市场与消费端，新能源汽车的快速渗透为车灯智能化提供了核心硬件支撑。中汽协数据显示2024 年中国新能源汽车渗透率已达47.6%，其搭载的先进电子电气架构渗透率超90%，为高精度ADB （Adaptive Driving Beam，自适应远光灯）、照明光毯等智能车灯功能的拓展创造了硬件条件。同时， 消费升级趋势下的用户需求逐年上升，标志着车灯正从基础照明配置升级成为彰显车辆科技感与个性化 的核心卖点。 技术与产业端，“软件定义 感知 传感器（摄像头、雷达等）与专用控制芯片，通过复杂算法实时处理车辆状态与交通环境信息，实现光 照区域、亮度、形状动态自适应调整，并能进行场景化信息投影与交互的新一代汽车照明系统。 真正的智能车灯需同时具备硬件层面的高精度控制、软件层面的智能算法驱动及多场景自适应功 能，而那些仅支持简单远近光自动切换的车灯或仅能够实现简单投影或娱乐功能，缺乏真正的环境感知 与动态响应能力的车灯，无法满 第三章 一、智慧照明——从被动照明到主动防护 普通前照灯开启远光时易对对向或跟车车辆驾驶员造成眩光，关闭远光则驾驶员视野受限。为此， 传统ADB功能应运而生，其通过简单的分区控制实现基础的远光自适应调节，能初步遮蔽对向或同向车 辆区域，缓解眩光问题，但该技术存在明显局限：遮蔽范围粗糙，易过度遮蔽影响本车视野，或遮蔽不 足仍产生眩光；对行人、非机动车等小型目标识别能力弱，动态跟随响应滞后，难以应对复杂路况。

场景大模型则是进一步细化到工业中的特定场景。工业领域包含众多场景， 10 如研发设计场景、生产制造场景、试验测试场景、运维服务场景等。场景大模 型针对这些特定场景下的数据和操作要求构建，能够精准地适应特定场景下的 任务需求，例如生产制造场景中的质量控制任务、运维服务场景中的设备故障 预测任务等。 图 1.3 工业场景（研发设计、生产制造、运维等） 1.1.2 工业任务/行业模型适配 需求进行调整和优化的过程。由于不同工业行业和任务具有独特的特点和要求， 如机械制造行业对产品精度和工艺要求严格，电力行业对设备运行稳定性高度 关注等，需要通过添加特定行业数据、引入领域知识以及采用合适的微调算法， 使模型更好地适应这些独特需求，提升在特定工业任务和行业中的性能表现。 1.1.3 工业数据制备 这是工业大模型构建的第一阶段。工业数据具有异质数据模态的特点，包 括 CAX 模型、传感信号、工艺文件、机器指令等特有数据模态，与通用大模型 领域适配层：融入设备动力学方程、材料本构模型等机理知识 ➢ 任务特定层：面向检测、预测、优化等场景的轻量化模块 ◼ 实时推理架构 为满足产线实时性要求，架构设计突破包括： ➢ 动态计算图：根据输入数据复杂度自适应调整计算路径 13 ➢ 级联推理引擎：将模型拆分为多个子模块进行流水线处理 ➢ 边缘-云协同：在 5ms 延迟约束下实现模型分片部署 ◼ 可解释性架构 工业场景对模型决策透明度的特殊要求催生：

