一体化系统云 控基础平台功能场景参考架构。同时，在《车路云一体化系统云控基 础平台功能场景参考架构 1.0》的基础上，参照《“车路云一体化系 统”建设与应用实施方案图》的定义与要求，对实现云端与车端设备、 云端与路侧设备之间的交互数据项及通信协议进行修改与完善，确保 架构设计的全面性和一致性。 1.3 目标 面向构建先进完备的智能汽车基础设施的需求，本白皮书旨在提 炼出一套适用于车 搭建智能驾驶仿真测 试环境需求 19 《附录 A.2. 1. 12 智 能网联车辆-搭建智能仿 真测试环境需求图》 Stk1.13 智能驾驶远程云端接 管需求 14 《附录 A.2. 1. 13 智 能网联车辆-智能驾驶远 程云端接管需求图》 Stk1.14 智能网联车辆接入管 理需求 12 《附录 A.2. 1. 14 智 能网联车辆-智能网联车 辆接入管理需求图》 当网联车辆行驶在有限速要求的道路段或 者前方道路有限速要求时，云端将该道路 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 37 段的限速信息发送给网联车辆，限速信息 来自于地图自带的限速信息。 Snr.2 道 路 危 险 状 况 提 示 服 务 场 景 需求 车辆行驶前方有影响车辆安全的情况（桥 下积水较深、占路施工、能见度过低、路面 遗撒），云端向车辆下发道路危险状况提 醒。 Snr.3

以人为本 成功的关键在于以人为本 SAP 企业战略、文化和员工 利用技术赢得成功，实现可持续发展 SAP 云端人力资源管理亮点 人才管理 认知智能和分析 整体劳动力 核心人力资源和共享服务 协作、工作和学习 SAP 云端人力资源管理聚焦 人力资源转型和财务 SAP 云端人力资源管理：我们的立场 员工体验 主要的知识习得 成果、绩效和国际认可 展望未来 3 4-5 6 一轮的增长。 我们坚信，本次转型之旅能够为我们的客户提供清晰的洞察和宝 贵的经验。 Bersin by Deloitte 公司最近在最佳实践型案例研究中特别介绍 了 SAP 的内部人力资源转型计划：云端人力资源管理，并证实 SAP选择了有利于其客户和员工发展的正确途径。* 成功的关键在于以人为本 Stefan Ries SAP 首席人力资源官 成功的关键在于以人为本 | 员工、文化和技术是 实现可持续发展,并吸引高速增长领域的新人才。为实现企业目标,我 们开始采用全新的 SAP SuccessFactors 云解决方案,该解决方案更能满足当前和未来需求。 SAP 的人力资源数字化转型计划称为“云端人力资源管理”。我们在 2012 年收购 SuccessFactors 后 开启迁移之旅, 旨在将所有人力资源流程从企业预置型架构迁移至创新的 SAP SuccessFactors 人力资 本管理云架构。

亚马逊云科技云价值框架助力企业和组织能够 从五个价值支柱构建云计算的详细商业案例 点击下方按钮了解更多信息： 成本节约 员工生产力 运营韧性 业务敏捷性 可持续性 价值支柱 1 实现成本节约 在云端释放基础设施效率 将核心工作负载迁移至云端可以避免本地基础设施的大额固定支出， 降低计算资源的总拥有成本 (TCO)，从而实现成本节约。同时也消除 了为避免服务中断而过度配置计算资源的需求。 与此同时，核心系统的 这些技术将帮助您通过以下方式精减 IT 预算： 基础设施成本降低 2 IDC，《VMware Cloud on Amazon 在构建 VMware 混合云环境中的商业价值》，2024年 从本地系统迁移至可扩展的云端模式，降低基础设施与维护成本。 利用先进的解决方案和工具，如 Amazon Transform、Amazon Cost Explorer 和 Reserved Instances（预留实例），更有效地控制支出。 团队提供的支持与赋能。 22% IT 基础设施团队效率提高 3 32% 通用石油天然气公司将业务迁移 到亚马逊云科技云端后，总拥有 成本降低 52% 1. 2. 3. 4. 通用石油天然气公司 IT 基础设施运营成本 减半案例 该公司通过将 500 个应用程序迁至云端，通用电气旗下的 石油天然气业务公司将其基础设施总拥有成本 (TCO) 降低了 52%。团队重新审视并在多数情况下淘汰了传统流程，以此

