直连通信网络、卫 星通信网络及基础设施数据传输网络，构建全天候全域覆盖的高效连 接通道；依托分级部署的算力基础设施与算网协同服务，打造弹性智 能的计算能力底座；以纵深防御机制贯穿全链路，确保数据可信与系 统安全。三者有机协同，根据车辆应用场景的差异化需求，合理选择 连接通道、分配智能计算能力与采取安全防护策略，实现从基础安全 防护到高级智能服务的全栈技术支撑，最终达成智能网联汽车在驾驶 与深度协同演进，智能网联汽车将支撑从基础安全监控、远程诊断维 护、智能座舱交互，到高级驾驶辅助、自动驾驶及跨域协同决策的全 场景应用。在此背景下，网联技术将面临“长周期持续可用、稳定可 靠传输、多场景适配、高安全可信”的综合需求。一是汽车产品生命 周期长达 10-15 年，要求网络连接必须具备长周期持续可用特性，避 免因技术迭代导致车端通信能力与基础设施不匹配。二是驾驶自动化 等高级应用场景对网络时延、可靠性提出极高要求，需要网络实现“可 车产业智能化网联化发展下半场打好坚实基础。 四、 智能网联汽车网络发展总体目标 为满足智能网联汽车对于网络“长周期持续可用、稳定可靠传输、 多场景适配、高安全可信”的综合需求，需要系统性结合多种通信网 络、分布式算力基础设施以及网络安全技术，构建“泛在接入、能力 协同、安全可信”的智能网联汽车立体化网络体系，为智能网联汽车 提供广覆盖、多层次、按需服务的稳定可靠连接与计算能力，支撑智 能网联汽车的高速发展。该体系能够打破单车智能的局限，通过超视

不 足问题。如 Meisam Babanezhad 等14通过格子玻尔兹曼方法和自适应 神经模糊推理系统相结合对三维域内流体流动进行模式识别。三是可 解释性分析，增强 AI 辅助决策的透明度与可信度。可解释性 AI 技术 能够可视化 AI 模型在进行预测时所关注的输入数据区域或特征，帮 助工程师验证 AI 的判断是否符合物理直觉和工程经验。例如，新加 坡国立大学15通过整合计算流体动力学模拟（CFD）和可解释人工智 在应用范围上，技术已从轮胎设计延伸至智能制造与质量控制。 例如，通过容差性能预测，可量化量产轮胎的性能波动，优化生产工 艺；同时，该框架可迁移至密封件、减震器等橡胶制品的力学性能优 化，拓展性极强。 在安全与可信度方面，可视化对比（如印痕图叠加分析）增强模 型可解释性，确保结果符合工程直觉。 6.应用实效 在自动化仿真方面，案例团队针对网格前处理这一耗时环节进行 了重点优化。通过对 HyperMesh 复杂或边界条件下产生不符合物理规律的结果。三是泛化能力差， AI 模型在训练的工况范围内可能表现良好，但一旦超出训练工况的 范围，其预测精度可能急剧下降，缺乏可靠的泛化能力。 模型精度方面，AI 技术的计算精度与可信度如何达到传统数值 仿真程度成为破局关键。一是 AI 计算需逼近精度极限，AI 代理模型 （如替代传统仿真的模型）需要达到与传统高保真仿真相当的精度才 能被接受。确定何时何地使用 AI 代理模型而不会牺牲关键精度是一

82 5.1 盛裕可持续发展服务 84 �.� 盛裕近期中国区重点项目 86 5.3 盛裕荣誉奖项（产业、办公及可持续相关项目） 88 5.4 可信赖的顾问 90 探索 ·工具：ESG导向的产业园区可持续发展框架 策略 ·实践： ESG导向的园区可持续发展场景实践 44 4.1 绿色低碳发展相关场景 策略·实践 ESG导向的园区可持续发展场景实践 4 81 5.1 盛裕可持续发展服务 5.2 盛裕近期中国区重点项目 5.3 盛裕荣誉奖项（产业、办公及可持续相关项目） 5.4 可信赖的顾问 05 82 见证·展望 盛裕在中国 83 5.1 盛裕可持续发展服务 5 见证 · 展望 盛裕在中国 产业园区在推动中国经济发展空前发展、体制机制改革和对外开放中发挥了重 2018 年度安大略可持续能源奖 - 年度可持续项目奖 2018 建筑、建造和设计重新思考未来奖项 - 三等奖 2018 加拿大绿色建筑委员会净零碳教育建筑设计认证 海外 其他国家 89 5.4 可信赖的顾问 � 见证 · 展望 盛裕在中国 重庆市中新示范项目管理局 重庆市中新示范项目管理局 广东江门市新会经济开发区管理委员会 广州空港经济区管理委员会 广州南沙开发区保税业务管理局

