随着新技术的不断涌现，汽车产业正迎来前所未有的发展机遇。特别是人工智能与云计算技术的融合应用， 为汽车行业的转型升级提供了强有力的技术支撑。智能化不仅改变了汽车的设计和制造方式，还重新定义了驾 驶体验和出行模式，推动整个行业向更加高效、安全和环保的方向发展。 近年来，随着人工智能、大数据分析以及云计算等前沿数字技术的迅猛发展及其在汽车工业中的深度应用， 汽车产业正经历着前所未有的转型升级。 在智能驾驶领域，AI 2021-2026 全球自动驾驶车销量及预测 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 4 AI 助力汽车产业智能化升级 在当今科技飞速发展的时代，汽车行业正经历着前所未有的变革。传统的汽车已经逐渐演变为集成了多 种先进技术的超级智能体，不仅能够实现智能驾驶，还能通过人工智能技术进行自我学习和优化。这种具身智 能特征使得汽车能够更好地理解和适应用户的需求，提供更加 生产经营创新 ：重构汽车研产供销服全生命周期的价值创造模式 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 6 随着人工智能技术的迅猛发展，汽车行业正经历着前所未有的变革，AI 技术在汽车行业中的应用已经涵 盖了提升产品力、提升用户体验和提升生产力等多个场景。 从技术成熟度和产业化空间来看，智能座舱和智能客服技术成熟度较高，主要用于提升用户体验，为用 户

能接待员角色，通过语音和屏幕与读者进行互动，回 答常见问题，提供基本的信息咨询服务，并带领读者快速找到所需的书籍或资源。 6. AI+ 文献服务：随着 AIGC 技术的发展， AI 展现出前所未有的服务能力，正在改变传统的文献检索与服务 模 式。图书馆将引进系列 AI 工具，开发 AI+ 图书馆服务的应用场景，探索知识服务新模式，助力 AI 时代 的学习 AI 在高校图书馆实践场景 AI 作的完成方式，而且使图书、情报服务能够完成比今天更多的工作。 AIGC 赋能智慧图书馆路 径 03 AIGC empowers the path of smart libraries 慧场景延伸。 大模型正以其前所未有的规模和深度，重塑着我们的世界。大模型落地场景包括知识管 理、自动编目、智能客服、智能运维、数据分析、员工办公助手、流程优化、文档助手、虚 拟数据合成等。 , 行业大模型指利用大模型技术，针 依 赖 数 据 分 析 、 研 究 和 创 新 的 行 业 ， GraphRAG 提供了提高信息检索效率和可靠性的承 诺。此外，对于普通用户，它预示着一个未来，数 字助手可以理解和以前所未有的精度回应复杂查询 AI GC 赋能智慧图书馆路径 2024 年 2 月 15

use / application of segmentation? 描述细分方法，细分的评估频次及细分工具。 2 有4条细分场景， 也有一些细分策略 如网络策略，但并 未覆盖多数只能也 未有专门模型来配 置 能力评估维度 能力成熟度评估标准（按1-4分进行评估） 战略战术层 领先实践 访谈调研 1.总体架构现状 2.业务架构现状 3.应用架构现状 4.现有流程梳理 调研访谈概览 TMS XX 集团现有的 IT 系统应用架构现状 集团明确了关键领域（财务、人力、 ERP 、 SRM 和 TMS ）已经获得 IT 应用支撑，但研发、主数据、计划、 运营分析，和生产基地等领域尚未有完整的信息化支撑。 ERP XX 智能技术 2019 年度工作目标达成情况——管理运营核心应用系统覆盖情况 组织 系统 集 团 总 部 总 部 西 安 合 肥 作与协同 尚未形成高效的供应 链运营组织体系，职 能职责冗余重叠 标准化的数据管理待 建立，系统系统需进 一步打通 研发、产品、供应链、 生产、营销未有效联动， 无法快速响应，限制供 应链柔性 内部管控：研发、产品、供应链、生产、营销未有效联动，无法快速响应， 限制供应链柔性 。 关键洞察描述： • 尚未能明确定义上市至退市关键节点， 并形成全生命周期闭环管理； • 缺少跨部门参与的产品管理以及新产

