企业落地合作 应用场景与实践 5G 全连接工厂 一 二 三 四 公司简介 公司简介 目 录 CONTENTS 公司简介 企业落地合作 应用场景与实践 5G 全连接工厂 一 二 三 四 长安“ 5G+ 工业互联网”协同制造工厂 华晨宝马 5G 创新工厂 长城汽车 5G 智能工厂 目 录 CONTENTS 公司简介 企业落地合作 应用场景与实践 5G 5G 全连接工厂 一 二 三 四 5G 与工业生产的融合 应用 5G 后 场景  5G 端计算网关 灵活接入  5G 网络 上行大带宽 实时 回传，传输时延≤ 50ms  视频 AI 分析 ，提供生产 安全管理手段 应用 5G 前  有线组网 不易部署  建设及维护成本高 ，视频 存储量大，不易实时分析 问题  摄像头 资源利用率不高  车间入口、产线、仓库等区域 平台 / 边缘云 5G 基站 5G 工业网 关 高清视频采集 5G+AI 视频监测类 场景与技术综述  实践：通过摄像头改为连接 5G 端计算网关，基于 5G 网络上行大带宽能力，将视频监控数据实时回传至边缘侧和中心侧 ，基于自主 研发的 AI 视频图像分析算法，对“人、车、物、场景”进行快速的检测、识别与分析，助力节省人力成本，降低安全隐患，提高管 理效率，为工厂提供人员安全行为分析和实时预警手段

路云一体化”应用试点，推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应 用。 2024 年 6 月，由中国汽车工程学会、清华大学、国家智能网联汽 车创新中心共同发布了《车路云一体化系统云控基础平台功能场景参 考架构 1.0》 1。随着产业的快速发展，行业需要更加丰富的功能场景 参考架构作为参考。因此，在 1.0 版本的基础上，本白皮书将继续围 绕云控基础平台这一核心关键新型基础设施，运用基于模型的系统工 程 （ Model-Based 》 5、《“车路云一 体化系统”建设与应用实施方案图》 6等文件，丰富云控基础平台功能 场景参考架构，修订通信协议，为云控基础平台的设计与开发提供参 考。在后续章节中，将详细介绍研究采用的基本方法，阐述所构建的 参考架构各系统组成部分、系统相互关系及通信协议等，并通过车路 云一体化典型应用场景展示该架构在应对复杂交通环境下车路云一 体化系统需求的可拓展性。这一参考架构的不断迭代，将持续完善我 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 1.0》 2 2021 年 5 月，国家智能网联汽车创新中心发布《智能网联汽车信息物理系统参考架构 2.0》 3 2023 年 1 月，国家智能网联汽车创新中心发布《车路云一体化系统白皮书》

当前，数字经济与智能技术深度融合，智能终端规模化普及、应用场景多 元化拓展，推动“万物互联”向“万智智联”加速演进。然而，传统移动 通信网络以“连接”为核心，难以适配复杂场景下动态变化的互通任务需求。 本白皮书以“任务驱动式智能互联”为核心主线，系统梳理智能互联领域 的场景诉求与技术挑战。其中，船船互联场景聚焦内河航行中船舶动态目 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 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 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 成果，为产业链上下游企业、科研机构、行业从业者提供参考，推动智能 互联技术在更多领域的创新应用，助力数字经济时代下智慧场景的高质量 发展。 前言 目录 2.1. 概述 2.2. 船船互联场景：通信目标识别难

