....................................................................................... 14 7.2 智能辅助 .................................................................................................. 产工艺需求集成为智能化生产系统， 进行建筑部品部件智能化生产的活动。 2.0.5 智能施工 Intelligent construction 利用数字技术对工程施工技术和装备进行升级改造，辅助开展各工序环节施工作业，并对 施工现场作业人员、机械设备、材料物资、施工工艺和场地环境进行智能化组织管理的施工活 动。 2.0.6 智慧运维 Intelligence operation and 等场景（全屋智能面板、移动端控制）。 4.2.7 智能电表、水质传感器、能耗监测等机电设计配套模块，应结合智能化运维需求预留 物联网设备接口，确保后期可接入智慧运维平台。中央空调、智能配电等复杂机电系统宜进 行 AI 辅助设计，通过负荷计算、能效模拟优化设备选型，降低能耗成本。 4.3 设计协同 4.3.1 各专业应基于相同平台共享数据，图层命名、文件格式、坐标体系等应制定统一的设 第 5 页

让设计师专注于产品设计的核心工作。在外观设计方面，设计师只需提供简短的文字 工业大模型的场景应用 研发设计 产品 外观 设计 研发 设计 软件 辅助 生产制造 工业 代码 生成 车间 和设 备管 理 工业 机器 人控 制 经营管理 管理 软件 辅助 知识 管理 与问 答助 手 产品服务 智能 产品 智能 客服 与售 后 17 工业大模型应用报告 示生成精确的设计草图，并允许设计师 通过调整定量性能指标来构建原型草图。工具融合了计算机辅助工程的优化理论与生 成式 AI 技术，能够将工程约束自然地融入设计流程中。这意味着，在生成满足设计师 风格要求的图像的同时，还能综合考虑并优化诸如风阻、底盘高度等关键工程参数。 4.1.2 研发设计软件辅助 9 CALA · AI-Powered Design & Collaboration CADGPT™，支持虚拟助手、智能推荐、文档生成、代码生产、CAD 项目辅助等各类 功能。以虚拟助手为例，CADGPT 能够基于用户前期的设计和偏好，提出替代性的方 案或者现有方案的改进意见，帮助用户短时间内能够获得更好的设计结果。在代码生 成方面，CADGPT 可基于用户输入的提示词生成适当的代码片段。 Synopsys 13（新思科技）推出了一款创新的芯片设计辅助工具——Synopsys.ai Copil

根据施工场地组织方案形成场地布置动态模 型，用于场地组织的管理。针对不同施工进 度阶段的场地组织，建立施工场地布置模型 ，包括施工临设、功能分区、大型机械设施 、场地道路、基坑等，进行物流、人流的分 析，辅助施工场地组织、材料临时堆放和转 运、塔机安装规划等。 ○ 智慧 工地 在场地组织模型的 基础上，对接智慧工 地系统的物联感知 设备数据，形成可用 质量和安 全管理 为现场日常安全质 量检查、阶段性验收 工作提供辅助，形成 数字管理档案，加强 项目质量、安全管理 的规范化。 总包方基于项目重难点分析制定的质量安全 管理方案，编制相应的质量管理与安全管理 计划，BIM管理者将计划与BIM模型的相关部 位进行关联，用于辅助安全质量管理员现场 巡检时进行实模一致比对，将现场记录影像 资料与BIM模型关联，对质量安全问题及处理 准，减少图纸碰撞。 形成问题报告闭环； 4、根据《BIM 模型及文档交付要求》要求，监督设计院完 成最终文件的交付。 6 模型会审 辅助深化设计对设 计意图的理解，在深 化设计前协调碰撞 问题和实施可行性。 设计-施工参建 单位 1、利用三维模型作为会审沟通工具，根据项目现场数据发 聩，整合项目设计阶段模型，进行设计、施工数据检测和问

周围交通参与者或道路交通状况信息，经 过处理后的感知共享数据通过云控基础平 台发送给周围其他车辆。车辆通过感知共 享数据可提前获取不在自身视野范围内的 交通参与者或道路交通状况信息，用于向 驾驶员发出预警或用于车辆的辅助驾驶系 统、自动驾驶系统做出正确的驾驶决策，减 少交通事故和二次伤害，提高行车安全和 通行效率。 Snr.6 闯 红 灯 预 警 场 景 需 求 车辆行驶至有信号控制的路口，根据车辆 位置和速度，计算（预测）车头通过停止线 撞危险时，下发超视距弱势交通参与者信 息至车端。 Snr.10 僵 尸 车 识 别 场 景 需 求 云端可分析静止车辆一段时间内的车辆状 态数据，对车辆是否为僵尸车进行判断，下 发僵尸车信息至网联车辆，辅助网联车辆 进行最佳路径规划，高效安全通过相关区 域。 Snr.11 异 常 低 速 与 异 常 停 车 预 警 场 景需求 云端监测道路上是否存在异常低速或异常 停止车辆，如存在判断其是否会对后方车 无法及时发现盲区（受车辆、建筑物或树木 等遮挡）内的交通参与者而产生碰撞风险。 云控基础平台根据路侧的感知信息及车辆 上报的相关数据，获取盲区内的交通参与 者信息和碰撞预警信息，向驾驶员发出盲 区预警信息或用于车辆的辅助驾驶系统、 自动驾驶系统做出驾驶决策应对风险，保 障行车安全。 Snr.18 行 驶 车 道 建 议 场 景 需求 根据车辆位置及道路中的交通参与者、道 路拥堵、施工、事故等动态信息，通过计算

