汽车正经历一场百年未有的智能化、电动化变革。在这场变革 中，车灯作为“汽车之眼” ，正告别其长达一个多世纪的单一照明使 命，经历一场深刻的角色重塑。从被动发出光线，到主动感知环境、交互通 信、表达情感，智能车灯已演进为整车智能化生态中不可或缺的核心视觉感 知与交互单元。 本白皮书旨在厘清智能车灯的本质定义、核心价值与发展全 貌。我们系统梳理了从传统照明到智能照明的演进逻辑，指出高像素级控 车灯发展历史及智能车灯 产生的驱动力 第一章 一、车灯发展的前世今生 在汽车产业的演进历程中，车灯作为车辆核心配置之一，始终与技术进步和用户需求紧密相连，其 发展脉络清晰勾勒出汽车工业的升级轨迹。 20世纪90年代初，卤素灯成为前照灯主流光源。随后氙气灯凭借高亮度、低能耗及更长使用寿命成 为市场新选。21世纪初，LED（Light Emitting Diode，发光二极管）车灯正式进入公众视野，并以革命 与产业端、政策与标准端三方驱动力的共同作用下，车灯逐渐超越其传统照明角色，开始向感知、计 算、交互一体化的智能车灯方向演进[2]。 市场与消费端，新能源汽车的快速渗透为车灯智能化提供了核心硬件支撑。中汽协数据显示2024 年中国新能源汽车渗透率已达47.6%，其搭载的先进电子电气架构渗透率超90%，为高精度ADB （Adaptive Driving Beam，自适应远光灯）、照明光毯等智能车灯功能的拓展创造了硬件条件。同时，

AI 技术在智慧工厂建设中的使用方法 引言： 智慧工厂是指通过信息化和智能化技术实现生产流程自动化、柔性化和高效化 的现代化工厂。随着人工智能（AI）技术的快速发展，越来越多的企业开始探索 将 AI 应用于智慧工厂建设中，以提高生产效率、优化资源利用、降低成本等目 标。本文将介绍 AI 技术在智慧工厂建设中的使用方法，并探讨其对企业的影响和 未来发展。 一、数据采集与分析 1.1 传感器技术 传感器技术 传感器是智慧工厂中重要的数据采集装置，可以通过感知环境变化并将其转换 为数字信号。AI 技术可以结合大数据分析，对传感器采集到的数据进行实时监控 和分析，从而帮助企业更好地了解生产过程中存在的问题，并及时采取相应措施进 行调整和改进。 1.2 数据挖掘与预测 AI 技术可以通过数据挖掘和机器学习算法，提取出隐藏在海量数据背后的有 价值信息，并基于历史数据对未来可能出现的问题进行预测。这为企业的生产计 技术可以实现智能化的自动化生产线，通过自主学习和智能决策能力提高 设备的自我调节功能。例如，基于视觉识别技术的机器人可以对产品进行质量检 测，并在发现异常情况时自动暂停生产，并通知相关人员进行处理。这种智慧工厂 中的自动化流程可以极大地提高生产效率和产品质量。 2.2 协作机器人 协作机器人是一类与人类共同工作的机器人系统，它们通过与操作者进行交互 学习以及与其他设备和系统的实时数据交换，实现真正意义上的协作工作。AI

机械设备 2024 年 06 月 11 日 中控技术 (688777) ——控制系统 Nyx 与 AI 大模型 TPT 发布，中控“1+2+N” 智能工厂架构再升级 报告原因：强调原有的投资评级 买入（维持） 投资要点： ⚫ 6 月 5 日，中控技术在新加坡召开新品发布会，推出了全球自动化领域的通用控制系统 Nyx 及流程工业首款 ⚫ 当前企业数字化转型过程中面临着两大共性问题。1）数据孤岛：头部企业信息化程度通 常较高，但是数据被封锁在各个系统、各个部门、各个子公司中，形成信息孤岛；2）数 据浪费：在生产制造过程中生产数据、管理数据、检验数据、安全监控数据、环保监测数 据、气象环境数据、原材料质量、人员定位数据和视频监控数据等并未进行有效地加工和 应用，造成了大量数据浪费。 ⚫ 中控提出的“1+2+N”智能工厂新架构，打破数据孤岛。通过工厂操作系统 中控提出的“1+2+N”智能工厂新架构，打破数据孤岛。通过工厂操作系统 sup-OS 将 数据打通；通过两个自动化（PA+BA）实现企业生产全要素的互联集成和企业经营的协同 智能，解决企业中的数据体系建设、模型体系建设以及场景化的应用软件问题；同时运用 大量 APP 做支持。中控构建了“4 大数据基座+1 个智能引擎”支撑“1+2+N”架构。4 大数据基座包括设备基座(PRIDE)、运行基座(OMC)、质量基座(Q-Lab)和模拟基座(APEX)，