主要包括工业领域区块链参考架构、标识体系、目录寻 址、系统要求等通用要求标准；基于区块链的工业互联网平 台架构、工业数据存证等平台管理标准，面向行业及典型场 23 景的供应链管理、生产溯源、质量可信管理等服务应用标准。 下一步建设重点 人工智能标准。推动工业领域大模型预训练、微调、推理、集成、部署等环节技术 要求，大模型性能测试与评估要求，生成内容评价与管理要求等工业大模型标准研制。

工业大模型技术未来展望 工业大模型作为工业智能化发展的重要驱动力，其未来技术演进方向备受 关注。随着技术不断发展，工业大模型将在模型架构、智能适配、可信应用等 方面取得进一步突破，以更好地满足工业场景中的多样化需求。以下从更高效 的模型架构、更智能的模型适配和更可信的模型应用三个维度，全面展望工业 大模型的未来发展趋势。 48 3 工业大模型产品解析 3.1 工业大模型产品系统结构 础上，还存在诸多挑战。 图 5.2 大模型数据全生命周期隐私增强框架 ➢ 数据隐私与安全的核心挑战 数据敏感性高。工业领域中的数据往往涉及企业的核心机密，例如生产流 工业信任机制 数据可信 模型透明 安全保障 智能决策 资源整合 安全基础设施 身份认证 数据授权 访问控制 密钥管理 备份恢复 工业设备数据 生产线数据 质量检测数据 供应链数据 维护与检修数据 其他企业数据 性。例如，通过在训练过程中添加噪声，差分隐私能够防止模型输出中泄露具 体的数据点信息。 3）模型推理保护机制 输入与输出隔离：将模型的推理过程隔离在一个安全的执行环境中（如 TEE：可信执行环境），防止外部攻击者通过观察输入输出关系推断模型内部逻 辑。 91 反推攻击防御：在模型输出中加入随机扰动或限制输出的精度，以降低敏 感信息被反推出的可能性。 4）数据访问权限管理

05 定义 本报告所述的碳数据，主要是指用于量化CO 排放、移除、抵消的基础数据。 目的 碳数据管理有助于： 1)增强园区CO 量化的完整性； 2)提高CO 量化、监测、报告、验证和确认的可信度、一致性和透明度； 3)通过碳减排、移除和抵消，促进碳管理战略和计划的制定和实施； 4)跟踪管理、动态更新园区在碳数据方面的绩效和进展。 2 2 2 06 主体 工业园区管理机构

力，切实服务石化业务 智能编排与设计 如何规划编排人工智能，使 智能发挥效力，使得人工智 能的应用更关注体验 安全、治理和信任 AI无处不在的环境下，保证 企业的数据安全，营造安全 可信的智能应用环境 AI模型和数据的部署 自建智能需要大量的IT资 源，自建还是购买是油气企 业未来的重要抉择 AI基础设施匹配 落实与企业智能化需求相匹 配的智能基础设施，实现AI 工作负载的最佳部署 学会API标准、国家标准、行业标准等进行解析、识别，形成设备检维修 策略大模型；对检维修策略的执行情况进行跟踪，结合设备及其部件或子 系统的运行情况，评估检维修策略的有效性；结合检维修策略大模型知识 库，以自然语言交互的方式，建立精准、可信、安全、高效、友好的语义 知识问答服务；用户输入设备运转现象，大模型输出运转现象对应的维修 维护策略建议。 建设熟悉安全监管专业知识、标准法规、专业方案、业务数据的基础大模 型，构建海量知识数据智

值衡量自身，为客户、员工、股东、合作伙伴 和整个社会创造美好未来。 埃森哲在中国市场开展业务37年，拥有一 支约1.7万人的员工队伍，分布于北京、上 海、大连、成都、广州、深圳、杭州、香港和 台北等多个城市。作为可信赖的数字化转型 卓越伙伴，我们不断创新、积极参与商业和 技术生态建设，致力于帮助中国的企业和 组织把握数字化机遇，通过战略制定、流程 优化、技术赋能，实现高质量发展。 详 细 信 息 ，敬

监测和报告减排成果。考虑到能源管理系统是目前市场上的主流工 具，然而能耗“双控”向碳排放总量和强度“双控”转变是新形势 新目标下的要求，需要在现有能源统计基础上，进一步建立和提升 碳排放统计能力，完善基础数据质量，做到碳排放数据的可信与可 比。因此针对数据中心各碳排放范围的核算，建立一套智能化能源 碳管理系统是形势所需。 五、 零碳数据中心园区能碳管理系统 能碳管理系统一般包括能源管理、碳管理、碳抵消、供应链管 理以及绿色治理

效、定制化，保证高可靠性的电力供应和自动化运维。与此同时，在绿色发展趋势下，节能降耗、加强 碳足迹追踪和碳排放核算成为新的趋势。 3.3.2 服务创新驱动的升级 为了应对这些挑战，电子行业迫切需要引入可信赖的全生命周期运营专家，以提供全天候（7×24 小时）的快速响应和一体化的全产线解决方案，参与到流程和管理的优化中。这意味着需要解决存量 改造的难题，如适配新的通信协议、调整设备间的谐波干扰等，以及满足不同客户的定制化和差异化需