ICS）安全运营与工业互联网平台安全运营中 心（II-SOC）协同建设理念。前者聚焦生产现场控制层，通过实时监测与应急处置保障工控系统 稳定；后者面向“云-边-端”全域，实现跨企业安全监测与协同响应。二者层级互补、技术联动， 共同提升工业互联网安全防护效能。 (5) IT 技术为 OT 设备防护、控制优化提供支撑。IT 与 OT 必须融合贯穿安全建设全程，从而实现网 络协同防御、数据统一 工业互联网概念示例 某大型家电制造企业搭建工业互联网平台，将分布在全球的生产线、仓储物流系统、销售终端与客户服务平台连 接，通过数据分析实现订单智能排产、设备预测性维护，显著提升生产效率与客户响应速度。 (2) 工业安全 工业安全则致力于确保工业生产活动的顺利开展，避免人员伤亡、财产损失以及环境破坏。其范畴不 仅包含生产过程中的物理安全，如机械防护、防火防爆、电气安全等传统工业安全领域，还延伸至工业信 形成生产运行安全的闭环管理 工业设备安全是生产安全的基础，其固件更新、接口管控（如等保 2.0 要求关闭非必要 USB 接口）直 接影响设备稳定性与生产连续性。工业功能安全通过安全仪表系统（SIS）实现异常响应，保障设备与人 员安全，与工业生产安全、工序安全形成联动。例如，天然气输送站的 SIS 系统在压力超标时自动切断阀 门，既防止设备损坏（工业设备安全），又避免爆炸事故（工业生产安全），同时保障化学反应工序的安

造 成每小时额外碳排 放约 8- 12kg 。 · 全国交通事故统计 显示， 67% 的致 伤事故和 53% 的 致死事故发生在交 叉路口，其中 80% 源于视线盲 区或突发状况响应 延迟。 3 、路口交通问题 ■ 城市路口交通现状分 析 单一传感器能力瓶颈 · 现有电子警察系统主要 依赖视频检测，在雾霾 / 强光等恶劣天气下误 判率高达 35%, 且无法 实现毫米级精准测距 实现毫米级精准测距 ( 误差 > 1 .5 米 ) 。 3 、路口交通问题 数据弧岛现象严重 · 不同系统采集的流量 统计、违法抓拍、信号 控制等数据分散存储， 缺乏统一时空基准，导 致协同优化响应延迟超 过 300ms 。 被动式管理缺陷 · 传统方案仅能对已发 生事件进行记录，缺 乏预判能力。例如对行 人闯红灯行为只能在越 线后触发警报，无法 提前 3 秒进行声光预 警 , ■ 5. 应用层：场景 化智能应用落地 · 智能信号灯控制 · 违法智能抓拍 · 交通态势研判 · 应急快速响应 · 动态路况发布 · 路侧信息推送 · 绿波通行引导 1. 感知层：全域精 准感知基础设施建 设 · 感知设备部署 多杆合一” 集约化改造 4.Al 引擎层：智 能决策核心系统建 设

................................................................................ 69 7.11.12 管理检测与响应服务（MDR） ........................................................................................... ..................................................................................... 76 9.1.2 漏洞响应和处理 ............................................................................................... 护和自动化的云安全运维运营体系。同时，通过对现网安全态势的大数据分析， 有目的地识别出华为云存在的重要安全风险、威胁和攻击，并采取防范、削减和 解决措施；通过多维、立体、完善的云安全防御、监控、分析和响应等技术体系 华为云安全白皮书 2 云安全战略 文档版本 3.7 (2025-05-07) 版权所有 © 华为云计算技术有限公司 5 支撑云服务运维运营安全，实现对云安全风险、威胁和攻击的快速发现、快速隔

可组合的工作流与自动化脚本，使工厂无需专业背景即可应用复 杂算法，大幅降低转型门槛与培训成本。 1、部署可组合资产 可组合性通过模块化重组构建灵活系统，灯塔工厂据此开发 可扩展基础设施，快速响应业务变化，加速创新与产品上市，以 持续优化替代颠覆性改造。 实例：西门子公司 西门子首创可组合路径，自有工厂应用其软件部门工具， - 15 - 配套应用与供应商共创并推广至外部客户，催生可复用技术资 复用技术资 产，激发本地创新活力。 针对业务独特性，灯塔工厂设计灵活且可扩展的资产，融合 容器化微服务、API 及跨系统数据模型等可组合元素，平衡本地 适配与渐进扩展，支撑敏捷响应与长期演进。 2、使用低代码和无代码工具赋能员工 2024 年 76%新晋灯塔工厂部署低代码/无代码平台，即便技 术升级，单机优化仍依赖现场经验。该工具赋能一线员工自主调 整参数，非技术团队亦可参与开发，确保方案灵活组合与跨网络 18 个 月缩短至 9 个月，同步提升故障诊断精准度与响应效率，实现人 机协同的知识传承与即时决策。 四、不只是提高生产力：在价值链中应用人工智能，实现敏 捷性和可持续性 灯塔工厂正在推动整个价值链的转型变革，使人类与环境双 双受益。面对地缘冲突、资源短缺等风险，灯塔工厂通过数字化 工具（如需求预测模型、物流仿真）提升供应链透明度与响应力， 从产品设计到交付全周期嵌入风险管理。同时，为应对定制化趋

