资格审查（第二批，如有）、申请机构承诺（如 有）审查、社群注册政策（如有）审查等评估流程。 签约/授权：以上流程全部通过的，进入 RA 签约流程；经授权 前系统测试，最终完成顶级域在 DNS 根区的授权，实现全球解析。 综合 AGB 全文草案中提供的预估时间表，若能够在 2026 年 4 月 如期开启下一轮新 gTLD 申请程序，顶级域授权工作预计于 2028 年 起陆续开展。 互联网域名产业报告（2025 项）中，来自知识产权律 师/品牌保护组织、信息安全研究人员两类投诉者的案件数量分别占 25%和 24%，体现了跨界合作在 DNS 滥用治理中的重要作用；约 57% 的案件被确认存在滥用问题，所有相关域名已被暂停解析，约 9%的 案件通过联系注册人、修复被入侵内容等方式予以处置，约 4%的案 动措施）的相关 责任。然而，对于未被及时监测发现、投诉举报或调查证实的恶意域 名，其持续滥用行为可能导致影响范围和程度显著增大，严重危害互 联网运行及用户权益；即使在短时间内对恶意域名采取暂停解析等处 置措施，滥用行为仍可能造成相当规模的经济损失和负面影响。根据 2025 年 5 月 ICANN 签约方峰会（Contracted Parties Summit）声明文 件30及近年来社群

快新一代信息技术全方位、全链条普及应用，发展工业互联网”。为 新时期工业互联网的发展指明了方向。整体看，2024 年，工业互联网 已进入高质量发展、规模化应用的新阶段，政策体系不断完善。《工 业互联网标识解析体系“贯通”行动计划（2024-2026 年）》、《5G 规 模化应用“扬帆”行动升级方案》、《打造“5G+工业互联网”512 工 程升级版实施方案》等关键政策发布，对产业发展的引领作用不断增 为工业互联网的规模化应用提供指引。从地方看，各地积极利用工业 互联网打造本地经济发展新动能。广东、江苏、安徽、辽宁等多个省 级行政区在政府工作报告中对工业互联网发展作出明确部署，围绕 “5G+工业互联网”、标识解析、平台建设、应用推广等重点领域，推 进探索工业互联网的发展方向。落实“两新”政策成为多地发展工业 互联网的重要抓手。如山东提出将加快建设工业互联网平台，培育省 级以上重点工业互联网平台 300 余个具有一定影响力的平台，跨行业跨领域工业互联网平台数 量达 49 个，重点平台工业设备连接数超亿台（套），平台赋能水平进 一步得到提升。标识方面，自主可控标识解析体系全面建成。截至 2024 年底，二级节点实现 31 个省（区、市）全覆盖，标识解析服务覆盖 了 47 个重点行业，广泛覆盖研发、生产、运营和服务等多个环节， 服务企业超 45 万家。数据方面，国家工业互联网大数据中心体系化 建设提速，汇聚数据超

本报告基于科研背景，全面梳理了 AI 赋能工业仿真的技术路径 与实践脉络。首先探讨人工智能赋能工业仿真的必然性及其应用价 值，然后聚焦于 CAD、CAE 两大核心领域，对比分析国内外技术路 线与应用现状；在关键技术层面，解析数据驱动、物理驱动及融合 驱动这三类 AI 仿真方法的本质区别与适适用场景；通过轨道交通、 航空航天、轻工业、汽车工业及工程建筑等领域的实践案例，验证 AI 仿真的规模化应用潜力及应用前景；最后，分析 倍， 为实时监控与安全预警提供了现实基础。 人工智能为复杂场景的建模仿真提供新方案。对于多物理场耦合 （如电磁-热-力耦合）、跨尺度问题（如从微观材料特性到宏观结构 响应）等高度非线性、难以通过解析方程精确建模的复杂工程问题， AI 展现出独特优势。一方面，AI 可通过学习大量仿真数据或实验数 据，构建高维非线性映射关系，从而实现对复杂系统的高效建模与预 测。例如，索辰科技的 CAE 平台利用图神经网络（GNN）对复杂拓 输入模态方面，生成式设计可以分为文本到模型、图像到模型和 混合模态生成三个类别。文本到模型，通过大语言模型解析文本生成 参数化指令。如 Text-to-CAD1，根据自然语言描述生成 B-Rap（边界 表示）曲面，Text-to-CAD 生成的 STEP 文件可以导入任何现有的 CAD 软件并进行编辑，如图 1。图像到模型，通过人工智能方法解析图像 特征生成 CAD 文件，实现基于产品照片重建可编辑的工程模型，如 W

