“不匹配”问题：  不匹配一：消费范式转移 vs. 传统产品开发体系 消费者的购车逻辑已发生根本性改变，汽车正从“交通工具”快速演进为“智能 体验终端” 。新一代消费者已将智能化水平，如高级驾驶辅助系统（L2 级及以上 ADAS）和智能座舱，视为购车决策的核心要素之一。他们追求个性化，并期望获得从 线上信息获取到线下交付服务的无缝数字化体验。 然而，传统车企的研发体系，多为周期长、依赖物理样机、呈“瀑布式”的开发 量的、真实世界的车辆使用数据和用户行为数据。 这些数据一旦形成规模，就能驱动一个强大的正向业务循环：  数据采集：在途车辆持续产生多维度、大规模的行驶和交互数据。  模型与算法优化：数据被反馈至云端研发平台，用于训练和改进自动驾驶算法、 优化智能座舱的用户体验。  产品与服务迭代：优化后的软件功能通过 OTA 快速推送给用户，实现产品体验 的持续升级。  市场竞争力提升：更优的产品体验增强了市场竞争力，从而促进销量增长。 每一位潜客和车主构建一个动态、立体、随时间演进的 360 度全景画像。 更进一 步，营销团队无需等待数据分析师的报告，通过 AIMrtrics 智能指标平台智能问数 与分析能力，可以直接用自然语言查询“上周试驾用户中，关注智能驾驶功能的 群体画像是怎样的？”，实现对客群的即时洞察与精准触达。 图 19：数智营销方案架构 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 38 —  模式升级：从私域流量到品牌

.............. 41 二 、防撞击 ................................................................41 三 、自动驾驶仪 ........................................................42 四、 导 航 .............................. 173 “ ” 一、驾驶员 十不准 的原则 .................................. 173 7 二、驾驶员交通行为规范 .......................................174 三、驾驶员行车纪律 ............................................. 175 四 、驾驶员行为守则...... 1.根据中国民用航空局飞行标准司规定 无人机驾驶航空器 (UA:Unmanned Aircraft), 简称 无人机，是一架由遥控站管理(包括远程操作或自主飞行) 的航空器，也称遥控驾驶航空器。 无人机系统 (UVS:Unmanned Aircraft System), 也 称无人机驾驶航空器系统，是指一架无人机、相关的遥控 站、 所

400-072-5588 中国：云计算系列 行业研读 | 2025/07 • 云厂商的客户战略，是以技术实力强、直购IaaS算力的核心技术客群 为“压舱石”，以政策驱动、预算充足的政企单位为“稳定器”，并最终 以自动驾驶、生物医药等高价值、高用量场景的垂直行业为“增长引 擎”，构筑其三圈层高价值客户体系 智算产业价值路径——云企业客户价值模型 云厂商的高价值客户三圈模型 来源：头豹研究院 ◼ 云厂商的客户战 取大规模战略性订单；最终，将自动驾驶、生物医药、具身智能等高价值、高用量 的垂直行业客户视为“增长引擎”，通过深度赋能其具体的商业和科研场景，来开拓 未来价值增长的主战场。 公有云GPU主力客群 政企单位 企业出海 特点：技术实力强，需求 明确，IaaS直连，绕过 PaaS中间层 特点：政策驱动、预算 充足、智算中心的建设 先于使用 高价值行业：自动驾驶、具身智能、生物医药、高校科研 o 公有云GPU销售： 面向大模型厂商、 互联网巨头，技 术能力强，直采 GPU； o 政企建设智算中 心：拉动基建 （服务器、存储、 私有数据库等）， 预计贡献百亿； 垂直行业客户（例：自动驾驶、 具身智能）：典型B端大客户， 有强烈算力消费需求 ✓ 目标从20亿营收增长至 50亿，重点产品： MaaS 1个亿不到，25年希望到 2.5亿 MaaS Compute（AI训练于图数 据库产品//数据库类产品）；

