汽车正经历一场百年未有的智能化、电动化变革。在这场变革 中，车灯作为“汽车之眼” ，正告别其长达一个多世纪的单一照明使 命，经历一场深刻的角色重塑。从被动发出光线，到主动感知环境、交互通 信、表达情感，智能车灯已演进为整车智能化生态中不可或缺的核心视觉感 知与交互单元。 本白皮书旨在厘清智能车灯的本质定义、核心价值与发展全 貌。我们系统梳理了从传统照明到智能照明的演进逻辑，指出高像素级控 制、高精度环境感知与场景化算法驱动、多应用生态是区分“真智能”与“伪 装饰”的关键标尺。基于详实的市场数据与技术分析，我们描绘了千亿规模 的产业蓝图，研判了智能车灯产业的发展趋势。同时，报告深度解读了全球 法规与测评体系的演进如何为创新划定跑道，并呼吁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 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 二、智能车灯产生的驱动力 01 02 01 第二章 什么是智能车灯 03 第三章 智能车灯的安全升级与场景化价值 一、智慧照明——从被动照明到主动防护 二、智能交互——从信号传递到意图表达 三、智享娱乐——从功能部件到情感载体 04 11 12 04 第四章 智能车灯的市场空间和发展趋势 一、智能车灯的市场空间分析

从制造到智造，重塑者做对了什么？ 工业4.0时代的制造企业研发转型 02 | 智能制造 《展望》创刊于1999年，是埃森哲面向中国市场推出的 旗舰刊物。《展望》特刊聚焦单一行业或话题展开深度分析， 带来切中当下、富有见地的思考和建议。 过去几年，制造业挑战重重，全球新冠疫情、地缘冲突，很 多主要经济体面临通胀风险，以及以生成式人工智能为代表的 技术发展都给制造业带来巨大压力。 面对更加复杂且更具不确定性的市场环境，许多企业的应对 业尚未意识到 向智能制造转型的益处，仅进行零敲碎打的方法，收效甚微。 大变局当采取大变革。要想实现生产效率、产品质量、 成本控制以及创新能力的显著提升，企业不仅需要实现技术升 级，还需要在战略、人才组织、数据管理、供应链整合、创新文 化等方面进行全面重塑，同时还要在领导人视野、思维、格局等 发展心智上实现全面提升。 《展望：智能制造》特刊特邀行业专家与您分享有关智能 制造、韧性供应 洞察和切实建议，助您在面对变革时保持韧性，驾驭未来。 前言 《展望》编委会 智能制造 | 03 打造韧性企业，开创增长新局 中国企业供应链转型的三大方向 从制造到智造，重塑者做对了什么？ 工业4.0时代的制造企业研发转型 6 18 22 28 目录 智能制造 | 05 余鸿彪、潘峥 文 打造韧性企业， 开创增长新局 特刊 06 | 智能制造 过去几年，制造业在端到端供应、生产和运营

中国信息通信研究院人工智能研究所 中国人工智能产业发展联盟 全国智能计算标准化工作组 2025年10月 科研智能：人工智能赋能工业 仿真研究报告 (2025 年) 版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院、中国人工智能产 业发展联盟和全国智能计算标准化工作组，并受法律保护。 转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的， 应注明“来源：中国信息通信研究院、中国人工智能产业发 展 展联盟和全国智能计算标准化工作组”。违反上述声明者， 编者将追究其相关法律责任。 前 言 工业仿真承载产品创新迭代、降本增效的核心使命。随着智能 化转型的深入，传统仿真技术面临计算效率瓶颈、多物理场耦合复 杂性剧增、全流程协同不足等挑战，难以满足科学研究领域对实时 性和精准性的高阶要求。人工智能技术的突破性发展，尤其是大模 型、物理信息机器学习、神经算子、生成式 AI 等方向的演进，正为 等方向的演进，正为 工业仿真注入全新动能。通过构建“数据+物理”双驱动的智能仿真范 式，AI 不仅能够提升仿真效率，更能在多目标优化、虚实交互决策 等场景开辟新路径，推动仿真从“事后验证工具”向“全生命周期决策 中枢”跃迁。 本报告基于科研背景，全面梳理了 AI 赋能工业仿真的技术路径 与实践脉络。首先探讨人工智能赋能工业仿真的必然性及其应用价 值，然后聚焦于 CAD、CAE 两大核心领域，对比分析国内外技术路

