车路云一体化系统云控基础平台参考架构 1 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 2 版权声明 本白皮书版权属于中国汽车工程学会，并受法律保护。 转载、摘编或利用其他方式使用本调查报告文字或者观点的 应注明来源：“车路云一体化系统云控基础平台参考架构”。 违反上述声明者，中国汽车工程学会将追究其相关法律责任。 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 交通运输部公路科学研究院智能交通研究中心主任 辛克铎 国家智能网联汽车创新中心副主任 姚丹亚 清华大学自动化系工程研究所教授 孙棣华 重庆大学自动化学院教授 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 4 参研单位 清华大学、国家智能网联汽车创新中心、中国汽车工程学会、智 能绿色车辆与交通全国重点实验室、云控智行科技有限公司、北京车 网科技发展有限公司、 智能汽车创新发展平台（上海）有限公司、先导(苏州)数字交通产业 投资有限公司、江苏未来都市出行科技集团有限公司、达索析统（上 海）信息技术有限公司、东风汽车集团有限公司 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 5 编写组成员 卜德旭 曹 恺 常雪阳 陈 磊 陈天桢 陈一鹤 褚文博 崔 艳 董亚春 杜孝平 高博麟 葛雨明 姜 川 孔伟伟

在数字化和人工智能驱动能力已成 为必备基础的世界中，这是实现成 本节经、增强安全性、简化流程和 下一代客户体验的唯一路径，也是 达成战略目标所必备的。 您已在探索如何让这一愿景变为现 实。但是，在您和期望达成的成果 之间依然存在着诸多障碍。 这些障碍可能包括： 投资回报率的不确定性：难以量化云迁移带来 的敏捷性、可扩展性和成本节约等优势。 遗留系统的解耦：对老旧基础设施或定制化应 用程序进行有效的迁移与现代化改造，需要专 III、HIPAA）和数据主权 问题，使一些利益相关者对迁移敏感数据持谨 慎态度。 对业务中断的担忧：为了在迁移过程中避免运 营中断，专业的指导与支持必不可少。 多云管理的复杂性：在多个云服务和基础设施 提供商之间平衡工作负载，会增加集成、治理 和成本管理方面的复杂性。 迁移规划不足：详细的路线图对于消除不确定 性、避免延误及确保战略协同而言至关重要。 技能缺口与准备不足：团队往往缺乏管理云环 型项目的关键数据点与研究发现，有助于量化 我们能助您释放的商业价值。 我们希望这能帮助您在企业和组织 内部清晰地传达云转型的价值，并 凝聚各方对我们共创战略的支持。 7个月即可收回投资 IT 基础设施团队效率 提升 39% IT 运营成本效益提高 9% 高效率： 应用迁移至亚马逊云科技的 速度提升 46% 应用开发团队生产力 提高 21% 新产品和服务交付速度 加快 21%

........................................................59 1 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 4.1.3 基础库及主题库建设............................................................................................ ............................................................................... 118 4.4.2 Z 务 GIS 基础平台................................................................................................. 1.2 建设背景及政策依据 加快推进规划已明确的重大工程和基础设施建设，其中要加快 5G 网络、数据中心等新型基础设施建设进度，“新基建”概念呼之欲 出。 “新基建”是服务于 GJ 长远发展和“两个强国”建设战略需求，以 技术、产业驱动，具备集约高效、经济适用、智能绿色、安全可靠 的现代化基础设施体系。近年来，我们高度新型基础设施建设，不 断加快并完善 5G 基建、大数据中心、人工智能等领域的“新基建”建

