联的信息生态网络。其中，边缘云依托边缘云一体化底座的网关、数 据高速缓存技术、标准化分级共享接口及融合感知、协同决策与协同 控制标准件实现车端和路侧数据接收、处理、融合感知、精准决策及 管控，有效确保了感知、决策结果及控制指令能够迅速传递至网联车 辆，同时上传至区域云，并同步处理区域云下发的基础设施管控信息。 区域云通过标准化分级共享接口、区域云一体化底座内的网关和数据 库以及一系列标准件，有效地吸收、整合来自支撑平台、边缘云及第 车辆和云控基础平台提供的数据，运行在第三方平台上的应用，与区 域云之间互相共享数据。 云控基础平台内，主要涉及边缘云、区域云以及它们内部的各组 件，分别由蓝色和红色模块标识。边缘云包含的组件主要涉及：边缘 云一体化底座的边缘云网关和边缘云数据高速缓存、边缘云融合感知 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 45 标准件、边缘云协同决策标准件和边缘云标准化分级共享接口。其中 边缘云网关主要用于接收并处理车路原始数据、接收区域云下发数据； 享接口下发车、路或上传区域云；边缘云协同决策标准件则进一步基 于融合感知结果，对网联车辆的相关服务进行决策规划，并将结果通 过边缘云标准化分级共享接口下发车、路或上传区域云。 区域云包含的组件主要涉及：区域云一体化底座的区域云网关和 区域云数据库、区域云融合感知标准件、区域云协同决策标准件、区 域云交通管控标准件和区域云标准化分级共享接口。其中区域云网关 主要用于接收并处理相关支撑平台上报的数据或第三方应用共享数

头豹数据平台 • 各类公开资料 • 定量结合定性的方式进行多 层次多维度研究 白皮书撰写背景及内容摘要 数据来源：沙利文研究 本白皮书定义“企业级智能生产力”，是在工业级AI、大数据与自动化技术的底座之上，将企业的知识资产、岗位技能和业务流程深度智能化，与信息系统和业务链条 全面打通，并通过可信治理框架下的人机协同机制，重塑组织的决策逻辑、运作流程、人才角色与文化基因，使组织具备自我学习、自我进化、自我协同的能力，从而在 具备工程化落地可靠性的AI原生系 统能力（包括大语言模型 LLM、检 索增强生成 RAG、多智能体体系、 工作流编排），同时融合深厚的产 业级Know-How，不同于传统单点 工具式的流程优化，这类平台通过 智能体与全域数据底座的深度融合， 实现业务流程、人才管理与知识沉 淀的全面打通。 行业内企业在实践过程中，可搭建覆 盖知识资产—岗位技能—业务流程— 信息系统与业务链条全面打通的企业 级智能生产力平台，其中： • 组织能够实现端到端业务可视化、 实现人/业/效 全域协同 单一工具 协同性低 建立智能化绩效 与价值量化体系 人效难以衡量 构建全域数据 与知识底座 数据孤岛 • 跨系统、跨流程的数据聚合与知识沉淀，打通信息系统与 业务链条。 • 数据和知识能被统一建模、智能整合，并支持多场景复用， 成为组织持续优化和创新的底座。 • 通过将人力、业务与效能场景全面打通，把工具与流程直接 嵌入工作场景。 • 不同部门之间能够基于统一的数据与流程协同运作，实现真

构建、行业大模型、场景构建、页面用户体验 监控、专题行业数据库）、数据采购（三项清单梳理、大模型 技术服务）及配套硬件设备配置。平台完全依托全区 CIM 孪生 底座，充分利用区民意速办平台、AI 平台、大数据平台、物联 网平台等底座能力，为后期全区物业城市运营服务一体化运行 提供城管能力和先行样板。 四、项目经费 项目总投资匡算为 4,492 万元，其中工程建设费用 3,798.8 1 CIM 平台建设工作。要坚持立足应 用、政府主导、技术支撑的原则，做好统筹规划、数据共享归 集、数据治理等工作。还要进一步拓展 CIM 平台的应用场景 加快建设包括地下空间数据在内的全市统一数字底座，更好地 应用 BIM、CIM 等数字技术来推进超大型城市治理体系和治理 能力的现代化。会议提出了以下内容： 三、关于在 XX 区开展智慧城市物业街区试点工作 （十一）请 XX 区做好智慧城市物业街区试点工作，11 美好城区”“建立服务主体常态化考评机制”“建立服务项目品质化 监控机制”“创新打造多元化治理平台”。会议原则同意，区城管 和综合执法局立项建设全域治理物业城市一网统管数字平台， 平台建设应基于 XX 数字孪生 CIM 底座，围绕全要素清单、主 体清单、责任清单，构建城管指挥大厅应用、决策分析专题应 用、CIM 创新应用场景等内容实现一网统管、一屏看尽、一键 办尽。 本次项目建设的使用单位涵盖了城管、住建、应急、水

