智能供应链控制塔运作模式 产品功能的优化与集成 供应链体系的转型 • 端到端的愿景 . 规划的功能性协调作 用 • 自动化和数字化 所需的三种角色 • 所需的三种角色 • 所需的功能和技能 2 3 实现途径 • 服务共享 • 工作单元集成 ( 日常业务、人员、因素 /CoE) ANNEXES 2 组织模式的转型过程 • 转型方法 供应链的智能控制塔协调端到端的决策 供应链 ICT 一种新的可实现端到端的供应链协调运作模式 即运输 CT 会对最优路线、承运人、装载方案、调度方案和追踪方 案 进行决策 CT 采购 CT 设计 CT 制造 CT 运输 CT 命令 3 命 令 管 理 运 输 采 购 制 造 产 品 设 计 即供应链 ICT 计划通过职能进行部署，将库存从 A 端转移到 B 端 供应链内外功能的扩展 供应链内外功能的扩展 启用端到端管理 • 将规划人员转换成端到端的供应链分区段的管理人员 实现自动化和数字化 • 建立专家组基础，以实现可配置供应链的自动化和 数 字化 从两个方向对供应链体系进行优化 4 供应链管理人员 数据和 IT 专家 1 2 流程优化 1 内容 意义 自动审核规划指令 基于快速响应的自动化实施流程 • 降低流程成本 • 提高业务的效率和精准性

从智能营销到智能制造 邴金友 2025.03.19 营销 (CRM) 等业务系统在系统功能之外还存在很多的挑 战 自动化 开放性 高可用 易操作 云原生 智能化 高可靠 高扩展 高性能 以销售易为例，腾讯云坚实稳固的技术底座是这些挑战的解决方案 云原生计算 云原生存储 块存储 CBS 虚拟机 CVM 容器平台 TCS TCS 文件存储 CFS 对象存储 COS 端侧接入层 鉴权 OAuth2.SAML2 负载均衡 CLB 域名解析 DNS 网络加速 CDN 系统接入层 轻联 IPAAS 统一身份认证 鉴权 OAuth2.SAML2 公有云 私有云 DB 企业 微信 腾讯 会议 腾讯 乐享 伙伴云 现场服务云 客户服务云 营销云 销售云 智能分析云 知识引擎 大模型 TI 平台 微 信 端 企 微 端 人 工 智 能 数 据 库 微 服 务 大 数 据 中 间 件 连接伙伴 连接客户 连接产品 连接员工 价值：问答准确率： 35%- 84% •

从制造到智造 — 瞻博网络 AI 驱动智造园区方案 © 2024 Juniper Networks 新技术部署难，出问题溯源难，终端多运维难 业务连续性 业务生产 7X24 业务中断会造成严重损失 数字化落地 - 并不容 易 © 2022 Juniper Networks Juniper Public Junipe: N ET WO R K 11 从端到云的保障 • 应用程序、用户、设备和会话的可见 性 • 实时客户端数据、主动射频调整 • 集成 Wi-Fi 、 vBLE 和物联网 90% AIOps 领导者 • 实时 SLE 全栈 • 唯一会话式 VNA （ Marvis 个月时间使原有网络平滑切换到 13,000 个 Mist AP 和 12 个 Mist Edge 构成的新网络 • 云级别的可扩展性：每个站点接近 2,399 个 AP ，提供 400 万 / 天的客户端 事件 检测和 400K/ 天的 PCAP 抓包分析 • 优秀的 WLAN 网络管理：高密度环境中的 RRM 和快速漫游优化 • 自动化技术的改善工作效率：加速了麻省理工学院 IT 团队的部署并降低了成

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 6 思略特 | 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 产效率和劳动力成本得到显著优化。例如通过实 时生产过程管理优化，提升了30%到40%的生产 效率。 01 某跨国制造业企业某国内工厂，其工厂定位为集 团全球交付的重要节点，集团期望通过智慧工厂 建设，进一步提升该工厂端到端供应链可见性和 风险管理，并为集团提供标准化智能解决方案和 智慧工厂建设参考模板。在该标杆智慧工厂建设 过程中，通过端到端可视化供应链平台建设，在 降低上游零部件供应风险的同时，提升了约10%

