智能驾驶智算数据平台定义及预期功能 ............................................................... 1 1.1 智能驾驶智算数据平台定义 ..................................................................... 1 1.2 行业级智能驾驶智算数据平台预期功能 ..... 2：国内智能驾驶基础资源现状调研分析图 ................................................... 23 智能驾驶智算数据平台发展研究报告 1 1 智能驾驶智算数据平台定义及预期功能 1.1 智能驾驶智算数据平台定义 端到端自动驾驶要求海量高价值数据、超大规模算力和专业适配算法作为支 持。自动驾驶领域数据类型多样、格式复杂、算力分散，且以 Transformer 为基 算力和算法服务，并 智能驾驶智算数据平台发展研究报告 2 协调上述单位及相关数据算力供应商开展智能驾驶研发基础资源的汇聚和流通。 1.2 行业级智能驾驶智算数据平台预期功能 行业级智能驾驶智算数据平台预期将在数据、算力、算法三大人工智能支柱 方面提供行业级服务。 （1）数据服务。提供行业级数据服务能力，包括但不限于数据的汇聚与传 输、确权与鉴权、存储与管理、分类和分级、合规与脱敏、清洗与预处理、质量

智能化制造规划方案 目录 第一部分：业务现状与需求分析 第二部分：建设目标与预期成效 第三部分：一体化解决方案 1. ：一体化平台总体介 绍 2. ：协同研发平台解决 方案 3. ：结构化工艺规划设 计平台解决方案 4. ：制造执行平台解决 方案 5. ：生产线改造方案 第四部分：项目实施方案与过程控制 Page 2 6/27/2022 前期工作回顾 初次调研 实时在线检测 设备、产线分散 统一网络集中采集 转 变 生产线改造业务现状与核心需求分析 Page 7 6/27/2022 目录 第一部分：业务现状与需求分析 第二部分：建设目标与预期成效 第三部分：一体化解决方案 1. ：一体化平台总体介 绍 2. ：协同研发平台解决 方案 3. ：结构化工艺规划设 计平台解决方案 4. ：制造执行平台解决 方案 5. ：生产线改造方案 实 施 先 行 试 点 后 续 推 广 业 务 主 导 统 筹 推 进 统 一 标 准 有 效 集 成 Page 10 6/27/2022 项目预期成效 标准 协同 重用 透明 效率 成本 设计工具无缝集成，实现机电软跨专业协同 工艺提前介入，实现跨部门协同 一体化 BOM 集成，实现结构化工艺设计协 同 上下游系统集成，实现跨应用系统数据协同

4.1 自动驾驶安全系统要素 38 4.1.1 自动驾驶系统安全 39 4.1.2 自动驾驶运行安全 40 4.2 自动驾驶系统安全 39 4.2.1 功能安全 41 4.2.2 预期功能安全 42 4.2.3 信息安全 46 4.3 自动驾驶运行安全 48 4.3.1 自动驾驶运行安全总体职能 48 4.3.2 自动驾驶运行风险管控关键技术 48 4.4 自动驾驶安全评估体系 产生误报情况的发生。 3.1.6 车道保持辅助（LKA） 车 道 保 持 辅 助 系 统（Lane Keeping Assistance System，LKAS/LKA），是指车辆可能发生非预期的 车道偏离时，系统通过主动干预侧向移动，辅助驾驶员 将车辆保持在车道内的功能。通俗讲就是当车辆因驾驶 员分心或操作失误开始偏离车道时，系统会像“轻推方 向盘”一样自动修正方向，让车保持在车道内。 Response，OEDR）：自动驾驶车 辆须具备检测并响应 ODD 内合理预期目标物 / 事件的 能力。 （5）运行设计域（Operational Design Domain， ODD）：就车辆安全性评估而言，制造商应书面说明 车辆支持的 ODD 范围及规定 ODD 内的功能表现， ODD 应明确描述自动驾驶模式下的预期运行条件，至 少包含道路类型、地理区域、速度范围、环境条件等。 （6）

