车联网落地最佳模式 ——汽车 OBD 深层应用 国内汽车业竞争激烈， 各厂商一直谋求突破， 今天汽车在智能化应用和信息 化层面打造“车联网”概念。车联网概念一出就受到众多商家追捧，在狂热追捧 和艰难探索中， 车联网落地却不如人意？车联网落最关注的功能是 “汽车安全”、 “实时交通导航”、“娱乐和便民服务”， 但究竟什么模式才能真正让车联网落地， 这是我今天需要探讨的。 在市场经济社会所有的落地都离不开用户的认可，

现有安全监测手段局限性 供应链监管困难 应急处置效率低、执行难 防守服务目标 发 现 内 部 隐 患 发现企业内部关键信息基础设施存在的突出问题 和深层次漏洞隐患，检验企业的精准防护能力 检 验 安 全 防 护 能 力 通过设立深层次的演练，检验公司已建的安全防 护措施是否有效 检 验 检 测 预 警 能 力 检验企业内部网络安全监测发现、威胁预警、安 全防护和应急处置的主动防御和动态防御能力 对发生的安全事件实时进行应 急处置，确保业务连续性 护网演习裁判为主导，指导 现场攻击队员，对实战中可 能进一步深入使用的攻击手 法和攻击策略进行推演，发 现深层次的安隐患 裁判对实战演习进行全面总 结，凝练演习发现的深层次 安全隐患，并提出相应整改 意见 组织动员 工作统筹协调 制定防护任务、技术 应急处置、确保执行 外协人员安排、管理 流程管理与跟踪 实时跟进防护策略 立资产特征白名单， 发现安全隐患，减 少资产互联网暴露 面 设置安全监测产品， 提升内部网络安全 监测发现能力、预 警能力、应急处置 能力 实行边界防护 + 内 网防护机制，建立 深层次安全防御体 系，增强内网访问 控制 攻防演练 进行模拟攻防演练 （预演） 资产评估服务 网探 D01 （资产探 测） APT 检测系统 网防 G01 （主机防 护） 网哨 Z01 （

4.00 6.00- 8.00 10.00 12.00 14.00 16.00 18.00 20.00- 22.00 24.00 26.00 28.00 30.00L 深层水平位移数据 混凝土支撑 10 15 20 25 30 35 5 月 21 日 — 5 月 22 日 5 月 大临位置 华 扬居委 5# 基坑 3 层裙房 3# 东区基坑 # 基 坑 3# 西区其 坑 应用伺服 1# 基坑 2# 基 坑 中科路 伺服支撑 幼儿园 P19 测斜孔深层水平位移曲线 累计位移 (mm) -50 51015202530354045505560 第 1 道混凝土支撑 2 第 2 道伺服钢支撑 6 第 3 道伺服钢支撑 8 第 4 道伺服钢支撑 25 5 道支撑标高： -13.5m 5 道撑形成时间： 2017.7.8 34 36 38 一—三道支撑 — 四 道 支 撑 — 8 月 6 日 五 道 支 撑 P22 测斜孔深层水平位移曲线 累 计位移 (mm) -50510152025303540455055606570 第 1 道混凝土支撑 2 第 2 道伺服钢支撑 6 第 3 道伺服钢支撑

报告，把 工程智能作为建设数字中国的重点领域；美国、欧盟纷纷出台专项政策与法律框 架，加大研发投入、规范发展路径，全球范围内的战略布局与协同创新已然形成。 技术层面，大语言模型实现从表层流畅到深层认知的跨越，数字孪生、时空多模 态基础模型与工程场景深度融合，工程智能操作系统的核心架构逐步成型，让曾 经的技术构想正在变为现实。应用层面，智能建造的生成式设计、智能制造的预 测性维护、智慧城 在自然语言理解、代码生成和复杂推理等方面的能力上取得了跨越性的进步，能 从表面流畅转向深层认知功能，通过人机交互、自主规划、动态执行、调用工具 等智能体能力完成人类交付的复杂任务，正被深度集成到各类工作流程中，掀起 了生产力和效率的革新。这场由人工智能驱动的技术变革不但正在重新定义诸多 行业的工作方式，还将深刻地变革科研、教育、产业等众多领域的生产与发展模 式，在深层次上推动了社会经济结构的转型。 面对人工智能带来的巨 工程智能的核心愿景，在于通过平台化架构实现对工程领域的规模化赋能。 此处所提之“规模化”，其核心可凝练为三个关键词，分别是：“四个维度”“三 个层次”与“工程智能操作系统”[9]。本小节将重点阐述“四个维度”和“三个 层次”的深层内涵，而 “工程智能操作系统”，即实现工程智能规模化的统一 技术平台，将在第五章中进行详细阐述。 工程智能白皮书 AI for Engineering White Paper ©同济大学工程智

