车对网联技术的需求从基础数据传输升级为全域覆盖、无缝连接、在 不同场景下满足大带宽、低时延、高可靠等差异化传输需求的多维能 力体系；汽车网联技术的应用边界持续拓展，已从早期车载信息娱乐、 远程诊断等基础功能，演进至多源协同感知、实时决策支持等驾驶自 动化类高级应用场景，跨行业融合加速深化。 在此背景下，5G、C-V2X 直连通信与卫星通信等多种技术并行 发展，虽为行业提供多元化技术路径选择，也带来跨行业技术标准协 蜂窝移动通信网络、C-V2X 直连通信网络、卫 星通信网络及基础设施数据传输网络，构建全天候全域覆盖的高效连 接通道；依托分级部署的算力基础设施与算网协同服务，打造弹性智 能的计算能力底座；以纵深防御机制贯穿全链路，确保数据可信与系 统安全。三者有机协同，根据车辆应用场景的差异化需求，合理选择 连接通道、分配智能计算能力与采取安全防护策略，实现从基础安全 防护到高级智能服务的全栈技术支撑，最终达成智能网联汽车在驾驶 发展提供 可持续的技术驱动力。 本报告旨在为产业提供清晰的技术演进路线和时间表，明确各技 术方向的发展重点与阶段性目标，期望能够打破行业壁垒，促进 产业链上下游协同创新，推动标准互通、设施共建、数据共享，构建 开放、协同、安全、可持续发展的产业生态，为我国智能网联汽车在 全球汽车产业竞争中占据领先地位提供坚实支撑。 1 一、 智能网联汽车网络技术整体视图 智能网联汽车网络架构包含通信网络和算力基础设施两大核心

划分，包括设备层、单元层、车间层、企业层和协同层。 （1）设备层是指企业利用传感器、仪器仪表、机器、 装置等，实现实际物理流程并感知和操控物理流程的层级； （2）单元层是指用于企业内处理信息、实现监测和控 制物理流程的层级； 3 （3）车间层是实现面向工厂或车间的生产管理的层级； （4）企业层是实现面向企业经营管理的层级； （5）协同层是企业实现其内部和外部信息互联和共享， 实现跨企业间业务协同的层级。 3 （2）互联互通是指通过有线或无线网络、通信协议与 接口，实现资源要素之间的数据传递与参数语义交换的层级； （3）融合共享是指在互联互通的基础上，利用云计算、 大数据等新一代信息通信技术，实现信息协同共享的层级； （4）系统集成是指企业实现智能制造过程中的装备、 生产单元、生产线、数字化车间、智能工厂之间，以及智能 制造系统之间的数据交换和功能互连的层级； （5）新兴业态是指基于物理空间不同层级资源要素和 能检测、智能物流等智能装备标准，研发设计、生产制造等 工业软件标准，智能设计、智能管理等智能工厂标准，供应 链建设、供应链运营等智慧供应链标准，数字孪生装备、人 工智能工业应用、工业数据流通等智能赋能技术标准，网络 协同制造、产销一体化运营等智能制造新模式标准，工业无 线网络、工业网络融合等工业网络标准，探索标准研制新方 法，固化成功经验和创新成果，形成典型场景系统解决方案 标准，引导企业应用标准指导实践，构建企业智能制造标准

本白皮书由清华大学、国家智能网联汽车创新中心、中国汽车工 程学会联合行业相关单位共同起草，寄望此白皮书能为政产学研各界 提供有力的技术参照，助力我国智能网联汽车基础设施建设，从而全 面推进逻辑协同、架构统一的智能网联汽车车路云一体化系统建设， 促进我国智能网联汽车产业未来的规模化建设与应用推广。 1 2024 年 6 月，中国汽车工程学会发布《车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构 .................... 158 4.26 C-AVP 场景参考架构 ............................................ 163 4.27 协同变道场景参考架构 ......................................... 169 4.28 匝道汇入场景参考架构 ........................... 面向未来规模化不同等级智能网联汽车需求，我国提出了车路云 一体化技术路线，具备分层解耦、跨域共用的特征。车路云一体化系 统通过新一代信息与通信技术将人、车、路、云的物理空间、信息空 间融合为一体，基于系统融合感知、协同决策与控制，实现智能网联 汽车交通系统安全、节能、舒适及高效运行的信息物理系统（Cyber- Physical Systems, CPS）。车路云一体化系统由车辆及其他交通参 与者、路侧基础设施、云控平台、相关支撑平台、通信网等部分组成