46.7% 31.1% 44.4% 26.7% 31.1% 75.6% 33.3% 6.7% 未计划引入 初步引入，在寻找厂商 已建立试点实施 优化推广中 研发场景-CAD 等辅助设计 研发场景-CAE 等产品/产线/工 艺等仿真模拟 生产制造场景- APS等 生产制造场景- MES/MOM 生产制造场景- AI质检 远程运维- AR/VR 注释：针对 景进行的。其中：1）与生产相关的MES/MOM的使用成熟度 最高，有75.6%的企业表示已经在优化推广中，除此之外，与生产相关AI质检、APS（排产规划）等应用成熟度也比较高。2）与研 发场景相关的辅助设计的应用成熟度也比较高，有44.4%的企业表示已经在优化推广中。 整体来看，企业对引入技术的回报周期相对理性，普遍在18-21个月。 转型地位-重要 转型驱动因素&期望 转型建设情况 供应商选择&转型顾虑 市场需求-倒逼产品及服务升级 • 老场景赋能：大模型赋予营销、客服、设备管 理、仓储物流、质检等相对成熟的场景更加高 质、便捷的能力 • 新场景探索：大模型在图片生成、工业代码、知 识问答等新场景提供高效、多样的辅助能力 • 2025：超70%的规上制造业企业基本实现数字 化、网络化，建成一批引领产业发展的智能智造 示范工厂 • 2027：到2027年，规模以上工业企业数字化研 发设计工具普及率、关键工序数控化率分别超过

在数字化车间、智能工厂及企业运营过程中的集成规范和应 用指南等内容。 14 图 6 工业软件标准子体系 （1）研发设计软件标准 主要包括计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助工程 （CAE）、计算机辅助工艺规划（CAPP）、计算机辅助制 造（CAM）、电子设计自动化（EDA）、产品数据管理（PDM） 及基于大数据、人工智能等赋能技术的研发设计软件应用指 南和集成实施标准。 （2）经营管理软件标准 成实施标准。 （4）控制执行软件标准 主要包括工业操作系统、工业控制软件、组态编程软件 等控制执行软件的应用指南和集成实施标准。 下一步建设重点 研发设计软件标准。推动计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助制造（CAM）、产 品数据管理（PDM）等软件的数据格式和接口规范标准研制。 经营管理软件标准。推动企业资源计划（ERP）、供应链管理（SCM）、客户关系 管理（CRM）等软件与其他软件集成实施类标准研制。 侧智能 工厂、单基地及企业多基地协同管控等，制定质量、物流、 能源环保、安全、设备等分层集成优化管控等规范或规程类 标准；围绕上料、生产、下料等环节，制定铁钢轧各工序的 生产过程智能化控制、辅助工序智能化、数字孪生及工序衔 接等规范或规程类标准；围绕质量缺陷检测、性能检验及工 序界面转运等场景，制定智能检测装备、工业机器人及无人 运输装备等智能装备类规范/规程/指南类标准；围绕新一代

智能网联汽车网络发展需求与模式分析 面向 2030 年，智能网联汽车将向“人-车-路-云”要素的全面连接 与深度协同演进，智能网联汽车将支撑从基础安全监控、远程诊断维 护、智能座舱交互，到高级驾驶辅助、自动驾驶及跨域协同决策的全 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 AI 助手等个人消费类应 用，还支持车辆运行数据采集，异常事件上报等相关功能，实现网联 车辆的事故回溯、事故紧急救援等辅助服务场景。此外，5G/5G-A 蜂 窝移动通信网络还有效赋能驾驶自动化领域，支持将交通信息、交通 状态、智能驾驶建议等信息发送给车辆，实现网联驾驶辅助、网联自 10 动驾驶场景。 (1) 技术与产业现状 在技术标准方面，5G 第一阶段标准（R15-R17）已于 2022 终端整体运行稳定性与适配灵活性。  前沿技术探索 极致网络性能提升。在小范围探索车辆到算力基础设施单向端到 端网络通信时延及可靠性达到 20ms@99%等增强服务能力，支撑极 低时延、高可靠的网联驾驶辅助/自动驾驶场景应用。 开展网络智能化技术应用验证。制定面向智能网联汽车业务的网 络智能化技术方案，整合交通流量、业务类型、网络资源占用等多维 历史数据，精准预测不同区域、不同场景下的业务流量分布特征，启

