标多、识别维度复杂的痛点，揭示“目标难识别”的核心矛盾；人车家互 联场景针对车辆移动性、家庭网络封闭性、个人终端多样性的特征，剖析 “通信链路跨域跨网难构建”的现实阻碍；智能体互联场景围绕机器人、 AR 设备等交互终端的意图传递需求，指出“通信意图难感知”的技术短板。 基于三大场景的诉求拆解，本白皮书进一步提炼出智能互联面临的“目标 识别精度不足、跨域链路适配性差、意图感知协同性弱”三大挑战。 针对 感知，快速目标确认，动态智能互联”的设计理念，以“任务”为锚点重 构互联逻辑，构建“终端身份识别、终端态势感知、端网任务协同、动态 群组创建、智能数据互通、跨网跨域融通”六大关键技术体系，形成从“任 务感知”到“链路构建”再到“协同互联”的全流程解决方案。最后，本 白皮书介绍了船船互联场景下的专网实践案例，通过技术验证为智慧船舶 领域的网络建设提供可复用、可推广的技术范式。 本白皮书旨在系统呈现任务驱动式智能互联的理念框架、技术路径与实践 前言 目录 2.1. 概述 2.2. 船船互联场景：通信目标识别难 2.3. 人车家互联场景：通信链路构建难 2.4. 具身智能互联场景：通信意图感知难 02 02 04 05 02 智能互联需求场景 2 07 08 08 3.1. 挑战 1：通信目标识别难 3.2. 挑战 2：通信链路构建难 3.3. 挑战 3：通信意图感知难 3 07 智能互联面临的挑战 前言 1

据技术与深刻的行业理解，帮助汽车企业构建统一、敏捷、智能的多模态大数据中 台，打通“研产供销服”全链路数据，驱动“买用管养换”全周期的服务创新与可持 续增长。 本白皮书由袋鼠云智能团队联合多位中国头部车企行业专家、一线交付团队共同 撰写，旨在呈现一条中国汽车产业面向未来的数智化路径——以数据为底座、以智能 为引擎、以协同为核心，重构行业的数字化秩序 。通过深入的市场分析、体系化的场 景解构与企 联汽车示范区、“车路 云一体化”试点、双碳战略的推进，让智能制造与绿色出行成为国家战略方向；技术 袋鼠云 汽车行业 Data+AI 数智化转型白皮书 — 5 — 层面，AI 大模型、工业互联网、数字孪生、5G 与边缘计算的成熟落地，为数据智能 的规模化应用提供了可能；市场层面，自主品牌崛起与新势力冲击让竞争从产品延伸 至经营体系与用户体验的比拼——数据驱动能力，正成为车企新的生存线。 术的叠加，而是一场系统性的“经 营再造工程”。企业需要的不仅是一个数据平台，而是一套贯通“研产供销服”的智 能体系——既能让数据在链路间自由流动，又能通过 AI 实现实时洞察与预测；既能用 数字孪生实现虚实协同，又能在业务层面支撑高频决策。唯有如此，才能让车企从 “制造车辆”迈向“经营智能体”，从规模驱动走向效率驱动与体验驱动的可持续增 长。 这正是本白皮书撰写的初衷。我们希望通过深入的市场分析、体系化的场景解构

—— 个性化体验与智能化服务...............................................................................6 1.5 车联网 —— 实时监控与安全预警..................................................................................... 场景案例：复杂路口的"非典型行人横穿"............................................................................10 3.2 车云协同：实时监测与触发式采集...................................................................................... 构建智能座舱数据洞察与体验优化引擎................................ 26 6.3 车联网数据分析：基于 SelectDB 构建新一代车联网实时数据中枢................................ 27 6.4 业务运营：基于 SelectDB 构建车企业务运营智能数据引擎..........................................

能接纳他人之美；和而不同，在和谐共 生的环境中保持独立见解。 独行快、众行远。我们坚信，唯有 以 “和而不同” 的胸襟拥抱多元，以 “美美与共” 的担当携手前行，中国汽 车方能在全球化浪潮中行稳致远。 与时代同频，与产业共生。华汽汽 车文化基金会旗下的华汽研究院自2024 年7月创立以来，以“助力中国汽车健 康可持续发展”为使命，一直将汽车 行业的可持续发展作为研究和传播的 重点议题，做汽车企业ESG管理和可 和支持，我们共回收45份有效问卷，其 中23份来自汽车主机厂，22份来自零部 件企业。今年调研回收问卷的数量较去 年（31份）有明显的增加，这从一个侧 面表明了中国汽车企业对ESG议题重视 程度的提升。 《 中 国 汽 车 可 持 续 发 展 蓝 皮 书 2025》就是此次调研的产物。这本蓝 皮书用详尽的数据描绘了中国汽车ESG 管理全景图，对汽车行业的关键ESG议 题，以及主机厂和零部件供应商分别 面临的ESG挑战进行了识别和分析，其 技术投入上明显领先，而供应商则更多 受制于成本压力和标准不统一等因素的 现实约束；第三，不同企业间的ESG标 准差异、数据孤岛等问题正制约全产业 链效率提升。 特别需要强调的是，ESG对于汽 车产业的价值正在发生本质性变化。传 统的观念将ESG投入视为成本负担， 但领先企业的实践表明，优秀的ESG 表现能够转化为实实在在的商业价值。 在融资端，绿色债券、可持续发展挂钩 贷款等工具为ESG领先企业提供了更

