制造行业 IT 基础架构转型 方案与实践 更稳定，更安全，更智能。 覆盖从总部到工厂的核心业务承载，灾备体系建设 等多种场景，SmartX 榫卯企业云平台全面支持制造 业智慧工厂建设与数字化转型，确保生产就绪与业 务连续。 方案解读 • 制造行业 IT 基础架构现状分析 • IT 架构转型技术路线深度分析 • SmartX 榫卯企业云平台关键能力解读 • 5 大应用场景与 10+ 家客户实践 家客户实践 目录 制造行业 IT 基础架构现状与转型挑战 IT 应用投入将持续快速增长 3 业务需求逐渐多元，IT 基础架构团队面临多重挑战 5 IT 架构转型方向与路线选择 不同规模企业对 IT 架构的要求 6 选择公有云还是私有云？ 7 SmartX 榫卯®企业云平台：让企业自建云更简单 一套平台满足企业自建云的各阶段需求 8 为什么选择榫卯®企业云平台 9 多样化产品组合，满足不同阶段转型需求 多样化产品组合，满足不同阶段转型需求 10 五大典型场景与丰富案例实践 构建具备全栈能力的企业云平台 11 某服装行业龙头集团：从基础替代到全栈升级的企业云建设之路 宝信软件：以超融合和分布式存储双架构驱动宝武集团 IT 基础架构整体升级 信义玻璃：部署分布式防火墙，构建数据中心双活集群 承载 MES 等核心业务系统 19 扬州国宇电子：承载全部核心业务，以 IT 升级赋能业务发展 明日控股：承载中台核心数据库，加速数字化转型

制造行业 IT 基础架构转型 方案与实践 更稳定，更安全，更智能。 覆盖从总部到工厂的核心业务承载，灾备体系建设 等多种场景， SmartX 榫卯企业云平台全面支持制 造 业智慧工厂建设与数字化转型，确保生产就绪与 业 务连续。 • 制造行业 IT 基础架构现状分析 • IT 架构转型技术路线深度分析 • • 5 大应用场景与 10+ 家客 户实践 方案解读 目录 制造行业 IT 基础架构现状与转型挑战 IT 应用投入将持续快速增长 3 业务需求逐渐多元， IT 基础架构团队面临多重挑战 5 IT 架构转型方向与路线选择 不同规模企业对 IT 架构的要求 10 五大典型场景与丰富案例实践 构建具备全栈能力的企业云平台 11 某服装行业龙头集团：从基础替代到全栈升级的企业云建设之路 宝信软件：以超融合和分布式存储双架构驱动宝武集团 IT 基础架构整体升级 信义玻璃：部署分布式防火墙，构建数据中心双活集群 承载 MES 等核心业务系统

大数据基础平台建设方法 目录  大数据建设目的及建设方式  大数据方案解读  产品运行效果展示 企业内部的各种应用系统相互独立，企业应用系统没有统一的入口，一名 员工拥有多个账户 个人业务相关信息缺乏集中展现的地方，员工需要不断在各种系统之间频 繁切换 企业中的基础数据和主要数据有在不同的系统中都是重复，混乱的，没有 统一的入口 企业  核心信息的权威化  专门的维护点、审核点  创建流程、变更流程的记录  扩展信息的完善管理机制  企业规范的合法化  为IT部门进行整合提供技术基础 大数据管理的实质 大数据 基本档案 可根据需要挂接审 批流程的 可供多个异构系统 共享的 可通过封装服务访 问的 目录  大数据建设目的及建设方式

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 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 3 顾问指导组 李克强 中国工程院院士、清华大学教授 张进华 中国汽车工程学会常务副理事长兼秘书长 国家智能网联汽车创新中心执行主任 郭 磊 国家智能网联汽车创新中心常务副主任 公维洁 中国智能网联汽车产业创新联盟秘书长 陈山枝 中国信息通信科技集团有限公司副总经理、总工程师 移动通信及车联网国家工程研究中心主任 侯德藻 交通运输部公路科学研究院智能交通研究中心主任 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、中国信息通信研究院、公路院、阿里云计算有

T/GITIF 019—2024 低空经济 基础术语 Low-altitude economy – Basic terminology ICS 03.220.50 CCS V53 团 体 标 准 2024 发布 2024 11 实施 发 布 T/GITIF 019-2024 ............................................................................................ 1 4 基础设施术语 .............................................................................................. 宇、张晓明、朴 莲花、丁俊、胡文、胡贤国、孟令航、王兴隆、孙泽鹏、李兵、曾俊健、闫玉龙。 T/GITIF 019-2024 1 低空经济 基础术语 1 范围 本文件规定了低空经济的基础术语。 本文件适用于低空经济行业管理、科研、生产、教育及其他相关领域。 2 规范性引用文件 本文件没有规范性引用文件。 3 通用术语 3.1 低空空域