点 / 网络、员工 Data Lake ： 800+ 对象 7000+ 实体 100+ 万属性 CNBG 数据 50% 进底座 供应数据 95% 进底座 GTS 数据 60% 进底座 产品数据 90% 进底座 流程 IT 数据及其它 90% 进底座 数据统一采集入湖 推动数据入湖 ，实 现内、外数据的获 取 构建五大库，实现 五大关键业务对象 数字化 ，实现数据 资产主题库 组织主题库 时空主题库 资源主题库 事件主题库 智能数据湖运营平台 DAYU 数据 ETL 可视化开发 任务调度管理 权限管理 智能数据湖底座 接入园区个数100+ 构建园区8+ 个主题库 主题库含 5000+ 属性 数据集成开发从 15 天缩短到 1 天 数据应用开发效率提升 50% 数据分析由 T+1

......................... 31 （一）“制度”与“管理”双向互促，助推管理制度集约化 ......................... 32 （二）平台化构筑运行底座，驱动共性能力集约化 ......................................... 34 （三）以整治形式主义为基层减负为契机，推进政务数据集约化 ............ 在此基础上，加强数字政府集约化建设成为“十五五”时期数字 政府下一阶段转型升级的必经之路。一方面，随着“十四五”期间数 字政府基础设施和信息系统建设基本完成，支撑政府运行与公共服务 的数字化底座逐步完善，物理层面“能建、能上、能用”的问题逐步 解决，数字政府建设正进入以数据驱动、技术引领、智能协同、流程 重塑为特征的发展新阶段。另一方面，“十五五”期间，随着国家治 理体系现代化的深入 互支撑，共同构成数字政府建设的整体体系。其中： 数字政府建设发展研究报告（2025 年） 14 来源：中国信通院 图 3 我国数字政府共性结构框架图 基础设施层是数字政府运行的底座，主要以算力、云平台、网络 及集成支撑平台为核心，提供必要的计算、存储、通信和互联互通能 力。该层保障数字政府各类应用和服务的顺利运行，是实现政务数字 化的基础条件。 数据层以政务数据资源的汇聚、治理、共享和开放为重点，推动

. . . . . . . . . . 19 1.服务治理效能提升，群众体验仍需优化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.底座建设不断夯实，技术安全有待突破 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 3.统筹架构逐步成型，碎片管理有待弥合 . . . . . . . . 从“经验驱动”迈向“数据智能驱动”。数据作为关键生产要素，与 人工智能共同重构政务服务、社会治理与决策支撑体系。其一，数字 政府破除信息孤岛状况，借助数据分级开放与跨域共享，构建全域互 联的“数据底座”，达成核心数据归集与场景数据汇聚，为政务决策 提供精准依据。其二，人工智能加速数据价值转化进程，通过智能算 法挖掘数据要素潜在价值，实现从“被动响应”到“主动预见”的转 变。人工智能深度融入 完善理论体系，实现以评促建 明确国家最新政策要求，精准把握数字政府发展趋势走向，围绕 数字政府各专项领域，构建全面的评价体系，形成了以应用成效达成 度、统筹管理完备度、数字履职成熟度、数智底座支撑度、运营运维 保障度五大维度为主体框架的评价指标体系。基于此，实现对数字政 府建设各领域、各层级的系统评估，精准识别建设与运营过程中的优 势与不足，引导各地区进行自我审视，构建“效能监督－问题整改－

................... - 20 - 6、构建安全韧性防护体系 ................................... - 22 - （五） 四大能力构筑城市数智底座 ............................. - 23 - 2 1、算力能力 ............................................... - 23 体”。在城 市数字化转型建设阶段，以试点牵引数字化转型，推动重大场景落地建设，实现 工作任务化、任务项目化、项目场景化。江苏省开展江苏省城市全域数字化转型 试点工作，面向城市数据体系、城市数字底座、城市数字服务等五大方向，组织 开展城市全域数字化转型市、县两级试点。在城市数字化转型运行阶段，制度环 境弹性包容，激发创新活力持续迸发。各地也在积极探索数据授权运营、数据资 产入表等模式，公共数据授权运营政策相继发布，截至 进步，产品数量迅猛增长，应用场景持续扩大，中国企业在大模型相关软件、硬 件和服务的总投资规模同比增长超过 80%，显示出强劲的市场需求。 算力底座持续夯实。算力规模大幅提升，我国先后发布《国家数据基础设施 建设指引》、《算力互联互通行动计划》，持续推进算力底座建设。在政策和需 求的双重推动下，算力规模大幅提升，截至 2025 年 6 月底，我国智能算力规模 已达 788EFLOPS，全国算力中心平均电能利用效率（PUE）降至

