问欢迎及时反馈或与当地办事处联系。） 6 2． 项目基础建议（SCADA 监控系统） 基于上一章节提出的三部分内容，将其中前两部分：数据的采集、数据的展示合并后 就是本次项目的主要内容：SCADA 监控系统。针对这一功能需求我们做如下建议和设 计。 自动化生产方案除了满足集中管理、分散控制、智能检测的先进性水平，还将应用成 熟的优化控制技术，同时，尽可能节约投资，以期获得良好的经济指标，为生产过程节能 ，这就给 排程排产造成了极大的管理难度； 7. 库存管理严格，销售情况容易受到影响，很容易就会造成库存积压而积压品往往又不 易处理，所以对于制造业而言，合理的预估和安排生产就显得尤为重要。 针对以上这些行业特点和难点，就需要建立一个完善的信息化管理系统来解决这些问 题以实现更好的生产方式，降低企业生产的难度以及成本，合理化最大利润空间以及获得 更高的客户满意度。 12 3.1．功能分析 要做过多的节能方面的设计，而是从 能源消耗上分析生产中可能隐含的一些不利因素，如：设备的老化，人工的倦怠或不合 理的计划变动等，配合其他过程数据改善整个生产。 3.3.12 配方理功能模块 针对不同规格的产品，是由配方以及工艺来进行控制的，所以配方管理也应有相应 的制度以及流程。采用科学的管理手段避免因配方管理上的问题导致的生产环节出现的 问题。 23 3.3.13 可扩展功能模块

年第 2 期 上海航天（中英文） AEROSPACE SHANGHAI （CHINESE & ENGLISH） 2 卫星总装智能工厂关键技术 2.1 基于工业互联网的产业链跨域协同技术 针对卫星制造产业链计划-资源-质量跨域协同管 控、工厂制造全要素物联集成等需求，研究基于工业 互联网的产业链跨域协同技术，构建“云+网+端”融 合的卫星工厂跨域协同环境，实现模型与数据驱动的 设 端 集 成 应 用 。 3） 端 ：包 括 工 厂 数 字 化 装 备 、 数据终端、办公终端等硬件及客户端软件、APP 等 边缘端应用软件。 2.1.2 模型与数据驱动的设计工艺协同研制 针对卫星设计↔工艺↔制造全流程在线协同 与数据闭环问题，基于工业互联网协同环境建立了 模型与数据驱动的设计工艺协同机制，如图 4 所示。 设计端融合基于模型的设计（Model-Based Design， 87 第 42 卷 2025 年第 2 期 上海航天（中英文） AEROSPACE SHANGHAI （CHINESE & ENGLISH） 2.1.4 总装拉动的计划资源动态协同管控 针对卫星产业链上下游多单位研制及配套计 划动态协调需求，建立总装拉动、内外结合的计划 资源动态协同管控机制。面向工厂外部，基于工业 互联网打通多单位计划管控平台，在线共享总装工 厂计划进度、配套交付进度及需求，实时预警配套

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 5.3 针对近场的控车攻击 58 5.4 针对车身接口的攻击 63 5.5 针对信息通信的攻击 66 5.6 针对智能驾驶算法的攻击 76 5.7 小结 84 06 车联网安全体系建设 86 6.1 车联网安全管理体系 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。 黑客可以利用漏洞对第四章提及的攻击面进行攻击。在第五章，我们对不同的攻击技术展开阐 述与分析。这其中包括针对车联网云端平台、典型通信协议、路侧设备、近场通信、车身接口、车 联网学习模型的攻击等。 车联网安全研究报告（第六期） 3 介绍完安全事件、攻击面以及攻击技术，第六章将介绍车联网安全体系建设，依托现有车联网 年前后，车辆网络安全攻击事件的频发，直接威胁到汽车用 户人身财产安全，大部分车企开始意识到建设网络安全保障能力的重要性。 就目前而言，车联网相关安全事件主要集中在针对汽车漏洞的研究分析、针对车企数据的泄露 勒索、针对平台服务的恶意攻击以及针对产业供应链的侵犯损害，并且随着车辆智能化脚步的加快， 车联网攻击技术的逐渐普及，相信在未来几年间，车联网相关安全事件的发生频次会越来越高，影 响范围和安全隐患也会越来越大。

