提供用户个性化产品需求的全价值链 服务 — 设计上，众筹众创，与用户零距离 交互，个性化用户画像，专属订制 — 生产上，数字化、智能化、全程可 视化 — 用户信息交互即时化 个性化产品 • 整合内外部资源，提供基于共享的用 户出行服务整体解决方案、提供围绕 用户出行的扩展需求服务 • 建立乘用车 B2G, B2B, B2C 多群体 用车需求平台、金融 P2P 平台、新 能源汽车基础设施共享服务平台、物 基于用户价值的决策 用 户 价 值 直接面对用户，接受用户个性化定 制需求，提供产品与服务。（提供 价值的同时充分挖掘用户价值） 传导用户价值，实现用户价值传递 闭环，保证用户价值传递过程不会 发生损失 整合数据与资源，具备数据决策能 力，基于用户价值的决策制定 内部资源 （创新小 组、一线 工人… …） 外部资源 （供应商、 合作伙伴… …） 社会资源 （创客、 社群… …） 政府资源 （交通平 售服务生态圈 采购：统一采 购平台 人才组织 IT 支撑 产品：智能互 联超级汽车 整合现有项目资源， 统一规划智能互联产 品项目 开发创新车联网服务 初步实现基于车联服务的创新商业模式及运营 自主式 ADAS 辅助驾驶系统开发及扩展升级 基于落地标准的 V2X 协同智能开发 改造和整合厂家与经销商已有的线上系统 上线统一平台中的购车、养车模块 上线统一平台中的二 手车和出行模块

独立工作时更多的商业价值。 第一部分 智能供应链洞察变革，驱动增长 6 的高管表示，到 2025 年，AI 助手 将接管大部分常规和事务性工作。 的高管表示，到 2026 年，其组织将把 智能自动化和 AI 助手整合进供应链工 作流程。 60% 90% 目前，供应链团队受限于纷繁复杂、互不相连的海量数据。虽然供应链 团队现在能获取实时数据，制定更智能高效的决策，但由于数据量庞大， 许多机会常常错失。 助手据此提供针对性建议，帮助供应链团队做好准备，应对未来挑战。 60% 的高管表示，到 2025 年，AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 3 90% 的高管表示，到 2026 年，其组织将把智能自动化和 AI 助手整合进 供应链工作流程。 4 智能供应链洞察变革，驱动增长 7 借助生成式 AI 助手，员工能够在供应链平台 上实时获得可靠数据，无需手动搜索多个系 统，从而快速应对变化，精确调整策略。例如， 更加环保的产品生命周期。在这一领域，生 成式 AI 能够提供帮助。76% 的供应链和运营 高管认为，生成式 AI 将优化产品设计，并推 动产品生命周期的可持续发展。 利用 AI 助手，首席供应链官能够高效整合信 息，迅速将洞察传递给董事会，以确保供应 链的各项动态能够在战略层面得到及时反映 和调整。决策执行后，AI 助手能加速决策反 馈速度，提供实时的真实数据，帮助高管判 断策略是否行之有效，并迅速调整以应对市

财务系统 l 行政系统 l CRM 系统 园区管理现状 BA ：楼宇自动 化 FA: 消防自动 化 设备 人员 利用新一代信息技术整合 ，通过人工智能、物联网 (IOT) 、大数据分析基于 5G 网络高速传输为用户提供 无所不在的服务 ，实现园区内信息及时整合处理 ，提升园区安防、管理、服务、节能环保等各方面管理水平 ， 推动园区管理运维的良性发展。 DATA 人工智能 物联网 5G 难以找到优化方向。 数据孤岛化 各个系统之间相互独立， 无法进行数据共享 ，数 据关联 ，缺乏良好的集 成效果。 业务融合难 现在园区业务的管理多 是场景单一 ，服务碎 片化 ，没有进行有效的 整合管理。 智慧园区管理存在问题 l 利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学 科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间 中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过 使用情况，并对未来进行规划与应对。 l 成为智慧园区对外的关键运营窗口， 帮助园区对外宣传 与品牌推广。 运营智能中心 - 智慧园 区 统一管理平台 解决行业细分造成的信息孤岛 , 形成统一管 理平台 , 将资源进行整合 , 提高决策精准性。 精准化运维 故障告警直接精准定位 , 显示设备的所在具 体位置 , 缩短排查时间 , 减少故障造成的损 失。 资料可视化 将建筑图纸可视化 , 避免资料遗失 , 解决图