2.服务机器人助力细分产业实现可持续发展 54 3.2.1 酒店楼宇场景：节能降碳与隐私保护 54 3.2.2 工业场景：清洁减排与劳动福祉 55 3.2.3 医疗场景：卫生治理 55 3.2.4 零售场景：节能降耗与绿色清洁 56 3.2.5 养老场景：助老关怀与人性化服务 56 3.2.6 大型交通枢纽（机场）场景：公共服务与安全治理 结语 56 60 02 03 在全球产业智能化转型升级的浪潮中，服务机 与此同时，随着人工智能等前沿技术的不断发 展与进步，机器人行业正在稳步迈向具身智能 的未来。但同时，实现服务机器人更大规模落 地的道路上也面临着来自技术与商业模式等方 面的多重机遇和挑战。 为了应对日益复杂的市场需求和多样化的应用 场景，同时伴随着商用服务机器人行业下半场 拐点的到来，普渡机器人在全球范围内率先提 出了开放性的全栈式智能服务机器人生态。该 生态的目标是构建一个开放性的通用服务机器 人生态系统，通过创新的商业模式与技术，推 该生态不只是一个技术架构，更是一个融合了产 品技术和商业模式的创新生态，旨在促进服务机 器人在不同细分场景中的协作和整合。通过推动 行业标准的建立和多技术栈的创新，该生态将为 全球服务机器人行业带来深刻的变革，推动服务 机器人迈向通用具身智能的新时代。 在这一生态系统中，机器人的学习和适应能力 将不断增强，能够更灵活地应对各种复杂的任 务和环境，实现跨场景任务的泛化性。此外， 该生态还将助力全球各行各业向智能化、高效 化迈进，创造出更大的经济价值和社会效益。

1 行业分析 2 方案 3 场景 4 5 n 美国《大数据研究与发展计划》 2012 年 3 月正式对外发布， 同年 10 月澳大利亚启动《公共服务大数据战略》制定工作，英法也于 2013 年先后发布《把握数据带来的机遇：英国数据能力战略》和《数字化路线图》 n 我国大数据已上升为国家战略，并不断深入，作为新型生产要素，促进各实体行业发展，并逐渐制度化 通过机制创新、业务创新、技术创新 , 积极探索全省数据共享交换体系的建设。 2. 抓实各地各部门信息系统整合共享、场景应用，提升政府治理服务能力，服务社会民生，增加老百姓“获得感”。 3. 进一步统筹推动全省政务信息系统整合共享 ，以贵州省数据共享交换平台为基础，以核心应用场景为抓手，构筑政府数据“聚通用”发展新格局，显著提升政 务 信息化支撑“放管服”改革能力 “ 实施国家大数据战 “大” 组织壁垒 “重” 业务特征 “关联” 配套机制 “完善” 经营模式 “多元” 信息化程 度“高” n 数据中台面向的客户“六大特征” 第 5 页 3 场景 4 方案优 螃 5 以数据湖为底座，利用元数据智能驱动技术，深化数据全流程治理，提供异构数据汇聚、海量数据处理以及全域数据 运营等服务。解决企业数据领域多源异构数据融合、数据资产集中治理以及数据共享安全可控等难点。面向各行业领

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 网络在智能制造领域的服务案例，旨在为行业参与者提供运营视角下的智能制造物流与供应链数字化转型路径参考。我们期待与业界伙伴进一步 交流合作，共同推动行业创新发展！ 报告概述 新一代技术发展加速数字化 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 终端全环节， 助力企业实现供应链端到端高效协同。 05 AR/VR 与数字孪生 虚实融合驱动远程监控，助力企业优化制造 全生命周期管理模式。 I. 智能制造行业图谱 II. 智能制造数字化的四大核心场景 PART 2 智能制造数字化分析 制造行业图谱（2025） PART 2 | 智能制造数字化进展 供 给 侧 需 求 侧 物流 服务 基础 设施 工业 软件 系统​ 支 撑 侧

全建设提供样板与示范的优秀案例。通过案例征集，组织专家评审， 最终评选出 8 个优秀案例汇编入《工业互联网典型安全解决案案例汇 编(2024)》。本报告汇编了有关 5G 专网、5G 泛终端、物联网等场景 业内优秀的安全解决方案，希望为解决工业互联网安全的新挑战和突 出问题提供有益参考，共同促进工业互联网安全工作的建设。 本报告是在工业和信息化部网络安全管理局指导和支持下，由中 国移动通信集 协同处置能力，增强产业链供应链韧性和风险防范能力，切实提升工业数据安全 防护水平。同月工业和信息化部发布《打造“5G+工业互联网”512 工程升级版 实施方案》，强调要加强“5G+工业互联网”应用安全技术产品研究，满足不同 场景下安全保障需求，建立健全网络安全监测发现、预警通报、应急处置技术体 系。 2025 年 4 月，工业和信息化部组织开展 2025 年工业互联网一体化进园区 “百城千园行”活动，深入实施工业互联网安全分类分级管理，引导园区企业接 较小，但数据流速要求高， 需要实时处理和分析。例如，在电力监控系统中，每隔几秒钟就需要采集一次实 时运行数据，并且要及时做出控制决策。 管理信息大区的数据量可能非常大，尤其是在涉及大数据应用的场景下，如 电力客户行为分析系统。但数据的流速相对较灵活，不需要像生产控制大区那样 严格的实时处理。  安全需求差异 安全目标测重点：生产控制大区的安全重点是保障电力系统的物理设备安全 和运

