45 2.3 全球响应：政策与标准的趋同 ......................................................... 46 第三章 量子安全迁移战略引擎：一个战略性框架 .................................. 50 3.1 引擎底座：密码敏捷性（异构融合与动态重构）的核心原则 .... 50 全球抗量子迁移战略白皮书（2025） 核心风险：一场已经开始的“数据劫持” 我们数字世界的安全基石——以 RSA 和 ECC 为代表的公钥加密体系 ——正 面 临 一 场 根 本 性 的 颠 覆。能够 破解这些体系的量子 计算机，其出 现并非遥远的理论，而是一个正在加速逼近的技术临界点。 然而 ，最大 的威 胁并非 未来的某个攻击“事件”，而是一种已经存 在且持续发生的当下风险：即“先窃取，后破解”（Harvest Now, Decrypt Later 就绪，这笔债务的偿还将是灾难性的，可能导 致知识 产权永久性损失、巨额监管罚款和品牌声誉的彻底崩塌。 战略对策：启动“量子安全迁移战略引擎” 面对 这一复 杂挑 战，一 次简单的算法替换或一个线性的项目制迁移 是 远 远 不 够 的 。 本 白 皮 书 提 出了 一个权威且可执行的 全新战略框架 —— 量子安全迁移战略引擎。 这 是 一 个 动 态 的 、 自 我 增 强 的 生 命 周 期 模 型 ， 旨 在 将 抗 量

���������������������� 54 8 UWB-Beacon 将会逐渐平替蓝牙 Beacon 产品 ���������� 54 9 UWB 单基站（PDOA）产品会对点对点场景形成一个很好的补 充���������������������������������������������������� 54 10 UWB 雷达功能逐渐被开发 ��������������������������� IoT 产品与应用来看， 无论是手表、手环，还是共享两轮车、实时公交地图、或是巡检、资产管理、访客接待等各式各样的场景，都需要用到定 位相关的产品与方案。 基于这样的时代背景与行业现状，可以得出一个很直观的结论：定位技术越来越普及与重要。 定位技术的精度在不断突破，从一二十年前，几十米的 GPS 精度误差；到十米级别的 WiFi 与蓝牙 RSSI 技术；再到亚米级 的蓝牙 AoA/AoD 技术；再到厘米级的 技术；再到厘米级的 UWB 技术，定位技术的性能在不断地演进。 而这些技术成果的突破离不开众多高精度定位技术团队的努力，随着高精度定位技术产业的不断升温，越来越多的团队与 资本涌入到这个赛道，目前，已经成为一个颇具规模的产业。 AIoT 星图研究院此前分别于 2019 年与 2021 年，编写发布了《中国 UWB 定位技术企业级应用市场调研（2019 版）》与《中 国 UWB 与蓝牙 AoA 市场调研报告（2021

我 们 主 要 以 gbdt 为 主 的 树 模 型 展 开 特 征 工 程 的 探 索，gbdt 的 实 现 以 xgboost 和 lgb 为主。gbdt 模型结构如图 2 所示，gbdt 为一个 boosting 模型，通过叠加多 个弱模型来提升拟合能力，根据 xgboost 模型的优缺点我们可以充分挖掘可用特征。 我们再次整理上一节可用特征，主要有 ID 类特征（职能、行业、公司、技能、专业等）；基本 也可以作为深度学习模型的隐藏层，可以极大提 高模型的表现。 自从 word2vec 横空出世，似乎各行各业的一切东西都在被 Embedding，Embedding 在数学 上表示一个映射 F: X -> Y，也就是一个函数，其中该函数是一一对应的而且保持空间同构性 ( 即 在 X 空间是近邻的，则被映射到 Y 空间也是近邻的 )。Embedding 技术被应用在了多种业务场 景中： 1) 在 计算用户和物品之间的相似度 （匹配度）直接给用户推荐感兴趣的物品。 01 一切皆可Embedding 在人力资本领域，求职者、公司、职位、专业、技能等不同的实体间存在着多种类型的关系， 构成了一个知识图谱（Knowledge Graph）。这里，我们主要关注的是 Graph Embedding( 其 实也可以称为 Network Embedding)。我们利用 Graph Embedding

。通过深入的市场分析、体系化的场 景解构与企业实践的深度复盘，我们力求为行业面临的系统性挑战，提供一套可落 地、可执行的系统性解法 。我们希望通过此白皮书，与行业伙伴共同探索汽车产业数 智化转型之路，在动荡与重塑中，共同迈向一个更高效、更智能的未来。 指导单位：杭州师范大学大数据科学研究院 主编单位：袋鼠云 编写指导（排名不分先后）：陈吉平、宁海元、闵佳、刘听颉、胡金鑫 编写小组（排名不分先后）：王心意、费翔、赵倩、相里佳豪、徐艳、宋明高、 Data+AI 数智化转型白皮书 — 4 — 引言：在动荡与重塑中迈向数智化汽车时代 过去百余年，汽车产业经历了数次深刻变革——从内燃机到电动驱动，从流水线 到柔性制造，从机械性能到智能体验。然而没有任何一个时代，像今天这样充满不确 定与再造的张力。2024 年，中国汽车产业的格局再次被改写。 作为全球最大的汽车生产与消费国，中国已连续 16 年蝉联全球销量冠军。2024 年全年汽车销量突破 3100 冲击让竞争从产品延伸 至经营体系与用户体验的比拼——数据驱动能力，正成为车企新的生存线。 因此，汽车产业的数智化转型，不再是单点技术的叠加，而是一场系统性的“经 营再造工程”。企业需要的不仅是一个数据平台，而是一套贯通“研产供销服”的智 能体系——既能让数据在链路间自由流动，又能通过 AI 实现实时洞察与预测；既能用 数字孪生实现虚实协同，又能在业务层面支撑高频决策。唯有如此，才能让车企从

