5G 视角下的供应链金融解决方案 CONTENTS 5G 万物互联带来供应链改造新机遇 5G 网络下的供应链全新场景 5G 供应链金融的创新实践及展望 1 2 3 ① 产 业 链 条 较 长 ， 参 与 者 众 多 且 分 散 ， 形 成 多个 信 息 孤 岛 。 ② 供 需 匹 配 不 精 准 ， 需 求 端 的 个 性 化 需 求 难 以 满足 。 ③ 现 货 贸 易 信令 采集 真实记录用户轨迹，互联网出口记 录用户真实 上网行为 。 海量数据基础 中国移动 市场占有率超过 60% 。强大的 用户基数构建了大数据服务的数据基础。 我们的优势 多分析视角 用户 地理位置识别、通信状态、社交关 系、应用偏好、终端类型 等多角度描绘 用户画像。 成熟运营能力 数据分布式计算 + 大规模并行处理 + 精 确模型分析 + 可视化平台展现 9 亿

的准确率。而且 Tf 模 型在 数据量越大的情况下表现越好 ，特别适用于自动驾驶这类大规模数据训练场景。 Tf 模型的另一个重要用处：计算机视觉 Transformer 模型可将 2D 图像融合成 3D 视角 Transformer 模型的工作原理 资料来源：《 Attention Is All You Need 》、《 Safety-Enhanced Autonomous Driving Using Bird‘s Eye View ） ，是利用算法将各传感器 获取 的二维信号转换成类似直升机俯视视角的三维坐标 ，可在感知 算 法的层面实现端到端的架构开发。 优点 l 通过融合多个视角解决遮挡和物体重叠问题 ，解决多传感器融合问 题 ，方便下游任务共享图像特征； l 在 BEV 视角下没有物体变形问题 ，使得模型集中精力解决分类问题； l 能够把传统感知方案中 3D 目标检测、 ，补足了自动驾驶后续决策所需要的道路拓扑信息， 因而可以实现去高精度地图化。 其主要的思路是在原有硬件基础上 ，推出新的视觉感知架构 XNet 。 其利用多相机多帧和雷达传感器数据的融合算法 ，直接输 出 BEV 视角下交通参与者的静态和动态信息（状态、速度、行 为预测等）， 具备实时生成高精地图的能力。 优点：精度更高 ，地图元素更丰富 可提供超视距、厘米级定位。 缺点：成本高（图商开发费用数千万元） 更新难度大（涉及道路敏感信息）

根据每针检测内容进行图像的分发处理 A5 ：工业 AR/VR 解决方案 应用场景：工业维保远程专家指导 现场工程师 现场的技术人员将第一视角视图传送给远 程的专家，寻求协助和指导，支持 AR 视 频录制； 远程专家 远程专家在屏幕上查看工程师的第一视角， 圈点勾画，并将指示标记实时传送给工程 师的眼镜端，支持冻屏，传送图片文档； 可用于工业维保中专家远程指导和教学培训 专家指导 专家指导 Lenovo AH Cloud 视频通讯 呼叫中心 视频回播 位置信息 数据存储 指导工具 视频下载 数据挖掘  视频采集  专家指导  查看工作流  指导提示  第一视角视频  多人会诊  指导工具  发送工作流 双向视频 工作流程交互 应用场景：培训教学 眼镜中的呈现 工业维修应用中，制作并展示操作教程，可用于维修现 场操作指导和培训。轻松如做 新产品 AR 培 训 工作流程管控 故障代码识别 装配过程视频录制、 装配过程符合是否要 求分析 管理端录入基础信息，并对 EWIS 装配进行管理 管理员后台管理 AR Cloud  第一视角的高清音视频  虚实融合的 EWIS 端插指导  云端的实时视频录像  与 M 立方飞机现有系统深度融合 EWIS ：电器线路互联系统 指导操作画面 登录画面 29 29 A6 ：智能工业优化设计解决方案

个性化定制 企业 - 用户 服务化延伸 企业 - 产品 应用 物理系统 数据 网络 安全 设备安全 数据安全 控制安全 应用安全 网络互联 应用支撑 标识解析 产业视角 互联网视角 产业数据 采集交换 生产 反馈控制 数据集成处理 产业建模、仿真与分析 车间 / 工厂 / 企业 运营决策优化 网络安全 数据：本质是数据智能在工业中的全周期 应用，包括“采集交换 个性化定制 企业 - 用户 服务化延伸 企业 - 产品 应用 物理系统 数据 网络 安全 设备安全 数据安全 控制安全 应用安全 网络互联 应用支撑 标识解析 产业视角 互联网视角 产业数据 采集交换 生产 反馈控制 数据集成处理 产业建模、仿真与分析 车间 / 工厂 / 企业 运营决策优化 网络安全 数据：本质是数据智能在工业中的全周期 应用，包括“采集交换

