应将云服务方侧的云计算平台单独作为定级对象定级，云租户侧的等级保护对象也应作为单独的定级对象定级。  对于大型云计算平台，应将云计算基础设施和有关辅助服务系统化为不同的定级对象。  物联网主要包括感知、网络传输和处理应用等特征要素，应将以上要素作为一个整体对象定级，各要素不单独定级。 移动互联网  采用移动互联技术的网络主要包括移动终端、移动应用、无线网络等特征要素，应与相关有线网络业务系统作为一个整体对 国家网络安全等级保护制度 定级备案 安全建设 等级测评 安全整改 监督检查 工控系统 移动互联网 智能设备 …… 机制 建设 安全 规划 安全 监测 通报 预警 应急 处置 态势 感知 能力 建设 技术 检测 安全 可控 队伍 建设 教育 培训 经费 保障 11 安全体系设计思路 设计思路说明 以基础信息网络与承载的信息系统、数据为保护对象； 以一个中心、三重防护的要求，构建满足等级保护 “移动终端管控”、“移动应用管控”、“移动应用软 件采购” 和 “移动应用软件 开发” 等方面。 物联网安全扩展要求 4 7 20 21 主要增加的内容包括 “感知节点的物理防护”、 “感知节点设备安全”、“感知网关节点设备安全”、 “感知节点的管理” 和 “数据融合处理” 等方面。 工业控制系统安全扩展要求 9 15 21 11 主要增加的内容包括 “室外控制设备防护”、“工 业控制系统网络架构安全”、“拨号使用控制”、

Transformer 》 AI 大模型在汽车业的应 用 3 AI 大模型对汽车产业链的影 响 ChatGPT 与 AI 大模型 1 目录 2 级别 名称 定义 驾驶操作 环境感知 支援 系统作用域 0 无自动化 • 由驾驶者完全操控汽车 驾驶者 驾驶者 驾驶者 无 1 驾驶支援 • 系统有时能够辅助驾驶者完成方向盘和加减速 等驾驶操作 驾驶者与 系统能够完成某项驾驶任务 • 驾驶者需要监控驾驶环境 • 其余驾驶操作由驾驶者完成 驾驶者与 系统 3 条件自动化 • 系统负责某些情况下环境感知 • 驾驶员需要时刻准备取回驾驶控制权 系统 系统 4 高度自动化 • 系统能够进行环境感知 • 驾驶员不需重新取得驾驶控制权 • 系统只能在特定环境条件下运行 系统 全部 行驶任务 5 完全自动化 • 系统能够完成所有环境条件下的所有驾驶任务 系统发展概况 AI 大模型将从根本上改变自动驾驶产业的发 展 资料来源：中信证券 硬件配置方面 ，需要车辆使用满足 L3 级自动驾驶功能的智能化传感器 ，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等， 能实时感知各类路面情况；还需要车辆的自动驾驶芯片有足够高的算力 ，能在毫秒之内识别信息 ，并提出应 对策略。 应用智能传感器是实现 NOA 的基础 无论是多传感

等级保护 2.0 拓扑图案例 整体技术体系架构 产品清单 下一代防火墙 数据库审计 负载均衡 感知平台 + （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 外联域 财务 系统 FTP 内网核心域 HIS 系统 EMR 系统 LIS 系统 HIP 系统 PACS 系统 OA 系统 手麻 检测 探针 负载 均衡 内网运维管理域 安全感知平台 运维堡垒主机 补丁分发系统 日志审计系统 防病毒服务器 漏洞扫描系统 内网前置 网闸 外网前置 机（下一代防火墙）机 业务内网 外网运维管理域 WEB 应用防护 安全审计 业 务 & 租 户 安 全 安全策略 编排 门户服务 集中管控 职责划分 于操作监控 综合审计 管理安全 集中管控 态势感知 管理网络隑离 等保 2.0 云安全体系 集约共享 开放接口 等保 2.0 通用方案设计思路 分级分域——划分丌同级别安全域 通信网络——网络架构及通信传输 区域边界——访问控制及检测防护

