曝 光多款汽车的 电子系统存在 安全风险 360 破 解 特 斯 拉 Jeep Cherokee 被远 程控制 USENIX 上，实现利 用 OBD 设备对汽车 的 远程控制 360 公司破解比亚迪 汽车 科恩实验室实现对 特斯拉的远程入侵 DEFCON 上， 360 公司实现对特 斯 拉汽车自动驾驶系 统的攻击 2010 2011 2012 2013 2014 2015 信 •认证方式简单，易被破解 •缺乏终端对车厂外联服务的身份校验 •网络易被入侵，遭受恶意代码攻击 近场通信 •供应商可拿到身份标识证书进行备份，将证书导入任 意 T-BOX ，无法标识 T-BOX 的唯一性，且无法形成对 T- BOX 的有效管理 •指令易被破解，影响行车安全（易被黑客冒充控 制中心发布恶意指令） ECU 安全 •影响正品配件销售（车主自行破解升级） 车机 HU FOTA

8个，居全国第2位。 （三）数字化绿色化协同发展全国领先 精准识别不同规模、不同类型企业的数字化需求，创新推出“工程总承包+轻量数改”、“龙头牵引+平台 驱动”、“园+云”等差异化转型模式，有效破解中小企业“三不”难题。 （二）强化分层施策与模式创新 将人工智能作为赋能新型工业化的核心引擎，组建人工智能专班统筹资源，建设必要的智算中心，推出 高质量数据集和语料库，推动人工智能技术制造业企业的各个关键环节落地应用。 （二）高位推动联动，精准施策破解“不敢转”难题 完善“数字化转型促进中心+数字化诊所+数字专员”三级服务体系，聚集28家专业服务机构，公开遴选 出48款“小快轻准”解决方案，完成502家企业改造前贯标和371家企业改造后贯标服务。按照“区域+行业” 建设数字化诊所，实现县级诊所全覆盖，为企业提供技术验证、应用推广、供需对接等一站式服务，有效带动 中小企业批量化改造。 （三）创新服务体系，三级支撑破解“不会转”难题 铜票 通”、转型票据、转型金融，设立工业创新券、工创贷、现代产业引导基金，支持企业产品创新、技术升级、装 备迭代。推出“数智贷”等专项贷款政策，缓解企业启动资金压力。 （一）创新金融服务，梯度培育破解“不愿转”难题 二、主要做法 三、成效与亮点 21 ①城市篇 2024年第一批卓越级智能工厂3家、5G工厂1个、工业互联网试点示范2个；新增省级数字领航企业1 家、省级智能制造标杆企业9家

蔚来汽车遭遇数据勒索，车企数据泄露谁来买单？ 11 3.3 YANDEX TAXI 遇黑客操纵，莫斯科上演交通大堵塞 13 3.4 奔驰、宝马、法拉利接连中招，API 漏洞再出江湖 15 3.5 特斯拉系统遭黑客破解，OTA 背后的“灰色”市场 16 3.6 供应商遭网络攻击，致丰田日本工厂被迫停工一天 18 3.7 操作系统 QNX 曝出漏洞，影响或达 1.95 亿辆汽车 20 3.8 MICODUS 车辆定位器安全漏洞波及全球超百万辆汽车 月份，Anonymous 就已成功入侵并泄露了 Yandex 相关数据，Yandex Taxi 似乎只是此类攻击的最 新目标。 3.3.2 原理简述 据悉黑客一直在对 Yandex 软件进行逆向工程，在破解成功后恶意调用相关后端 API （Application Programming Interface）进行订单伪造，从而发起攻击。逆向工程又称反向工程[21]， 是指从应用程序出发，通过运用解密 API 进行全面的安全性测 试。同时，汽车制造/供应商还应实施严格的身份验证措施，密切监控网络流量以识别潜在的恶意攻 击，确保 API 中每一层都具有完备的安全防御措施。 3.5 特斯拉系统遭黑客破解，OTA 背后的“灰色”市场 3.5.1 事件回顾 众所周知，特斯拉除定期进行软件/固件更新，修复汽车漏洞，改善系统性能外，还支持以付费 方式，通过空中下载技术（OTA）对汽车提供额外的升级服务，这使得用户在购买汽车后还需要支

