融合，贯穿于设计、生产、物流、销售、服务等产品全生命 周期，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等功 能，旨在提高制造业质量和创新能力、效率效益和柔性的先 进生产方式。 智能制造系统架构从生命周期、系统层级和智能特征等 3 个维度对智能制造所涉及的要素、装备、活动等内容进行 描述，主要用于明确智能制造的标准化对象和范围。智能制 造系统架构如图 1 所示。 图 1 智能制造系统架构 2 1. 一系列活动的过程及其结果。 2. 系统层级 系统层级是指与企业生产活动相关的组织结构的层级 划分，包括设备层、单元层、车间层、企业层和协同层。 （1）设备层是指企业利用传感器、仪器仪表、机器、 装置等，实现实际物理流程并感知和操控物理流程的层级； （2）单元层是指用于企业内处理信息、实现监测和控 制物理流程的层级； 3 （3）车间层是实现面向工厂或车间的生产管理的层级； （4）企业层是实现面向企业经营管理的层级； （4）企业层是实现面向企业经营管理的层级； （5）协同层是企业实现其内部和外部信息互联和共享， 实现跨企业间业务协同的层级。 3. 智能特征 智能特征是指制造活动具有的自感知、自决策、自执行、 自学习、自适应之类功能的表征，包括资源要素、互联互通、 融合共享、系统集成和新兴业态等 5 层智能化要求。 （1）资源要素是指企业从事生产时所需要使用的资源 或工具及其数字化模型所在的层级； （2）互联互通是指通过有线或无线网络、通信协议与

核心业务形成企业统一 的管理平台 使用计算机辅 助企业管理 建立部分业务 单元独立的系 统 企业真正意识到信息管理 的战略意义，推动信息化 覆盖面的完善，并追求更 深化的应用 信息系统全面满足各 个层级的需要，从简 单的事务处理到支持 高效管理的决策， IT 完整的与管理结合 阶 段 特 点 基础信息化 操作信息化 管控信息化 决策智能化 CAPP 系统 经销 商管理 售后及维修 管理 实现标准、规范规则与业 务执行的贯通，实现精益 管理思路的落地实现 建立流程和组织的一体化，实现横纵贯通 • 打造智能化管理门户， 集中提取各系统数据， 满足各层级领导实时监 控项目建设情况。 • 建立丰富、完整的报表 体系，实现电子化报 表，满足各层级的信息 统计要求。 简化便捷的操作平台，直观的信息展现 • 优化操作界面，降低 操作难度 • 信息系统移动化，将 领导审批事务、以及 部分及时性要求较高 实现标准、规范规则与业 务执行的贯通，实现精益 管理思路的落地实现 建立流程和组织的一体化，实现横纵贯通 • 打造智能化管理门户， 集中提取各系统数据， 满足各层级领导实时监 控项目建设情况。 • 建立丰富、完整的报表 体系，实现电子化报 表，满足各层级的信息 统计要求。 简化便捷的操作平台，直观的信息展现 • 优化操作界面，降低 操作难度 • 信息系统移动化，将 领导审批事务、客户 营销 业务、现场管理

年智算边缘云 覆盖率≥90%，端到端时延≤20ms。实现新增端算力与算网平台对接， 统一纳管率≥90%，提供定制化智算服务。 多层级异构算力协同应用。建立面向车路云一体化的多层级异构 算力体系，构建端边云协同架构，实现车-车、车-路及车-路-云算力 共享。搭建跨层级算网融合调度平台，集成需求预测、负载均衡功能， 动态匹配算力资源，支撑自动驾驶规模化落地。  前沿技术探索 通感算智一体化 路径调度、iFIT 流量感知、APN6 业务适配等特性，构建算力与网络资源全域感知、 统一调度机制，提升算网资源利用率，优化智能网联汽车业务体验。 跨运营商边算力互通架构与标准体系验证。制定跨运营商多层级 边算力互通架构及安全认证方案，采用国密算法保障数据安全。建立 跨运营商算力互通共享技术与标准体系，规范算力资源调度、迁移等 关键接口，支撑面向智能网联汽车的算力跨域规模服务。 构建面向智能网联汽车的算网能力开放体系。基于 推动面向智能网联汽车的算网能力共享开放。依托 GSMA OpenGateway 全球框架，扩展车联网增强型 API 接口集，标准化开放 网络切片管理、毫秒级低时延保障、动态带宽分配等核心能力。同步 构建多层级算力互认体系，推动路侧与边缘算力 API 开放，支持车企、 服务商等第三方灵活调用。通过统一 API 管理平台实现调用鉴权与监 控，提供适配车辆移动轨迹的就近算力接入服务，破解运营商能力开 放不足问题。

