工 作 委 员 会 邀 请 相 关 技 术 单 位 启 动 了 《智慧化 工 园区建设指南》 国 家 标 准 的 申 报工作。 2015 工 业 和 信 息 化 部 印 发 《关于 促 进化工园区规范发展的指导意 见》，将智慧园区建设作为化工 园区规范发展的重要方面。 2020 2020 年 10 月 11 日，《智慧 化 工园区建设指南》 国家标准正 式发布。 智慧化工园区概念由来已久 智能告警：设置告警阈值主动掌握设备异常运 行状态 通过对接能源设备接口数据，对化工园区内用能单位及其主要能源品种使用信息进行实时监测，并针对超出预警值等情况及时 预警，定期对能源使用情况在线分析，优化能源使用，助力园区节能降耗，推进化工园区内能源的统一管理和节能优化。 视频监控：多维度掌握设备运行情况 ，摄像 机进行实时预览、视频回放。 报表服务： 日报表、周报表、月报表和年报表。 业务应用 :6 ：能源管 理 评价分析指标

型训练则利用这些数据持续优化 AI 算法模型，并通过 OTA 向车端推送迭代版本。该层与车端算法层紧密联 动，模型训练结果通过算法更新提升车辆智能化水平， 同时车端采集的传感器数据回传至云端形成数据闭环， 实现系统自我进化。 1.3 数据是智能驾驶发展的核心 在智能网联汽车时代，车辆通过传感器矩阵和云端互 联，构建起覆盖驾乘体验、生活服务、娱乐办公的数字 化生态，而数据资产是整个生态系统的根基。现阶段， 车 为衡量汽车整体安全水平更为合理和有效的途径。基于 大数据的统计评估不仅能更精准地反映当前安全状态， 还将为 AI 算法的持续迭代优化和安全策略的动态调整 提供坚实依据，推动安全水平形成动态、进化式的提升 机制。 第五章 智能驾驶产业环境与生态构建 55 第五章 智能驾驶产业环境与生态构建 第五章 智能驾驶产业环境与生态构建 5.1 智能驾驶政策标准环境 5.1.1 政策法规 比亚迪以垂直整合能力加速智能驾驶规模化落地。比亚 迪依托垂直整合优势，推动组合辅助驾驶向大众市场普 及。智能驾驶系统适配多价位车型，通过优化传感器融 合与算法降低硬件成本。规模化量产车型积累海量数据 驱动算法进化，加速智能驾驶从“技术溢价”转向“普惠体验”， 引领行业量产进程。 （2）应用场景 智能驾驶技术在主动安全、巡航辅助及泊车辅助三大应 用场景的落地已形成完整技术闭环，并在实际应用中显 著提升驾驶安全性与效率。

低 客户价值 1. 赶上潮流（听听趋势） 2. 了解概念 3. 预见您供应链中的 CT 优势 1. 控制塔游览 一生中 CT 操作和收益的一天。 高水平的视野和进化 演示（元素 + DataZen) 2. 发挥未来的经验 ，并行规划，机器人过程自动化和 人工 智能 材料和场景 幻灯片 + 游戏网站方案 www.playwiththefuture.com 1. 控制塔游览 每天在生活中的 CT 操作和好处。高层次的视觉和进化 演示 ( 元素 + DataZen) 实时数据 / 工作流工具 / 发货跟踪 / 生态系统数据可用性 异常管理 / 协议存储库 / 场景模拟 材料和场景 幻灯片 + 元素展厅 使用的幻灯片

应用：应用在企业价值链的什么地方 效率：相对原有模式或者业态，运行 效率是否提高 能力：帮企业打造了什么能力，是不 是核心能力 优势：形成新的竞争优势 创新管理 组织变革管 理进化 技术 应用 效率 能力 优势 创新管理 组织变革管 理进化 创新的种 类 创新的多 少 创新的培 育 技术 推动 需求 拉动 战略 规划 出发 原点 机会 地图 设计 思维 商业 模式 MVP

且对周边环境造成巨大污染。众多事故暴露出了我国在化工园区安全管理上存在很大不足 ，推动物联网、大数据、云计算、数字孪生等新技术于化工园区安全风险 管控深度融合 ，建设化工园区安全风险智能化管控平台 ，推进化工园区安全风险管控信息化、数字化、智能化具有重要意义。 背景介绍 / Background introduction 江苏响水天嘉宜化工爆炸事故 19.86 亿 经济损失 辽宁葫芦岛先达爆炸事故

