用友智能工厂（离散版） 实施方法论 V2.0 综述 阶段任务详解 项目管理要点 实施指引 综述 “ 中国制造 2025” 及“工业 4.0” 概念的快速普及将会极大促进中国传统制造业的转型升级，构建“体现信息技术与制造技术深度融合的数 字化、网络化、智能化制造”成为中国制造业近十年的发展目标。 基于多年以来在离散制造行业深度经营的积累，并满足原型样板客户 交付的需要，智能制造事业部发布了面向离散行业的用友智能工 厂 ( 离散 )V2.0 版（以下简称“智能工厂系统”），针对离散制造业现场管理信息化水平较低的现状，为客户量身定做适合的信息化解决方案。 同时，在产品应用及架构设计中积极引入互联网及移动应用技术，为客户带来全新的产品体验的同时，提高个性化交付的效率。 考虑到智能工厂（离散版）项目的交付特点，为了助力智能工厂（离散版）项 目的快速交付，本着“简单、适用、快速”的原则，吸取 了多个智能工厂（离散版）项目的实施经验，我们组织相关专家推出了智能工厂（离散版）实施方法论 V2.0 ！ 参加本次 V2.0 版方法论编写的有：邓洪波、杨运良、张彪、贾大鹏、韩露、何剑、陈伟等，历时 3 个多月，终于完成，大家付出了 辛勤的劳动，在此特表示感谢！ 在修订过程中，自始自终得到了用友网络

Systems Engineering, MBSE ） 方 法 和 RFLP （Requirements-Function-Logical-Physical）设计流程，以《智能 网联汽车信息物理系统参考架构 2.0》 2、 《车路云一体化系统白皮书》 3为指导，并参考后续发布的《车路云一体化系统建设与应用指南》 4、 《车路云一体化标准体系及应用试点推荐标准清单》 5、《“车路云一 体化系统”建设与应用实施方案图》 1 2024 年 6 月，中国汽车工程学会发布《车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构 1.0》 2 2021 年 5 月，国家智能网联汽车创新中心发布《智能网联汽车信息物理系统参考架构 2.0》 3 2023 年 1 月，国家智能网联汽车创新中心发布《车路云一体化系统白皮书》 4 2024 年 10 月，国家智能网联汽车创新中心发布《车路云一体化系统建设与应用指南》 5 2024 效率。参考架构并不假定系统任何特定的实现，也不涉及系统实现的 具体平台。 本白皮书结合国内外智能网联汽车产业发展情况和中国现阶段 的汽车产业发展国情，旨在《车路云一体化系统白皮书》和《智能网 联汽车信息物理系统参考架构 2.0》的基础上，进一步研究符合“中 国方案”的车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构。本白 皮书从云控基础平台的利益攸关者分析以及需求定义入手，通过对 30 种典型场景的分析，从参考架构的抽象层级定义各典型应用场景的功

排名 五公司 26.0 10.0 98.8% 3.0 8.2% 2.0 0.0% 2.0 1.0% 2.0 100.0% 2.0 100.0% 5.0 2.96 2 0.0 0.78 5 0.0 0.06 2 华江公司 25.0 10.0 94.9% 3.0 4.5% 2.0 0.8% 1.0 4.4% 2.0 100.0% 2.0 100.0% 5.0 3.13 1 0.0 0.21 9 0.0 04 5 西北公司 23.0 10.0 93.9% 3.0 4.7% 2.0 0.0% 2.0 0.0% 2.0 100.0% 2.0 100.0% 2.0 1.09 13 0.0 13 0.0 12 华北公司 23.0 10.0 96.5% 3.0 6.3% 2.0 0.1% 1.0 4.9% 2.0 100.0% 2.0 96.0% 3.0 2.62 5 0.0 17 0.0 0.06 1 二公司 21.5 10.0 93.2% 3.0 7.9% 1.5 1.2% 1.0 3.0% 2.0 100.0% 2.0 95.6% 2.0 1.26 11 0.0 0.10 10 0.0 0.02 7 华南公司 21.0 10.0 100.0% 3.0 1.2% 0.0 9.4% 0.0 6.0% 2.0 100.0% 1.0 83.3% 5.0 2.84 3 0.0 0.25 8 0.0 15

智能算网（AI Fabric 2.0） 研究报告 2025年9月 编制说明 01 02 03 目录 前言 01 数据中心网络发展趋势与挑战 02 09 03 11 04 AI 网元 4.1.1 4.1 11 11 12 数据中心网络产业发展趋势 2.1 2.2 通算数据中心网络发展趋势与挑战 2.3 智算数据中心网络发展趋势与挑战 05 06 03 数据中心网络代际演进 数据中心网络代际演进 AI Fabric 2.0 关键技术 绿色超宽 4.1.2 高速光互联 4.1.3 内生安全 15 4.1.4 智能遥测 16 4.2 18 AI联接 4.2.1 18 18 新型网络架构 4.2.1.1 多平面组网技术 4.2.1.2 对等组网技术 20 4.2.2 网络级负载均衡技术 23 4.1.5 AI交换机 17 4.2.2.1 流级负载均衡技术 拥塞控制技术 26 4.2.3.1 端网协同拥塞控制技术 4.2.3.2 FlexBuffer拥塞控制技术 28 26 4.2.3.3 拉远训练精准流控技术 29 4.2.3.4 AI ECN 2.0技术 30 4.2.4 在网计算技术 31 4.2.5 在网存储技术 31 4.2.6 高稳韧性技术 33 4.2.6.1 故障恢复技术 4.2.6.2 闪启技术 36 33 4.2.6