促进数据跨境安全、自由流动，切实以安全保发展、以发展促安全。2022 年 9 月，工信部印发《5G 全连接工厂建设指南》。其中，安全方面指出，结合生产 安全需求，围绕设备、控制、网络、平台和数据等关键要素，构建多层级网络安 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 2 全防护体系;做好安全应急预案，阶段性开展安全检测评估，提升网络安全监测 水平，确保网络运行平稳，提高安全威胁发现、快速处置和应急响应能力。 2.2.1 方案概述 本案例将“端安全”（轻量化安全防护技术）、“网安全”（车联网专有安 全大模型）、“云安全”（端到端的车联网数字孪生体）三个方向的创新技术相 结合，与车联网的云、网、车三个层级有机融合，在“端”提供防护、检测、响 应能力，在“网”提供网络攻击、车联网场景、协议检测能力，在“云”提供综 合的安全分析、安全运营、策略管理下发能力，构建了“云-网-端”协同联动的安 全防护 c.创新性 总体来看，本案例将“端安全”（轻量化安全防护技术）、“网安全”（车 联网专有安全大模型）、“云安全”（端到端的车联网数字孪生体）三个方向的 创新技术相结合，与车联网的云、网、车三个层级有机融合，在“端”提供防护、 检测、响应能力，在“网”提供网络攻击、车联网场景、协议检测能力，在“云” 提供综合的安全分析、安全运营、策略管理下发能力，构建了“云-网-端”协同 联动的安全防护

云端与路侧设备之间的交互数据项及通信协议进行修改与完善，确保 架构设计的全面性和一致性。 1.3 目标 面向构建先进完备的智能汽车基础设施的需求，本白皮书旨在提 炼出一套适用于车路云一体化系统的，多视角、多层级、多维度的智 能汽车云控基础平台功能场景参考架构，建立需求体系、功能逻辑架 构，明确云控基础平台三级云的组成结构和功能划分以及各组件间的 信息交互，制定车路云一体化系统间的通信协议标准，确保云控基础 2.0》的基础上，进一步研究符合“中 国方案”的车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构。本白 皮书从云控基础平台的利益攸关者分析以及需求定义入手，通过对 30 种典型场景的分析，从参考架构的抽象层级定义各典型应用场景的功 能逻辑关系，从而整理归纳得出云控基础平台的组成元素、云控基础 平台与外部系统或实体的交互关系以及云控基础平台内部的交互关 系。本白皮书可以为支持和实现车路云一体化系统云控基础平台功能 的主要产物。MBSE 中，系统模型基于不同的视角所形成的视图事实上 就等同于 DBSE 中的某一系统文档表达。MBSE 通过一个完整而统一的 数字化模型来表达系统架构，不仅能够实现对系统做早期的验证，还 能够建立系统各层级的追溯关系、依赖关系和关联关系，保持系统模 型在生命周期内与系统同步进化。有些 MBSE 商用软件甚至能进一步 提供与其他设计、分析软件的接口，从而更好地支持系统开发。对于 车路云一体化系统云控基础平台这一复杂系统来说，MBSE

