租车公司 车辆调度 自驾旅游 运输个人车辆 租车公司 车辆调度运输 XX 中 都 物 流 社 会 闲 散 物 流 资 源 物流信息共享 物流技术与设备共享 仓储设施资源共享 终端配送资源共享 物流人力资源共享 XX 集团物流共享平台 XX 汽车消费与服务平台需单独运营，为 XX 各业务部门提供线上服务，即平台为各业务部门提供入口， 实际线下运营仍为各业务部门。 – 90 链接 - 百度高精度地图 为用户提供导航 等智能行车服 务； - 高精度地图能自 动识别交通标 志、信号灯等上 百种目标；依托 百度车联网 +learning map ， 高效判断道路环 境 - 数据资源共享、 优秀算法技术共 享 - 帮助 XX 建立无 人车开发相关的 技术标准和规范 - 加速“无人车”商 业化进程，共同 推动产业升级 - 加强研究开发人 员技术交流合 作，加速 XX“ 无 人车”研发进程

完整的运营服务体系，清晰的定位 n 金融、平台、科技、人才、项目配套，覆盖企业成长周期 n 成熟的智慧运营经验 n 园区服务体系、配套等条件不够完善 n 园区智慧应用面不广 n 园区信息资源共享能力不足，无法形成聚合力 园区现状 分析 产业集群 运用物联网技术 ， 为传统产 业搭起转型的桥梁，大幅提升 生产效率或服务质量。 品牌赋能 为物联网企业打开市场入口 ， 并提升市场竞争力与品牌影响力。

的频繁变化； ② 无法与客户第三方物流平台整合，不能快速准确报价，线上线下结算方式复杂； 2、无法更好地精细化管理 ① 基础数据手工统计，不真实、不及时，物料编码不统一； ② 现有设计资源共享差、利用率低，项目跟踪困难，问题较难被及时发现和解决 ， APQP 执行经常出现偏差导致客户投诉； ③ 物流不顺畅，设计与批量生产的冲突影响正常的生产周期； ④ 各部门依据自己的管控要求记录多套帐，重复录入多；

（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 标准；面向工业云服务的服务协议、能力要求、计量指标、 效果评价等服务质量标准；面向数据管理、知识库接入、资 源配置等资源共享标准。 （4）边缘计算标准 主要包括应用于工业领域的边缘计算架构、边缘数据、 测试与评价等通用要求标准；边缘计算节点、边缘计算平台、 边缘操作系统等计算能力标准；边缘计算接口、边云协同等

、多元校核） ETL 过滤 、去重 、标准化 ( 统一模型 ) 主题资源编目 总体目标 保障措施 以园区业务为核心， 各平台数据融合 、共享为原则， 建设集约化高效协同智慧园区平台 数据资源共享管理办法 、数据共享实施细则 、数据质量实施细则 、数据元实施细则 、元数据实施细则 数据元标准 数据模型 监测数据质量 （挂接率 、合规率 、更新率） • 数据模型

应用、支撑水平业务扩展能力，并提供可视化 管理和服务平台。 大数据中台：数据汇聚挖掘 统 一 数 据 库 ， 包 含 基 础 数据、经济运行数 据、地理信息数据、主 题数据等，与政务 信息资源共享交换平台实现数据对接，通 过关联模型分析园区态势，挖掘数据价值 物联网中台：设备互联、数据互通 对园区各个智能设备、边缘网关和智能应用子 系统进行数据集成，实现设备互联、数据互通，

18 子系统信息孤岛化，信息传递不畅，缺少大平台统一管理，无法摆脱对人力的依赖， 管理、运营等问题，低效、孤立、非智能化三大弊端明显。 而现代智慧园区通过信息化、数字化技术的投入建设，实现圈层资源共享、产业 联动发展、环境实时感知、生产自动适应等，能够大幅改善传统园区系统孤立、管理 粗放、服务效率低下等问题，从而提高园区的吸引力和竞争力。 图表15：智慧园区优势特征 资料来源：前瞻产业研究院 运营的生态体系” 56 为智慧园区服务目标，通过建立园区数字化平台承接上层N类应用，各应用服务之间可 以无缝相互调用，实现组件、服务的松耦合；同时，实现园区不同业态、不同应用异 构系统间的资源共享和业务协同，汇聚和分析运营相关数据，辅助园区运营方把控园 区运行状况、企业发展状况和打造园区氛围文化。以园区数字化建设为支撑，利用数 字化运营体系聚合政府、园区和企业各方资源，满足政府诉求，做产业符号并打造生

特斯拉能源生态系统等，使整个产业创新生态更加活跃。大企业、中 小微企业及个人交叉合作，加快了产业创新速度和广度，逐步将基于 产业链的中心化、层级式、规模化的分工与集聚模式，转变为基于网 络的分布式、协同化、定制化的资源共享与生产服务协同模式（见专 栏 2）。二是用户从消费者向创新参与者身份转变。例如，海尔推出 “众创汇”定制平台，通过专属、模块、众创三种定制模式，让用户 从产品购买者变身为设计者，每年可汇聚用户有效创意过万，建立起

适应性显著提升，新建路侧计算设备的算力纳管率不少于 90%。电信 运营商边缘云升级改造，具备智算能力的边缘云不少于 90%。建立相 对成熟的端边云协同计算体系，实现端算力之间，以及端边云算力之 间的资源共享及按需调度，为车辆提供即取即用、精准匹配的算力服 务能力。 9  建立全链路、主动式的纵深安全防御体系 构建覆盖“端-管-云”全链路，融合人工智能、密码技术和跨行业 信任机制的纵深防御

品的开发预测及预测建模，支撑新产品开发、 设计和特性测试，提升研发效率、降低成本，增强各环节的准确性。同时，人工智能技术可 用于提升科研的精细化管理水平，满足跨地域、跨组织、跨学科的科研协作和资源共享。例 如对项目立项、执行、结题等各阶段进行智能化审核和节点评议，具备智能化实验室构建、 实验智能记录、实验数据智能分析、炼化知识体系构建、VR/AR装置教材库搭建、材料基因 库创建、智能化知识提炼等能力。