产业链上下游凝聚共 识：智能车灯不是可选配置，而是提升行车安全、重塑人车关 系、定义品牌差异的战略核心。 展望未来，智能车灯将是“软件定义汽车”理念在外部最直观的 体现，是连接人、车、环境的动态信息界面。我们期待通过本报告，推动 产业从无序竞争走向基于价值创新的有序升级，共同照亮智 能出行新时代。 前 言 第一章 车灯发展历史及智能车灯产生的驱动力 一、车灯发展的前世今生 过复杂算法实时处理车辆状态与交通环境信息，实现光 照区域、亮度、形状动态自适应调整，并能进行场景化信息投影与交互的新一代汽车照明系统。 真正的智能车灯需同时具备硬件层面的高精度控制、软件层面的智能算法驱动及多场景自适应功 能，而那些仅支持简单远近光自动切换的车灯或仅能够实现简单投影或娱乐功能，缺乏真正的环境感知 与动态响应能力的车灯，无法满足智能车灯的本质要求，两者核心对比差异见下表1。 实现基础的远光自适应调节，能初步遮蔽对向或同向车 辆区域，缓解眩光问题，但该技术存在明显局限：遮蔽范围粗糙，易过度遮蔽影响本车视野，或遮蔽不 足仍产生眩光；对行人、非机动车等小型目标识别能力弱，动态跟随响应滞后，难以应对复杂路况。 而高精度 ADB 作为传统ADB的高阶演进形态，依托高分辨率光源、精准环境感知与快速算法响应， 实现了从粗略分区控制到像素级精准调控的质变，成为智能照明的核心功能之一，见下图2。

的通用特征提取 ➢ 领域适配层：融入设备动力学方程、材料本构模型等机理知识 ➢ 任务特定层：面向检测、预测、优化等场景的轻量化模块 ◼ 实时推理架构 为满足产线实时性要求，架构设计突破包括： ➢ 动态计算图：根据输入数据复杂度自适应调整计算路径 13 ➢ 级联推理引擎：将模型拆分为多个子模块进行流水线处理 ➢ 边缘-云协同：在 5ms 延迟约束下实现模型分片部署 ◼ 可解释性架构 跨模态编码器：统一处理传感器数据、文本、图像等异构输入 ➢ 分层记忆网络：存储设备历史状态、工艺知识库等长期记忆 ➢ 动态推理引擎：根据任务需求自动组合功能模块 技术挑战：参数量超过千亿级导致训练成本激增，需采用混合精度训练与 梯度稀疏化技术。 (2) 模块化组合大模型 技术特征：基于微服务架构构建模型组件库，支持动态拼装。核心组件包 括： ➢ 基础模型池：包含设备诊断、工艺优化、异常检测等原子能力模块 技术架构：融合物理方程约束的生成式模型。 (2) 生产制造类大模型 ➢ 实时质检：在极短时间内完成复杂曲面缺陷检测 ➢ 动态排产：应对突发订单的调度优化响应时间 ➢ 设备健康管理：提前预测故障发生概率 (3) 供应链类大模型 ➢ 需求预测：融合宏观经济指标的预测误差率 ➢ 物流优化：动态路径规划使运输成本降低 ➢ 风险预警：提前识别供应链中断风险 1.3.3 基于数据模态的分类体系

监控开放端口、主 动外连行为等。 （2）安全监测  安全告警感知 事件监测以丰富的工业威胁模型识别、全面的检测策略、智能机器学习、高 效的沙箱动态分析，以及云端威胁情报匹配能力为基础，以安全事件为切入点， 以威胁对象为聚合条件，动态梳理当前热点安全场景，将海量告警转化为几十条 甚至十几条事件，无需关注搜索、过滤、聚合之间的逻辑差异，通过点击数据得 到期待的分析结果，帮助用户聚焦热点安全问题，并对热点场景类型进行重点监 异常检测的方式，可以对异常情况进行发现和预警，提前发现 APT 攻击的痕迹。  文件分析 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 13 通过将上传文件，来对文件的威胁进行沙箱检测，支持木马病毒扫描、静态 分析、动态模拟分析，展示文件名称、源文件类型、MD5、评级、监测结果、评 分、处理状态、文件上传时间、监测完成时间、操作（预览、下载报告、删除） 等内容。  智能检索 智能检索分析用于对工控安全日志的检索分析功能，具体支持如下功能： 行集成整合，实现从静态事件响应到动态工作流跟踪的转变，提升整体的协调及 决策能力。  告警处置 通过白名单、关闭规则、告警级别管理、告警延迟处置和风险订阅管理等功 能，为用户提供半自动化、自动化告警响应处置能力，提高用户对告警处置的响 应处置效率以及告警降噪效率。 （5）运营管理  安全工作台 为公司网络安全运维人员提供安全事件处置工作界面，包括工单管理、通报 情况、最新安全动态等视图，并为用户提供代办工单状态工作台，方便用户快速

