根据《统计上大中小微型企业划分办法(2017)》《关于印发中小企业划型标准规定的通知》规定，工 业企业大、中、小、微企业划分标准如下：从业人员 1000 人及以上，且营业收入 40000 万元及以上的 为大 型企业；从业人员 300 人及以上 1000 人以下，且营业收入 2000 万元及以上 40000 万元以下的为 中型企业； 从业人员 20 人及以上 300 人以下，且营业收入 300 万元及以上 (上传评估证明材料)评估分数：_ 企业近三年是否发生较大及以上 安全环保事故³ □是(事故名称： ) □否 企 业 简 介 (发展历程、主营业务、市场份额等方面基本情况，不 超过 1000 字。) ( 二 ) 卓 越 级 智 能 工 厂 基 本 信 息 卓越级智能工 厂具体名称 所属行业 □原材料□装备制造□消费品□电子信息 智能工厂总集 成方案供应商 名称 4 总集成方案供 结合工厂建设具体情况认真填写，其中*为必填项。 3 二、工厂建设总体情况 2.1 实施背景和基础条件 (围绕智能工厂建设实施背景、基础条件、建设历程、 核心产品等方面进行描述，不超过 1000 字。) 2.2 集成贯通情况 (围绕智能工厂建设总体架构、业务协同、系统集成、 数据贯通等方面进行描述，不超过 1500 字。) 三、重点环节智能化建设情况 (申报主体应根据《智能工厂梯度培育要素条件(2025

2 ������ � �� � 3.� PLC ��������� 4ms������ 100 ���� 10G ����� 100*8/(10*1024*1024*1024)*1000*1000*1000=74.5ns���������� 1 ������� 1 ������� 75ns���� 2 ������� 2 ���� ���� 75ns� 4.� �������������������� ������������������������������������ ������������������������������� �� ����������/�������������������� 1000 �� ����������������������������������� ����������������� 20 ���������������� �� Linux ���������������������� ��������������������� ������ 2 ���������������������������� �� ITOT ���������� OT�OT ��� 10+�����100+����� 1000+������ITOT ����������������VPN ����� ������� OT������������������������>1 �������� � �� � �4-4��������������

提升设备的可适用性。 产品推荐 | 传输设 备 安防工业级接入交换机 • 24 个 10/100Base-T 以太网端口， 2 个 10/100/1000Base-T 以太网端口和 2 个复用的 100/1000Base-X SFP 端口 • 绿色节能，无风扇设计，自然散热 • 支持三层转发： RIP, 静态路由 • 丰富的安全策略：强大硬件 ACL 能力；支持特有的 30*24 小时稳定运行 l 本地硬盘 RAID 0 、 1 、 5 、 6 、 10 l 支持视频质量诊断功能 l 支持双机热备和 N+M 备份 l 支持组播功能 l 支持绑定模式及 1000M 码流转发和 384M 本地存储 l 支持多址模式及 700M 码流的“进存转” l 支持卡口设备接入，进行图片存储 l 支持 Google 、超图、光栅、百度、 3D 等多种地图接 入 方案，其中采用视频智能识别 技术进行安全帽检测得到应用。 工地安防方案案例 | 攀枝花平安工 地 工地安防方案案例 | 秦皇岛平安工 地 遵义市施工工地 1800 个，大华 中标 1000 个，视频传输采用 5.8G 无线视频传输 ，传输质 量 和稳定性较 3G/4G 有很大 的提 升，且成本下降 50% 。 工地安防方案案例 | 遵义智慧工 地 工地安防方案案例

2023 年以来，政府智算中心建设的规模与节奏显著提升，在建及规划项目 较多。随着 AI 带动算力需求的提升，单个智算中心的体量提升，2023 年下半年 之后建设与投运的智算中心出现较多 1000P 以上的算力规模，大型和超大型数 据中心成为主流。 智能驾驶智算数据平台发展研究报告 5 （4）智能网联先导示范区数据算力平台 目前，全国共建设 17 个国家级智能网联汽车测试区、7 寒武纪 2020 深圳鹏城云脑 深圳 1000PFLOPS 一期：英伟达 二期：昇腾 2021 武汉人工智能计算中心 湖北 200PFLOPS - 2021 南京智能计算中心 江苏 1250PFLOPS 寒武纪 2021 西安未来人工智能计算中心 陕西 一期 300PFLOPS，总规划 1000PFLOPS 昇腾 2021 中原人工智能计算中心 2022 广州人工智能融合赋能中心 广东 总规划 1000PFLOPS 昇腾 2022 大连人工智能计算中心 辽宁 100PFLOPS - 2022 重庆人工智能创新中心 重庆 总规划 1000PFLOPS 昇腾 2023 北京昇腾人工智能计算中心 北京 短期 400PFLOPS，远期 1000PFLOPS 昇腾 2023 天津市人工智能计算中心