权 重 来 实 现[9-10]。优势在于从数据中学习的能力，善于处理复 杂的、模糊的问题。 1.1.2 主动学习 与传统结构化的知识获取方式相比，大模型采 用自监督学习方法，主动捕捉训练文本中更深层次 的特征和规律，而非在预设知识结构下的信息抽 取[11]，从而具有突破已有认知局限实现创新的潜能。 1.1.3 数值计算过程 模型通过优化其预测下一个单词（如 GPT）或填 充缺失单词（如 BERT）的能力，来调整多层神经网络 识，从而具有能够适应新环境并解决复杂问题的能力。 按照过去信息化建设经验，提升系统智能化水 平有两条路径：1）依靠对智能化应急装备设施的不 断更新换代；2）引入更多更强大的模型和算法对数 据进行更深层次的挖掘。前者的问题在于依靠设备 设施更新更多解决的是业务系统的效率问题，并且 技术进步如果仅仅是“穿新鞋走老路”的模式，终将 面临发展的瓶颈[23]。后者的问题在于模型算法更适 用于解决问题路径清晰的应用情景，而问题本身模 11卷 指 挥 与 控 制 学 报 满足不同利益相关者的需求，提供定制化、个性化 的知识输出[27]。 3.1.3 跨学科知识创新与应用 知识创新是对已有知识的深度挖掘、整合和创 新之上，实现更深层次的知识洞见和理解，这一过 程也称知识生产。应急管理领域知识创新涉及到管 理学、社会学、心理学、工程学、信息科学等多个学 科知识的交叉融合，是一种应用情境中的跨学科知 识生产，具有强烈社会弥漫性特点[24-25]。与单学科或

采集响应较慢 • 系统扩容改造工作繁 杂，扩容性差 • 设备接入增加，不断 扩容，降低平台稳定 性； • 海量数据存储，需不 断扩容存储设备。 • 传统大气监测方案对 数据进行展示，但对 数据的深层挖掘较少， 数据价值没有得到充 分体现 价格低廉、大规模 部署 实时性、扩容性好 支持大容量并发和 存储 数据解决能力 • 每个节点价格低，且 可满足空气质量监测、 数据传输功能，无需 昂贵的监测设备，和 • 分布式结构、完备的 数据接口和多重保障 机制，高效资源管理 和安全存储 • 提供数据一致性加工、 行业间数据融合、 • 数据搜索、数据订购等 服务 • 降低应用跨领域的复 杂性，挖掘数据的深层 次价值。 自建 型物 联网 应用 开发 案例分享（ 1 ）大气污染实时监控系统 传统大 气监测 方案 基于物 联网技 术的大 气监测 方案 12 案例分享（ 2 ）颗粒物、噪声管控方案