年达特茅斯会议（Dartmouth Conference）提出人工智能的概念以来，人工智能技术经历了多个发展高峰和低谷。在 这一长期的发展过程中，人工智能技术不断演进，逐步朝着更高的智能水平和适应性 发展。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布了 ChatGPT，引发了行业热潮，直至今日，业 界普遍认为，大模型时代已经到来，也象征着人工智能开启了迈向通用人工智能 （AGI Artificial General Intelligence）的新阶段。在大模型出现之前，人工智能通常需 要针对特定的任务和场景设计专门的算法，这种方法虽然在特定领域有效，但人们对 “智能”的期望是能够适应多种任务和场景的智能系统，单一任务的人工智能系统已经 无法满足这些更广泛的需求。大模型能够跨越传统人工智能的局限性，理解和推理的 能力有了极大的飞跃，同时也提高了复用的效率，为人工智能技术在更多领域的应用 供了基础条件。而人工智 能逐渐展现出类似人的理解和分析能力，这些能力与工业场景的融合，将智能化带入 到工业生产、运营、管理等领域，不断提升感知、认知和决策等多个环节，有望推动 工业发展走向“自适应、自决策、自执行”的智能化阶段。 大模型为工业智能化提供新动力。尽管人工智能在智能制造、工业 4.0、工业互联 网等方面有所应用，但这些应用往往受限于特定任务，难以实现跨领域、跨场景的融 合

的兴起，智慧工厂的概念逐渐 成为制造业转型升级的重要方向。 智慧工厂的核心在于信息的互联互通。通过物联网、大数据分 析、人工智能等技术，智慧工厂能够实时监控和分析生产过程，及 时调整生产策略，以适应市场需求和提高生产效益。同时，智慧工 厂还强调与供应链的深度融合，使整个生产和物流链条高效协同。 在发展历程上，智慧工厂的概念经历了几个重要阶段：  早期阶段：传统制造业以人工操作和经验管理为主，生产效率 质量保障：MDC 通过对生产数据的全面分析，能够实时监测 产品质量，并在出现问题时迅速响应，从而降低不合格率，提 升产品整体质量。  灵活响应市场需求：MDC 能够实现生产过程的快速调整，以 适应市场需求的快速变化，支持小批量、多品种的灵活生产， 抓住市场机遇。  数据驱动的创新：MDC 为企业提供了一个全新的数据运营平 台，使得企业可以通过大数据分析和人工智能技术，发现潜在 的市场趋势和业务机会，增强创新能力。 另外，运营灵活性也是本项目的重要业务目标。借助 AI 技 术，工厂将能够快速响应市场变化、客户需求和个性化定制，提升 市场竞争力。通过对消费者行为和市场趋势的分析，工厂可以灵活 调整生产计划和产品组合，以适应不断变化的市场环境。 同时，降低人力成本与资源浪费也是一项关键目标。通过自动 化设备的引入，可以减少对人力的依赖，提高生产线的自动化水 平，这不仅适用于重复性高的工序，也适用于需要精准操作的复杂

工作经验的制造业海外人才占比达到71.8%。制 造业海外业务的发展相对较为迅速，对有一定工 作经验但仍处于职业成长期的人才需求较大，具 有1-5年工作经验的人员通常已经具备了一定的 业务能力和实践经验，能够较快适应新的工作环 境和任务要求，同时又具有一定的成长潜力和创 新活力。且这类人才的成本可能相对较为合理， 并且能够在短时间内为企业创造价值。 （2）平均工作经验分布 图8 中国制造业海外人才学历分布情况 外，海外人力资源岗位具备其独有的综合能力属性：相较于其他的出海岗位，该岗侧重于与当 地多方进行全面的沟通和接触，这样的工作特性使得理想的海外人力资源岗候选人必须同时具 备较为完备的复杂问题及冲突处理解决能力、较快的文化适应能力以及较强的同理心。 图14 四大行业海外人力资源岗位工作年限对比 数据来源：科锐国际 2023-2024海外人才市场需求大数据 【 新能源 】 【 汽 车 】 【 机械设备 】 【 电子电气 并调动海内 外各类资源，在寻求国内总部积极配合寻求解决方案的同时，也能在地寻得相应的服务机构与 解决方案，以整体化的思路模式来解决棘手难题。而在与不同文化背景的员工进行日常沟通 时，良好的文化适应性与同理心则成为人选能够快速顺畅开展日常工作的关键法宝。 中资企业海外生产制造职能，在岗位设置上一般和国内类似，多为总经理或厂长负责制。 从岗位需求方向来看，在新厂建设阶段，需求比较多的主要为工程项目管理、机电、安环、政

