安全目标测重点：生产控制大区的安全重点是保障电力系统的物理设备安全 和运行稳定性，防止因网络攻击导致电力系统故障，如电网停电事故。其安全需 求主要围绕电力生产的连续性、可靠性和实时性展开。 管理信息大区更关注数据的保密性、完整性和可用性，重点防止数据泄露、 篡改和非法访问，以保护企业的商业机密和用户隐私。 风险容忍度差异：生产控制大区对风险的容忍度极低，因为任何微小的网络 安全事件都可能引发严重的电力系统事故。 甚至十几条事件，无需关注搜索、过滤、聚合之间的逻辑差异，通过点击数据得 到期待的分析结果，帮助用户聚焦热点安全问题，并对热点场景类型进行重点监 测，大大减轻用户分析负担。事件监测具备丰富的 IT 和 OT 威胁监测能力，完整 覆盖整个 APT 攻击链，能有效发现 APT 攻击及各种常见攻击。  管理信息大区事件监测 通过对管理大区的全流量、日志数据监测，分析提取网络交互关键信息，包 括时间、源/目的地址、传输 面对在我国智能网联汽车产业快速发展的同时，网络信息安全问题日益蔓生 的严峻问题，积极支撑国家监管要求。本项目通过基于物联网僵木蠕安全大模型、 智能网联汽车场景的数字孪生技术，车端轻量化的安全防护技术，构建了完整涵 盖“端”、“网”、“云”的立体安全防护服务。 面向智能网联汽车生产企业，通过智能网联汽车整车级安全防护与监测服务， 满足了其对车辆产品自身的安全合规需求，以及持续的安全运营监测需求。 面

场波动……） 财务风险评价 商业模式 制度保障 企业文化与效 果 性能策略（财 务） 信息分析能力 資产状态评价 产业创新 流程管控 价值增值 产业链协作 数据有效性及 完整性 运营风险评价 技术创新 资源匹配 学习型团队 KPl 管理 技术及基础设 施 法规风险评价 IT 管控能力 效果评价 价值评估 度量、認証 企业战略 信息体系 风险评估 风险预测 视频监控 人员定位 报警 / 预案 虚拟化工厂 过程数字可 视化 环保管理 可视化 环保数据 展示 指标监控 设备管理 巡检与监 测 信息多维检索查看 完整性管理 信息合规性检查 信息关联管理 数字化资产信息模型 巡检模拟 设备拆解 操作培训 应急演练 生 产 企 业 集 团 总 部 设备资产全⽣命周期管理 项⺫筹建－⼯程设计－建造交 t • 人员、 产品、 装备、 环境互联 • 智能单元具有计算、 通信控制、 远程协作和自治功能 ，形成完整 的信息物理融合系统 预测预警能力 • 对过程或未知环境进行自学习并 利用积累的经验进一步改善性能 • 自适应特征 ，包括故障情况下自 修复 优化协同能力

建立部分业务 单元独立的系 统 企业真正意识到信息管理 的战略意义，推动信息化 覆盖面的完善，并追求更 深化的应用 信息系统全面满足各 个层级的需要，从简 单的事务处理到支持 高效管理的决策， IT 完整的与管理结合 阶 段 特 点 基础信息化 操作信息化 管控信息化 决策智能化 CAPP 系统 经销 商管理 售后及维修 管理 业 务 中 台 CRM 客户关系管理系统 客户行为采集 实现标准、规范规则与业 务执行的贯通，实现精益 管理思路的落地实现 建立流程和组织的一体化，实现横纵贯通 • 打造智能化管理门户， 集中提取各系统数据， 满足各层级领导实时监 控项目建设情况。 • 建立丰富、完整的报表 体系，实现电子化报 表，满足各层级的信息 统计要求。 简化便捷的操作平台，直观的信息展现 • 优化操作界面，降低 操作难度 • 信息系统移动化，将 领导审批事务、以及 部分及时性要求较高 实现标准、规范规则与业 务执行的贯通，实现精益 管理思路的落地实现 建立流程和组织的一体化，实现横纵贯通 • 打造智能化管理门户， 集中提取各系统数据， 满足各层级领导实时监 控项目建设情况。 • 建立丰富、完整的报表 体系，实现电子化报 表，满足各层级的信息 统计要求。 简化便捷的操作平台，直观的信息展现 • 优化操作界面，降低 操作难度 • 信息系统移动化，将 领导审批事务、客户 营销 业务、现场管理

