的空间。AI 技术在新能源汽车制造中的应用，不仅能够提升生产效 率、降低生产成本，还可以通过智能化的质量控制手段，显著提高 产品的可靠性和安全性。例如，在电池生产环节，AI 可以通过大数 据分析和机器学习算法，优化电池材料配比和生产工艺，从而提高 电池的能量密度和循环寿命。在装配线上，AI 驱动的机器人能够实 现高精度的零部件组装，减少人工操作的误差。此外，AI 还可以应 用于供应链管理、物流调度和售后服务等环节，通过智能预测和优 解决方案，其中，预测性维护的成 功实施使设备非计划停机时间减少了 30%-50%，维护成本降低了 20%-40%。 在质量控制方面，基于深度学习的视觉检测系统已广泛应用于 精密制造领域，通过高分辨率工业相机与 AI 算法的结合，缺陷检 测准确率可达 99.9%，远高于传统人工检测的 95%。以某汽车零部 件制造企业为例，其引入 AI 质量检测系统后，产品返工率降低了 25%，年度质量成本节约超过 500 万元。 20%。 在生产调度方面，AI 算法通过实时分析设备状态、订单优先级 和资源约束，实现了生产计划的动态优化。某电子制造企业部署 AI 生产调度系统后，设备利用率提升了 15%，能源消耗降低了 8%， 月均产量增加 12%。 制造业 AI 应用的关键技术支撑体系主要包括：  边缘计算与云计算协同架构  工业物联网（IIoT）平台  机器学习与深度学习算法  数字孪生技术  自然语言处理与知识图谱

...................................31 图 12 FuncGenFoil 算法框架组建与功能示例..................................................... 37 图 13 FuncGenFoil 算法框架操作界面示例................................................ 测流场演化并施加主动干预，可以实现湍流抑制或传热增强。典型技 术包括结合强化学习的闭环控制策略，以及在线数据同化的自适应控 制方法，如利用传感器数据实时修正控制策略以维持流态稳定性。 参数优化实现产品性能全面优化。机器学习算法通过对工业设计 中大量试验、运行数据的深入挖掘与分析，建立参数与性能之间的关 联模型，精准找出影响产品性能的关键参数。以汽车动力系统设计为 例，通过分析发动机转速、扭矩、燃油喷射量等参数与动力输出、油 Electronic Systems, 2024, 29(2):24.DOI:10.1145/3633458. 科研智能：人工智能赋能工业仿真研究报告（2025 年） 9 耗等性能指标的关系，利用优化算法不断调整参数组合，既能提升发 动机动力性能，又能降低油耗，实现设计性能的全面优化，让产品在 市场竞争中更具优势。 （2）设计验证 设计验证环节包括几何建模、网格生成、仿真求解、数据可视化 以及结果验证等，如图

大模型技术.....................................................................................63 5.1.1 机器学习算法.............................................................................65 5.1.2 数据处理技术...... 20%以上。 在智慧工厂的构建过程中，主要关注以下几个关键点：  数据采集与分析：通过传感器和网络设备实时采集生产数据， 实现对设备状态、生产效率等的实时监控。  智能决策与调度：利用人工智能算法对大数据进行分析，优化 生产计划和资源调度，提高生产灵活性。  智能设备与自主控制：引入自主可控的智能制造设备，实现设 备之间的自我协作和自动化生产。  可视化管理：搭建可视化平台，实时展示生产进度和状态，帮 自然语言处理、 图像识别和时间序列分析等技术，模型能够更好地理解和模拟复杂 系统的行为。这种能力使得 AI 大模型在数据分析、预测维护及智 能生产等方面得到了广泛应用。 随着计算能力的提升和算法的不断优化，AI 大模型的推理效率 和准确性也在不断提高。例如，目前主流的大模型如 GPT- 3、BERT 和 T5 等，展示了在语言理解、生成和对话等任务上的卓 越性能。这些技术的进步，使得

