当前发展挑战 随着智能网联汽车应用场景的不断深化，对蜂窝移动通信提出了 更高、更严格的要求。 一是确定性低时延，演进的智能网联汽车业务，如自动驾驶协同、 紧急制动预警等，要求通信网络具有极高的可靠性和确定性时延，而 现有 5G 网络可能受到网络拥塞、信号干扰等多种因素影响，难以保 障传输的确定性。 二是移动性保障，智能网联汽车移动速度快、位置变化频繁，高 速移动带来的网络频繁切换问题会导致信号中断或通信质量下降，影 年发展目标 当前，智能网联汽车 5G eMBB 产品已基本成熟，5G 轻量化 （RedCap）、确定性网络服务已开始小规模产业化部署，网络智能 化等 5G-A 关键技术成熟应用仍需一定时间。结合当前产业现状，面 向 2030 年，5G 网络以提升面向智能网联汽车的网络服务连续性、稳 定性，提供性能可预期、有保障的服务能力，加速推进智能网联汽车 5G 全面应用为主线，并适度超前进行极致网络性能和智能网服务能 通信时 延及可靠性达到 50ms@99%、100ms@99%，满足智能网联汽车高可 靠、稳定性服务需求。 车载 5G 渗透率提升，通信能力稳定完善。具备 5G 通信功能的 新车渗透率达到 95%。优化车载 5G 终端的硬件接口设计、软件协议 适配及跨系统兼容性能，提升 5G 终端整体运行稳定性与适配灵活性。  前沿技术探索 极致网络性能提升。在小范围探索车辆到算力基础设施单向端到

过 5G 网络实现人 员与工业现场装置、产线的实时交互。PLC 和控制器通常通过 5G 网 络接入状态监控、多 PLC 或控制器联动、闭环控制等应用，当用于 控制场景时，对 5G 网络的通信确定性要求较高。网关实现工业以太 网、现场总线等工业网络与 5G 网络之间的数据传输，可支持不同协 议层之间的数据转换。TSN 端口主要指工业 5G 终端设备可作为 5GS 网桥的端口，与网络侧协同实现 提供厂区人员 定位和管理、应急救援等功能。 11 图 5 人机交互类工业 5G 终端设备 （4） 辅助控制类 此类终端设备对应“PLC 和控制器”类，主要利用 5G 高可靠、低 时延、确定性通信的特性，将本地工业网络、IO 接口连接的设备与 云平台和应用中心紧密相连。代表性产品包括：5G 工业总线阀岛支 持 Profinet 等工业以太网总线协议，通过 5G 网络将“下挂”的有线传 低时延、高速率能力，对工业 相机、远程 IO 等工业现场设备进行闭环控制，实现逻辑控制、机器 视觉等功能。5G 无人天车依托 5G 网络连接天车 PLC 和地面 PLC， 5G 为指令下发和指令执行提供确定性通信，实现远程指令控制，全 程支撑 5G 无人天车将成品从卸卷吊运到指定库位，并自动进行指定 位置的装车操作。 图 6 辅助控制类工业 5G 终端设备 （5） 特殊作业类 12 在工业领

工业任务/行业模型适配是将工业基座模型针对具体的工业任务或特定行业 需求进行调整和优化的过程。由于不同工业行业和任务具有独特的特点和要求， 如机械制造行业对产品精度和工艺要求严格，电力行业对设备运行稳定性高度 关注等，需要通过添加特定行业数据、引入领域知识以及采用合适的微调算法， 使模型更好地适应这些独特需求，提升在特定工业任务和行业中的性能表现。 1.1.3 工业数据制备 这是工业大模 倍 ◼ 数据物理约束特性 工业数据受制于物理规律约束： ➢ 守恒定律：能量、质量等物理量的守恒关系 ➢ 因果时序：设备退化过程的不可逆特性 ➢ 边界条件：工艺参数的安全阈值限制 ➢ 不确定性传播：测量误差的链式传导效应 1.2.2 模型架构 ◼ 混合架构 主流架构呈现"预训练+微调+物理嵌入"的混合模式： ➢ 基础层：基于 Transformer 的通用特征提取 ➢ 领域适 跨设备迁移：在数控机床群体间共享磨损模式知识 ➢ 跨工序迁移：将冲压工艺知识迁移至焊接工序 ➢ 跨工厂迁移：在分布式制造节点间同步质量检测经验 ◼ 安全容错机制重构 工业大模型建立新型安全保障体系： ➢ 不确定性量化：输出置信区间及风险预警 ➢ 防御性蒸馏：抵抗对抗样本攻击 ➢ 退化监测：实时跟踪模型性能衰减 1.3 工业大模型的分类体系 工业大模型的快速发展催生了多样化技术形态和应用模式。为系统认知其

