智慧园区及重点区域安全防范解决方案 01 建设背景和需求 02 安全可视化管理 03 案例分享 目 录 CONTENTS PAGE — 3 — 智慧园区 - 基础设施分析 场景碎片化 系统独立化 数据无交互 应用无联动 PAGE — 4 — 智慧园区 - 安保现状分析 视频监 控系统 报警管理系统 门禁管理系统 员工管理系统 访客管理系统  各个系统独立运行：数据不共享，比如新增 探测器 交换机 抓拍机 面板机 访客系统 存储设备 管理服务器 视频结构 化服务器 人脸对比 服务器 视频质量 检测服务器 行为分析 服务器 数据挖掘 服务器 电视墙 服务器 大屏 客户端 DCCS-AIOT 综合管理平台 监测 干扰器 PAGE — 8 — 智慧园区 - 建设需求和目标 可视化的管理 建设需求 统一规划 建设目标 打造一智能可视化、感知化 仿真监控联动，保障园区安全 设备融合管理 系统联动管理 创新服务理念，提升服务效能 运营责任重，技术支撑和综合服务有待提升 车辆类型多，通行效率和安全管控有待提升 人员结构杂，配套服务和安全管控有待提升 园区面积大，入园导引和安全防控有待提升 运营效率低 管理模式落后 管理成本高 综合安防弱 业务创新难 园区管控和综合管理 缺少平台支撑 车辆安全管理 智能运维管理 PAGE — 9 — 智慧园区 -

数字化供应链规划及集成计划 现状评估报告 能力评估方法和目标 。 XX 供应链体系现状分析 战略愿景 供应链蓝图分 析 XX 供应链体系能力评 估 管理层访谈 供应链能力模 型 供应链能力评估 标准 领先实践能力 对标总结 XX 供应链能 力评估总结 XX 供应链体系 现状提升方向 结合内外部趋势， 开展持续的能力提升 XX 供应链建设 现状总结 所属层次 所属层次 维度 能力详细描述 评估问题 评分 备注 Vision&Strategy 供应链定位及目标，运营模 型 Describes the strategic vision of the intelligent supply chain 描述智慧供应链的战略愿景 如何描述供应链新盈利模式及创造新的价 值点 What best describes the organization's supply 以客户为中心的战 略，服务化系统开 发及部署；考虑供 应链打造成成为盈 利中心，以卖更多 产品体现价值 SC Innovation 供应链创新 Describe approach to fostering continuous innovation? And investmen on digital technology描述鼓励持续创新及对数字化技 术/能力投资战略 What

G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 京东物流超大规模仓储系统智能监控揭秘 付正全 架构师 G O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 目录 问题及挑战 1 超大规模监控系统解决方案 2 面向AIOPS的智能监控最佳实践 3 规划&展望 4 G O O P S 全 球 运 维 大 会 2 0 1 9 · 上 海 站 京东物流仓储系统监控的问题及挑战  仓储库房分布地域广  机器、应用数量多  资产变化频繁  监控对象种类杂  部署环境不一致  网络环境不稳定 目前京东物流在全国运营了约600个大型仓库，仓储设施占 地面积超过 1500万 平方米。同时印尼、泰国等国际化仓储 数量仍在不断增加 各地库房分布地域、国际化仓的大量投入运营，以 各地库房分布地域、国际化仓的大量投入运营，以 及各地网络运营商差异导致部分集群到监控服务端 的网络环境不一 物流相关业务的不断发展导致了频繁的开仓、关仓，从而导 致资产配置信息变化频繁 除了各地仓储库房的机器外，京东物流在大 型IDC数据中心运营着数万台机器和数千个 应用 各地仓储机房内运行着大量的网络设备、服务 器、存储、刀片服务器等，且厂商型号众多， 此外也包含大量的docker和云主机 目前仓储并存多套应用发布环境，各环境

未定义书签。 第 6 页 智 慧 工 地 大 数 据 一 体 化 综 合 监 管 平 台 解 决 方 案 V 3 建认企证 互职网 智 慧 工 地 大 数 据 一 体 化 综 合 监 管 平 台 解 决 方 案 V 3 第 2 页 智 慧 工 地 大 数 据 一 体 化 综 合 监 管 平 台 解 决 方 案 V 3

扮演的角色是一 个配送中心管理者，以任务驱动的方式，通过“知识大闯关”、 “实战大演练”、“模拟大运营”三大模块的动画演示、文字指引和 交互操作，尽其所能将整个配送中心做出最好的建设及管理。 系统将“重心法选址”、“多因素评定法”、“播种式拣选法”、 “节约里程法”等物流方法融入其中，让用户首先学习物流配送 中心选址及仓库设施设备的相关知识点并通过考核，再根据案 例背景实战演练规划建造长风物流公司的城市配送中心，最后 这款软件不仅让学生直观多角度的认识了物流配送中心 的规划及运营过程，同时也为教师的教学提供便利，教师可 以更全面形象地方式向学生展示物流配送中心，并且可以通 过学生的模拟操作进行考核，以游戏的形式提高学习热情， 最大程度地践行了理实一体化教学模式。 3D 物流园区规划系统介绍 模块构成 3 模拟 大运营 2 实战 大演练 1 知识 大闯关 以人物对话式融入剧情引 导用户完成五个知识点的 作流程为主线，对模块二 规划建造的配送中心进行 模拟运营。 3D 物流园区规划系统介绍 基础 模块 知识大闯关：作为整个系统的知识体系支撑模块，一改往常平铺直叙的学习考核 模式，通过配送中心中五个不同的岗位角色教授用户相关知识。 模块构成 3D 物流园区规划系统介绍 基础 模块 知识大闯关：寻找特定角色，则可实现与角色（总经理、物流规划师、仓库管理 员、仓库操作员、运输调度员）的对话，内容指引用户完成任务。

