动预警、交叉路口碰撞预警、盲区预警等关键安全场景，可显著提升 行车安全性，降低交通事故发生率。卫星通信网络依托卫星星座部署 的全球覆盖通信系统，是地面通信网络的有效补充，可在偏远山区、 沙漠等地面网络覆盖薄弱区域提供广域、连续、稳定的通信保障，实 现在自然灾害、交通事故等紧急情况下的应急通信、全球范围内的远 程车辆追踪等特殊应用场景，为车辆提供无死角的通信保障。 基础设施数据传输网络是通过部署在道路上光纤等固定通信设 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 靠稳定”传输，而非传统“尽力而为”的网络服务。三是汽车网联化 应 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

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 动态关系推理：发现隐性工艺参数关联 ➢ 多语言对齐：支持中英德日四语种知识融合 1.3.4 基于功能定位的分类体系 (1) 感知层大模型 ➢ 多源异构数据融合：实现较大的信号对齐精度 ➢ 环境自适应校准：在极端工况下保持稳定性能 ➢ 边缘侧轻量化：模型体积压缩至边缘计算所能承载的大小 (2) 预测层大模型 ➢ 不确定性量化：输出预测结果的置信区间 ➢ 多工况迁移：适应设备老化和工艺变更 ➢ 因果推理：构建故障传播路径的贝叶斯网络 通过在线学习持续服务 5 年仍保持 90%准确率 成本效益：全生命周期总成本降低 40-60%，ROI（投资回报率）提升 2-3 倍。 1.4.5 技术挑战对比 ➢ 共性挑战： 数据质量波动影响模型稳定性 极端工况下的可靠性验证需求 ➢ 传统模型瓶颈： 无法突破"维度灾难" 知识迁移成本高（跨工序模型重建需大量重复工作） ➢ 工业大模型新挑战： 千亿参数模型的实时推理能耗问题（某大模型单次推理耗电

将追究其相关法律责任。 前 言 域名是互联网的关键基础资源，是数字时代的重要网络入口和 身份标识。域名系统（DNS）是互联网的关键基础设施和“中枢神经 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 ............................................................................ 28 （三）全球 TOP 顶级域榜单保持稳定，整体市场集中度小幅下降 ................. 30 三、我国域名市场发展状况及中文域名发展 ........................................... 《全球数字契约（GDC）》制定、信息社会世界峰会成果落实 20 周年 （WSIS+20）审查等联合国框架下进程对于规划和构建未来的数字世 界影响深远，寻求重申、强化和发展多利益相关方治理方法并维护互 联网的安全、稳定和互操作性，成为 ICANN 等传统互联网治理组织 及技术社群的核心关切。 互联网技术革新与应用发展持续引导和满足用户多样化需求，但 也对域名体系运行和发展带来影响。随着移动智能终端及搜索引擎、

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 在钢铁制造业中，AI 技术的应用也取得了显著成效。宝钢集团 通过引入 AI 驱动的智能控制系统，实现了对炼钢过程的精确控 制。该系统能够根据实时数据调整炉温和化学成分配比，确保钢材 的质量和性能稳定。同时，AI 技术还被应用于能源管理，通过智能 算法优化能源消耗，减少了碳排放，提升了企业的可持续发展能 力。 在纺织制造业中，AI 技术的应用主要体现在智能生产和质量控 制方面。日本东丽公司利用 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。

地震烈度等地区的输变电设备改造更新，提 升电网设备防灾抗灾能力。 ③ 推进风电设备更新和循环利用：研究提升风电设备灵活性、宽负荷运行能力，开展风电资源潜 力挖掘，提升老旧机组运行效率，增加机组稳定运行能力 ④ 推进光伏设备更新和循环利用：支持光伏电站构网型改造，通过电力电子技术、数字化技术、 智慧化技术综合提升电站发电效率和系统支撑能力。推动老旧光伏电站光伏设备残余寿命评估技术研 万亿 万亿蓝海，新从旧来——中国设备更新战略与实践 20 化、集约化、工艺先进、自动化程度高、结构复杂等特点，同时面临着高温高压、易燃、易爆、易中 毒、关联性强等风险。 为保证生产装置的安全、稳定、长周期、满负荷运行，对电力系统的安全性、可靠性、稳定性、连 续性、适应性的要求极高。生产过程中一旦发生突然断电、电压波动、电压突变、系统事故和电气设备 事故，将造成大面积非计划停工，易导致装置着火、爆炸、泄露、中毒、设备损坏、人员伤亡和重大次 绿色低碳发展目标。 行业洞察：转型新纪元 探索数字化与绿色化的双轨路径 21 ① 电气自动化控制设备可靠性待加强。电气自动化控制设备的可靠性对企业的生产效率和产品质 量至关重要，需要确保设备稳定运行，减少故障发生。然而，当前行业内电气自动化控制设备的可靠性 有待进一步加强。通过计算短路电流、选择性分析以及评估弧闪事故风险等级等方式，能够消除企业所 面临的电气事故隐患。 ② 日常运维支

