完整版益普索(中国)咨询有限公司2022/10/17AIOT产品需求与机会分析智能穿戴产品1.2.3.4.5.智能穿戴产品引言当前市场状况未来需求与趋势产品需求要点细分市场机会CONTENTS智能穿戴产品引言/01用户对智能穿戴产品不同层次的需求升级催生产品发展方向出现趋势性变化4轻量化、微型化功能集成化深度智能化产品定位多样化多场景延伸高度协同化专业级应用功能消费者需求产品发展趋势智能穿戴产品效率工具社交互动娱乐体验健康安全基于提高生活、工作、学习效率衍生的需求,对智能穿戴产品多场景功能延伸、产品高度协同提出更多设想基于健康安全需求衍生的全天候、多场景、智能化的数据监测功能,对数据采集、处理及反馈方式提出更高要求基于多感官交互的娱乐需求,对产品深度智能化、丰富多样的功能设计、硬件高度集成或有更多期待基于社交互动的人际协作需求,对接打电话、消息提醒、实时沟通等交互方式有了更多想象空间,低延迟、多人协作、3D沉浸式互动等逐渐走入日常生活5智能穿戴行业经历快速增长后,步入调整深化期,产品同质化愈发严重,市场发展呈现出以下几种特征:品类多元化智能穿戴产品种类不断扩展,既有传统智能手表、手环、耳机,也有新兴的智能可穿戴扬声器、智能戒指、智能ARVR、智能衣服、智能运动鞋等,针对细分用户群体的产品品类也在逐步迈向纵深化发展产品垂直化消费级市场和专业级市场各分秋色,消费级产品为普通用户提供数据监测、移动通讯、影音娱乐、生活便携等功能,专业级产品适用于专业人士、部分特殊群体如残障人士、老年群体、病患等运动健身、医疗健康的需求盈利模式多样化行业盈利模式不再局限于贩卖硬件,以可穿戴移动医疗为例,通过挖掘诊断价值、数据价值、医学价值、服务价值等,由单一C端收费扩展到向医院/药企/保险公司收费,实现盈利模式多样化智能穿戴产品智能手表/手环可以监测运动/健康数据、消息提醒、公交地铁刷卡、移动支付等智能耳机可以语音切歌、接打电话、智能降噪、智能翻译等智能AR眼镜在眼镜中实现增强现实的手机投屏、影音娱乐、游戏、视频通话等智能VR一体机在眼镜中实现虚拟现实的手机投屏、影音娱乐、游戏、健身、视频通话等包括智能手表、智能耳机、智能眼镜、智能手环、可穿戴扬声器、智能戒指、智能衣服、运动鞋等,可以监测数据、接打电话、播放音乐、实现虚拟视觉效应等定义具体产品注:智能穿戴产品种类众多,本次研究受限于研究成本和研究范围,仅对主要产品展开解读。当前市场状况/02智能穿戴主流产品认知度区隔明显,智能手表/手环、智能耳机认知普遍,智能AR眼镜、VR一体机尚局限于小众群体8究其原因,智能手表/手环、智能耳机起步较早、宣传推广力度较大,产品营销广告随处可见,智能AR眼镜、VR一体机近几年刚刚兴起,影响范围较小;另外,受限于技术应用、产品开发和商业推广,智能手表/手环、智能耳机产业链发展成熟,商用、民用范围广泛,而智能AR眼镜、VR一体机多处于研发探索阶段,上市产品较少,目前受众局限于小部分潮流体验玩家。起步早晚、应用边界与商业推广共同影响智能穿戴产品的市场认知表现高认知产品低认知产品82.6h.5Y.0W.0%智能穿戴品类中,智能手表/手环认知率最高,为82.6%,其次为智能耳机(68.5%),智能AR眼镜、智能VR一体机认知度较低。智能穿戴主流产品市场认知基础差异显著图 智能穿戴细分产品的认知率市场认知度传统演化型产品如智能手表/手环、智能耳机购买转化率表现优秀,用户互联体验更为积极9智能穿戴品类中,智能手表/手环、耳机购买转化率表现突出,智能AR眼镜、VR一体机相对较低。究其原因,考虑到智能穿戴产品用户接受程度和穿戴习惯的差异,智能手表/手环、智能耳机由传统产品演化而来,用户对于佩戴手表/手环、耳机的接受程度更高。未来,AR眼镜、VR一体机可围绕功能丰富性、产品独特性及穿戴便捷性等方面发力,逐步培养用户的消费习惯,打开智能穿戴的下一个黄金赛道。产品形态差异性及用户佩戴习惯影响智能穿戴产品购买转化率82.0 77.7 41.5 40.2 图 智能穿戴细分产品认知&购买表现(%)认知-购买转化率购买率 认知率57.059.068.582.622.924.553.267.7认知购买购买-连接转化率95.7 92.086.1 91.5 智能手表/手环、耳机、VR一体机互联使用率表现突出,智能AR眼镜表现一般。究其原因,智能手表/手环、耳机起步相对较早,核心卖点定位准确,更新换代速度较快,在用户理解、市场洞察方面积累了更为丰富的经验,智能AR眼镜、VR一体机尚处于研发探索阶段,缺乏深入的需求调研和市场数据实证,VR一体机当前应用主要限于视听和游戏领域,产品定位相对单一,用户体验认可度较高,未来,随着AR、VR技术的进一步发展和大规模商用的推广,消费者调研和需求理解必不可少。历史发展阶段影响市场经验积累,预见未来AR、VR互联体验空间广阔认知-购买-连接转化率未来需求与趋势/03智能手表/手环、智能耳机存量用户兴趣高涨,智能AR眼镜、VR一体机增量用户规模有望进一步拓展11数据概览智能手表/手环购买意愿最高,为69.0%,其次为智能耳机(58.7%),智能AR眼镜、智能VR一体机用户购买意愿较低。趋势分析究其原因,智能手表/手环、智能耳机用户认知基础广泛,产品发展相对成熟,智能AR眼镜、智能VR一体机近几年刚刚起步,产品功能开发和商业应用尚未大规模推进,受市场认知影响,购买兴趣度表现一般,但随着AIOT产业链进一步扩展,用户对智能互联产品的兴趣度将持续高涨,未来市场空间广阔。69.0X.7I.6.7%图 智能穿戴细分产品的购买兴趣度未来购买兴趣度AR、VR市场需求潜力巨大,增量市场需求将迎来爆发12智能手表/手环智能耳机智能AR眼镜智能VR眼镜一体机图表说明已购产品规模(%)(%)未来购买意愿智能穿戴产品需求潜力指数智能AR眼镜2.0智能VR一体机1.8智能耳机1.1 智能手表/手环1.0图 智能穿戴细分产品需求潜力表现(%)“已购”代表存量市场需求,“未来购买意愿”代表增量市场需求,我们用“未来购买意愿/已购”比率描述市场需求潜力。我们认为,存量需求已成定局,市场竞争是大鱼吃小鱼,增量需求指向未来,市场竞争是快鱼吃慢鱼,产品在增量市场的需求争夺更有空间,有更多产品创新机会,也有更多可能扩充细分赛道,把握先发优势。通过需求潜力指标全面刻画产品竞争态势,把握市场竞争环境。爆发期成长期饱和期稳定期智能手表/手环、智能耳机已购市场规模和未来购买意愿均较高,但需求潜力较小,未来增长空间有限;智能AR眼镜、智能VR一体机当前普及率和购买意愿较低,但市场需求潜力指数表现优越,属于潜力产品,预测未来增量市场需求将呈爆发性增长。未来需求潜力智能穿戴产品遵循硬件售卖逻辑,“功能丰富”、“智能互联”、“设计时尚”是用户的主要购买动机13图 智能穿戴品类的购买动机(%)用户购买动机解读37.323.422.221.519.941.939.327.924.436.33317.113.7随时监测运动、健康等数据能提高家人安全性方便接打电话独立GPS定位方便好用移动支付功能便利喜欢尝试新事物、新产品、新科技方便联网连接其他设备实现互动潮流酷玩,能彰显个性外观设计富有特色,是配饰好物功能富有趣味性,可玩性高体积小巧,方便携带周围朋友在用,自己也想用亲朋好友送礼好物功能丰富好用(77.6%)获得智能互联科技感(61.7%)时尚配饰彰显个性(45.7%)获得趣味性(36.3%)便携(33.0%)好友推荐(17.1%)智能穿戴类产品仍以硬件功能售卖作为主要商业模式。功能丰富好用是用户购买此类产品的首要动机,其中,随时监测运动、健康等数据是最为重要的需求动机。获得智能互联科技感是购买的次要动机。传统穿戴类产品被赋予“智能”概念,用户为硬件产品的智能功能买单,对产品智能化有所期待。智能穿戴产品由传统配饰进化为智能配饰,人工智能、5G技术、云计算等技术内核与科技潮流外观相映成趣,成为彰显个性的配饰好物。智能穿戴穿品不同于传统3C消费类产品,便携是影响用户体验的重要因素。亲朋好友是用户获取购买信息、做出购买决策的主要参照对象。用户需求动机实用性功能必不可少,但作为科技酷玩达人,趣味性体验也是用户的追求之一。注:本次调研中AR、VR用户购买者较少,受访者整体以手表/手环用户为主,因此产品购买动机中数据监测功能占比较高。匹配用户需求动机和产品卖点,评估实现效果,寻求产品机会14需求机会分析功能丰富好用(77.6%)获得智能互联科技感(61.7%)时尚配饰彰显个性(45.7%)获得趣味性(36.3%)便携(33.0%)好友推荐(17.1%)运动健康功能,心率、热量等数据监测,跌到监测,提供运动教程指导,睡眠改善建议等;生活便携功能,接打电话、消息提醒、移动支付、NFC刷卡、智能家居控制、音乐播放等;影音娱乐功能,无损音频传输,3D沉浸式观影;(功能设计)智能语音助手(智能交互)支持蓝牙、e-sim/蜂窝功能、WIFI(可联网)智能家居控制(智能互联)外观设计方面,以智能手表为例,表盘尺寸、表盘形状(如圆形/方形)、屏幕显示效果、屏占比、手表材质、表盘壁纸、手表颜色、重量、腕带材质等均可自由选择(时尚配饰)智能穿戴品类的购买动机需求机会评估智能穿戴产品的主要卖点需求机会分析智能手表、手环功能设计较为成熟,在数据监测方面可进一步提高准确性、扩展监测功能,智能耳机、ARVR可提供更为丰富的应用场景,丰富功能选择智能联网、互联功能较为完备,智能交互功能设计尚有扩展空间,可配合头部追踪、眼动追踪、手势追踪等丰富智能交互体验智能手表、手环、耳机外观设计选择丰富,智能AR眼镜、VR一体机可进一步提升外观设计加强消费者调研,围绕功能、操作、软件应用等方面进一步提升趣味性;智能AR眼镜、VR一体机可考虑搭建专属AR应用、创建AR生态系统为近视、视障、听障人群等,提供专属产品设计,提高佩戴舒适性智能穿戴品类产品形式、品牌众多,尚未形成强势品牌,品牌突围势在必行机身轻,可随时佩戴于手腕、耳部、面部(便携)智能手表/手环汇集众多应用,丰富表盘选择,手势操作控制来电、支付,支持高尔夫球、登山潜水等多项户外运动;智能耳机支持多种便捷交互;AR、VR支持3D影音娱乐,沉浸式体验;智能穿戴产品的购买障碍主要体现在“功能实用性差”、“价格昂贵”、“佩戴不舒服”和“技术障碍”15图 智能穿戴品类的购买障碍(%)用户购买障碍解读担心实用性差(74.0%)价格昂贵(29.3%)佩戴不舒服(28.0%)认知障碍(24.2%)新品学习障碍(22.5%)负面评价(16.3%)技术障碍(27.6%)担心产品实用性差是用户购买智能穿戴产品的首要障碍,其中,续航、数据监测及智能功能设计是影响用户体验的关键要素。智能穿戴产品以智能手表为例,产品均价在千元以上,相比传统电子类穿戴产品,智能概念溢价较高。智能穿戴产品既是电子产品也是穿戴配饰,长时间与人体接触,外观设计、穿戴体验也是用户考量的要素。智能穿戴产品消费群体多集中在00后-90后,多数中青年群体对此类产品认知不足,不敢购买,产品功能认知和新品学习障碍是主要担忧。亲朋好友是用户获取购买信息、做出购买决策的主要参照对象,负面口碑对产品销售影响较大。用户购买障碍22.821.620.619.118.816.529.316.513.627.624.222.516.315.6续航差,充电不方便没有我想要的功能、内容智能功能鸡肋,实用性差没有佩戴习惯担心技术不成熟,还在观望不太了解,不敢入手担心功能操作太复杂使用不便周围没有人用/评价不好,不想用智能穿戴产品对于多数用户仍属新鲜事物,技术障碍也是用户购买决策的担忧所在。分析购买障碍和现有解决方案,评估需求漏洞,探索产品机会16担心实用性差(74.0%)价格昂贵(29.3%)佩戴不舒服(28.0%)技术障碍(27.6%)认知障碍(24.2%)新品学习障碍(22.5%)运动、健康监测、生活便携等应用场景上不断丰富功能设计,提升数据监测准确性(智能功能、数据监测准确性、数据隐私)提供超长待机、无线快充、强力续航(续航)智能AR眼镜、VR一体机定位于追剧、游戏群体(可玩性)以智能手表为例,不同品牌产品线布局丰富,但不同价位产品功能区隔不明显(价格)减轻机身重量,更换表带材质等;近视可调节,单眼佩带;莱茵护眼;人体工学设计(佩戴)智能穿戴品类的购买障碍障碍机会评估智能穿戴产品的解决方案障碍机会分析智能穿戴设备可进一步提升智能交互体验,丰富产品可玩性;加强数据隐私授权和隐私协议管理,减轻用户顾虑价格整体走向中高端化,重塑产品付费模式,丰富产品线布局,满足用户多样化选择势在必行智能穿戴产品与人体直接接触,材质选择和外观设计对体验影响较大,应针对不同群体,提供个性化解决方案智能AR眼镜、VR一体机可与影音娱乐、游戏类APP、应用平台等加强合作,开展针对性产品营销,同时加强功能研发,拓展商用、民用、政府应用的范围在产品宣传、功能设计、实用指引等方面充分考虑受众群体,降低新品学习障碍和使用难度做好品牌形象沟通,针对客户投诉做好售后服务管理障碍机会分析负面评价(16.3%)智能产品提供新手指引、用户帮助,智能语音助手协助(学习障碍)产品需求要点/040.0950.0750.0560.0420.0830.0740.0670.0590.0550.055智能手表/手环:功能丰富实用、价格合理、正面口碑是主要需求要点18智能手表/手环智能耳机智能AR眼镜智能VR一体机方便接打电话移动支付功能便利随时监测运动、健康等数据独立GPS定位方便好用数据监测担心隐私泄露周围没有人用/评价不好,不想用担心功能操作太复杂,使用不方便智能功能鸡肋,实用性差监测数据不准确价格昂贵,超出支付意愿驱动因素(购买动机)障碍因素(需求障碍)智能手表/手环主流卖点1.2.3.4.5.