政府数据治理与共享平台建设 - 智能决策支持系统的开发与部署 - 政务服务智能化应用场景的设计与实现 - 数据安全与隐私保护机制的设计 为了更好地明确方案的实现路径，以下列出了主要的技术指标 和预期成果： * 数据整合效率：实现 90%以上跨部门数据资源的实时共享与 调用，处理延迟不超过 1 秒。 * 模型训练与推理能力：支持每天 10TB 级别的数据训练任务，推 理速度达到毫秒级响应。 即处 理。 2. 中风险预警：模型性能或数据指标超出正常范围，可能影响 部分业务。通过即时通讯工具通知相关人员，并在 24 小时内 完成排查与修复。 3. 高风险预警：模型输出结果严重偏离预期，或关键指标持续 恶化，可能导致业务中断。触发应急响应机制，立即组织技术 团队进行故障排查与修复，并通知业务部门采取临时措施。 为提升预警的准确性和及时性，系统采用以下技术手段： 1. 实 为后续的优化和扩展提供可靠的基础。 3.2.2 版本回滚机制 为确保工业园区数字政府领域大模型在版本更新过程中的稳定 性和可靠性，必须建立一套完善的版本回滚机制。该机制旨在当新 版本模型部署后出现严重问题或不符合预期时，能够快速、安全地 回退到之前的稳定版本，最大限度减少对业务的影响。版本回滚机 制的实现主要包括以下几个方面： 首先，模型版本管理系统中需设置明确的版本标志和备份策 略。每次模型更新时，系统应自动备份当前版本的模型文件、配置

发动机行业智能制造规划方案 一 企业基本情况概述 二 项目建设整体方案 三 项目内容介绍 四 项目预算 五 实施进度 六 预期成果 一 目 录 一 企业基本情况概述 企业总体概况 11 33 企业经营状况 22 企业资质荣誉 44 技术团队及研发情况 1 4 企业经营状况 2 3 2017 年，实现工业总产值 13.8 亿元，同比增长 41% 生产线改造 新六缸生产线建设 信息化平台二期 硬件集成 12 个月 2020 年 80TM 锻造生产线建设 实验室管理系统 信息化平台三期 12 个月 工程项目实施进度总体计划 1 2 六 预期成果 建设规模 11 22 质量、经济成果 质量、经济成果 1 2 汇报完毕 谢谢

投入回报周期较长、低碳钢铁生产成本溢价难以有效 分摊等多重挑战，导致行业缺乏实施低碳转型活动和 开展低碳转型投资的动力。金融机构也因此难以找到 优质的转型投资标的。此外，由于转型金融的识别框架 尚未明确，且转型相关项目的财务回报预期偏低，致使 金融机构在拓展转型金融业务时缺乏足够的积极性。 有效的激励机制能够在一定程度上破解上述难题，推动 企业做出和低碳转型相关的资本支出决策。本文所述的 激励机制是指由政府或市场主体设计并实施的政策安 促进中国钢铁行业转型融资的激励机制 Climate Bonds Initiative 14 2.3 加强多方协同 相比于单一激励工具的“点式”作用， 多方协同机制强调通过多方联动、规 则协调和资源整合，形成稳定可预期 的政策和市场环境。 2.3.1 主管部门协同 在钢铁产业转型过程中，除了转型金融政策外，产业政 策和环保政策同样至关重要。产业政策规定了钢铁行 业的发展方向、产能计划和产业结构等关键问题，直接 与主体的核心诉求，缺乏差异化、精准化的支持。 3.1 钢铁企业转型动力尚未被充分 激发 钢铁企业是行业转型的核心执行者，承担着最直接的 技术和资本投入责任。其主要需求是缓解前期高额投 入压力、获得足够的回报预期保障，以及具备可行的配 套条件，如废钢、绿氢等关键资源的可得性。因此，其最 需要的是有效的财务激励机制和支持配套产业发展的 激励机制。 • 如前文数据所示，钢铁企业低碳转型的成本较高。现 有财务激励机制缺乏与其风险等级相匹配的激励强