模型层是核心部分，主要包含预训练大模型、领域微调模型和 任务专用模型。预训练大模型基于海量通用数据构建，具备强大的 泛化能力；领域微调模型通过对工业园区特定领域数据的再训练， 提升模型的场景适应性；任务专用模型则针对具体应用场景（如能 耗预测、故障诊断等）进行优化。模型层采用分布式训练框架，支 持多机多卡的并行计算，显著提升模型训练效率。 服务层提供模型的部署、推理和调用能力。该层通过容器化技 术和微服务架构，将模型封装为标准化 头进行初步处理，减 少数据传输量和延迟。 在数据采集过程中，需制定严格的数据质量控制机制。通过数 据校验、去重、补全等手段，确保采集到的数据准确无误。例如， 针对物联网设备数据，可以设置数据范围校验规则，过滤异常值； 针对企业生产数据，可以通过时间戳比对，去除重复记录。 为保证数据采集的安全性，采用加密传输协议（如 HTTPS、 MQTT over TLS）对数据进行保护，防止数据在传输过程中被窃 括去除噪声、填补缺失值、纠正错误数据、统一数据格式以及消除 重复数据。具体操作步骤如下： 首先，针对噪声数据，采用基于统计的方法进行过滤。例如， 对于数值型数据，可以通过设定合理的数据范围，将超出该范围的 数据视为异常值并进行处理。对于分类数据，则通过频数分析，将 出现频率过低的类别视为噪声数据并进行剔除。 其次，针对缺失值问题，根据数据的特性和业务需求，选择合 适的填补方法。对于数值型数据，常用的方法包括均值填补、中位

法保证人卡一致，存在代刷、 盗刷问题；报警系统误报率高，报警产生后，无法进行确认和处理；  效果差 系统平台主要针对视频监控为主，缺乏对各子系统的统一整合管理。实现 安防管理业务单一，且智能识别准确率低下，实际应用效果很差。 1.1.2 园区安防未来的发展趋势 针对目前传统安防存在的问题，未来的园区安防发展必须要具备以下几个 条件：  更安全 安全是所有工作、生产的前提和必要保障。在高清监控全面覆盖的前提下， 智慧园区综合安防新高度。 1.3.2 两个中心 建设以事件为核心的应急作战指挥中心以及以数据管理为核心的数据呈现 中心，实现事件管理与数据管理的双中心可视化运行。 1.3.3 三类管控 针对人员、车辆、事件三类管控对象，依托高清、智能 AI、物联网、云计 算等新技术，实现对人员的智能管理、车辆的智慧管控、事件的有效处置。 1.3.4 四道防线 整个智慧安防系统建设可以分为四道防线： 用业务需求，它的出现能够解决当前园区安防监控系统不可逾越的瓶颈，满足 多媒体融合应用的需求，同时更好的支持合作伙伴面对客户提供个性化增值应 用解决方案。 2.1 系统架构设计 系统采用模块化集成设计思路，针对园区使用需求，集成各个安防子系统， 包括：视频监控、门禁、报警、巡更、考勤、停车、对讲、广播、发布等各个 系统，同时实现各个系统的联动；在基础建设的基础上，运用 AI、物联网等新 兴技术手段进

阶段。 现阶段消费者对智能手环的评价如何？智能手环厂商今后应采取什么样的发展 策略？针对第一个问题， 我们通过抓取电商平台评论文本，使用大数据挖掘的 方法，了解消费者对产品的好评度以及关注点。针对第二个问题，通过实地调查 的方式，结合现有用户使用情况和非用户潜在价值，对智能手环未来发展策略提 出有针对性的可取建议。 考虑到在当今的移动互联网时代，通过电商平台进行网络购物已成为人们生 用系统抽样的方式抽取常住居民，保证最终单元入选样本的概率均相同。试调查 问卷各项检验均通过，问卷结构合理。正式调查数据进行信度、效度分析，并且 进行游程检验和独立性检验均通过，调查结果真实可信。 针对问卷调查的结果，我们运用描述性统计方法，分别对用户和非用户的基 本信息进行分析。借助 Logit 二元选择模型，分析得到性别、年龄、学历、兴趣 爱好、性格、运动频率是购买智能手环的显著影响因素。基于回归结果，利用 群特征 明确，通过实地调查后的建模分析，我们发现智能手环目前的消费者主要是有健 身需求的男性，对健康检测有需求的中老年消费者市场有待开发。第四，接近 45%潜在用户有较大可能成为智能手环用户。针对调查结果我们提出了相应的营 销与产品发展策略。 关键字：智能手环；不等概率三阶段抽样；文本挖掘；LDA 主题模型；logit 二 元选择模型；聚类分析法 III Abstract With

覆盖企业全流程、全过程的生产制造体系。它不仅实现了企业的数字化、网络化、 智能化转型，而且实现了企业降本增效、提质增效的目标，为企业的长期发展奠 定了坚实的基础。 3. 项目目标 本项目针对企业工业互联网的建设需求，设定了以下六大目标： 1.产品进度可控：确保员工依照工艺标准进行作业，全程闭环质量管控，避 免不良产品流入产线。结合 5G 技术，使生产进程信息实时获取，实现生产计划 3）“封闭化管理”：对化工园区关键卡口、企业厂区周界、人员轨迹、建筑 物的关键区域（危化品存储、重要设施等）进行全方位管控，实现全态感知、全 域监控。端到端识别。在第一时间、第一现场发现问题、解决问题。 4）“智慧应急”：针对公共安全事件的事前预防、事发应对、事中处置和善 后管理过程，构建横向互联纵向贯通的应急体系；实现信息采集网格化、预案管 理数字化、预测预警智能化、联动指挥精准化、多方会议视频化。 5）“智慧环 务，满足园区做好为企业提供相关服务的工作和企业继续生存、发展、壮大的需 求。 28 9.）"循环产业"： 依托工业互联网平台提供的数据采集、交换和分析及数据 可视化展示服务，掌握园区基本情况；有针对性地开展招商服务和园区产业生态 建设，引进园区重点产业发展所需要的配套资源，优化园区产业结构。 4. 核心技术及技术路线 依托卡奥斯工业互联网平台，建设云计算、物联网、工业大数据、工业机理

