障 头 豹词条报告系列 饶立杰 · 头豹分析师 2025-04-03 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 制造业/智能消费设备制造 智能安防摄像头通过内置的智能处理芯片，实现了图像分析、行为识别等功能。它能够实时监控环境，并利用人工智能算法对监控画面进行 深入分析和处理。这种摄像头不仅能捕捉和记录高清图像和视频，还能智能筛选出有意义的信息，并作出相应的响应。智能安防摄像头产品种类 繁多 因其美观、隐蔽性强以及适应多种环境的特点，半球型摄像机被广泛应用于商业楼宇、酒店、学校、医院以及零售店铺等多种场合，为用 户提供高效、可靠的安防监控解决方案。 摘要 智能安防摄像头内置智能处理芯片，集成了图像分析与行为识别等功能，能够实时监控环境，并运用人工智能算法深度解析监控画面。它不仅能录制高清图像和视频，更能 智能筛选关键信息并作出相应反应。智能安防摄像头品类丰富，涵盖家庭安防与看护视频监控产品，以及针对商业 智能安防摄像头行业具有显著的技术密集特性。随着图像处理技术、人工智能（AI）、物联网（IoT）以及云计算等前沿技术的发展，智能 安防摄像头不仅实现了高清视频监控，还能进行复杂的行为分析、人脸识别和异常行为检测等功能。例如，通过深度学习算法的不断优 化，智能安防摄像头能够更准确地识别不同场景下的个体特征，提高安全防范能力。此外，技术的进步也推动了产品向小型化、低功耗方 向发展，进一步拓展了其应用场景。 应用广泛性 智能安防摄像

5G 使能垂直行业潜力巨大 02 垂直行业对 5G 网络带来新的挑战 03 精准无线解决方案 04 专网模式选择 05 精准业务保障 06 精准规划 09 精准切片 10 精准识别 12 精准调度 14 精准度量 15 精准运维 04 精准无线方案实践 17 南方电网 18 陕煤集团 19 天津港 19 湛江钢铁 20 广州地铁 21 三种 5G 行业专网模式 05 图 3-2 精准业务保障需要的六大能力 08 图 3-3 垂直行业 5G 应用网络精准规划流程 11 图 3-4 业务流识别与 QoS 模板匹配 12 图 3-5 包特征识别 13 图 3-6 动态保守调度流程图 13 图 3-7 基于时延调度流程图 13 图 3-8 调度编排分类 14 图 3-9 时延分布和时延抖动分布图示 垂直行业千差万别，对通信网络的需求也多种多样，在时延、可靠性、速率、自服务能力等方面与传 统 ToC 领域有较大的差异。为了应对垂直行业应用带来的挑战，中兴通讯提出了“精准无线网”， 通过精准规划、精准切片、精准识别、精准调度、精准度量、精准运维，为垂直行业的 5G 应用提供 精准的业务保障，并为使用方提供可视的业务质量监测和自主运维能力，夯实5G应用千行百业的基础。 1 当前，行业数字化席卷全球，能源、

结构、机电、建筑等不同专业的设计师可在同一 BIM 模型上协同作业，避免传 统设计中各专业间因沟通不畅导致的错误和冲突，提高设计的准确性与完整性。 在施工阶段，利用 BIM 技术进行施工模拟，可提前识别潜在问题，优化施工顺 序和工艺，减少现场冲突，确保施工顺利推进。在运维阶段，BIM 模型为设施 管理者提供设备信息、维护历史及生命周期数据等，便于精准管理与维护设备， 优化建筑能效，降低运营成本。 打印等先进技术的引入，为装饰行业带来了革命 性的变化。 BIM 在装饰设计中的应用：在装饰设计过程中，BIM 技术不仅能够进行三 维建模，还能帮助设计师在施工前进行可视化设计，模拟施工过程，提前识别 可能存在的冲突点和设计问题。通过 BIM 模型，设计师可以精确控制空间利用、 材料选择和工艺要求，确保设计方案符合建筑规范和客户需求。设计师可以在 BIM 模型中对不同的装饰材料进行虚拟铺贴，观察效果并比较不同材料的性能 AI 的基础，通过从数据中学习规律和模式，不断优化预测模型。 其中，深度学习作为机器学习的前沿分支，利用多层神经网络处理复杂非线性 问题，特别适用于图像识别和自然语言理解。计算机视觉技术使机器能够"看懂 "施工现场和建筑构件，实现自动检测和识别。自然语言处理则使 AI 系统能够 理解和生成人类语言，支持智能文档处理和交互式设计辅助。知识图谱通过构 建概念间的关联网络，形成结构化的知识体系，为

