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，

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

与可 再生能源利用通用规范》GB 55015 的规定； 3 园区场地和地质条件适宜、且经技术经济分析合理时，可采用地源热泵 系统；当具备中深层地热利用条件、且技术经济分析合理时，可利用其作为供 16 暖空调热源。地源热泵、中深层地热利用，均不应对地质构造、地下水系等产 生不利影响； 4 园区采用空气源热泵时，机组性能应在符合现行国家标准《建筑节能与 可再生能源利用通用规范》GB 主要建筑物。次浅层地下空间主要安排干线综合管廊、地下市政场站、轨道交 通车站和区间隧道、地下物流仓储设施等基础设施。次深层及深层地下空间在 不能取得较好的社会、经济效益和开发条件尚不成熟时，近期进行战略预留， 作为战略资源予以保护。当次深层、深层地下空间有条件利用时，宜为设置防 洪排涝设施、数据中心、重要防灾设施等大型战略性工程预留建设空间。深层 地下空间应注重保护地下水资源、地下岩层和地下生态环境等，以保障地下空 间的稳定性和安全性。 的相关规定； 3 浅层地热资源指地表以下 200m 深度范围内，在当前技术经济条件下具备 开发利用价值的蕴藏在地壳浅部岩土体和地下水中温度低于 25 ℃的低温地热 资源，中深层地热资源指蕴含于中深层岩土体中,具有开发利用价值的地热资 源，深度一般可达 2000m~3000m。地热资源和可开采量的保证程度应按现行国 家标准《地热资源地址勘察规范》GB 11615 的相关规定执行，浅层地热能的利

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

年中国工业机器人产业规模 将增长至 1052.6 亿元。  服务机器人将针对更深层的需求精准开发产品服务。近年来 中国服务机器人产品品类和实用性不断提升，但目前更多为 一种人类的“辅助工具”执行简单任务，2023 年中国服务机 器人产业规模为 253.2 亿元。“十五五”时期，中国服务机器 人将针对用户更深层的需求精准开发产品和服务，持续提升 智能化水平、着力开发生态集成、持续提升自主品牌影响力，

故障现象，传统排查方式效率 低下，影响重要业务流程。 缺乏端到端追踪能力 现有监控缺乏端到端追踪能力，无法关联前端操作与后端异常，对数据库慢SQL、消息队列堆积、JVM资源耗尽等深层问题缺乏有效分析 手段。 背景分析 1 全栈监控覆盖与多维拓扑可视化 覆盖中国铁塔580台主机、1353个实例及43套核心业务系统（含财务系统/OA系统/4A系统等），基于监控数据自动生多成多维拓扑视图 高效的前置通知与预警机制 将问题发现化被动响应为主动预防 全栈监控解决方案 对各类实体对象的纳管与深层次观测，优化服务 器资源配置，实现业务系统的深度重构 应用效果 对各类实体对象纳管观测，优化服务器资源配置 依托Bonree ONE对各类实体对象进行纳管和深层次观测，中顺洁柔能够精准监控并剖析每个应用服务的生命周期、资源消耗情况及使用 频率，从而了解每个应用的实际

2%，可再生能源投资占比跌至能 源总预算的 19%。这种集体性政策倒退已产生连锁反应——全球碳价体系出现割 裂，发展中国家清洁技术引进进程延缓，国际气候治理陷入“高承诺-低执行” 的信任危机。深层次矛盾在于，碳中和目标与短期经济利益的结构性冲突在能源 通胀周期中被急剧放大，政治短视正侵蚀《格拉斯哥气候公约》奠定的多边协作 根基。 欧美绿色贸易壁垒加速升级，对中国高碳产业链形成系统性压制。欧盟《电 月美商务部启动“气候倾销调查”，对中 国光伏组件、电解铝等产品征收临时性“碳边境调节费”（税率 4.6%-7.2%）， 并联合 G7 国家推进“碳俱乐部”认证互认，进一步挤压中国高碳产品国际市场 2 空间。深层冲击在于，中国出口导向型产业被迫加速“绿色断链”——头部企业 三年内需投入至少 8%营收用于碳足迹管理体系建设，而中小型供应商因无力承 担核查成本面临订单流失。此轮博弈标志着全球贸易规则从“关税壁垒”向“碳 足经济社会系统性绿色变革，通过健全碳排放双控制度、强化数字技术赋能绿色 转型等创新机制，加速构建资源集约型空间格局、培育绿色低碳产业体系、革新 清洁化生产模式和倡导简约适度生活方式，推动我国生态文明建设向更深层次、 更广维度迈进。 表 1 2024 年全局性主要双碳政策列表 时间 相关政策 主要内容 2024 年 3 月 国务院印发《推动大规 模设备更新和消费品 以旧换新行动方案》