零漫游 ASFN 技术，将多 AP 的 BSSID 设置为一样，合并为虚拟“大 AP”，通过时间同步技术，实现 虚拟“大 AP”的 beacon 帧合并发送。在多个物理 AP 中，针对每个终端存在唯一一个服务 AP 和多个监 听 AP，终端在移动过程中，服务 AP 实时计算是否存在更好的服务 AP，若是存在则触发服务 AP 的交接， 在漫游的过程中无需关联流程，终端不感知漫游过程，对终端而言真正的做到了零漫游。 1-2 Wi-Fi 7 零漫游技术方案示意图 华为园区网络 Wi-Fi 7 零漫游技术白皮书 版权所有 © 华为技术有限公司 6 1.3 客户价值 广覆盖零漫游：全院一个信号，一台 AP 覆盖 8 房间支持无限扩展，全院终端移动零丢包。 房间级定位：创新 IoT AU 物联方案，实现房间级定位效果，更精准的资产管理与人员追踪。 三网物理隔离：内网/外网/物联网三网物理隔离，更好的保障数据安全。 所有零漫游 AP 虚拟成一个 AP，全网所有终端感知到一个 AP（同一信道/同一 SSID/同一链路层 MAC(也即 BSSID)），全院无限扩展。多个零漫游 AP 的信道、SSID 和 BSSID 都设置为一样，这样网络 中的零漫游 AP 就虚拟成一个 AP，从而实现零漫游效果。 图 2-1 虚拟 BSSID 示意图 将多个零漫游 AP 虚拟成一个 AP 的关键是控制全部 AP

着我们将非财务信息 的价值发现与利用提升到了一个新的战略高度。 从学术研究的角度看，ESG数据资产化是一个典型的交叉学科命题，它横跨 金融学、计算机科学、法学与环境科学等多个领域。其核心在于解决两大难题： 一是“价值量化”，即如何科学、公允地评估ESG数据所蕴含的经济与社会价值， 避免“洗绿”风险与估值泡沫；二是“可信流通”，即如何构建一个兼顾数据主权 、商业机密、个人隐私与公共利益的安全数据流通环境。 估值、交易中的应用范式，并对其内在的技术风险与算法偏见进行了客观评估。 更重要的是，我们提出了一个多层次、多主体的协同治理框架。我们认为，有效 的治理并非单一维度的强监管，而是需要政府、市场、社会、企业之间形成良性 互动。这包括顶层的法律法规完善、中层的行业标准制定、以及微观的企业内控 机制建设。正如我们在研究中反复强调的，一个成功的ESG数据资产化市场， 必然是一个高度依赖信任的市场。构建信任，是技术、法律与商业模式创新的终 北京市“十五五”规划专家咨询委员会专家 2 序言二：数字浪潮与绿色转型的交汇 我们正处在一个由数据驱动的伟大时代。数据，作为继土地、劳动力、资本、 技术之后的第五大生产要素，正在深刻重塑全球经济格局与产业价值链。与此同 时，以“双碳”目标为牵引的绿色发展理念，已成为决定国家与企业未来竞争力的 核心变量。当“数据要素”与“绿色转型”这两大时代洪流交汇，一个充满机遇与挑 战的新兴领域——ESG数据资产化——应运而生。

数字化的定义，不单单是技术视角0和1二进制数字的定义，关键的是映射到社会现实中，所代表着的实际的延伸含义， 这称之为“数字化意义”，例如客户体验、交互方式、检测诊断、即时在线等。 数字化的意义，是一个大话题，值得规划者深入思考。只有清晰全面的了解这些数字化意义，才能够正确的理解数字化 转型，从而指导组织与企业，在重新审视本单位价值链构成时，明确在哪些环节进行数字化转型。 什么是 数字化转型 群效应，集群能够提供远远大于单个物品的能力。 人与人、人与物、物与物的连接将会越来越广泛。未来包 括人在内的世间万物将会被一张无形的大网连接在同一个 系统内，由此带来的改变是前所未有的，企业的数字化转 型唯有顺应变革的内在业务逻辑才能走的更远。 数字化时代的业务逻辑之变 商业模式逻辑之变 商业的本质一个公式便可说明：收入-成本=利润，而收 入来源与连接的数量有着非常重要的相关性，在传统商业 模式之下，受到连接数量的限制，单个连接贡献的收入 必须足够大，才能保证利润。而在数字化时代，连接数 量限制的突破，让单个连接贡献的收入不再重要了，取 而代之的是连接的数量，因此商业模式会有下面几个变 化的特点： 平台模式。增加连接的数量，建立平台是一个非常好的方 式，但是与传统商业竞争不同，同质性的平台竞争，一定 是赢家通吃的。与此同时而来的现象就是平台与平台之间 的竞争也呈白热化的趋势，需要具备自己的独特性，至于 利润，当连接足够多的时候，利润一定会有的，这是连接