达157.64万件，占 全球申请量的38.58% 3。论文方面，我国以76.9万篇AI领域科研论文总量位居全球第一，近十年增长率高达696%， 2024年单年发表量达13.3万篇 4。语音识别、视觉识别技术实现世界领先，中文信息处理、智能监控、生物特征识 别、工业机器人、服务机器人、自动驾驶已逐步实现应用。 当前，国家高度重视人工智能发展，从2017年新一代人工智能规划到2023年中央政治局对通用人工智能的 算力资源更高效，AI更普惠 泛政府 文旅 工业制造 交通物流 矿山 气象 医疗医药 … 具身智能 2个保障体系 AI安全 系统安全 数据安全 模型安全 AI运维 确定性运维 AIOps 故障快恢 风险识别 与消减 运维合规 算力运营 模型运营 数据运营 产业生态运营 算力调度 服务更新 行业模型增训 场景模型创新 高质量数据集 可信数据空间 应用创新 人才培养 M*数据资源 基础数据资源：交通、医疗、气象、文旅等 自动化隐私检测、脱敏 版权合规 根据元数据和内容特征， 检查其版权来源 内容合规 对有毒或违规数据进行 精准识别与清洗 提示词 注入防护 文本、图片、 音频、视频 模型对话 违规过滤 实时识别并过滤 敏感信息、恶意内容及恶意代码 大模型应 用层防护 OWASP TOP10 for LLM 威胁防护 精确识别并防护 Prompt注入 内容 安全评测 构建行业特有问答 对输出合规性进行评测 安全 渗透测试

鲁棒性较差。感知随机性包括随机 信道状态与随机测量误差，前者包括目标运动引起的随机 RCS 变化、目标路径的突然遮挡 等，后者主要来源于接收端接收的干扰信号、噪音、硬件物理状态等对信号估计、目标识别、 目标测量的影响。利用多节点信息可以有效减小这类随机性对个别接收节点感知业务的影响， 保证感知服务的连续性与准确性。另一方面，多节点协作可以利用多倍、多维的目标测量量 39 / 87 进行 服务响应时延（ms） 请求时间+编排决策时延+ 容器拉起时延 2 编排能耗 从服务功能链编排开始到完成 所消耗的系统能量（J） 从服务功能链编排开始到 完成所消耗的系统能量 AI 任务是网络可识别的需求单元，一类 AI 任务对应于一类网络功能。它协同数据、连 接、算力、算法四要素 AI 资源，完成特定的目标，该目标来源于 AI 服务的拆解。通过挖 掘不同 AI 任务的共性特征，从 AI 推理、训练、数据、传输等方面，归纳了 需求不同的业务特性，网络可以通过 更加灵活的 QoS 流映射机制，实现更细粒度的传输保障。 QoS 属性增强：网络侧与应用层密切配合，利用应用层提供的信息，如业务变化指示、 FEC 信息、关联业务信息等，更好地识别沉浸式业务特征，完善网络侧 QoS 需求和相应控 制。 3．高速率低时延高可靠性传输 沉浸式通信的应用场景中，很多用例都对通信指标有更高的要求，主要体现在极高数据 速率，极低时延和极高可靠性要求，6G

Environment）进行安全通信，可以保护TEE中的安全内容 不能被非安全环境的任何软件，包括操作系统底层软件等所访问，窃取，篡改和伪造等。因此一些安全的私密 数据，比如一些安全密钥，密码，指纹以及人脸数据等都是可以放在安全世界的数据区中进行保护。当前， Trustzone机制已经非常成熟稳定，并得到大规模的应用，并以开源的方式给业界提供实现参考。可以访问 https://www.trustedfirmware 技术架构中②所示。 • 通过LibOS Gramine启动TensorFlow Serving推理服务时，会加载加密的模型文件，如技术架构中③所 示。 • Gramine本身集成了远程认证的功能，在识别到有加密文件加载时，会转向配置好的远程IP服务发送认证 请求，如技术架构中④所示。本实践在实现时，以一台阿里云实例模拟客户端，同时也作为远程访问端，另一 台实例作为SGX环境。 • 在客户端的密钥提供服务对Anolis

.............. 4 2 上网行为管理给用户带来的价值 .............................................. 4 2.1 最丰富的应用识别，更好地提升办公效率 .................................................................. 4 2.2 全面的内容控制和审计，有效防止信息外泄和协助法规遵从 员工上网容易受到病毒、木马和蠕虫等攻击和感染  员工通过网络从事一些黄赌毒等违法活动  员工浏览和发布不良言论导致企业面临法律风险 为解决以上一系列的问题，上网行为管理产品应运而生，华为凭借在应用识别库和网络 安全等全方面的多年积累，推出了专业级的上网行为管理产品ASG。ASG设备可实现员工上网 行为的管理、带宽的限制和确保员工上网安全等，可以极大提高员工的办公效率和带宽利用 率，防止机密数据泄密和员工通过网络从事违法活动。 网行为管理产品，具有精准的应用识别、电信级高可靠性、全面威胁过滤和专业报表 等特点。 ASG2000系列产品，是业界应用识别最丰富，威胁防护最全面的上网行为管理产品。该 系列产品提供URL过滤、应用行为控制、流量管理、数据防泄漏、恶意软件防护、互联网行 为记录等多项功能，为企业机构提升员工工作效率、营造安全办公环境、以及法规遵从提供 了一体化的解决方案。 2.1 最丰富的应用识别，更好地提升办公效率