运动、健康数据监测,移动支付、接打电话等丰富功能支持蓝牙、e-sim智能联网、智能家居控制智能语音助手丰富表盘、表带选择等时尚外观设计适用人群:青少年、成人需求潜力1.0加强技术研发投入,提升数据监测的准确性;提升数据安全保护等级,通过用户授权告知、隐私协议更新等措施,减轻用户隐私担忧;围绕数据监测,扩充使用场景,提供更加丰富、多元化的数据监测功能,产品走向专业化、个性化、高端化;强化数据监测功能01对标头部产品,加强研发设计,开展可用性测试,优化产品智能体验;收集用户体验的反馈意见,针对体验痛点,改善智能功能设计;参考3C产品创新思路,提供多种智能交互功能,持续改善用户体验;优化智能功能设计0203加强市场调研,针对消费级/专业级用户,丰富产品线布局,提供多样化产品选择;适当调整价格策略,通过“产品 服务”、“产品 内容”或产品组合销售方式,提升用户心理预期,同时加强品牌建设,提升品牌溢价;优化调整价格策略04智能手表/手环需求要点加强品牌形象建设,提升品牌口碑,抢占用户心智;塑造品牌口碑效应智能耳机:方便接打电话、易携带、强续航、正面口碑是主要需求要点190.1390.1220.117体积小巧,方便携带方便接打电话亲朋好友送礼好物0.1600.1460.145周围没有人用/评价不好,不想用没有我想要的功能、内容续航差,充电不方便驱动因素(购买动机)障碍因素(需求障碍)智能耳机主流卖点1.2.3.4.5.6.低延迟无线传输,高频解码,减少传输音损半入耳式贴合设计,佩戴稳固舒适超长续航,type-c便捷充电简约造型,专属配色,彰显与众不同智能语音助手,便捷交互,智能触控,随心掌控适用人群:青少年、成人需求潜力1.1智能耳机以音频传输功能为核心,加强研发投入,减少音频损耗,降低传输延迟,优化接打电话、影音娱乐休闲体验;强化音频传输功能01收集用户体验的反馈意见,针对用户痛点,提升佩戴舒适性;加强产品外观设计,迎合不同用户群体的需求,提供高颜值、易携带、不易丢失的智能耳机产品;提升佩戴/携带舒适性02打造粉丝经济圈,加强品牌形象建设,提升品牌口碑,抢占用户心智;塑造品牌口碑效应除核心功能外,关注智能耳机产品的附加属性如充电续航、智能联网等,持续关注用户体验,满足消费者不断升级的产品需求;持续优化产品体验0304智能耳机需求要点智能手表/手环智能耳机智能AR眼镜智能VR一体机0.0740.0720.0440.0430.042智能AR眼镜:产品易触达、智能体验、正面口碑是主要需求要点200.2260.0720.064亲朋好友送礼好物潮流酷玩,能彰显个性周围朋友在用,自己也想用智能功能鸡肋,实用性差担心技术不成熟,还在观望担心功能操作太复杂,使用不方便周围没有人用/评价不好,不想用功能设计一般,可玩性低驱动因素(购买动机)障碍因素(需求障碍)智能AR眼镜主流卖点1.2.3.4.5.6.1080P物理分辨率、OLED显示屏,画质高清细腻支持3D观影、学习、娱乐资源,录像拍照、导航、语音聊天等智能语音识别技术、麦克风降噪机身轻,佩戴舒适,方便入袋莱茵护眼,降低疲劳适用人群:追剧达人、游戏达人、近视可用需求潜力2.001加强产品营销宣传的通俗化解读,以更加接地气的实用功能抢占用户心智;通过线下体验店铺设,给予用户更多实地体验的机会,降低认知成本;与影音娱乐公司、第三方平台、游戏公司等合作,通过口碑效应减轻消费者购买顾虑和认知障碍;扩大功能认知普及度加强核心技术的研发投入,解决用户痛点问题,持续优化智能功能体验;除游戏、追剧、办公等使用场景外,扩展更多使用场景,提升产品功能实用性和使用频率,尝试推动消费群体由民用到商用、军用等应用领域优化智能功能体验0203智能AR眼镜需求要点智能手表/手环智能耳机智能AR眼镜智能VR一体机加强“科技潮玩、智能”概念营销,加强品牌形象建设,提升品牌口碑,抢占用户心智;推动产品应用的普世化,由小众消费产品逐渐转向大众通用型产品,获取更多用户;塑造品牌口碑效应0.2180.2170.1980.161智能VR一体机:产品易触达、功能有趣、佩戴舒适是主要需求要点21功能富有趣味性,可玩性高喜欢尝试新事物、新产品、新科技方便联网或连接其他设备,实现互动潮流酷玩,能彰显个性0.1880.0830.079担心技术不成熟,还在观望不太了解,不敢入手佩戴体验不好/不舒服驱动因素(购买动机)障碍因素(需求障碍)智能VR一体机主流卖点1.2.3.4.5.6.4K高清画质、高通骁龙XR2驱动灵敏流畅,震撼巨屏沉浸体验,超大空间毫米级定位内置影院应用丰富视频资源,支持多种安卓APP三段瞳距调节,减少眩晕轻巧便捷,佩戴舒适,近视人群可用超长续航适用人群:游戏达人需求潜力1.8围绕游戏、影音娱乐等核心功能,加大研发投入,持续提升产品体验;核心功能之外,与影音娱乐公司、第三方平台、游戏公司合作,融入社群、粉丝群、IP形象等运营概念,提升产品可玩性和趣味性;加强消费者调研,扩展更多使用场景,丰富产品功能设计和体验玩法;提升功能趣味性010203智能VR一体机需求要点智能手表/手环智能耳机智能AR眼镜智能VR一体机收集用户体验的反馈意见,针对用户痛点,提升佩戴舒适性;加强产品外观设计,迎合不同用户群体的需求,提供高颜值、易携带、不易丢失的智能VR产品;提升佩戴/携带舒适性加强产品营销宣传的通俗化解读,以更加接地气的实用功能抢占用户心智;通过线下体验店铺设,给予用户更多实地体验的机会,降低认知成本;与影音娱乐公司、第三方平台、游戏公司等合作,通过口碑效应减轻消费者购买顾虑和认知障碍;扩大产品认知普及度细分市场机会/055.1细分城市解读5.2细分年龄解读-一线城市-新一线城市-二线城市-三线城市数据概览智能穿戴产品认知率随城市级别上升而上升2445.6%图 智能穿戴品类细分人群(城市级别)的认知率趋势解读参照认知率表现,应优先关注高级别城市的市场开拓与巩固,从中心向外辐射,高级别城市向低级别辐射;高级别城市通用型产品与小众型产品认知差距大,应巩固通用型产品市场的同时拓展小众型产品市场;低级别城市认知差距小,可以同步开拓发展。机会分析城市级别越高,对智能穿戴产品的认知越高,用户接受基础越好,后期产品打开细分市场越容易;对具体产品的认知方面,智能手表/手环、智能耳机通用型产品认知率高于智能AR眼镜、智能VR一体机等小众型产品,城市级别越高,差距越大,VR一体机在二三线市场影响力较高。市场研判45.6.19.3%智能手表/手环89.283.579.572.3智能耳机74.574.562.254.8智能AR眼镜63.961.953.453.1智能VR一体机58.855.25658.8“功能升级 趣味玩法 概念营销”,破局新一线、一线市场开拓25细分市场趋势分析新一线及以上城市用户主要关注智能穿戴产品运动、健康数据监测、智能互联及科技潮玩、彰显个性的产品要素,而技术障碍、可玩性低、实用性差、续航差及隐私泄露是主要购买障碍;未来,围绕用户购买决策动机和障碍,重点关注以下几个方面:一是产品核心功能升级优化,二是产品附加功能、增值服务趣味性开发,三是产品营销概念、潮流IP打造。1.26需求潜力指数障碍因素(需求障碍)驱动要素(购买动机)0.0790.0730.0610.0600.059随时监测运动、健康等数据喜欢尝试新事物、新产品、新科技体积小巧,方便携带方便联网或连接其他设备,实现互动潮流酷玩,能彰显个性0.1160.0790.0690.0500.049担心技术不成熟,还在观望功能设计一般,可玩性低智能功能鸡肋,实用性差续航差,充电不方便数据监测担心隐私泄露二线城市用户增长应以“打破认知障碍,优化价格策略”为核心26细分市场趋势分析二线城市用户在购买决策时主要关注智能穿戴产品的功能性要素,如接打电话、GPS定位、保障家人安全等,同时,对功能丰富性、复杂性及了解程度的担忧是主要购买障碍,其次,价格也是一大影响因素;针对二线城市市场开拓,重在打破产品认知障碍和优化价格策略。产品认知方面,通过消费者调研、品牌营销及渠道布局,扩大产品认知度;价格方面,丰富产品线布局,针对不同消费群体采取个性化的产品研发和营销推广策略。1.27需求潜力指数障碍因素(需求障碍)驱动要素(购买动机)0.0900.0270.023能提高家人安全性方便接打电话独立GPS定位方便好用0.1260.1070.1030.072没有我想要的功能、内容担心功能操作太复杂,使用不方便不太了解,不敢入手价格昂贵,超出支付意愿三线市场拓展应因地制宜,重点培养用户消费习惯和打造品牌口碑27细分市场趋势分析三线城市用户购买智能穿戴产品时容易受亲朋好友的口碑推荐影响,对产品外观设计较为关注,佩戴体验和价格是主要购买障碍;三线城市市场需求潜力指数表现较高,增量市场需求广阔,未来可通过产品概念宣传、营销引导等手段逐步培养用户使用习惯,消除市场推广障碍,同时加强品牌形象建设,打造口碑效应,赢得消费者喜爱。1.28需求潜力指数障碍因素(需求障碍)驱动要素(购买动机)0.3220.0730.066周围朋友在用,自己也想用亲朋好友送礼好物外观设计富有特色,是配饰好物0.0810.0610.020没有佩戴习惯佩戴体验不好/不舒服价格昂贵,超出支付意愿4.1细分城市解读4.2细分年龄解读-18-25岁-26-30岁-31-40岁-41岁及以上数据概览智能穿戴细分产品的消费群体呈现出分年龄段差异29图 智能穿戴品类细分人群(年龄段)的认知率趋势解读参照认知率表现,应优先关注低年龄段的市场开拓与巩固,低年龄段市场向高年龄段市场辐射;智能手表、智能VR一体机适龄群体范围较广,产品推广可在各年龄段同步开展,智能耳机、智能AR眼镜在41岁以上群体中缺乏认知基础,产品推广可向下倾斜,主推18-40岁人群。机会分析低年龄段,对智能穿戴产品的认知较高,用户接受基础越好,后期产品打开细分市场越容易;对具体产品的认知方面,智能手表/手环、智能VR一体机分年龄段认知差异不明显,智能耳机、智能AR眼镜在41岁及以上群体中认知度偏低,智能VR一体机在18-25群体中认知基础较好。市场研判59.3.49.95.9%智能手表/手环88.483.479.380智能耳机71.969.669.047.5智能AR眼镜57.45960.952.5智能VR一体机58.155.657.157.5需求潜力指数18-25岁用户需求潜力高,持续优化产品全方位体验是获取品牌忠诚的关键所在30细分市场趋势分析年轻用户购买智能穿戴设备多数出于“智能”尝鲜的体验动机,他们对产品体验更为挑剔,对产品价格、技术投入、品牌口碑、性价比等多方面要素均较为关注。年轻用户市场存在巨大需求潜力,智能穿戴产品凭借“智能、科技潮玩”等概念吸引年轻用户的同时,如何留下这批尝鲜玩家,将其转化为高忠诚度的品牌粉丝值得深思。Z时代用户成长在体验经济崛起的经济环境中,过硬的技术研发、优秀的售后服务、强大的品牌口碑及深入人心的消费洞察才是赢取Z时代消费群体的关键。障碍因素(需求障碍)驱动要素(购买动机)0.2820.2630.2240.212体积小巧,方便携带喜欢尝试新事物、新产品、新科技方便联网或连接其他设备,实现互动随时监测运动、健康等数据0.3750.2270.192价格昂贵,超出支付意愿周围没有人用/评价不好,不想用担心技术不成熟,还在观望1.51需求潜力指数31-40岁用户实用主义需求凸显,颜值吸引和安全守护是核心动机31细分市场趋势分析31-40岁用户对智能穿戴产品的外在颜值和内在安全属性较为关注,属于实用主义消费者,功能实用性、佩戴体验及安全隐私是他们的主要购买障碍;31-40岁用户群体对智能穿戴产品的需求较为明确,但潜力表现相对一般,持续优化数据监测功能,提升产品佩戴舒适性,以“颜值吸引 安全守护”打造核心卖点,抓住该部分用户群体的需求重点。障碍因素(需求障碍)驱动要素(购买动机)0.1500.136外观设计富有特色,是配饰好物能提高家人安全性0.1100.1010.0710.070数据监测担心隐私泄露智能功能鸡肋,实用性差佩戴体验不好/不舒服监测数据不准确1.25需求潜力指数41岁及以上用户受产品佩戴体验和品牌口碑影响较大32细分市场趋势分析41岁以上的用户多为中老年用户,GPS定位功能需求和亲朋好友推荐是吸引该批用户的主要动机,而佩戴体验不好、认知障碍及屏幕小,操作不便是主要决策障碍;佩戴体验和品牌口碑对大龄用户影响较大,针对大龄用户的市场拓展,应主要围绕以下三个方面:一是减轻认知障碍,提升产品品牌认知度;二是加强品牌口碑建设,利用KOL、明星效应等打造粉丝经济圈;三是针对中老年用户,关注其特殊需求,加强消费者调研,提供个性化、无障碍产品设计,提升产品体验感。障碍因素(需求障碍)驱动要素(购买动机)0.3950.2460.095独立GPS定位方便好用周围朋友在用,自己也想用亲朋好友送礼好物0.1390.1360.122佩戴体验不好/不舒服不太了解,不敢入手屏幕小,操作不便1.27THANKS益普索(中国)咨询有限公司2022/10/17完整版
点击查看更多QuestMobile:2023智能终端半年报告(34页).pdf精彩内容。
中国商用显示产业全场景应用发展报告,2021,中国商用显示产业全场景应用发展报告,中国商用显示产业全场景应用发展报告,20220211,编委会编委会编委会名誉主任编委会名誉主任郝亚斌编委会主任编委会主.
割,研BCC,research,研,2021,95,2026,332,2021,2026,撑,CAGR,28,4,筛,封,覆,割,撑练,割,务,模,DBTL,封,的,封,2,1,展,31,1,31,1.
显示终端视觉健康创新优秀案例集2023显示终端视觉健康创新优秀案例集2023前言随着消费电子产品技术的不断升级,消费者对消费电子产品视听健康水平愈发关注.显示终端视觉健康创新案例集2023以下简称案例.
超高清视频显示终端产品标准符合性质量分析报告2023 版I前言超高清视频产业发展行动计划20192022 年发布实施三年多来,在政产学研用各方的共同努力下,我国超高清视频产业取得长足发展,基本完成了阶.