中国智慧园区行业发展白皮书 第一章 智慧园区概述 第一节 智慧园区的定义与分类 1.智慧园区的概念界定 根据全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会与华为联合发布的《中国智 慧园区标准化白皮书》中对智慧园区的定义：智慧园区是指一般由政府（企业与政府 合作）规划的，供水、供电、供气、通讯、道路、仓储及其它配套设施齐全、布局合 理且能够满足从事某种特定行业生产和科学实验需要的建筑或建筑群，结合物联网、 资料来源：前瞻产业研究院 第三节 智慧园区发展现状 1.智慧园区产业图谱 智慧园区的建设运营是一项系统性工程，涉及到顶层设计、信息通信基础设施建 设、感知和监测基础设施建设、数字中台、智慧化解决方案等多个环节。因此，智慧 园区的建设运营过程中，参与主体众多，主要包括以下几大类：一是基础设施集成 商，指由园区基础设施集成方向进入智慧园区市场的企业，包括园区硬件设备商、大 5 型通信技术商、大型通信运营商 提供数字化的解决方案和运营服务，如飞企互联、四格互联、左邻永佳、天安云谷 （智慧园区运营公司）、汇智软件等。其中，智慧数据中台是园区数字化内核，构建 了园区“物联、数字、生态”的数字底座。目前智慧园区领域代表性的智慧中台产品 有华为的沃土数字平台、飞企互联的凌云中台、英飞拓的园羚中台、明源云的天际开 放平台等；三是智慧园区服务主体，包括政府机构、园区经营主体、园区企业等；四 是智慧园区顶层规划

尽管制造业的数字化已经进行了几年，但市场竞争格局尚未出现任何改变，未来在行业 层面、市场打法层面、产品及服务层面还有巨大的潜力，一切都是未知，一切也都有可 能。1）市场机会层面：行业层面上，离散制造业中的高技术产业是高潜力行业；打法层 面上，垂直行业攻坚和信创/国产替代行业相对容易出现领头企业。2）产品层面：大模 型具有非常强的可探索性，但还处于非常早期的阶段，供需双方都在尝试。大模型短期 对市场竞 数据 开放的声音出现比较多，但企业无需纠结是否跟随，重要的是要基于数据（无论是自身 数据还是外部数据）构建自己的行业认知壁垒，即内化数据，完成数据-显性知识-隐性 知识构建的完整链条。 2024年中国制造业数字化转型市场规模达到1.55万亿，市场服务呈现出划分体系更加清 晰、产品更加丰富、解决方案更加系统化、大模型的落地应用探索逐渐深入等特点。就 市场规模而言，市场规模在2025年预计达到1.76万亿，并将在未来5年维持14%左右的 www.iresearch.com.cn 需求市场1-制造业是工业主要贡献者 近五年，制造业在工业的重要地位没有变，制造业法人单位及规上单位 数均超九成，规上营收贡献维持在近九成 来源：国家统计局，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 工业&制造业企业单位及营收的宏观情况 95.6% 2023年制造业 占工业的比重 93.3% 86.5% 364.8 405

苏州工业园区 近零碳园区建设路径研究 摘要报告 苏州中咨工程咨询有限公司 2023 年 12 月 关于基金会 能源基金会是在美国加利福尼亚州注册的专业性非营利公益慈善组织，于 1999 年开始在 中国开展工作，致力于中国可持续能源发展。基金会在北京依法登记设立代表机构，由北 享有用能权利，实现绿色经济增长。 关于项目单位 苏州中咨工程咨询有限公司是中国国际工程咨询有限公司在华东地区的窗口单位。公司具 有工程咨询甲级资信，是国际咨询工程师联合会和中国工程咨询协会会员单位。公司面向 政府、企业、金融机构等服务对象，专业提供投资策划、规划咨询、政策研究、评估咨询、 管理咨询、全过程咨询等现代咨询服务。 免责声明 n 若无特别声明，报告中陈述的观点仅代表作者个人意见，不代表能源基金会的观点。能源基金会不 关于作者 许相敏 薛 会 徐 璐 郄梦婧 郭凤凤 庞锐晰 程环宇 所有作者均来自苏州中咨工程咨询有限公司 联系方式：xueh03@163.com 致谢 本研究由苏州中咨工程咨询有限公司统筹撰写，由能源基金会提供资金支持。 在本项目研究过程中，研究团队得到了合作方东南大学智能交通中心、苏州工业园区绿色 产业联盟协会的大力支持，包括:刘晓庆、伍玮涛、刘琦、丁向燕、柳英等。苏州工业园区

实践 2 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 企业实践：新引擎、新模式、新价值呼唤新质服务体系与生态构建 01 引言 / 01 1 政策引导： 政策助力与经济回升 2024年中国大规模设备更新行动启幕 / 02 1.1 设备升级的核心路径：高端化、数智化、绿色化 / 03 1.2 重点推进领域 / 05 1.3 政策加码与优化空间 / 08 2 宏观市场: 面向2027 目录 contents 企业实践：新引擎、新模式、新价值呼唤新质服务体系与生态构建 01 在当今全球经济格局深刻调整与国内经济转型升级的大背景下，中国面临前所未有的发展机遇与挑 战。2023年中国经济展现出回暖复苏势头，2024年则被视为进一步巩固经济回升态势的关键一年。在 这一背景下，大规模的设备更新行动不仅成为扩大内需、促进产业升级的重要途径，更是推动经济高质 量发展的关键举措。 示这一行动如何助力中国经济实 现结构优化、动能转换和质量提升。 在政策层面，2024年，中国政府将扩大内需政策的优先级显著提高，宏观政策持续发力并进行逆 周期调节，推动经济回升向好。2024年中国大规模设备更新行动的启幕，标志着逆周期调节与新质生产 力的双重驱动。政策的助力不仅为经济回升提供了强有力的支撑，更为新一轮设备更新周期的启动注入 了新动能。 特别是高端化、数智化、绿色化的设备