智能驾驶智算数据平台定义 端到端自动驾驶要求海量高价值数据、超大规模算力和专业适配算法作为支 持。自动驾驶领域数据类型多样、格式复杂、算力分散，且以 Transformer 为基 底的人工智能网络模型结构在智能驾驶领域的适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 开发商。在数据驱动的端到端自动驾驶系统展现强大的驾驶能力后，各自动驾驶 开发商以及宝马、奔驰等传统汽车厂商也开始积极进行探索和积累。 特斯拉在数据、算力和算法方面均处于国际领先地位。数据方面，特斯拉通 过保持少量标准化的车型并搭载“影子模式”，采集格式统一的道路交通和驾驶 行为数据，数年来累积了大量的高价值数据。算力方面，特斯拉 2024 年底平台 算力总规模扩大到相当于 30 万块 A100 A100 显卡的总算力，约为 100 EFLOPS（FP16）。 算法方面，特斯拉引领了 BEV、占据网络以及数据闭环端到端等自动驾驶技术 研发，并且开发了高度真实的仿真平台，兼具 WorldSim 和 LogSim 仿真能力。 Waymo 的主要优势之一在于可依托 Google 在全球的用户网络，通过用户的 机器人验证进行道路交通对象数据标注，帮助 Waymo 建立高质量数据集。此外，

：训练芯片算力成本呈下降趋 势 英伟达每 2 年推出一个微架构，对产品线进行升级， 6 月 2 日，英伟达在 Computex 2024 大会上发布了至 2027 年的芯片路线图， GPU 迭代 周期由 2 年缩短到 1 年，走类似英特尔的 Tick-Tock 模式（一年工艺一年架构）。同时，英伟达践行“ Buy More Save More” 让算力 成本 指数级下降。 产业研究 战略规划 技术咨询 10 我们跟踪研究了多个通用大模型，其中包括： CongRong 2.0 Pangu 5.0 Yi-Large GLM-4 Baichuan4 技术端 模型整合统一 未来的技术演进方向是实现大模型底层框架的整合与标准化，从多样的架构（如双编码器、 单边解码等）转向统—的、效率最优化的开源底层框架 ，提升模型的通⽤性和可维护性。 参数规模扩展 ，从⽽拓 宽其应⽤场景和实⽤价值。 大模型小模型化 在产业应⽤层⾯ ，结合底层基础大模型和针对特定⾏业的精简数据微调，将训练出更为实 用、更易于产业落地的小型化大模型。 产业端 国产 AI 芯片自主研发 为确保中国大模型的长远发展和避免外部制裁风险，国内 AI 计算芯片的自主研发将成为关 键战略方向。 数据产权标准深化 优化和完善现有数据标准和规范，是 推动大

汽车产业 AIGC技术应用 白皮书 指导单位 编写单位 从软件定义汽车 到数据定义汽车 (SDV) (DDV) 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书 2 PAGE 中国汽车工业协会 常务副会长兼秘书长 付炳锋 寄语 作为《未来汽车产业战略家》项目的联席学术导师，我们为首期班学员感到骄傲，并一起践行“ 共建、共创、共进”的办学理念，通过课堂内的教学研讨和外部的调研访学，共建教学内容和体 和体 验；通过学员自发选题并结合各自企业在专题领域的实践，共创对汽车产业发展前沿的洞察； 基于共建和共创，伴随并促成中国汽车产业从大到强，实现与伟大时代的共进。在这场探索未 来的创新教学之旅中，学员们展现出了对汽车产业发展前沿的敏锐洞察和深刻思考，让我们对 中国汽车产业的未来充满了信心和期待。汽车产业已行至智能化发展的下半场，关键技术将成 为企业核心竞争力的基础。AIGC作为基石技术，将深刻改变汽车产业从研发、设计、制造、营 李会哲 张传宇 古田 宋欣哲 李春贺 李耀光 吕颖 闫石 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书 5 PAGE 前言 7 目录 8 核心结论 第一章 汽车行业技术变革：从SDV到DDV 7 从SDV到DDV 汽车AIGC概述 汽车AIGC的影响及意义 1 . 1 1.2 1.3 10 11 13 汽车行业技术变革 9 第一章 第四章 AIGC在汽车制造领域的应用探索