免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。1 证券研究报告 计算机计算机 GPT&智能终端:大模型定义新入口智能终端:大模型定义新入口 华泰研究华泰研究 计算机计算机 增持增持(维持维持)研究员 谢春生谢春生 SAC No.S0570519080006 SFC No.BQZ938 (86)21 2987 2036 联系人 袁泽世,袁泽世,PhD SAC No.S0570122080053 (86)21 2897 2228 联系人 彭钢彭钢 SAC No.S0570121070173 (86)21 2897 2228 行业行业走势图走势图 资料来源:Wind,华泰研究 2023 年 4 月 06 日中国内地 专题研究专题研究 以机器人为突破口,以机器人为突破口,ChatGPT 等大模型定义等大模型定义智能终端智能终端新新入口入口 2023 年 2 月,微软提出了 ChatGPT for Robotics,利用 ChatGPT 解决机器人应用程序问题。在此过程中,不要求 LLM(大语言模型)输出特定于机器人平台或库的代码,而是创建简单的高级函数库供 ChatGPT 调用,并在后端将高级函数库链接到各平台、场景和工具的现有库和 API。结果表明,ChatGPT 能够以 zero-shot 的方式解决各种与机器人相关的任务,对于zero-shot 无法解决的问题,用户也可以采用交互对话的形式对 ChatGPT 实行进一步指导。以人形、协作机器人为突破口,ChatGPT 等 LLM 将成为智能音箱、车载虚拟助手等智能终端设备新入口。人类人类 on-the-loop 指导指导 ChatGPT 操纵机器人操纵机器人 ChatGPT 的引入,使得人类用户脱离 in-the-loop,转以 on-the-loop 的形式,通过自然语言等高级语言命令与语言模型交互,实现无缝部署各种平台和任务,并对 ChatGPT 输出的质量和安全性进行评估。其中,定义高级函数库与构建提示是关键:前者通过调用机器人平台 API 赋予 ChatGPT 操纵机器人的能力;后者通过描述约束&需求、环境、当前状态、目标、方案示例等,更好的指导 ChatGPT 生成结果。微软还提供专门的 PromptCraft 和 AirSim仿真平台辅助开发者进行机器人方面的研究。ChatGPT 分三个层次解决不同复杂度的机器人问题分三个层次解决不同复杂度的机器人问题 对于简单的机器人任务,例如时空推理、无人机飞行和 AirSim 工业检测等,ChatGPT 能够以 zero-shot 的方式解决,不需要提供额外的代码示例。对于较为复杂的任务,例如课程学习和 AirSim 避障,ChatGPT 无法 zero-shot解决问题,人类用户 on-the-loop 与 ChatGPT 进行交互,可以辅助其完成相关任务。以上两类任务的完成均依赖 ChatGPT 生成的代码,而更高层次地,用户通过文本对话不断将人类的感知信息输入到 ChatGPT,ChatGPT 能够解析观察流并在“对话系统”中输出相关操作,不再需要生成代码。LLM 定义机器人、智能音箱、车载助手等新入口定义机器人、智能音箱、车载助手等新入口 微软的 ChatGPT for robots 开启了 ChatGPT 的设备入口属性。1)机器人入口:谷歌的 PaLM-E 具身多模态模型同样实现了对机器人的控制;OpenAI从 2017 年即开始在机器人领域布局,2023 年 3 月领投挪威的人形机器人制造商 1X technologies。2)智能音箱&家居:国外智能家居提供商 Josh.ai提供了与 ChatGPT 结合的使用示例,阿里大模型联合项目团队在天猫精灵智能音箱上部署了个性化消费级终端模型。3)车载助手:通用汽车正开发基于 ChatGPT 的虚拟个人 AI 助手,毫末智行预告了 DriveGPT。相关标的相关标的 大模型的“新入口”属性已经从主流的 PC 和手机端,向更广泛的智能设备扩散。我们认为,主要的智能设备包括智能终端和智能音箱,相关标的包括:1)智能终端:科大讯飞,萤石网络,中科创达;2)智能音箱:国光电器,漫步者,惠威科技;3)机器人:石头科技;4)银行超级柜台:新北洋。风险提示:宏观经济波动,技术进步不及预期。本报告内容均基于客观信息整理,不构成投资建议。(15)3213957Apr-22Aug-22Dec-22Apr-23(%)计算机沪深300 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。2 计算机计算机 正文目录正文目录 ChatGPT:探索机器人新入口:探索机器人新入口.3 人类 on-the-loop 指导 ChatGPT 操纵机器人.3 定义高级函数库与构建提示是关键.4 微软提供开源 prompt 和仿真平台.5 简单任务:zero-shot 可以直接解决.6 复杂任务:用户 on-the-loop 交互式对话实现.7 感知-动作循环:代码层次与对话层次.7 以机器人为突破口,以机器人为突破口,LLM 定义智能终端新入口定义智能终端新入口.9 入口#1:人形、协作等各类机器人.9 入口#2:以智能音箱为代表的智能家居.11 入口#3:车载虚拟个人 AI 助手.13 相关标的.14 风险提示.15 5X9UgViYeYlWsXvUuV8OdNbRoMoOsQmPeRpPsOkPrRqOaQnMvMvPnRxPxNsQsO 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。3 计算机计算机 ChatGPT:探索探索机器人机器人新入口新入口 微软解锁微软解锁 ChatGPT 处理处理机器人应用程序的能力机器人应用程序的能力,构建高级函数库是关键,构建高级函数库是关键。微软提出了ChatGPT for Robotics,利用 ChatGPT 解决机器人应用程序问题。在此过程中,不要求 LLM(大语言模型)输出特定于机器人平台或库的代码,而是创建简单的高级函数库供 ChatGPT调用,并在后端将高级函数库链接到各平台、场景和工具的现有库和 API。此外,基于ChatGPT 良好的推理和理解能力,能够很好的理解用户自然语言形式的意图,将其转换为高级函数调用的逻辑链。ChatGPT 能够以能够以 zero-shot 的方式解决各种与机器人相关的任务的方式解决各种与机器人相关的任务。在微软的演示中,通过自由形式的自然语言对话、代码提示、XML 标记和闭环推理等提示(prompt)技术,ChatGPT指导机器人以 zero-shot(零样本学习)完成了常识性知识推理问答、无人机操控、视觉导航等任务,并实现对话式闭环推理。仿真模拟和人工监督是安全性的重要保障。仿真模拟和人工监督是安全性的重要保障。为确保安全性,在将模型部署到现实世界之前,使用了模拟器评估模型性能。此外,微软在机器人技术中使用 ChatGPT 并不是一个完全自动化的过程,而是作为一种增强人类能力的工具,即在实际执行代码前,会在人工监督下确保代码质量和安全性。ChatGPT 在人类作者提示下完成了在人类作者提示下完成了该该论文创作。论文创作。微软指出,ChatGPT for Robotics 论文主要是在 ChatGPT 的帮助下完成的,其中人类作者提供必要的 prompt,并修改了和调整了ChatGPT 的输出结果,显著地加快了写作过程。人类人类 on-the-loop 指导指导 ChatGPT 操纵操纵机器人机器人 ChatGPT 将人类从机器人流程中的将人类从机器人流程中的 in-the-loop 变为变为 on-the-loop。目前,机器人 pipeline(流程)需要一个专门的工程师 in-the-loop 编写代码来改进流程。而 ChatGPT 的引入,可以替代人类在循环中的位置,人类(技术或非技术均可)用户可以以 on-the-loop 的形式,通过高级语言命令与语言模型交互,实现无缝部署各种平台和任务。图表图表1:ChatGPT 将人类从机器人将人类从机器人 pipeline 中的中的 in-the-loop 变为变为 on-the-loop 资料来源:ChatGPT for Robotics:Design Principles and Model Abilities,微软(2023),华泰研究 人类用户在人类用户在机器人机器人 pipeline 中评估中评估 ChatGPT 输出的质量和安全性输出的质量和安全性。人类在机器人 pipeline中的任务主要包括:1)定义高级机器人函数库定义高级机器人函数库。高级机器人函数库(high-level robot function library)一方面面向机器人平台,能够调用和指导机器人相关动作;另一方面面向 ChatGPT,保证库中函数的命名应能便于 ChatGPT 理解和遵循。2)构建)构建 prompt。Pompt 描述任务目标,并标识允许 ChatGPT 使用的高级函数库中的函数。此外,还可以包括约束信息,或者告知 ChatGPT 如何组织其响应。3)分析评估)分析评估 ChatGPT 输出结果并反馈。输出结果并反馈。用户以on-the-loop 的形式,通过直接分析或模拟来评估 ChatGPT 输出的代码,并就输出代码的质量和安全性向 ChatGPT 提供反馈。4)迭代。)迭代。不断迭代 chatgpt 生成的结果直到符合人类预期,并确保最终的代码可以部署到机器人上执行。免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。4 计算机计算机 图表图表2:人类用户在机器人人类用户在机器人 pipeline 中评估中评估 ChatGPT 输出的质量和安全性输出的质量和安全性 资料来源:ChatGPT for Robotics:Design Principles and Model Abilities,微软(2023),华泰研究 定义高级函数库与定义高级函数库与构建提示构建提示是关键是关键 定义高级函数库赋予定义高级函数库赋予 ChatGPT 操纵机器人的能力。操纵机器人的能力。机器人技术是一个多样化的领域,存在多种平台、场景和工具,以及各种各样现成的库和 API。因此,不需要 LLM 输出特定于平台或库的代码,只需要定义高级函数库,将现有的机器人控制相关的库进行封装,这样通过 prompt 调用高级函数即可实现 ChatGPT 对机器人的操作。此外,基于 ChatGPT 的理解和推理能力,还可以实现基于现有 API 开发新的 API 功能。良好的良好的 prompt 策略是策略是 ChatGPT 输出更好结果的关键。输出更好结果的关键。除了提示 ChatGPT 可调用的 API外,良好的上下文 prompt 应包括:1)约束和需求)约束和需求:指定与任务相关的约束或需求。例如指定任务涉及移动对象的重量、大小和形状。2)环境环境:描述机器人任务所在的环境。例如描述需要避免的障碍物或危险。3 3)当前状态)当前状态:描述机器人系统的当前状态。例如描述机器人和物体的当前位置和方向。4 4)目标和目的)目标和目的:描述任务的目标和目的。例如指出机器人移动方块的个数和预期的完成时间。5 5)解决方案示例)解决方案示例:演示如何解决类似的任务,作为指导LLM 解决方案策略的一种手段。例如对于涉及用户交互的任务,可以提供示例,说明机器人应该如何以及何时要求用户输入。图表图表3:良好的良好的 prompt 示例示例 资料来源:ChatGPT for Robotics:Design Principles and Model Abilities,微软(2023),华泰研究 指明操作对象:一个家务机器人指明操作对象:一个家务机器人指明任务目标:机器人要做煎蛋卷指明任务目标:机器人要做煎蛋卷指明可操作性物指明可操作性物体:冰箱、碗、体:冰箱、碗、煎锅等煎锅等指明指明可调用可调用API向向ChatGPT下下达任务,并要求达任务,并要求ChatGPT根据根据已有的已有的API创建创建更高级的更高级的APIChatGPT执行执行任务,并且根据任务,并且根据已有的已有的API完成完成了对更高级了对更高级API的创建的创建 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。5 计算机计算机 图表图表4:在在 prompt 中为中为 ChatGPT 提供解决方案示例提供解决方案示例 资料来源:ChatGPT for Robotics:Design Principles and Model Abilities,微软(2023),华泰研究 用户能够以聊天交互的形式让用户能够以聊天交互的形式让 ChatGPT 自行修改生成结果。自行修改生成结果。即使是设计良好的 prompt 也可能会存在不完备的情况,或者在某些情况下 ChatGPT 不能以 zero-shot 的方式生成正确的响应。此时,用户可以聊天方式向 ChatGPT 发送附加指令,并让其自行纠正。图表图表5:用户以聊天交互的形式让用户以聊天交互的形式让 ChatGPT 自行纠正自行纠正 资料来源:ChatGPT for Robotics:Design Principles and Model Abilities,微软(2023),华泰研究 微软提供开源微软提供开源 prompt 和仿真平台和仿真平台 微软提供微软提供 PromptCraft 和和 AirSim 帮助加速模型在机器人应用中的迭代。帮助加速模型在机器人应用中的迭代。PromptCraft 是微软提供的基于 Github 的合作开源平台,允许研究人员分享不同机器人任务中的提示工程(prompt engineering)策略。用户可以上传示例,对其他人的提交进行评分。此外,PromptCraft 还提供了一个带有 ChatGPT 封装的 AirSim 环境,供研究人员在受控的模拟环境中对提示和算法进行原型设计。在在prompt中为中为ChatGPT提供提供解决方案示例解决方案示例告诉告诉ChatGPT必须在每必须在每一步后调整到面向目标一步后调整到面向目标ChatGPT自行更正自行更正ChatGPT自行更正自行更正告诉告诉ChatGPT未使用当前的未使用当前的偏航角偏航角 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。6 计算机计算机 图表图表6:微软提供的开源微软提供的开源 PromptCraft 和和 AirSim 平台平台 资料来源:ChatGPT for Robotics:Design Principles and Model Abilities,微软(2023),华泰研究 简单任务:简单任务:zero-shot 可以直接可以直接解决解决 ChatGPT 能够以能够以 zero-shot 的方式解决的方式解决简单的简单的机器人任务机器人任务。对于简单的机器人任务,用户只需提供 prompt 和函数库描述,不需要提供具体的代码示例,ChatGPT 即可 zero-shot解决时空推理、控制真实无人机和无人机工业检测等问题。1)时空推理:)时空推理:要求 ChatGPT控制一个平面机器人,用视觉伺服捕捉篮球位置。2)真实世界无人机飞行真实世界无人机飞行:使用 ChatGPT和 API 控制一个真实的无人机,完成物体寻找任务。3)AirSim 工业检测:工业检测:基于 AirSim 模拟器,利用 ChatGPT 控制模拟域无人机进行工业巡检。图表图表7:zero-shot 实现实现控制真实无人机和无人机工业检测控制真实无人机和无人机工业检测 资料来源:ChatGPT for Robotics:Design Principles and Model Abilities,微软(2023),华泰研究 操纵真实的无人机实现物体寻找操纵真实的无人机实现物体寻找操纵虚拟的无人机实现工业巡检操纵虚拟的无人机实现工业巡检 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。7 计算机计算机 复杂任务:复杂任务:用户用户 on-the-loop 交互式对话交互式对话实现实现 在人类用户在人类用户 on-the-loop 交互下,交互下,ChatGPT 能够完成更复杂的机器人控制任务。能够完成更复杂的机器人控制任务。对于更复杂的问题,ChatGPT 没法 zero-shot 完成或者完成效果有限,此时人类用户可以以文本反馈交互的方式辅助 ChatGPT,完成课程学习、AirSim 避障等任务。1)课程学习:课程学习:教授ChatGPT 简单的拾取和放置物体技能,并将所学会的技能按逻辑组合用于更复杂的区块排列任务。2)AirSim 避障:避障:ChatGPT 构建了避障算法的大部分关键模块,但仍需要人工反馈无人机朝向等部分信息。人工反馈均是高级的自然语言,但 ChatGPT 能够理解并在适当的位置进行代码修正。图表图表8:教授教授 ChatGPT 简单的拾取和放置物体技能简单的拾取和放置物体技能 资料来源:ChatGPT for Robotics:Design Principles and Model Abilities,微软(2023),华泰研究 感知感知-动作循环动作循环:代码层次与对话层次代码层次与对话层次 ChatGPT 的对话系统的对话系统能够解析观察流并输出相关操作能够解析观察流并输出相关操作。在具身代理任务中,一方面,模型能够使用 API 库在其“代码”输出中构建感知-动作循环,利用图像采集和物体检测等感知功能,生成机器人导航和控制所需的相关信息。另一方面,用户通过文本对话不断将人类的感知信息输入到 ChatGPT,ChatGPT 能够解析观察流并在“对话系统”中输出相关操作,而不依赖代码生成。1)具身代理:具身代理:带带 API 库的闭环对象导航库的闭环对象导航:为 ChatGPT 提供了对计算机视觉模型的访问,作为其函数库的一部分。ChatGPT 在其“代码”输出中构建感知-动作循环,实现估计相对物体角度、探索未知环境,并导航到用户指定对象的功能。教授教授ChatGPT如如何移动物体:首何移动物体:首先移动到目标位先移动到目标位置上方,然后慢置上方,然后慢慢放下,最后松慢放下,最后松开物体开物体ChatGPT用学到的用学到的知识“组合”出更知识“组合”出更复杂的能力复杂的能力 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。