ICT 快 速迭代 投入 产出 提升 体验 1. 态势感知预测预警能力弱。缺少一体化运行监测预警 ，缺乏对全市综合交通运行指标实时监测预警 ，全局交通态势 难 以精准掌握。 2. 单场景分析预测不足。数据关联融合和深度挖掘分析能力弱 ，重大活动场所、重要节假日、恶劣天气、突发事件 人 流、车流精准感知分析预测不足 ，难以基于大数据分析碰撞 ，提供精准可预测的指标数据。 乘客流：个性化、一张脸 货物流：可视化、一张单 载具流：智能化、一张图 10 < < < > > > > > 交通枢纽 换乘换装、海陆空协同 航空 高速公路 轨道 水运 港口 感知 联接 11 数字 平台 综合 交通 IOC 业务 应用 整合技术，融合数据，沉淀资产 全业务场景、全生命周期智能升级 智能联接 无缝覆盖、万物互联 感知交互 联通物理世界和数字世界 全方位感知、信息实时交互 基础 服务 构建城市交通智能体，监测交通运行态势、辅助决策协同联动、突发事件应急指挥 运维 运营 安全 运行监测预警 AI 使能 数据使能

车路云一体化是目前我国智慧出行的答案 车路云一体化是车、路、云、网多元要素构成的高效信息系统，与单车智能 同为自动驾驶的技术路径，两者相互促进，后者是前者的基础，前者则是后 者的升级，可以弥补单车智能在感知、数据、计算上的短板。我国目前选择 车路云一体化这一路线，我们认为原因在于：1）从技术水平来看，我国车 载高端芯片、自动驾驶算法上较发达国家有差距，仅靠单车智能追赶不易； 2）从基础设施禀赋及国情来看，我国 确、足够的数据 用于判断和决策，保障系统运转。设备部署呈循序渐进的模式，即路侧由重 点路口拓展至城市全域，车端根据商用/乘用及前装/后装分类进行装配。此 外，路侧/云端应持续优化感知、计算和体验：1）在城市关键路口增配感知 设备及边缘计算设备；2）打造兼具低时延和安全性的统一云控平台。根据 中国汽车工程学会等预测，到 2030 年我国车路云一体化产业将突破 2.5 万 亿元，其中路侧产值可达 4174 ................................................................... 11 路侧：提升 C-V2X 路侧单元覆盖率，重点路口部署感知与边缘计算设备 .................................................. 11 车端：聚焦分类提升车载终端装配率 ..................

在逐步形成、不断丰富。人工智能产业体系主要分为支撑层、产品层 和应用层。 来源：中国信息通信研究院 图 1 人工智能产业体系 支撑层包括硬件、软件等基础技术。硬件部分包括传感器、人工 智能芯片、服务器等感知计算设备。软件部分包括开源框架、开放平 台等，开源框架是人工智能算法的软件实现，如 TensorFlow、飞桨 （PaddlePaddle）等，开放平台是指产业界围绕人工智能技术打造的 1 于各类参与要素、各类运输方式以及运输周期的各个阶段之中。人工 智能的核心环节包括智能感知、数据认知和反馈控制，通过对交通信 息的采集、分析和控制，从感知、认知、行动等层面赋能交通行业， 提升交通安全、改善运行效率、实现节能减排。 人工智能技术在计算机视觉、智能语音语义等领域的技术产业突 破，极大拓宽了交通感知的维度和深度，不仅可以采集摄像头、激光 雷达、毫米波雷达、麦克风等多个维度的传感器信息，还可以精细化 以精细化 人工智能在交通领域业务应用白皮书 4 感知目标要素，如视频数据结构化处理，提取人、车、运动轨迹等深 层关键信息。感知类的典型赋能场景包括身份核验（人脸识别）、人 流分析、车况监控、车外环境感知、驾驶员行为监测、交通设施状态 感知、实时路况感知、机非人（机动车、非机动车、行人）识别等。 目前人工智能感知类技术服务的产业化最为成熟，在交通领域应用的 范围最广泛。

大小脑模型协同算法研究及实践 盛律 | 软件学院 2025-08-23 1 具身智能的基本概念 基于物理载体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获 取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性 具身 智能 2 具身智能的基本概念 基于物理载体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获 取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性 具身 单本体 单场景 通用智能系统 多本体 多场景 Scaling Law 在大语言模型和多模态大模型 上都得到了验证 感知和理解 决策和规划 执行和协作 评估和反馈 端到端 多模态大模型机器人 Hand-Eye Coordination Robotic Arm 感知 操作 导航 不好用 不易用 不通用 需要“ 聪明 ”的大脑大模型和 跨本体的大小脑协作框架， 实现跨本体、跨场景、可泛化的具身智能 CVPR 2025 具身大脑的基本能力提升：空间感知 + 深度思考 29 Zhou E, et al. RoboRefer: Towards Spatial Referring with Reasoning in Vision-Language Models for Robotics. (in Submission) 具身大脑的基本能力提升：空间感知 + 深度思考 大规模数据提升能力提升 n