低、质量控制、盈利控制能 力保持生存和发展 • 全面追求业务高周转，并建立能 够稳固支撑高周转所带来的大批 量业务的管理体系 • 实现精益供应链管理，在实现高 周转的基础上追求高收益 • 与上下游形成更紧密的协同 • 完善市场布局，强调集团组合 优势 • 财务管控 + 战略管控 + 经营管 控的多模式集团管控策略 • 核心业务巩固核心竞争力，辅 助业务补充增强盈利能力 客 户 维 护 能 成 力 客 户 业务特点： 多品种、小批量的 离散型生产；设计 变更及客户变更频 繁；质量控制要求 高 管理特点： 追求精益生产管 理，强调运营过程 中资源的精细控 制，追求与外部的 高效协同 市场竞争形势分析 竞争优势： • 个性化 • 灵活性 • 技术实力 • 产品质量 • 区域化 竞争劣势： • 零部件成本 • 规模 / 市场多元 化 • 品牌 组织特点： 合资企业，集团化 客户订单需求变更较多。同时技术更新快使得设计变更也较多  零部件成本较高，为降低成本，持续追求部件国产化率，仍将保持较高的供方开发力 度和质量控制力度  需全面减少成本竞争劣势，逐渐将盈利较差的环节进行外扩，对外部协同管理的要求 将进一步提高 快速扩张的发展战略  持续推进精益化管理，不断提升效率，提高整体周转效率，加大资源产出能力  控制扩张风险，巩固产品质量及技术的竞争优势  扩大生产基地，单一

预测性地识别运营问题（质量缺陷、故障、维护需求、不合格） • 可支持端到端运营实时可视的数字驾驶舱 • 运用数字工具，快速了解供应短缺、生产或运输延迟对销售及 成本的影响 动态化、可持续的产品开发 采取生态设计及协同工程方法来开发新型产品与流程的能 力，充分利用贯穿整个产品生命周期的反馈闭环。 • 依托数字孪生平台的协作方法 • 通过生态设计方法，在设计过程中植入可持续因素（例 如：碳足迹、循环经济） 并降低风险，要处理好如下方面： 数字核心连接短期痛点和长期发展 作为支撑以客户为中心的供应链的基础，在当下 供应链架构中存在着新旧系统衔接难、数据获取不 及时、数据价值难“变现”、转型变革花精力、生态伙 伴难协同等挑战，这也引导企业转向更为灵活的技术 架构，以更好地解决短期痛点和长期发展的矛盾。埃 森哲建议从客户需求出发，充分利用企业内部和生态 伙伴间的创新引擎和平台，打造互联解决方案，并最 终建立新的数字核心。 以国内一高科技企业为例，该企业将供应链建 设成为企业核心竞争力之一，历经三年完成了业务、 数据及IT架构的整体设计、构建、系统切换、全球落 地，打通了从采购、到生产、到销售的所有环节，实现 了与客户的线上交易、内部智能化协同作业以及分 布式管理。供应链的整体变革也让该企业能够及时 获知受影响的客户、项目、产品，甚至是上游的供应 商，不仅使其对危机的响应速度大幅提高，同时实现 了与客户的数字化连接，进而实现业务自动化和智能

的核心诉求。只不过，行业经过几年发展，需求端的对转型认知和期望变的更加理性与 聚焦。就需求端的需求而言，具有两大特点：1）地域特色明显，广东、江苏、浙江、山 东既是制造业大省，也是积极尝试转型的省份，产业/区域协同发展、提升数字化转型的 基础支撑能力基本是其共性举措；2）从需求场景来看，评优和招标市场有所区别：评优 侧更关注生产制造相关环节的具体落地操作；招标侧则多由各市工业和信息化局采购的， 希望通过转型诊 www.iresearch.com.cn 需求市场4-具有强烈的地域特色（2/2） 产业/区域协同发展、提升数字化转型的基础支撑能力基本是各省共性 来源：各省政府官网，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 近两年部分省份的重要政策 国家层面政策 中国制造2025、“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划、关于加快培育发展制造业优 从几个制造大省近两年的政策侧重点来看，各省推动制造业数字化转型的举措主要聚焦在以下3点：1）依托产业链主/标杆企业，发 展产业集群，推动产业/区域协同发展；2）通过培养优质企业，补齐产业链服务短板，提升区域数字化转型的基础支撑能力；3）通 过税收优惠等政策，降低制造企业的运营成本。从重点建设方向（如设备、产业链协同、区域协同等）、重点发展的高技术行业 （如医药制造业、医疗仪器设备及仪器仪表制造业、电子及通信设备制造业、计算机及办公设备制造业、航空航天器及设备制造业

程。在企业经营中逐步推进数字化、数智化应用，利用定制化解决方案和服务帮助企业提升 运营质量和效率。在自动化生产过程中，利用智能制造系统的丰富功能，实时监控生产过 程，优化生产效率，减少资源浪费。在产业链协同和流通过程中，构建智能物流和供应链管 理平台，提高整个产业链的响应速度和灵活性。 绿色化 在国家“双碳”战略的大背景下，石油石化产业需要转变发展模式，拓展新需求，创造新模 式，推动产业可持续 企业中的技术和业务赋能水平，总体上分为L�-L�共五个成熟度阶段（图�）。对不同阶段可依据 业务赋能和技术深度两个维度进行评估，其中，业务赋能从低到高的参考标准分别为专项创新、 局部智能、泛在智能、协同智能、认知智能，技术深度的参考标准为数据提效、静态优化、动态 应用、智能交互、智能互联。 �� L�单点试验级：智能技术开始应用于石油石化产业的特定领域，工厂引入基础数据分析和自 动化技术， 业务场 景集成机器学习和深度学习技术，自动化特定任务，智能化应用从单一领域扩展至多个模 块，提高了操作效率和决策准确性。 L�扩展复制级：石油石化产业工业互联网平台方案推动生产和运营领域的智能协同，并实现 智能自动化。企业可通过应用成熟的算法模型进行复杂的数据分析和预测，为业务决策提供 精准支撑，运用智能技术增强工厂的生产与运营效率，提高业务决策的准确性。 L�运营管理级：产业上下游实