随着技术的不断进步，消费者对汽车的期望已远远超越了简单的交通工具 范畴，转而追求更加安全、高效、舒适且个性化的出行体验。在此背景下，人 工智能技术在汽车领域的广泛应用已成为必然趋势。从智能驾驶技术的逐步成 熟，到智能座舱和智能客服提供的个性化服务，再到车企内部各生产经营环节 的持续优化，AI 的应用场景在汽车行业不断拓展与深化，为汽车赋予了超越传 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 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 当前，全球智能汽车市场正处于蓬勃发展阶段。根据 IDC 研究数据显示，2021 年至 2026 年间，全球 智能驾驶车销量将以年均复合增长率 14.8% 的速度增长，预计 2026 年将达到 8930 万辆。根据毕马威数据， 预计到 2026 年中国智能座舱市场规模将达到 2127 亿元，2022 年至 2026 年的年复合增长率约 17%，渗透 率有望从 59% 提升至 82%。 汽车智能化趋势加速发展 汽车行业 AI 应用白皮书

人民美好生活不断丰富化的新内涵新表现 决定企业数智化转型的新技术之演进路线图 新基建架构新空间产生新要素激发新能力 一 1 2 3 工业 4.0 与工业数智化的联 系及其内在逻辑 新供给从“五新”到“百新”再到“万新” 工业数智化的转型的战略框架及其要件 各战略要件的实施路径及其建设要义 二 1 2 3 工业数智化转型所需要的新 观念与新领导力 工业数智化实践前沿的诉求与约束表现 三 51.83% ，全 国第二 确诊超千例， 死亡最低（一 人） 医护人员 0 感 染 一个月前，浙江是全国第二的疫情重灾区（ 2.22 ） 新加坡（ 1 月 2 号就开始管控，中国的专家组一到武汉，就开始对中国飞过去的飞机全面进行防控截止 2.29 确诊 98 例， 69 人出院）做得好的原因： 1) 从有发病的这些国家过来的人，都要在家里 自我隔离 14 天。你如果不居家隔离 14 天，私自出去就是犯法。 精准匹配 潜在病患 分析与追踪 线上无界隔 安全互动 加快基因测序、 药物研发与诊断 速度 医用物资采 供、口罩“线 上预约登记 + 线下无接 触服务”、机 器人送餐、 生活用品供 应与投递从 便利到刚需 疫情走势预判、复工复 序依据（绿码：人和数 据的数字平行世界） 透明感带来踏实感 知情权增强信任感 最大限度消除谣言 传播空间和社会恐慌情绪 在线初级问诊最大限度 缓解线下门诊的压力 娱乐会议学习在线化切

MICODUS 车辆定位器安全漏洞波及全球超百万辆汽车 22 3.9 《汽车整车信息安全技术要求》发布 24 3.10 小结 25 0 04 车端电气架构、组件及其攻击面分析 25 4.1 车端电子电气架构 28 4.2 车端资产关键组件 31 4.3 车端资产攻击面 42 4.4 小结 47 05 车联网攻击技术分析 49 5.1 针对云端的攻击 49 5.2 针对 V2X 的攻击 54 领域安全事件高达近千起，且呈现日趋增长形势，智能网联汽车安全不容乐观。因此，在第三章中， 我们对八个具有代表性的安全事件进行分析解读。 如今，汽车行业内资料的不透明，使网络安全厂商很难通过公开资料了解到智能网联汽车的电 子电气架构和零部件设计知识。在不了解智能网联汽车的前提下，研究车联网安全显得尤为困难。 所以，第四章，我们会梳理汽车的电子电气架构，并就关键的零部件进行攻击面的分析。 黑客可以 安全合规政策环境利好，车联网安全发展加速 伴随智能交通系统的推进，信息通信技术的不断演进，促进了汽车、电子、道路交通运输等行 业的深度融合和发展创新，形成了包括技术、产业、基础设施和应用服务的车联网生态，全球车联 网进入到新的发展阶段。美国、日本、欧盟等汽车工业发达国家和地区都视车联网为产业发展的重 要方向，已然展开全面布局发展战略。车联网应用涉及关键技术众多，技术体系复杂，在不用国家 呈现出不同特点。美国在车辆安