第四章 典型数字化转型案例 精密冲压件行业 精密注塑件行业 21 23 5 在汽车产业核心技术快速演进和供应链格局重塑的大背景下，我国汽 车零配件行业稳步发展的同时，也正经历着前所未有的变革。作为汽 车产业的基础和支撑，汽车零部件行业的数字化转型已成为提升产业 竞争力、实现高质量发展的关键路径。 本白皮书旨在深入分析汽车零部件行业的发展现状、趋势和挑战，探 讨汽车零部件行 实现从接收工单到制成最终成品全过程的生产活动的数字化、透明化管理。 第四章 典型数字化转型案例 结语 CONCLUSION 传统的汽车零部件行业正站在一个历史性的转折点 上，既面临着前所未有的挑战，也拥抱着前所未有的 发展机遇。数字化转型不仅给企业带来了压力，也为 企业的发展开辟了新的可能性。在这一转型浪潮中， 本报告通过剖析汽车零部件企业数字化转型的多个方 面，力求为行业内众多企业的数字化选型提供一份全

智算中心成为新基建的基本条件 与智慧时代动力源 文／王恩东 计算力就是生产力，智慧计算改造升级了生产力三要素，最终 驱动了人类社会的转型升级。智慧计算将计算力驱动的信息化设备变 成了生产工具，使生产力得到前所未有的解放。智算中心融合多元算 力，为社会生产和生活提供源源不断的智慧服务。智算中心已成为经 济新动能、社会新基建。 新一代信息技术加速了社会智慧化进程 新一代信息技术在抗疫过程中发挥了巨大的作用， 成了人与人工智能的复合体，劳动者可以呈现指数增长； 将数据变成了一种新的生产资料，从有形到无形，生生不 息，越用越多；将计算力驱动的信息化设备变成了生产工 具，也是指数增长，生产力得到了前所未有的解放。 伴随生产力的升级，社会基础设施也在产生变化。农 业时代的基础设施比较简单，就是水利、交通等；工业时 代，则是我们熟悉的“铁公机”、电网等；那么，智慧时 代必将需要新型的基础设施。

用AI智能体的攻击次数共170864次，来自新加坡的攻击次数共40449次， 来自荷兰的攻击次数共12414次，在所有境外恶意攻击中，来自美国的占 比高达64.24%。360在溯源报告中提出“此类攻击方式前所未有，对国家 安全防护防御体系构成巨大挑战”。 展望2026年，AI智能体将进入安全可控、协同共生的发展新阶段， 成为网络安全产业创新的核心引擎。一是技术体系向“可信智能”升 级，联邦学习、可解 即将到来，此类攻击将具备“全天候不间断、多目标并行、攻击路径动 态迭代”等特征，而当前依赖特征值匹配、静态规则检测、事后补丁修 复的传统网络安全防御体系，因难以应对AI智能体攻击的自主性、不可 预测性与快速进化能力，将面临前所未有的系统性冲击与功能性挑战， 甚至可能出现防御机制全面失效的风险。三是产业生态加速成型，头部 安全厂商将推出AI智能体开发平台，降低中小企业应用门槛；跨行业协 同机制进一步完善，政府、企业、科研机构将联合推动形成统一的技术

电子技术的飞速发展，第一代电子计算机应运而生，它们虽体积庞大、运算速度有 限，却为后续的信息化革命奠定了基础。随后互联网的发展将世界连接在一起，20 世纪90年代，互联网的普及使得信息的传递变得前所未有的迅速和广泛，搜索引 擎、电子邮件、社交媒体等代表性应用的出现，极大地丰富了人们的日常生活，推 动了全球化的进程。 5 进入21世纪，移动通信与人工智能成为数字化技术新的前沿，已经渗透到社会的各 学中，我们应该充分学习、利用数字化技术，尤其是AI的优势，为学生提供更加优 质、个性化的教育服务。 1.3 AI时代的“知”与“识” 在AI迅猛发展的时代背景下，我们对于“知”与“识”的理解正经历着前所未有的 变革。传统意义上的知识及知识观都将在AI技术的冲击下被重新塑造。 1.3.1 AI技术对知识与知识观的影响 15 在AI技术尚未兴起的时代，知识通常被理解为人类通过学习和实践所获得的对世界 随着AI技术的快速发展，尤其是机器学习、深度学习等领域的突破，知识的特征和 知识观也将发生显著变化。 AI时代，知识表现出以下几种新特征。 ❍ 知识获取的便捷性：AI技术使得知识的获取变得前所未有的便捷。通过搜索引 擎、智能推荐系统等工具，人们可以迅速找到所需的信息和资源。此外，自然语言 处理技术的进步也使得人与机器之间的交流更加自然和高效，进一步提升了知识获 取的效率。 ❍ 知识结构的重

