产业的智能化 升级。 图 2-2 汽车企业智能化转型的技术架构示意 Agent 智能体评测与度量 Agent 开发已经逐渐成为汽车行业 AI 开发赋能的主要途径，但 Agent 开 发并非一蹴而就，企业在开发 Agent 时需要不断调试和迭代升级对其完 善。 通过引入 Agent 评测和度量，这些工具提供了一个客观的、系统的评估 框架， 通过实际数据和标准化的测试方法，对 Agent 大模型参数（ B ） *2 Agent 评测是通过收集一套数据集来调用 Agent, 再对其输出结果进行评 估，返回一个分数。这个分数可以是基于实际输出与参考输出进行比较得出 的，也可能不需要参考输出， 比如检查输出的格式是否为 JSON 。通过调 整 Agent 的大模型、系统提示词、知识库和工具定义， 观测不同组合下最优 组合。 Agent 的评测系统主要包含数据集管理， Agent Agent 运行以及 Agent 运 行结果的 评估打分。 数据集管理提供了一套可视化的 评测数据集管理工具， 方便用户对各 场景的评测数据集进行管理，支持数 据的导入、导出和编辑等功能。数据 集可以分为人工数据集和程序数据集。 前者是为了方便人工采集数据，后者 是作为参数调用 Agent 。 评估打分是通过建立一套指标系统，对 Agent 的结果集进行打分，最终

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） 中国信息通信研究院 重庆大学 比亚迪汽车工业有限公司 同济大学 电子科技大学 国汽大有时空科技（安庆）有限公司 国汽智控（北京）科技有限公司 的“连接器”和“赋能者”，通过与头部企业、科研机构和中小企业广泛合作， 逐步构建完整的智能驾驶生态系统。第五，组织技术论坛、竞赛和联合研究，进 一步吸引行业资源参与。第六，通过整合资源、协调技术路径，推动数据格式、 接口协议、算法评测方法等标准化进程，提升公信力和行业影响力。 5.2 平台阶段性建设规划 5.2.1 短期目标（1-2 年）：核心功能模块建设 短期阶段，平台需以基础功能的快速搭建和资源整合为主要目标，集中完成 生态层面：进一步完善运营机制，建立数据交易与算法授权平台，推动数据、 算法模型的商业化应用。通过举办行业技术竞赛和论坛，吸引更多企业参与，提 升平台影响力。积极参与标准制定，包括数据格式、接口协议和评测方法等。 5.2.3 长期目标（5 年以上）：生态系统完善与商业化服务 长期阶段，平台需从单一服务功能转向多元化生态系统，构建覆盖全国的资 源协作网络，实现行业内外的广泛连接。 数据层

5 级 3 级 评测等级 采购管理 5 ● 4.5 4 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 高级计划排程 生产作业与调 度 生产过程管控 某企业一级指标评估等级 服 务 5 级 3 级 评测等级 人 员 5 4.5 管 理 3.5

Code 知识 其他 代码 推理 语言 数学 IDC 测试题目分为基础能力和应用能力两个大类共 7 个维度 IDC 采取实测的方式，成立产品测试团队，通过多个维度对基础大模型及相关产品进行评测，并邀请外部专家团队深入分析各个产品答案准确性、合理性等，在 审 核委员会的监督下，最终得出各厂商的评估结果，供用户选型参考。 toC 通用 场景类 生活助手 办公工具 toB 特定 行业类 call 基 础 层 基础底座大模型 MOE 混合专 家 数据标注服务 数据质量评估 推理部署工具 提示词广场 服务发 布 应用商店 数据平台 算力支撑 知识融合 训练工具 评测工具 插件库 应 用 层 模 型 层 串 联 层 目前商汤绝影已经合作蔚来汽车、吉利极氪、广汽埃安、哪吒汽车等品牌车型，此外，虽然具体车型未明确提及，但 商汤绝影已与本田、比亚迪、长城、红旗、奇瑞等超过 在图像编码方面 ，面壁首次整合 NPU 和 CPU 加速框架，并结合 显存管理、编译优化技术，在 MiniCPM-Llama3-V 2.5 图像编 码 方面实现了 150 倍加速提升 在综合评测权威平台 OpenCompass 上， MiniCPM-Llama3-V 2.5 以小博大，综合性能超越多模态“巨无霸” GPT-4V 和 Gemini Pro 首次进行端侧系统加速 ， MiniCPM-Llama3-V

率严重受限。 Tf 模型可找到更泛华的相似规律， 或者说， 它的联想能力更强。 资料来源：《动手学深度学习》（李沐） 2020 年 ，微软亚洲研究院首次将 Tf 模型应用于图像分类任务 ，在评测中实现 88.55% 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

100 强 2015.01 获天使投资 2015.03 FDDB 全球第三名 (Face Detection Data Set and Benchmark 是全世界最具权威的人像检测评测平台） 2015.04 LFW 全球第二名 (Labeled Faces in the Wild 是国际权威人像识别公开测试排行榜） 2015.04 通过浙江海创园重点项目评审，并获资金扶持

总部和所属企业加快灾备中心建设 • 总部和所属企业备份恢复策略联合演练 • 加强人员配置，对备份结果进行检查 5 • 应用安全前置，加强需求开发安全介入，开展源代码审计 • 针对新上线系统实施信息安全等级保护评测 • 设立全集团安全组织 • 总部设立专职安全人员，所属企业明确安全专员 6 • 加强 PC 终端安全：提升应用软件正版化 • 加强移动终端安全：部署 MAM/MCM 安全管理 4

智 慧 制 造 战 略 设 想 两化融合管理体系咨询 4 个基本要素  数据  技术  业务流程  组织结构 4 个管理域  管理职责  基础保障  实施过程  评测与改进  输入——与企业战略相匹配的可持续竞争优势对打造信息化环境下 新型能力的要求  输出——通过两化融合实施过程所形成的信息化环境下的新型能力 两化融合管理体系

项目安全管理级别暂定义为：秘密级； 信息系统当中包含有秘密级的国家秘密，其总体的防护水平不低于国家信息安全等级保护三级的要求，信息系统达到分级保护的技术标准。 •入侵防御 •安全审计 •风险评测 •分级保护 •终端防护 •边界防护 •安全管理 •安全保密策略 •国产品牌 态势感知平台 建筑智能化 - 计算机网络系统 信息安全等级保护体系 以等级保护的“一个中心、三重防护”为核心指导思想，

长、统计慢等问题 及时掌握零售 户对一线人员工作质 量的反馈 客户基础信息采集 3. 星级管理 支持现场采集信 息，以客户诚信管理、 终端管理两个维度， 对客户进行评测，划 分成五个星级 客户信息采集 4. 信息采集 作为传统终端 信息采集的辅助渠道， 现场采集零售户卷烟 库存、价格等信息， 把握市场更为及时准 确。 5. 配送管理