（检测探针） 上网行为管理 SSL VPN 信服云眼 / 信服云盾 日志审计系统 漏洞扫描系统 主机杀毒 运维堡垒主机 云平台安全建设拓扑图 法院等级保护 高校等级保护 广播电视等级保护 监狱等级保护 医院等级保护解决方案 医院整体拓扑图 内网终端接入域 核心业务域（三级系统域） 乡镇、社区卫生中心 外联域 财务 系统 FTP 内网核心域 HIS 系统 EMR 系统 统 堡垒机 安全管 理平台 于安全监 测中心 综合安全管理区 核心交换区 亏联网接入区 业务服务器群 公共服务数据库 DMZ 区 DNS 服务器区 办公网区 安全等保部署全景图 WEB 应用防火墙 WEB 服务 器 数据库実计 网页防篡改  二级标准配置   三级标准配置 三级扩展配置 防病毒 服务器 CA 多业务硬件安全资源池 防火墙 IDS/IPS M9000/F5000/ACG1000 ） • 多出口业务智能调度 • 用户业务带宽保障 • 应用层攻击检测防御 • 基亍用户的安全访问控制 高校 / 职教三级等保方案拓扑图 核心交换区 数 据 中 心 区 教学区 汇聚交换机 图书馆、行政楼、体院馆、艺术楼 汇聚交换机 ACG ISP FW IDS/IPS DDOS 终端 终端 安全管理

6/18/2025 城市公共车联网综合服务平台项目建议书 图 2.1 城市公共车联网建设总体架构 2.2.2 应用系统建设方案 “城市公共车联网综合服务平台”可以有效解决目前普遍存在的公共交通的诸多问题，提高 公共交通行业的运营效率和服务质量，随时掌握供需信息，增加运营效益。它便于改善市民生 6/18/2025 城市公共车联网综合服务平台项目建议书 图 2.2 城市公共车联网综合服务平台架构图 城市公共车联网综合服务平台基于物联网三层架构设计，感知层包括：车载终端(GPS/ GPRS 模块)、手持终端(POS 机)、电子车牌、监控设备等；传输层为基础数据通信平台；应 城市公共车联网综合服务平台项目建议书 2.2.2.1 车辆监控系统 图 2.3 车辆监控系统架构图 2.2.2.1.1 系统说明 车辆监控系统是城市公共车联网综合服务平台的一部分，可以作为单独的系统运行。车辆 监控系统包括： 1) 车载终端。 车载终端

华章电子书（微信号：hzebook） 目 录 作者简介 名词解读 推荐语 推荐序 元宇宙，重构互联网创作者经济的生产力关系 前言 元宇宙的七大基石 第一章 元宇宙，对未来数字世界的向往 扎克伯格与马化腾的期待 元宇宙已来：游戏与电影 互联网就是元宇宙：立体互联网与价值互联网 ［专栏］ 从地球村到元宇宙：未来的诞生 第二章 比真实还真实：元宇宙四象限 从虚拟现实到实时的真实 如何创造亦真亦幻的世界 创新技术，你很难用一种有普遍共识的概念阐释去描述这种正 在发生的创新趋势。 其实，我们可以先从我们追求的数字体验效果说起。 元宇宙是数字平行世界的一个映射 你可以发挥想象力： 如果马斯克在火星上生病了，医生可以用数字身份登陆 火星，为他提供远程的医疗安排。 有一天，矿井工人不用再进入地下，而是进入虚拟空间 做勘测，危险的地下环境都不是问题了。 建筑师可以将脑海中天马行空的想象，变成一栋栋虚拟 重，我们将携手使我们的世界变成我们憧憬的乐园。 扎克伯格与马化腾的期待 元宇宙已来：游戏与电影 互联网就是元宇宙：立体互联网与价值互联网 ［专栏］从地球村到元宇宙：未来的诞生 无垠的宇宙蕴含着无限的希望，而元宇宙寄托着我们对数 字未来的新期待。21世纪的第三个10年，由奔向以“元宇宙” 为名的实体与数字融合的新世界的行动开启。 扎克伯格与马化腾的期待 2021年10月28日，全球社交巨头Facebook宣布改名为

OLED 发光 材料、 OCA 胶等材料仍处二三梯队，落后于美日韩等企业，国产替代需求较高。涉及标的： 1)OLED 材料：万润股份、濮阳惠成、瑞联新材、奥来德、莱特光电等； 2)OCA 胶：斯迪克等； 3) 光学膜：东材科技、长阳科技、双星新材、激智科技、三利谱等； 4) 偏光片：杉杉股份、三利谱等。 u 行业评级： AI 大潮有望带动产业链迎来大时代 。化工行业作为各行业的材料根基，有望迎来全新的发展格局。 1.86 2.12 3.32 31.94 28.06 17.90 未评级 莱特光电 688150.SH 26.65 0.30 0.27 0.77 88.83 98.70 34.71 未评级 斯迪克 300806.SZ 26.01 1.11 0.77 1.19 23.43 33.91 21.89 未评级 长阳科技 688299.SH 16.99 0.66 0.88 1.12 25.74 19.38 论、智能语音、自然语言处理等；应用层包括机器人、无人机、智慧医疗、 智慧交通、智慧金融、智能家居、智慧教育、智慧安防等。在 AI 浪潮带领下，产业链迎来新一轮发展机遇。 图表：人工智能产业链全景图 请务必阅读报告附注中的风险提示和免责声明 7 基础层 资料来源：中商产业研究院，国海证券研究所 自然语言处理等 关键领域技术 关键通用技术 产品服务 语音识别 应用场景 智慧城市 智慧交通