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 数字双胞胎技术 实时模拟工厂运行状态，进行可 视化管理 提高反应速度，强化问题 解决能力 最后，通过人才培养和技术升级，建立包含自动化技术、数据 分析和管理技能的高素质团队，确保高度自动化实施后能够稳定运 行并进行持续优化。同时，与设备供应商和技术伙伴保持密切合 作，保证系统在技术上的持续更新与维护，以应对不断变化的市场 需求。 综上所述，实现高度自动化的目标，不仅是技术的变革，更是 管 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，

办公、广联达、深信服对标，公司估值显著低于可比公司均值，因此维持“买入”评级。 关键假设点 （1）智能制造解决方案：预计未来智能制造解决方案仍将保持稳定增长。因 此我们假设 2024-2026 年智能制造解决方案营收同比增速为 15%。我们假设 2024-2026 年该业务毛利率保持稳定为 41%。 （2）自动化仪表：随着公司仪器仪表产品扩容，预计该业务将继续保持快速 增长，我们假设 2024-2026 年自动化仪表业务同比增速为 虑到自动化仪表业务有一定的规模效应，毛利率预计稳中有升，我们假设 2024-2026 年毛利率分别为 31%、32%、32%。 （3）工业软件及服务：在“1+2+N“智能架构下预计未来工业软件仍将保持 稳定增长。我们假设工业软件及服务业务 2024-2026 年营收增速分别为 10%、 20%、20%。随着规模增加工业软件标准化程度有所提升，我们假设该业务 2024-2026 年毛利率分别为 42%、43%、44%。 2024-2026 年营收同比增速为 5%。运维服务商业模式较为 稳定，假设 2024-2026 年毛利率保持在 42%。 5）S2B 平台：随着 5S 店数量增加及客户覆盖度增加，S2B 业务仍将保持快 速增长，我们假设 S2B 业务 2024-2026 年营收增速分别为 50%、40%、30%，S2B 平台属于渠道业务，预计毛利率保持稳定，我们假设 2024-2026 年毛利率为 11%。

求执行批次管理，质量追溯产品全生命周期；在财务方面，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 工人员，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 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

能力和专业化水平；2022 年 提出要加快发展工业互联网，培育壮大集成电路、人工智能等数字产 业，提升关键软硬件技术创新和供给能力；2023 年指出支持工业互 联网发展，有力促进了制造业数字化智能化；2024 年出台稳定工业 经济运行、支持先进制造业举措，提高重点行业企业研发费用加计扣 除比例，推动重点产业链高质量发展，工业企业利润由降转升；2025 年指出加快工业互联网创新发展的重要性。 当前我国工业互联网核心产业规模超过 峻的网络安全形势，该公司决定建设一套基于管理信息大区与生产控制大区的网 络安全态势感知系统。该系统旨在通过整合两大安全区域的安全数据，实现对全 网域网络安全态势的实时监测和预警，并提升应急处置能力，保障电力系统安全 稳定运行。 2.1.1 方案概述 1.方案背景 近年来，电力系统面临的网络威胁日益增加，面临的攻击更加复杂、多样、 隐蔽、系统和持续，安全事件频繁发生，国家层面高度重视网络安全，特别是关 键信 安全、经济命脉和人民群众的生产生活，一旦受到攻击，可能引发人员伤亡、社 会动荡等灾难性的后果。 中国某电力股份有限公司（以下简称“公司”）作为国内领先的电力生产和 运营商，肩负着保障国家关键基础设施安全稳定运行的重要使命。为贯彻落实《中 华人民共和国网络安全法》、《国能安全〔2015〕36 号文》、《电力信息系统 安全检查规范》（GB/T 36047—2018）、《电力监控系统安全防护规定》、《国

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 条件下，能够稳定运行。 小模型的定制化需求制约了其进一步渗透。尽管小模型在生产制造领域表现出色， 但其应用过程中也面临着一些挑战。以判别式 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 理复杂任务的优势，在更 就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