核心生产力。从海量数据处理到人工智能训练，从云端服务支撑到边缘场景落地，算 力基础设施的规模与复杂度呈指数级增长，其稳定运行与高效管理已成为关乎企业核 心竞争力与社会数字化进程的关键命题。在此背景下，传统 IT 运维模式面临着从硬件 设备到软件系统、从单一架构到多云环境、从被动响应到主动预防的全方位变革挑战， 亟需构建一套适配算力时代特征的系统化运维体系。 当前，算力基础设施正经历着通算、智算、边缘计算多态融合的发展阶段，高密 20%以上，凸显出科学运维体系 的核心价值。 本白皮书旨在系统梳理算力运维的技术框架与实践路径，为行业提供兼具前瞻性 与可操作性的参考指南。基于我们在算力基础设施领域多年的技术积累与项目经验， 本白皮书聚焦算力运维的全生命周期管理，涵盖从基础设施到 IT 设备、从软件系统到 数据应用的全维度运维场景，构建了包含组织架构、技术体系、评价指标在内的完整 能力模型。我们希望通过分享在电气系统冗余设计、液冷技术运维、AI 据安全防护等关键领域的实践经验，为行业同仁提供切实可行的解决方案。​ 本白皮书的研究范围覆盖算力运维的核心技术域与服务场景，具体包括六个主要 部分：（1）概述章节阐释算力基础概念与行业发展现状，剖析算力运维与传统运维的 本质区别；（2）算力运维服务章节详细阐述基础设施、IT 设备、软件系统、数据应 用、安全合规、灾备应急及绿色节能七大运维模块的具体内容与操作规范；（3）能力 体系构建章节从组织架构、岗位能力、

16 .4 网络爬虫 17 .4.1 数据流 18 .4.2 事件驱动网络 19 第 4 章 数 据 存 储 20 . 20 .1 基础库 20 .2 主题库 21 .2.1 建立完善行业大数据技术标准 21 .2.2 项目库的建立 21 .2.3 投资人数据库的建立 22 .2.4 29 .1.2 基础资源库资源监管 29 .1.3 基础资源库数据报表统计 30 .2 数据质量管理 30 .2.1 数据质量监测 30 .2.2 数据质量评估 31 .2.3 问题数据追溯反馈 32 .3 元数据管理 32 第 7 章 数 据 服 务 总 线 34 . 34 .1 基础数据服务和接口 .1 建设背景 数据是国家基础性战略资源，是 21 世纪的“钻石矿”。党中央、国务 院高度重视大数据在经济社会发展中的作用。中共中央总书记习近平强 调，大数据发展日新月异，我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、 力争主动，深入了解大数据发展现状和趋势及其对经济社会发展的影 响，分析我国大数据发展取得的成绩和存在的问题，推动实施国家大数 据战略，加快完善数字基础设施，推进数据源整合和开放共享，保障数

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 育差距。 面对技术适配、伦理安全与常态化应用等挑战，产业 界应推动AI装备从工具属性升级为教育变革的赋能者。 我们亟需共建安全、开放、创新的产业生态，让智能 技术真正服务于立德树人的根本任务，为构建人人皆 学、处处能学、时时可学的学习型社会奠定坚实基础， 共同塑造引领未来的教育新形态。 师生全面成长，共同迈向AI与教育高质量融合新纪元。 产业界应推动AI装备从工具属性升级 为教育变革的赋能者！ 柯清超 华南师范大学教授、博士生导师 教育部基础教育信息化教学指导专委会委员 李玉顺 北京师范大学教授、博士生导师 教育部基础教育教学指导专业委员会委员 面向未来，智慧教室承载着素养导向 育人为本的时代使命！ 著名教育专家观点 产业领军人物观点 人工智能正在重新定义教育的未来。其核心在于通过 在政策牵引下，AI技术从教育工具加速向生态重构迈 进。它突破千人一面模式，通过多模态分析构建个性 化学习路径；以双主体教学让AI承接基础辅导，教师 聚焦创新培养。同时依托教育新基建，AI打破资源壁 垒，实现教育普惠，既回应政策要求，也奠定未来教 育技术基础。 这种技术演进推动教育体系向灵活开放变革。AI成基 础设施后，教师转型为学习架构师，教育从课堂中心 转向学习者中心。 最终，融合不仅提升教育质量，更以技术赋能缩小差