practice o 智能工厂的新思考 汇报目录 两化融合与智能工厂 搬迁改造 提质降本 安全环保 产业升级 企业推进智能制造的原动力 智能工厂 n 生工艺复杂：操控难度大 n 业务组织多：管理协同难 n 市场变化快：响应效率低 n 迟疑观望－－坚定行动 n 盲目跟风－－理性思考 n 以我为中心－－用户为中心 以前我们做了什么？ 智能工厂顶层设计 3 条主线、 6 层方法 4 项能力、 抓痛点：六维度客户成熟度分析 绩效分析 预期 效益 调度排产 控制网络 问题 3 ：控制性能最优 感知网络 数据挖掘 模式识别 指标体系 抓痛点：定位 8 大核心工程问 题 问题 2 ：计划与控制的协同 问题 1 ：基于仿真的优化的平台 问题 8 ：面向企业决策的挖掘 问题 6 ：物理、社会信息的感 知 问题 7 ：异构信息的规范和提 取 问题 4 ：生产绩效指标体系 问题 5 ：生产过程的知识挖 项⺫筹建－⼯程设计－建造交 付 －运⾏维护－报废退出 供应链协同⼀体化⽣态 采购－加⼯－运输－销售－客户 ⽣产管控⼀体化集成与优化 1 计划优化－调度排程－操纵控制 想办法：打通 3 条主 线 EAM ／ EOM PRODUCTION BUSINESS 2 3 基于专家知识的管理科学决策 服务互联网：搭建协同优化的智能化工厂 ! ! ! 互联网＋人员、设备，能力孤岛、观念孤岛

区典 型方案和案例的分析与总结，给出数智园区的技术趋势和参考 架构，帮助园区更好地利用数智技术的创新成果，持续拓展数 智园区的能力范围与服务边界，实现园区全状态实时化和可视 化、园区管理决策协同化和智能化。 我们希望通过本指南，能够吸引更多园区加入到数智创新进程 中来，助力园区内企业、人员、车辆、商业等要素的数智化管 理与运营，不仅实现园区的高质量发展，同时也助力产业经济 的转型升级。 数据价值，服务园区内的企业租户与个人用户，同时更好地 驱动区域乃至产业发展。 数智园区是指充分利用智能传感器、边缘计算、人工智能、 大数据、物联网等技术，聚合园区内各个系统、设备的泛在 数据，并通过云 – 网 – 边 – 端的协同处理架构对数据进行高 效处理，从而让园区的建设、运营更加智慧化。在数智园区 内，人、设备、系统将不再是独立的个体，而是通过数字孪 生等技术，实现从物理空间到数字空间的广泛映射，并最终 构成的 提升违规事件等时间敏感型应用的处理效率。在设备运行 中，维护大模型可以分析设备的数据，实时检测设备运行 状态，预测设备故障，并提前进行维护和保养。 • 从部署架构来看，数智园区更强调构建云 – 网 – 边 – 端的 协同处理模式： 初级阶段的数智园区通常更强调云平台的构建，将负载集中 在云中进行处理，这种方式构建了数智园区的基础平台， 在交付效率、扩展性等方面有着突出优势。但随着园区内 物联网终端的快速增加，需要采集、处理的数据的爆发式

软硬全面集成，数据上下 贯通。 § 优化资金费用管控，全面 预算管理 § 建立多级核算体系，深化 责任考核 细化责任，精细管控 第 2 阶段 横向覆盖，内外协同 § 设计与制造一体化 § 供应链前后统一、全面商 务协同。 § 强化人力资源，构建薪酬 体系。 实施策略：阶段清晰，目标明确，总体规划，分步实施 企业信息化系统总体应用全景 CRM 客户关系管理 PLM 产品生命周期管理 合同管理 生产订单 车间管理 采购管理 应收应付 库存管理 财务总账 固定资产 成本管理 需求管理 设计研发 生产、计划、运营管理 供应链管理 供应商寻源、绩效 招投标管理 采购订单协同 线索管理 商机管理 客户联系人 客户档案 活动管理 订单管理 EDI 集成 服务产品管理 服务工单管理 研发平台 PDM MBOM 管 理 BOM 管理 项目管理 变更管理 来料检验 不良品 处理 分拣 合 格 不合格 委外订货 委外发料 委外完工 委外结算 生产订单 生产发料 生产完工 成本核算 工序计划 序 1 序 2 序 N 供应商 协同平台 SRM 付款 电 子 对 账 订 单 发 布 发货计划 销售发票 销售出库 存货核算 应收款 管理 应付款 管理 付款核销 收款核销 收款 应付款 管理 成本管理 财务总账