可助力实现智能化、自动化的事件发现与推送处理，为园区 提供整体智慧管理解决方案。 视频 AI 计算盒有助于降低 AI 方案的开发门槛，帮助客户快速 实现量产原型机的开发，进行方案验证。在成熟算法与硬件平 台解决方案组合的加持下，视频 AI 计算盒可支持客户将产品 开发周期从几个月缩短至几个星期，大幅加快产品上市速度。 网络视频录像机负责管理和接入前端的摄像头，接收前端摄像 头推送的 等业务系统、其他 IT 系统等。 • 数据治理标准高效： 支持海量的结构化和非结构化数据的存储与治理，可通过 高效的数据清洗、数据转换、数据关联、数据切分、数据 聚合、数据建模、分析计算和数据共享算法，生产、传输 和使用结构化的具有统一标准的数据。 • 零代码界面编辑： 可视化界面编辑，用户自由操作界面布局，拖放控件，无 需编程。 • 丰富的模型管理： 支持各种模型文件导入和模型管理，满足不同功能的需求。 数智园区解决方案。该方案包括元启楼宇自控系统、智能光 伏系统、城市碳管理平台、电力交易平台等双碳应用，并通 过在智能终端部署节能、储能、光伏、充电解决方案，从专 业应用到综合平台，实现园区碳管理的多场景全面覆盖。在 AI 算法的柔性调节下，特斯联园区低碳系统可以自动、实时 地调整能源的供给，优化控制能耗按需分配，打造高效低碳 数智园区。 TacOS 是特斯联针对园区数智化需求打造的 AIoT 操作系统。 针对当前

汽车发展螺旋上升的共生关系更加突出。一方面，网联通信技术深入 汽车全生命周期环节，加速推动汽车产品向系统化、智能化方向跃迁。 在汽车产品研发环节，网络连接构建数据闭环机制，实现驾驶训练数 据的实时汇聚与云端高效处理，使自动驾驶算法迭代周期由月度压缩 至周级，显著突破车端算力与成本约束，并在车云协同模式下，车辆 聚焦实时感知与决策，云端承担复杂模型训练，形成研发-部署的敏 捷闭环。在汽车产品使用环节，网联功能渗透率持续提升，OTA 信任机制的纵深防御体系，通过人工智能技术全面赋能网络安全防护， 实现网络异常行为检测、应急响应与联动处置等全链条自动化、智能 化能力；形成车联网统一身份认证体系架构，基于零信任架构实现跨 平台跨应用互信互认；商用密码算法占比逐步扩大，密码技术全面保 护车路云安全，从而确保网络通信和数据资产的安全保障数据和通信 的机密性、完整性和可用性。 五、 分领域技术路线发展目标 （一）通信网络 在车用无线通信网络方面，基础设施采用 维体系，开展常态化监控和日常巡检，建立异常状况快速响应机制， 确保网络稳定、安全、高效，满足各类场景应用需求。  前沿技术探索 16 提升 C-V2X 直连通信网络性能。通过优化自动化调度算法、压 缩处理时延、研发 NR-V2X 新型帧结构等手段，实现平均时延满足 10-20ms。 从车-车、车路协同向车-人协同的先进场景发展。以弱势交通参 与者安全预警为典型场景，面向道路施工人员/行人/电动自行车/摩托

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 这是工业大模型构建的第一阶段。工业数据具有异质数据模态的特点，包 括 CAX 模型、传 应用范式维度对比 ➢ 传统模型： 单点应用：独立服务于特定环节（如预测性维护或视觉检测） 响应延迟：某冲压产线质量检测系统存在 200ms 决策延迟，导致 0.5%的漏 检率 人机交互：需专业算法工程师解读结果，某钢铁企业模型决策接受度不足 50% ➢ 工业大模型： 闭环控制：实现"感知-决策-执行"毫秒级响应，某光伏电池片分选系统将吞 吐量提升 22% 自主优化：基于强化学 控制等领域的应用成熟度。互联集成要求模型实现设备间的数据共享与协同工 作，例如在智能工厂中，连接不同品牌的机器人、数控机床和自动化检测设备 以提升生产协同性。自诊断能力要求模型能够实时监测运行状态，并在出现内 存不足或算法异常等故障时具备自修复能力，保障生产连续性。输出控制则要 求模型精确管理生产参数，例如在制药行业，严格把控生产过程中的温度、压 力和时间，确保药品质量的稳定性。 从国家人工智能产业综合标准化体系建设来看，相关标准覆盖了多个关键

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 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 二、智能车灯技术典型应用案例 14 16 14 第五章 智能车灯核心技术对比及发展趋势 一、像素级光源及投影成像技术 二、算法控制与网络架构技术 三、跨领域协同技术 17 18 19 17 第六章 智能车灯产业生态与竞争格局 一、车灯产业链图谱 二、跨界合作模式和案例分析 20 23 20 第七章 ro-LED、DLP等）为核心硬件，集成环境感知 传感器（摄像头、雷达等）与专用控制芯片，通过复杂算法实时处理车辆状态与交通环境信息，实现光 照区域、亮度、形状动态自适应调整，并能进行场景化信息投影与交互的新一代汽车照明系统。 真正的智能车灯需同时具备硬件层面的高精度控制、软件层面的智能算法驱动及多场景自适应功 能，而那些仅支持简单远近光自动切换的车灯或仅能够实现简单投影或娱乐功能，缺乏真正的环境感知