与管理需求，总体框架设计有4个核心要素， 即基础支撑、技术应用、业务功能和数据服务。 5G、大数据、移动物联网、云计算等信息技术 的创新发展，为医疗信息化带来更多机遇，未 来新一代信息技术与医疗信息化建设将实现更 深层次的融合 n AI医院信息化整体发展状况 由于行业尚未形成权威的标准及顶层设计，叠 加客户各项特殊需求的限制，导致行业产品及 服务标准化水平低，不同厂商产品和技术尚未 形成统一标准，存在严重“数据孤岛”纤细那个， 环境 软硬件 网络 安全 数据驱动 技术实现 数据生产 技术迭代 n 5G、大数据、移动物联网、云计算等信息技术的创新发展，为医疗信息化带来更多机遇，未来新一代信 息技术与医疗信息化建设将实现更深层次的融合 医院信息化建设的核心目标是满足其实际业务需求和满足其运营管理需求。为实现业务需求与管理需求，总 体框架设计有4个核心要素，即基础支撑、技术应用、业务功能和数据服务。基础支撑部分是实现医院信息 展，内涵与功能得到强化，服务范围不断延伸。 未来预计到2028年，市场规模将进一步扩大至1,015.9亿元，物联网、大数据、AI、5G、云计算等新一代信 息技术与医疗信息化建设在未来两年将实现更深层次的融合，将创新医疗诊断与决策的方式和渠道，变革医 疗信息共享和服务模式，推动智慧医疗持续发展。预计未来3-5年，云计算平台将成为中国特色医疗健康服 务体系运营的基础平台，医疗信息系统将会全面向

品服务、数智技术等要素融合中加速构建系统性能力，将帮助企业在激烈的市场竞争 中掌握话语权。 中国企业在数智化征程中经历了从探索到攻坚的关键转折，政策的引导支持与市 场的需求牵引，共同推动了数智化转型的加速落地，同时深层次的矛盾也逐渐凸显： 战略解码断层、业技协同壁垒、价值量化困境，让众多企业陷入“深化转型转不动” 的共性困局。而如何科学评估转型成效、精准定位发展阶段，成为企业突破瓶颈、实 现可持续增长的关键 势在必行 中国联通开展转型评估的核心动因 中国联通已进入数智化转型深水区，面临战略执行穿透、客户极致体验、端到端 畅通运营、数智技术应用、转型价值量化五大核心挑战。深度洞察企业智能化转型中 的深层需求，系统破解转型面临的核心挑战，成为企业突破瓶颈、释放数智潜能的关 键前提。 战略执行穿透不足，资源配置未实现精准匹配。中国联通结合企业自身业务特点， 制定企业的数智化转型战略规划，系统性的开展战略解码、明确落地路径，但在战略 不同业务线、不同渠道的数据尚未完全拉通，叠加客户互动与反馈机制滞后，直接影 响客户的全生命周期体验。一是客户画像不全面，客户数据分散在不同部门，客户浏 览偏好、线下消费记录、客服咨询内容未互通，无法精准洞察客户深层需求，产品推 荐准确率较低；二是在客户体验优化方面，智能工具赋能客户运营不足，获取客户的 真实反馈并作出改进往往存在滞后性，亟待构建 AI 驱动的客户实时反馈体系，实现全 域全链路客户服务的实时响应与动态优化。

描冒助 a 监测内容： 倾斜监测——整体倾斜 沉降监测——周边主体沉降 地下水位监测——基坑地下水位 应变监测——基坑混凝土应变 土体深层水平位移监测——基坑土体水平位移 基坑监测 盒式固定测斜仪 东 压差式变形测量传感器 / 静力水准仪 土体深层水平位移监测 基坑地下水位监测 基坑水平位移测 安装环境和数据展示示例： 振弦式孔隙水压计 / 渗压 计 基坑监测实拍照片：

状态、行为 > < 状态、行为 > 对象 实体 功能 行为模式 关联 …… 孪生体对象 物理对象 用途： 自动或人工干预物理对象，更好满足业务目标 扩展： 基于业务需要的深层次知识获取与表达 基础： 对象在业务活动中演化的数字化表达 数字孪生体 行为状态 静态构成 子部件 协作对象 协作方式 T+2 T+1 传感与数 采 Pera Corporation 简单系统对象 ， 在过程 原理上两者间 存在本质 的差异。 体系工程源于系统工程，但高 于系统工程，是解决系统工程 解决不了的体系问题。 体系工程 SoSE 是系统工程 SE 的更深层次应用 10 数字孪生业务架构：