管理转变与信息整合紧 密配合，协同推进 信息化整合目标明确， 长期不懈地持续推进 统分结合， 以标准化为 主干，平衡共性个性 高度重视，保障有力 面向未来，领先一步 • 希望 Predix 成为工业互联网的 标准，成为各个合作伙伴都 愿 意参与的生态系统。将各 种工 业资产设备和供应商相 互连接 并接入云端，同时提 K6 跨组织、跨系统提升基础信息的 一 致性和关联性 K3 支持共享服务中心的建立和发展 K7 实现基础资源的集约和共享 支持企业精益管理 K5 面向未来布局中国制造 2025 K8 统分结合，分步实施 集团未来 3-5 年的信息化目 标 K4 K2 - 11 - 布局中国制造 2025 - 12 - 提供智能化产品

进行情感分析和向量化处理，零售商可以生成高度个性化的营销素材和商品推荐。这种精准的个 性化服务，显著提升了消费者的满意度和忠诚度。 第三，支撑零售企业 AI 战略，支持全球化业务拓展，构建面向未来的竞争优势 从战略价值来看，一体化云数据库为零售企业的 AI 战略提供了坚实的数据底座，支撑全链路智 能化应用。一体化云数据库内置的向量能力和对多种数据类型的支持，使得企业能够高效地将“一 方数据”转化为 T 基 础设施融合能力、安全与合规能力以及 AI 原生能力等多个维度进行全面考量。 选型者必须摒弃追求单项指标极致的思维，转而寻求在这些关键维度上提供卓越且均衡表现的一 体化云数据库，以构建面向未来的智能化数据底座。 表 5：一体化云数据库产品六维评估模型 （数据来源：爱分析） 40 架构设计：架构设计是数据库选型的基础，零售企业需要关注数据库的长期可用性和供应商背景。 由于国内数据

复制、可比较元素的环境，具有统一、透明的数据结构。 这是建立高效工程流程（如自动软件生成和虚拟调试）的坚 实基础，是稳固的数字化双胞胎概念，其模型体现了实际安 装和互联的物联网环境 为了提高效率并为面向未来、敏捷、灵活的制造流程铺平道 路，智能自动化解决方案必须是通用的 - 从控制系统、驱动 系统、控制面板，到外围设备和传感器。 行业标准确保在生产过程中，所有环节无缝契合。 这不仅减少了人力劳动，而且还激发了巨大的节约潜力。

两个体系：技术支持体系和标准体系。在技术支持体系中，工业物联网、云计算、移动应用、工业大数据是连接和计算的 基 础，优化生产、智能装备、智能服务、工厂信息安全、知识自动化是五大支撑技术，数字双生与人工智能是面向未来的 两大 牵引技术。 在标准体系中，依据工业制造特征，构建智能工厂标准体系三维模型，包括管理维度、业务维度和技术维度。其中，管理 维 度以采用国家标准和自建为主；业务维度与石化行业业务紧密度高，具

云 聚 务 标 准 客 户 端 定 制 客 户 域 CIS 系统 和 件 库 将 13 口 智慧管网实施路线 研究基于对内聚合业务、 对外整合数据，立足当前， 面向未来的实施目标、内容， 及整体实施规划。 全面梳理“高风险、高 后果” 区域，强化安全管控； 重点突破 SCADA 核心数据采 集、互联，

精准勾勒出车辆、路牌、行人轮廓，即使在车水马龙 的十字路口，也能敏锐捕捉车辆加塞、行人横穿等突发 状况，在拥堵交通、高速、暗光环境等场景下感知精准 性高，可以识别非规则小目标，且误差控制在厘米级。 面向未来的智能驾驶，激光雷达对周边环境感知能力及 安全要求更高，是必不可少的传感器。激光雷达在面对 沙尘等恶劣天气场景时，点云数据会出现噪点，激光信 号削弱，探测距离骤减，容易造成安全事故，所以需要