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。 针对上述挑战，本白皮书创新性提出任务驱动式智能互联网络“敏捷意图 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 10 任务驱动式智能互联网络 10 10 11 4.1. 设计理念 4.2. 技术体系 4.3. 关键技术 4.3.1. 数字身份认证 4.3.2. 终端态势感知 4.3.3. 端网任务协同 4.3.4. 动态群组创建 4.3.5. 智能数据互通 4.3.6. 跨网跨域融通 11 12 12 12 13 14 任务驱动式智能互联技术白皮书 01 概述 1 概述 费“新三样”（智能网联汽车、人工智能终端、具身智能机器人）的全产业链支持体系，明确推动 其向智能化、网联化跃迁，核心目标是打造“人、车、家”全域互联的新型消费生态。这一政策导 向不仅激活了消费端智能产品的创新活力，更催生了以“协同”为核心的新型智能互联场景。未来， 以智能手机为交互中枢、智能车辆为移动空间、家庭智能机器人为场景化服务载体的“家庭新三样”， 将成为社会新生活的主线条，重构个人日常场景的连接逻辑。 面对未来

发布 : 上海弘人网络科技有限公司 从半导体电子、智能装备、到精密仪器，智能制造正驱动全球产业格局发生深刻变革。智能制造物流与供应链作为制造业数字化转型的重要支撑， 其高效、敏捷与协同的特性，密切关联着生产效率、产品质量、柔性化生产能力及运营成本等方面的优化成效。《2025智能制造行业物流与供应 链数字化转型白皮书》，聚焦于产业变革趋势与智能制造供应链供需分析，深入剖析离散制造和流程制造等关键场景的数字化应用，并结合弘人 智能制造发展背景 CHAPTER 02 I. 智能制造物流行业图谱 II. 智能制造数字化的四大核心场景 智能制造数字化分析 CHAPTER 03 I. 智能仓储优化场景 II. 生产物流协同场景 III. 质量控制与追溯场景 IV. AI技术应用场景 四大场景解决方案 CHAPTER 04 I. 智能制造数字化解决方案框架 II. 离散制造案例 III. 流程制造案例 行业典型实践案例 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）

本白皮书由清华大学、国家智能网联汽车创新中心、中国汽车工 程学会联合行业相关单位共同起草，寄望此白皮书能为政产学研各界 提供有力的技术参照，助力我国智能网联汽车基础设施建设，从而全 面推进逻辑协同、架构统一的智能网联汽车车路云一体化系统建设， 促进我国智能网联汽车产业未来的规模化建设与应用推广。 1 2024 年 6 月，中国汽车工程学会发布《车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构 .................... 158 4.26 C-AVP 场景参考架构 ............................................ 163 4.27 协同变道场景参考架构 ......................................... 169 4.28 匝道汇入场景参考架构 ........................... 面向未来规模化不同等级智能网联汽车需求，我国提出了车路云 一体化技术路线，具备分层解耦、跨域共用的特征。车路云一体化系 统通过新一代信息与通信技术将人、车、路、云的物理空间、信息空 间融合为一体，基于系统融合感知、协同决策与控制，实现智能网联 汽车交通系统安全、节能、舒适及高效运行的信息物理系统（Cyber- Physical Systems, CPS）。车路云一体化系统由车辆及其他交通参 与者、路侧基础设施、云控平台、相关支撑平台、通信网等部分组成