工业互联网典型安全解决方案案例汇编（2024） 1 1. 工业互联网安全概述 1.1 工业互联网安全形势 据工信部最新数据显示，我国工业互联网已拓展至 49 个国民经济大类，实 现 41 个工业大类全覆盖，标识解析注册量突破 6500 亿个，连接工业设备超 1 亿台套，为发展新质生产力、建设现代化产业体系提供了重要支撑。工业互联网 核心产业规模已突破 1.5 万亿元，带动经济增长近 3.5 万亿元，产业规模持续壮 协议复杂多样：生产控制大区采用大量的工业控制协议，如 IEC 61850（用 于变电站通信）、DNP3（分布式网络协议）等。这些协议设计初衷是为了满足工 业控制的高效性和稳定性，通常没有考虑网络安全因素，而且协议的解析和理解 需要专业的工业控制知识。 管理信息大区主要采用常见的互联网协议，如 TCP/IP 及其相关应用层协议， 如 HTTP、SMTP 等。这些协议虽然有较成熟的安全机制，但也容易受到各种网络 开状态、上下行报 文数和流量、告警数、数据来源等。能够针对 http、dns、FTP、邮件、Telnet、 数据库操作、登录、文件、SSL/TLS、社会账号、ICMP、接口流量进行细粒度深 度解析，掌握安全管理对象的实时状态和资源使用信息，能够及时监测 web 攻击、 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 12 邮件攻击、文件攻击、DNS 异常攻击、漏洞攻击、可疑行为、基线告警行为等进

分级共享接口。其中 边缘云网关主要用于接收并处理车路原始数据、接收区域云下发数据； 边缘云数据高速缓存主要负责缓存处理后的原始数据、各标准件产生 的中间数据和结果数据等；边缘云融合感知标准件主要基于解析后缓 存于数据高速缓存中的车路数据进行目标物的感知与预测以及道路 事件的感知，并将结果写入数据高速缓存或通过边缘云标准化分级共 享接口下发车、路或上传区域云；边缘云协同决策标准件则进一步基 于融合感 分类 数据内容 对应协议/附录 区域云融合 感知数据 云端感知当前交通态势数据 《附录 B.7.3》 云端预测未来交通态势数据 《附录 B.7.4》 云端解析静 态地图数据 云端解析处理后地图数据 《附录 B.8.1》 车端响应数 据 闯红灯预警指令信息响应 《车云规范》8.5.14.3.3：表 45 超视距弱势交通参与者提醒信息响 应 《车云规范》8 边缘云融合感知标准件、边缘云协同决策标准件和边缘云标准化分级 共享接口。其中，边缘云一体化底座包括边缘云网关和边缘云数据高 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 61 速缓存，边缘云网关承担接收与解析处理外部输入数据的功能，边缘 云数据高速缓存承担缓存边缘云内部数据的功能。边缘云融合感知标 准件承担融合感知道路车辆数据和道路危险事件的功能，边缘云协同 决策标准件承担云端道路危险状况提示指令的功能，边缘云标准化分

简单金融 成就梦想 2.4 质量基座：质量监控平台 Q-Lab 近年来，工业数字化转型正迈入“以数据为中心的业务变革”阶段，提升企业内外部 数据的采集、解析、应用，是推动企业增值竞争、实现价值全面飞跃的关键。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 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、精准解析和数智融合三大核心理念。1）全面汇聚：Q-Lab 平台能够深入企业生产全流程，运用 AT、IT 和 AI 等先进技术和方法，捕捉质量数据，汇 聚全场景质量信息，构建完善的质量数据模型库。该平台包含获取模型库、处理模型库、 件，从原材料、辅料、中间体、产成 品、公用工程等每一环节的质量数据都能够被精准获取并标准化，为质量分析提供了坚实 的数据基础；2）精准解析：基于工业大数据模型分析技术，Q-Lab 平台能够深入剖析质量 数据的内在逻辑，挖掘数据背后的深层价值。通过精准解析，企业能够洞察质量问题的根 源，找到影响质量的关键因素，为质量决策和改进提供有力支撑；3）数智融合：Q-Lab 平台将 AI 技术与质量

