.................38 2.2.5 单位基本信息 ..........................................42 2.3 案例三：工业互联网 5G 泛终端可信接入实践——筑牢终端管控基石，引 领业务数智化转型 .............................................. 44 2.3.1 方案概述 ........... .......59 2.3.5 单位基本信息 ..........................................61 2.4 案例四：基于 5G 专网的可信数据空间安全解决方案——跨网络的“一站 式”安全可信体系 .............................................. 63 2.4.1 方案概述 ..................... 开发新产品、新技术、新服务等方式 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 19 2.1.5 单位基本信息 安恒信息技术股份有限公司（简称：安恒信息）成立于 2007 年，自成立以 来，安恒信息秉承“构建安全可信的数字世界”的企业使命，以“数字经济的安 全基石”为企业定位，以“诚信正直、成就客户、责任至上、开放创新、以人为 本、共同成长”为企业核心价值观，致力于成为全球领先的数字安全企业。 自 2008

............................ 27 图 10 案例：某企业炼化企业易能金融服务平台 ........................ 28 图 11 案例：某企业可信数据空间案例 ........................................ 29 表目录 表 1 2023-2024 年深创投工业互联网领域投资部分企业 优化金融数据流转模式；以工业互联网助力丰富金融供给方向包括两 种模式，分别为催生新型授信方式、数据创新金融租赁模式。整体看， 以工业互联网赋能金融的关键是助力金融机构与企业打通数据流，以 工业互联网平台、标识解析体系、可信数据空间等为载体，支撑金融 基础设施体系建设与金融产品服务体系的创新。 图 7 工业互联网赋能金融典型模式整体框架与总结 24 （一）助力提高运营效率模式 1：贯通供应链金融 数据流转模式 中，工业互联网的着力点在于解决金融与企业间数据传输风险高、数 据归属与流通存在争议的问题，利用可信数据空间、区块链等工业互 联网技术载体，形成透明、可追溯的数据记录，避免数据在传输和共 享过程中的篡改和丢失问题，构建覆盖工业互联网企业、金融机构、 中小企业的可信数据共享生态系统，提升链条流转数据的可靠性，实 现数据确权与高效传输，从而降低金融业务的数据安全风险。 例如

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 与深度协同演进，智能网联汽车将支撑从基础安全监控、远程诊断维 护、智能座舱交互，到高级驾驶辅助、自动驾驶及跨域协同决策的全 场景应用。在此背景下，网联技术将面临“长周期持续可用、稳定可 靠传输、多场景适配、高安全可信”的综合需求。一是汽车产品生命 周期长达 10-15 年，要求网络连接必须具备长周期持续可用特性，避 免因技术迭代导致车端通信能力与基础设施不匹配。二是驾驶自动化 等高级应用场景对网络时延、可靠性提出极高要求，需要网络实现“可 车产业智能化网联化发展下半场打好坚实基础。 四、 智能网联汽车网络发展总体目标 为满足智能网联汽车对于网络“长周期持续可用、稳定可靠传输、 多场景适配、高安全可信”的综合需求，需要系统性结合多种通信网 络、分布式算力基础设施以及网络安全技术，构建“泛在接入、能力 协同、安全可信”的智能网联汽车立体化网络体系，为智能网联汽车 提供广覆盖、多层次、按需服务的稳定可靠连接与计算能力，支撑智 能网联汽车的高速发展。该体系能够打破单车智能的局限，通过超视

作、实现降本增效、确 保问责透明，支持 ICANN 使命愿景。根据 2025 年 7 月生效的 《ICANN 2026-2030 财年战略规划》，ICANN 将继续作为互联网唯一 标识符系统的可信管理机构，确保其安全稳定运行，致力于强化统一、 全球可互操作的互联网，以服务于所有人。ICANN 未来五年战略目 标将聚焦于以下四方面重点工作： 一是发展和推广 ICANN 多利益相关方治理机制，包括确保利益 服务机构的合规要求，为整体改善全球范围内域名注册数据的准确性 水平提供助力。 （四）DNS 滥用治理合约实施成效彰显，各方共同探讨 下步政策制定方向 DNS 滥用（或域名滥用）是当前 DNS 安全可信发展面临的最主 要威胁之一。特别是随着新一轮 gTLD 开放进程的日趋临近，DNS 滥 用问题亟需尽快得到有效缓解。新修订的 ICANN 合约为 gTLD 域名 服务机构落实 DNS 滥用治理职责，根据切实证据对涉及滥用活动的 应对处置工作提供了重要参考。 在具体政策制定议题的探讨方面，NetBeacon 研究所于 2025 年 5 月发布《DNS 滥用政策制定流程（PDP）白皮书》32，提出可将开展 恶意行为者关联域名调查、管控非可信注册人使用 API 工具批量注册 域名的权限、规范三级域（子域名）DNS 滥用治理责任33、建立域名 滥用处置后申诉机制、明确 ICANN 在涉及算法自动生成域名（DGA） 滥用处置案件中的集