数据将定期上传至云端数据仓库，便于进行集中存储和管理。 数据分析将采用多种工具和算法，通过机器学习和统计分析， 深入挖掘数据背后的规律和趋势。具体分析内容包括：  数据清洗与预处理：确保采集到的数据完整、准确，剔除噪音 和异常值，以便后续分析。  描述性分析：通过可视化工具展示生产过程中的关键指标，如 设备利用率、产品合格率等，为管理层提供直观的信息支持。  预测性分析：运用时间序列分析和回归模型，对未来的生产趋 数据传输层主要负责将采集到的数据安全高效地传输至数据处 理层。这一层采用以 MQTT 和 HTTP 为基础的通信协议，利用云端 服务与本地服务器之间的混合架构进行数据传输，确保数据在传输 过程中的安全性和完整性。同时，数据传输层将实现数据的流控和 错误检测功能，以应对传输中可能出现的各种问题。 数据处理层是系统的核心，承担数据的存储、分析和处理。在 这一层中，将利用分布式数据库管理系统（如 Apache 用户管理模块：实现用户权限管理、角色分配和日志记 录功能。 3. 单元测试：开发过程中，各团队需定期进行单元测试，确保代 码质量与功能的正确性，及时修复 Bug。 接下来是系统集成阶段，主要目标是将各模块进行有效整合， 形成完整的系统。该阶段的步骤如下： 1. 接口定义与开发：各模块之间需通过定义良好的 API 接口进行 交互。使用 RESTful 或 GraphQL 等标准协议，确保接口的灵 活性与易用性。 2.

多模态对齐的数学理论空白（跨模态特征空间映射误差达 15-20%） 20 2 工业大模型技术 2.1 工业大模型技术体系概览 工业大模型技术体系以五层架构为核心框架，涵盖从底层基础设施到顶层 应用的完整技术链条。这一架构旨在为工业领域提供高效、稳定、智能的技术 支持，推动工业智能化转型。五层架构分别为基础设施层、基座层、模型层、 交互层和应用层，各层之间紧密协作，共同构建了工业大模型的技术生态。 模态数据的管理能力。向量数 据库能够通过向量化技术对数据进行高效索引和检索，例如在工业视觉检测中， 向量数据库可以快速匹配图像特征，从而实现实时缺陷检测。这些数据存储技 术的结合，确保了数据的完整性、安全性和可用性，为工业大模型的高效运行 提供了坚实保障。 网络连接技术则是基础设施层中不可忽视的另一关键要素。工业场景中， 数据的实时性和传输效率直接影响到模型的应用效果。例如，在智慧工厂中， 工业大模型技术体系的五层架构从底层的硬件支持到顶层的应用实现，形 成了一个完整的闭环。每一层既独立运作，又相互协作，共同推动了工业智能 化的快速发展，为未来的工业场景提供了无限可能。 2.1.2 工业大模型的关键组件 工业大模型的关键组件是支撑其高效运行和广泛应用的核心要素，这些组 件涵盖了数据、模型、交互和应用四个方面，形成了一个完整的技术生态链条。 它们相互协作，共同推动工业大模型在复杂工业场景中的落地和价值实现。

应链安全 法案》(DSCSA)，旨在保障患者安全。该法案强调透明度，即能够精准 追踪处方药在整个供应链中的流向，因此维护完整的供应链至关重要。 在整个制药生态系统中，所有主要参与者（包括制造商、批发商、药品零售商和监管机构）需 要协作共享信息，以实现上述透明度和完整的供应链。由于多个行业部门需要共同协作以应对 DSCSA 带来的挑战，美国药学委员会 (NABP) 决定建立一个数字平台，填补各系统之间的互操 员工体验框架相结合，如优化物流和库存管 理。实现高效管理，从而提升决策效率和行 动响应速度。进行投资，将愿景付诸实践， 提升整个供应链的效率和用户体验。 了解所需的功能要求和系统架构设计。 确保所选择的方案具备完整的所需功能，支 持全面的业务需求。然后，通过编排引擎作 为流程调度工具，根据用户指令向多个代理 发出精确命令。借助集成层整合的数据，创 建灵活、智能的工作流程，实现预期结果。 洞察技能需求与不足。

外，消费者对车辆智能化和舒适性的要求不断提高，推动了企业在 新车型设计和功能开发上的创新。 此外，产业链的完善和国际化布局也是中国新能源汽车市场的 重要特点。国内企业在电池、电机、电控等核心零部件领域形成了 完整的产业链，部分企业如宁德时代、比亚迪等已成为全球领先的 供应商。同时，国内新能源汽车企业积极拓展海外市场，出口量逐 年增长，国际化布局逐渐深化。 最后，充电基础设施的建设与完善是市场发展的关键因素。中 护后，设备故障率降低 30%，维护成本减少 25%。 为充分发挥深度学习的效能，需要构建以下关键技术组件： - 数据采集与预处理：建立多源数据采集系统，包括传感器、工业相 机等，确保数据质量和完整性。 - 模型训练与优化：采用海量生产 数据进行模型训练，结合迁移学习、数据增强等技术提升模型泛化 能力。 - 边缘计算与实时推理：在生产线部署边缘计算设备，实现 模型的实时推理和决策。 在新能源汽车制造过程中，AI 技术在质量检测与预测性维护领 域的应用具有显著优势。通过机器视觉和深度学习算法，AI 系统能 够对生产线上组件的缺陷进行实时检测，例如电池单元的外观瑕 疵、焊接点的完整性以及电机组件的装配精度。与传统的人工检测 相比，AI 检测不仅大幅提高了检测效率，还降低了人为误差，确保 了产品的一致性和可靠性。以某新能源汽车制造商为例，引入 AI 检测系统后，缺陷识别率提升了

