成部分。 · 人车生活场景生态化：汽车成为第二生活空间，停车业务作为汽车重要组成部分，将全面融入人车生活、智慧交通等两大生态，并催生重大业务 模式、服务模式与盈利模式的变革 新能源与能源网络整合 · V2G ( 车网互动 ) 停车场：电动汽车在停车时成为分布式储能单元，通过智能充电桩向电网反向输电，参与电力调峰，车主可获取收益。 ■ 氢能补给站配套： 氢燃料电池汽车增长推动停车场增设加 应、停车场运营、可再生能源汽车等。并可通过使用绿色能源或共享车位的停车场，获得碳积分，用于 抵扣税 费或参与碳交易。 行业整合将成为趋势 · 伴随全市“停车一张网”、“车路云一体化”的发展趋势， 一二线城市的停车业务将持续由国有资源类公司进行全面整合，统筹全市停车系统， 将形成区域型 资源型运营垄断公司。 · 现有智慧停车公司将进一步向产业链全链条 概述 概述 对停车场进出口进行改造，取消收费员， 实现无人化管理 在基础信息化停车基础上，整合多个停 车场信息至 APP 上，车位利用率提高 打通多停车场系统， APP 引导用户停车， 电子支 付得到发展 智慧停车 2.0 (2014-2018) 智慧停车 1.0 (2012-2013)

白皮书还结合具体实例，生动描绘了联盟网络在全域通感网络、全域应急通 信及 Web3 服务三种典型场景中的广阔应用前景。全域通感网络通过多主体协作， 构建未来智慧城市，实现对城市基础设施的智能化管理与实时监控；全域应急通 信整合卫星、无人机与地面基站，打造空天地一体化的应急通信系统，大幅提升 灾害救援效率；Web3 服务则推动去中心化存储与算力市场的发展，为用户与运 营商创造全新的交互模式与商业机会。 总之，联盟网络 倍，物联网设备数量将突破 500 亿台，覆盖工业、农业、 医疗、交通等全领域。这一趋势背后是各垂直行业对网络性能的多元化需求：工 业 4.0 要求网络支持微秒级时延的机器间通信和近乎零中断的可靠性；智慧城市 需要整合跨部门数据以实现实时决策；扩展现实（XR）与全息通信则依赖超高 带宽和超低时延提供沉浸式体验。移动通信网络作为全球信息社会的核心基础设 施，正面临用户需求爆炸性增长、资源利用率低下及跨运营商协作不足的多重挑 据，故障预测准确率提升的同时使维护成本得以下降。车联网领域，假设某车企 联盟通过跨运营商切片实现车辆、路侧单元与云平台的实时交互，紧急制动指令 传输时延大幅降低，可以使事故率降低数十个百分点。智慧城市中，杭州利用联 盟网络整合交通信号灯、电网与安防摄像头数据，早高峰拥堵指数下降 25%，区 域能耗降低 12%。 1.2.3 商业模式创新，激活生态价值 联盟网络推动从“流量计费”向“价值服务”转型。微服务化计费模式允许

2-3 倍、五年 4-5 倍的投资回报率。技术应用上，77%的用例由分析型 AI 驱动（如 预测性维护），9%采用生成式 AI，推动成本、周期及次品率平 均改善超 50%。此外，灯塔工厂通过数据平台整合价值链，将新 品推出周期缩短 50%，疫情期间营收冲击仅为同行 1/8，并减少 范围 1 和 2 排放 30%-50%，范围 3 排放通过循环合作初步优化。 灯塔工厂延续了工业物联网（IIoT）等早期技术所验证的经 。 工厂能够借此同时在各个卓越中心 （CoE）发展技术能力 ，以支持大规模部署。 （一）预防“流程债务” 1、了解“流程债务” 首席信息官（CIO）熟知的“技术债务”，源于系统碎片化 积累的整合成本，最终拖累业务扩展。而在技术驱动时代，首席 运营官（COO）需警惕“流程债务”，即因盲目部署技术而未优 化流程，导致效率浪费与价值流失。例如，自动化一个低效流程 只会固化问题，后续需投入更多资金更新标准程序（SOP）或培 系统可变性与浪费推高总成本。灯塔工厂重设流程前，分析 人员、物料、数据流，深入一线识别瓶颈，通过流程挖掘绘制真 实物料流，确保数字化方案精准且可扩展，系统性降本增效。以 海天集团为代表的灯塔工厂不仅会整合能提供可靠信息和建议 的工具，还围绕这些工具重新设计流程。 实例：海天集团 中国海天集团通过 AI 驱动的智能嗅觉系统（基于香气传感 器与机器学习）优化酱油生产流程，针对分析结果传递断层开发