急管理机制。 发现潜在问题并修复 G O P S 全 球 运 维 大 会 暨 X O p s 技 术 创 新 峰 会 2 0 2 4 · 北 京 站 故障中：分秒必争、临危不惧 故障响应 GOC总控中心 根据故障域高效拉群协同 故障定位 SRE基础设施能力提供变更事件 监控告警、日志记录、链路分析、在 线诊断等 发现故障 通过监控手段自动化报备 人工反馈报备 故障止血 峰 会 2 0 2 4 · 北 京 站 故障后：亡羊补牢、秋后算账 向自己学习，不浪费任何一个故障 梳理 故障时间线 发生时间 发现时间 响应时间 定位时间 止血时间 恢复时间 还原 故障处理过程 发现方式 响应方式 协同流程 初步定位 风险升级 信息通报 启动预案 处置方案 分析 故障根因问题 产品需求 系统架构 代码质量 测试覆盖 上线操作 可预防） • 墨菲定律：任何可能出错的事情最终都会出错（不可避免） 01 故障生命周期 • 未雨绸缪、防微杜渐：发现潜在问题并修复，提升故障处理阶段效率 • 分秒必争、临危不惧：通过发现、响应、定位、止血快速处理故障 • 亡羊补牢、秋后算账：《六维复盘法》，向自己学习，不浪费任何一个故障 02 落地应急协同机制 • SOP标准先行，及落地障碍的应对策略 • 应急的核心是止损，确定故障应急标准

网与大电网的兼容互补。 智慧能源策略平台根据电价波动、用电负荷预测、电网调度指令等情况，调整各系统控制策略并远程下发，对内实现源网荷储一体化智 慧协 同，对外实现数据交互、市场交易、响应调度、需求响应等。 给企业微电网以智慧大脑，协调源网荷储 的智慧运行，同时保障用电的可靠安全节 约高效 在源、网、荷、储、充的各个关键节点安装 安科瑞自主研发的各类监测、分析、保护治 的运维检修职责；电力公司承担产权分界点以上的运维检修职责；产权分界点一般在电表的位置。 根据工信部《工业领域电力需求侧管理工作指南》 ，可以推测专变大用户的用电需求包括：可靠用电、节约用电、安全用电、能效管理、 电 力需求响应、智能用电、用电策略、运维和有序用电等。 01 06 02 05 03 04 • 电力智能化运维：源网荷储协同，合理参与电力市场等。 智能调节，扩大电力需求侧和供给侧的双向互动。 • 管理节电：电能数据库、强化数据分析、与管理系 统 （ ERP/MES/APS/SCM 等）有机融合等。 • 技术节电：无功补偿、谐波治理、高效装置等。 电力需求响应 • 供配电系统可靠性、用能设备设施可靠性、电能质量； • 加强用电负荷管理、利用泛在物联网技术实时监测等。 节约用电 • 加强用电用能设备环境管理、统筹能源效率电能替代。 智能用电

储能管理 储能运行 设备选型 安装位置 安装容量 储能投资回报率 储能响应潜力估算 储能响应收益测算 储能内部管理策略 日前充放电计划 日内充放电计划 分布式 BMS 基本架 构 储能与电网协同 4.8 AI 用于车网互动 有序充电 轮流充电 平行人工系统 价格响应 行程焦虑 用户对价格策 略的响应曲线 社会信息物理融合 行程开始时间 日出行里程 行程结束时间 电动汽车用户 基于㶲经济理论，采用集群协同控制思路，运用状态势博 弈算法，对综合能源系统进行运行优化，节能同时考虑节 钱，并积极参与电网互动调控。 能 源 微 网 能 流 示 意 图 低碳园区综合能源系统运行优化 不同类型需求响应参数 需求类型 时段 功率（ kWh ） 调峰 6:00-7:00 50 堵塞 6:15-7:00 20 调频 13:15-13:30 80 综合能源系统日前运行调度曲线 综合能源系统日内运行调度曲线