688.7 70% 欧洲 260.5 26% 美国 80.8 8% 其他 10.0 1% 新能源汽车的快速发展也面临一些挑战。例如，电池成本仍然 较高，续航里程和充电时间仍需优化，供应链的稳定性有待提升。 此外，废旧电池的回收和处理问题也日益凸显。然而，随着技术的 不断突破和产业链的完善，这些问题将逐步得到解决。 未来，新能源汽车行业将继续向智能化、网联化和共享化方向 发展。AI 外壳的裂纹、划痕等缺陷。此外，计算机视觉还可以与机器人系统 集成，实现智能化的零部件抓取与装配。在工艺优化方面，通过对 生产线视频数据的分析，可以识别生产瓶颈并提出改进方案。为了 提高计算机视觉系统的准确性和稳定性，需采用以下关键技术：  高精度图像采集设备：如工业级相机、3D 扫描仪等，确保图 像质量满足分析要求。  高效的图像预处理算法：包括去噪、增强、分割等步骤，提高 后续分析的准确性。  技术，可以实现实时监控和调整， 减少人为误差，提高产品一致性。 在供应链管理方面，新能源汽车的供应链相比传统汽车更为复 杂，涉及电池原材料、电机材料、电控组件等多个领域。为了确保 供应链的稳定性和高效性，企业需要构建一个智能化的供应链管理 系统。该系统应具备以下几点功能：  实时监控和预测供应链各环节的需求和库存，确保原材料和零 部件的及时供应。  通过大数据分析，优化供应链的物流路径，降低运输成本和时

景进行精准的分析和决策，这两者间的 契合使得小模型在生产制造领域具有独特的优势。其次，生产制造过程对准确性和稳 定性有着极高的要求，任何微小的误差都可能导致产品质量下降或生产线停工。小模 型在训练过程中，能够针对具体场景进行精细化的调整和优化，从而确保模型的准确 性和稳定性，这使得小模型在生产制造领域的应用更为可靠和有效。最后，小模型在 成本投入方面相对较低，使得其在生产制造现场的应用更具经济性，并在有限的硬件 本问 题导致其尚不能完全取代以判别式 AI 为代表的小模型。一方面，小模型在工业领域具 有深厚的应用基础和经验积累，其算法和模型结构相对简单，易于理解和实现，其稳 定性和可靠性得到了验证。另一方面，大模型在成本收益比、稳定性和可靠性等方面 存在问题，其在工业领域的探索还处在初级阶段。小模型以其高效、灵活的特点，在 特定场景和资源受限的环境中发挥着重要作用；而大模型则以其强大的泛化能力和处 具备了一定的行业专有能力。 12 工业大模型应用报告 无监督预训练工业大模型的优点是可以具备广泛的工业通用知识，最大程度地满 足工业场景的需求，实现模型的最优性能与稳定性。但这一模式的缺点是需要大量的 高质量工业数据集，以及庞大的算力资源，对成本和能力的要求较高，面临技术和资 源的巨大挑战。在最终应用前，无监督预训练工业大模型与 GPT3 类似，同样需要通过