等重点问题，通过 国内外温室气体核算方法学比较分析，从核算主体、边界、范围、数据、方法等方面， 系统构建了工业园区温室气体核算方法学体系。 本研究遵循实用性与可操作性、一致性与可比性、准确性与完整性、普遍性与特殊 性的原则，按照核算目的识别、核算边界确定、排放源筛选、活动水平获取、各领域温 室气体核算等步骤进行工业园区温室气体核算。根据不同的核算目的，选择与核算目的 相对应的核算边界（地理边界 难，但这一工作对园区碳排放的准确性以及减碳措施的制定意义重大。 3）园区碳排放核算基础数据甄别尚待规范 在国家统计体系中，工业园区并非专门的统计单元，未能像城市一样有较为完备的 统计机构和完整的统计数据。园区管委会一般只掌握园区内“五上”企业的数据资料， 而园区的居民生活以及三产服务业的能耗数据获取较为困难，因此园区并不完全掌握这 两方面数据。 4）园区碳排放源复杂，核算方法未成体系 水平和排放因子 的确定方法均应保持一致性。核算结果应既能反映园区现有状态，也能反映潜力和差距， 满足园区的纵向和横向对比要求。 （3）准确性与完整性。工业园区内温室气体排放源较多，在核算过程中应尽量保持 温室气体核算源及温室气体核算种类的完整性。在确定排放因子、活动水平等重要参数 时，应确保数据科学有效，活动水平数据要有权威的统计来源，做到数据准确。 （4）普遍性与特殊性。方法应具有普

算开销 巨大的吸收边界条件。另一方面，融合 AI 方法还可用于智能选择最 高效的求解算法组合，并自动优化网格密度和求解策略，如 Cadence 在其 Clarity 3D Solver 等信号完整性分析工具中引入了机器学习技术。 其混合求解器能智能地为问题的不同部分匹配最高效的算法，并利用 AI/ML 优化求解器设置以加速收敛。 四、人工智能赋能工业仿真应用实践 （一）轨道交通 1 有光滑几何特性的表示，并实现与分辨率无关的控制点生成。结合流 匹配技术，该方法能够合成突破传统参数化限制的的新型翼型，显著 拓展设计空间。用户可通过拖动关键控制点进行交互式优化，在此过 程中保持几何完整性。在 AFBench 数据集上的实验表明，该方法相 比现有先进方法降低了 74.4%的设计误差，设计多样性相对提升了 23.2%。此外，FuncGenFoil 提供了高度自由和灵活的翼编辑能力，能 12。其关键创新包括：基于神经算子（FNO） 和流匹配技术，结合常微分方程（ODE），将隐函数映射为具体的翼 型几何结构；支持任意分辨率下高质量翼型的生成；通过函数空间优 化实现对异性的精确修改，同时保持几何完整性。 科研智能：人工智能赋能工业仿真研究报告（2025 年） 37 来源：上海人工智能创新中心、中国商飞上海飞机设计研究院 图 12 FuncGenFoil 算法框架组建与功能示例 （2）模型技术方案

全面飞跃的关键。中控基于此 推出全流程智能质量监控平台 Q-Lab，通过引入 AI 技术，构建生产过程监控、智能质量预 测、智能质量优化以及智能根因分析等主要产品功能，能够监控质量过程、提高数据完整 性、预测质量结果、优化生产工艺，实现企业全流程质量的监控和管理，为推动流程工业 领域数字化转型、全方位提升数据价值创造、优化质量监控闭环注入强大动能。 Q-Lab 整合了全面汇聚、精准解析 评级术语及评级标准。我们采用的是相对评级体系，表示投资的相对比重建议；投 资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况，比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素。投资者应阅读整篇报告，以 获取比较完整的观点与信息，不应仅仅依靠投资评级来推断结论。申银万国使用自己的行业分类体系，如果您对我们的行业分类有 兴趣，可以向我们的销售员索取。 本报告采用的基准指数 ：沪深 300 指数 告而视其为客户。客户应当认识到有关本报告的短信提示、电话推荐等只是研究观点的简要沟通，需以本公司 http://www.swsresearch.com 网站刊载的完整报告为准，本公司接受客户的后续问询。 本报告是基于已公开信息撰写，但本公司不保证该等信息的真实性、准确性或完整性。本报告所载的资料、工具、意见及推测只提 供给客户作参考之用，并非作为或被视为出售或购买证券或其他投资标的的邀请。本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于