8 计算机计算机 图表图表9:具身代理:带具身代理:带 API 库的闭环对象导航库的闭环对象导航 资料来源:ChatGPT for Robotics:Design Principles and Model Abilities,微软(2023),华泰研究 2)具身代理:使用具身代理:使用 ChatGPT 的对话进行闭环视觉语言导航的对话进行闭环视觉语言导航 在模拟场景下,人类用户将新的状态观测值(可见对象的相对极坐标)作为对话文本输入,ChatGPT 的输出仅返回向前的运动距离和转弯角度,实现了用“对话系统”指导机器人一步步导航到感兴趣区域。图表图表10:使用使用 ChatGPT 的对话进行闭环视觉语言导航的对话进行闭环视觉语言导航 资料来源:ChatGPT for Robotics:Design Principles and Model Abilities,微软(2023),华泰研究 用代码的方式实现感知用代码的方式实现感知-动作循环动作循环用用对话对话的的方式实现感知方式实现感知-动作循环动作循环 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。9 计算机计算机 以机器人为突破口,以机器人为突破口,LLM 定义智能终端新入口定义智能终端新入口 ChatGPT 等等 LLM 将将成为定义智能终端的新入口成为定义智能终端的新入口。ChatGPT 结合了自然语言理解、代码生成等优点,并具有对话方面的自然性和灵活性。目前,ChatGPT 已在个人电脑(PC)和移动端入口上实现了较为全面的布局,包括办公软件(微软 365 Copilt)、协同软件(微软Teams)、移动端搜索引擎(微软 Bing)、创意软件(Adobe Firefly)。微软的研究已经证明,ChatGPT 能够借助机器人这一入口扩展应用场景。未来,ChatGPT 等 LLM 或将依托更多的现实载体,定义智能终端新入口,扩展其设备入口属性。入口入口#1:人形、人形、协作协作等等各类各类机器人机器人 谷歌谷歌的的 PaLM-E 具身多模态模型具身多模态模型同样同样实现了对机器人的控制。实现了对机器人的控制。谷歌于 2023 年 3 月基于其已有的大语言模型 PaLM,提出了能够实现具身化和多模态的新模型 PaLM-E,并实现了对机器人的控制(参考华泰研报:GPT 系列:具身化多模态 PaLM-E,2023 年 3 月 14 日)。在机器人的控制流程中,PaLM-E 模型基于人类用户的目标意图,生成机器人控制指令,并且能够接受机器人的反馈信息以对下一步控制指令进行调整和重规划。与微软的 ChatGPT for robotics 相比,PaLM-E 更注重模型本身的对多模态输入的理解以及推理输出能力,而微软的成果更注重人类在机器人流程中的 on-the-loop 支持。图表图表11:PaLM-E 参与到机器人的控制循环中参与到机器人的控制循环中 资料来源:PaLM-E:An Embodied Multimodal Language Model,Danny Driess 等(2023)、华泰研究 OpenAI 在机器人领域早有布局。在机器人领域早有布局。2017 年 5 月,OpenAI 推出了用于机器人模拟的开源软件 Roboschool。同月,OpenAI 在机器人中部署了新的单样本模仿学习(one-shot imitation learning)算法,通过人类在 VR 中向机器人演示如何执行任务,机器人即可从任意起始配置解决相同的任务。2018 年 2 月,OpenAI 发布了 8 个模拟机器人环境和 Hindsight Experience Replay(事后经验回放,HER)基线实施,并用来训练在物理机器人上工作的模型。2023 年 3 月 23 日,挪威的机器人制造商 1X technologies 宣布完成 2350 万美元的A2 轮融资,领投方是 OpenAI 旗下的启动基金。1X technologies 将利用融资加快其即将推出的双足机器人模型 NEO 的研究进展,并在挪威和北美规模化生产首款商用机器人 EVE。原理图原理图实物示意图实物示意图 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。10 计算机计算机 图表图表12:OpenAI 在机器人上的布局情况在机器人上的布局情况 资料来源:OpenAI 官网、1X technologies 官网、华泰研究 节卡机器人实现了节卡机器人实现了 ChatGPT 与产品的结合和应用演示。与产品的结合和应用演示。节卡机器人是新一代协作型机器人提供商,其工程师将 ChatGPT 与节卡机器人本体、编程、二次开发,以及公司客服支持等板块结合,实现了部分实用性的应用演示。原理上看,采用语音识别技术将用户的自然语言实时转换成文本,节卡机器人对转换的文本内容进行理解,进而完成语音指令到运动控制的转换,智能化的实现了目标任务,并且对人类的对抗性干扰具有良好的鲁棒性。图表图表13:节卡机器人节卡机器人与与 ChatGPT 结合结合实现损坏元器件挑选实现损坏元器件挑选 资料来源:节卡机器人官网、华泰研究 开源软件开源软件Roboschool2017年5月,OpenAI推出了用于机器人模拟的开源软件Roboschool2017年5月,OpenAI在机器人中部署了新的单样本模仿学习算法单样本模仿学习算法单样本模仿学习算法发布模拟环境与发布模拟环境与HER领投领投1X technologies2018年2月,OpenAI发布了8个模拟机器人环境和Hindsight Experience Replay(HER)基线实施2023年3月,OpenAI旗下的启动基金领投挪威的机器人制造商1X technologies语音告知机器人手臂,对损坏零件进行拣选机器人手臂执行任务,将损坏元器件挑选出来人类对机器人实行对抗性干扰机器人在人类提示下识别出人类干扰,并重新进行任务处理1234 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。11 计算机计算机 入口入口#2:以智能音箱为代表的以智能音箱为代表的智能家居智能家居 智能音箱是重要的家居控制入口智能音箱是重要的家居控制入口,ChatGPT 的理解推理能力将对其赋能的理解推理能力将对其赋能。智能家居通过物联网技术连接家中的各种设备(如音视频设备、照明系统、窗帘控制、空调控制、安防系统、数字影院系统、影音服务器、影柜系统、网络家电等)。其中,智能音箱是重要的家居控制入口。目前的智能音箱等语音产品往往只能实现简单一问一答功能,或者重复咨询、确认、沟通的循环中,交互方式过于“理性”和僵化。而 ChatGPT 具有很好的语义理解和推理能力,能够对用户下达的长指令进行逻辑分析和规划执行,并且支持向用户提供更多建议。因此,ChatGPT 与智能音箱结合后,将赋予其更多“智能”。Josh.ai 公司公司致力于开发致力于开发基于基于 ChatGPT 的的语音集成语音集成。Josh.ai 是国外的智能家居提供商,开发了语音控制家庭自动化系统 Josh 和 Josh Core/Micro/Nano 等智能家居产品。目前,Josh.ai 提供了与 ChatGPT 结合的使用示例,例如控制音乐播放、控制灯具启闭、回答用户问题等,交互过程更加智能和自然。Josh.ai 指出潜在用例还包括:1)根据住家的位置和家庭特质提供个性化的回答;2)提供购物、户外活动、艺术等用户感兴趣的各种服务;3)帮助用户学习和理解新知识;4)为用户制定各种活动列表,并支持添加费用、环境等约束条件;5)帮助用户实现对智能家居的控制。Josh.ai 正在正在与与亚马逊合作,进一步开发亚马逊合作,进一步开发家庭智能系统家庭智能系统潜能。潜能。据亚马逊 CES 2023 大会信息,亚马逊正在与 Josh.ai 合作,开发 Josh.ai 家庭智能系统的多助手集成潜力。当 Josh.ai 助手控制智能家居或连接设备时,用户将能够同时使用 Alexa(亚马逊公司推出的智能助理)处理各种语音请求,例如查看最新的体育赛事比分和管理购物清单。图表图表14:Josh.ai 与与 ChatGPT 结合实现控制与问答功能结合实现控制与问答功能 资料来源:Josh.ai 官网、华泰研究 阿里大模型联合项目团队阿里大模型联合项目团队在天猫精灵智能音箱上部署了个在天猫精灵智能音箱上部署了个性化消费级终端模型。性化消费级终端模型。阿里团队以通义大模型为基础,量身脱口秀演员打造了个性化数字分身“终端模型”,并部署在天猫精灵智能音箱上,实现了:1)不间断自由语音对话;2)个性化音色、语气、表达方式的模拟;3)向用户提供百科、创作灵感等信息和知识。以对话的方式提问以对话的方式提问回答艺术相关的问题回答艺术相关的问题控制智能家居灯开启控制智能家居灯开启控制智能家居灯关闭控制智能家居灯关闭 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。12 计算机计算机 个性化个性化应用应用是是大模型研究的重要方向大模型研究的重要方向。智能家居具有“千人千面”的特性,个性化大模型能够更好的实现对智能家居的“智能”加持。阿里指出个性化大模型在对话场景训练中关注的重点包括:1)人设、对话风格、逻辑的一致性;2)对话三观的正确性;3)有偏好的个性化对话实现。通过大规模语言训练、知识和工具增强、个性化对话增强和人类反馈增强等四个步骤,个性化大模型被赋予了相应的共情能力,能够更和谐的融入家庭环境。图表图表15:阿里阿里个性化大模型个性化大模型训练训练步骤步骤 资料来源:阿里官网、华泰研究 通义大模型、通义大模型、TTS 与与 ASR 技术技术实现实现个性化大模型的个性化大模型的知识、情感、记忆和性格四位一体知识、情感、记忆和性格四位一体。阿里团队以通义大模型系列为模型基础,融合了 ASR 猫耳算法、自研的声学模型 KAN-TTS定制方案,实现了个性化模型在知识、情感、记忆和性格上的和谐统一。1)ASR 猫耳算猫耳算法:法:结合深度学习方法与传统 AEC、多通道立体声消除回声,并借助设备中的麦克风阵列实现定向拾音,准确识别说话人位置,将用户语音精确转换成文本,同时利用降噪消除非人声或非主要说话人声。2)KAN-TTS 定制方案定制方案:基于达摩院自研声学模型,只需收集 1个小时的个性化录音,即可在一周内完成录音、训练、模型上线全流程,且呈现出的拟人化声音更自然的接近真实人声。图表图表16:阿里个性化大模型工作流程阿里个性化大模型工作流程 资料来源:阿里官网、华泰研究 01大规模语言训练基于大模型,对公开信息进行融会学习02知识和工具增强能够在恰当时机使用搜索、热点等工具03个性化对话增强通过多轮对话数据和人格标签泛化,形成角色04人类反馈增强即将开放 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。13 计算机计算机 图表图表17:阿里阿里 KAN-TTS 人声定制方案技术示意图人声定制方案技术示意图 资料来源:阿里官网、华泰研究 国内多家智能家居公司已宣布接入百度文心一言。国内多家智能家居公司已宣布接入百度文心一言。目前,三大家电巨头美的、海信影像、长虹已经官宣成为百度旗下类 ChatGPT 应用“文心一言”的首批生态合作伙伴,百度自身智能音箱小度也将应用文心一言技术。此外,据各公司年报或招股书,萤石网络、漫步者、国光电器等均在智能家居和人工智能上进行了布局:1)萤石网络萤石网络:公司积累了丰富的视音频 AI 算法技术,能够提供算法生成、算法调度等 AI服务,产品方面,智能中控屏 SP4 支持 AI 语音控制,萤石 AI 扫拖一体机 RS2 支持拖把布自动装卸、干湿分离扫地毯等。2)漫步者)漫步者:针对智能家居日益普及的趋势,2022 年公司在国内外更新多款智能音箱,并协同互联网平台推出搭载 AI 语音助手的 TWS 耳机;推出了全新形态、具备“AI 听损智能补偿”技术的助听设备。3)国光电器:国光电器:2023 年 2 月 10 日,国光电器在投资者互动平台上指出,公司是人工智能语音交互硬件的供应商,与百度在多个项目上开展深度合作,其中以智能音响为代表的 AI IoT产品是公司重点合作方向之一。入口入口#3:车载虚拟个人车载虚拟个人 AI 助手助手 ChatGPT 等等 LLM 在车载场景下在车载场景下能力优势相较传统能力优势相较传统 AI 助手更明显。助手更明显。语音交互是车内简洁、人性化、安全的交互方式,也是未来主要的车内交互方式,而 ChatGPT 等大模型能够通过上下文理解能力、思维链推理、增强指令等实现持续学习,提供更灵活、更人性化、更精准的车机交互,相比传统的 AI 助手更能快速适应复杂的车载交互环境。通用汽车正开发基于通用汽车正开发基于 ChatGPT 的虚拟个人的虚拟个人 AI 助手。助手。据 2023 年 3 月的 Semafor 数据,通用汽车公司正在开发一款虚拟个人 AI 助手,该助理使用 ChatGPT 人工智能模型和微软的Azure 云服务。通用汽车副总裁 Scott Miller 指出,AI 助手可能会超越简单语音命令,更智能的帮助用户处理汽车相关问题,例如,轮胎损坏时用户可以要求汽车解释如何更换轮胎,或在车内的显示屏上播放教学视频;仪表盘上出现诊断灯,司机可以询问 AI 助理如何处理,或者推荐维修店并进行预约。在此基础上,通用汽车将在 ChatGPT 模型中添加与汽车相关的层(layer),以便更好的处理与汽车相关的问题。国内国内多个车企宣布接入百度文心一言。多个车企宣布接入百度文心一言。除百度自家的 Apollo 自动驾驶平台外,集度汽车宣布旗下产品全面融合百度文心一言能力,支持汽车机器人实现自然交流的再进阶。毫末智行也宣布将其自动驾驶认知大模型正式升级为采用 RLHF(人类反馈强化学习)技术的“人驾自监督认知大模型”DriveGPT,通过引入真实人驾接管数据,对自动驾驶认知决策模型进行持续优化,并计划于 2023 年 4 月第八届 HAOMO AI DAY 上公布进展。此外,长城、吉利、红旗、零跑、东风日产启辰、岚图、爱驰等多家汽车品牌也已官宣接入“文心一言”。免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。14 计算机计算机 图表图表18:毫末智行的人驾自监督认知大模型将困难场景的通过率提升毫末智行的人驾自监督认知大模型将困难场景的通过率提升 30% 资料来源:毫末智行官网、华泰研究 相关标的相关标的 大模型的大模型的“新入口”“新入口”属性已经从主流的属性已经从主流的 PC 和手机端,向和手机端,向更广泛的智能设备扩散。更广泛的智能设备扩散。我们认为,主要的智能设备包括智能终端和智能音箱,相关标的包括:1)智能终端:智能终端:科大讯飞,萤石网络,中科创达等;2)智能音箱:智能音箱:国光电器,漫步者,惠威科技等。3)机器人:)机器人:石头科技,柏楚电子;4)银行超级柜台:)银行超级柜台:新北洋。免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。15 计算机计算机 图表图表19:提及公司列表提及公司列表 公司代码公司代码 公司简称公司简称 MSFT US 微软 未上市 OpenAI GOOG US 谷歌 BIDU HK 百度 未上市 Josh.ai BABA US 阿里巴巴 002230 CH 科大讯飞 688475 CH 萤石网络 300496 CH 中科创达 002045 CH 国光电器 002351 CH 漫步者 002888 CH 惠威科技 未上市 毫末智行 688188 CH 柏楚电子 资料来源:Bloomberg、华泰研究 风险提示风险提示 宏观经济波动。宏观经济波动。若宏观经济波动,产业变革及新技术的落地节奏或将受到影响,宏观经济波动还可能对 AI 投入产生负面影响,从而导致整体行业增长不及预期。技术进步技术进步不及预期。不及预期。若 AI 技术和大模型技术进步不及预期,或将对相关的行业落地情况产生不利影响。本报告内容均基于客观信息整理,不构成投资建议。本报告内容均基于客观信息整理,不构成投资建议。免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。16 计算机计算机 免责免责声明声明 分析师声明分析师声明 本人,谢春生,兹证明本报告所表达的观点准确地反映了分析师对标的证券或发行人的个人意见;彼以往、现在或未来并无就其研究报告所提供的具体建议或所表迖的意见直接或间接收取任何报酬。一般声明及披露一般声明及披露 本报告由华泰证券股份有限公司(已具备中国证监会批准的证券投资咨询业务资格,以下简称“本公司”)制作。本报告所载资料是仅供接收人的严格保密资料。本报告仅供本公司及其客户和其关联机构使用。本公司不因接收人收到本报告而视其为客户。本报告基于本公司认为可靠的、已公开的信息编制,但本公司及其关联机构(以下统称为“华泰”)对该等信息的准确性及完整性不作任何保证。本报告所载的意见、评估及预测仅反映报告发布当日的观点和判断。在不同时期,华泰可能会发出与本报告所载意见、评估及预测不一致的研究报告。同时,本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可能会波动。以往表现并不能指引未来,未来回报并不能得到保证,并存在损失本金的可能。华泰不保证本报告所含信息保持在最新状态。华泰对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改,投资者应当自行关注相应的更新或修改。本公司不是 FINRA 的注册会员,其研究分析师亦没有注册为 FINRA 的研究分析师/不具有 FINRA 分析师的注册资格。华泰力求报告内容客观、公正,但本报告所载的观点、结论和建议仅供参考,不构成购买或出售所述证券的要约或招揽。该等观点、建议并未考虑到个别投资者的具体投资目的、财务状况以及特定需求,在任何时候均不构成对客户私人投资建议。投资者应当充分考虑自身特定状况,并完整理解和使用本报告内容,不应视本报告为做出投资决策的唯一因素。对依据或者使用本报告所造成的一切后果,华泰及作者均不承担任何法律责任。任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。