RGB 活体检 测 红外活体检查 RGB 人脸识 别 红外人脸 识别 缺陷检测 ( 外观缺陷、几何精度、 零部件缺失 ) 智能安全防范场景类 肿瘤影像检测、风险评估 超 100 种算法类 型 小视科技 MINIVISION 园区智慧中枢 -AI 能 力中台 火烟 / 火焰检测 消防占道检测 “人车物”越线滞留 plugin 数据处理 ETL 核心数据仓库 计 算 引 擎 访问 控制 规 则 转 换 编译构建 部署 测试管理 发布 移动应用测试 CloudIDE 算法微服务规则微服务 Java—SDK 知识微服务模型微服务 Go—SDK 微服务 .Net 微服务 Node.js 微服务 PHP 微 服 务 其他语言 云容器引擎 云性能测试服务 自研微服务组件库 应用微服务 规则微服务 流程微服务 Al 组件 生态合作微服务组件库 知识组件 算法组件 原理模型组 件 园区智慧中枢 - 业务中 台 管理与运维 应用编排服务 函数服务 微服务组件库 仿真模型 算法模型 API 网 关 项目管理 代码托管 流水线 代码检查 安全管控 CSE Mesher 注册中心 微服务

自我突破 ‒ 能够不断自我优化和扩 展能力，具备自我突破和学习能 力，发展空间大 方案创新 ‒ 跳出规则束缚，通过智能 构建新业务模式和解决方案，增加方 案创新性 基于规则 ‒ 基于预设的逻辑和算法来执行任务， 而非通过学习获得智能 单向指令 ‒ 交互水平局限于系统设计，为使用者提 供规则范围内的回答 固定环境 ‒ 应用于特定领域或任务， 自动问题处理，灵活性和适应性较差 瓶颈可见 智能需要更多人为干预， 易遇到发展瓶颈且智能难以自我迭代 流程优化 ‒ 智能是针对现有流程和系 统的优化，而非创造全新的解决方案 传统智能 人工智能+ �� 技术模式：“传统智能”基于预设的逻辑和算法来执行任务，而非更多地通过学习来持续提 升智能；“人工智能+”则模拟人类的学习、推理和决策过程，能够持续进化并处理复杂的 数据和任务； 应用模式：“传统智能”一般应用于特定领域任务，聚焦自动处理问题，灵活性和适应性较 景集成机器学习和深度学习技术，自动化特定任务，智能化应用从单一领域扩展至多个模 块，提高了操作效率和决策准确性。 L�扩展复制级：石油石化产业工业互联网平台方案推动生产和运营领域的智能协同，并实现 智能自动化。企业可通过应用成熟的算法模型进行复杂的数据分析和预测，为业务决策提供 精准支撑，运用智能技术增强工厂的生产与运营效率，提高业务决策的准确性。 L�运营管理级：产业上下游实现智能自动化互联，生成式AI和大模型等在产业升级中发挥重

的方法，该方法可对海外园区（主要分为工业/商业园区和农 业园区）进行分别评估，并采用情景分析法对评估结果进行 分类、判断和分析。第三，风电开发技术潜力的评估方法主 要包括基于风能参数的直接计算法和全球估值法，这两种方 法分别对风电发电量与风电装机容量进行估算。同时，在评 估风电发电量时，本研究还分类讨论了不同的风机布局情景 下的发电量范围。 中国海外园区数据库的相关数据信息来自公开渠道，主 COIPD 发电量 直接计算法 装机容量 COIPD COIPD 容量 密度 计算法 最大 风机 间距 情景 园区 面积 最小 风机 间距 情景 全球 风能 图谱 20 | WRI.ORG.CN 表 2 | 屋顶太阳能光伏安装面积估算方法 方法 研究主题 参数选择 比例计算法（Kjellsson，2002） 比例计算法（Kjellsson，2002） 比例计算法（Kjellsson，2002） 区域建筑一体化光伏潜力 建筑地面面积 社会因素估算法（Lzquierdo et al.，2011） 社会因素估算法（Lzquierdo et al.，2011） 西班牙大规模分布式光伏的 安装潜力研究 人口、建筑物数量和土地利用信息 面积排除法（Hong et al. 2017） 面积排除法（Hong et al. 2017） 韩国太阳能光伏安装的可用 屋顶区域 山体阴影面积、光伏系统每千瓦的最