专家序言 在零售行业经历百年未有的变革浪潮中，服装企业深刻体会到数字化转型不是选择题，而是生存 题。当消费场景从单一门店延伸至电商、社交、直播等全渠道矩阵，当客户需求从标准化产品转 向千人千面的个性化体验，我们的 IT 系统正面临前所未有的考验。 传统业务模式下的 "烟囱式" 系统架构，在多渠道融合的冲击下逐渐显露短板。门店库存与线上 订单不同步、会员数据分散在多个平台、促销活动难以跨渠道协同 道融合的每一次技术浪潮。从超市、百货、专卖店到 PC 电商、移动电商、社交电商，在改革开 放红利加持下，零售行业的业态伴随着科技以惊人的速度发展迭代。而今天，我们正面临前所未 有的挑战：人工智能大模型的爆发式发展，以前所未有的速度重构消费者行为、企业运营模式与 行业竞争格局。这场变革的本质，是零售企业从粗放式流量争夺转向用户价值深度挖掘的生死竞 速——而胜负的关键，取决于能否构建支撑实时决策、弹性响应与智能创新的新一代数据底座。 为王”三个发展阶段后，正在向“体 验为王”演进。消费者日趋理性且重视体验，消费市场分层重构，让零售业竞争从粗放式流量争 夺，转向对用户价值的深度挖掘与精耕细作。 与此同时，人工智能技术正以前所未有的速度重塑零售消费品行业市场格局，深刻影响着消费者 行为、企业运营模式乃至整个行业的竞争态势。零售企业正在完成从 ERP 到 AI 的技术代际跃迁， 智能化转型是大势所趋。人工智能已贯穿零售行业

识的监测技术弥补可靠性降低的影响。 报告中提到的愿景既广泛又宏大，与科技巨头截然不同。科技巨头通常依赖机器学习并推崇超 大规模化发展，需要对高耗能基础设施进行巨额投资。 这一愿景的实现需要前所未有的技术突破，还需要全球范围的努力。在该愿景的推动下，相关 领域可以形成合力，共同开发特定的基础设施和数据平台，进而发展出可信的行业 AI。 此外，这种协同效应对按应用领域收集和清理数据至关重要。事实上，构建强大的行业 人机的支持下，精准农业不仅能提高产量，还能在保护生物多样性方面发挥作用。智能电网将通过 实时分析系统的安排，实现可再生能源发电与需求的平衡，开启零碳城市生态系统的时代。此外， 基于 AI 的气候建模将提供前所未有的预测能力，帮助决策者采取预防措施，应对极端天气事件和海 平面上升，这对像香港这样易受影响的沿海地区来说至关重要。 人类生产将经历场景跃升，重塑工作的本质和创造力。在制造业，具身智能将催生出自我优 承载一切创新的基石，决定了人工智能发展的速度和高度。没有高性能计算、高速网络和高质量数 据所构建的坚实基础，再先进的算法也无法高效运转，再广阔的应用场景也无法落地实现。 人工智能技术的迅猛发展，正以前所未有的速度推动算力需求的增长。我们预测，2035 年全 社会的算力总量跟 2025 年相比，将增长 10 万倍。计算领域将迎来历史性变革——技术演进路径将 逐步脱离传统冯 • 诺依曼架构的框架束缚，

成为社会生产力的关键支撑，尤其是以GPT-4、Llama和DeepSeek为代表的大语言模 型（Large Language Models, LLMs）在人工智能领域取得突破性进展，引发了对算力 资源前所未有的需求。 在数字经济加速发展的背景下，算力已成为新型基础设施的重要支撑，是推动经济社 会高质量发展的核心驱动力。作为数字经济的关键组成和引领性领域，算力正加快成为培育 新质生产力、赋能产业升级 在数字经济时代制胜的关键能力基石。谁能率先完成网络从“业务保障通道”向“智能韧 性运营枢纽”的跃迁，谁就将在未来激烈的数字化和智能化竞争中占据先机。 2.3 智算数据中心网络发展趋势与挑战 AI产业正迎来前所未有的快速发展期，呈现出几大显著趋势变化。 1）大模型规模指数级增长，头部OTT大模型持续摸高，大模型训练带动网络发展 模型性能竞赛白热化: 2025年上半年，OpenAI的GPT-4.5、Google的Gemini 漏洞。 15 4.1.4 智能遥测 随着人工智能迈入大规模时代，其赖以生存的“神经网络”——AI智算网络，正以前所 未有的速度和复杂度急剧膨胀。数以万计的GPU/NPU集群通过高速互联构成庞大的计算实 体，处理着PB级的数据洪流。然而，这种规模的扩张也带来了前所未有的“黑盒”挑战：错 综复杂的网络链路、瞬息万变的流量模式、以及分布式训练中同步与通信的微妙状态，都变得 难以用传统工具洞