智能供应链洞察变革，驱动增长 8 利用供应链 AI 助手，打造智能化供应链 IBM 的供应链团队遍布 40 个国家 / 地区，负 责 170 多个国家 / 地区的数十万客户的交付 和服务呼叫任务。IBM 与全球多层级供应商 通力合作，能够满足客户定制化需求。过去， IBM 的供应链使用传统系统，分散在不同组 织部门中。因此，信息系统缺乏整合，数据 流通效率低下。员工依赖电子表格完成大部 分工作，这阻碍了团队协作，影响了实时数据 从而减少库存失衡、过剩和缺货带来的负面 影响。 改善供应商的可见性和协同效率 AWS 应用能够分析供应商的交货周期，结合 订单和预测数据进一步预测未来趋势，识别 潜在问题。该应用还能显示所有相关交易伙 伴，帮助供应链高管跨层级进行查看，实现 协作。应用内置聊天和消息功能，促进了无 缝沟通和数据共享。 优化可持续性合规流程 借助云技术的可持续性功能，组织能够安全、 高效地从供应商网络获取所需的文件和数据。 您可以向供应商请求、收集并导出各类文件，

大地提高管理乐趣，提高工作的准 确性，推进建筑、空间、设施设备科学化管理。 基础地理信息数据管理：基于地方地理坐标系及高清航拍图、基础地形、地籍房 籍数据、关键基础设施现状等基础信息，通过空间层级结构，定位空间具体地理位置， 在地图中对区域或建筑进行框选标注，并展示其详细信息。 伟景行智慧建筑运维管理平台解决方案 GIS & BIM & FM 12.2.1. 租赁房源管理 按照地块、园区、坐落地点、建筑物、楼层、和房间定义各空 间之间所属层级关系，录入各层级房源基本信息。 房源基础数据包括：园区坐标地点、建筑物详细信息、建筑楼 层分布、房间信息名称、编码、效果图、建造日期、用途、 建筑结 构类型、地址、建筑面积、备注、当前市值等信息；满足房屋数据 GIS & BIM & FM 12.3.2. 空间清册 空间基础信息定义：根据建筑布局，对建筑内各区域用途进行区 分，如生活区、办公区、会议区等。通过空间层级结构维护直观了 解建筑、楼层、房间基础信息，使用信息，空间占用，以及内部设 备情况。 12.3.3. 空间分配 建立房屋分配管理方法或流程，根据不同房屋申请类型，选择 不同的房屋申请分配流程。通过平台的流程定义过程，可以完全按

（采购单或加工单）来补充库存，直至库存量降低到安全 库存时，发出的订单所定购的物料（产品）刚好到达仓库， 补充前一时期的消耗，此一订货的数值点，即称为订货点。 可以全组织统一标准，也可以按仓库分别规划。 u 库存规划层级：组织级和仓库级； u 规划时机：即时规划、批次规划； u 补货方法： 按上限 / 再订货量补货：补货量为再订货量。 按需求补货：只按净需求补货 按需求和上限 / 再订货量最大补货：需求量与再订货 设置最低库存量，是为了有一定库存，不至于在没有到货的情况下影 响生产或发货。 设置最高库存量，能控制库存资金占用，加速库存的资金周转。 可以全组织统一标准，也可以按仓库分别规划。 u 库存规划层级：组织级和仓库级； u 规划时机：即时规划、批次规划； u 时格：根据时格定义的期间分期汇总每期供需，计算每期的净需求、补 货量。 u 补货方法： 按上限 / 再订货量补货：补货量为再订货量。

—行 表示—个数据带还是多个数据点。 宽表也可以只有 5 、 6 个字段。 静态属性表 + 时序数据表 时序数据 四维纵横 │ ©202 时序数据建模 • 树形模式：与窄表区别是以层级方式组织静态属性（元数据） 角 速 度 加 速 度 油 量 速 度 GPS 速 经 维 度 度 Confidential

临诸多困难。企业实现数字化转型过程中多数面临着许多共性问题，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，数据 不能得到有效利用。打通企业各设备、系统、层级、部门之间的信息流是当前应用的焦点。 在数据融合应用方面，普遍存在多元数据采集难、系统异构、数据融合难等问题，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 用，助力企业实现生产过程透明化、运营管理精细化、决策支持智能化，保障企业实现提 质、降本、增效、安全、低碳卓越运营。 2.1.2 Nyx：全球首款通用控制系统 中控技术突破现有系统封闭专用、层级僵化、算力有限的束缚，创新提出新一代通用 控制系统 UCS（Universal Control System）的技术架构，构建了软件定义、全数字化、 云原生的控制系统，彻底颠覆延续近 50 年的