企业 数字化转型架构 PRESENTED BY AGENDA Part 01 数字化转型必要性 Part 02 IT 架构转化的重要性 Part 03 如何实现双速 IT 软件正在改变世界，冲击传统业务领域 $6BN 金融行业 $26BN 酒店业 $50BN 交通服务 $53BN 在线媒体娱乐 $34BN 汽车行业 $3.2BN 智能家居 互联网企业的成功创新经验 Part 02 IT 架构转化的重要性 Part 03 如何实现双速 IT IT 架构转化的重要性 • 80% 的资源 被市场上 20% 的企业占有 • 不能“胡子眉毛一把抓”，而是要抓关键问题、关键人员、关键环节、关键岗位 IMPORTANT 20% UNIMPORTANT 80% IT 架构转化的重要性 • 风险小 • 业务角度，制约企业成长 • 技术角度，单速架构的高速增 长，“快速试错”可能导致严重 型，降低失败的风险 单速 ( 传统 )IT 架构 双速 IT 架构 稳态 风险规避 敏态 机会博取 业务流程固定，行 业规范成熟的业务， 通常采用商业软件 套件，通过 IaaS 和硬件保障高可用 性 探索中的商业模式， 需要不断是错能力的 支撑，通常采用开源 软件框架，通过 PaaS 和应用框架平 台来确保高可用性 同样的 IT 基础架构产品 2.1 总体设计 “ 双速 IT”

术和多媒体技术，以 资源数据库、方法库和知识库为基础，以地理信息系统、数据分析系统、信息表 示系统为手段，实现对突发事件数据的收集、分析、对应急指挥的辅助决策、对 应急资源的组织、协调和管理控制等指挥功能。 应急管理可分为平时和战时两个不同的反应状态，平时进行值班接报、预案管 理、应急资源物资管理、灾害监测预警、培训演练，完成支持基础数据、专业数 据、决策数据的采集、更新、查询、分析；在战时以GIS、视频监控、通信为基 。 近年来国家发布了一系列相关规范及要求。并把应急指挥系统(平台)做了明确的分类定义：应急指 挥场所系统、基础支撑系统与综合应用系统等(每个系统中还有很多分系统子项)，如下图所示： 二、应急指挥中心信息平台基础建设 应急指挥中心信息平台基础包括应急指挥场所和基础支撑系统两部分。平台是建立在计 算机网络和计算机服务器之上的，计算机网络系统是计算机技术和通信技术相结合的产 物， 警系统和自动灭火设施，应配置五管网气体灭火装置； 弱电工程：配置相应的KVM切换系统实现机柜智能化管理，建设机房自身安全防范体系，如：视频监控、门禁管理 、环境一体化监控系统等。 基础支撑系统建设 基础支撑系统：是指为实现信息通信和救援指挥所必须的通信和信息系统基础设施。包括指挥局域网子系统、有 无线通信子系统、移动应急指挥子系统，以及服务器、路由器、交换机、存储设备等。 1、指挥中心局域网 应急指挥

具身智能的基础知识 2025 年 9 月 11 日 R1 .0 版 目录 CONTENTS 具身智能 的基 本概念 具身智能 的发 展演 进 具身 智能 的核 心技 术 具身智 能 的产 业链 具身智能的基 本概念 PART ■ 具身智能的基本概念 □ 具身智能的定义 > 具身智能 (Embodied Intelligence) , 是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统。 我们也可以说，具身智能是 Al 发展到一定阶段的必然产物，是一种新的 A 范式。 ■ 具身智能的发展演进 □ 具身智能的五个阶段 > 无智能阶段：只能执行简单的预设任务，缺乏自主性和适应性； 基础智能阶段：开始具备基本的感知能力，能够对外界环境做出简单的反应； > 中等智能阶段：能够进行更复杂的感知和处理任务，如图像识别和语音识别； > 高度智能阶段：展现出较高的自主性和适应性，能够进行自我学习和优化，执行复杂的任务； (VLA) 大模型来驱动。 · 感知，是基于传感器反馈的信息，实时监测自身的位置、姿态、运动速度等状态，避免动作失衡。这是 一 个多模态数据融合的过程，难度极大 . · 在感知的基础上，再进行决策。决策算法需要根据具身智能的结构进行设计，常用的技术包括强化学习 ( 让智能体在交互中试错学习 ) 、模仿学习 ( 模仿人类动作 ) , · 大脑的本质就是计算芯