除非另行说明,本报告中所引用的关于业绩的数据代表过往表现,过往的业绩表现不应作为日后回报的预示。华泰不承诺也不保证任何预示的回报会得以实现,分析中所做的预测可能是基于相应的假设,任何假设的变化可能会显著影响所预测的回报。华泰及作者在自身所知情的范围内,与本报告所指的证券或投资标的不存在法律禁止的利害关系。在法律许可的情况下,华泰可能会持有报告中提到的公司所发行的证券头寸并进行交易,为该公司提供投资银行、财务顾问或者金融产品等相关服务或向该公司招揽业务。华泰的销售人员、交易人员或其他专业人士可能会依据不同假设和标准、采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报告意见及建议不一致的市场评论和/或交易观点。华泰没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务。华泰的资产管理部门、自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策。投资者应当考虑到华泰及/或其相关人员可能存在影响本报告观点客观性的潜在利益冲突。投资者请勿将本报告视为投资或其他决定的唯一信赖依据。有关该方面的具体披露请参照本报告尾部。本报告并非意图发送、发布给在当地法律或监管规则下不允许向其发送、发布的机构或人员,也并非意图发送、发布给因可得到、使用本报告的行为而使华泰违反或受制于当地法律或监管规则的机构或人员。本报告版权仅为本公司所有。未经本公司书面许可,任何机构或个人不得以翻版、复制、发表、引用或再次分发他人(无论整份或部分)等任何形式侵犯本公司版权。如征得本公司同意进行引用、刊发的,需在允许的范围内使用,并需在使用前获取独立的法律意见,以确定该引用、刊发符合当地适用法规的要求,同时注明出处为“华泰证券研究所”,且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节和修改。本公司保留追究相关责任的权利。所有本报告中使用的商标、服务标记及标记均为本公司的商标、服务标记及标记。中国香港中国香港 本报告由华泰证券股份有限公司制作,在香港由华泰金融控股(香港)有限公司向符合证券及期货条例及其附属法律规定的机构投资者和专业投资者的客户进行分发。华泰金融控股(香港)有限公司受香港证券及期货事务监察委员会监管,是华泰国际金融控股有限公司的全资子公司,后者为华泰证券股份有限公司的全资子公司。在香港获得本报告的人员若有任何有关本报告的问题,请与华泰金融控股(香港)有限公司联系。免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。17 计算机计算机 香港香港-重要监管披露重要监管披露 华泰金融控股(香港)有限公司的雇员或其关联人士没有担任本报告中提及的公司或发行人的高级人员。中科创达(300496 CH)、柏楚电子(688188 CH):华泰金融控股(香港)有限公司、其子公司和/或其关联公司实益持有标的公司的市场资本值的 1%或以上。有关重要的披露信息,请参华泰金融控股(香港)有限公司的网页 https:/.hk/stock_disclosure 其他信息请参见下方“美国“美国-重要监管披露”重要监管披露”。美国美国 在美国本报告由华泰证券(美国)有限公司向符合美国监管规定的机构投资者进行发表与分发。华泰证券(美国)有限公司是美国注册经纪商和美国金融业监管局(FINRA)的注册会员。对于其在美国分发的研究报告,华泰证券(美国)有限公司根据1934 年证券交易法(修订版)第 15a-6 条规定以及美国证券交易委员会人员解释,对本研究报告内容负责。华泰证券(美国)有限公司联营公司的分析师不具有美国金融监管(FINRA)分析师的注册资格,可能不属于华泰证券(美国)有限公司的关联人员,因此可能不受 FINRA 关于分析师与标的公司沟通、公开露面和所持交易证券的限制。华泰证券(美国)有限公司是华泰国际金融控股有限公司的全资子公司,后者为华泰证券股份有限公司的全资子公司。任何直接从华泰证券(美国)有限公司收到此报告并希望就本报告所述任何证券进行交易的人士,应通过华泰证券(美国)有限公司进行交易。美国美国-重要监管披露重要监管披露 分析师谢春生本人及相关人士并不担任本报告所提及的标的证券或发行人的高级人员、董事或顾问。分析师及相关人士与本报告所提及的标的证券或发行人并无任何相关财务利益。本披露中所提及的“相关人士”包括 FINRA 定义下分析师的家庭成员。分析师根据华泰证券的整体收入和盈利能力获得薪酬,包括源自公司投资银行业务的收入。科大讯飞(002230 CH)、中科创达(300496 CH):华泰证券股份有限公司、其子公司和/或其联营公司在本报告发布日之前的 12 个月内担任了标的证券公开发行或 144A 条款发行的经办人或联席经办人。中科创达(300496 CH):华泰证券股份有限公司、其子公司和/或其联营公司在本报告发布日之前 12 个月内曾向标的公司提供投资银行服务并收取报酬。中科创达(300496 CH)、柏楚电子(688188 CH):华泰证券股份有限公司、其子公司和/或其联营公司实益持有标的公司某一类普通股证券的比例达 1%或以上。华泰证券股份有限公司、其子公司和/或其联营公司,及/或不时会以自身或代理形式向客户出售及购买华泰证券研究所覆盖公司的证券/衍生工具,包括股票及债券(包括衍生品)华泰证券研究所覆盖公司的证券/衍生工具,包括股票及债券(包括衍生品)。华泰证券股份有限公司、其子公司和/或其联营公司,及/或其高级管理层、董事和雇员可能会持有本报告中所提到的任何证券(或任何相关投资)头寸,并可能不时进行增持或减持该证券(或投资)。因此,投资者应该意识到可能存在利益冲突。评级说明评级说明 投资评级基于分析师对报告发布日后 6 至 12 个月内行业或公司回报潜力(含此期间的股息回报)相对基准表现的预期(A 股市场基准为沪深 300 指数,香港市场基准为恒生指数,美国市场基准为标普 500 指数),具体如下:行业评级行业评级 增持:增持:预计行业股票指数超越基准 中性:中性:预计行业股票指数基本与基准持平 减持:减持:预计行业股票指数明显弱于基准 公司评级公司评级 买入:买入:预计股价超越基准 15%以上 增持:增持:预计股价超越基准 5%持有:持有:预计股价相对基准波动在-15%5%之间 卖出:卖出:预计股价弱于基准 15%以上 暂停评级:暂停评级:已暂停评级、目标价及预测,以遵守适用法规及/或公司政策 无评级:无评级:股票不在常规研究覆盖范围内。投资者不应期待华泰提供该等证券及/或公司相关的持续或补充信息 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分,请务必一起阅读。18 计算机计算机 法律实体法律实体披露披露 中国中国:华泰证券股份有限公司具有中国证监会核准的“证券投资咨询”业务资格,经营许可证编号为:91320000704041011J 香港香港:华泰金融控股(香港)有限公司具有香港证监会核准的“就证券提供意见”业务资格,经营许可证编号为:AOK809 美国美国:华泰证券(美国)有限公司为美国金融业监管局(FINRA)成员,具有在美国开展经纪交易商业务的资格,经营业务许可编号为:CRD#:298809/SEC#:8-70231 华泰证券股份有限公司华泰证券股份有限公司 南京南京 北京北京 南京市建邺区江东中路228号华泰证券广场1号楼/邮政编码:210019 北京市西城区太平桥大街丰盛胡同28号太平洋保险大厦A座18层/邮政编码:100032 电话:86 25 83389999/传真:86 25 83387521 电话:86 10 63211166/传真:86 10 63211275 电子邮件:ht-电子邮件:ht-深圳深圳 上海上海 深圳市福田区益田路5999号基金大厦10楼/邮政编码:518017 上海市浦东新区东方路18号保利广场E栋23楼/邮政编码:200120 电话:86 755 82493932/传真:86 755 82492062 电话:86 21 28972098/传真:86 21 28972068 电子邮件:ht-电子邮件:ht-华泰金融控股(香港)有限公司华泰金融控股(香港)有限公司 香港中环皇后大道中 99 号中环中心 58 楼 5808-12 室 电话: 852-3658-6000/传真: 852-2169-0770 电子邮件:http:/.hk 华泰证券华泰证券(美国美国)有限公司有限公司 美国纽约公园大道 280 号 21 楼东(纽约 10017)电话: 212-763-8160/传真: 917-725-9702 电子邮件:Huataihtsc-http:/www.htsc-版权所有2023年华泰证券股份有限公司
2018 年以来中国汽车市场一直处于低速增长的阶段,下行压力持续增大,并超出了预期。加之三年来疫情的影响和冲击,消费疲弱已经成了当前中国汽车市场复苏面临的核心问题。当前,在汽车行业发展热潮中,特别是在技术的加持和迭代下,消费者的个性化需求和消费升级的趋势正在发生变化,汽车流通行业“数字化”时代已经来临,在机遇与挑战并存的时刻,中国汽车流通协会去年就引导经销商在“数字化发展”方向,作为重点工作之一提出来,为的就是加快推动汽车流通行业的数字化升级,助力经销商转型,引导经销商通过先进的技术从而提升信息管理、应用优化、数据决策等能力,全面提高企业运营水平,推动汽车流通领域数字化转型。在这个过程中,我们欣喜的看到以抖音为代表的新媒体经营和新媒体链路服务平台,正在用他们的互联网基因,发挥着自身的重要作用,通过直播产品和智能提效工具,帮助经销商们不断拓展线上数字化获客渠道,提升经销商数字化营销能力,进而实现降本增效。相信随着“数字化”时代的来临,汽车消费依旧是稳增长扩内需的重点领域和重要发力点,汽车流通行业也将焕发出更大的生命力,而整个行业也将进一步实现信息化、数字化与智能化的转型,从而更好的服务于汽车市场,服务于消费者。肖政三 中国汽车流通协会 副会长兼秘书长引言目录第一章:汽车终端卖车新契机1.行业趋势经销商经营压力加剧,新增量探索势在必行2.用户变化留资不再是唯一的意向表达,经销商线索增量更难3.新赛道尝试经销商加码布局抖音,形成终端卖车新生态4.新赛道挑战经销商抖音经营面临的三大问题第二章:抖音终端卖车新链路1.抢滩抖音卖车机遇,聊着聊着就卖车了2.从互动出发,关注抖音终端卖车新链路第三章:入局抖音新媒体卖车1.想卖车,新媒体团队适配2.从 0-1,开启抖音新媒体经营3.进阶玩法:直播团购会4.抖音经销商经营配套服务第四章:写在最后拥抱变化,共“营”新机020406081114162134394001汽车终端卖车新契机第一章01抖音汽车终端一站式经营指南1.行业趋势纵观车市 2022 年,疫情反复、芯片短缺等因素打乱了销售节奏,增加了经销商应对市场变化的难度。经营压力大、获客成本居高不下以及到店客流减少,成为经销商的核心痛点。传统“线索买量”模式已经无法满足经销商对销量的要求,新的增量获客模式成为探索重点。数据来源:中国汽车行业流通协会统计数据经销商经营压力加剧,新增量探索势在必行库存预警,经营承压据中国汽车流通协会发布的汽车经销商库存预警指数显示,2022 年经销商库存预警指数,有 11 个月高于去年同期且处于荣枯线以上。疫情冲击、市场需求不足,用户购车态度保守等因素,导致经销商持续承压经营。60.170P0 %0X.352.256.155.563.656.466.452.956.856.149.552.354.451.754.750.955.252.559.055.465.356.158.21 月2 月3 月4 月5 月6 月7 月8 月9 月10 月11 月12 月荣枯线2021 年2022 年02抖音汽车终端一站式经营指南20112012201320142015201620172018201920202021销售线索量乘用车市场销量销售线索有效率数据来源:中国汽车工业协会(销量数据),垂媒平台检测数据(销售线索数据),2011-2021 年线索有效率下滑汽车行业线索有效率连续十年走低,到 2022 年已经降至 37%。传统“线索买量式”的营销催生过多无效线索,已无法为经销商带来销量增长,甚至有部分经销商销量呈现下滑趋势。成本高,盈利难在疫情反复客流下滑、库存压力大、资金不足人才流失、线索有效率低且垂媒会员涨价获客成本上升等多种因素影响下,经销商的盈利状况也受到极大冲击。2022 年全年的汽车经销商亏损面较 2021 年大幅增加,其中,仅有 29.7%的经销商实现盈利,与 2021 年 53.8%的盈利占比相比,近乎腰斩。乘用车销量、销售线索量、销售线索有效率趋势传统获客方式效果下降A 平台曝光种草培养潜客、B 平台买量获取线索,再由外呼跟进线下转化,链路周期长,有效率连续下降。经销商靠“买量”拿来的电话号码,缺失的是与用户建立关联的过程,导致线索收效不佳且难转化。因此,破局的根本是从线索的源头用户开始,从用户培育开始,一步步培养出高意向潜客,才能当下增量探索的关键。经 销 商 如 何 破 局,寻 求 增 量 点?03抖音汽车终端一站式经营指南留资用户人均对比次数(次)用户人均留资车系数量对比(个)2.用户变化数据来源:垂媒统计数据数据来源:垂媒统计数据留资不再是唯一的意向表达,经销商线索增量更难用户决策谨慎用户将意向车型及其竞品进行对比,以期获取更丰富更精准的信息。并且,用户也会考虑除了意向品牌或车型外的其他竞品品牌和车型,并同时给多个车系留资,用户变得不再专一,留资对象愈发分散。用户留资更难随着用户越来越注重个人隐私,避免电话联系成为用户消费最新特征。相较于留下电话被动接受经销商不定时的问询,用户更愿意通过线上途径先和经销商“聊起来”。2021.1-9 月2022.1-9 月4.95.22021.1-9 月2022.1-9 月4.85.404抖音汽车终端一站式经营指南用户到店减少受疫情反复影响,用户钱包收紧消费意识下滑,大多数用户买车计划暂停;线下展厅看车不便和线上看车的兴起导致用户进店越来越少,用户到店前就明确意向的占比由68%提升至 75%。用户互动更多在短视频和直播场景下,用户产生兴趣后会有即时沟通咨询,通过短视频评论、直播弹幕、私信等互动获取更多产品、政策、优惠等信息,明确需求后也会向经销商作出购买意向。私信/评论成为最重要的咨询场景。传统链路“线索”的本质是在存量市场中“收割”,而不是“培育”。关注用户留资行为变化,通过私信、评论等互动场景进行更及时高效的咨询沟通和留资获客。用 户 链 路 变 化05抖音汽车终端一站式经营指南数据来源:2022 年抖音汽车内容生态报告经销商视频趋势变化3.新赛道尝试经销商加码布局抖音,形成终端卖车新生态经营生态完善越来越多汽车经销商加入到抖音经营中,截止 2022 年 11 月底,汽车经销商抖音入驻已超 3.4 万家,较 21 年底增长 52%。经销商积极运营短视频 直播,短视频发布量大幅提升,月均达 55 万条,单经销商月均 16 条;直播开播表现也很亮眼,经销商开播率达 97%,日均直播 2.7 万场。21 年均值1 月2 月3 月4 月5 月6 月7 月8 月9 月10 月11 月新发布视频量视频播放量经销商直播趋势变化21 年均值1 月2 月3 月4 月5 月6 月7 月8 月9 月10 月11 月直播场次看播次数06抖音汽车终端一站式经营指南 效果收益显著2022 年汽车经销商企业号全年留资数超 4000 万 ,2023 年 1 月较 2022 年 11 月线索留资增幅超 300%。某合资品牌经销商店 2022 年 5-10 月抖音线索到店成交率月均 35%某自主品牌标杆经销商 2022 年抖音成交 400 台 北京某经销商店受疫情影响多渠道销量下滑,抖音成交销量不减反增,超越所有垂媒占比总销量近 50%某豪华品牌头部经销商成立新媒体部门,月均成交 15 台抖音已经形成完整的“短视频 直播”经营生态,抢先布局的经销商已经享受到抖音卖车的红利!更多的经销商也在加码布局。07抖音汽车终端一站式经营指南4.新赛道挑战布局抖音,加码新媒体经营、抢占抖音卖车红利成为经销商的核心共识。对于经销商而言,如何入局、如何卖车、怎么多卖车是三大核心关注问题:经销商抖音经营面临的三大问题问题 1:都说抖音能卖车,我该如何入局?正解:误区:短期大量投入,希望立马见效。我都投入三个月了,为啥还没有效果?传统收线索的卖车方法已不适配抖音新媒体的经营,高投入可以带来更多线索,但线索到成交的转化中间还有很多不确定性导致流失。经销商通过内容吸引用户是与用户建联、主动服务用户的开始,通过私信、评论等互动工具能够高效挖掘商机,获取高意向潜客。抖音大盘数据说明,40%的互动用户后来发展为高意向潜客。问题 2:都是拍视频开直播,为什么别人就能多卖车?正解:误区:经销商抖音内容产出越多,开播越多,线索转化就越多。互动中蕴藏商机,关注互动商机的挖掘更重要。只有通过私信、评论等场景与用户完成更深入的互动交流,才能发现更多潜在用户的需求促进更多成交。把增粉和播放、开播数据当成工作核心,却忽视吸引用户只是获取关注度,仅能收获高意向明确用户,大量用户还处在认知-兴趣-咨询对比阶段需要被培育孵化。08抖音汽车终端一站式经营指南问题 3:一定要有主播团队,才能多卖车?正解:误区:要有完善的主播团队、优秀的直播能力、过硬的直播间和多账号开播才能多 直播的及时互动反馈更重要。直播是培育意向用户的重要渠道,无论处于直播的哪个阶段,做好直播间兴趣用户互动的反馈才是多卖车的重要关键。直播能力的培养是循序渐进的过程,可以从初级-中级-高级进阶配备完善。卖车。很多经销商对于“直播卖车”这件事儿有很大压力,认为要做好常态化开播需要充足的人力、物力和财力。一个云台一台手机 一张海报/背景板/4S 店 主播(兼职主播)绿幕直播间(直播基地)专业的直播设备网红级别的主播花高价聘请主播 副播或多主播多账号实际上你需要的主播团队(先开播,逐渐进阶)你以为的主播团队(完备的直播间)1、直播线索收集不是唯一发力渠道,互动是被忽视的商机蓝海,挖掘私信、评论等互动场景的商机,才能多卖车。2、多卖车不一定要高投入,做好互动反馈更关键,直播能力的培养是循序渐进的过程,可以从初级-中级-高级进阶配备完善。抖 音 卖 车 新 思 考09抖音汽车终端一站式经营指南02抖音终端卖车新链路第二章10抖音汽车终端一站式经营指南好收益:私信线索成本低于 60 元/条,线索到店成交率超 30%好方法:1.