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， 下，实现无感数据采集与精细化安全守护的均衡统一， 守护学生成长，做到技术应用与人文关怀的有机统一。 作为智慧教育领域的长期践行者，鸿合致力于技术创 新的同时，不忘社会责任。在将前沿技术与真实教育 场景深度融合的同时，我们愿以扎实的技术积累和深 刻的场景理解，为构建更加公平、高质量、可持续的 智慧教育生态贡献企业力量。 周佳峰 科大讯飞股份有限公司副总裁 从共建到共生：AI重构未来育人生态！ AI与教育融合在国家政策明确指引下推进。《教育强 安徽文香科技股份有限公司董事长 AI与教育融合：政策、技术与未来重构！ 我们正站在教育数字化转型升级的关键节点，人工智 能与教育的深度融合已成为推动教育高质量发展的核 心引擎。希沃始终秉持从场景中来，到场景中去的理 念，坚持以真实教学痛点驱动技术创新，深入实施国 家教育数字化战略行动2.0，聚焦教育部提出的集成化、 智能化和国际化方向，构建开放、普惠、安全的教育 智能新生态。 我们积极建设并落地教育教学大模型，依托

大数据、人工智能 数字孪生水利 业务融合 一张图 单业务应用 硬件信息化 数字孪生水利：以物理流域为单元、时空数据为底座、仿真模型为核心，水利知识为驱动，建立可测、 可感、可控、可用的数字水利业务场景。 水利感知网 水利信息网 水利云 江河湖泊 水利工程 治理管理活动对象 影响区域 水利部智慧水利总体架构 保障 体 系 数字模拟仿真引擎 水利 专业模型 知识 平台 模 型 平台 可视化 模型 专家 经验 智能模型 智能决策能力 ( 大脑 ) 融合水文机理模型、人工智能模型实现孪生场景下的预测。 实时感知能力 ( 眼、手 ) 结合物联传感实现对现实观测数据的实时感知。 孪生转化能力 ( 躯干 ) 对现实世界物理模拟，提供一个真实的空间仿真本体。 数字孪生水利重点解决的三个问题 GISTC > 监控视频 水 下 地 形 电子水尺 P8 对物理流域进行高精度数 字化表达和智能化操控的 虚拟空间模型 水利全景信息载体 实时渲染 高度仿真 动态模拟 真实场景 实时同步 动态反馈 水利全要素 数字化映射 受自然规律和社会 经济活动影响的 真实地理实体 孪生转化能力： 采集、治理、建模、可视化、仿真、交互 … 三维数据底座 统一汇聚 多源融合

统计分析 业务需求为导向 少量的统计分析 1.0 3.0 2.0 决策支持 建立数据理念 业务场景驱动 数据应用闭环 业务需求驱动 数据业务融合 数据仓库建设 数据服务 阶段 应用场景 数据需求 参与方 价值体现 存储计算 数据组织 Data 1.0 、 Data2.0 “ 描述过去，看结果； 看了，然后呢” 报表 明确 ” 单一智能决策业务 应用场景 明确 系统（决策） 业务和 IT （实施） 面向业务系统 的优化升级 Hadoop 生态 选型：开源 Hadoop 、 CDH 、 HDP 等 面向业务主 题的指标体 系（准实时、 预测类指标） Data 3.0 “ 更多数据驱动业务、 更多活数据互通流动 应用、统一数据服务” 多元化场景：报表、 产品推荐、个性化 风控 迭代 系统（决策） 业务和 IT （实施） 面向业务创新 与快速需求响 应 Hadoop 生态 选型：开源 Hadoop 、 CDH 、 HDP 等 面向场景驱 动的数据资 产体系 企业数据应用演进路径 数据中台定义 数据中台是一种战略选择和组织形式，通过有型的产品支撑和实施方法论，解决大企业面临的数据孤岛、数据维护混乱、数据 价值利