“ 园区 ”是一个载体 信息化、工业化、城市化的高度融合 是“智慧城市 ”的重要组成内容 “ 智慧园区 ”的目标 基础设施完善 除硬件建设外，园区在信 息化建设方面持续投入， 并不断优化和整合 注重企业服务 为企业成立、成长到国际 化提供一系列支持和服务， 包含金融、咨询、人力、 市场和研发设施等全面服 务 创新资源丰富 园区内除具有产业集群特 智慧园区是信息化向更高阶段发展的表现，具 有更强的集中智慧发现问题、解决问题的能力 , 因而具有更强的创新发展能力。 更全面灵活的物与物、物与人、人与人的 互联互通和相互感知 更高效安全的信息处理和信息资源整合更 科学的监测、预警、分析、预测和决策 更高水平的远距离控制执行和智能化执行 更协调的跨部门、多层级、异地点合作 更强的创新发展 通过采用物联网、云计算等技术，感 知园区内更加真实、实时、详细的信 手机等智能终端接入丰富的网络应用。智慧园区 在为各 类科技园区提升了管理、服务水平的同时，也提升了在更大范围 内的品牌 美誉度和吸引力。 绿 色：节能、低碳、环保 协 同：沟通便捷、整合多种通信方式 集 成：软硬件集成、前台业务后台服务集成 高 效：园区办公运营、服务效率提升、流程 E 化优化 安 全：园区多层次立体网状安全 智 能：园区建筑、系统运营管理智能 顶层设计

赋能园区转型 6 | 数智园区概况及发展趋势 边缘侧的负载整合为人工智能在边缘计算的应用找到了突 破口。人工智能为数据采集、分析和增值提供了全新的驱 动力，也为整个物联网发展提供了新动能。虚拟化技术将在 不同设备上独立的负载整合到统一的高性能计算平台上，实 现各个子系统在保持一定独立性的同时，还能有效分享计 算、存储和网络等资源。边缘侧经过负载整合，产生的节 点既是数据的一个汇总节点，同时也是一个控制中心。人 技术融合的结晶，可以按需提供动态扩展的计算和存储资 源，具有高性能、虚拟化、动态性、扩展性、灵活性等特 点，可以有效满足数智园区业务创新、快速部署的要求， 在实现数据共享、打破 “信息孤岛”、整合重用资源等方面 具有天然优势。 • 大数据 数智园区大数据技术的应用主要体现在为园区提供大数据 平台和工具，在云平台上集成园区管理和服务相关的各个 系统，挖掘并聚集海量的数据。大数据中心作为数智园区 裂建设和信息孤岛的状态，没有实现互联互通，运营数据 效能低下，数据价值无法体现。传统园区缺乏系统性规划， 基于单点功能的建设导致系统孤立、管理粗放而且服务不 足等问题，已难以满足用户日益增长的多样化需求。 • 第二阶段：数据整合、打通（2012 – 2020 年） 本阶段以数据服务主导，开始以数据服务、已建系统重构 和数据平台建设打通数据，促进产业发展，出现云计算、 大数据、物联网的应用。在本阶段，各园区聚焦于智能化

制 造的全新辉煌篇章。 1.1 工业大模型的核心术语界定 图 1.1 工业大模型术语 9 1.1.1 工业大模型 工业大模型是面向工业领域深度优化的专业人工智能系统，通过整合多模 态数据与行业知识实现智能化决策。根据应用层级可划分为三类：通用型聚焦 跨行业共性需求（如工艺流程优化）;行业型深耕汽车制造、电力等垂直领域 （支持零部件设计、故障检测等）;场景型则专攻研发设计、设备运维等具体环 物理约束损失函数：嵌入能量守恒等先验知识 ➢ 异常传播建模：构建故障因果链网络 (2) 视觉数据主导型 技术演进： 16 ➢ 高分辨率处理：支持高分辨率工业图像实时分析 ➢ 多光谱融合：整合可见光、红外、X 光等多模态视觉数据 ➢ 小样本学习：在少量缺陷样本下达到较高检测准确率 (3) 知识图谱主导型 构建方法： ➢ 自动化知识抽取：从百万级专利文档中提取工艺知识 ➢ 动态关系推理：发现隐性工艺参数关联 ，在边缘计算场景中，经 过优化的大模型可以在工业机器人或传感器终端设备上实现实时推理，从而大 幅提升响应速度和系统效率。 基座层通过多模态预训练模型的通用能力构建、工业机理嵌入的专业知识 整合以及模型优化工具的性能提升，为工业大模型的高效运行奠定了坚实基础。 这一层的作用不仅体现在技术层面，更体现在实际应用中。例如，在智慧工厂 中，基座层支持的大模型能够通过多模态数据的联合分析，优化生产流程并提

ERP 系统、EDI、条码管理系统。  来自内部管理的困惑： 1、无法更好地服务于客户 ① 订单交付、采购计划安排困难，生产管理难度大，难以满足订单的频繁变化； ② 无法与客户第三方物流平台整合，不能快速准确报价，线上线下结算方式复杂； 2、无法更好地精细化管理 ① 基础数据手工统计，不真实、不及时，物料编码不统一； ② 现有设计资源共享差、利用率低，项目跟踪困难，问题较难被及时发现和解决 ，日常大量业务的处理，精细的 零部件、产品成本核算以及成本控制等。 3、IT 基础设施：在公司发展之初出于应急需要，缺乏长远、整体规划，布线混乱。表 现在网络不稳定、速度慢，服务器分散，资源整合程度低。原因大致有：公司办公人员位 置不断变动；公司网络线路没有独立供电方案与设备加锁措施，维护不方便；网络连接设 备没有集中管理，没有专门存放各网络设备的机柜；公司布线时没有专业施工人员，许多 线 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 项应用服务缺乏整合，实际上已经形成一个个信息孤岛，不利于管理和维护。所以，对于 IT 基础设施的建设，应考虑企业的不断发展，采用可扩充性、柔性的解决方案。 4、人才团队：表现在缺乏专业的信息化人才团队，信息化意识还处于启蒙和入门阶段。