市智慧城市建设建议 4 1 2 后疫情、新基建时期新型智慧城市建设思路： 1+1+N+X 城市大数据 华为云 政务云 云底座 鲲鹏 城市物联网 4G/5G 城市视频联网 基础网络 态势感知与运行监测 决策支持 事件管理 联动指挥 1 城市智能运营中心 基层治理 综合网格 智慧社区 大安全 X 跨领域应用 产业园区 N 垂直领域应用 智慧政务 智慧应急 智慧水务 智慧环保 城市智能运营中心：一图全局感知、一屏智能决策、一体联动指挥 数据缺失、碎片化、不一致 大数据 视频 IoT 融合通信 GIS AI 城市数字平台 物联网数据 互联网数据 公民数据 企业数据 政府数据 智能运营中心 （ IOC ） 现状痛点 城市运行态势不可视 事件与应急协同低效 决策分析缺少精准依据 横向到边、纵向 到底多级联动 可看：态势感知、监测预警 经济、安全、环境、城管、交通等全局 经济、安全、环境、城管、交通等全局 态势感知与监测预警 可用：智能决策、 PC/ 移动端 精准定位问题、智 能决策 预案演练、风险研 判、融合通信 可控：事件分拨、一体联动 宏观经济 领导走到哪指 挥中心跟到哪 新底座 新体验 新智能 新融合 新联接 智慧城管：网格 + 技术创新助力城市管理智慧化升级 人工上报 被动发现问题 手动派遣 跨部门协调困难 各部门自我监督 管理标准不统一 过去

•针对高风险、高能耗产 业，需要定向精准可视 化监管； •安全规范管理缺乏主动 预防措施。 绿色节能可持续 运营 •在产业升级转型时，确 保园区的生态环境； •以绿色发展为核心，提 前感知并预防污染。 以人为本智慧化 体验 •缺乏用户体验关注，监 管大于服务； •智能化联动、可视化界 面提升用户体验。  智慧园区发展经历 1.0/2.0/3.0 模式，当前更注重以人为 以人为本 产业生态 高速互联 智慧运营 全面感知 精准 服务 协同 办公 节能 环保 高效 管理 增值 创收 生态 融合 数字化技术 利用新一代 ICT 技术来感知、监测、分析、控制、整合园区各个关键环节的资源，实现对各种需求做出智慧响应，使园区整体运行具备自 我组织、自我运行、自我优化的能力。 利用新一代 ICT 技术来感知、监测、分析、控制、整合园区各个关键环节的资源，实 环境管理 环境管理 物业管理 物业管理 智慧园区运营管理的业务场景 面向园区入驻人员的综合运营管理服务包括综合态势感知及预警、综合安全管理、人行管理、车行管理、空间管理、资产管理、设备管理、能 效管理、环境管理、物业管理等内容。 面向园区入驻人员的综合运营管理服务包括综合态势感知及预警、综合安全管理、人行管理、车行管理、空间管理、资产管理、设备管理、能 效管理、环境管理、物业管理等内容。 生产制造

心理／生理学、 感知／认知科学、多传感器技术、人工智能技术以及高度并行的实时计算技 术等多方面技术，营造出一个虚拟环境（ Virtual Environment ）。这些技 术统称为虚拟现实技术。 3 1 ．虚拟现实的特征 （ 1 ）多感知性 指除一般计算机所具有的视觉感知外，还有听觉感知、 触觉感知、运动感知，甚至还包括味觉、嗅觉、感知等。理想的虚拟现实应 该具有一切人所具有的感知功能。 （ 2 ）存在感 指用户感到作为主角存在丁模拟环境中的真实程度。理想 的模拟环境应该达到使用户难辨真假的程度。 （ 3 ）交互性 指用户对模拟环境内物体的可操作程度和从环境得到反馈 的自然程度。 （ 4 ）自主性 指虚拟环境中的物体依据现实世界物理运动定律动作的程 度。 4 2 ．虚拟现实的关键技术