具身智能的载体不一定是人形机器人，可 以是任意形态的机器人，也可以是自动驾 驶载具，其均具备具身和智能两种属性； ◆ 机器人根据功能和应用场景可分为工业机 器人、服务机器人、特种机器人及人形机 器人四大类，从具身智能的本质——通过 物理实体与环境的持续互动实现智能涌现 来看，人形机器人是其最佳载体； ◆ 自动驾驶载具为具身智能的物理载体之一， 其可大致分为汽车类和低空飞行类，两者 均通过“感知-决策-控制”闭环实现场景适 了解具身智能的产业链构成 • 重点了解具身智能的最佳载体——人形 机器人的产业链情况 ◼ 本报告的关键问题 • 具身智能的产业链构成 • 具身智能上游基础支撑层情况 • 具身智能中游主机厂分类及特征 行业研究 | 2025/06 www.leadleo.com 400-072-5588 3 ◆ 具身智能产业链分析 --------------------------- 04 • 产业链全景图谱 上游自动驾驶载具传感器 --------------------------- 09 • 上游机器人执行器与驱动系统 --------------------------- 10 • 上游具身智能大模型 --------------------------- 11 • 中游载体-机器人 --------------------------- 12 • 中游人形机器人主机厂 ---------------------------

园区综合性的管理平台和企业服务平台缺 失 。园区配套服务、增值服务等产业链缺失，导致园区自我造血功 能差。园区对客户信息的管理较弱，无法形成园区产业氛围，提 升园区吸引力。 园区管理现状及痛点 系统整体介绍 System Overview 02 智慧园区整体解决方案是面向园区的实际需求，打造的一套融合 BIM 技术、移动互联网技术、物联网技 术 、 AI 技术、人脸识别技术、虚拟 感知 园区 构建园区运营、物业管理、企业服务一体化的园区管理新模式，提供安全、便捷、高效的工作环境！ 智慧园区理念 基 础 设 施 层 智能边缘网关 智能边缘网关 AI 园 区 大 脑 数字园区 绿色园区 绿色建筑 智慧环境 智慧照明 节能应用 ..... . 平安园区 感知园区 互联园区 智慧办公 资产管理 共享数据中心 信息发布终端 触摸交互终端 云端基础资源 ( 操作系统、安全防护等 ) 流媒体服务 资源 物联网 IOT 基 础资源 移动保障终端 WEB 管 理 端 指挥中心大屏 APP 应 用 端 数 据 安 全 应 用 安 全 标 准 规 范 大数据服务资源 计算服务资源 技 术 要 求 容 灾 备 份 网 络 安 全 法 律 法

传统产业园区，园区综合性的管理平台和企业服务平台缺失 。园区配套服务、增值服务等产业链缺失，导致园区自我造血功 能差。园区对客户信息的管理较弱，无法形成园区产业氛围，提 升园区吸引力。 园区管理现状 及痛点 02 系统整体介绍 System Overview 智慧园区整体解决方案是面向园区的实际需求，打造的一套融合 BIM 技术、移动互联网技术、物联网技 术 、 AI 技术、人脸识别技术、 互联网 办公网 物联网 设备网 各类无 线网络 ..... 基 础 设 施 层 智能边缘网关 智能边缘网关 触摸交互终端 AI 园 区 大 脑 智慧物流 政企服务 招商服务 数字园区 智慧办公 智慧工单 资产管理 消息中心 一体化权限 ..... 指挥中心大屏 移动保障终端 共享数据中心 云端基础资源 （操作系统、安全防护等） 流媒体服务 资源 物联网 IOT 基 础资源 BIM 可视化监管平台 信息发布终端 综合管理服务平台 APP

本控制、精细化运营的核心能力。 AI 大模型、机 器 人等技术在物流场景的落地，有助于成本管控正从“经验式”向“智能化”跃迁，率先使用 AI 等科技 或具备技术基因的 ToB 物流商，有望在成本竞争中进一步扩大竞争优势。 “AI+ 物流”相较于“互联网 + 物流”：全链路深度融合，智能决策。我们认为， AI+ 物流以人工智 能 算法、机器人及自动驾驶技术为底层支撑，从被动响应转向主动预测与动态优化，通过自主决策与 8% ） > 快递（ 3.3% ） > 仓储物流（ 2.7% ） > 原材料供应链服务（ 1.1% ） > 公路货运 （ 0.7% ） > 中间产品及消费品供应链服务（ 0.6% ），大宗或者 ToB 物流相关板块利润 率显著低于与 电商消费相关性大的快递、跨境物流板块。 我们认为，过去 ToB 物流企业依赖“规模扩张 + 价格战”争夺市场，但增量红利见顶后，行业亟需提 升全链路成本控制能力 益提升与产业优化的核心命题。引入人工智能技术有助于实现降本增效的基本目标。 图：各物流子板块销售净利率 SW 原材料供应链服务 SW 中间产品及消费品供应链服务 SW 快递 SW 跨境物流 SW 仓储物流

2 建设背景及发展环境··········································································································································································2 3 市场需求及规模预测··· ·····················································································6 3.4 货运总量分析及预测·································································································· ······················································································ 11 4.竞争力分析及战略方向选择······························································································