JOY SMART AI 全智慧路口承载车路协同之核心关键解决方案 深圳市喜悦智慧数据有限公司 8 车联网示意图 只要自动驾驶汽车功能完善，实现车与人协同、车与车沟通、车与云端连接 都不是问题，难点在于车与路、路与云端之间的协同。由此，衍生出了新的技术 路线——车路协同，自动驾驶汽车的发展战略开始由车向路延展。 1.3、车路协同 车 路 协 同 （ IVICS ， Intelligent 全智慧路口承载车路协同之核心关键解决方案 深圳市喜悦智慧数据有限公司 10 是指车联网与智能车的有机联合，是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等 装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与人、车、路、云端等进行智能信息 交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现“安全、 高效、舒适、节能”行驶，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。 把“智能的车”与“智慧的路”相结合，即是智能网联。所以，不论是自动 绿灯，做出安全驾驶预警提示， 而且会在司机有闯红灯企图时智能启动刹车系统，在绿灯的时候提醒注意通行， 还可以在 112、119 等特勤车辆需要打开临时通道时预警提示。它将“行人、行 车、路口、云端”等交通参与要素有机地联系在一起，不仅让车厂获得更多的辅 助驾驶技术创新以支撑车辆获得比单车感知更多的信息，还有利于构建一个安全、 智慧的交通体系，促进汽车和交通服务的新模式新业态发展。 通过

一次性建设费用不包含：实施部署、培训、运维 01. 党建云视频直播 建设费用 资源库建设 上传 修改 删除 查看 建设云端资源库。所有的视频课件，图文课件均上 传到云端，党员在进行课件点播时直接从云端下载 课件，很大程度上优化了课件播放时的卡顿问题。 同时省去了各地方自行上传课件的时间，直接使用 云端资源库里的课件，是党员学习课件能够及时性 的学习到最新课件 02. 党建云视频点播 党建 TV/ 盒子

11%；从销售端看， 公司混凝土机械稳居国内第一，泵车市场份额达 50%，挖机市占率持续 提升成为国内第一（每年 2 个 pct 提至 2020 年的 28%）；从服务端看， 公司 98%的业务放在云端，数据整合形成的挖机指数可为企业决策提供 依据，前瞻性把握行业周期、调整生产节奏，售后服务响应时间缩短 95%， 大幅提升客户黏性。特别地，三一重工 2016 年前瞻布局工业互联网，体 外孵化树根互 2）从销售端看，三一重工混凝土机械稳居国内第一，泵车市场份额达 50%， 挖机市占率持续提升成为国内第一（每年 2 个 pct 提至 2020 年的 28%）； 3）从服务端看，三一重工 98%的业务放在云端，数据整合形成的挖机指数可 为企业决策提供依据，前瞻性把握行业周期、调整生产节奏，售后服务响应时 间缩短 95%，大幅提升客户黏性。特别地，三一重工 2016 年前瞻布局工业互 联网，体外孵化树根互 ................ 14 销售端：挖机国内市占率第一，整体毛利率超过卡特彼勒 ................................. 20 服务端：98%的业务放在云端，全方位提升服务效率 ........................................ 22 投资建议 .....................................