聚醚醚酮 （PEEK） 高耐热性和热稳定性、 优异的机械性能和韧 性、耐腐蚀、耐磨性 关节、轴承、齿轮、四 肢等 中研股份、新 瀚新材、中欣 氟材、沃特股 份等 聚酰胺 （PA，尼龙） 良好的耐磨性与自润 滑性、防腐性、高强度 与高韧性 零部件 3D 打印 神马股份、华 峰氨纶等 聚苯硫醚 （PPS） 较高的热稳定性、耐腐 蚀、机械强度 骨架、关节轴承与齿 固态电池使用固态电解质（氧化物/硫化物/聚合物）取代液态电解质 （有机溶剂+锂盐），进而提升电池的能量密度和安全性；正极材料方 面，超高镍正极材料通过表面包覆（LiAlO₂）和元素掺杂（Mg/Zr）， 提升循环稳定性；负极材料方面，硅碳负极通过纳米化与碳包覆技术 解决体积膨胀问题，首效达 89%，循环寿命超 1,000 次。全球固态电 池以日本、中国和韩国为主，其中日本具有技术先发优势，日本在全 固态电池专利申请中占比 另一方面同一产品的不同合成路径直接影响成本和性能，通过生产工 艺的优化，可以降本增效，提升企业的盈利能力。另外高端产品客户 认证周期较长，一般需要 2-3 年，一旦企业产品获得客户认证后，其 业务收入的稳定性增强。因此具有突出技术和产品优势的企业更具核 心竞争力，也将获得资本市场的资金支持，以促进其更好发展。 (二) 研发强度与成果转化 目前我国精细化工企业研发强度仍低于国际水平，在国产替代进

故障率降低 25% 此外，通过实时监控和反馈机制，形成一个闭环的生产管理体 系，使得生产效率实现持续优化。 我们还会利用物联网技术监测生产环境的相关数据，如温度、 湿度及设备偏差等，确保生产条件的稳定性和一致性，这对于提升 生产效率至关重要。 最终，通过以上措施的综合实施，智慧工厂 MDC 项目目标在 于实现生产效率提高 30%的最终目标，使企业在激烈的市场竞争中 赢得先机。 2.2 降低运营成本 完成设计后，进入开发与测试阶段。开发团队将根据设计文 档，进行所需软件开发。在此过程中，采用敏捷开发模式，定期进 行迭代和评审。每一轮开发后，我们将进行单元测试、集成测试， 确保功能实现的可靠性与稳定性。最终，将进行系统测试与压力测 试，以评估系统在高负载条件下的表现。 在完成开发与测试后，将进行部署实施。这一阶段包括系统的 安装与配置、数据迁移以及用户培训。我们将制定详细的部署计 划，确 2. 兼容性与可扩展性：所选设备应与现有系统和未来可能的系统 组件兼容，确保后续可以平滑集成或扩展。在选型时，需要对 各类标准进行评估，如 PCIe、SATA 等。 3. 可靠性与稳定性：硬件的稳定性直接影响工厂的运营效率，因 此选择知名品牌的设备，同时应考虑冗余设计，例如双机热 备、RAID 磁盘阵列。 4. 成本效益：在保证性能的前提下，应选择性价比高的硬件设 备，以降低整体采购和维护成本。

描述了背景信息，提出了实用建议，列出了核心指标体 系，并以此作为工具帮助实施者规划和量化项目措施。 气候中和园区/城区项目的实施过程与传统的园区项目 有很大的区别。了解这些差异并采取相应的行动，对于 这类项目最终的成功将起到决定性的作用。本指南还对 最新的科学理念和现有的商业策略进行了对比，并在描 述中融合了优秀的实践案例。 本指南是2021年启动的中德“城镇节能”示范项目的工 作成果之一。 该示范项目得到了德国联邦经济事务和 目标，它以 温室气体排放作为衡量和判定依据。在高密度的城市地区，园区内部很难完全独立 实现气候中和在。园区与附近区域的资源以及更高层级的基础设施进行耦合不可或 缺。由于园区范围之外的转型具有诸多不确定性，服务于园区的基础设施运营商就 需要了解并参考更高层级基础设施转型的总体规划。可以从中长期的角度对这些规 划进行跟踪，同时，保持与国家层面的气候目标及措施规划的一致。 目前，在园区层面探索实现气候 尽管每个气候中和园区有着各不相同的利益相关方，但不同类型园区中的重要角色相对来说具 有高度相似性。 根据利益相关方在整个流程中的地位和作用以及他们在发展决策中的影响力，可 以将他们分为两类：在项目设计中起直接决定性作用的关键利益相关方（章节1.1）和众多在实施 层面间接影响园区发展的次要利益相关方（章节 1.2）。 图1对这些角色进行了概述。 目标 & 定义 实施 发起方 投资方 协调方 供应方 终端用户