步加速了这一市场的发展。马斯克曾表示，人形机器人适合从事\"枯燥单调\" 和\"危险\"的工作，长远来看可用于家庭，如做饭、修剪草坪、照顾老人等任 务[14]。 从应用场景来看，特斯拉的 Optimus 机器人定位于工业自动化、服务机器人 和智能制造等多个领域[1]。特斯拉计划首先在其自身工厂内部使用 Optimus，执行流水线工作[19]，随后逐步扩展至更广泛的应用场景。马斯克 预计，2025 价格方面，特斯拉的目标是将人形机器人的成本控制在 1 万美元左右，预计售 价为 2 万美元[4]。这一价格定位使得特斯拉人形机器人相比市场上其他同类产 品具有更高的性价比优势，有望加速其市场普及。马斯克甚至表示，特斯拉未 来长期价值可能主要来自 Optimus[22]，预计首批量产规模有望达到数百万台 [25]。 随着全球人口老龄化日益严重，人形机器人将在解放人类劳动力方面发挥越来 8 项标准进行了评估,以区分 其成熟度和市场策略。文章 讨论了人形机器人面临的技 术挑战,特别关注了运营维 护问题(尤其是大规模部署 时)以及试点项目的重要 性。作者质疑了埃隆·马斯 克等人提出的 2-3 年内实现 工业级人形机器人的时间 表,认为这可能需要 10 年或 更长时间,并将这种乐观态 度与 2010 年代自动驾驶汽 车行业的过度热情相比较。 文献

四代 GPT 参数量变化 ChatGPT 成功关键之一：大参数 GPT-2 GPT-1 18,000 亿 参数量 1.17 亿 参数量 资料来源： Open AI 公司，新汽车研究所制 图 2023 年 3 月 2018 年 6 月 ChatGPT 取得成功的另一个关键 ，是使用了 Transformer 模型。该模型采用自注意力（ self-attention ）机制 ， 其 ，很重要的一点在于自动驾驶系统积累的数据量还不够 ，存在安全隐患。 SAE 对自动驾驶的分级标准 自动驾驶近年来一直未能进入 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 ，端到端模型暂时只被用于感知系统。 基于数据的 AI 大模型将彻底改变自动驾驶算法的底层逻 辑 模块化与端到端方案对比 端到端模型 资料来源：新汽车研究所绘制 感知 模块 规划 模块 控制 模块 鸟瞰图（ BEV ， Bird‘s Eye View ） ，是利用算法将各传感器 获取 的二维信号转换成类似直升机俯视视角的三维坐标 ，可在感知 算 法的层面实现端到端的架构开发。 优点 通过融合多个视角解决遮挡和物体重叠问题，

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求，提高了劲草收货、调拨、门店收货整体的工作效率； • 门店订货补货，也可采用移动端进行，简化操作，劲草也可快速合并订单 • 主体流程采购收货、退货、库存管理均采用商品流程，管理更加规范 非商品管理 - 整体流程图 财 务 管 理 固 定 资 产 材 料 物 资 领 用 库 存 管 理 需 求 采 购 需 求 申 请 主 数 据 供应商维护流程 非商品主数据维 护流程 非商品需求申请 流程（材料物 流程 非商品盘点流程 非商品报废流程 非商品不同门店 间调拨 非商品退换货流 程 成本中心 费用 记 账 非商品需求申请 流程（固定资 产） 创建资产卡片 信誉楼非商品管理流程图 财务资产管理 财务应收应付 库存物资管理主 要流程，本次方 案重点内容 固定资产管理方 案在财务方案中 涉及 非商品分类重新定义，统一业务管理标准 u 基于实际发生的业务流程，加上财务账目处理需求，重新定义了非商品分类标准， 劲草和门店、门店间销售和库存数据的集团级共享。 ü 替代黄金系统，满足黄金珠宝专业化品类管理。 u 专业化品类管理 ü 通过商品批次管理实现黄金珠宝各项目单品单件管理。 ü 系统根据销售出具自动补货计划（黄金到克重范围 / 款的， 珠宝到克拉范围 / 款的）。 ü 出具一系列库存分析报表支 持 珠宝业务的 整体库存调配。 ü 重新梳理黄金旧料门店库存整合方案，讨论和确定业务执行 方式。 ü 实现黄金珠宝以旧换新等特殊业务管理。

➢ AI 驱动的材料创新正在打破传统技术壁垒 我们认为，在 AI+机器人时代，“白痴指数”越高的化工材料面临 AI+机器人的冲击或越严峻。 产品的成本相比制造该产品的原材料成本的比例即为马斯克提出的“白痴指数”，在 AI+机器 人时代，高“白痴指数”意味着其生产过程有很大的优化空间，AI 技术更容易在这些材料的 研发和生产中发挥作用，找到低成本的替代品。而对于一些白痴指数较低的化工材料，如部 贝尔奖获得者 Goodenough 教授锂电池正极材料 LiFePO4 为例，利用建立好的知识图 谱框架，对其进行自动化分析，关联相关学者及其研究信息，建立用于锂离子电池的 LiFePO4 的发展里程碑图，发现其发展的重要历程。在此基础上，团队进一步提出了 一种可实现材料科学知识嵌入的语义表示框架，构建了锂离子电池正极材料知识图 谱，并预测出潜在的正极材料 Li₂TiMn₃O₈。该材料与典型正极材料 1 通过深度学习发现新材料 2023 年 11 月，谷歌 DeepMind 推出了材料探索图形网络(GNoME)，通过预测新材料的 稳定性，大大提高了发现的速度和效率。GNoME 是一种最先进的图神经网络(GNN)模 型，使用两个管道来发现低能（稳定）材料。结构管道创建结构与已知晶体相似的候 选材料，而成分管道则采用基于化学式的更随机的方法。研究团队使用已建立的密度 泛函理论计算对这两个管道的输出进行评估，并将这些结果添加到