力网络化的趋势也要求 6G 在设计时考虑如何高效整合与分配算力资源，满足日益增长的数 据处理需求。最后，6G 网络还需探索感知通信一体化技术，通过集成环境感知功能，进一 步提升网络的智能感知与响应能力，为智慧城市、自动驾驶等新兴领域奠定坚实的技术基础。 综上所述，6G 网络架构设计需在确保基础通信稳固的同时，前瞻性地融入对新业务、AI、 算力及感知等新功能的全面支持，以引领未来通信技术的革新与发展。 一定程度上可以实现近似连续 表面的效果，其对环境信道的感知能力更强，也更有助于实现全息的目标。 依据 RHS 的全息图样可以线性叠加的特性，可以进行服务于多用户的波束赋形的设计。 即通过将幅值响应图进行加权叠加即可实现两个目标波束的产生以及功率分配，如下图所示。 29 / 87 图 2-1-13 RHS 全息图样 基于 RHS 的波束赋形与传统依赖相控阵调相的波束赋形在实现方式和理论表达上都 失，对传统瑞利 距离进行了修正，提出了有效瑞利距离来表征近场范围的边界。 通过 MRC 消除信号相位对接收功率的影响后，接收功率的大小只取决天线单元在接收 机处的幅度响应差异，考虑同一发射机天线阵列上不同天线单元的幅度响应差异，提出了 Critical 距离和均匀能量距离，从不同天线单元的功率差角度刻画了近场范围，即在此距离 之外，接收机处检测的发射端最弱和最强的天线单元之间的功率比在指定阈值之上。其中，

联盟网络通过智能调度显著降低能耗。某运营商试点 AI 能效管理和基站共 享后，基站空载功耗可以大幅减少，年碳排放减少数万吨。在偏远地区，卫星与 无人机接入服务可以以 1/10 成本覆盖教育、医疗资源，惠及非洲数百万学生。 应急响应场景中，地震后 48 小时内，联盟网络整合卫星、无人机与地面基站， 可以恢复 90%以上灾区通信能力，救援效率相比过去的数天提升超过 50%。 1.3 白皮书结构 本白皮书内容主要分为五章，结构如图 接口等能 力。编排系统统一管理和调度不同类型资源，实时了解使用情况，合理分配 调度；将资源和能力抽象为可被软件调用的服务，形成可灵活组合的原子能 力集；支持低代码或无代码方式编排业务流程，快速响应业务变化；提供标 准 API 接口，方便第三方应用集成和二次开发。 在通信行业云网融合中，多要素编排统一管理和调度网络、计算、存储 资源，优化性能，提升用户体验；在金融领域交易系统优化中，整合资源实 配，提升 灵活性；打破资源孤岛，实现共享协同，提高利用率，降低成本；快速整合 所需资源和能力，加速业务上线，提升市场响应速度。多要素编排也面临复 杂性管理、实时性要求、智能化水平等挑战。编排系统需有效管理随规模和 资源类型增加的复杂性，确保稳定性和可靠性；需快速处理和响应实时数据， 16 / 25 对系统性能和延迟提出较高要求；需引入更先进 AI 算法和数据分析技术，提 升智能化水平，实现更智能的资源调度和业务优化。

借助人工智能技术对城市运行数据的深度分析和模拟预测，能为城市治理提供科学依据和决策支持，实现对城 市问题的快速发现、智能分类、高效流转，对潜在风险的提前预警和防范，推动城市治理从传统的经验治理向数据治 理、从被动响应向主动治理、从事后处置向事前预防、从单一事件处置向系统韧性提升转变，提升了城市治理的科学 性、精准性和效率，为城市可持续发展提供有力支撑。 2、人工智能赋能城市治理范式变革 新一代人工智能技术 手持终端之间感知靠近、自 连接、自组网，实现配置的自动同步和传感数据的自动上报，达到节省人力、缩短周期、降低成本的目标。通过统一 编程框架、自适应UI、开放生态的构建，为不同类型终端提供自适应的响应式布局，实现“一次开发，多端部署”， 保证业务应用的完整、多样和便捷的分布式体验。通过最高安全标准认证和核心代码自主可控，保证智能终端全生命 周期的高度安全可信。 大模型中心由3套AI工程平台 通过深度学习技术处理学习大规模、多领域、多模态数据，从中提取通用特征与知识，形成具备跨领域问题解 决能力。基础大模型适用于需要广泛知识支撑的探索性任务、为上层应用提供通用接口的底层能力平台以及专业门槛 较低但需快速响应的场景。该类模型具备较强的通用能力与灵活性，可适配多元场景，但由于训练参数规模大，训练 和调用的成本偏高，在专业领域易出现错误，难以满足合规性或精准性要求。 行业大模型： 2、模型资源 图 7