主要包括智能检测与装配装备的组成要素、参数配置、 功能和性能要求等通用技术标准；数据接口、适配要求、集 成规范等接口与通信标准。 （4）智能物流与仓储装备标准 主要包括智能仓储、输送、分拣与拣选、装卸搬运、包 装等装备的标识解析、业务协同等通用技术标准；数据接口、 13 通信协议等接口与通信标准。 （5）增材制造装备标准 主要包括增材制造装备的工艺知识库、模型数据质量、 测试方法、检测指标、检测性能评估等通用技术标准；数据 型场景的模型、算法、知识及系统的集成、部署、应用、管 理和运维等服务应用标准。 （2）大数据标准 主要包括面向工业领域数据的分类分级、命名规则、描 述与表达、确权规则等元数据与数据字典标准；智能制造领 域各类对象的标识规则、解析规范、异构标识互操作等标识 22 标准；平台建设的要求、运维和检测评估等数据平台标准； 数据采集、分析、可视化、访问、管理等数据处理标准。 （3）云计算标准 主要包括工业云参考架构、工业云操作系统等通用要求 定个性化定制、远程运维、供应链协同等应用指南标准。 33 14. 其他 食品行业重点面向乳品饮料、酿酒、冷冻食品、罐藏食 品等领域，制定智能工厂设计、酿造灌装、工艺决策、远程 运维、标识解析等标准。农业机械、工程机械行业重点制定 大规模个性化设计、智能运维服务监测等标准。印刷行业重 点制定印刷柔性化工艺流程设计、系统间信息交互等标准。 民爆行业重点制定关键工艺装备状态监控、运维要求等标准。

软件 数据库管 理系统 操作 系统 中间 件 … 虚拟化和 容器技术 协议 感知 智能工 业设备 数控 机床 机器 人 … PLC 基 础 层 平 台 层 应 用 层 工业标识解析服务平台 工业物联网平台 工业大数据平台 工业AI平台（含工业大模型） 开发与协同平台 其他数据管理、 分析与可视化 DevOps 低代码/零代码 微服务框架及组件 容器 … … 生产制造场景 中小微等类型的企业 2-与软件产品配套，形成整体化解 决方案，提升服务能力的综合性 • 硬件产品付费 工业富联、华为、 阿里、美云智数、 格创东智、蘑菇物 联等 软 件 数据 相关 服务 标识解析 围绕数据生命周期的各个阶段提供 相关服务，将数据资产化，进而让 数据作为底层原料，为模型、场景 的深层次服务提供数据基础 • 项目定制服务收费 • API 调用收费 • 功能组件/套件的 订阅收费 美云智数 格创东智 软 件 + 硬 件 格创东智 跨 模 块 融 合 / 打 通 从战略层出发，自上而下的提供软硬组合服务 结合自身产品特性，拓展相应的硬件产品 • 以数据平台、物联网平台、标识解析平台等产品为 主，拓展数据采集网关、边缘计算网关等产品 • 以大模型服务为切入点，拓展大模型一体机 • 通过战略收购智能装备公司、与工控企业 战略合作等方式，结合自身软件产品，打 造软硬融合的解决方案

计、追溯； 价值三： 基于谱系实现 多种追溯 。 生产追溯 5G+ 产品追溯 应用实践 1 ：质量追溯 一物一码 Step1 ：智能门禁系统 Step2 ： 动态监控 Step3 ： 标识解析 Step4 ： 定位统计 Step5 ： 自助结算终端 Step6 ： 库房管理系统 5G+ 产品追溯 应用实践 2 ：无人化备件库 / 工具库 / 劳保库 5G+ 融合定位 场景与技术综述

力消费量范围，以绿证作为可再 生能源电力消费量认定的基本 凭证，完善可再生能源消费数据 统计核算体系，科学实施节能目 标责任评价考核。 2022.12 《工业互联网标识解析体系“ 贯通”行动计划(2024-2026 年)》 利用标识解析体系支撑完善 企业、行业、区域等碳排放数据 计量监测、碳足迹管理、碳交易 体系，逐步提升全流程、全产业 链能源数据与碳排放数据采集 监控、智能分析和精细管理水平，