节点之间通过 G 节点进行中继通信。 星闪无线通信系统支持的短距离通信场景 注 1：对于 G 节点之间进行多域协调与管理的通信场景，在连接建立过程中，需要其中一个 G 节点 退回到 T 节点的身份模式并发起向另一个 G 节点的连接； 注 2：G 节点和 T 节点之间通信可以采用 SLB 和/或 SLE。 华为园区网络星闪 SLE 物联数采技术白皮书 版权所有 © 输、双向组播传输、异步广播传输、 同步广播传输。 华为园区网络星闪 SLE 物联数采技术白皮书 版权所有 © 华为技术有限公司 10 对于同步数据链路，发送节点的每一个数据包只有有限次发送机会，发送节点只能在有限的时间内 重传发送该数据包。数据包重传到一定时间后，发送节点不再重传该数据包。对于单播传输、数据组播 传输、反馈组播传输、双向组播传输，接收节点支持给发送节点发送数据包确认信息。 ——基础广播帧采用无线帧类型 1 或者无线帧类型 4； ——基础广播帧在 1～3 个广播信道上依次或随机连续发送三次，扩展广播帧在通用数据信道上发 送； ——不同广播信道上的基础广播帧可以通过扩展广播指针指向同一个扩展广播帧，但扩展广播指针 的偏移量不同。偏移量是指从每个基础广播帧的起始点到扩展广播帧的起始点的时间。基础广播帧的结 束时刻到扩展广播帧的开始时刻的时延最小为 300us； ——连续两个基

EEE Fellow） 人类文明的每一次跃迁，都与工程领域的突破紧密相连。从金字塔到空间站， 从蒸汽机到互联网，工程不仅是塑造物质世界的强大能力，更是推动社会进步的 基石引擎。然而，当我们步入一个日益复杂、高度互联的时代，传统工程学正面 临前所未有的挑战：系统规模的指数级增长、多学科交叉的深度融合、全生命周 期管理的极致要求，以及对安全性、可靠性和可持续性的严苛标准。这些挑战， 已然超 这便是我们探索工程智能（AI for Engineering）的第一个动因：工程学科的 发展，亟需人工智能的深度赋能。将 AI 的感知、认知、决策与生成能力，注入 到工程的策划设计、建造制造、运维养护乃至全生命周期中，有望破解困扰我们 已久的难题，实现效率与质量的飞跃。 然而，故事并非仅此而已。当我们投身于这项事业时，一个更为深刻且常被 忽视的洞见浮现出来：这并非一条单行道。正如工程需要 的能力系统性、可靠性、低成本、规模化地应用于 千行百业的核心场景；二是生产关系的问题，即如何构建与之匹配的商业模式、 工作流程、组织架构与价值链条。在这本白皮书中，我们聚焦于前者，并坚信， 其核心解决路径之一，便是构建一个强大的“工程智能操作系统”。这个系统， 工程智能白皮书 AI for Engineering White Paper ©同济大学工程智能研究院版权所有。如需引用，请注明出处。 iv 将成为连接

核心：贯穿生命周期的数据安全与隐私保护 73 2.3 扩展：支持客户弹性、灵活地应对外部攻击 78 3 阿里云百炼关键场景安全实践 82 3.1 场景一：发布并调用一个线上模型推理服务 82 3.2 场景二：使用私有数据微调一个专属模型 85 3.3 场景三：构建并运行一个 AI Agent/MCP 应用 88 4 构建可验证的信任：阿里云百炼的 90 安全承诺与未来愿景 4.1 当下的承诺：安全可信的五大基石 安全 可信的 MaaS 阿里云百炼 安全白皮书 SECURE & TRUSTWORTHY MaaS 2.3 从高性能到低成本的全面优化 面对 AI 技术日益增长的复杂性与规模化挑战，构建一个稳定、高效且经济的 AI 基础 设施，已成为企业释放智能潜力的关键所在。如何在保障系统高可用性的前提下突破 性能瓶颈，并实现从算力到模型的全链路成本优化，正在成为行业关注的焦点。阿里 云基于多 在代码或配置文件中硬编码的 风险，有效避免了人员接触明文密钥。 ● 账户与工作空间权限细分： 1）账户级：平台支持并推荐用户使用 RAM 子账号，并仅授予其完成工作所必需的最 小权限（例如，一个推理应用关联的子账号，不应被授予删除微调数据集的权限）。 2）工作空间级：阿里云百炼平台内部提供了针对工作空间（Workspace）的细粒度 权限管理。此机制允许团队负责人将不同角色的成员（如“开发者”、“标注员”）