现出广 泛的应用场景

6 所示。建立卫星产品 高保真孪生模型，以实际装拆数据驱动模型实时渲 染，真实呈现卫星装配状态、实装工艺参数，并实现 与总体设计要求的状态偏差分析与数据判读。采 用全景影像在线采集→图像拼接→热点标注→影 像与数据关联管理等方法，建立卫星研制全过程全 景影像状态基线，实现卫星实物状态及实施数据的 穿透式、真实化在线确认及后续质量状态追溯，实 现卫星研制状态的多层级、穿透式组织呈现。

Hoc（自组织）结构并维持 Mesh 连通 性。WMN 中的节点能够自动地建立无线多跳网络，所以也被称为最后一公里宽带接 入方案。WMN 作为一种对传统 WLAN 的革命性技术创新，将 WLAN 的应用范围从 “热点”扩展到“热区”，并减少了对有线网络的依赖，WMN 是一种多跳网络，它与 传统的单跳网络的最大不同之处在于无线 Mesh 网络中的 AP 不仅提供用户接入功能， 还可以转发无线信号。多个 AP 构成一个网状结构，信号在网内从一个

特勒宣 传小米、蔚来等客户项目研发亮点，又如宁德时代在 抖音拥有百万粉丝，定期更新优质短片并发起直播。 在事件打造方面，企业联合客户车型发布进行品牌宣 传，举办产品发布会、行业交流会等，打造热点事件， 通过宣传企业高层形象，强调行业观点，传达品牌理 念，如华为常务董事、终端BG董事长余承东开设个 人微信视频号，宁德时代创始人曾毓群参与各类论坛 活动等。 在合作冠名方面，企业与优质的体育、赛车、综艺等

过部署多重组件构建容错能力，确保预期功能持续稳定 运行。 预测不确定性量化评估方法：预测是自动驾驶的关键技 术，借助这一技术，自动驾驶车辆可在必要时提前做出 调整，避免或减少交通事故的发生。该领域深度学习是 研究热点，虽然其极大增强了自动驾驶系统在复杂场景 的适应能力，但是仍面临多种挑战，尤其是预测问题的 不确定性。该不确定性主要来源于两个维度，一是模型 本身的不确定性；二是数据层面的认知不确定性。针对 C）用于近 距离实时交互（如碰撞预警），但需防范信号伪造；蜂 窝车联网（C-V2X）基于 5G 技术，覆盖范围广但面临 中继攻击的挑战；无线局域网（WLAN）则可能被黑客 通过 Wi-Fi 热点入侵。 云系统（云端平台）：通过 T-Box 连接车辆与云端， 可实现远程控制、OTA 升级等功能。若升级包未加密， 则可能缺乏完整性校验机制，面临被恶意篡改、病毒注 入等风险；若云端数据泄露，大量用户隐私和车辆状态 监控主机日志的“主机型”和分析网络流量的“网络型”， 前者可发现病毒写入系统文件，后者能识别伪装成正常 通信的攻击信号。随着 AI 技术的快速成熟，在入侵检 测系统中利用神经网络模型自适应标记异常行为是当 前技术热点之一。实际应用中多采用前向模型，利用逆 向传播法（Back Propagation，BP）进行训练，其中 输入层接收事件二进制信号，输出层指示可能的入侵， 同时根据具体场景设定隐含层参数，最终结合前向估计