革开放的每一个机遇 国内 IT 上市公司， MSCI 成份 股， 有公信力 拥有全球顶级合作伙伴 拥有很多上市公司组成的 智慧城市建设联合体 拥有国家级云计算实验室 有资金， 有技术， 有整合的 解决方案 企业介绍 DHC Software Co ， Ltd 东华软件概况 东华智慧城市布局 东华与腾讯联合 项目能力优势及案例 4 2 1 3 东华软件： 国内知名的 城市大脑 民政 公安 人社 交通 工商 国土 智慧园区 ：由园区广播、 园区服务、 物业服务、 政务服务、 资讯中心、 招聘服务等业务管理场景组成。 园区案例介绍 智慧社区 ：将各项社区服务内容统一整合到微信小程序端 ，促使社区民众更加方便快捷的享受各项服务。 园区案例介绍 园区案例介绍 园区案例介绍 防盗报警系统 能耗管理系统 业人才 2000 人以上。 江苏昆山财智科技园 园区案例介绍 • 天津航空口岸大通关基地智慧园区 ，以新一代信息技术 和 智慧应用为支撑 ，在泛在信息全面感知和互联的基础上 ， 全面整合园区内外的资源 ，实现人、 物、 园区功能系统 间无缝衔接与协同联动的智能自感知、 自适应、 自优化 ， 形成具备可持续生命力的安全、便捷、 高效、绿色的园 区形态 ，进一步提升天津航空口岸的竞争力和服务能力。

认证企业；通过 ISO9001 质量管理体系认证，拥有“点都”注册 商标和 63 项计算机软件著作权；目前全国拥有 19 家省区服务 机构及 200 余人的专业化团队。 硬件 平台 服务 软件 整合 能力 1.2 我们的核心竞争力 02 方案介绍 股权代码： 210450 上海股交所挂牌企业 2.1 传统园区面临的问题 园区管理产业链长，牵涉 面广；围绕园区的招商管 理、资产管理、企业及员 店铺管理 市场管理 数据分析 系统设置 商城概况 订单管理 资产管理 建筑 金融 2.6 点都智慧园区产品架构介绍 2.7 集园区建设、管理、运营一体化生态平台 硬件 软件 平台 服务 整合 能力 数据 流量 C 端应用 +B 端管控深度融合 03 分系统介绍 股权代码： 210450 上海股交所挂牌企业 面向物业公司内部的 全面信息化管理平台， 历经 10 年迭代数十 水浸 热源 爆管 漏电 物管帮 APP ，全员移动协作应用 系统概述： IOT 智能硬件物联系统基于互联网应用场景开发，全面整合人脸识别、云门禁、云 对讲、云停车、云充电、云梯控、云监控、云货柜等，打破各个硬件的信息孤岛， 统一管理，互联互通，将硬件动作数据进行加工分析最终发挥其最大价值。 人行数据：实时记录人出入通行

医院等形态大量出现。除了园区物理空间配套完善外，通过移动互联网，提升园区虚 拟空间配套，即线上连接、线下经营的企业社群；营造全球链接的社交空间，形成内 外开放、资源整合的产业生态圈。通过智慧园区平台建设，可以将分散的各种园区资 源和功能平台整合起来，充分发挥并放大各种资源和平台的价值，打造有生命力的产 业园区。 图表3：中国产业园区建设发展历程 资料来源：前瞻产业研究院 在数字技术的发展和经济 患、日常巡查、应急指挥等数据进行深度分析、挖 掘利用。 江苏滨海经济开发 区沿海工业园 智慧园区信息安全等级保护升级改造、5G封化管 理。 第六批-2021年 南京江北新材料科 技园 智慧园区管控中心，有效整合智慧园区现有各子系 统资源。 河北石家庄循环化 工园区 建成智慧运营中心提升园区智能化水平，智慧园区 与应急管理一体化平台投入使用。 江苏扬子江国际化 学工业园 集园区综合管理、政务服务、安全环保监管、危化 式，丰富技术、数据、平台、供应链等服 务供给。围绕共性转型需求，推动共享 制造平台在产业集群落地和规模化发展 2021年 12月 《“十四五”智能 制造发展规划》 支持大型集团企业、工业园区，围绕内部 资源整合、产品全生命周期管理、产业链 供应链协同、中小企业服务、工业数据处 理分析，建立各具特色的工业互联网平 台，实现全要素、全产业链数据的有效 集成和管理 2022年 9月 《“十四五”国家