交通是兴国之要、强国之基。2019 年 9 月，我国颁布的《交通强国建设纲 要》明确指出，到 2035 年，基本建成交通强国，到本世纪中叶，全面建成人民 满意、保障有力、世界前列的交通强国。为了符合未来智能交通通信的愿景，铁 路运输行业需要开发创新的通信网络架构和关键技术 [1]，以确保为乘客及铁路运 营和控制系统提供高质量的传输。 6G 通信系统是一个地面无线与卫星通信集成的全连接世界，可实现全球无 缝覆盖，其不再 现更加多元化和复杂化的趋势，除了传统低频段车-地通信，6G 轨道交通还将包 括空-地通信、高频通信、物联网、车-车通信等新场景，如图 1 所示，这对 6G 轨道交通信道测量和建模的研究提出了新的挑战。当前，6G 轨道交通无线信道 的研究与应用主要存在如下难点与挑战。 3 图 1 轨道交通 6G 通信典型场景信道示意图 （1）轨道交通车-车通信信道 轨道交通车-车通信对全面保障 6G 轨道交通无人驾驶、自动驾驶、全自动 轨道交通无人驾驶、自动驾驶、全自动 运营等应用具有重要意义。6G 轨道交通车-车通信场景中，收发端列车的快速双 移动会带来更加复杂的多普勒效益变化，并引起复杂的信道时变性，通信的广义 平稳假设面临更大的挑战。此外，列车运行过程中收发端较长的通信距离、车体 近端反散射体分布特性、复杂环境非视距传播等因素会极大地影响车-车无线信 道的特性，对信号的可靠传输带来挑战。 （2）轨道交通毫米波信道 毫米波通信可以为

F5G全光接入网为江西梅岭隧道打造综合承载方案 33 34 36 37 38 40 42 3.4 F5G全光数据接入网方案 3.4.1 F5G全光收费数据接入网方案 3.4.2 F5G全光路侧数据接入网方案 3.4.3 F5G全光隧道数据接入网方案 3.4.4 F5G全光服务区数据接入网方案 3.5 F5G全光通信网智能运维方案 25 26 27 28 29 31 汽 车、自动驾驶、车路协同）应用。构建综合交通大数据中心体系，完善综合交通运输 信息平台。 2021年9月，交通运输部发布《交通运输领域新型基础设施建设行动方案(2021- 2025年)》，明确了提升公路智能化管理水平和提升公路智慧化服务水平的相关内容。 同月，交通运输部还发布了《数字交通“十四五”发展规划》，提出要完善公路感知 网络，推进公路基础设施全要素全周期数字化，发展车路协同和自动驾驶，深化ETC 问题。通过对典型省份网络进行分析发现，目前路段接入网建设多制式共存，建网带 宽配置差异大，业务对接需多次转换传输，难以保证数据精准、全量、实时上传到上 级管理部门，无法满足收费、监控和未来智慧化（如车路协同、自动驾驶）的业务诉 求。同时，当前高速公路按路段级建网，整网末端汇聚节点多，且分散管理，造成整 体建网复杂，层级多，运维难度大，效率低。因此，高速公路通信网需要根据演进趋 势和业务诉求进

短距通信芯片产品。技术发力点全方位转向复杂场景和严苛需求，多技术协同运作成为行业前行新航道。 与此同时，短距物联网在应用场景层面展现出强劲的渗透拓展态势。场景边界全面向工商业级延伸，工业领域新增资 产追踪应用，汽车领域实现数字车钥匙场景落地，同时海外智能家电市场需求爆发，成为营收贡献显著的新场景，行业正 式形成消费级 + 工商业级双轮驱动、国内 + 海外市场协同的场景布局。 为此，物联传媒旗下 AIoT 星图研究院展开《2025 是医疗数据传输主流方案 ��������������������� 51 三、汽车级市场领域����������������������������������������� 52 3.1 数字车钥匙行业：BLE 主导、UWB 升级、星闪突围 ������������������� 52 PART 04 Wi-Fi/ 蓝牙 / 星闪产业规模分析 ������������ 54 一、Wi-Fi 29%，预计 2025 年将升至 43%，在智能家居、企业级组网等 场景渗透率快速提升。 Wi-Fi 7（802.11be）作为新一代技术标杆，通过 320MHz 频宽、4K-QAM 调制与多链路操作（MLO）技术，将理论 峰值速率提升至 46Gbps，时延降低 50%，2025 年已实现企业级 AP 收入占比超三分之一，在 AR/VR、工业控制等对性 能要求严苛的场景开启商用验证。 值