力供应链自主化。高效的算法一方面减缓了AI训练的算力需求，另一方面AI应用的普及导致AI训练与推理的 侧重点发生转变，预计未来几年推理算力占比将远超训练部分。 1.2 技术破局：从GPU集群到分布式协同一体 建设和运营智算中心需要巨大的资本投入，包括购买昂贵的AI芯片、建设高密度机房等。AI工作负载对 网络带宽和存储性能有极高的要求。AIDC需要优化网络架构，例如采用高吞吐量的以太网或InfiniBand，并 部署高速、大容量的存储系统。互联网公司通常具备强大的云计算、大数据、人工智能等核心技术积累和研 发实力，能够快速迭代和推出创新性的AI服务和解决方案。许多互联网巨头具备自研硬件（如AI芯片）和软 件的能力，可以实现软硬件深度协同优化，提升智算中心的性能和效率。电信运营商拥有覆盖全国甚至全球 的骨干网络和接入网络，这为智算中心互联提供了得天独厚的网络优势，可以为用户提供低延迟、高带宽的 连接服务，尤其是在边缘计算场景下更具优势。 输的关键技术。面向RDMA的广域网技术要求包括两类：一是满足承载不同RDMA协议的技术要求，二是满 足海量数据传输需求的高带宽、大象流负载均衡、精细化流控等技术要求。借助RDMA技术，通过分布式智 算中心网络实现区域内多智算中心协同计算，可以满足更大规模的算力需求。 总而言之，算力的需求正在快速增长。由于AIGC的出现，大模型的训练和推理导致智算超越了通算。智 算中心节点规模越来越大，对网络性能（吞吐和时延）要求越来越高，其发展趋势是从scale

低、质量控制、盈利控制能 力保持生存和发展 • 全面追求业务高周转，并建立能 够稳固支撑高周转所带来的大批 量业务的管理体系 • 实现精益供应链管理，在实现高 周转的基础上追求高收益 • 与上下游形成更紧密的协同 • 完善市场布局，强调集团组合 优势 • 财务管控 + 战略管控 + 经营管 控的多模式集团管控策略 • 核心业务巩固核心竞争力，辅 助业务补充增强盈利能力 客 户 维 护 能 成 力 客 户 业务特点： 多品种、小批量的 离散型生产；设计 变更及客户变更频 繁；质量控制要求 高 管理特点： 追求精益生产管 理，强调运营过程 中资源的精细控 制，追求与外部的 高效协同 市场竞争形势分析 竞争优势： • 个性化 • 灵活性 • 技术实力 • 产品质量 • 区域化 竞争劣势： • 零部件成本 • 规模 / 市场多元 化 • 品牌 组织特点： 合资企业，集团化 客户订单需求变更较多。同时技术更新快使得设计变更也较多  零部件成本较高，为降低成本，持续追求部件国产化率，仍将保持较高的供方开发力 度和质量控制力度  需全面减少成本竞争劣势，逐渐将盈利较差的环节进行外扩，对外部协同管理的要求 将进一步提高 快速扩张的发展战略  持续推进精益化管理，不断提升效率，提高整体周转效率，加大资源产出能力  控制扩张风险，巩固产品质量及技术的竞争优势  扩大生产基地，单一

部门总监的沟通，而必须经过营运中心认 可后才能围绕认可事件发起后续的沟通 现状的表象 ► 上述组织设置的问题是： 1. 部门间协同性差； 2. 高管间少制衡、多冲突； 3. 组织整体执行力弱 ► 部门间协同性差 ► 酒管公司设了 14 个部门，职能拆分细碎； 6 名高管只承担单个部门管理职能的做法，导致非但不能起协同好 几个相关部门的作用，反而加剧部门间隔阂与部门间职责重叠 / 断裂 / 推诿 ► 高管间少制衡多冲突 ( 即管理科学的基本原理 ) ，例如 ► 表面：设若干 C*O ，每个 C*O 分管职能相近的若干部门——例如拓展 / 投资 / 资产 / 业主关系等部门由 CIO 统管 ► 原理：增强部门间协同性、有效的管理跨度、保持高管间权力平衡 ► 表面：设核算结算 / 信息 / 采购等共享服务中心 ► 原理：在规模扩张的同时保持标准化体系落实、向心力、降低中后台运作成本 ► 尽管每个企业都有自身历 一元：对酒店产业、养老产业、多元投资与孵化产业的资源投入 / 目标产出 / 投资增值的决策与控制，不属于 产业自身，必需由高于产业的集团 / 股份管控层负责 ► 多核：根据产业数量、企业数量、产业 / 企业协同性，使每个组织层次都能保证适当的管理深度与管理跨度， 使每项决策都由最适合的组织层次去做，使投资管控、产业运营管控、企业经营管理各得其所各司其职 新 1.5 组织落地实施方案的原则 ——变革分