人将受到党纪、政纪处分。 通过九小场所发生过的重大火灾案例可以总结出，九小场所由于环境复杂，极其 容易发生火灾，造成群死群伤，需要物联网的技术进行解决，做到快速通知，抓住逃 生的黄金 3 分钟。针对经常发生误报的情况，需要图像技术进行确认是否误报。同时 大部分的火灾是由于九小场所私拉乱接线路导致，电气火灾是第一因素，需要增加电 气火灾的预警。 1.2 小场所的定义 随着商品经济和城市化 酒吧、小音乐茶 座等场所。 1.3 传统解决方案 近年来，城乡居民住宅和养老福利机构等场所亡人火灾多发，给人民群众生命安 全造成严重危害，已成为影响火灾形势稳定的突出问题。传统消防解决方案针对九小 场所无法以全覆盖无盲区的方式进行监管，出现明火无法及时多维度、多方式发布火 警信息，绝大多数小场所缺乏消防管理手段、不具备消防设施和灭火器材、火灾初发 烟雾密集、出现明火燃烧猛烈、疏散困 梦 乡的时候，发生火灾。卧室的人无法知道是否发生火警。 4) 当发生火灾后，一层楼的独立式烟感都会报警，消防救援力量过来的时候， 不知道具体哪个方面着火。 5) 60%的火灾原因是电气火灾，针对九小场所，更加是私拉乱接，九小场所 的火灾防控，不单是报警，更加需要提前预防，在电线发生电流异常的情 况下提前报警。 6）线路老化较为严重，年久失修，导致线缆绝缘层氧化脱落，金属导线裸露在外，

环经济产业链。区内企业不但逐步形成了较为完整的产品链和产业网络，企业 之间还形成了基于分工基础的竞争性配套和合作，节省了投资的同时，运行成 本也大大节省，提高了企业间资源共享及产品的循环利用率。同时，针对化工 物流高危性、复杂性及批量大的特点，充分发挥园区的临港优势，集中建成了 液体化工码头、后方配套液体化工储罐区，通过公共管廊将各类物料如盐酸、 烧碱、氯气、乙烯、环氧乙烷等产品安全经济地输送到区内相关企业，大大减 少装置高空气体泄露、装置腐蚀程度、园区卡口视频、园区公共安全视频（除 道路视频）、卡口进出、运输车辆定位、园区周界防入侵等数据；二是基本没 有针对原始数据再加工环节，导致无法挖掘安防大数据融合分析的潜力，例如 救援路径、救援方案、气体扩散模型等应急救援辅助决策数据模式固定、单一 僵化，缺乏针对性。 表 现状分析-7 园区地理信息资源表 序号 数据类型 来源 数据描述 是否满足需求 1. 基 础 地 理数据 实时采集具备 28 项检测指 标 放射辐射 企业 委托第三方，每年一次 噪声 企业 实时采集，具备 5 项检测 指标 土壤 未开展 暂无该业务 固废物 企业 视频监控 实时采集，主要针对各企 业固废处理 能源监 测 电 滨海分局 远程抄表 77 块总表，企业用电量。 企业自建 远程抄表 各企业总电表数据根据企 业厂区所需决定。 水 乍浦自来水有 限公司 人工抄表

、基础能力现阶段以合资，合 作，采购等方式引入。逐渐培 养自主研发能力。 3 、融合 "AI+BlockChain+Iot+Data ”, 多种赋能，形成综合解决 方 案 。 4 、结合海航优势行业，针对场 景打磨场景，形成标准灵活的 云化场景。 感知、数据 数据 赋能 物联网 赋能 · 设备管理、连接管理平台、 RFID\NFC 电子标签、 2G\4G Translation 简 称 MT) 支持中英互译、维汉互译。 功能优势： 精准快速便捷 翻译后可以直接获取对应的语音 多语言 支持中英互译、维汉互译 知识图谱 功能介绍： 针对不同行业不同场景构建详尽的语料 库和知识库。 功能优势： 在特定行业具备具备良好的基础和积累。 技术 -NLU| 机器翻译 静态图像识别 功能介绍： 精准识别图片中的物体和场景， 2 虚拟人 四、建设运营 目录 3.3 物联 网 41 基于深度学习的 AI 核心能力构建智能服务机器人，实现 对 自然语言的精准意图识别，具备结合上下文的多轮对话能 力。可根据业务需求提供针对性的解决方案，全面覆盖客 服类，信息查询类，场景咨询类，业务执行类等各种用户 场景 ● 普通客服类问题 FAQ 库解决方案 ● 信息查询类问题 动态知识库 + 要素提取解决方案 ◎ 产品咨询类问题