IaaS层 云基础设施（服务器、存储、网络、虚拟化） 图 1：工业互联网平台功能架构图 第一层是边缘，通过大范围、深层次的数据采集，以及异构数 据的协议转换与边缘处理，构建工业互联网平台的数据基础。一是 通过各类通信手段接入不同设备、系统和产品，采集海量数据；二 是依托协议转换技术实现多源异构数据的归一化和边缘集成；三是 当前来看，工业互联网平台已成为企业智能化转型重要抓手。 6 一是帮助企业实现智能化生产和管理。通过对生产现场“人机料 法环”各类数据的全面采集和深度分析，能够发现导致生产瓶颈 与产品缺陷的深层次原因，不断提高生产效率及产品质量。基于 现场数据与企业计划资源、运营管理等数据的综合分析，能够实 现更精准的供应链管理和财务管理，降低企业运营成本。二是帮 助企业实现生产方式和商业模式创新。企业通过平台可以实现对

够提取出图像中的边缘、纹理等特征；RNN 则在处理序列数据方面表现出色，如语音和 时间序列数据。利用多模态融合网络（如多层感知机、注意力机制），将多个模态的信息 进行融合。多层感知机可以对不同模态的特征进行非线性变换和组合，挖掘出更深层次的 特征信息。注意力机制则能够根据不同模态的重要性，动态分配权重，突出关键信息，从 而提取出更高层次、更具判别力的特征。 决策与自适应学习是多模态感知融合的另一个重要方面。基于融合后的特征，系统通 歌的 PaLI-X 等模型已证明，跨模态预训练可提升小样本场景下的泛化能力，加速技术普 惠化进程。 从感知到认知的跃迁：融合因果推理、神经符号 AI 等技术，多模态系统将从浅层特 征融合转向深层次语义推理。例如，结合物理规律模型（如刚体运动方程）优化机器人操 作策略，或基于多模态因果图诊断医疗影像中的病理关联，实现“感知 - 理解 - 决策” 全链条智能化。 四、 面临挑战 数 备）取得突破，但其大规模应用仍面 临技术瓶颈： 侵入式 vs. 非侵入式技术路径争议：前者需攻克生物排异反应与长期信号稳定性问 题，后者需突破低信噪比限制。 伦理与隐私边界：脑电数据包含深层意识信息，需建立数据脱敏标准与神经隐私保护 法规。 跨学科协同需求：推进神经科学、材料学与 AI 算法的融合创新，例如开发柔性电极 材料以提升植入安全性。 第四章 5G/6G 赋能的超低延迟感知

浅层、深层和混合模式 接入费决定了如何在分布式能源所有者和更广泛的能源系统之间分配接入配电网 的成本。分配这些成本有两种主要方法：浅层接入费和深层接入费，每种方法对 分布式能源部署和电网扩建都有不同的影响。 中国的分布式能源融合发展 第 2 章. 国际经验 国际经验启示 56 IEA. CC BY 4.0. 配电层面的接入费方法 方面 浅层 深层 混合/中度浅层 开发商只支付直接接 入资产（如接入最近 的变电站）的费用 开发商支付直接接入 和所有上游加固工程 的费用 开发商支付直接接入 资产的费用；一些更 深层的成本通过电价 分摊 成本分配 通过由所有用户支付 的电价，将更深层的 加固成本社会化 所有与接入相关的费 用均由接入方承担 根据具体规则，在开 发商与普通用户之间 分配成本 分布式能源/波动性可 再生能源发展激励 虽然大多数在输电层面实行浅层或深层接入费的国家/地区都有较为明确的规则， 但在配电层面，实行的制度可以是混合式的。 法国、瑞典和挪威等国在配电层面实行混合接入收费制度，体现了经济效率、公 平性和支持能源转型之间的平衡。通过普遍社会化电网成本（浅层方法），这些 国家降低了小型发电企业和产消用户的门槛，同时还要求引发本地重大升级的项 目承担这些特定费用（深层方法），确保对电网造成额外负担的用户支付相应的