应用数字化技术虚拟池化，实 现物理分散、逻辑聚合 √ 电力市场：新能源价值变现载体 需求响应 电力市场 电力现货 辅助服务 电力市场 增量配电网 降低用电成本 电力市场 虚拟电厂 电算协同 二 工业园区 数据中心 体化：电力电量分布式平衡 华南理工大學 South China University of Technology ( 分布式 ) 源网荷储 一 新能源发电 6867 元 尖谷价差 峰谷价差 尖平价差 8 1012141618202224 2 4 6 通知后 放电 网荷协同控制策略、科学用电体系 分布式新能源多场景接入 可观可测、可调可控、可聚合可协同 低压智能开关 新能源调控终端 (CEP 网关 ) 科学用电开放式 APP DTU/FTU+ 开关成套 10kV 箱式成套装备 CCO₂ 需求侧响应平台 需求侧响应平台 / 聚合商平台交易 /“ 电一碳”耦合平台 上 m 广东省 能 局 盗省猛为与关 F85 广条清市场化 响 竹喻头望 Me m r4: 造 源网荷储协同互动 虚拟电厂管理平台 … 华南理工大學 South China University of Technology 虚拟电厂与数字能源 智能电表 低压回路测控 “ HPLC+”

鼓励虚拟电厂聚合分布式光伏、分散式风电、新型储能、可调节负荷等资源，为电力 系统提供灵活调节能力。微电网。 2024.12 国家能源局 《关于支持电力领域新型经营主体创 新发展的指导意见》 提升需求侧协同能力，推进虚拟电厂高质量发展。 建立 适应新型储能、虚拟电厂广泛参与的市场机制。 2024.02 国家发展改革委 《关于新形势下配电网高质量发展的 指导意见》 低 压 减 载 只 配 置 在 变 电 站 ， 过 频 切 机 只 配 置 在 电 厂 。 高 比 例 新 能 源 接 入 电 网 后 ， 同 样 面 临 人 第二道防线存在控制精度不足、时空协同缺失、电网安全稳定等诸多问题。。 长 期 以 来 ， 低 频 减 载 、 过 频 切 机 均 采 取 “ 盲 切 ” , 执 行 准 确 性 低 ， 偏 差 大 ， 严 重 不 适 应 方 式 变 多 维 度 难 以 协 同 架合效率低 台区 2 事 台区 4 导季甲 台区 3 出 感 台 区 资 源 波 动 性 强 与 调 控 需 求 不 匹 配 资源波动性强 14 协同调节困难 12 10 8 6 4 2 9 a.m. 12 p.m. 3p.m. 6p.m. 分布式光伏有功出力曲线 台 区 分 布 式 资 源

育数字化战略，构建泛在可及的终身学习体系。这要 求我们突破传统教室的物理边界，将AI教学装备视为 联通国家智慧教育平台、融入教育大数据中心的关键 节点。 从教育实践来看，AI教室的构建有助于学校形成 “师—生—机”三元协同、数据驱动的智慧学习空间。 它不仅是传统教室的硬件升级，更是实现大规模因材 施教、培育学生高阶思维与创新能力的基础环境。其 价值在于无缝对接“集成化、智能化、国际化”的战 略方向，将优质资源精准送达每个角落，助力缩小教 育理念与底层逻辑的系统性重构。它依托AI技术底座， 实现从“教”到“学”的深刻跃迁，推动教学流程再 造、场景融合与生态协同，构建以学习者为中心、数 据驱动的教育新范式。 智慧教室的核心价值，在于其能够重塑教学流程、激 活课堂生态，真正实现“人机协同、教学相长”素养 成长型课堂。它不只关注前端教学场景人机协同育人 升维，更注重后端教育数据的贯通与赋能，为教师精 准施教、学生个性化成长提供新锐力量。在此进程中， 人工智能正在重新定义教育的未来。其核心在于通过 对学习过程的多维度精准感知与基于数据的自适应反 馈，真正理解每一个学习者：感知他们的学习节奏， 洞察他们的认知特点，从而实现规模化因材施教与个 性化发展支持的协同发展。 在AI教室的整体架构中，鸿合依托多模态感知等技术， 实现情感计算与学情追踪的深度融合。同时，在恪守 最小必要和隐私优先原则的前提下，对师生课堂行为 以及师生互动模式进行分析，在保障信息安全的前提