工厂（聚焦生产优化）、可持续工厂（减排与循环经济）、端到 端价值链工厂（全链条协同）。其成功源于跨行业协作——65% 的新晋工厂借鉴至少 3 家不同行业灯塔经验，形成可复用的转型 方案，帮助企业突破“试点困境”，实现三年 2-3 倍、五年 4-5 倍的投资回报率。技术应用上，77%的用例由分析型 AI 驱动（如 预测性维护），9%采用生成式 AI，推动成本、周期及次品率平 均改善超 50%。此外，灯塔工厂通过数据平台整合价值链，将新 业。作为第四次工业革命的实践标杆，该网络汇聚富士康、强生、 施耐德电气等全球领军企业，形成跨行业顾问委员会，推动规模 化转型。其成员（“灯塔工厂”）通过应用 AI、物联网等技术， 结合一线人才创新与循环经济方案，突破“试点困境”，实现运 营效率与减排双突破。例如，2024 年的灯塔工厂分两批进行评估， 聚焦数字化与可持续领域的卓越实践（见表 1）。 表 1：2024 年灯塔工厂评选类别 （一）如今的全球灯塔网络：一个鼓舞人心的同行网络 年增长四倍。这些 工厂分为单一工厂（聚焦生产优化）、可持续类、端到端价值链 类，并在重型设备、食品饮料等新兴领域快速渗透。通过 1000 - 4 - 多个用例和 2000 多项指标验证，灯塔工厂证明“试点困境”可 被突破：新晋企业仅需 10-20 个月完成转型，速度提升 25%-50%， 投资回报率在 3 年、5 年内分别达 2-3 倍、4-5 倍，远超行业平均 水平。图 1 展示了灯塔工厂按评选类型、地域和行业的分布情况。

欲了解AI（人工智能）如何影响2024年 的内存市场，点击此处阅读State of the Industry Report 2024年第二辑 点击此处下载 04 2024：过剩状态与库存挑战之年 力和需求模式演变，整体困境进一步加剧。 在制造商努力应对这些挑战之时，部分元件 的表现揭示了市场动荡的全貌：集成电路 （IC）和被动元件等品类难以重振势头，但内 存产品却显现出逐步复苏的迹象。 截至3月，“库存消化周期当前处于何种阶段？”

网 络的进化，网络的能力不断泛化与增强，除了传输数据，还具备计算、AI、感知 等等各式各样的能力在这背后意味着网络角色的转变。网络可以成为一种应用提 供商甚至解决方案提供商，不仅可以摆脱管道的困境，管道能力还将为提供商这 一角色提供巨大助力。以此延伸，在联盟网络中，网络既可以提供管道，也可以 使用管道，成为类似局域网的被连接者。其同时作为管道和被连接者，需要具备 为其他网络提供管道和接

重点考虑用户面与边缘节点的深度融合，打破传统方案中的层间和域间壁障。通过这种融合，新的 用户面架构能够实现按需定制、灵活编排，并具备更高的互操作能力，从而突破 5G 时代“逐点打通” 的工程困境，推动 6G 网络逐步走向现场自适应柔性网络。 6G 云网融合用户面架构 6G 网络的设计将进一步推动通信与计算、连接与智能的深度融合，推动云网融合在网络边缘的 普及。这一过程中，超级边缘节点

提供防泄漏（DLP）解决方案。 5.2.生态合作挑战解析 在工业互联网安全产业生态中，尽管各类厂商在各自领域具备独特优势，但生态合作并非一帆风顺， 面临着诸多严峻挑战。工业互联网安全生态的协同困境，本质是技术异构性、利益复杂性、领域专业性三 重矛盾的交织，严重制约生态效能的释放。这种结构性矛盾不仅阻碍单一项目的推进，更威胁到整个产业 生态的可持续发展。 5.2.1. 技术标准碎片化导致联而不通 数据开放程度，导致安全模型误报率飙升、项目周期延长。更值得警惕的是，这种信任缺失还衍生出“伪 合作”现象 —— 部分企业名义上参与生态，实则采取数据隔离策略，导致安全防护体系出现“空转”。 破解“数据裸奔”与“数据孤岛”的双重困境，亟需建立制度化的信任基础与利益分配机制，否则生态合 作将沦为形式化的“纸面联盟”。 5.2.3. 领域鸿沟引发协作低效 工业互联网安全生态涉及工控、IT、安全等多领域协作，专业壁垒与思维差异导致沟通成本激增。OT 团队的网络安全方 案难以落地。更复杂的是，不同领域的管理体系差异进一步加剧协作难度——OT 领域强调设备全生命周期 管理，IT 领域注重敏捷开发，安全领域则追求风险闭环，三方在流程对接时往往出现“鸡同鸭讲”的困境。 这种“可靠性优先”与“安全性优先”的价值冲突，本质上要求建立“技术共识+管理共识”的双轨协作 机制，否则将持续制约生态协同效率，使安全防护沦为“头痛医头、脚痛医脚”的被动应对。 5.3.安全能力差异化剖析

安全防护，防止了模型被篡改或滥用。这些安全措施共同构成了一 个全方位的安全体系，为 AI 模型的开发和应用提供了坚实的保障。 在稳定性方面，面对大规模集群训练中断频繁，恢复时间长，重复训 练等困境，智能云工程平台通过容灾建设、可观测性和混沌工程等 手段，确保了平台的稳定性和可靠性。平台具备强大的容错和恢复 能力，能够在发生故障或异常情况时迅速恢复服务，保障业务的连 续性。同时，平台提供了全面的监控和日志记录功能，使管理员能

TEE 中运行的代码。最重要的是，此类证据是由硬件签名，并且制造商能够提供证明，因此验证证据的一方 就可以在一定程度上保证证据是可靠的，而不是由恶意软件或其他未经授权的实体生成的。 机密计算的现状与困境 业界内的诸多厂商就已经开始关注并投入到机密计算中。各大芯片厂家和云服务提供商（Cloud Service Provider，简称 CSP）都在机密计算领域投入研发资源，并组建了“机密计算联盟”。该联盟专门针对云服务及 诉求；与此同时，虽然有部分用户愿意信任云厂商和第三方提供的解决方案，但多数用户对云厂商和第三方不完 全信任，要求将机密计算技术方案从租户TCB中完全移除。 总之，目前已有的机密计算技术方案存在以上困境，不能够完全满足用户不同场景的安全需求。为了解决以 上四个问题，云原生机密计算SIG应运而生，主要可概括为四点： 1、推广机密计算技术。 • 邀请参与方在龙蜥大讲堂介绍和推广机密计算技术与解决方案。

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www.iresearch.com.cn 企业情况—“冰火两重天”（1/2） 一级市场进入融资“寒冬”，新玩家大量涌入导致同质化困境 来源：企查查，IT桔子，WIND，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 从新成立企业数量来看，经营范围包含“宠物”的新成立企业数量持续保持增长的态势，其中在2021-2022年由于疫情原因新成立 企

运营需求，涵盖资产管理、资产暴露面评估、安全基线评估、安全体检及加固指导、策略配 置与优化、漏洞管理、安全意识培训、安全监测、威胁预警、应急响应、应急演练服务，告 别安全人手不足的担忧，解决安全服务还得安全专家使用才有效果的困境，实现云安全服务 物超所值。 服务具备以下优势： ⚫ 高效运营：提供成熟的安全运营方案，提升安全运营效率，减少客户安全运营人员投入 ⚫ 省心方便：快速构建业务安全体系以及安全运营能力，持续保障业务云上安全。