应用改变话务模型，云端传送信息，带动上行流量快速增长，过去半年上下行流量比提升 5~9%。 模型能力持续变强，从亿级走向万亿参数；模型成本不断降低，当前 AI 训练成本不断降低；同时 AI 终端持续丰富， 从手机到眼镜，从智能车到机器人；5G-A 网络能力是其中的关键，帮助 Mobile AI 从当前的生成式 AI，走向 Agentic AI 和 Physical AI。面向未来，AI 具备自主学习能力并且连接了真实世界 +68% 图像 / 视频输入： UL 10~20Mbps 物体、景色识别 26 年 规模商用 图像 / 视频输入： UL 10~20Mbps 点餐、订票 四足智能 轮式人形 … 智能车 视频 + 空间点阵输入： UL ~20Mbps,DL 20ms@99% 27 年 + 规模商用 25 年 爆款出现 AI 修图 文生图、文生视频 AI 识物 从文本到图片视频 AI 视频通话 Bain Company 随着 5G-A 网联车跨越奇点和智能车加速普及，车路云协同能力持续提升，推动车辆 AI Agent 成为新的焦点。 当智能驾驶解决“如何开好车”的安全问题，智能座舱则通过 AI Agent 的赋能，聚焦“如何让乘车更舒适”的体 验升级。AI Agent 正加速催生座舱内更多原生 AI 生态服务场景。当前全球已有超 1600 万辆智能车实现 Agent 上车， 覆盖导航、娱乐、生活服务等全场景。同时

数据来源：中华人民共和国工业和信息化部。 内需增长与消费升级，驱动生产制造模式的智能化变革 国内市场消费升级的显著特征，体现在消费者对个性化定制产品（如定制家居、个性化运动鞋）与智能网联产品（如智能家电、新能源汽 车）的需求日益旺盛。这一趋势正驱动着制造模式发生根本性转变，即从传统的大规模标准化生产，转向以小批量、多品种为特征的柔性 制造。 PART 1 | 智能制造发展背景 2019-2024年我国制造业物流需求总量及增速 国 制造业劳动生产率虽持续提升，但与美、日、德等 顶尖发达国家仍有约2-3倍的差距。 重硬件轻软件 数据信息孤岛 精益管理薄弱 产教体系滞后 复合人才短缺 追逐快速回报 原创研发乏力 链路协同不足 综合效率：劳动生产率仍有倍数差距 数字化深度：中小企业数字化渗透率低 根据中国电子技术标准化研究院的《中小企业数字 化转型分析报告（2021）》与欧盟委员会《根据 欧盟委员会《2022年数字经济与社会指数（DESI） 纳云计算服务。 ¥ 新一代技术驱动下，加速智能制造行业数字化进程 PART 1 | 智能制造发展背景 数字化转型已不是“选择题”，而是关乎制造企业生存和长远发展的“必修课”。它通过数据驱动，实现制造全链路的深度智能，是迈向 柔性化、协同化、可持续发展智能制造模式的重要方向。 产业 升级 精益 运营 绿色 双碳 业务 发展 制造业 数字化升级 技术支撑 06 机器人与自动化装备 工业机器人

道路网密度 道 路 街区 街区宽度 330 m 6 km/km2 道路网密度 街区宽度 250 m 8 km/km2 道路网密度 规划目标 6 概 述 1 INTRODUCTION 优化街区路网结构。加强街区的规划和建设，分 梯级明确新建街区面积，推动发展开放便捷、尺度适 宜、配套完善、邻里和谐的生活街区。树立“窄马路、 密路网”的城市道路布局理念，建设快速路、主次干 路和支路级配合理的道路网系统。 打通各类“断头路”，形成完整路网，提高道路通 达性。到2020年，城市建成区平均道路网密度提高 到8公里／平方公里，道路面积率达到15%。 2016年，中共中央、国务院发布《关于进一步加强 城市规划建设管理工作的若干意见》，文件指出： 1.1 研究背景 2023年11月，《住房城乡建设部关于全面推进城市 综合交通体系建设的指导意见》明确指出： 积 据包括各个城市的出租车GPS数据、 部分车载导航数据、众包轨迹数据、两客一危GPS数据等，全国监测城市范围内每分钟可获取400万辆车的3000万条 记录。 城市道路网密度监测：中心城区建成区平均道路网密度。 城市道路运行状态监测：中心城区建成区高峰时间机动车平均速度。即空间范围仅包含中心城区的建成区，非 建成区即便处于中心城区也不纳入计算，道路等级为主干路及以上等级道路。高峰时间，工作日选择早晚高峰各一个