拥有强大而全面的成熟度评估模型，可以评估组织 的 CT 能力 这些组件的成熟度通过 15 个 CT 子组件进行深入评估： 智能 流程 组织 数据可见性 / 数据整合 交易自动化 -RPA 进阶分析 E2E （端到端） SC 异常管理 E2E( 端到端 (SC 功能模型集 成 基于规则的自动化 人工智能 E2E （端到端） SC 配置 指标调整与治理 E2E （端到端）综合规划

时段的精细限行规则 运用领先的 AI 技术大幅提升运算精准度：预估行驶时 长，预估装卸时长 运用创新的分区算法实现区域间需求及运力负载均衡 深度建模 + 算法定制能力，量体裁衣 运输调度方案 进阶功能 2.1.4 运输优化产品界面展示 输入数据管理 多维参数设置 输出车次展示 输出路径展示 运输地点分布展示 运输线路链式图 2.1.5 科学定价为企业带来快速可视的收益提升 科学定价的整体方案思路

包括部署智能化设备、实施生 产流程优化、搭建数据平台等。 实施和测试阶段 长期 在智能工厂正式运营后，需要 不断地对数据进行分析和监控， 以持续改进生产流程和优化设 备配置。 持续改进阶段 打造智能工厂需要按照一定的步骤进行，每个步骤的时间长度因企业具体情况而异。 升级传统工厂为智能工厂的时间因工厂规模、升级内容和现有设备状况等因素而异，通常需要数月至数年不等。在实际操作中，

系统数据串流要到什么境界？ 5. 系统物连水平要做多强大？ 6. 系统要多智能化？ 很困惑的……… 小量智能 中量智能 重量智能 顶阶 - 制造执行系统 高阶 - 制造执行系统 进阶 - 制造执行系 统 基础 - 制造执行系 统 Manufacturing Execution System Shop Flow Control 轻量智能 数 制 字 造 闭 工

时段的精细限行规则 运用领先的 AI 技术大幅提升运算精准度：预估行驶时 长，预估装卸时长 运用创新的分区算法实现区域间需求及运力负载均衡 深度建模 + 算法定制能力，量体裁衣 运输调度方案 进阶功能 36 2.1.4 运输优化产品界面展示 输入数据管理 多维参数设置 输出车次展示 输出路径展示 运输地点分布展示 运输线路链式图 37 2.1.5 科学定价为企业带来快速可视的收益提升

力与操控稳定性；高速巡航时主动降低悬架高度，减少 风阻辅助节能。其技术融合传感器技术、智能算法与执 行硬件，成为车辆智能化升级的核心载体，兼顾舒适性、 安全性与经济性，推动智能驾驶体验从动力控制向全系 统协同进阶。 2.2 车端推理 车端推理的核心是智能驾驶算法，作为智能驾驶系统的 “决策大脑”，通过感知硬件采集的实时交通信息，算法 进行实时计算，将计算结果传递给执行硬件，实现对复 杂交通场景下的车辆精确控制。 MRC。而运行设计域（ODD） 则为车辆划定了安全运行边界，从道路类型、气象条 件到系统参数等多个维度明确规定了车辆可安全执行 DDT 的条件范围。 第四章 自动驾驶安全体系 43 随着智能驾驶从 2 级向 3 级进阶，系统复杂度与场景 多样性呈指数级增长，SOTIF 的重要性也愈发凸显。该 体系围绕一个关键概念展开：功能不足，即规范定义不 足或性能局限。前者表现为需求描述不完整，后者源于 技术能力边界。当功能不足被特定触发条件触发，轻则

。 4. 效果 评估：通过测试、反馈收集等方式评估培训效果，并根据结果优化 后续培训计划。 为保证培训效果，可建立用户反馈机制，设置培训后支持窗 口，提供即时答疑与技术支持。同时，定期组织进阶培训与经验分 享会，持续提升用户技能水平。 以下为培训实施的时间安排范例： 阶段 时间 主要任务 需求调研 第 1 周 收集用户需求，分析培训重点 课程设计 第 2-3 周 制定培训计划，准备培训资料

3%，数智水平持续向好。 2024年，国务院办公厅印发《制造业数字化转型行动方案》，明确到2027年，工业大省大市和重点园 区规上工业企业实现数字化改造全覆盖。成都作为全国工业大市，制造业数字化转型进入了快速推进阶 段，同时，作为中国软件名城、国家新一代人工智能创新发展试验区、国家人工智能创新应用先导区，成都 市软件、人工智能产业发展居全国前列，正在场景化推进人工智能、软件产业与制造全过程、全要素深度融 合，体系化推动制造业“智改数转”。 业链出台《园区关于支持重点产业强链补链延链的若干政策》，通过实施制造业转型提升、服务商供给深 化、新技术融合发展、全要素支撑赋能四大专项工程，进一步推动企业投资扩大、规模增长、能级提升，加速 产业链向高价值、高技术、高效能、高协同方向进阶升级。 （一）强化顶层设计，构建分级政策体系 二、主要做法 43 ②园区和集群篇 三、成效与亮点 园区前瞻部署5G-A与万兆光网融合场景，筑牢数字化转型核心支撑。截至2025年7月，共建成5G基站