信息化与工业化深度融合 智能制造 核心 创新驱动、智能转型 网络化、数字化、智能化 五大工程 蝈家制造业创新中心 建设工程 智能制造工 程 工业强基工 程 绿色发展工 程 高端装备创 新工程 预期效益 蝈家： 20 年 3 万亿美元 GDP 增量 企业：效率 20% ，成本 20% ，产品研制周期 30% ，不 良率 20% ，能源利用率 10% 重点领域 新一代 信息技 术 高档数 信息化与工业化深度融合 智能制造 核心 创新驱动、智能转型 网络化、数字化、智能化 五大工程 蝈家制造业创新中心 建设工程 智能制造工 程 工业强基工 程 绿色发展工 程 高端装备创 新工程 预期效益 蝈家： 20 年 3 万亿美元 GDP 增量 企业：效率 20% ，成本 20% ，产品研制周期 30% ，不 良率 20% ，能源利用率 10% 重点领域 新一代 信息技 术 高档数 解决方案 实时洞察 个性化制造 数据整合 车间可视度 自动故障检修 主动维护 流程自动化 自动决策 自主运行 自给自足的 生态系统 推销失败后， 服务数据 实际需求数据和 预期需求数据 制造执行 系统数据 企业资源 计划数据 机器传感器数据 传感器发来 的物流数据 操作员日志 质控数据 财产和设施 管理数据 29 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA

p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 6.3 数理建模与推导 将经济学直觉转化为正式的数学模型，往往是比较困难的一步。直接要求大模型写出正式模型，其生成结 果往往不符合研究者的预期。因此，在建模思路的启发与文献梳理层面，尤其是在研究的早期探索阶段，应当 将大语言模型视作一个知识渊博的 “讨论伙伴”。通过一步步与大模型的对话，研究者可以逐步明确数学模型 中涉及的主体、偏好和 绪的对象。例如，对于 企业竞争对手的负面新闻，大模型能够正确将其归类为利好，而非简单地根据文本情绪识别为利空消息。Jha et al. (2024) 则使用企业公开报告数据提取了经理人对于经济的预期。 在劳动经济学领域，Y. Chen et al. (2024) 基于简历和招聘岗位描述，通过大模型打分的方式，构造了劳 动者-岗位匹配度指标。总体来看，使用大模型提取文本信息并构建传统指标，明显降低了文本分析的技术难 新的思路。 首先，我们可以要求大模型扮演经济主体，阅读新闻等文本数据，并要求它们表达自己在给定信息下对未 来的预期。Bybee (2025) 就利用这种方法，生成了长达 120 年的经济预期。大模型生成的预期不仅与传统的 调查数据高度吻合，还能捕捉到现实世界中常见的、偏离完全信息理性预期的系统性偏差。基于这些生成的预 期，作者构建了一个衡量经济情绪的指标，并成功将其应用于解释历史上的行业泡沫：较高的情绪暴露度预示

CATALOGUE 目录 • 建设背景、目标、定位、预期成果及效益 分析 • 智能工厂总体结构规划 • 技术架构设计 • 数字孪生模型构建 • MES 与 ERP 整合 CATALOGUE 目录 • 智能工厂建设核心要素 • 数据管理与分析 • 智能控制与优化 • 系统安全与稳定 • 总结与展望 建设背景、目标、定位、预期成果及效益分析 01 数字化转型 01 越来越

复制推广方面，如推动解决方案复制推广情况；标准研制方 面， 如牵头或参与智能制造相关标准研制、依托标准开展工 厂建设；人才培养方面，如培养智能工厂建设和运营人才。) 七、后续实施计划 (一)预期目标 (二)下一步建设主要内容和实施计划 (三)成长性分析 (四)推广应用计划 6 附件 1 每个场景实例描述 环节名称 生产作业 场景名称 人机协同作业 场景实例名称 多机协同的发动机壳体柔性加工与检测 况，以及在技术产业创新、经济效益、复制推广、标准研 制、 人才培养等方面已取得的成效进行阐述，不超过 3000 字。) 五、领航级智能工厂培育方案 (一)培育目标 (培育目标应为两年内工厂建设预期达到的目标，可围 绕智能化水平、模式创新、经济性、复制推广、标准研制、 人才培养等方面展开，不超过 2000 字。) (二)实施举措 (结合企业具体业务，围绕模式探索、技术突破、工艺