域核心服务共 性基础能力的 5 类标准件、实现数据采集和标准化转换的 2 个标准 化接口以及 1 个全流程工具库所组成，形成“5+2+1”共性基础能力 体系，以满足各类应用功能需求及时效性要求，分为边缘-区域-中心 三级云分层结构。 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 10 图 1-2 云控基础平台功能架构 1.2 范围 本白皮书在《车路云一体化系统白皮书》定义基础上，综合运用 台进行合理分解与模块化设计，剖析车路云一体化系统云控基础平台 的整体功能逻辑架构，强化其核心组件的标准化与关联操作，克服数 据交互难题。整体功能逻辑架构的分析强调了网联车辆、路侧基础设 施、边缘云、区域云、相关支撑平台和第三方应用构成了一个高度互 联的信息生态网络。其中，边缘云依托边缘云一体化底座的网关、数 据高速缓存技术、标准化分级共享接口及融合感知、协同决策与协同 控制标准件实现车端和路侧数据接收、处理、融合感知、精准决策及 管控 区域云通过标准化分级共享接口、区域云一体化底座内的网关和数据 库以及一系列标准件，有效地吸收、整合来自支撑平台、边缘云及第 三方平台的数据资源。区域云融合感知标准件、协同决策标准件及交 通管控标准件依次接力，完成了对海量数据的深度挖掘、策略制定和 交通指令生成。区域云网关随后将这些关键信息回传至边缘云，选定 的融合感知、协同决策结果与管控指令通过标准化接口分享给第三方 车路云一体化系统云控基础平台参考架构

络架构面临“多而不融、言而无策、静而不柔、治而不智、连而无感”等 系统性挑战，难以支撑工业控制、智能制造等场景对低时延、高可靠、数 据本地化与智能决策的极致需求。与此同时，尽管 AI 技术发展迅速，但 其在边缘侧仍存在部署门槛高、资源协同难、业务适配弱等现实瓶颈。唯 有通过“算 - 网 - 智”深度融合，实现从“连接赋能”到“智能赋能”的 跨越，才能为实体经济注入强劲新动能。 在此背景下，中国移动积 在此背景下，中国移动积极响应国家战略部署，依托自身网络优势与技术 创新能力，提出“5G-A×AI 算网智一体化”解决方案。本白皮书系统阐 述了以“算为引擎、网为根基、智为大脑”为核心的一体化架构理念，重 点介绍了边缘智能核心网、异构算力平台、智能驱动中枢等关键技术体系， 并结合在工业制造领域 的真实案例，展现该架构在提升生产效率、优化 运营成本、增强安全保障等方面的实际成效与价值。 前言 目录 1.1. 3.1. 赋能边缘智算核心网的算力平台 3.1.1. 轻量化与弹性部署 3.1.2. 跨异构适配 3.1.3. 云边模型与数据协同 3.1.4. 安全与高可靠运行 3.2. 赋能企业专网的边缘智能核心网 3.2.1 异构接入 3.2.2 意图化用网 3.2.3 一网多能 3.2.4 内生智能 3.2.5 多模态感知 3.3. 智能驱动中枢与模型服务基座 3.3.1 赋能边缘智能的模型服务

车辆识别管理应用 7. 数字识别应用 智慧工地解决方案设计原则 数据驱动，建立 大数据运营 标准化中台， 选单式应用 云边协同 软硬一体 新科技赋能新 运营模式 云边协同，软硬一体 云和边缘相结合，实现灵活的计算资源、网络资源的合理分配 建设智慧工地云柜标准化软硬件一体化产品，快速部署，多项目使用； 标准化中台，选单式应用 夯实智慧工地中台，建设好物联网平台、数据中台、业务中台、应用 门户 手机 app/ 小程序 智能大屏 智慧工地中台 技术中台 接入管理 设备管理 应用使能 数据管理 数据中台 业务中台 AI 原子算法库 AI 某省市 音视频管理 边缘设备管理 一体化 资源层 安全设备 网络交换机 UPS 制冷系统 服务器 共享存储空间 AI 算力单元 物联网平台 AI 云平台 智慧工地驾驶舱 应用管理 应用订购 计费结算 租户与权限管理 电需要，同时出现停电后也没 有备电机制  大多数边缘计算联动都是平台 侧执行，无法做到集数据采集、 策略应用设置、边缘计算、终 端联动一体化解决方案。无法 基于场景进行灵活选配相应联 动应用。 通信问题  目前多数成熟应用缺少无 线通信能力，无法实时将 数据回传，每个应用添加 独立的 DTU 实现数据回传 会额外加大建设成本。 边缘云柜解决工地场景痛点 算法 分析 LoRa