加入星球获取更多更全的数智化解决方案 ■ 智慧路口是传统交通路口的智能化升级形态，以物联网、人工智能、大数据、通 信技术为核心支撑，通过整合路侧感知设备 ( 如摄像头、雷达 ) 、智能控制终 端、数据传输网络和云端管理平台，构建起 “感知 –分析 - 决策 –控制 - 反馈” 的闭环系统。其核心目标是实现对路口车辆、行人、非机动车及环境的全域实时 感知、智能数据分析、动态决策调度，最终提升交通效率、保障安全，并为车路 算法部署 · 边缘 Al 算力支撑 6. 保障层：标准 与运维体系建设 · 标准规范制定 · 运维与评价体系 2. 网络层：低延 迟高可靠通信支撑 ·5G/CV2X 通信网络 · 边缘 - 云端互联 3. 数据层：全量 数据中枢建设 · 多源数据采集与融 合 · 数据存储与安全 3 、智慧路口总体架构 云计算 云平台 信号机 、检测器 信号灯 边缘计算 服务器 路侧 法库，能够处理更复杂的感知数据和执行更高级的决策，进一步减轻云端压力。 口云端平台智能化升级： 云端平台将更加注重宏观交通态势分析、跨区域协同优 化、交通策略仿真与评估、以及大模型的持续训练和迭代。同时，云端将提供 更开放的接口和更丰富的服务，支持更多第三方应用开发。 □ 车路云一体化深度融合： 随着车联网和自动驾驶技术的发展，智慧路口将与 车辆、云端平台实现更深层次的信息交互和协同控制，形成真正的车路云一体

使上行和时延满足实时闭环 经过多年的技术积累和产业实践，2026 年 AIoT 产业将迎来算力架构的根本性转变。端侧 AI 优先已经从技术探索阶段进入规模化部署的成熟期，标志着 AIoT 产业从"云端集中式智 能"向"端边云协同智能"的重大转型。这一转变不仅重新定义了智能计算的分布格局，更深 刻改变了整个产业的商业模式和价值创造方式。 端侧 AI 的崛起源于多重因素的共同推动。首先是数据隐私和安全需求的日益增长，越 来越多的企业和用户认识到，将敏感数据保留在本地处理的重要性。其次是实时性要 求的不断提升，工业控制、自动驾驶、智慧医疗等关键应用场景对毫秒级响应时间的 刚性需求，使得云端处理的网络延迟成为不可接受的瓶颈。第三是经济性考量，随着 端侧算力成本的持续下降和云端带宽成本的相对上升，在端侧完成大部分计算任务在 经济上变得更加合理。 而端侧 AI 的持续迭代，得益于算力、通信、存储等基础能力的协同优化。 图：端侧 的机器视觉质检系统可以在生产线上实时检测产品缺陷，检测速度达到每 分钟 1000 件，准确率超过 99.5%，相比传统的云端方案，不仅消除了网络延迟带来 的生产线停顿风险，还将部署成本降低了 60%以上。智慧城市场景中，搭载端侧 AI 的智能摄像头可以在本地完成人脸识别、行为分析、异常检测等任务，只将关键事件 和统计数据上传云端，大幅减少了网络带宽占用和存储成本。 · 3 图：端侧 AI 的价值重估矩阵，智次方研究院绘制

络。推进智慧校 园建设，探索数字赋能大规模因材施教、创新性教学的有效途径，主 动适应学习方式变革。面向数字经济和未来产业发展，加强课程体系 改革，优化学科专业设置。打造人工智能教育大模型。建设云端学校 普惠算力赋能教育行业研究报告（2025 年） 5 等。 部委层面发布文件，从算力行业和教育行业角度出发，部署算力 赋能教育行业数字化转型的重点任务。2023 年 10 月工业和信息化部 转型之后的发展方向和发展重要性。2025 年 4 月教育部等九部门出 台《加快推进教育数字化的意见》，明确提出加强人工智能等前瞻布 局，加快建设教育行业人工智能大模型，推动课程、教材、教学数字 化变革。探索建设云端学校、智造空间、未来学习中心，建设“人工 智能+X”国家级实验教学中心，构建新型教学组织形态等方向。 地方层面积极响应算力赋能教育发展方向，各地区出台政策鼓励 算力赋能教育行业发展。2024 年 2024 年 11 月算力已拓展至 86P。浙江大学与运营商、头部企业合作打造“西湖 之光”算力联盟，整合了本地大于 1000PFLOPS（FP16）的算力资源 与联盟成员数千 PFLOPS 云端算力。其次，在 AI 大模型出现之后， 越来越多的高校开始倾向于集中建设统一的大平台，以满足不同规模 的算力需求。并且，公有云和本地资源混合共建的模式越来越多，推 理算力和常规通用算力采用云服务会具有更高的性价比。三是高校算