、各个厂房之 间的生产网络。建议采用双节点堆叠或者双节点 M-LAG 技术，提升网络可靠性。 ⚫ 现场接入层：有线网络以双归树形组网为主，主要用于连接产线内部的各类生产 装备如机台、工业机器人等，以及无线接入的 AGV、PAD 等终端。基于实际的 线缆铺设条件和业务需求，也可以采用环形组网。不建议采用链形组网，链形组 网可靠性低，容易因中间节点或链路故障导致终端业务中断。 10 等终端。建议采 用双节点堆叠技术，提升网络可靠性。 12 解决方案架构 − 现场接入层：以环形组网为主，主要用于连接产线内部的各类生产装备， 如机台、工业机器人以及无线接入的 AGV、PAD 等终端。部分现场网络层 可基于实际的线缆铺设条件和业务需求，采用双归树形组网。不建议采用 链形组网，链形组网可靠性低，容易因中间节点或链路故障导致多个节点 下挂的终端业务中断。 靠性技术与堆叠、M-LAG（Multichassis Link Aggregation Group，跨设备链路 聚合组）、VRRP（Virtual Router Redundancy Protocol，虚拟路由冗余协议）等 节点级可靠性技术，构建“零中断”工业网络。对于实时性要求不高的生产 IT 类业务，可提供 100ms 以内业务中断时间，为实时要求高的 PLC 控制业务提供 50ms 以内中断时间。对于电力系统或运动控制，可以通过

建立成本结构思维是竞争力的来源 10 行业致胜因子定义 找到关键环节进行改良， 既能压 缩成本又不影响产品的质量， 这 样就能在同行中占据优势 基于指标体系的生产成本控制体系 关键节点管理 关键成本波动因子 关键品质控制点 关键进度交互体系 隐性成本结构 效率， 产能， 等各方面的效率 成 本支出 显性成本结构 人工 、物料 、机器等支出 不良 率 能耗 人 效 建立数据收集系统， 自动监控 定指标 根据关键点定义指标 日成本监控体系四步 法 关键成本波动因子监控 持续改善 14 1 、搞清楚工厂的成本结构——拆成本 2 、找出影响成本因素最大的关键节点——最大影响因子 所有数字化的前置条件都是把公司的最小单元经济模型找出来， 按比例大小排列其次，可变度高的排前面 3 、定义好围绕建立竞争力的指标体系—— 下游解耦为各种最小的任务执行节点 ( 主要是 生 产最小单元 ) ， 并用任务链的方式构建动态 灵活 的协作网络， 解决了过去基于流程仿真 ( 固化 ) 思路的工厂数字化方式带来的不灵活， 与实际经 营不匹配的痛点， 实现了低成本， 快部 署， 易落 地的通用型工厂数字化 这种解决方案不依赖于物料追踪逻辑， 而是基于任务链上各执行节点的结构 化 交互所行成的企业数据超市来完成动态高效的跨部门，

富士康：支撑全球多地分支工厂 IT 架构转型 某全球知名新能源创新科技公司：7 个基地 / 分公司部署 100+ ELF 节点，承载 MES 等核心业务系统 VMware/Nutanix 替代 31 国内某动力锂电池领军制造商：以 ELF 作为未来新建集群唯一虚拟化平台， 100+ 节点支撑 MES 等核心业务系统 久立集团：替代 Nutanix 承载 SAP 核心业务系统和数据库 开发测试与虚拟桌面 证 SmartX 原生虚拟化能力后，用户在集群扩容时陆续采用基于 ELF 的超融合架构，并引入 SKS、SMTX 备份与容灾和 Everoute 模块，构 建全栈企业云平台，总计部署 45 节点，承载更多重要业务系统。 收益 • 从 vSphere 融合部署，到采用 SmartX 原生虚拟化，最终引入全栈 企业云能力，逐步推进 VMware 替代与企业云建设。 • 统一支持集团 ERP、CRM 火墙，构建数据中心双活 集群 制造行业 IT 基础架构转型方案与实践 18 五大典型场景与丰富案例实践 方案概况 信义玻璃在研发中心和移动机房分别部署 3 节点基于 ELF 虚拟化的超 融合集群，以公有云虚拟机作为仲裁节点，形成了 3+3+1 节点的双活集 群架构，支撑 HR、财务、 OA 应用系统对应的数据库，实现数据库双活容灾。 信义玻璃还以榫卯企业云平台接替原先承载非双活业务数据库的 “vSphere+