GDP 增长贡献率达 67:7% , 是带动经济发展的核心力量。 构建智慧城市，是发展数字经济的重要手段 , 数字经济是由 · 数字产业 \” 和产业数字化“构成 . 智慧城市构建的基础设施、数字底座、中 枢能力等，其本身是数字化产业同时 ，又可以对其他产业构成贡献。 Q 新型智慧城市 改盖民生 建设目标 数 据架 构 产业体系 运营模式 安全体系 01 城市发展的需求 ■ 构建智慧发展体系 ，优化科学决策水平 ■ 提升城市运营效率 02 经济发展的需求 ■ 基础设备、数字底座、智能中台等为智慧城市 的高质量经济发展提供重要途径 03 城市治理的需求 ■ 数字化治理与科学辅助决策成为城市治理常态 化手段，实现横向到边、纵向到底的有效治理 04. 信息安全的需求 构 新型智慧城市总体框架 新型智慧城市的建设将面向未来 ，采用 “ 1+1+1+4+3 ” 的系统框架 ， 即 ： “ 一 中心 ”、“ 一底座” 、 “ 一 大脑 ”、 u 四服务 ”、“ 三 体系 ” 。以城市 运营中心为载体 ，以数字底座为支撑 ， 以城市大脑为核心 ， 结合数字化建设标准体系 、安 全保障体 系 、城市运营体系 ， 由城市大脑统一管控 惠 民 服务 、精 准治

应用等所有应用，打造整个公司协同办公平台 ROMA:统一应用集成平台 整合企业核心应用SaaS生态，优化应用管理模式 匹配有通用性的华为IT内部应用能力，帮助企业构建生产经营管理体系 统一数字底座 应用SaaS化 协同办公 混合云基础设施 • 相同的云服务使用体验 • 相同的技术架构及接口 客户的防火墙内 Huawei Cloud Amazon 私有云数据中心 具 体 问 API C 内网 应用到应用间、数据、消息、API、流程集成 A B C D 公有云到私有云、云多云之间的协同 企业到企业，跨企业数据交换 设备到设备、OT和IT间的融合 打造统一数据底座，帮助企业构建端到端的智能数据系统 DAYU 数据集成 DAYU可管理丰富的数据源类型Native生态接口 实时 实时 接入 离线 离线 迁移 第三方 第三方 工具 DAYU平台：一站式数据运营平台 DAYU 数据服务 Serverless架构 Serverless架构 面向多种任务，最新的大数据和AI能力 • Serverless，根据负载自动伸缩 • 原生接口，企业应用无缝迁移 数据湖底座 数据采集 采集，同步 数据资产 数据血缘，全局视 图 数据规范 数据表/模型设计， 约束规则定义 数据服务 支撑业务主题/画 像/指标的访问查 询检索 数据治理 标注，智能ETL，

本文探讨了将流程工业智能工厂的核心工业软件与新一代人工智能的大 模型技术结合的新路径. 基于此, 本文提出了工业大模型赋能的新型流程工业智能工厂核心工业软件 体系. 该体系构建了基于大语言模型的工业大模型, 其架构分为模型底座层、公共能力层和业务应用 层. 其中, 公共能力层提供时序数据、图像数据、文本数据等多模态处理能力, 业务应用层则结合具体 业务场景开发了多种类型的智能体, 包括图表智能体、低代码智能体、感知智能体、分析智能体、诊 首先是模型底座层, 其次是公共能力层, 最后是业务应用层 [31,36,37], 整体架构如图 3 所示. 模型底座层采用 DeepSeek R1, DeepSeek V3, Qwen 等大语言模型, 公共能力层提供了处理工业业务所需要具备的多模态能力, 包括时序数据能力、图像 数据能力、文本数据能力. 在业务应用层, 需要结合具体业务场景开发智能体. 3.1 模型底座层 模型底座层是工业大模 本地部署虽面临硬件和运维成本, 但可通过蒸馏或微调优化模型, 在提升专业性与准确性的同时 降低资源消耗. 模型选择需综合考虑效能、参数规模、语言支持、多模态能力及授权条款等. 为支持高频调用场景, 模型底座层需提供统一且弹性的 API 接口, 支持 RESTful, gRPC, WebSocket 等协议, 以适应不同的应用场景, 如请求 – 响应、串流传输或实时交互. 进一步的, 对于该 API 开发