7.1.1 自动化设备选择.......................................................................100 7.1.2 工作流程动态调度...................................................................102 7.2 生产调度智能化.............. 显著的经济效益与市场竞争优势。 2.1 提升生产效率 在当今工业 4.0 的背景下，提升生产效率是智慧工厂 MDC 项 目的重中之重。我们通过引入 AI 大模型和智能算法，整合生产资 源和流程，实现动态优化与实时决策，从而有效提升整体生产效 率。 首先，通过数据驱动的生产调度系统，我们能够实时分析生产 线的性能数据，识别瓶颈环节，并自动调整生产计划。通过实施基 于 AI 的预测性维护策略，能够在故障发生前进行预警，避免由于 术，我们可以在多个环节实现有效的成本控制，从而提高整体的经 济效益。 首先，在生产流程中，通过实施智能调度系统，可以优化生产 线的资源配置。AI 算法能够根据订单需求、设备状态和人员安排等 实时数据，动态调整生产计划。这种方式能够减少设备的闲置时 间，提高生产效率，降低生产成本。 其次，预测性维护技术的引入，可以有效减少设备故障所带来 的意外停机，从而降低维护成本。通过对设备运行数据的实时监控

数据采集终端 封闭园 区 ICT 基础设 施 运营 中心 物联网 通信网 能源管理 …… 风险分级管控 风险分级管控是将“点、线、 面”的各类风险用一张图、一 张表的动态方式进行分级、分 类，并根据风险的具体等级、 影响范围、可能性等对风险进 行辨识、分析、评估和管控， 涉及风险基础信息管理、风险 智能评估、风险防控措施管理、 园区安防 七、园区安全 风险预警发布四个方面的内容。 管 廊管线监测 视 频智能监控 u 实现对“两重点一重大”全面监管， 确保重点工艺装置本质安全。 u 通过隐患、事故动态数据构成预警态势，结合 GIS 可视化呈现。 u 固定电脑 + 手机移动 APP 联合，保障隐患排查和预警事件闭环。 智慧安监： 一体化监测、 预警及治理，全方位保障园区的生产安 全 重大危险源监 十一、封闭园区 治安巡更 封闭园区： 园区的全方位动态管 控 封闭园区：危化品运输车辆全流程的管理 GPS 监控、 GIS 地理服务、移动智能技术、 RFID 射频扫描、无线视频传送、 一卡通服务等高新技术， 对于危化品车辆平台 进 行严格资质准入管理；园区承运危化品车辆实时监管移动危险源； 与企业物流订单集成，掌握化学品物流动态；平台网 上交 易根据区域系统判定自动配载。 调度停放、

驱动的供应链优化方案后，库存周转率提升 35%，原材 料采购成本降低 12%，订单交付周期缩短 20%。 在生产调度方面，AI 算法通过实时分析设备状态、订单优先级 和资源约束，实现了生产计划的动态优化。某电子制造企业部署 AI 生产调度系统后，设备利用率提升了 15%，能源消耗降低了 8%， 月均产量增加 12%。 制造业 AI 应用的关键技术支撑体系主要包括：  边缘计算与云计算协同架构 智能质量控制：利用计算机视觉 技术对零部件和成品进行自动化检测，识别表面缺陷、尺寸偏差等 问题，确保产品质量的一致性。 - 生产计划与调度优化：通过智能 优化算法（如遗传算法、蚁群算法等）对生产任务进行动态调度， 优化资源配置，提高生产效率。 - 人机协作与自动化：在装配和焊 接等复杂工序中，引入协作机器人和自动导引车（AGV），通过 AI 算法实现人机协同作业，提升生产灵活性和安全性。 以下是一个简化的 数以确保产 品质量。 在需求预测方面，机器学习可以利用市场数据、销售记录和用 户行为等多维度信息，构建精准的需求预测模型。这不仅能够帮助 制造商优化库存管理，减少库存积压和浪费，还能根据市场动态及 时调整生产计划，避免资源浪费。例如，通过对历史销售数据和季 节性波动的分析，机器学习模型可以预测未来某一时间段内某款新 能源汽车的销量，从而合理规划生产周期。 在设备维护方面，机器学习技术可以实现预测性维护