广泛使用全企业范围的共享服务/资源池来实现服务和支 持功能 • 针对非核心活动广泛采用外包服务 • 利用先进的网络安全实践，全面部署云端IT基础设施 灵活的员工队伍 培育持续学习的企业文化，以此为基础创建能力全面、适应性 强且多元化的员工队伍。 • 打造跨越供应链、生产和运营的多面手/多技能员工队伍， 以促进资源的重新分配 • 采用灵活的员工合同，根据业务强度快速调配资源 • 使用数据分析进行技能需求管理，快速匹配能力与需求 使用数据分析进行技能需求管理，快速匹配能力与需求 • 通过有效的程序和方法，确保团队在超出监管能力的灾难 性事件（如自然灾害、暴力/恐怖事件）中的安全 自主生产 打造低碳化产业系统，能够快速、无缝地重新配置和调整以适应 变化。 • 引入高度灵活的自动化生产线概念，专门满足高度定制化需 求，或能够根据变化快速重新配置 • 动态排产能力 • 库存优化模型 • 在资本支出中纳入可持续相关的考量 需求预测 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） • 不断升级产品和服务，适应客户需求（例如：产品服务升 级、基于OTA的产品功能升级） • 以敏捷方法开发硬件组件（例如：系统、机电一体化、机 械装置） • 在设计中注重韧性（例如：标准化、模块化方法、更广泛 的供应基地方案）

产力要素变革。推动数据资源开放共享，引导数据健康有序流通，促 进数据资源高效利用。三是以现代化产业体系建设，推动新质生产力 载体变革。加快改造提升传统产业，培育新兴产业和未来产业，提升 产业链供应链韧性和安全水平。四是以生产关系适应性优化，推动新 质生产力制度变革。加快建设全国统一大市场，完善实体经济和数字 经济融合体制机制，积极参与全球数字经济治理。 目 录 一、数字经济是培育新质生产力的重要抓手......... 日，党的二 十届三中全会再次强调，要“健全因地制宜发展新质生产力体制机制”， 新质生产力研究报告——从数字经济视角解读（2024 年） 2 “健全相关规则和政策，加快形成同新质生产力更相适应的生产关系， 促进各类先进生产要素向发展新质生产力集聚，大幅提升全要素生产 率”。 新质生产力是马克思主义生产力理论的创新和发展，凝聚了我们 党统领经济社会发展的深邃理论洞见和丰富实践经验。从去年 引领，劳动者需 要适应分散的机械化生产方式。第二次工业革命以电气化技术为引领， 劳动者需要适应电气化流水线的生产方式。第三次工业革命以信息化 技术为引领，劳动者需要掌握一定的机械操作技能，适应大规模、标 准化的生产方式。当前正在进行的第四次工业革命以数字技术为引领， 大数据、云计算、人工智能等数字技术快速迭代，劳动者需要掌握操 作数字设施设备等一系列数字技能，以适应数字化、网络化、智能化