香港製造業發展研究報告 1 香港製造業發展研究報告 報告摘要 隨著「新質生產力」成為國家推動高質量發展的內在要求和重要著力點，全球發達經濟體也在佈 局國家級的產業化戰略，香港如何能跟上科技創新、綠色製造、客製化等趨勢，轉型並升級本地 製造業？ 為探討香港製造業的未來發展方向，香港生產力促進局（生產力局）於 ，但綜合調研結果顯示，部份香港製 造企業的總部職能仍然留港，轉型成「製造服務業」。適逢國家 2023 年提出「新質生產力」， 香港必須發展高質量的綠色製造業，推動產業創新及升級轉型。 在全球製造業重塑的挑戰下，香港製造業面對的四大挑戰，包括：競爭日益激烈、全球供應鏈重 塑、消費者需求趨向小批量與客製化，以及可持續發展勢成新趨勢。為此，香港製造業業界必須 把握自身在綠色製造、客製化的獨特 適合重點行業的「智能微工廠」用地， 並檢視現有工業用地及工廈，鼓勵企業 善用創科資源，於香港發展綠色智能製造，提升空間單位產值，以敏捷新型製造模式發展 客製化生產。「智能微工廠」亦能推進前沿科技研究，加快實現中試轉化、新產品研發及 新技術落地。 4 香港製造業發展研究報告 2. 強化香港總部職能 強化香港的總部職能是吸引高附加值企業留港的有效策略，政府應強化稅務及投資優惠政

原材料的大宗物料采购模式；原料价格随行就市的价格管理方式；备品备 件的计划采购模式。 大宗原料的安全库存储备策略；以及基于市场价格走势的战略储备策略管 理。备件供应商的准入、价格以及质量绩效管理；采购订货过程中的质量、 交期、价格管控。 XX 各业务环节绩效管理指标项目 u 年度销售计划完成率 u 产品市场占有率 u 客户订单按时交单率 u 营业额增长率 u 毛利率 u 销售收入应收款占比 u 整体业务应用仅做到基本的进销存管理，订单接收，新品创建，生产计划还是以电子表格为主，信息化应用相对比较初级。 u 生产过程通过人工记录进行产品特征码管理，无法快速实现产品的全流程追溯，对于客诉无法快速响应，无法有效规避风险，造 成公司损失。 u 生产计划执行统计依靠人工，数据延时一天，计划员天天加班，工作量大。重复性劳动多，价值低。 u 采购业务供应商寻源、订货、对账、开票全部线下操作，供应商绩效考核人工统计，工作量大，及时性差，准确度低。 在不同的时间有效期范围内， BOM 不 同 数量控制： 在不同的生产数量范围内，创建不同的 BOM 数量和有效期 如果有多产品产 出，在这里定义 产出类型及料品 联副产品的成本 计算，请参考成 本相关组件 联副产品管理 子件耗用方式 MES 系统生产 BOM 集成及工艺路线管理 生产 BOM 与 ERP 同步 工序创建 工艺路线创建 关键需求与解决方案 —— 需求及订单管理

在政策扶持下，人形机器人、半导体等行业迎来较好的发展前景，相 关化工新材料被我国列为关键战略材料，国产替代进程加速，成为精 细化工企业转型升级方向。 科技赋能转型升级过程中，精细化工企业信用质量核心驱动力主要集 中于技术壁垒与产品竞争力、研发强度与成果转化、环保投入与绿色 生产、信息化覆盖强度。 未来精细化工企业将不断提升技术创新水平，以应对市场竞争和政策 要求。特别是延链提质的精细化工企业有望迎来量利齐升。精细化工 势的细分领域中小型企业也将获得更多支持；但一些技术装备水平相 对落后、产品同质化竞争的行业内企业，则将持续面临市场出清压力。 信用质量或将进一步分化。同时我们也注意到精细化工企业在转型升 级过程中，资本投入或将导致刚性债务规模上升，但研发失败或者市 场供需错配使得企业投入资金回报率不及预期，加剧企业财务风险。 新世纪评级 企业，占比不足 5%，较国外企业仍有一定差距，未来在高端化学品 研发投入仍有待加强。 表 1. 2024 年度我国精细化工创新发展企业二十强技术突破情况 企业名称 核心技术突破 浙江新和成股份有限 公司 维生素 A 与 E 全产业链自主化；蛋氨酸国产化；聚苯硫醚（PPS） 国产化；辅酶 Q10 与生物发酵技术；在香料产业打通从柠檬醛到薄 荷醇的核心产业链 中国北方化学研究院 集团有限公司