促进产业的高质量发展 特种化学品开发 高性能材料开发 产品附加值提高 工艺流程改进 …… 石化循环经济发展 废物与污染物管理 可再生能源使用 能源利用效率提升 ……. 生产管控一体化 研发辅助设计 井下工况检查 现场培训模拟 调度与智慧智能 智能库存管理 资产预测性维护 ……. 高端化 智能化 绿色化 �� 智能化 面向石油石化全产业链发展，全面融入人工智能和自动化技术，用智能化加速产业升级进 智能无废生产 智能无废生产 巡检智能 智能仓储管理 智能调度 调度管理 地震解释 工程虚拟测量 数字绩效管理 可视化监控 地震解释 无废生产管理 管网调度优化 开发辅助设计 智能辅助生产 知识图谱 智能井下管理 智能客户管理 智能能碳管理 机器人主动作业 智能质量管理 数字孪生交互 智能工况诊断 AI无处不在 平台和生态 多重创新 广义AI 生成式AI 于提升企业的运营质量和管理水平，培养以智能化为导向的企业文化，以满足石油石化业务发展 的新要求。因此，石油石化核心业务智能化应用场景还包括开发、储运、炼化和服务等经营管 理，辅助企业获得与业务智能化匹配的经营管理能力，帮助提升企业员工的数字素养，建立共享 的数字化管理体系，加强数字化工具辅助决策效能，推动石油石化产业的经营管理向深度数字化 及智能化迈进。 来源: 石化盈科&IDC ����年 图�.石油石化产业智能化⸺业务场景、智能化目标与应用场景

升级成为彰显车辆科技感与个性化 的核心卖点。 技术与产业端，“软件定义汽车”的行业共识重构了智能车灯的发展逻辑。亿欧数据显示，2024 年 智能汽车域控制器渗透率达47.3%，为车灯与整车驾驶辅助、座舱交互系统的协同提供了关键支撑。同 时，软件迭代速度持续加快，车辆OTA（Over-the-Air Technology，空中下载） 升级频率年均超5次， 使智能车灯功能的迭代周期从18 个月压缩至6个月。 整，并融合了导航与ADAS（Advanced Driver Assistance Systems，高级驾驶辅助系统）信息进行动态 路面提示。而极氪9X搭载集成HUAWEI XPIXEL百万像素模组与星宇自研远近光+ADB高性能模组的双百 万智能投影大灯，不仅具备高分辨率照明能力，还可与车载智能系统深度融合，实现诸如充电状态投影 、龙凤迎宾光毯、窄路辅助照明等多场景功能，展现出智能车灯在个性化和体验化方向的延伸潜力。 综合来 在投影功能方面，逐步放宽驾驶员辅助投影功能和信号灯投影的应用。GRE（Working Party on Lighting and Light-Signalling, 联合国道路车辆照明和光信号工作组）第91次会议通过了前照灯使用 驾驶轨迹预测（光毯）功能；2025年5月GRE第92次会议批准了倒车灯投影功能（矩形符号），2025 年11月GRE第93次会议进一步批准了转向信号灯投影提案。其中，驾驶员辅助投影符号的具体类型和

息简报管理、通讯录管理、 传真管理、日常值班等各项 业务。 九、应急响应 > 演练辅助决策 02 01 03 > 04 应急 响 应 应急指挥 应急研判 应急预案 沙盘指挥 事后管理 智慧应急：融合指挥， 统一调度，辅助决 策 应急管控 报 警联动 应急救援 事件升级 有毒气体 可燃气体 漏影响分析、储罐泄漏影响分析、 应 急资源故障关联趋势分析等。 综合决策 综合决策宜能根据园区决策需要将实 时监测数据、静态数据、业务数据、 研判分析数据等叠加在一张地图上进 行展示，辅助园区进行科学决策。 态势监控 为园区态势进行汇总、分 析和展示，提供全面、实 时的数据资源态势视图。 4 3 十三、智慧决策 1 企业画像 园区画像 安防一张图 安全监管一张图 企业数据 个人数据 互联网数据 物联网数据 监测预警，应急联动 基于数据分析辅助决策 事件 数据 指标 政策 人 01 、组织保障 织成立相应的信息化管理机构。 02 、制度保障 制定统一的数据接口与共享标准，完善各项管理制度，并 使之与信息化基础 建设和信息技术应用的广度与深度相适应。