加强顶层规划引导 ......................................................................................38 5.2 整合资源要素供给 ......................................................................................38 5.3 的协同管理 和服务。 2016年10月9日 中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习 要加强人工智能同社会治理的结合，开发适用于政府服务和决策的人工智能系统，加强政务信息资源整合和 公共需求精准预测，推进智慧城市建设，促进人工智能在公共安全领域的深度应用，加强生态领域人工智能 运用，运用人工智能提高公共服务和社会治理水平。 2018年10月31日 中共中央政治局就区 数据平台示意图 （2）AI模型平台 AI模型平台是集成化的人工智能模型纳管平台，整合模型开发、训练、优化、评估及部署等全流程能力，为人工 智能模型的全生命周期管理提供系统性支持。AI模型平台主要面向城市AI应用团队，既能满足技术团队对复杂模型的 深度开发需求，也能为非技术背景用户提供零代码的便捷操作入口。AI模型平台通过全流程能力整合，实现从模型训 练到业务落地的无缝衔接；借助零代码开发特性降低技术门

建筑构件的属 性以及工程量等多维度信息。通过参数化建模，BIM 能够自动关联和更新设计 变更，确保模型中的信息始终保持一致性和准确性。BIM 技术的基本工作流程 包括：数据采集、模型构建、信息整合、分析优化以及协同共享等环节，实现 了从传统二维设计到多维信息模型的质的飞跃。 （二）技术发展现状 BIM 技术在全球建筑业已经历了近二十年的发展历程，目前正处于从技术 成熟到深度应用的 分析历史项目数据，预测安全和质量风险；英国 BAM 集团开发的数据湖（Data Lake）整合各类项目数据，支持多维度分析和决策优化。 在中国，建筑业大数据分析起步较晚，但随着数字化转型加速，发展势头 迅猛。中国建筑、中铁建等大型企业纷纷建立企业级数据中心，开发定制化的 大数据分析系统。如中国建筑"智慧工地"平台整合项目管理数据、传感器数据 和视频数据，实现全方位监测和智能分析；中国中铁"铁路建设大数据平台"通 策和自动控制，形成完整的感知-分析-决策-控制闭环。 （二）技术发展现状 建筑物联网技术经历了从单点应用到系统集成的发展历程。在国际上，发 达国家的建筑物联网应用已较为成熟。美国通用电气的 Predix 平台整合了建筑 中国建筑业企业数字化研究报告 16 能源管理、设备健康监测等多种 IoT 应用；西门子的 MindSphere 平台将建筑设 备数字化，实现智能运维和预测性维护；日本大和房屋开发的智能家居系统实

ElasticSearch 、 ClickHouse等组件 查询分析业务： Ø主题数据整合； Ø共性加工层数据处理； Ø面向应用领域的集市 层数据处理； Ø实时数据处理区； Ø系统稳定性高 关键组件： HDFS、Hudi、Spark、HetuEngine、ClickHouse 批加工处理 共性整合 低SLA业务查询，自助分析 聚合层 用数 全域标准化 标准层 贴源层 多集群部署架构通过独立配置管理各集群资源。 • 多集群间的松耦合设计，便于根据业务需求灵活调整资源分配，满足多样化的数据处理需求 与业务场景。 • 整合数据湖与数据仓库的组件技术特点，根据数据的重要性、使用频率、处理复杂度等，规划 数据层级设置。 • 基于Hudi特性，贴源层、标准层、整合模型层数据在湖内以时序形式存储，大大降低了数据存 储空间，且后续数据处理更加简便，提升数据处理能力。 • 基于DataOps工

数据处理为大模型提供基础燃料，存在跨模态数据整合难、部分行业数据缺 失、标注工作耗时耗力等痛点，聚焦 AI 场景，创新大模型预训练数据清洗、AIGC 多模态数据整合、数据合成、智能标注等技术，为模型迭代提供合规、多样化的 数据燃料，推动自动驾驶、医疗影像等垂直领域 AI 应用落地。 面向近期，为 AI 提供高质量数据燃料。数据合成技术突破真实数据瓶颈， 通过模拟生成多样化场景数据支撑模型训练；多模态数据整合，利用全模态大模 可追溯、无偏见及合规性。 14 面向中远期，将围绕智能化、实时化与生态协同深化发展。基于 AI 实现全 链路血缘追踪与异常根因定位，推动数据治理从被动转向动态自愈；通过元数据 驱动跨系统数据动态整合，支持多模态数据与实时流批处理的统一管理，破除数 据孤岛；结合多模态大模型实现自动化数据标注、清洗与洞察生成，赋能业务敏 捷迭代；通过联邦学习、边缘节点算力优化实现数据“可用不可见”，保障敏感 术演进将围绕协议标准化架构、混合价值决策模型、认知闭环构建三大路径突破， 最终形成跨协议自组织、多目标自适应、全周期自进化的智能体。 面向近期，引入低代码的编排模式，使任务流程设计更加直观和高效。推进 MCP 协议标准化整合，实现动态接口发现、权限声明标准化和服务质量量化。建 立反思机制，构建错误模式知识库并实现策略优化。 面向中远期，通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）实现智能体的自适应决策优化， 构建混合价值评估模