（图�）。对不同阶段可依据 业务赋能和技术深度两个维度进行评估，其中，业务赋能从低到高的参考标准分别为专项创新、 局部智能、泛在智能、协同智能、认知智能，技术深度的参考标准为数据提效、静态优化、动态 应用、智能交互、智能互联。 �� L�单点试验级：智能技术开始应用于石油石化产业的特定领域，工厂引入基础数据分析和自 动化技术，实现数据采集、报告生成、通信融合和装置在线化，能够对核心业务环节进行流 业务自动化与AI融合化 L� 实现产业智能化与石油石化新型工业化，落实无人干预决策；生产资源得以动态智能配置，实现智能驱动业务实时创新 单点试验 局部推广 扩展复制 运营管理 优化创新 业务赋能 专项创新 局部智能 泛在智能 协同智能 认知智能 技术深度 数据提效 静态优化 动态应用 智能交互 智能互联 来源: 石化盈科&IDC ����年 图�. 中国石油石化产业智能化成熟度 中国石油石化产业智能化成熟度 �� L�优化创新级：石油石化产业实现全环节智能化，构建了一个高度自动化、互联互通的智能 工业网络。AI技术与业务深度融合，推动产业深度自动化，落实无人干预决策。生产资源得 以动态智能配置，使得业务实现实时创新。在此阶段，智能化水平达到高峰，不仅优化了现 有业务流程，还推动了产业的持续创新与发展。 从当前石油石化产业的智能化发展现状看，整个产业整体上处于L�~L�的水平，即大部分的

性事件（如自然灾害、暴力/恐怖事件）中的安全 自主生产 打造低碳化产业系统，能够快速、无缝地重新配置和调整以适应 变化。 • 引入高度灵活的自动化生产线概念，专门满足高度定制化需 求，或能够根据变化快速重新配置 • 动态排产能力 • 库存优化模型 • 在资本支出中纳入可持续相关的考量 需求预测 能够预见和预测业务需求及客户需求的变化，以及更广泛的社会 和文化转变。 • （在利用客户的历史数据进行预测之外）利用结构化分析工 管理冲击，并分析原因。 • 具备“what-if”（如果……将会怎样）的情境模拟能力、动态化 数据驱动型的计划 • 预测性地识别运营问题（质量缺陷、故障、维护需求、不合格） • 可支持端到端运营实时可视的数字驾驶舱 • 运用数字工具，快速了解供应短缺、生产或运输延迟对销售及 成本的影响 动态化、可持续的产品开发 采取生态设计及协同工程方法来开发新型产品与流程的能 力，充分利用贯穿整个产品生命周期的反馈闭环。 我们的研究全面衡量了工程、供应、生产和运营领域中31种韧性支持能力的成熟度 这些能力代表了企业应优先投资的最重要领域 特刊 08 | 智能制造 打造韧性企业，开创增长新局 图二 韧性成熟度得分（按行业统计） 例如，动态化、可持续的产品开发能力使企业能 够更快地触达客户――在更短的周期内完成产品由 构思、生产再到上市的全过程，同时帮助工程师设计 出更具相关性、可持续性和差异化的产品与体验。 不过，虽然大多数受访高管计划在未来三年内提

1 公司介绍 5 项目案 例 4 系统应 用 2 方案介 绍 3 系统介 绍 After ： l 动态展示园区全貌及各区域，便于招商引资接待 l 园区设施变更，可及时更新数据确保实时统一 l 动态实时显示运营数据，做到宏观到微观精细化管理 Before: l 沙盘面积大，无区域划分不便于接待介绍 l 场景环境固定，环境变更不能及时更新 l l 设备故障无法快速定位快速定位设备具体位置 l 人流流动造成不断培训，熟悉环境 空调管理 After: l 监控排查掌握实际位置及现状，调配人员前往 l 区域容量直观可见，及时掌握容量动态 Before: l 车辆管理混乱，违停现象频繁 l 车位紧张区域极易造成拥堵，无法及时发现 停车管理 After ： l 通过多维度的能耗统计辅助工作人员节能减排，绿色照明。 l 可

联的资源管理与授权，解决了用 户与服务、服务与服务间的多种 场景鉴权。 认证中心 authen » 六个中心 注册中心 reg 提供服务的统一注册和管理 入口，实现服务的可动态注册、 可分类配置、可授权管理和服务 实例可监控等功能，将业务实现 转换为服务能力。 注册中心 reg 治理中心 consum 为分布式服务提供路由配置、 熔断容错、事务管理、负载均衡和 数据库工程师 UI 工程师 实施人员 项目经理 » 七个平台 » 数据服务平台 DB 页 面 业务系统 卓讯数据服务平台 数据服务平台 分布式 分布式 分布式 动态 SQL 批量 SQL 动态脚本 动态页面 缓存服务 数据服务 单 SQL 批量 SQL 脚本 页面数据 大数据 容器 电脑 平板 手机 鉴权 调用 » 七个平台 » 工作流服务平台 工作流平台