更为广泛的国外市场。特别是当前的市场竞争正由企业之间的竞争转向企业所在 供应链之间的竞争，这就需要供应链上各企业要有一个共同的语言，即借助先进 的信息技术，建立供应链管理运行的支持系统和平台，通过信息共享和集成来减 小协调过程中的不确定性，以便能够及时有效地获取需求信息并及时响应，以满 足顾客需求，提高竞争力。北美通用、福特、克莱斯勒等国外主机厂对我们公司 信息化建设提出了现实要求，其中在福特的 MMOG/Q1 认证评审规则中，就明确 人员，许多 线路没有相应保护措施，布线产品质量和安装都不规范；许多网线已经没有网线标号，或 者已经脱落；随着公司发展，信息点急剧增加造成了网络速度下降等等。将来上 ERP 等信 息化系统，都需要高稳定性的网络，目前的网络情况显然不能满足要求。另外，目前有财 务部专用服务器、工程部专用服务器、OA 服务器、监控服务器、电子邮件服务器、数据 库服务器、主域控服务器、备份服务器，将来上 ERP 等系统还会增加新的服务器。由于各 疲于救火，应付评审 和赶货，对信息化参与的热情和精力不足。缺少专业的项目团队，加大了信息化建设的风 险，这需要重新配置公司 IT 人力资源，强化信息化职能建设。员工流失率偏高直接影响系 统应用的稳定性、安全性，培养一支相对稳定的、既熟悉企业管理和业务流程，又熟悉信 息系统的具备综合能力的专业团队就显得非常必要。 四、 信息化整体规划 信息化整体规划是信息化建设的基本纲领和总体指向，是信息系统设计和实施的前提

系统”，攸关互联网安全稳定运行，也是支撑各国经济社会运行和推 动数字经济发展的重要基础。 2024 年以来，在国际局势变乱交织、数字主权实践深化、互联网 碎片化问题突出、联合国进程影响深远、新兴技术发展应用、全球经 济不确定性凸显、域名市场增长放缓等多重因素的影响和挑战下，互 联网名称与数字地址分配机构（ICANN）继续推动全球域名治理与政 策制定提质增效。新一轮通用顶级域（gTLD）开放进程日趋临近，域 名注册数据政策生效实施，DNS 治理改进和政策革新。 1. ICANN 治理受复杂发展环境影响 当前，全球域名治理体系面临着国际局势变乱交织、数字主权实 践深化、互联网碎片化问题突出、联合国进程影响深远、新兴技术发 展应用、全球经济不确定性凸显、域名市场增长放缓等多重因素的影 响和挑战。 其中，全球数字竞争和地缘政治博弈日益加剧，主要国家强化数 字主权的意识和行动进一步增强。不断增多的本地数字领域立法和监 管政策外溢效应显现，对 究应对 人工智能技术引发的网络不良信息、恶意代码生成、知识产权侵权、 用户隐私泄露等安全挑战也成为重要课题。 受美国关税政策、贸易紧张局势、地缘政治冲突等因素影响，全 球经济正面临较大不确定性。联合国 2025 年世界经济形势与前景报 互联网域名产业报告（2025 年） 3 告1已将 2025 年全球经济增速预期由 2.8%下调至 2.4%-2.5%，低于 2024 年 2.8%和疫情前