习近平总书记在中共中央政治局第十一次集体学习时强调，加 快发展新质生产力，扎实推进高质量发展。2024 年政府工作报告提 出，适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系。 云计算作为数字时代的新型基础设施，是整合科技创新资源，加快 形成新质生产力的关键要素和构建现代化产业体系的底座支撑。深 化推进云计算和实体经济融合升级，是技术革命性突破、生产要素 创新性配置、产业深度转型升级的重要路径，是助力新型工业化发 AI 云产 品改造和市场布局优势，分别以 962.13 亿美元和 907.57 亿美元的营 收稳居全球市场前两名。第二梯队服务商保持积极追赶态势，但受 市场布局先手影响，营收增长有限，转向业务整合，通过深化主营 业务技术优势，拉高领域技术壁垒，推动其业务增长。例如，谷歌 云基于开源技术的领导地位大力发展 AI 工具、IBM 关注混合云与 AI 解决方案咨询、天翼云和移动云借助运营商资源优势聚焦数字化 应用，为行业内中小企业数字化转型 提供原动力。Salesforce 面向电商零售行业，基于云计算整合从购物、 订单履行到客户服务所有商务领域的一站式 SaaS 服务，依托 云计算蓝皮书（2024 年） 10 Salesforce 生态伙伴打造零售电商行业生态服务能力。中化集团化工 行业云整合产业链资源，聚焦行业领域各类场景，能够为化工行业 企业提供云计算垂类场景服务。运营方面，行业云平台构建完整的

资金情况，核心企业也可相应提高运营效率和行业价值链的稳定性。同时，以核心企业为中心，通过整合各种交 易及贸易活动的信息流，供应链金融亦令金融机构能够有效地管理风险，并为中小企业提供普惠融资。供应链金融本质上涉及广泛范围的参与者，而不同参与者之 间的协作及信息交换相对低效。 供应链金融定义和商业模式 -通过整合核心企业及其供应商之间各种贸易活动产生的信息流、物流和资金流，供应链金融能够使金融机构有效地管理风险， 2023年8月，中建集团司库供应链金融管理服务平台正式上线，中建电商（云筑）作为首家试点单位，通过招商银行反 向保理融资，为其上游供应商进行付款，成功完成司库供金平台首单试点落地工作。这一举措有效推动了产业链的纵深 发展，通过整合资源和延伸产业链条，促进了供应链金融的发展和实体经济的健康发展。 场景金融促进供应 链金融生态合作加 强 • 2024年3月，深圳市地方金融管理局发布的《深圳市关于金融支持供应链高质量发展的实施意见》，鼓励金融机构联合 的合作模式已发生重点变化，从供应链金融到供 应链司库、产业互联网的融合已成为多数央企平 台未来发展的方向。 • 而且在开展供应链金融的过程中，不少央国企也 通过引入第三方科技支持，来搭建一个可增加供 应链透明度、整合支付、融资及供应链管理的一 体化系统。与核心企业和金融机构相比，第三方 供应链金融科技解決方案提供商在交付针对供应 链金融量身定制的科技解决方案方面拥有丰富经 验和技术优势，所提供的服务或产品可以跟随交

的安全运行。  管理支撑安全体系： 整合工业互联安全、工业物联安全、工业生产安全、工业工序安全、工业功能安全。对应等保 2.0 安 全建设管理与安全运维管理要求，通过安全策略制定、集中管控平台搭建、应急响应机制完善，实现安全 管理的全流程覆盖与动态优化。 管理支撑安全体系在工业领域的应用说明 某国家级智能制造示范工厂以等保 2.0 为框架整合管理支撑体系。 工业互联安全上，通过零信 联网专业知识与技能的复合型 人才。在职业教育体系改革上，德国构建工业 4.0“智慧学习工厂”。其职业教育素有产教融合、校企双 元育人传统，“智慧学习工厂”进一步对学习系统进行数字化、智能化改造，整合企业与学校资源，实现 “工业 4.0”技术、生产与教育深度融合。​ 在标准构建进程中，德国夜市积极作为。2013 年确立“工业 4.0”战略之初，便将标准化列为发展工 业互联网的 8 个优先行 ，为远程操控、高清视频 监控等应用提供稳定网络支持，加速工业互联网发展进程。最终驱动产业升级，形成一批颇具影响力的工 业互联网平台。大型企业如三菱电机、日立制作所等在平台建设中占据主导。这些平台整合设备管理、生 产监控、供应链协同等功能，连接企业内外部资源，实现信息共享与协同作业。中小企业则通过与大型企 业合作或自主研发方式参与平台建设。 日本工业互联网发展案例 丰田汽车在全球工厂通过