抢滩抖音卖车机遇抖音已经成为不少经销商获客卖车的新渠道、新增量。正如一家经销商所说,“如果不尝试,我也不知道效果会这么优秀,还以为抖音经营需要费时费力大投入,其实也就是聊聊天,没想到聊着聊着就卖车了。”抢占抖音卖车新模式,核心要关注用户的变化手机号留资变少,私信互动成为更高效的咨询方式。聊着聊着就卖车了某标杆经销商:专职客服及时回复私信,降本增效成交高专人客服:设置客服专职跟进用户私信、评论互动,引导用户留资进店。定制话术:根据客户兴趣和意向度变化,设计三段式响应话术,破冰环节-留资环节-邀约环节,环环相扣进阶引导客户到店。11抖音汽车终端一站式经营指南好收益:月线索量突破 800,到店成交率达 35%,成交量提升 2 倍;好方法:某标杆经销商:优化组件增加咨询渠道,直播 私信一箭双雕调整组件:将直播组件更换为带咨询功能的互动组件,高意向用户可直接留资,兴趣用户可一键跳转私信页面与经销商进行互动咨询。专人维护私信评论回复:运营在直播时维护私信、评论,5 分钟内必须回复、尽量达成 100%回复率、避免评论区直接要联系方式通过引导私信获取线索等。好收益:综合线索量提升 2 倍,日线索量达 20 ,到店成交率提升 8.3%;好方法:某标杆经销商:自动回复协同作战,提升用户回复效率设置私信自动回复功能:当用户进入到私信页面,对应当下优惠车型政策、文案简明引导,自动回复适合话术引导用户留下电话。人工私信回复加强:直播时不少于两人在后台进行私信回复引导,并且在直播间的评论区挖掘对车有意向的评论用户主动进行私信互动引导留资。12抖音汽车终端一站式经营指南抖音重新定义线索营销,从线索买量到线索经营:电话不再是唯一线索,越来越多用户是“聊出来”的,所有通过内容引发的用户互动连接都可以成为线索。经销商互动获客红利:无论拍短视频、还是开直播,要关注用户互动私信场景这一更高效、更短链的咨询方式,做好私信和互动获客是增量关键。案 例 思 考好收益:2022 年 1-9 月,抖音月均销量 60 台左右,最高单月峰值成交 78 台;目前店端销量线上渠道占比 95%,其中抖音成交占比 90%。好方法:某标杆经销商:团队绩效激励完善,线索挖掘好卖车效果佳新媒体团队主播为0基础新人,入店先从客服做起,帮成熟主播在直播期间去回复私信客户的消息。成熟主播固定底薪 3000 元,不直播时充当客服,维护私信/评论回复挖掘线索,每挖掘一条用户联系方式会获得5元提成上不封顶,主播月均收入在 1-1.5 万/月。主播绩效激励:店内设立人工线索分配群,线索在群里发布后,销售主动回复“1”争抢,抢到的线索拥有 15 天独立跟进权限。销售每月成交前4台车无提成,之后成交第5台提成 500,第6台提成 1000,第7台提成 2000,依次递增机制视当月任务量封顶。销售绩效激励:13抖音汽车终端一站式经营指南对比传统链路,抖音新媒体经营链路更高效、更短链,从互动开始最大可能挖掘高意向潜客。抖音新媒体经营核心:从内容经营到线索经营,构建内容-互动-成交全新链路,将所有成交闭环到抖音,更高效、更短链。互动获客(私信场景转化)成为经销商生意新的增长点。2.从互动出发关注抖音终端卖车新链路获取线索后才是一切转化的开始线索-外呼-到店-成交从互动开始,最大可能挖掘高意向潜客互动-(商机-邀约)-成交抖音新媒体经营链路经销商传统卖车链路线索经营线索买量自上而下的链路构建销售漏斗,已难以应对用户的新变化和经营的新趋势。经销商通过“互动”与用户前置建立关系,挖掘更多意向线索,扩大转化开口。成交邀约商机(意向线索)互动(私信评论点赞)成交到店DCC 外呼线索成交到店DCC 外呼线索14抖音汽车终端一站式经营指南03入局抖音新媒体卖车第三章15抖音汽车终端一站式经营指南1.想卖车,新媒体团队适配抖音新媒体团队建议经销商可根据现有团队人力配置,调整不同岗位职责来适配抖音新媒体运营。适用范围:暂时没能力做直播的经销商,运营及销售人员都可由内部原有人员兼职玩法建议:短视频 表单获客市 场运营(兼职)账号运营/引流用户互动获取/跟进线索完善/分配工具组件配置原销售成员销售(兼职)商机跟进线索外呼/标记邀约到店接待售卖适用范围:主播专职 1 人,运营和销售人员可由内部原有市场或原销售人员兼职经营动作:直播一天一场/二天一场,短视频一天一条/二天一条玩法建议:短视频 直播 表单获客预期效果:月线索量 私信/评论互动获客 直播团购获客经营动作:直播一天 2 场,短视频一天 2 条,用户互动即时回复跟进并主动挖掘互动,周期性开展直播团购收割活动。预期效果:月线索量 1000高阶经营,2 专职主播 1 专职高阶运营 1 专职销售适用范围:主播专职 1-2 人,运营专职 1 人,销售可由原销售成员兼职经营动作:直播一天一场/一天二场,短视频一天 1-2 条,用户互动即时回复跟进玩法建议:短视频 直播 私信/评论互动获客预期效果:月线索量 400-1000新媒体团队主管运营(专职)客服账号装修/优化直播场控/组件配置线索分配主播/副播(专职)直播/短视频内容运营直播/短视频评论互动销售(专职)商机跟进线索外呼标记邀约进店接待售卖主动跟进评论互动主动挖掘意向商机私信互动回复跟进线索完善/协助销售售卖进负责团队管理及目标制定、达成17抖音汽车终端一站式经营指南新媒体主管闭环经营团队搭建:团队成员选拔与招募、成员工作内容规划和指引;团队任务指标制定及管理:分岗位运营指标/销售任务指标规划分解及监控、业务标准流程制定、定期数据汇总分析;团队岗位工作管理:主播、运营、客服主要岗位的工作常见问题及常见话术总结、组织培训提升成员能力、协调本团队与其他部门业务协同;团队线索转化管理:广告/经营线索分配、跟进管理、转化督促。新媒体团队岗位职责主播/副播账号内容输出:常态化短视频、直播内容的创作、不断创新内容达成运营指标、及时获取厂家/经销商活动传播核心价值;用户互动维护:在直播过程中与粉丝和用户形成良好互动,引导用户互动转化,协助邀约用户进店并接待;数据复盘:定期进行内容数据汇总复盘,分析优化。18抖音汽车终端一站式经营指南运营人员账号运维:账号主页设置完善、经营组件创建应用;内容协助:协助主播/副播完成短视频、直播内容的输出和执行;粉丝群运营:规划运营活动定期给予粉丝群推送和发放福利;线索数据管理:线索数据汇总、上报、分配。客服互动跟进转化:用户评论/私信互动回复、引导;沟通/邀约话术的优化及提效;主动跟进挖掘更多用户互动并引导转化;线索完善及转化:互动跟进的线索进行完善和补充,协助销售进行线索转化和售卖。新媒体销售顾问线索跟进/邀约接待:及时电话跟进抖音线索邀约客户进店;针对抖音线索优化定制邀约话术提升邀约率;邀约用户进店全程接待并按“新媒体客户登记表”要求及时记录客户信息便于转化;战败客户定期激活:定期对初步战败客户进行再次回访,尝试再次转化;经验总结分享:认真总结、分析成功/战败案例与话术,实时与团队进行分享。19抖音汽车终端一站式经营指南岗位工资 新媒体团队绩效建议目标达成系数:根据所负责岗位工作内容完成度及任务销量来综合制定系数。新媒体主管销售分成 X 目标达成系数岗位工资 主播/副播(视频提成 直播提成 线索提成)*目标达成系数岗位工资 新媒体销售顾问(邀约提成 成交提成)*目标达成系数岗位工资 运营人员(含客服)(视频拍摄/剪辑提成 交车提成 互动转线索提成 线索成交提成)*目标达成系数20抖音汽车终端一站式经营指南2.从0-1,开启抖音新媒体经营开启抖音新媒体经营,核心做好 6 大核心动作:做好账号装修和投流是获客的第一步01.配置企业员工号,做好互动获客基建02.挂载互动组件,扩大互动开口03.人工客服 智能客服协同作战,提升私信转化效率04.线索在线分配 线上免费外呼,提升跟进转化效率05.关注核心指标,复盘中优化提升转化效果06.21抖音汽车终端一站式经营指南-账号开通(企业号、广告账户)-账号关联(企业号-广告账户)-企业员工账号创建-岗位配置-开直播-发布短视频-装修账号主页-配置人工客服/智能客服-主动触达意向用户-高意向客户标记/邀约-直播频次、时长、场观-短视频发布频次、曝光-主页完整度-私信 3min 回复率-私信回复时长-私信留资率-创建/挂载组件(短视频 直播)-吸引直播、短视频来源的用户主动私信-主动挖掘触达点赞、转发、粉丝人群-直播、短视频组件挂载率-私信用户数(包含主动与被动触达)运营主播 运营主播 运营运营/客服经营链路整体拆解:认识抖音新媒体经营链路经营链路拆解账号运维内容发布/引流获取用户互动私信跟进转化经营动作所需岗位核心关注指标-分配组件直接获取的 异地直播间流转来的线索-分配商机信息补全后的线索-线索分配及时性运营线索分配-线索在线拨打跟进;-线索跟进进度标记;-邀约进店-售卖-数据查看/下载/分析新媒体主管市场经理-邀约到店率-到店成交率备注:黄色高亮色块为需重点关注内容。-平台外呼率-线索标记率-首次外呼及时性-首呼时长销售销售线索外呼/标记进店成交复盘诊断22抖音汽车终端一站式经营指南经营链路完整图示:内容流量成交挖掘商机主动服务开 播发布短视频主页装修自然曝光 广告投放进店/售卖获取用户互动跳转私信手机号留资直播间跳转私信短视频跳转私信主页点击私信直播间评论短视频点赞、评论、转发粉丝直播间组件互动短视频组件互动主页组件互动私信跟进转化意向客户标记/邀约线索分配线索外呼/标记/邀约异地线索异地流转来的本地线索智能客服、人工客服回复人工客服主动触达非工作时间智能客服在线回复数据复盘23抖音汽车终端一站式经营指南经销商后台操作板块图示:24抖音汽车终端一站式经营指南做好账号装修和账号打通是获客的第一步主页装修是一个企业号的门面和形象,是吸引用户的第一视觉。同时,经销商需要完成广告账号与企业号绑定,以实现广告与经营的数据打通。账号主页装修:第一视觉吸引用户账号主页最上方的长图,整个主页最大的“宣传位”“广告位”,可分为 6 种:产品展示型、展示人设型、功能展示型、引导行动型、信任背书型、活动通知型;四要素:我是谁 我的产品 为什么值得信任 直播时间(也可引导私信,专人接待回复)突出品牌 主播特色维度头图头像简介账号装修设计原则地域 经销商简称/主播昵称(活动时也可后缀活动预告)昵称基础组件:官网链接 联系电话 查看门店 营业时间企业号组件行业组件:服务产品 店铺活动 团队成员经销商主页可创建产品合集(适用于新车上市、卖点介绍);也可定期发布用户看车、买车、提车等相关视频或店端活动视频;视频封面0125抖音汽车终端一站式经营指南广告账号和企业号打通:统一管理广告线索 自然线索,测算投入产出比私信承接:可处理自然流量 广告投放获取的用户私信;线索标记:线索明细中区分广告/自然线索,明确线索来源;数据分析(3 月底上线):可下钻分析广告 自然线索的产出投入;26抖音汽车终端一站式经营指南配置企业员工号,做好互动获客基建企业员工号是由企业以员工邮箱申请的一个用于咨询回复、互动跟进及线索处理的抖音号。为了避免员工号内容违规导致企业蓝 V 账号被封禁,在此建议不对员工号授权留资组件使用。岗位创建&权限设置:给客服、运营、销售创建适配店端人力的岗位建议无论什么样的店端人员配置,都在后台创建相应的岗位。销售岗位建议各店必须进行配置,适配销售的线索跟进/外呼善于使用手机端的习惯,并可将所有线索通过员工进行区分、指标监督。企业员工号配置与核心优势:多人在线运维可实现多个员工号同时服务于经销商主账号,用于咨询接待、线索跟进等,提升整体转化效率。用户一对一服务创建员工账号更方便为客户提供精细化服务,包括售前引导/售中解答/售后服务。账号资产归属企业员工号资产归属企业,员工离职后仍可通过修改邮箱继续使用。0227抖音汽车终端一站式经营指南跳转私信 展示产品/活动简要信息跳转私信 收集手机号 展示产品/活动详细信息发放优惠券、抵扣券适合有专人回复私信,或者投放直播/短视频私信消息的经销商适合直接在直播间、短视频直接收取用户手机号,需要创建具体车型、价格信息。适合直播购、bigday 等优惠促销活动中使用组件能力适用场景效果呈现私域组件高级在线预约支付表单挂载组件 商业流量,扩大互动开口挂载互动组件经销商可对应不同的经营需求和营销场景,挂载适配店端的组件。商业流量投放除挂载组件外,经销商可通过商业流量投放来获取更多潜在意向用户。03流量投放优势流量投放预算分配流量投放目标设定突破自然流量瓶颈,额外的本地精准曝光可以获取更多本地精准用户,综合获客成本更低。通过私信互动获取线索时,聊天过程中已经对用户做意向初步筛选过滤,更利于转化。建议按工作日平均分配预算以获取稳定线索量。建议除以“线索留资”为主要目标外,增加“私信消息”为投放目标,扩大用户获取开口,通过实时在线互动提升线索转化。28抖音汽车终端一站式经营指南人工客服 智能客服协同作战,提升私信转化效率经销商可通过人工客服和智能客服来提升私信回复效率,以及应对非工作时间、高峰时段的咨询场景。配置人工客服与智能客服经销商通过企业员工号设置人工客服,可以帮助经销商解决用户在抖音私信页面内的咨询问题。可根据线索量/私信量可选配置汽车行业配置后私信开口率显著提升 12.5%,留资率显著提升 31.2%。建议必选配置用机器人帮助经销商回复用户咨询,缓解人工客服夜间值守和直播大促高峰期的客服压力,并有效提升留资效果。会话智能分流:平均分配 or 按饱和度分配客服人员,避免用户集中统一客服咨询无法兼顾;会话自动限流:基于客服人数自由设置同时服务人数,避免同时咨询用户过多高并发需求下的账号卡顿;指标量化:量化客服接待人数、回复人数、产生线索数等数据指标,用于客服管理和激励。高效知识库:匹配汽车行业专属问题库,支持答案根据经销商店内情况个性化自定义,当用户咨询命中预设问题后,智能客服自动回复经销商预设答案;2 4 小时在线:有效补足人工客服短板,可配置无人值守定时开启。定义优势配置建议数据验证人工客服智能客服0429抖音汽车终端一站式经营指南 会话量级当会话达到无法快速接待的量级,建议切换客服模式。无人值守经销商处于无人值守的阶段,可以切换客服模式,开启智能客服能力,进行用户咨询承接。客服能力接入有接入人工客服的需求,需开启客服模式。广告私信区分在广告投放时,要区分自然流量和广告流量带来的私信时,需开启客服模式。私信模式客服模式切换原则“私信模式”是用企业号主账号进行用户私信回复,“客服模式”是设置人工客服通过员工号进行用户私信回复。出现以下场景时建议切换为“客服模式”。自动回复话术参考好的 这边收到了您的回复,目前已为您成功领取 xxx 优惠/xxx 代金券,请留下您的电话号码,方便我们为您发送预约成功短信及具体优惠信息好的,了解您的需求了,目前抖音预约可以享受专属特价优惠,辛苦留下您的【联系方式】,这边为您安排专业顾问第一时间为您解答,大约耽误您 3 分钟的时间,可以吗?短信预约名额电话联系型线上抢占名额诊断问题型话术参考类型好的 这边了解您的需求,回复【手机号】即可线上抢占优惠名额,限时xxx位。成功抢占后,我们会立即安排专业的客服为您对服务解答好的,亲 可以留下您的联系方式,我们安排专业的顾问和您联系,为您一对一分析目前您需要咨询的问题,老师会根据您的实际情况帮您提供解答服务和优惠方案!回复技巧先了解需求,再引导留资,不要一上来就要客户联系方式,建联才是关键;通过内容、活动和客户进行及时的沟通建立信任,更有利于客户转化。回复禁忌禁止前后跟进人员话术不一致,本店政策同步。私信回复话术和技巧 回复话术整理常用的话术及时更新优化,一个用于客户主动私信时回复,一个用于主动出击沟通吸引用户。30抖音汽车终端一站式经营指南线索在线分配 线上免费外呼,提升跟进转化效率在线实时分配线索给跟进员工,员工在线免费外呼跟进,跟进后对线索打标便于管理。线索分配 Before(人工手动复制)获取手机号复制粘贴进 excel 表格或微信人工通知对应的 DCC/销售跟进无法保证跟进及时性和考核到人,产生一定的信息折损。After(系统操作分配)用户在私信对话框输入手机号车云店自动分配至销售的企业员工号员工号直接跟进实现线索的实时分配,减少手工分配的延时和折损。线索外呼/有效性标记 平台内外呼优势-可获取更多用户互动及沟通信息,销售能多了解用户意向和偏好,降低邀约破冰难度。-使用【智慧号】外呼,号码匹配用户所在地,提升线索接通率。-本地线索 异地流转给本店的线索可直接通过车云店线索管理外呼,与店内 DCC 外呼不重叠。-APP 端、PC 端均可进行免费外呼,操作便捷。线索标记页面 有效性标记价值-对线索的有效性标记可以沉淀正向数据,在长期营销中促进线索模型优化。0531抖音汽车终端一站式经营指南短视频参考指标关注核心指标,复盘中优化提升转化效果经销商需要及时对经营数据,以及短视频、直播两大场景进行复盘优化,并对比品牌内排名,关注需要重点提升的指标,并落地下一步动作。经营链路转化数据指标短视频/直播曝光量直播组件挂载率短视频组件挂载率私信用户数私信 3min回复率消息回复时长私信留资率-关注指标行业大盘值(截止2023年1月)引流获取用户互动实时跟进意向用户内容分析数据指标680($%-建议值90%以上发布频次3 条/周良好;5 条/周优秀10%以下较差,20%良好,30%以上优秀1%以下较差,2%良好,3%以上较好0.1%以下较差,0.3%良好,0.5%以上较好0.1%以下较差,0.3%良好,0.5%以上较好指定时间内账号下所有发布过的短视频的播放总量用户对该视频看完、停留的综合算法点赞量/播放量算法评论量/播放量转发量/播放量90%以上90%以上线索外呼率首次外呼及时性首次外呼时长线索标记率邀约到店率到店成交率-关注指标核心指标发布频次播放量完播率点赞率评论率转发率优化指标行业大盘值(截止2023年1月)线索外呼邀约/售卖-建议值1000%指标类型释义对比指标0632抖音汽车终端一站式经营指南品牌内排名数据数据说明经销商可查看本账号和品牌内 top 的经销商排名 经营效果分:经营效果分=经营基础分 自然线索量得分 自然线索分:周期内自然线索量兑换得分,自然线索量越多分值越大 基础经营分:经营基础分基于发稿、开播频次及点赞互动情况得分直播参考指标有效直播频次5 场/周良好;10 场/周优秀-1.68%(行业均值)4.5%(行业均值)4h/日0.25%直播观看人数关注率评论率开播时长分享率核心指标优化指标指标类型行业大盘参考值33抖音汽车终端一站式经营指南3.进阶玩法:直播团购会抖音的直播团购会通过直播间释放“优惠券”(支付表单)等形式收获高意向用户下单,增加用户到店机会,实现从留资到成交的高效转化。做好直播团购会核心关注 4 大因素:吸睛的活动政策和礼品01.