五、通感智值跨域的十大协同场景.............................................................................. 115 1 车路云一体化与自动驾驶运营...........................................................................................116 2 刻改变了整个产业的商业模式和价值创造方式。 端侧 AI 的崛起源于多重因素的共同推动。首先是数据隐私和安全需求的日益增长，越 来越多的企业和用户认识到，将敏感数据保留在本地处理的重要性。其次是实时性要 求的不断提升，工业控制、自动驾驶、智慧医疗等关键应用场景对毫秒级响应时间的 刚性需求，使得云端处理的网络延迟成为不可接受的瓶颈。第三是经济性考量，随着 端侧算力成本的持续下降和云端带宽成本的相对上升，在端侧完成大部分计算任务在 准化、质量管理、价值评估、交易流通等环节，原本分散、异构、低价值密度的传感 数据被转化为可量化、可交易、可复用的数字资产。 视觉、雷达和声学的深度融合在高安全场景中已经成为事实标准。2025 年领先的自动 驾驶汽车标配了至少 8 个高清摄像头、4 个毫米波雷达、1 个激光雷达和多个超声波传 感器，通过时空同步和特征级融合，构建 360 度无死角的环境感知能力。更重要的是， 多模态融合不是简单的数据叠加

5：自我进化 3.3.6 特征 6：智能研发 4 智能应用平台，应用智能化的技术底座 4.1 云原生与 AI 原生双擎驱动，加速应用全面智能化 4.2 智能应用平台的核心定位：应用全生命周期的“智能驾驶” 24 24 26 27 28 29 31 32 34 35 36 36 37 38 38 39 39 39 39 期。以大模型为核心的技术范式变革， 正在衍生出“人工智能垂直化、垂直系统平台化、软硬系统自主化”发展新趋势，加速重构全球产业价值链。大模型 在垂直领域的深度应用，正在重塑金融风控、智能制造、自动驾驶、医疗诊断等各行业领域的工作模式。系统平台化 则促进提升资源整合效率，工业互联网平台、城市大脑等载体将分散的数据、算力、算法资源池化，实现按需调用。 软硬系统自主化是安全可控的基石，其核心在于构 、情感陪伴等。多模态交互（如语音助手、虚 拟形象）进一步增强了用户体验的沉浸感。 新兴场景的拓展 从智能制造到智慧城市，Agent 在复杂环境中的适应性使其成为数字化转型的核心组件。例如，自动驾驶领域的 大模型赋能车辆实现更智能的感知与决策。 » 3.1.4 Agent 技术生态的成熟支撑 开发工具链：如 OpenAI Agents SDK、Dify 零代码 Agent 开发平台、LangChain/LangGraph

CSM ⑩ 人力资源 HR ⑩ 资产管理 AM ⑩ 知识工程 KE ⑩ 体系管理 SEM ⑨ 仓储管理 WMS ⑩ 质量管理 QMS ⑩ 项目管理 PM 企业智慧大脑 / 驾驶舱 合 规 风 控 ？ ⑩ 安全保障 SG ④ 财务管理 FM ◎ 系统运维 SOM ⑩ 综合办公 OA IT 管 理 ? 实 验 室 ？ 1 数字化目标 ① 现 场 数 字 化 运 营 背 景 下 的 企 业 管 理 提 升 月度计划 战略规划 年度计划 智 能 决 策 模 型 战略决策层 业务管理层 任务执行层 管理 驾驶 舱 执 行 结 果 及 偏 差 1 数字化目标 自顶向下 自底向上 操作 文件 要求 : ... ... ... ... 表 1 ... ... 表 功 能 架 构 1 数字化目标 1 数字化目标 IT 功能架 构 交付 制造 仓储 质量管理 QMS 、实验 室 管理 LIMIS 审批 ( 业务域内 、 OA 、 个人 驾驶舱 ) 审批事项 集中处理 通用业务，如： ① 审批活动 IT 如何处理？ ② 订单是单个排产吗？ ③ 复杂多任务项 目 管 理？ 业务组件 集中处理 流程示意 营销 2 数字化方法路径

金链稳定。 03 制度保障健全 预算绩效挂钩，目标完 不成预算自动递减；问 责激励并存，重点项目 引入“超额收益分享”，激 发员工积极性。 04 数字化保障升级 建设“战略跟踪驾驶舱”， 关键指标“红黄绿灯”实 时提醒，提升管理效 率与决策科学性。 保障措施完善 1 双碳路线图绘制 3 人才与创新生态构建 2 ESG 治理框架搭建 4 海外合规重视 碳排、能耗、绿电覆盖 用多种评估方法，提升投资 决策科学性。 价值定量法应用 核心指标实时更新，红 灯自动推送到高管钉钉， 提升决策及时性与准确 性。 核心指标实时更新 防止驾驶舱功能单一， 丰富功能模块，提升驾 驶舱实用性与价值。 常见陷阱与对策 01 02 战略驾驶舱建设 利用大模型做一致性校验——政策匹配、指标穿 透、用词规范一次完成，提升规划质量。 一致性校验 防止审查流于形式，建立严格审查标准，