不 足问题。如 Meisam Babanezhad 等14通过格子玻尔兹曼方法和自适应 神经模糊推理系统相结合对三维域内流体流动进行模式识别。三是可 解释性分析，增强 AI 辅助决策的透明度与可信度。可解释性 AI 技术 能够可视化 AI 模型在进行预测时所关注的输入数据区域或特征，帮 助工程师验证 AI 的判断是否符合物理直觉和工程经验。例如，新加 坡国立大学15通过整合计算流体动力学模拟（CFD）和可解释人工智 在应用范围上，技术已从轮胎设计延伸至智能制造与质量控制。 例如，通过容差性能预测，可量化量产轮胎的性能波动，优化生产工 艺；同时，该框架可迁移至密封件、减震器等橡胶制品的力学性能优 化，拓展性极强。 在安全与可信度方面，可视化对比（如印痕图叠加分析）增强模 型可解释性，确保结果符合工程直觉。 6.应用实效 在自动化仿真方面，案例团队针对网格前处理这一耗时环节进行 了重点优化。通过对 HyperMesh 复杂或边界条件下产生不符合物理规律的结果。三是泛化能力差， AI 模型在训练的工况范围内可能表现良好，但一旦超出训练工况的 范围，其预测精度可能急剧下降，缺乏可靠的泛化能力。 模型精度方面，AI 技术的计算精度与可信度如何达到传统数值 仿真程度成为破局关键。一是 AI 计算需逼近精度极限，AI 代理模型 （如替代传统仿真的模型）需要达到与传统高保真仿真相当的精度才 能被接受。确定何时何地使用 AI 代理模型而不会牺牲关键精度是一

82 5.1 盛裕可持续发展服务 84 �.� 盛裕近期中国区重点项目 86 5.3 盛裕荣誉奖项（产业、办公及可持续相关项目） 88 5.4 可信赖的顾问 90 探索 ·工具：ESG导向的产业园区可持续发展框架 策略 ·实践： ESG导向的园区可持续发展场景实践 44 4.1 绿色低碳发展相关场景 策略·实践 ESG导向的园区可持续发展场景实践 4 81 5.1 盛裕可持续发展服务 5.2 盛裕近期中国区重点项目 5.3 盛裕荣誉奖项（产业、办公及可持续相关项目） 5.4 可信赖的顾问 05 82 见证·展望 盛裕在中国 83 5.1 盛裕可持续发展服务 5 见证 · 展望 盛裕在中国 产业园区在推动中国经济发展空前发展、体制机制改革和对外开放中发挥了重 2018 年度安大略可持续能源奖 - 年度可持续项目奖 2018 建筑、建造和设计重新思考未来奖项 - 三等奖 2018 加拿大绿色建筑委员会净零碳教育建筑设计认证 海外 其他国家 89 5.4 可信赖的顾问 � 见证 · 展望 盛裕在中国 重庆市中新示范项目管理局 重庆市中新示范项目管理局 广东江门市新会经济开发区管理委员会 广州空港经济区管理委员会 广州南沙开发区保税业务管理局

主要包括工业领域区块链参考架构、标识体系、目录寻 址、系统要求等通用要求标准；基于区块链的工业互联网平 台架构、工业数据存证等平台管理标准，面向行业及典型场 23 景的供应链管理、生产溯源、质量可信管理等服务应用标准。 下一步建设重点 人工智能标准。推动工业领域大模型预训练、微调、推理、集成、部署等环节技术 要求，大模型性能测试与评估要求，生成内容评价与管理要求等工业大模型标准研制。

工业大模型技术未来展望 工业大模型作为工业智能化发展的重要驱动力，其未来技术演进方向备受 关注。随着技术不断发展，工业大模型将在模型架构、智能适配、可信应用等 方面取得进一步突破，以更好地满足工业场景中的多样化需求。以下从更高效 的模型架构、更智能的模型适配和更可信的模型应用三个维度，全面展望工业 大模型的未来发展趋势。 48 3 工业大模型产品解析 3.1 工业大模型产品系统结构 础上，还存在诸多挑战。 图 5.2 大模型数据全生命周期隐私增强框架 ➢ 数据隐私与安全的核心挑战 数据敏感性高。工业领域中的数据往往涉及企业的核心机密，例如生产流 工业信任机制 数据可信 模型透明 安全保障 智能决策 资源整合 安全基础设施 身份认证 数据授权 访问控制 密钥管理 备份恢复 工业设备数据 生产线数据 质量检测数据 供应链数据 维护与检修数据 其他企业数据 性。例如，通过在训练过程中添加噪声，差分隐私能够防止模型输出中泄露具 体的数据点信息。 3）模型推理保护机制 输入与输出隔离：将模型的推理过程隔离在一个安全的执行环境中（如 TEE：可信执行环境），防止外部攻击者通过观察输入输出关系推断模型内部逻 辑。 91 反推攻击防御：在模型输出中加入随机扰动或限制输出的精度，以降低敏 感信息被反推出的可能性。 4）数据访问权限管理

05 定义 本报告所述的碳数据，主要是指用于量化CO 排放、移除、抵消的基础数据。 目的 碳数据管理有助于： 1)增强园区CO 量化的完整性； 2)提高CO 量化、监测、报告、验证和确认的可信度、一致性和透明度； 3)通过碳减排、移除和抵消，促进碳管理战略和计划的制定和实施； 4)跟踪管理、动态更新园区在碳数据方面的绩效和进展。 2 2 2 06 主体 工业园区管理机构

力，切实服务石化业务 智能编排与设计 如何规划编排人工智能，使 智能发挥效力，使得人工智 能的应用更关注体验 安全、治理和信任 AI无处不在的环境下，保证 企业的数据安全，营造安全 可信的智能应用环境 AI模型和数据的部署 自建智能需要大量的IT资 源，自建还是购买是油气企 业未来的重要抉择 AI基础设施匹配 落实与企业智能化需求相匹 配的智能基础设施，实现AI 工作负载的最佳部署 学会API标准、国家标准、行业标准等进行解析、识别，形成设备检维修 策略大模型；对检维修策略的执行情况进行跟踪，结合设备及其部件或子 系统的运行情况，评估检维修策略的有效性；结合检维修策略大模型知识 库，以自然语言交互的方式，建立精准、可信、安全、高效、友好的语义 知识问答服务；用户输入设备运转现象，大模型输出运转现象对应的维修 维护策略建议。 建设熟悉安全监管专业知识、标准法规、专业方案、业务数据的基础大模 型，构建海量知识数据智