富士康：支撑全球多地分支工厂 IT 架构转型 某全球知名新能源创新科技公司： 7 个基地 / 分公司部署 100+ ELF 节点，承 载 MES 等核心业务系统 VMware/Nutanix 替代 31 国内某动力锂电池领军制造商：以 ELF 作为未来新建集群唯一虚拟化平台， 100+ 节点支撑 MES 等核心业务系统 久立集团：替代 Nutanix 承载 SAP 核心业务系统和数据库 开发测试与虚拟桌面 原生虚拟化能力后，用户在集群扩容时陆续采用基于 ELF 的超融合架构，并引入 SKS 、 SMTX 备份与容灾和 Everoute 模块，构 建全栈企业云平台，总计部署 45 节点，承载更多重要业务 系统。 推荐阅读： 某服装行业龙头集团：实现企业 自建云的全栈能力升级 五大典型场景与丰富案例实践 基础架构转型方案与实践 1 7 M A K E T S I M P L E 方案概况 信义玻璃在研发中心和移动机房分别部署 3 节点基于 ELF 虚拟化的 超 融合集群，以公有云虚拟机作为仲裁节点，形成了 3+3+1 节点的双 活集 群架构，支撑 HR 、财务、 OA 应用系统对应的数据库，实现数据库 双活容灾。 信义玻璃还以榫卯企业云平台接替原先承载非双活业务数据库的

内的发展需求。 系统的各个组成部件选用标准的硬件和软件，各个子系统的设计模块化， 使系统可以通过模块堆叠的方式进行扩展；各部分、各小系统的接口规范化， 从而使软、硬件能够平滑升级或更新，网络节点的增减对网络性能的影响不大。 系统的可扩展性主要表现在以下几个方面：  管理系统的可扩展性  存储系统的可扩展性  网络系统的可扩展性  数据库系统的可扩展性  智能分析系统的可扩展性 主要用于由多个节点构成的环网，其中一个为主节点，其他节点为 传输节点，主节点在环上的两个端口分为主端口和从端口，主节点通常周期性 从主端口发送环的 HELLO 报文，环完整的情况主节点就会在从端口上接收到 自己发送的 HELLO 报文，这样主节点认为环网处于完整状态，则立刻阻断从 端口保证没有环路；若在一定周期内主端口收不到自己发送的 HELLO，则认为 环网处于故障状态，主节点会打开从端口使其正常转发。 down，故障相邻的节点或端口上会通过中断立刻检 测到故障，并立刻向主节点发送 Link_down 报文，主节点接收到该报文则认为 环处于故障状态，立刻打开从端口，同时发送报文通知其他传输节点更新转发 表，传输节点更新转发表后数据流则切换到正常的链路上。 若故障恢复，故障节点或端口会 UP 起来，这时故障节点会临时阻塞该端 口，但该端口还能透传 RRPP 协议报文，主节点发送的 HELLO

，它作为整车的中央大脑连接车身控制器和 各类传感器，负责整车的座舱娱乐、自动驾驶决策、网关、动力等整车功能。车内网方面，特斯拉 将车身控制器划分为左、前、右三部分，每个车身控制器通过 CAN 将节点就近接入，并集成部分 ECU 功能。汽车的其他 ECU 则通过每个车身控制器和 CCM 通信。 图 4.2 集成式汽车电子电气架构 中央集成的电子电气架构，是目前车联网行业广泛认可的未来的电子电气架构，国外以特斯拉 Wi-Fi 通信一般会集成在汽车的多媒体系统和 T-BOX 这两个零部件中。攻击者可以通过两种途 径攻击汽车的 Wi-Fi 网络，其一，攻击者可以将攻击设备连接到车机热点，攻击设备作为底层的网 络节点，向上攻击 T-BOX 网络甚至是 TSP 平台。其二，攻击者可以使用攻击设备开启热点，抓取 车机的流量进行分析，对脆弱的网络连接进行漏洞利用，进而控制车机的权限，再对车内网和云端 发起攻击，实现控车和控制云端资产。具体如图 针对信息通信的攻击 5.5.1 无线干扰 无线干扰攻击是指恶意车辆节点通过故意干扰网络来阻止合法节点进行正常的数据转发。它的 攻击手段具体体现为通过发送虚假信息破坏通信信道，造成接收端的信噪比低于可正确解码的阈值 从而干扰合法节点之间的通信。在车联网中，攻击者可以向特定区域发射大功率干扰信号，扰乱车 辆之间的正常通信，使信号收发节点失去正常的信号收发能力。就应用层面而言，车联网中无线干 扰攻击可分为两类：