析平台 智能运营管 控平台 生产 现场 一网到底，工厂蓝图 工业物联网 + 边缘计算 PDA CPE AGV HMI PLC 工厂数据中心 集团数据中心 数据全量采集 数据实时处理 数字孪生应用 + 互联网系统 研发中心 集团总部 数字孪生 智慧园区 数字决策 数字营销 工业边缘云 数字大脑 工业互联网平台 台式机 笔记本 平板电脑 智能手机 台式机 笔记本 平板电脑 智能手机 现场 工厂 数据集成挖掘 云边协同 混合云 工业交换机 同构混合 边端联动 集团承载网 WiFi6 物联基站 (UWB ， BLE ， RFID) 5G AI 视觉 工业边缘计算 工业物联网关 生产设备 工业交换机 TSN 工业交换机 工业防火墙 工业安全 工业安全 工业安全 机台 帮助企业实现 人、财、物、客 全面数字化 供应商 物流商 外协工厂 3.3 实时生产看板 : 多角度全部边缘设备全生命周期管理，诊断一目了然，维护一键搞定 提供所有边缘设备的状态和维 护管理 配置每一个边缘设备的： • 计算处理插件类型和个数 • 数据接入和转出的连接 配置每一个边缘设备内计算模 块（插件）的： • 协议转换 • 数据处理 • 边缘计算 • 选择相应边缘设备，显示设 备详细信息以及边缘计算任 务状态的监控和管理 • 支持 CPU

要求各地各部门聚焦交通出行 和支付便 利化的堵 点卡点问 题，健全 工作机制 ，探索创 新举措， 完善保障 措施，改善交通出行体验，提升交通出行和支付 便利化水 平。 建设思路 智能安全保障 以边缘智能技术建立串联密集型监 视摄像头、应急、入侵探测器、火 灾报警器等在内的安保系统 ，对危 险事件进行实时预警，确保加油站 的安全。 综合管理升级 围绕智能化、安全性和数字化综合 管理，实时监测油站能耗指数，保 智能化视频监控分析，提供智能便 捷的加油及运营服务 解决方案 02 平台架构 通过边缘智能技术对油站传统业务模式进行智慧化赋能，实现加油站智能综合监管及无感支付。 边缘分析应用 边缘分析硬件 站内设备 智能化应用 网络摄像机 面板机 音柱 串口传感器 LoRa 传感器 LoRa 边缘计算服务器 RTSP 边缘计算一体机 MODBUS/MQTT 加油机状态 媒体接入 IOT 系统 不能影响业务的正常开展，边缘智能技术的应用可以很好的应对上述难题。 打电话行为检测视频 卸油区域人员闯入检测视频 边 缘 智 能 技 术 ， 业务 快 速 部署无感升级 对 人 员 风 险 行 为 及风 险 事 件的实时监控 抽烟行为检测视频 工作区域人员脱岗检测视频 对风险事件进行实时预警 应急处置、事后复盘 对违规行为检测能够收集并整理大量的实时数据，通过边缘智能技术进行智能分析并预警，

术研发者寻找创新方 · 向，还是企业决策者制定发展战略，抑或是投资机构评估产业机会，都能从中找到有 价值的参考。 展望未来，AIoT 产业正站在新的历史起点上。通感融合将开启全新的感知维度，边缘 智能将重塑计算架构，数据要素将成为关键生产力，价值网络将促进多方共赢。这份 图谱既是对过往的总结，更是对未来的展望。它试图回答一个根本问题：在万物智联 的时代，如何让技术创新真正转化为社会价值，让智能化发展成果惠及每一个人。 ............................................................................................ 58 1 边缘计算................................................................................................. 260 万， 5G-A 网络覆盖全国所有城市。5G-A 网络实现上行速率达到 1Gbps，空口时延稳定在 1 毫秒以内。这使得端侧设备可以在本地完成初步处理后，快速将关键数据或中间结 果上传到近边缘节点进行进一步处理，形成了真正的实时闭环。 根据智次方研究院的调研，5G Redcap 出货量在 2025 年突破 1000 万，可穿戴、车 载、MiFi、CPE 等多个领域规模上量，AI 陪伴类的新终端正在孵化。RedCap

智慧商贸 新零售数智化 5g+AI+ 边缘计算 重构人货场数字化生态 1 行业发展分 析 3 应用场 景 2 方案架构设 计 新 零 售 数 智 化 4 典型案 例 CONTENTS 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 l “ 十四五”规划明确指出 ，要加快 AI 网络部署 ，构建 AI 应 用场景和产业生态。工业和信息化部等九部门共同出 台 了《 AI 应用“扬帆 ”行动计划 注重消费 掘数据价 趋势 数字化 l AI 切片技术实现网络资源的灵活分配 ，满足智慧商贸中不同业务场景 对 网络的差异化需求 ，如高清视频监控、实时数据传输等。 l 边缘计算规模化部署 ，将计算能力下沉到网络边缘 ，减少数据传输延迟， 实现本地数据的快速处理 ，如实时客流统计、设备状态实时监测。 l 数据中台成熟应用 ，整合多源数据 ，为企业提供统一的数据视图和数据 分 析能力 ，支撑精准营销、运营决策等业务。 实时数据大屏 + 动态报表分析 用户体验 标准化服务 电子导览 + VR 全景 + 个性化推荐 营销效率 广撒网式投放 标签化客群 + 多渠道精准触达 智慧商贸新模式对比 1. 基础设施： AI + 边缘计算 + 物联网构建智能终端网络 2. 用户运营：全生命周期管理（从拉新到复购的数字化链路） 3. 场景创新： VR 购物、 AR 导航、 AI 客服等沉浸式体验 业主定位