国家智能制造标准体系建设指南 （2024 版） I 目 录 一、智能制造系统架构..............................................................1 二、总体要求..............................................................................4 三、建设思路 ............................................................5 （一）智能制造标准体系结构..................................................5 （二）智能制造标准体系框架..................................................7 四、建设内容 一、智能制造系统架构 智能制造是基于先进制造技术与新一代信息技术深度 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

智能供应链 洞察变革，驱动增长 IBM 商业价值研究院 | 研究简报 生成式 AI 给供应链带来重大变革。64% 的供应链高管认为生成式 AI 正 全方位革新工作流程。 供应链团队必须改变工作方式。60% 的运营和自动化高管表示，到 2025 年，AI 助手将接管大部分常规和事务性工作。 自动化决策的比例将进一步上升。运营和自动化高管们表示，生成式 AI 将在未来两年内将数字助理的决策量增加 式 AI 将优化产品设计，并推动产品生命周期的可持续发展。 生成式 AI 能够防范供应链中断， 并驱动业务增长。 摘要 智能供应链洞察变革，驱动增长 2 假如能提前知道下周的新闻头条，是否会促使 您调整今天的供应链战略？ 智能敏捷供应链 释放无限潜力 引言 智能供应链洞察变革，驱动增长 3 报告显示其年收入增长率高于 同行竞争者。 17% 报告显示其年净利润高于 同行竞争者。 精准预测需求变化和采购延误等各类情况。 凭借预测，组织将能够变革供应链战略，从 事后被动应对转变为事前主动调整。 领先采纳生成式 AI 和数据创新的组织，特别是将 AI 能力视作自动化投资核心的组织，已获得显著回报。 智能供应链洞察变革，驱动增长 4 目前，领先采纳生成式 AI 和数据创新的组织， 特别是将 AI 能力视作自动化投资核心的组织， 已获得显著回报。报告显示，相较于同行竞争者， 这些组织的年净利润高出

⽯ 化⾏ 业智能 ⼯ 厂 的 思考 与 实践 What is it? How to do? o 智能工厂的新实践 SNCC model JIUJIANG practice o 智能工厂的新思考 汇报目录 两化融合与智能工厂 搬迁改造 提质降本 安全环保 产业升级 企业推进智能制造的原动力 智能工厂 n 生工艺复杂：操控难度大 n 业务组织多：管理协同难 盲目跟风－－理性思考 n 以我为中心－－用户为中心 以前我们做了什么？ 智能工厂顶层设计 3 条主线、 6 层方法 4 项能力、 4 步策略 对象 S-P-P-B 分析 六维度客户成熟度 问题 8 ⼤⼯程问题 ⺫标制度化－制度流程化－流程信息化－信息智能化 智能＝抓痛点＋想办法 怎么建设智能工厂？ 效益 咨询 精益管理的思想贯穿于经营管理的全部过程 创新 、质量 、绿⾊ 过程仿真 生产需求 效益偏差 人 人 机 料 法 环 认知融合 需求预测 实际效益 优化 APC 测 - 全生命周期数字化资产模型 MES DCS 传感测量网络 想办法：智能工厂顶层设计 3D 设计 一体化 设计 建造 运维 字 化 移 交 工 程 服 务 Vertical 行业垂直 EAM PLM ERP

运营智能中心—智慧园区 目录 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 CA: 通讯自动化 l 电话通信系统 l 无线通信系统 l 卫星通信系统 l 多媒体通信系统 l 公共广播系统 l 电视通讯系统 OA: 办公自动化 SA: 安防自动化 l 门禁系统 l 停车场系统 l 防盗报警系统 l 周界防范系统 ：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 大数据 智慧园区 智慧园区 建筑 维护成本高 虽然有了一些信息化的 不断提高园区的运营效率与质量。 l 通过对关键指标和趋势的可视化，帮助调优当前的资源 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