L3 时 代 资料来源： SAE J3016- 2018 100 亿公里 马斯克曾在推特点赞了这样的观点： 实现超越人类的自动驾驶能力至少 需要 100 亿公里驾驶数据。 1000 亿公里 自动驾驶初创公司 MOMENTA 在其 公众号上提出： 要实现 L4 级驾驶，至少需要千亿公 里驾驶数据。 我国 2022 年公里旅客运输周转 量 道路交 要对车辆自动驾驶系统进行大量测试 ，以确保尽可能多地覆盖场景 ，但也会带来成本的大幅增加。 业界对 L4 级别自动驾驶所需测试数据的预估 为解决长尾问题，测试数据需达 10 亿 ~1000 亿公 里 资料来源：广汽集团，案头研究 2400 亿 人工智能大模型在汽车业的应用 ，首推它对自动驾驶的赋能 ，主要体现为城市导航辅助驾驶系统（城市 NOA ） 的量产应用上。从 2022 FSD 已具备高于人驾驶的安全性 100 亿公里 马斯克曾在推特点赞了这样的 观点： 实现超越人类的自动驾驶能力 至少需要 100 亿公里驾驶数据。 1000 亿公里 自动驾驶初创公司 MOMENTA 在其公众号上提出： 要实现 L4 级驾驶，至少需要千 亿公里驾驶数据。 2022 年 ，特斯拉的自动驾驶算法已全面切换到 AI 大

射嘴温度 合模数 注塑机开停状 态 采集成本预 估 ( 单机 费 ) 单位：元 2500 0 、 2500 2500 1500 、 350 0 1500 、 350 0 1000 1000 1000 需求优先级 非常高 非常高 非常高 非常高 非常高 较高 较高 非常高 采集周期 实时 实时 按产品类型 设定 实时 实时 按产品类型 设定 每班 实时 采集方式

Model 云端训练 识别结果 34000 张，模型准确率 >96% 首次训练 1000 张图像 准确率为 78.23% 二次训练 3000 张图 像 准确率为 88.56% 平台 + 生态体系 开源工业 PaaS 平台 云 ERP 应用市 场 1 N 1 开源筑生态 连接赢未来 发展营销伙伴1000 家 聚集开发者10000 个 开发 SaaS 应用20000 个 服务客户200

等多角度描绘 用户画像。 成熟运营能力 数据分布式计算 + 大规模并行处理 + 精 确模型分析 + 可视化平台展现 9 亿 + 用户 4000 万 + 车辆联网 100 亿 + 条信令 1000+ 种 标签 通讯 属性 自然 属性 行业 属性 地域 属性 大数据技术将充分挖掘人 - 车 - 物 - 仓的内在深度关联 地方药监局 管理数据 物流信息 药品生产商 销售及合同数据 ，设备互联互通难，制约设备上云 短距无线 ( 蓝牙、 RFID 、 ZigBee) 工业专用无线（如 WirelessHART ） WIFI 2G ， 4G 蜂窝无线 连接数 峰值速率  1000K 每平方公里  万物互联、工业大 数据 低时延 高可靠  0.5~1ms 空口  替代线缆，实时 控制  99.999%  1G+bps 每用户  更安全、更大  更安全、更大规

《深圳市具身智能机器人技术 创新与产业发展行动计划 （ 2025-2027 年） 》 到 2027 年，深圳市具身智能机器人产业集群相关企业 超过 1200 家，关联产业规模达到 1000 亿元以上。 上海 2025.04 新一代通用人工智能 " 揭榜挂帅 " 计划 具身智能被列为五大核心攻关方向之一。项目要求揭 榜单位在两年内完成技术突破，政府将通过资金支持、 应用示范场景，将按核定项目总投资给予最高 20% 、不超过 1000 万元的支持。 深圳 消费端落地，硬件产业链整合 聚焦机器人关键核心零部件、 AI 芯片等技术突破，计划新增培育估值过百亿企业 10 家以上、营收超十亿企业 20 家以上， 实现十亿级应用场景落地 50 个以上，关联产业规模达到 1000 亿元以上。 合肥 科大优势，聚焦性价比与规模化落地 明确安徽人形机

问题。 推理服务层的关键技术参数如下：  支持的模型框架：TensorFlow、PyTorch、ONNX  支持的硬件加速设备：GPU、TPU、FPGA  请求处理能力：每秒处理 1000+次推理请求  平均响应时间：<200ms  最大并发数：10000+ 此外，推理服务层还提供了可视化的模型管理界面，支持模型 的版本控制、性能测试、权重调优等功能。运维人员可以通过界面 制确保系统的 稳定性。 推理引擎的性能指标可以通过以下关键参数进行评估： 指标 描述 目标值 推理延迟 单次推理任务的平均响应时间 <100ms 吞吐量 单位时间内完成的推理任务数量 >1000 TPS 资源利用率 CPU/GPU/TPU 等计算资源的利用 率 >80 % 准确率 推理结果与真实值的匹配程度 与模型一致 推理引擎的设计还需考虑与上下游系统的无缝集成。在数据输 畅。 其次，针对模型的性能指标设计性能测试用例，重点关注模型 的响应时间、吞吐量、并发处理能力等。可以通过模拟不同规模的 请求量，测试模型在高并发、大数据量情况下的表现。例如，设计 1000、5000、10000 个并发请求的测试场景，记录模型的响应时 间和资源消耗情况，确保模型在实际部署环境中能够稳定运行。 此外，还需设计异常测试用例，模拟各种异常情况，验证模型 的鲁棒性。例