在人工智能、云计算、大数据等新一代信息技术加速融合的 背景下，数据中心作为算力基础设施的核心载体，已成为推 动全球数字经济发展的战略基石。 中国作为全球最具活力的数字经济市场之一，数据中心产业 正迎来规模扩张与结构升级的双重机遇，同时也面临着绿色 低碳转型、区域协同发展等关键挑战。 为应对上述挑战，数据中心必须重塑电力供应与基础设施策 略，采用包括用户侧发电、微电网和先进储能在内的多元化 方案，加速部署，增强韧性。 数据中心服务器的用电增长将呈现显著的结构性特征：其中， 50% 的用电增长将来自高性能服务器，年均增速达 30%。而 传统服务器仅贡献约 20% 的用电增长。此外，约 10% 来自 其他 IT 设备，约 20% 来自如冷却系统等基础设施。 从区域视角来看，中国和美国将成为数据中心用电增长最显 著的两个国家，预计到 2030 年合计贡献全球近 80% 的增长 量。未来几年，美国、中国和欧洲仍将是全球数据中心用电 量最大的地区。与此同时，以东南亚为代表的其他地区也在 主要集中在北美地区。此外，小型模块化核反应堆（SMR） 等新型清洁能源技术也开始受到关注，首批商业化项目有望 在 2030 年前后投入运行。 数据中心行业在人工智能发展的推动下呈现快速增长态势， 但在一些发达经济体地区，电力基础设施却成为关键瓶颈。 国际能源署警告称，若未能及时应对潜在挑战，约 20% 的数 据中心规划项目或将遭遇建设延期。 当前，无论是发电侧还是用电侧，电网接入的周期普遍较长， 审批流程日趋复杂；在一些先进经济体地区，新建长距离输

酝酿阶段 十九届四中全会 首次公开提出“数据可作为生产 要素按贡献参与分配” 《关于构建更加完善的 要素市场化配置体制机 制的意见》数据被正式 列为新型生产要素 国务院发布《关于构 建数据基础制度更好 发挥数据要素作用的 意见》。 十九大报告提出“推动 大数据与实体经济深度 融 合 ” 中国大数据政策 元年 国务院印发 《促进大数据发展的行动纲要》 工信部发布《大数据产业发展 ，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 “ 实施国家大数据战略，构建以数据为关键要素的数字经济，加快建设数字中国。” “ 将数字技术广泛应用于政府管理服务，加强公共数据开放共享，推动数据资源开发利用，提高数字化政务服务效能。” 推动实施国家大数据战略 ，加快完善数字基础设施 ，推进数据资源整合和开放共享。 讲话： 在十九届中央政治局第二次集体学习时重要讲话： 实现政务数据共享交换还远远不 够 数一源”确权问题，信息化建设缺乏有效的数据支撑。 第 4 页 政策背景 n 中台是一个基础设施，其以底层的稳态保障上层的敏态，以公共的建设保障各业务线的使用，以当前的重投入保障未来的高产出。 n 中台典型特点： - 数据汇聚打通，解决跨部门协作障碍、业务数据孤岛问题。 -

定义定位—定位 数字孪生水利是充分运用物联网、 云计算、 大数据、 人工智能、 虚拟现实等新一代信息技术， 建设数字孪生 流域、 数字孪生水网、 数字孪生水利工程等新型基础设施， 实现流域防洪、 水资源管理与调配等 “ 2+N” 业务应用 “四预” ( 预报、 预警、 预演、 预案 ) 功能的综合体系， 提升水利治理管理数字化、 网络化、 智能化水平， 优化调度的新型基础设施。 数字孪生水网是以物理水网为 单元、 时空数据为底座、 数学模型 为核心、 水利知识为驱动， 对物理 水网全要素和水利治理管理活动全 过程进行数字映射、 智能模拟、 前 瞻预演， 与物理水网同步仿真运行、 虚实交互、 迭代优化， 实现对物理 水网的实时监控、 联合调度、 风险 防范的新型基础设施。 数字孪生流域是以物理流域为 瞻预演， 与物理流域同步仿真运行、 虚实交互、 迭代优化， 实现对物理 流域的实时监控、 发现问题、 优化 调度的新型基础设施。 一 定义定位—定义 预报 基本内涵是以流域为单元， 遵循客观规律， 在总结 分析典型历史事件和及时掌握现状的基础上， 根据业务 需求， 采用基于机理揭示和规律把握、 数理统计和数据 挖掘技术等数学模型方法， 对水安全要素发展趋势做出