年，全球消费电 子市场年复合增长率为 6.6% [6]，人均智能终端数量不断增长。 前沿科技类终端是指近几年出现的智能物联类生活场景用途设备，如可穿戴设备、虚拟现 实设备、智能家居（不含 TV）设备、智能驾驶汽车等。这些终端设备在 AI 技术以及用户对便 捷生活、个人健康管理需求的推动下，持续发展壮大，通过集成高性能计算、大数据分析、机 器学习等先进技术以增强用户体验，为用户提供了更为便捷、高效的服务。 车成为移动的智能生活空间 随着智能驾驶技术的发展，人类注意力逐渐从驾驶行为中释放出来，伴随着车内自由时间 的增加，移动场景下的用户体验将更加多元。在车内，应该和在家里、办公室里一样舒适、方便， 处理工作、娱乐都可轻松实现，智能汽车将真正成为虚实融合的智能生活空间。 预计到 2030 年： ◎ 智能座舱的渗透率将超过 90% [7] ◎ L3 级别以上的智能驾驶将得到普及 随着智能化外设的发展和 随着智能化外设的发展和 AI 感知交互技术的不断进步，智能座舱内的感知交互手段将不 仅仅局限于语音和触觉反馈，透明屏、AR-HUD、全息投影、智能穿戴、毫米波雷达、ToF 摄像头等新型外设的应用，将在驾驶安全、车内通信和娱乐应用等场景带给座舱全新的交互体 验。全息投影技术也将可能出现车内。 面向未来，汽车作为一个全新智慧空间，既可以丰富人们在移动场景下的体验，又可以满 足人们在静止场景中的多样化需求，

核心驱动力。 40 无人驾驶汽车 智能化 化 网联汽车 网络 电动汽车 数字化 燃油汽车 近期智能汽 车的快速发 展远远超出了人们的预想。 汽车正经历燃油汽车→ 电动 汽车 ( 数字化 ) → 网联汽 车 ( 网络化 ) 的发展历 程，朝 着无人驾驶汽车 ( 智能化 ) 的方向极速前进。 的方向极速前进。 例：智能汽车 44 4. 抓住第四次工业革命的机遇，推动制造业转型升级 随着新一代人工智能技术的深入应用，未来汽车将 会进入无人驾驶时代，将成为一个智能移动终端，成 为人们工作和生活的更加美好的移动空间。 45 一、人工智能赋能新型工业化——智能制造 是推进新型工业化的主要技术路线 二 、推进人工智能赋能新型工业化的战略部署 三、 " 十五五 " 系统推进智能制造的几点建议

（位置、颜色、不透明度、协方差矩阵等），能够精确 捕捉场景的几何形状和光照细节。 动态场景适应能力 尽管目前主要针对静态场景，3DGS 的自适应扩展策略​ （如高斯点分裂与克隆）已 展现出对动态元素的初步处理潜力。例如，自动驾驶仿真平台 aiSim 通过结合 3DGS 与动 态交通流模拟，实现了复杂动态场景的高效重建。未来优化方向包括动态光照和物体运动 建模，这将进一步扩展其应用边界。 计算资源与成本的优化 3DGS 文件导入使用。 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 122 EasyBIM 集成 BIM 领域成熟厂商技术能力，从建筑全生命周期信息出发，借助数字孪生可视化 驾驶舱进行信息分析和集成可视化，形成从数据采集、汇总、处理、分析到展示的全过程 流通，助力客户轻量化建立基于 BIM 的数字化管理系统。 EasyBI 帮助企业构建自上而下的决策分析体系，面向企业提供全场景数据消费式 2）解决方案 数字孪生智慧燃气管控一体化平台致力于提供城市燃气运行运营数字化的全面解决 方案，引入包括 AI、数字孪生、云计算，大数据等技术，构建覆盖全业务链的“数据中枢 +决策大脑”，搭建企业级数据驾驶舱，通过支持多维度数据融合与智能分析，实现了从 全局态势感知精准业务管控的闭环管理。助力管理层及相关业务部门快速洞察业务态势， 提升决策效率与管理水平，推动燃气企业向数智化转型。 该数字孪生智慧燃气管控一体化平台建设存在如下难点：