标的新一代生物监测和生物工程技术 量子科技：量子通信、量子计算、量子加密、 量子仿真、量子平台 人工智能：新一代人工智能、小数据、下一 代云计算、计算机系统 先进制造：用于人工智能的特殊处理器、自 适应且节能的神经形态AI芯片、3D打印、自动驾 驶、医疗器械 人工智能：新一代人工智能技术、AI芯片、人工智 能基础领域研究、脑机能、认知科学、机械学习 量子科技：量子计算机、量子城域网、量子传感器 连续工作20小时以上；执行精密任 务；协调紧凑的轮廓设计，适应多元工作环境和 更长工作时间 目前主要在工业领域， 如汽车装配厂进行试运 行和应用 波士顿 动力 Atl as: 在各种地形行走；跳跃；跳过障碍；倒立 空翻旋转；舞蹈+跑酷；搬运传递抛掷货物 室外和建筑物内作业； 执行搜救和就在任务； 演示机器人舞蹈 优必选 Wal ker系列：复杂地形灵活行走；自平衡调节， 适应干扰；手眼协调操作；全身柔性，安全交互； TPU、NPU、ASIC、FPGA等架构。 GPU（图形处理器）：具有高度并行计算能力和 成熟的软硬件生态。英伟达的GPU架构经历了多 版本迭代，包括A100、H100、H200到B200系 列，性能、能效和适应性方面取得了显著提升。 全球算力芯片市场正步入高速增长期。据 MarketsandMarkets预测，2024-2029年全球 AI芯片年均复合增长率达20.4%， AlliedMarketResearch预计2020-2030年全球

建设，推动“5G+工业互联网”规模化发展，进一步激发各类市场主体创新活力， 打造具有全国、区域引领效应的产业集群。 2024 年 1 月，由工业和信息化部发布《工业控制系统网络安全防护指南》， 指南是为适应新时期工业控制系统网络安全（以下简称工控安全）形势，进一步 指导企业提升工控安全防护水平，夯实新型工业化发展安全根基而制定。指南在 安全管理、技术防护、安全运营、责任落实四个方面提出了指导性建议，并明确 、响 应能力，在“网”提供网络攻击、车联网场景、协议检测能力，在“云”提供综 合的安全分析、安全运营、策略管理下发能力，构建了“云-网-端”协同联动的安 全防护体系，为车企、示范区提供了具备自适应闭环安全防护能力的建设与运营 服务，为国家监管提供了涵盖从车辆到网络的全面的安全数据支撑。 1.方案背景 为了综合因对车联网产业发展伴生的网络安全问题，解决智能网联汽车生产 企业的信息安全合 检测、响应能力，在“网”提供网络攻击、车联网场景、协议检测能力，在“云” 提供综合的安全分析、安全运营、策略管理下发能力，构建了“云-网-端”协同 联动的安全防护体系，为车企、示范区提供了具备自适应闭环安全防护能力的建 设与运营服务，为国家监管提供了涵盖从车辆到网络的全面的安全数据支撑。 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 23 图 2-1 形成“云网端”协同安全防护和检测能力的创新

要指示指出，新时代新征程，以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业，实现新型工业 化是关键任务。要完整、准确、全面贯彻新发展理念，统筹发展和安全，深刻把握新时代新征程 推进新型工业化的基本规律，积极主动适应和引领新一轮科技革命和产业变革，把高质量发展的 要求贯穿新型工业化全过程，把建设制造强国同发展数字经济、产业信息化等有机结合，为中国 式现代化构筑强大物质技术基础。 从国家发展大局看，新型工业 通过AI相关技术，模拟人类的学 习、推理和决策过程，处理复杂的数据和任务 双向交互 ‒ 双向交互回答开放性问题，为使用 者提供更多规则外洞察及多维度回答 灵活环境 ‒ 应用于复杂且宽阔领域下的 非结构多模处理，灵活性和适应性更强 自我突破 ‒ 能够不断自我优化和扩 展能力，具备自我突破和学习能 力，发展空间大 方案创新 ‒ 跳出规则束缚，通过智能 构建新业务模式和解决方案，增加方 案创新性 基于规则 ‒ ‒ 基于预设的逻辑和算法来执行任务， 而非通过学习获得智能 单向指令 ‒ 交互水平局限于系统设计，为使用者提 供规则范围内的回答 固定环境 ‒ 应用于特定领域或任务， 自动问题处理，灵活性和适应性较差 瓶颈可见 ‒ 智能需要更多人为干预， 易遇到发展瓶颈且智能难以自我迭代 流程优化 ‒ 智能是针对现有流程和系 统的优化，而非创造全新的解决方案 传统智能 人工智能+ �� 技术