请访问亿欧网 (www.iyiou.com) 利用视频扩 展学习 3.1 具身智能科研场 景 科研场景案例：数据采集工厂 使用填充 进行数据增强 科研场景数据增强方法 10 u 工业机器人的硬件进化历程，从传统工业机器人到协作机器人，再到如今的人形机器人，每一步都彰显着技术的飞跃与创新。当下，我们已迈入 AI 大模型与机器人底层技术融合的崭新时代。每次技术革新都为机器人应用带来突破，在 com) 中期：提供场景解决方案 + 后续技术支 持 • 针对客户细分场景提供解决方案， 进 行现场部署，提供后续技术支持 和系 统集成服务 4.3 未来商业模式和应用优 势 自主进化接近人 类水平 人机共生社会成 长型 家庭服务机器人 渗透率 >15% 人形机器人成本 降至 20 万元 垂直领域规模化应 用 多模态感知突破

汽车制造AIGC更是对企业整体运营和决策方式的根本重塑。AI赋能的智能决策系统能够实时收集、 分析海量生产数据，通过对各类指标的深度挖掘，精确预测潜在问题，提出预防措施；同时，AI可自 我学习和进化，持续优化生产调度、库存管理、能源使用等多方面的决策，实现精益生产和资源的最 大化利用。 汽车应用AIGC是对消费者最具获得感的技术，以智能座舱为例，AIGC智能语音助手提高了语音交互 的效率 随着跨学科技术整合，如物联网、云计算和区块链的应用，AIGC将进一步促进汽车制造业向智能制 造与服务型制造转型，为构建高度灵活、可持续且个性化的智能工厂奠定坚实基础。 越来越多的企业将自建私域专业大模型，形成自进化的研发体系，成为企业生产力的重要组成部分。 汽车行业作为一个充分竞争的行业，每家企业都有自己独特的标准流程规范等知识，这就使得汽车企 业的AIGC大模型将是企业自建的、本地部署的，不会使用开放的大模型。但企业内部可能会建有多 企业的研发组织将从过去的人海战术转向技术精英组成的小团队模式，这将对汽车行业的组织管理和 企业文化带来全新的挑战。 开发环节赋能设计师 智能化设计 自动化制造 全流程优化 自建私域专业大模型 形成自进化的研发体系 研发组织精英化 组织管理和企业文化 新挑战 AIGC 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书 53 PAGE 6.2 促进/规范汽车AIGC发展的行业建议 AIGC开发模式将

，相当于 1.8 个足球场的面积 ，并能识别 50 多种目标物 ，使驾驶系统的 视野更加清 晰、广阔。 XPlanner ：更像人类的小脑 ，是基于神经网络的规划大模型。通过大量的数 据 训练 ，它逐渐进化出类似人类驾驶员的操作能力 ，使驾驶过程更加平稳 ，提升了 用户 的驾驶舒适性和安全性。 AI 司机 ，拥有 AI 代驾、 AI 泊车功能 ，全面覆盖行车、泊车在内的全场景 ，使得车 辆能 洞悉外界环境 感知形态 业务形态 进化形 态 ASR 方言 中英混合 多语种 ( 国际化 ) 端 APP 云服务 算法模型 大模型底座 (1+N 大模型 ) 生图 / 视频大模型 端部大模 型

信息 日本 Mazak 机 床 热 屏障 主动振动控制 瑞士米克朗机床 智能工艺规划 智能装备特点： 将专家的知识和经验融入感知、决策、执行等制造活动中 赋予产品制造在线学习和知识进化能力 1960— 2000— 国际 国内 大连机床 热补偿功能

网络实现高速联网，车内乘客能随时畅享在线音乐、视 频等娱乐资源，车主还能远程操控车辆。云服务让车主在千里之外就能提前开 启空调调节车内温度、锁定或解锁车门，还能实时查看车辆位置与状态。 车内智能交互系统的进化，如语音识别、手势控制、人脸识别等技术的 应用，让驾驶者双手不离方向盘、双眼不离开路面就能完成诸多操作，提高了 驾驶的便利性和安全性。一些高端车型还能在上车瞬间自动识别车主身份，根 据 运营精准化：智能内容引擎动态生成营销素材，用户数据中枢实现 全 生命周期画像管理； ● 座舱主动化：端到端语音链路突破响应时延瓶颈，场景引擎基于时 空 维度提供无感服务。 阶段三：智能闭环自治期（生态进化） 形成 AI 驱动的业务自优化体系，实现全价值链动态调优： 8-int 量化模型显存占用（ GB ） = 大模型参数（ B ） 4-int 量化模型显存占用（ GB ） = 大模型参数（ B