制 造执行系统 1. 规划一套可行度高的 MES 系统的基本要素 2. 完全掌握自家行业的制造模型和管理模型 3. 多维思考、定义自家需求目标和性能的重 要性 4. 以 [TD ＆ BP] 模式破解并疏理鸟巢式的需 求 5. 如何做好、做强需求分析后的逻辑化规范  以适合自己制造组织体系的方法， 实 施MES制造执行系统 1. 制造组织体系，麻雀虽小五脏俱全的重要性 2. 精益工业工程介入实施过程改善的必要性 定义、规划与选择一套合身的 MES 制造执行系统 1. 规划一套可行度高的MES系统的基本要素 2. 完全掌握自家行业的制造模型和管理模型 3. 多维思考、定义自家需求目标和性能的重要性 4. 以[TD＆BP]模式破解并疏理鸟巢式的需求 5. 如何做好、做强需求分析后的逻辑化规范 1. 规划一套可行度高的 MES 系统的基本要 素  行业和管理要素 • 行业特性制造模型 • 管理功能的广深度  互联网络要素 ---------------------------------------------  制造环境的改善 ------------------------------------------- 4. 以 [TD ＆ BU] 模式破解并疏理鸟巢式的 需求  Top-Down( 由上而下需 求 )  Buttons-Up( 由下而上需 求 ) BBBBBBBB AAAAAAA 车间工作层 制造幕僚层 制造领导层

余局面，加剧了管理复杂度。究其根本，是企业缺乏一套统一的“数据语言”与“集成规则”，没有 共同的语言与平台，再多的系统也终成负担。 案例 2：数据中台积木：阿丘科技 · X Data Hub 破解企业协同与数据融合困局 a. 客户挑战 b. 解决方案 请扫描识别二维码，获取应 用场景和解决方案更多信息 生产现场高度依赖一线工人的经 验与手工操作，关键业务数据在 “人脑”和“纸张”之间流转，形成 能拖慢效率、影响品质。企业只能在三难中艰难取舍，难以形成稳定的生产节奏。 “黑箱”根源在于企业缺乏完整的“数据积木”，关键业务未实现数字化建模，排产依赖经验而 非模拟，需求预测与市场脱节。各部门犹如在黑暗中分散作业。破解之道在于以数据驱动实现从 “估算”到“精算”，从“黑箱”到“可视”，以及从“被动响应”到“主动调控”的转变。 ​决策智能化​ 发展可持续化​ ​运营协同化​ 基于统一的数据平台，建立 了跨部门的数据共享与业务 人工智能应用以及实现全面 的数字化转型升级奠定了坚 实基础 图 11 阿丘科技∙ X Data Hub 解决方案成效 12 破局：中小制造企业 “积木式” 数字化转型之路 案例 3：运行协同积木：供需智控破解装备制造供需“黑箱”困境 a. 项目背景 某装备制造领域的中小型企业，其主要产品为纸包装机械，服务于消费品包装等行业客户。 企业虽已部署 ERP、MES 等基础系统，但由于行业特性及数字化深度不足，仍面临多重运营挑战。

中心打通产学研通道，引入外部科研机构的尖端技术和人才资源， 构建技术 - 生态双循环系统。这种上下一体、内外协同的机制（顶层战略牵 引 × 基层创 新反馈） × （内生能力成长 × 外部生态融合） ，正是破解转 型复杂性的核心 密钥。。 21 导致大量高意向客户转向其他品牌，该品牌的销售转化率从原来的 10% 降低 智能内容工厂（ DMC 平台） AIGC 内容工厂（ DMC 平台）是“大模型赋能大营销体系”的核心组件， 旨在破解传统营销内容生产周期长、个性化不足的痛点。依托多模态大模型技 术（如商汤秒画、美图 whee ） ，平台实现从图文到视频的全媒介自动化生成， 支撑“一年三发”的脉冲式产品发布节奏。通过动态整合车型参数、市场热点

品 制造、水产品加工、精制茶加工等劳动力密集型行业，预制 化食品制造、食品生物制造等新兴领域不同特点和差异化需 求，梳理细分行业数字化转型场景图谱，编制细分行业工业 互联网融合应用指南，精准破解企业转型痛点难点堵点，加 快信息技术创新应用。 （二）新模式新业态培育行动 5.发展小批量多品种柔性制造。支持企业按需组建最小 生产单元及模块化、柔性化、可视化生产系统，实现工艺柔 性切换

活地 域、语系等信息。 通过自主研发采集硬件设备及声纹采 集入库系统、声纹库平台、声纹鉴定 平台，对声纹数据进行识别对比。 应用场景 案件声纹线索采集，通 过强破解及技术分析破 案。 挖掘案发现场线索，掌 握第一手案发情况信息 音侦破案 技术 - 语音识别 · 构建公共场所安全防 护声纹 + 体系，对现有 监控体系进行技术升级。 布控布防

应性尚未被充分验证。建立行业 级智能驾驶智算数据平台，有望集中行业力量，建立高质量自动驾驶数据集、集 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

开展低碳转型投资的动力。金融机构也因此难以找到 优质的转型投资标的。此外，由于转型金融的识别框架 尚未明确，且转型相关项目的财务回报预期偏低，致使 金融机构在拓展转型金融业务时缺乏足够的积极性。 有效的激励机制能够在一定程度上破解上述难题，推动 企业做出和低碳转型相关的资本支出决策。本文所述的 激励机制是指由政府或市场主体设计并实施的政策安 排或经济行为，通过提供经济利益或明确规则信号等方 式，发挥特定的引导作用。具体到促进钢铁转型融资的