据；公共服务平台则提供交通、医疗、教育等公共服务数据。此 外，外部数据接口可用于获取天气、经济指标等外部环境数据。 为了确保数据采集的高效性，采用分布式采集架构，通过多节 点并行处理，减少单点故障对整体系统的影响。每个采集节点根据 其地理位置和数据源类型进行配置，确保数据采集的实时性和稳定 性。同时，引入边缘计算技术，在数据产生源头进行初步处理，减 少数据传输量和延迟。 在数据采集过程中，需制定严格的数据质量控制机制。通过数 取或篡改。同时，引入身份认证和访问控制机制，确保只有授权的 采集节点和系统能够访问数据源。 数据采集的具体流程包括以下步骤： 1. 数据源识别与接入：根据业务需求，识别并接入各类数据 源，配置采集协议和参数。 2. 数据采集调度：根据数据更新频率和优先级，动态调度采集 任务，确保高优先级数据优先采集。 3. 数据预处理：在采集节点对数据进行初步处理，如格式转 换、字段映射、数据清洗等。 4. 数据存储：将处理后的数据存储到分布式存储系统中，支持 后续的数据分析和模型训练。 为提升数据采集的效率，可以采用以下优化措施：  缓存机制：在采集节点引入缓存，减少对数据源的频繁访 问。  压缩传输：对采集到的数据进行压缩，降低网络带宽消耗。  分片采集：对大规模数据进行分片处理，并行采集，提升整 体效率。 通过以上设计和实施，数据采集模块能够为工业园区数字政府 领域的

需求放之间的数据交换流程、格式、 方法等 数据存储 管理平台数据进行分层和分级存储 策略 感知安全 保护规范 安全通用要求 安全通用的技术要求和管理要求 物联感知终端及网关 节点安全扩展要求 物联感知终端及网管节点技术要求 和管理要求 云计算安全扩展要求 云计算安全扩展技术要求和管理要 求 移动互联安全扩展要 求 移动互联安全技术要求和管理要求 标准规范示例 建立物联编 边缘计 算机房 感知节点 物联网感知节点 1 环境 监测 管网 监测 车辆 检测 物联网感知节点 智能 家居 5G 基站 物联网 基站 物联网感知节点 物联网 基站 高速 上网 智慧 公交 智慧 井盖 智慧 垃圾桶 远程 抄表 智慧 停车 智慧 消防 • 以智慧路灯杆、公共建筑 物等现有设施作为物联网 感知节点，实现半径 200m 内的物联网网络构

..............................21 （一）万卡级集群成大模型训练标配，我国万卡集群的国产化比例超半数。......21 （二）海外加快十万/百万卡集群演进，跨地域的多节点协同部署成为新方向。21 3、AIDC 基础设施持续升级，绿色化转型不断深化............................................................. （三）单芯片算力逼近极限，系统级创新成重点方向。 受工艺、能耗等影响，单机算力性能提升亟待新突破，行业正在 探索多路径发展策略。一是多芯片互联、软硬协同优化成为系统性能 提升关键。华为最新发布的 CloudMatrix 384 超节点，由 384 颗 昇腾 910C 芯片通过全连接拓扑结构互联而成。硅基流动通过自研 大模型推理引擎及软硬协同优化，基于英伟达 H100 部署 405B 模型， 实现 70-90token/秒的推理速度，高于行业 月，我国已建成 18 个万卡级智算集 群，芯片合计超 23.9 万卡，主要分布于北京、上海、安徽、内蒙古、 甘肃等国家算力枢纽节点。其中，国产万卡集群为 12 个，智算芯片 超 14 万卡，占全国万卡集群的 58%。 （二）海外加快十万/百万卡集群演进，跨地域的多节点协同部 署成为新方向。 一方面，规模定律（Scaling Law）依然有效，海外科技巨头积 极建设十万/百万卡级集群。以美国为代表的算力资源较充沛的国家

智慧管理 车辆管理 车辆管理 综合监控门户 ▉ 支持工地监管场景的云边协同的边缘视频分析能力，实现将云端服务延伸至包括 5G MEC 在内的多种边缘场景。可部署 于不同量级的智能设备和计算节点中，并且可以在边缘端提供视频接入、存储以及视频 AI 分析等功能。结合云边端分级 计算体系，实现智能视频分析需求的采集分级及服务运营分级计算、边云存储 端 厂家视频平台 摄像头 …… 边缘视频 分析算法仓 （人脸识别、行为分析……） 智能视频分析服务 综合监控 …… 云 智能边缘服务 视频流数据接入 视频接入 视频存储 视频流 视频 AI 算法 人脸底库 下发 边缘节点管理 图片流 结构化数据 云端核心层负责给具体区域内的边 缘云下发算法模型并收集处理结 果，实现智能安防应用 MEC 基站汇聚层承担视频分 析和缓存能力 摄像头负责视频的采集和简单 图像处理，通过 在建 • 验收 • 投产 竣工 • 一阶段达效 • 二阶段达效 • 三阶段达效 达效 项目管理 ▉ 项目管理分为七个阶段：签约、立项、报批、招标、在建、竣工、达效，每个阶段有又分多个小节点，每个小节点填写进 度计划，从而形成整个进度管理，找出实际进度的超期项，从而有针对性的解决问题 智能监管 - 违规作业 ▉ 运用智能识别技术，自动检测识别安全帽、防护服、安全绳等安全施工工具，对没有穿戴、穿戴不合规等违规作业情况，