自然流量和商业流量的协同引流02.用好支付表单组件缩短成交链路03.关注核心指标及时复盘04.34抖音汽车终端一站式经营指南确定团购政策、团购活动礼品及形式进阶玩法:支付表单组件配置各种渠道预热海报、视频企业号主页-直播时间预告企业号私信-自动回复-支付表单本地通原生广告-私信转化-集客投放抖音发布引流短视频&“挂载直播预告组件”制作素材(海报、预热视频)直播场地搭建、彩排规划现场流程及所用物料制作预热期线索流转路径:企业号线索通过云店做异地线索流转后进入厂商客户管理后台。回访内容:邀约到店、告知直播购活动时间&政策福利预告挂载支付表单组件车型介绍&政策介绍&抽奖活动单店纬度直播时长建议 3 小时左右多店联合纬度直播时长建议 5-6 小时潜客次日二轮跟进,邀约到店定金客户进店核销,店内扫码核销或收集卡券截图提供给集团核销。活动数据复盘总结本地通直播流量大规模引入,曝光 集客60%以上商业流量配比20%场观预算 80%表单预算定金客户:及时回访、邀约到店、告知权益有效期、兑换方式项目启动会(建立人员分工,开启潜客邀约)优惠券数量、奖品额度/预热海报、短视频发布数量、曝光/广告线索量短视频发布数量、曝光、留资量短视频/直播素材量线索回访时效、有效线索率直播间在线人数、线索量、私信数到店率、卡券核销率商业流量曝光、线索量、私信数1 小时内回访率、有效线索率潜客邀约数新媒体主管市场经理市场经理销售运营销售顾问市场经理运营 主播运营 主播销售顾问销售运营运营运营运营运营四大周期筹备:活动筹备活动预热直播购活动转化复盘认识直播团购会链路经营链路拆解活动筹备活动预热直播购活动转化复盘政策梳理直播购筹备工具配置自然流量经营动作所需岗位核心关注指标商业流量(可选)线索跟进邀约到店直播活动直播引流(必选)转化复盘35抖音汽车终端一站式经营指南吸睛的活动政策和礼品是活动的第一步制定吸睛的活动政策和礼品,吸引用户关注。活动政策梳理及礼品建议整体原则外促政策建议内促政策建议福利环节设置建议以购车礼为主要政策,促进多车型对比客户和决策期客户加速决策。开场满送限量秒杀点赞抽奖神秘黑盒福袋问答抽奖1.抖币福袋2.实物福袋3.订单礼品(实物为主,可在邀约用户进店核销时领取)4.订车红包(可以现金或油卡为主,给予用户优质服务感受)通过外促政策刺激直播间用户互动表达意向:1.主播订单奖励2.客服互动转订单奖励3.销售周期内邀约进店核销奖励通过内促政策激发关键岗位的积极状态和转化效率:通过到店成交礼,优惠礼或售后用车成本礼,促进客户的成交意愿,强势引导留资/下定锁定优惠政策。0136抖音汽车终端一站式经营指南双流量池协同覆盖,扩大活动开口做好自然流量、商业流量的协同引流,并通过不同场景组件挂载多维收集意向潜客。自然流量预热商业流量预热 流量占比短视频预热投放占比整体活动投放费用 40%。内容预告经销商人车口播类 3-5 条 活动布置现场场景 3-5 条,在活动前几天、活动前几小时、活动中每小时进行预热传播。内容预热组件收集意向潜客私信互动预热发送组件引导用户活动下单内容预热组件引导用户直播预约商业流量直播活动引流 直播间投放占比整体活动 60%。直播间投流预算分配建议 20%直播浅层 目标 80%深度转化目标表单提交。0237抖音汽车终端一站式经营指南支付表单组件缩短成交链路,提升活动用户到店意向支付表单是经销商通过提供虚拟商品或者优惠折扣创建的组件,吸引用户在线上下单成交,在线下核销使用。场景应用转化复盘要及时,关注重点指标活动结束后,经销商需要在后台订单明细查询交易订单数量,邀约订单用户进店核销从而促进转化售卖。对于整场活动的复盘还需要关注直播间一些重点指标数据的优化。复盘要点:挂载建议/效果活动预热期用户到店访问可获取的礼品,实物/盲盒等居多0.01 100 元到店礼包直播团购活动中用户确认购买意向,支付小额定金来预定优惠名额9.9 元几千元意向金定金适用阶段玩法推荐价格(最高可设 99999)说明 复盘时效:活动结束后当天立即复盘,若时间不允许,则不超过 3 天内。复盘数据:初级关注“最高在线、累计互动、分享次数、留资人数”;进阶关注“分时段人流、促销活动人群变化”等数据。复盘建议:每个分工都要复盘,从不同角度总结经验,相互学习和闭坑;可团队组织看回放,整体总结细节。开播前就挂载好已创建的支付表单组件,防止出现未挂组件违规禁播情况。030438抖音汽车终端一站式经营指南4.抖音经销商经营配套服务参与厂家统筹项目的经销商可享受以下配套服务:线上答疑解惑、线上社群客服运营指导、线下顾问入店辅导。线上答疑解惑:车云店帮助中心具体操作步骤可登陆线索经营帮助中心车云店专区查阅使用:线上社群客服运营指导集采项目内经销商社群日常指导答疑,辅助经销商查漏补缺快速成长。前端中端后端-平台产品工具培训;-线下入店实操指导;-疑难问题协助解决。-广告上线协助、效果优化处理、数据反馈、复盘建议;-直播/私信/互动商机挖掘方法论指导。-后链诊断及优化建议,提升线索转化效率。扫码查阅线下顾问入店辅导:终端经销商顾问全链保驾护航39抖音汽车终端一站式经营指南04拥抱变化,共“营”新机写在最后2023 年是汽车市场充满挑战和机遇的一年。中汽协预计,2023 年汽车市场会继续呈现稳中向好发展态势,呈现 3%左右的增长。车市整体消费需求回升,各地频频出台刺激政策,提振汽车消费。2023 年,也存在着众多不确定性,如何降本增效,提升线索经营能力是经销商面临的共性课题。2023 年,也是抖音布局新媒体经营链路、重新定义线索营销的关键一年。我们希望,与众多经销商一起,做好互动获客,掌握抖音新媒体获客密码。经销商只有积极拥抱变化,抓住新媒体渠道建设的风口,提升数字化获客能力,才能在未来汽车市场占据领先优势!40抖音汽车终端一站式经营指南
华为终端(2021-2022年)可持续发展进展报告01华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)2021-2022年进展概括信息无障碍 科技,不让任何一个人掉队唯一五星OS五星评价 HarmonyOS 2荣获中国电信2022年智能手机适老化评级“唯一五星OS和适老先锋”称号华为P50 Pro在基础能力、生物识别、AI智慧视觉等方面表现优异,在中国电信无障碍测评中获得五星评价1,000,000 每月约100万听障用户使用华为终端AI字幕功能,“畅听”快乐生活截至2022年6月,华为教育中心已上架课程章节数超59万,其中免费课程章节数占比36Y0,000教育与健康 科技,赋予你改变的力量截至2022年8月,鸿蒙开发者大赛平台产生近10,000个创新成果节500,000人户2,300,000 人次全国5,000多授权体验店可预约学习带你走进数字生活系列课程5,000 店称号10,000Developer Day已举办100多场,覆盖全球40多个国家和区域,80多个城市。线下参与人数4万多,线上观看人数超过50万截至2022年8月,华为开发者学堂累计学习人次超过230万2022年9月,华为终端正式获得了ISO13485医疗体系认证HUAWEI Research持续发展创新科技技术,目前已有80多个合作伙伴,700多万位用户参与相关研究7,000,000认证ISO13485个用户绿色环保 科技,与自然共生通过以旧换新,华为让近60万台终端设备找到了新主人我们通过返厂进行主板、屏幕等部件维修,已经累计让超过800万台设备焕发新生2021年,说明书页数平均减少80%,意味着节省1,226吨纸张的用量1,2263.2亿截至2022年11月,搭载HarmonyOS的华为设备超过3.2亿台,让多年前的产品仍然能够发挥最大使用价值02吨600,000台8,000,000 台台2021年至2022年8月,累计开展276次供应商可持续发展审核,共同创造高标准、负责任的产业链企业责任 科技,以责任回报信任华为终端现有供应商100%获取QC080000体系认证,管控供应链环保风险276认证100%次华为终端员工全年培训时长超过150万小时1,500,000 2021年-2022年共种植超过7万株胡杨,涵养水土,抵御土地荒漠化70,000 小时株目录1可持续发展寄语27462021-2022年进展概览附录信息无障碍35教育与健康教育:激发想象和创造科技体验可以突破障碍无障碍领域荣誉和奖项44496670健康:科技创新助力主动健康科技使用不受年龄限制携手同行,打造无障碍标准绿色环保更绿色的设计,从源头进行环保考量更绿色的生产,减少产品的环境足迹企业责任以消费者为中心负责任供应链社区回收与再利用绿色环保产品认证3323737783880463更绿色环保的仓储运输方式,减少物流环节碳排53更持久耐用的产品,减少对资源的索取080916190103华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)04可持续发展寄语星光不问赶路人。尽管我们在业务层面面临各种挑战,但是我们不忘初心,仍然坚持在可持续发展的道路上不断突破,通过创新解决各种难题,致力于把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织,构建万物互联的智能世界。过去的一年,我们持续完善可持续发展管理体系,并聚焦“信息无障碍”、“教育与健康”、“绿色环保”、“企业责任”四大方向,践行我们对社会和环境的承诺。打造人人都能使用的科技产品科技创新的意义,在于让每个人都能平等地体验到科技的便利,不应让任何一个人在信息社会掉队。华为已逐渐搭建起一座服务于无障碍人群的舞台,开发出多种无障碍功能,让更多人感受到科技的温度。我们持续优化无障碍方面的体验,我们为听障用户开发出了AI字幕功能;我们为视障用户开发出了屏幕朗读功能;对于老年人群体,华为通过“简易模式”、“放大手势”等,让科技不再受年龄限制。“无障碍”正成为华为产品的印记,助力实现“数字包容”的愿景。我们在无障碍方面的持续努力,在凤凰网2021年度无障碍评测中,华为手机取得93.30分,排名所有参与测评手机第一名;中国电信研究院发布2022年手机OS和UI适老化评级结果,HarmonyOS 2荣获唯一五星评级,并获得适老先锋称号。从教育、健康社会需求出发,让科技惠及社会联合国2030可持续发展目标将教育、健康纳入了全球都关注的优先事项,明确了教育和健康对全球人类福祉与可持续发展的重要意义。何刚华为终端BG首席运营官华为终端BG可持续发展委员会主任华为整合在线教育资源,打造一体化在线学习环境,让内容直接触达有需要的人群,教与学可以不受时间、空间条件的限制,知识获取渠道灵活与多样化,让优质教育资源触手可得。截至2022年6月,华为教育中心已经上架课程章节数超过59万,其中免费课程章节数占比36%;华为开发者学堂累计学习人次超过230万。数字化主动健康管理已成为新趋势。通过创新的华为可穿戴设备,消费者可以实现实时心率监测、睡眠监测、血压监测、血氧饱和度监测等,帮助消费者进行主动健康管理。2021年12月发布的华为WATCH D腕部心电血压记录仪,通过了药监局二类医疗器械注册,让消费者实现腕上血压和心电测量,随时关注自己的健康状况。科技发展的过程需要与环境共融华为始终秉持“让科技与自然共生”的环保理念,在攀登创新巅峰的旅程中,以科技创新保护环境,减少碳排放和对环境的负面影响,促进循环经济发展。我们从源头进行有害物质减量化设计,降低产品对环境的影响;选用高质量的环保再生材料,减少从矿产源头直接索取,目前华为产品中使用了包括纸张、金、铝、钴、锡等10种可再生物料。我们积极推进包装的减量和减塑设计,新一代旗舰手机P50较P40,包装塑料含量降低89%之多,P50系列手机的包装塑料占比已经低于1%,处于业界领先水平;2021年,电商平台的包装箱实装率平均从28%提高到43%,全年可以减少包材400多吨。我们将继续整合优化产业链,打造整个产业链物料的“大循环”,产品及零部件回收的“小循环”,与产业链伙伴共同构建循环生态圈。2021年,通过华为自有回收渠道处理的电子废弃物超过8,600吨;此外,我们联合业界领先回收商上线了官方认证二手机业务,实现二手机从回收、翻新、再销售的完整闭环。以消费者为中心,以责任回报信任华为始终坚持以消费者为中心,我们对全球超过5,000家体验门店开展了环境、健康和安全(EHS)自评和专项审核,为消费者提供健康安全的体验环境。我们持续创新,不断升级隐私安全保障能力,为用户提供全方位的隐私保护。在HarmonyOS 3中,可视化升级隐私中心和安全中心,让普通消费者也能清晰掌控手机的安全状态和进行隐私管理。我们推动供应商以高标准去承担和履行社会、环境责任,包括建立企业社会责任(CSR)管理体系,尊重和保护员工权益,落实供应链负责任原材料采购等。2021-2022年8月,华为终端累计开展276次供应商可持续发展审核,创造高标准、负责任的产业链。科技探索从来都是一个艰难且痛苦的过程,而从单点技术的突破到生态系统的构建,其难度更是呈指数级上升。我们必须要有战略定力,秉持“板凳甘坐十年冷”的决心和毅力。我们的理想是做出世界上最棒的智能终端产品,不仅引领行业发展,更重要的是带给消费者最佳全场景生态体验。未来十年,我们仍然风雨兼程,追求产品与人、产品与自然、产品与社会的和谐共生、共同发展。05华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)06信息无障碍唯一五星OS五星评价 HarmonyOS 2荣获中国电信2022年智能手机适老化评级“唯一五星OS和适老先锋”称号华为P50 Pro在基础能力、生物识别、AI智慧视觉等方面表现优异,在中国电信无障碍测评中获得五星评价1,000,000 每月约100万听障用户使用华为终端AI字幕功能,“畅听”快乐生活户5,000 全国5,000多授权体验店可预约学习带你走进数字生活系列课程店称号科技,不让任何一个人掉队08无障碍领域荣誉和奖项中国电信终端测评合作论坛线上发布会上,搭载HarmonyOS 2的P50 Pro获得智能手机信息无障碍五星评级,排名第一,尤其在基础能力、生物识别、AI智慧视觉方面表现优秀。2022年8月华为终端“科技,不让任何一个人掉队”信息无障碍案例荣获信息无障碍研究会颁发的“2021可及信息无障碍成果影响力优秀案例”称号。2021年5月华为终端的StorySign项目作为AI推进教育包容性和公平性的实践案例入选联合国教科文组织人工智能与教育政策制定者指南。2022年6月世界电信和信息社会日大会上,中国电信研究院发布2022年手机OS和UI适老化评级结果,HarmonyOS 2荣获唯一五星评级,并荣获“适老先锋”称号。2022年5月华为“基于HarmonyOS服务框架下的无障碍体验优化”被CCF评为2021年度优秀案例。2021年11月在第十六届中国信息无障碍论坛上,华为获得信息无障碍创新成果优秀案例。2021年9月中国泰尔实验室向华为终端有限公司旗下搭载了HarmonyOS 2的HUAWEI nova 8 Pro手机颁发了“智能移动终端适老化技术能力五星证书”。中国电信首次发布手机终端适老化指引白皮书,并新增手机终端适老化评测报告。在12款智能手机系统中,搭载HarmonyOS 2的Mate40 Pro 获得TOP1的评测结果。2021年7月华为智慧屏V Pro成为首批通过中国电子技术标准化研究院适老化认证,并获得了适老化认证最高等级证书(A )。2022年4月凤凰评测发起的“看见2022”无障碍测评中,华为P50得到93.30分,成为所有参与测评的手机品牌中第一。2022年1月根据世界卫生组织统计,全世界有超过10亿人的生活存在因残障引起的不便,这意味着,每7个人之中,就有1个人需要无障碍设备的帮助。在我国,有1,700万视障者、2,300万听障者、7,000万读写障碍者和1.5亿65周岁以上的老年人,他们被统称为“障碍群体”。为了让障碍群体更好地和社会互融,享受到信息化时代公民的权利和便利,中国多家企业组织成立信息无障碍产品联盟,促使更多障碍群体能够正常使用现代电子设备。一直以来,华为在信息无障碍方面持续投入,这也是华为可持续发展工作的重要部分。从视力障碍到听力障碍,甚至肢体障碍和认知障碍,华为通过打造更多的无障碍功能服务用户,让他们拥有更多自信和自由,从而更加从容地享受智能设备带来的便捷生活。科技体验可以突破障碍09华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)打造完整的信息无障碍体验,科技不应让任何一个人掉队10华为的AI字幕功能可以为听障用户以“看到”的方式相互沟通,它可以将语音转文字,也可以将输入的文字转为语音,让“听”变得更简单。当用户看视频直播等无字幕的视频时,无论是有听力障碍的人或者因为环境因素无法听清的普通人,只需将AI字幕的声音源设为媒体声音,就可以出现带字幕的视频画面了。在帮助视障用户“看见”更多上,华为智慧视觉功能也可以帮上大忙。一方面通过拍照的方式可以识别出物体上的文字并播报出来,也可以识别出眼前的物体是什么。华为开发的适合年长用户阅读的送给爸妈的手机使用指南,目前已更新到第十版,并在2022年新开发了爸妈用机指南系列视频。在充分考虑老年人的阅读习惯和用机需求的基础上,用手绘插画形式的手册,搭配功能操作的配音解说视频,介绍年长用户常用到以及适合他们使用的功能。如“共享屏幕”、“涂鸦标注”功能,老年人使用手机出现问题或困惑时,可分享手机屏幕,家人可远程帮忙。行动不便的用户可以利用到普通人经常使用的华为隔空手势与智慧助手小艺,远程操控电子产品,比如在家庭场景内,一句话就可以打开空调、调节灯光;通过手势即可操控手机等等。除了上线无障碍专席热线,华为还在全国75家服务门店部署了无障碍专职顾问,无论是产品使用问题或是维修,我们都会提供全程服务。2021年,我们发布了HarmonyOS 2,实现了原有的信息无障碍辅助功能在搭载了该系统设备上的正常运行,保障和提升了障碍群体的体验。2022年7月,华为正式发布了HarmonyOS 3操作系统,系统的图像识别、出行辅助、拍照辅助等功能让障碍群体的日常工作和生活更加得心应手,更加便捷。HarmonyOS 3在行业内首创障碍物识别功能,可以帮助视障人群在一定程度上解决出行问题手机可以通过语音播报并震动,提醒用户物体名称和障碍物距离。对于听障人士,AI字幕可以用于语音文字实时互转,帮助听障用户更好地与人交流。而针对老年人等中轻度听障人士,华为TWS耳机可以根据用户听力进行评估,分析不同频段用户的听力情况,并开启人声增强,补足用户缺失的频段。