B2B 价值链拓展 提 供 支 撑 智慧交通 技术突破主导效率革命 · 车路协同升级： 自动驾驶车辆与智慧停车场无缝对接，车辆自动接收空闲车位信息并完成泊车，从入场识别到支 付清算全程自动化 ，云端智能与 数智化 能力接入智慧城市与智慧交通，智慧停车成为智能交通的重要组成部分。 · 人车生活场景生态化：汽车成为第二生活空间，停车业务 组网的地磁方 案 基于 eMTC 的视频桩方案 智能道闸 智能充电桩 ETC 无感支 付设 备 自动发卡机 NB/Lora 双模地磁 智能车位锁 / 车位共 享 车牌识别摄像头 汽车 VIN 码识别器 等 无线通信技术 移动终端技术 GPS 定位技术 GIS 技术 代客泊车系统技术 下游 中游 上游 主 要 部 件 基础信息化 平台联网化 无人管理化 对原有停车场升级改造来实现，如新增 车牌识别、地磁等系统设备，车辆自助 入场，智能设备替代部分人工，实现单 一停车场数据信息收集 特征 特征

和风险评估、功能安全概念等步骤。 在第 5 章到第 7 章的三个章节，本研究针对前向碰撞预警（FCW）、交叉路口碰撞预警（ICW）、 闯红灯预警（RLVW）应用，分别进行了相关项定义、潜在危害识别、ASIL 分析等工作，提出了 针对安全目标的功能安全要求。 在总结及展望部分，建议以本研究为开端，将 GB/T 34590 的功能安全分析方法拓展至 V2X 系统。 本研究的主要结论为：QM 章，危害分析和风险评估主要包括运行条件分析、危害识别、 确定安全目标三个部分。  运行条件分析：“应对相关项的功能异常表现导致一个危害事件发生时所处的运行场景及运 行模式进行描述，包括正确使用的车辆和可合理预见的不正确使用车辆的情况”。在本研究 中，仅针对每个应用的某种典型的运行条件进行举例，并不会穷举所有适用的运行条件。  危害识别：“应基于相关项可能的功能异常表现，系统性地确定危害”。 2） TxV 处于静止状态，一直发送 BSM 消息。 3） RxV 接收到 TxV 发送的 BSM 消息。 4） RxV 通过 V2X 应用判断，识别与 TxV 存在碰撞风险。 5） RxV 以声光等方式对驾驶员发出预警。 6） 驾驶员识别预警，采取减速或转向等措施。 此场景的具体量化参数及条件可参考 C-NCAP 2024 版测试规程中的定义：CCRH 测试场景下， TxV、VT 和

中表现卓越 ，开启了“慢思考”的大模型新范式，为通 信网络的运维与运营提供了全新解决方案。例如，O1 模型及其推理增强技术能够在复杂业务场景中实现任 务编排、问题分析、灵活决策和优化执行。通过自动化 识别问题根因并生成解决方案，这些技术有效减少了 人工干预，提高了运维自动化率。 各种传统AI算法和小模型，在数据分析、数据预测等 方面，短期内依然具备精度高、成本低等优势，因此 GenAI与传统AI相结合，通过大小模型协同，能够有 业务流程 的全面自动化。这种协同机制的核心在于其快速响应和自我优化的能力。当业务需求出现变化时，各个智能体能够立 即调整策略，通过实时学习和决策，共同完成任务并推动业务流程向前发展。它们能够自动识别问题、分析数据、执行 任务，并在过程中进行持续反馈和迭代，形成一个端到端的闭环过程。多智能体群智协同不仅简化了业务管理，还提升 了企业的竞争力和创新力，成为驱动现代商业运营向智能化、高效化转型的重要驱动力。 进提供了参考。 端到端的高价值场景是实现L4级别自智网络的重要载 体及核心抓手。明确这些场景有助于界定自治网络的 实践范围，实现业务或运营的潜在改进，提高投资回 报率，并最终形成商业闭环。通过识别出这些场景，加 上网络开放解耦赋能、+AI辅助向AI+网络转变，将消 除端到端流程中的断点和堵点，实现网络从子环节的 自动化、智能化向端到端的价值闭环迈进。 TM Forum从面向业务和面向网络两个维度对第一阶