Unit,MTU) 可设 置为 1 400。 2. 4 边缘云方案 该技术方案的云边协同总体架构如图 1 所示。 5G 全连接工厂建设场景主要基于机器视觉 AI 的 分析应用、AR 辅助装配等,针对工厂目前的设备、机 器、仓储、物流调度等业务需求及后续产业智能化升级 规划目标,采用边云协同的解决方案,边缘云采用信息 交换模式(Message Exchange Pattern Pattern,MEP)方案。 ·56· �N����65 ���� �0 ���� 边缘云部署 AI 推理应用,中心云用于模型训练。 中心云和边缘云之间通过智能边缘平台( Intelligent EdgeFabric,IEF)解决方案(见图 2)实现边云协同。 通过边缘云、中心云的协同,实现 5G 定制网络的 稳定时延接入能力、可靠性保障能力以及差异化隔离 能力,中心云资源将基于 传统的“Wi-Fi+ 有线”方式无法达到数据传输的要求。 同时,考虑到私 密性及低时延要求,本文采用“5G 专网+MEC” 方案, 用来传输各种数据、视频等。 其中,MEC 部署在苏州 电信机房,作为网络边缘计算平台,和公网演进型分组 核心网( Evolved Packet Core,EPC) 共用机房资源,专 网的控制面和业务面流量均与公网 EPC 隔离。 公网 用户接入新空口( New

700M），约占全集团八分之一，占全省比例超 50%，5G 网络覆盖率达 96.2%，实 现全省县区以上连续覆盖。在打造 5G 精品专网的同时，广东移动设立大湾区创 新研究院，紧密结合网络、云、大数据、人工智能、安全、边缘计算、终端、区 块链（ABCDNETS）等多种技术，推动行业平台、产品、能力等研究全面体系化， 全面提升广东移动在垂直行业的信息化集成、行业产品能力。在网络安全方面， 广东移动积极推动实现技术 专网和网络安全建设需求，构造 一套适应于生产应用的高可靠性、高安全性的 5G 工业应用专网和泛终端安全接 入管控系统，助力古井在智慧制造的领域占据先机，为产业转型、质量提升提供 有力支撑。通过网络切片及边缘计算技术，在古井集团部署边缘 MEC 及本地应急 5GC 网络，为企业提供专属覆盖、网络定制、数据隔离、质量保证的基础连接网 络，实现适应不同应用需求的大带宽、低时延、安全可靠的数据传输，满足企业 生产、办公、管理等应用的通信服务需求。通过部署 工业互联网与安全技术，致力于解决企业在智能化转型中的网络连接和安全难题， 实现生产效率提升与业务创新。 1. 方案总体架构和主要内容 （1）方案总体架构 采用 5G+MEC 架构打造 5G 专网，通过网络切片及边缘计算技术，在集团部署 边缘 MEC 及本地应急 5GC 网络，为企业提供定制化基础连接网络，满足不同业务 场景的大带宽、低时延、安全可靠数据传输需求。 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 46 图

算法部署 · 边缘 Al 算力支撑 6. 保障层：标准 与运维体系建设 · 标准规范制定 · 运维与评价体系 2. 网络层：低延 迟高可靠通信支撑 ·5G/CV2X 通信网络 · 边缘 - 云端互联 3. 数据层：全量 数据中枢建设 · 多源数据采集与融 合 · 数据存储与安全 3 、智慧路口总体架构 云计算 云平台 信号机 、检测器 信号灯 边缘计算 服务器 路侧 RSU ■ 智慧路口应用架 构 边缘计 算 智慧城市大 数据中心 公安交繁指 挥中心 交通运输局 指库中心 车辆 OBU ■ 逻辑架构 应用服务平台 运行监测 信号控制 事件监测 视频联动 应急响应 数据治 数据存 数据可 模型算 视觉识 语音识 自然语 高精地 交通事 交通流 驾驶行 安全 分 边缘计算应用 信号控制优化 诱导信息生 成 安全警告信息生成 视觉智能识别 雷达视频融 合 车道控制器 可变标志 RSU 边 云 ' 1 、 Al 全域感知与数据采集系