所 根据阿维塔微信公众号：华为ADS2.0引领全国“无图”NCA时代 3. “无图”智能驾驶时代来临 13 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 资料来源：阿维塔微信公众号，海通证券研究所 • 华为ADS2.0系统不依赖高精度地图，全国范围内都能使用，而且随着用户的使用 里程增加，体验不断改善，覆盖全国300多座城市和地区。ADS2.0根据RCR道路 拓扑网络，能根据路况选择 图：华为ADS2.0可实现360度点云级融合 根据AITO汽车微信公众号，高阶智驾全国都能开 3. “无图”智能驾驶时代来临 14 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 资料来源：AITO汽车微信公众号，华为智能汽车解决方 案微信公众号，海通证券研究所 • 2024年2月2日，AITO系列升级全国都能开的城区智驾领航辅助（City NCA）。 HUAWEI ADS 2.0能力再进阶

5 或于 2024 年 3 月发 布。 2 ） 国内通用百度先行 ，多家企 业推出相关产品。百度推出“文心大模型” ，是目前国内预训练大模型应用端生态最好的大模型之一； 阿里 发布通义千问 2.0 ，专业维度能力较 强； vivo 发布 BlueLM 大模型 ，应用的场景广泛；月之暗面发布 Moonshot 大模型， 目前位于第一梯 队。 3 ）在金融领域中 ，通用模型应用表现各有 及代码编写及纠错等方面的应用表现不俗。 阿里发布通义千问 2.0 ，专业维度能力较强 通义千问，是阿里云推出的大语言模型，于 2 0 2 3 年 4 月 1 1 日在阿里云峰会上正式发布 1.0 。 9 月 13 日，阿里云宣布 通义千问大模型已首批通过备案。 10 月 31 日，阿里云正 式发布千亿级参数大模型通义千问 2.0 ， 8 大行业模型同步 上线。通义千问 2.0 专业维度上的能力较强 ，可应用于相对 台上有完备的数字化金融工具 矩阵，蚂蚁金融大模型可通过理解用户语言，精准调用蚂蚁体系内的这些专业 工具，给用户提供相应专业服务。 支小宝 2.0+ 支小助 1.0 促进金融领域服务革新 得益于金融大模型带来的知识力、专业力提升，支小宝 2.0 的智商和财商提 升到了新水平，能帮助用户深度解读市场信息、并结合用户的财务目标、投资 偏好等，提供个性化的配置策略。知识力方面，做到了有问必答。专业力方面，

28 互操作性与性能工作流 .......................................................... 28 1.4.3.2 融合 NIST CSF 2.0：从技术到管理的闭环 ................... 28 1.4.3.3 战略方向与合规刚性 .............................................. 和“加速引擎：仿真与 验证模块”两个阶段的实践体现。 1.4.3.2 融合 NIST CSF 2.0：从技术到管理的闭环 NCCoE 的实践不仅验证了技术路径，更将其深度融入了 NIST 网络安全框架 2.0 （CSF 2.0）。NCCoE 将复杂的 PQC 迁移过程，映射到 CSF 2.0 的六大核心功能—— 治理（Govern）、识别（Identify）、保护（Protect）、检测 基础设施在 2035 年前，必须全面完成基于抗量子算法（如 TLS 升级）的产品链替换。 因此，NCCoE 的项目成果不仅证明了“战略引擎”框架的可行性，更向全球产业 界揭示了：遵循 CSF 2.0 框架进行有序迁移，是应对 2035 合规大限的唯一正确路径。 1.4.4 IETFRFC9xxx 的发布（2025 年中） 继 NIST 发布底层算法标准后，IETF 正式发布了关于在 TLS

法整理起来，可以同时支持几个小团队在几周时间内研发出 一款新游戏，并能鼓励员工充分试错。 数据时代 Data 1.0 “ 描述过去，看结 果；看了，然后呢” Data 2.0 “ 数据驱动业务， 野蛮生长、重复建 设、孤岛烟囱” Data 3.0 “ 更多数据驱动业 务、更多活数据云 和端互通流动应用、 数据质量” 组织架构 统计分析 业务需求为导向 少量的统计分析 1.0 3.0 2.0 决策支持 建立数据理念 业务场景驱动 数据应用闭环 业务需求驱动 数据业务融合 数据仓库建设 数据服务 阶段 应用场景 数据需求 参与方 价值体现 存储计算 数据组织 Data 1.0 、 Data2.0 “ 描述过去，看结果； 看了，然后呢” 报表 明确 业务（决策） IT 明确 业务（决策） IT （实施） 面向业务人员 的辅助决策 数据仓库选型： Teradata 、 GreenPlum 等 面向业务主 题的指标体 系 Data 2.0 “ 数据驱动业务，野 蛮生长、重复建设、 孤 岛 烟 囱 ” 单一智能决策业务 应用场景 明确 系统（决策） 业务和 IT （实施） 面向业务系统 的优化升级 Hadoop