设备管理 设备数据 2.1.3 技术端视角下 ，智能矿山解决方案技术架构图 u 从技术端视角下，现有智能矿山建设技术架构通常由“感知层”、“传输层”、“边缘层”、“数字平台层”构成，也有总结为“云 - 边 - 端” 的智能矿山 欧智库 边缘计算网关 边缘计算设备 边缘物联代理 声音识别 浓度识别 图像识别 业务平台 数据中心 智能数据网关模块 18 2.1.2 业务端视角下 ，智能矿山解决方案全景图由“生产 + 管理”双管齐下 u 从业务端视角下，亿欧智库从生产场景和管理场景拆解智能矿山解决方案架构， 旨在实现矿山全价值链的智能化。 企业管理协同化 物资供应链管理 安全监管智慧化 人员定位系统 产业和投融资数据产品亿欧数据（ EO Data ）；行业垂直子公司亿欧大健康（ EO Healthcare ）和亿欧汽车（ EO Auto ）等。 对中国科技、产业和投资的深刻理解，同时凭借国际化视角和高度，亿欧为中外客户提供行业研究、投资分析、创新咨询、数据产品、品牌公关、 国际化落地等服务。 已经服务过的客户包括华为、英特尔、腾讯、百度、一汽解放、理想汽车、京东、微软、安顾集团、统信、中石油

思略特 | 智慧工厂发展趋势洞察与实施方案解析 智慧工厂实施方案 解析 随着智慧工厂的逐步推动，尤其伴随标杆智慧工 厂的广泛实践，越来越多的企业开始结合业务与 生产运营战略、运营现状需求，从全局视角打造 智慧工厂。基于我们众多成功项目实践，融合不 同行业与工厂特性，并通过对企业战略与生产运 营策略的充分解读，识别工厂端到端运营场景的 差异化智慧解决方案用例需求，与客户团队充分 协同共创用例开发、规划实施路径并协助落地， 需求对系统选型、系统对接和信息安全做提前规 划；以及工厂管理层在用例开发过程中的必要的 指引与决策。 2 路径规划：综合全局和用例个体 智慧工厂的实施是一项长期工作，实施路径规划 需要结合工厂运营建设全局视角递进，结合用例 间的实施先后顺序要求，个体用例技术寻源、用 例优化、投资回报分析与实施落地，合理有序地 进行整体实施路径规划，帮助企业在短中长期实 现阶段智慧工厂战略目标并有效分配资源。

自动上传 l 手持终端自动上传照片、 视频，自动邮件发送 l 货物破损即使记录 l 破损第一时间取证 l 实时监管 全程记录 l 第一视角全流程记 录收货过程 视觉 分析 实时 沟通 语音 操控 解放 双手 智能 识别 第一 视角 41 在线提货预约登记 l 查询到库情况、放行时间、 重量及体积信息 l 自助预约提货、到库自助 身份验证、打印提货单

数据模型，分别实现对物理实体形状、 已知 / 未知物理规律的模拟。 约定数据传输方式，进行稳定、迅速、 安全的数据采集，实现异构设备和系 统的互联互通，让物理世界和承载数 字孪生的虚拟空间无缝衔接。 以更全面、透明、多层次的视角实时数据 实现车间多种设备动作的驱动、攻坚位置 状态的变化、故障预警及调度规划等功能 物理世界一体化感知 异构设备数据集成 构建一体化感知网主要是利用定位、 视频监控、无人机、遥感等技术，以 AI

预测气候变化和市场发展趋势。 随着云计算的诞生与发展，人类处理数据的能力在增强 • 商业模式发生巨变：消费者和企业将从“购买软硬件产品”向“购买信息服务”转变 • 云计算的商业视角：云计算＝信息电厂 • 云计算的技术视角：云计算＝虚拟化＋集群管理 电：从购买发电设备到购买电力服务 信息：从购买软硬件到购买信息服务 发电机 现代发电厂 计算 软件 存储 信息服务提供商 云计算是个技术概念，也是一种商业模式

工业 4.0: 一场不可见世界的竞争（美国的理解） 1. 工业（ GDP 的 30% ） = 制造业（约 17% ） + 资源开采 + 建筑业（合 13% ） 2. 能源消耗 3 旋转设备等三个视角， 2030 年新增 GDP15 万美元（ 2005 年的币值），比没有工业互 联网的时代人均增 20% ； 物联网的核心是智能传感和通讯网络，智能分析的核心是数据模型和智能算法工具，务联网的核心是 亿美元维护费，设备停机的间接损 失更大。 产品使用中存在问题的不可预知性，客服费用巨大，产品生命周期管理意义重大。 中国制造业占全球的 20% 。 工业 4.0 的价值空间 工业 4.0 的本质是工业视角的转变，有三个支撑点： 1. 制造本身的价值化（不仅仅做一个好产品，还要将过程浪费降到最低，实现设计、制造过程与需求相配 合）。 2. 让系统在制造过程中根据加工状况的改变自动进行调整，在自动化基础上实现系统的“自省”功能。 新业务孵化，真正实现了“一切业务数据化”、“一切数据业务化”。 推动数据智能的工业 AI 在生产排产、供应链管理、设备维护、能耗管理、工厂 安全、图像质检等众多环节正快速落地。 1 、 2 微观视角的数据治理 用户运营为中心的数据链路是需求端数据智能 + 供需协 同 的全链路数字化 + 供给端 数字基础设施重构 1 用户：链接一切，更广的场景，更精准的客户认知。洞察客户的需求，评估客户