发布HarmonyOS 3,无障碍体验的再一次升级11华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)12“看见”更多风景他是视障旅行者曹晟康,曾经是视障帆船运动员,也登顶过“非洲之王”乞力马扎罗山。一根盲杖、一个背包、一副墨镜,走遍了世界5大洲的38个国家,被媒体称为“当代徐霞客”。“每个人都是微笑的光,把它凝聚起来,就是强大的光,照亮别人也照亮自己。”曹晟康提到,虽然他已看不见世界,但世界可以看见他。爬上山顶的时候,他会闻一闻山顶的花香,通过华为手机拍照提示记录风景,分享给朋友与家人。华为手机和智能眼镜的配合也让他非常惊喜,“屏幕朗读的时候,真的只有我知道了,很好地保护了我的隐私,也不会再打扰到别人,有些简单的操作也可以让智能眼镜完成,科技带给我们的可不仅是便利。”曹晟康介绍到。科技的魅力在于让所有人受益,不应只考虑多数人的需求,还要照顾到少数障碍群体的便利。从诞生起,HarmonyOS就将“无障碍”铭记于心。一方面,HarmonyOS具有无障碍朗读标签、无障碍焦点、无障碍手势等功能,确保残障人士的使用体验;另一方面,HarmonyOS还保留了无障碍服务框架和相关接口,便于第三方开发者开发出更多的无障碍特性,造福广大残障人群和普通人的障碍场景(如:因病卧床、年老眼花等)。信息无障碍,创造更多可能(视障用户曹晟康通过华为手机无障碍功能拍照)让听障人士“看见”声音对于患有听力障碍的90后何礼来说,从19岁开始便热衷于拳击,梦想是成为一名拳王。为了追逐梦想,白天每天练拳至少4小时,训练时也会打开华为手表的拳击模式,辅助自己进行训练。生活中,何礼还是一名外送员,因为身患听力障碍的缘故,他需要使用科技产品进行辅助。打开华为手机的AI字幕功能,对方说的话便可以清晰地显示在屏幕上,看直播也变得简单明了了。事实上,华为手机AI字幕还支持通话中语音转文字。通话时,可以将对方的语音实时转写为文字,自动出现在手机屏幕上,通话内容一目了然,让听障人士“看见”声音。回应时还可以在本机上文字回复,对方会听到语音播报的声音,听障人士也能自如地打电话。(听障用户何礼通过AI字幕交流)13华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)用耳朵找回失去的音符蔡琼卉是一名视障钢琴调律师。“一开始我的工作受到很多人的质疑,一个看不见的人,要对8,800到10,000多个零件组装的钢琴了如指掌,并且顺利的调音、维修,是不可能做到的事情。”在蔡琼卉的坚持和宣传下,陆续有一部分人开始找她尝试,最终也得到了客户们的肯定。对于蔡琼卉来说,出门不太方便,她经常会带着自己的导盲犬去客户家进行钢琴调律。与许多视障群体一样,她在使用华为手机的读屏功能时会将语速提高到3-5倍。不仅如此,华为的语音助手也对蔡琼卉的生活有很大帮助,利用这个功能,能够让手机替自己完成很多指令,像问天气、找附近饭店、打电话、发微信等等。日常听音乐也是蔡琼卉的习惯,通过华为手机“一碰连”的特性,即可实现华为手机与华为音箱之间的快速连接,去除繁杂的连接方式,简单成为她选择使用智能设备的标准之一。(华为手机的无障碍功能给蔡琼卉的生活带来很多帮助)14(参观者在体验华为手机的无障碍功能)无障碍体验空间,让更多的人体验到信息无障碍工作的价值2021年10月,在华为开发者大会(HDC)上,我们搭建了信息无障碍体验空间,设置了4个体验环节:视线模糊如何分辨物品、漆黑的客厅里如何快速找到电灯开关、无遥控器操控电视、听觉障碍如何观看直播,让参观者可以切身体验听障、视障、肢体残疾人群的日常生活,给大家的留下了深刻的印象,充分认识到信息无障碍工作的重要性和价值。为了让更多的人,感受到科技的温暖,华为这些年来持续投入大量精力,解决无障碍人士的需求。以AI字幕为例,可以将语音转化为文字,同时也可以将文字转化为语音。只要将AI字幕的声音源设为“媒体声音”,即使将声音关闭,也能将带有语音的视频以字幕的方式展示出来,无论直播还是无字幕视频都支持该功能。因此这一功能适应于所有人,特别是我们在看无字幕英文视频时,它不仅支持英文字幕,同时支持直接翻译。15华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)16随着互联网及信息技术的发展,老年人一方面有机会享受更高效、更便捷的智能产品和服务;另一方面,数字时代的银发一族在衣食住行方面遭遇的种种不便屡见报端,如:健康码、支付码、网约车等新兴事物让缺乏数字技能的老年人举步维艰、无所适从。同时,由于年长人群视觉、听觉、触觉感知能力逐渐下降等生理现象,年长人群对字体、操作灵敏度、操作界面简洁程度均有特殊诉求,会一定程度觉得当前手机“不好用”。智能设备及应用的适老化适配,会极大提升年长人群使用便利度,助力年长人群更好的融入数字生活。为了不让老年人在数字世界中掉队,我们从优化改进产品特性,到用智慧化手段开启年长人群的智慧化生活等方面持续做出最大的努力。更重要的是我们希望全社会每个人参与到关注年长人群的数字化需求和体验,帮助他们度过数字困境。让科技使用不再受年龄限制长辈关怀华为从2012年开始就开发更适合老人的用机模式提高老年人的用机体验,近年来持续打磨,将界面进行了革新和优化。2020年的EMUI 11.0,着重对桌面图标间距字体调整,并对系统字重进行优化,让老人看的更清楚。同时还增加了一些年长人群关爱特性,例如相机界面简化、老人高频功能显性化。2021年华为HarmonyOS 2正式发布,我们基于移动终端适老化技术要求、移动应用适老化技术要求和测试方法完成了基础体验适老化升级优化,从视觉清晰度上进行提升,看屏幕不再“费劲”,从视觉舒适度上提升,缓解视疲劳。同时让年长人群听的清,系统默认大音量,老人通话不再用“吼”。2022年4月,华为在HarmonyOS 2上推出“长辈关怀”模式,针对老年用户视力下降、听力下降、触控精准度下降等问题,提供了简单快捷的体验,功能受到消费者广泛好评。2022年10月,在HarmonyOS 3上做了进一步优化,快速迭代推出了“长辈关怀”2.0版本,新版本进一步从听觉、视觉、触摸、安全等方面更好地辅助老年人使用数字技术。我们通过识别年长人群高频生活场景,基于安全、健康、出行、社交等场景开发了智能设备使用知识,涵盖了手机、穿戴设备、智能家居设备等智能设备和应用的使用,通过多种方式教年长用户使用智能设备。仅2022年上半年,华为开设的适老化课程就达到了19,500多场。过去一年中,华为通过开展如下活动,提高老年群体的数字技能:将放大显示由原先的特大三档优化成了七档,新增标准、大、超大、特大四个档位,适配更多用户需求。为了让长辈更方便地使用各个应用的关怀模式,长辈关怀新增关怀模式,在开启时能与适配过的三方厂商联动,自动将三方应用调整至关怀模式,更方便,更快捷。长辈关怀新增增强防护开关联动功能,联动后,未经华为应用市场安全检测的应用不允许安装,并自动禁止风险病毒应用运行,保护手机不被恶意软件骚扰。在长辈关怀功能页面新增了长辈关怀特性介绍以及用机指导,帮助长辈更好地使用智能设备。17华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)18(华为学堂讲师走进社区,开展带你走进数字生活系列课程)(华为学堂走进社区,为老年人开展培训)开发纸质版手绘手册送给爸妈的手机使用指南,场景化的描绘方式,让年长用户更能理解具体场景下可以使用什么功能,比如:手机字体太小时,可以设置字体大小与粗细以及图标大小调节,放大手机上的文字和应用图标,让手机看起来更清晰省力;还有华为手机的纯净模式,能够帮老人阻拦风险应用安装,为老人提供更安全的手机使用环境。目前手册已经更新到第十版,用户可在全国1,900余家华为客户服务中心免费领取。开发带你走进数字生活系列用机知识课程8门,涵盖手机基础操作、安全用机、看护健康、智慧出行、社交娱乐等场景,用户可在全国5,000多家体验店预约和学习该课程,或随时到店咨询手机使用问题。仅2021年重阳节期间,该课程排课就超过3,000场。全国各门店充分发挥主观能动性,与当地社区、街道办、老年活动中心、养老院、福利中心、小区物业合作,开展“华为学堂进社区”活动,老人可以更加方便地就近学习,解决手机使用问题。吉林终端体验店的讲师张义民,2021年利用休息时间,走进“延吉市新兴街道民安社区”开展课程多达14场,全国有诸多张义民这样的华为讲师,活跃在各个基层组织,帮助老人更好地享受智能设备带来的生活便捷和愉悦。无障碍的工作需要全社会的共同关注和参与,只有更多的人关注并积极参与,才能更快地解决信息无障碍的问题。华为通过将技术势能释放到生态平台的方式,联合开发者打造更多辅助应用。同时我们需要深入广大障碍群体了解障碍人士的真实需求,让用户参与到产品的验证中来。为了“沉浸式”地了解障碍人士的需求,华为无障碍团队采用“专家测试和用户亲测”的方式来获得专家和使用者的直接反馈。通过华为自己招募的视障工程师、外部行业协会的专业视障工程师以及广大视障花粉和beta用户,定期及按需安排参与到无障碍开发的全流程,如5*8小时体验测试、商用前beta测试、需求研讨和调研以及内部吐槽会等多方面收集需求,确保无障碍从需求到落地的各个环节,都能够以视障用户的需求和体验为中心。华为广泛参与行业的信息无障碍活动及标准的制定,积极发起倡议,呼吁更多的人参与到对视障、听障、年长人群等的关注工作中来,再大的困难,有了全社会的共同帮助就不再是困难。携手同行打造无障碍标准19华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)20华为联合W3C、阿里等厂商举办W3C TPAC中国无障碍workshop,向业界传递华为KEP、KEI测试设计理念,指导标准从功能的可用性到功能的易用性的关键提升。2022年9月2022年6月参与国标智能移动终端儿童保护通用规范的撰写,当前标准发布征集意见稿。2022年3月参与制定电信终端产业协会(TAF)团体标准移动终端适老化技术要求和移动终端适老化测试方法。2021年6月华为正式上线无障碍热线和门店无障碍服务。2021年5月华为应用市场正式上线“无障碍专区”。TADC信息无障碍论坛,华为UCD中心携手深圳市信息无障碍研究会发布了中国听障用户数字产品体验调研报告。2021年2月内部标准终端手机及平板视觉无障碍测试规范发布。2022年2月参与中国电子工业标准化技术协会制定的团体标准移动智能终端信息无障碍通用规范。2021年8月参与中国数字包容用户调研报告的编写和发布。2021年11月加入信息无障碍产品联盟,与联盟其他相关单位开展更多的信息无障碍行业交流,联手共同关注并推进产品信息无障碍化,担起信息无障碍发展使命。2020年9月10,000教育与健康科技,赋予你改变的力量截至2022年6月,华为教育中心已上架课程章节数超59万,其中免费课程章节数占比36%截至2022年8月,鸿蒙开发者大赛平台产生近10,000个创新成果590,000节500,000人2,300,000 个Developer Day已举办100多场,覆盖全球40多个国家和区域,80多个城市。线下参与人数4万多,线上观看人数超过50万截至2022年8月,华为开发者学堂累计学习人次超过230万2022年9月,华为终端正式获得了ISO13485体系认证HUAWEI Research持续发展创新科技技术,目前已有80多个合作伙伴,700多万位用户参与相关研究7,000,000认证ISO1348521华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)人次用户联合国2030可持续发展目标的第4项-“确保包容和公平的优质教育,让全民终身享有学习机会”。这一重要议程的通过,不仅将教育质量首次纳入了全世界教育系统的优先事项,更是明确了教育公平对全球人类福祉与可持续发展的重要意义。据联合国相关数据统计:世界上有五分之一的适龄儿童没有机会入学;即使在欧洲,仍有43%的欧盟公民缺乏基本数字素养与技能。贫困、性别、种族等是导致全球教育不平等的主要因素,而新冠肺炎的全球大流行,引发教育预算消减和经济衰退,进一步加剧了教育不平等现象,人类追求优质公平教育的可持续发展目标正面临巨大挑战。甚至在发达国家,不平等的鸿沟也在扩大。据伦敦大学学院的统计,至少五分之一的公立学校学生没有用于上网课的电脑等设备。在软件上,71%的公立学校学生没有网课,或每天只有一门网课。教育与健康是华为终端的可持续发展四大战略方向之一。华为致力于整合在线教育资源,打造一体化的在线学习环境,让内容直接触达有需要的人群,教与学可以不受时间、空间条件的限制,知识获取渠道灵活与多样化,让优质教育资源触手可得。教育:激发想象和创造让教育触手可得23华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)打造智慧教育平台,提供丰富的教育内容资源华为教育中心连接家长与合作伙伴,通过软硬结合的技术创新,打造一个内容多元、工具丰富、服务高效的学习平台,为用户带来全场景智慧学习体验。华为教育中心与国内优质教育合作伙伴合作,挑选并整合各方的优质教育内容资源,包括学龄前阶段启蒙故事、知识启蒙、互动绘本、儿童歌谣、国学诗词、卡通动画等丰富内容,学龄阶段编程、美术、音乐等多样化素质拓展资源和多方出版机构的体系化学习资源,成人阶段的语言提升、职业技能、兴趣爱好、互联网与通信等多领域学习内容,满足各年龄段用户的学习需求。重构学习工具,守护孩子健康成长华为教育中心针对不同年龄段的孩子,分别打造宝宝乐园和学习桌面两种专属模式,提供家长辅助功能,帮助家长为孩子营造纯净的学习环境,让孩子学习更专注、成长更健康。24面向学龄前孩子,划分语言、艺术、社会、健康、科学五大内容板块,配合动画特效的界面设计,让孩子在趣味性的引导中多元发展。宝宝乐园面向学龄阶段孩子,界面设计简洁,清晰划分美术、编程、音乐等素质拓展内容板块,方便孩子快速查阅所需学习资源。学习桌面通过家长辅助功能,家长手机可以绑定孩子设备,并远程设置孩子设备的可用时长和可用应用,培养孩子时间观念,并让孩子在自主学习中避免无关应用的打扰;还可以针对华为浏览器、华为应用市场、华为视频、华为音乐、华为阅读、华为教育中心设置可访问内容,提供适合孩子年龄的相应内容和服务。此外,家长还可以通过独立密码的设置,避免孩子在自主学习过程中退出华为教育中心,使孩子设备成为一个独立的学习空间,让孩子学习更专注。家长辅助目前华为教育中心已实现在手机、平板、智慧屏和儿童手表的多端同步学习体验。未来,华为教育中心还将继续协同多端,不断通过技术创新和内容创新,为广大学习用户群体带来全场景智慧教育体验。25华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)陪伴守护孩子的每一天智慧学习,快乐成长26随着现在越来越多的孩子使用手机或平板来进行学习,一方面让自主学习更加便利,另一方面又引发了家长对于孩子使用这些设备学习时沉迷于娱乐内容的担忧。因此在2020年,华为教育中心首次打造了沉浸式学习桌面,不仅给孩子提供了对应的学习内容,还匹配了家长辅助功能,通过护眼设置、时间管理、应用管理、密码设置的功能,帮助家长管理孩子的学习时间和可使用的应用,减少干扰,给孩子一个专注的学习环境。2022年初,华为教育中心在之前学习桌面的基础上进行了优化和升级,由一个桌面演变成了面向不同成长阶段的两个专属学习空间宝宝乐园和学习桌面。宝宝乐园的界面以星球航行为主题,采用星空的背景以及行星页面元素对故事绘本、益智动画、儿歌童谣等内容进行类别划分和呈现,让宝宝在星球航行中学习成长。趣味性场景设计,生动的背景音效,让宝宝在使用过程中更具场景感,在玩中学习,游戏中成长。学习桌面的界面则较之前版本优化得更加简洁和清晰,新增了编程、美术、音乐等素质拓展内容模块,以及个性化精准学、课程表、汉语词典、英语词典等学习工具服务,帮助孩子在自主学习时能更精准、更有效、更便捷地进行自我提升。与此同时,配套的家长辅助功能也同步做了升级,在原有功能的基础上新增了远程管控设置选项,即使不在孩子身边,也能便捷管理孩子的设备使用,了解孩子的学习情况,守护孩子的学习成长。个人能力的发挥需要有合适的平台支持,华为希望能够成为技术人员的“赋能者”,为此我们成立了华为开发者联盟,以开放、创新为目标,共建开放共赢的创新生态。华为开发者联盟依托终端渠道优势、全球化平台服务及产业链资源,在开发、测试、推广、变现等环节,全方位助力开发者打造基于终端的全场景创新体验。截至目前,华为开发者联盟已实现覆盖全球170多个国家和地区的平台部署,通过8大区域中心及15个数据中心切实保障开发者开展运营。让能力得到支持HDD已举办100多场,覆盖全球40多个国家和区域,80多个城市。线下参与人数4万多,线上观看人数超过5,000万。截至2022年8月,上线了16项赛事,覆盖了170多个国家和地区,报名人次4万多,产生了超过1万多个创新成果。截至2022年8月,社区开发者累计参与人数超102万,与开发者互动交流39万余次,沉淀开发者常见问题解决案例2.6万多。耀星计划已累计激励超过10,000多移动创新服务,含全球垂域行业伙伴1,000多。1001,000390,00040,000广大开发者之间深度交流的平台,通过主题讨论、热门技术解读、行业大咖案例分享等环节,将最新行业活动、趋势、创新实践带给开发者。鼓励开发者基于华为前沿开放能力及服务开发创新应用/产品的滚动式系列热点竞赛平台。该赛事平台为开发者提供了丰富的推广渠道、奖金以及全球化平台服务资源等,助力开发者加速实现业务的全球化发展。该计划基于10亿美元激励资源,持续面向全球激励开发者创新,与开发者携手共筑全场景智慧化数字服务生态。通过耀星创新激励、耀星领航计划、耀星火花计划等,提供覆盖应用开发全生命周期、面向开发创新、用户增长、商业推广、数字营销等多维度的激励和扶持。帮助开发者探索开发实践、交流心得经验、获悉业界动态、解答服务疑惑。开发者可以在此结识业内技术大牛,参与趣味活动。线下沙龙HUAWEI Developer Day线上竞赛鸿蒙开发者大赛平台社区运营开发者互动生态扶持10亿耀星计划27华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)“耀星计划”旨在围绕鸿蒙数字服务创新、鸿蒙生态共建、开放能力接入、应用出海等领域,提供覆盖应用开发全生命周期、面向开发创新、用户增长、商业推广、数字营销等多维度的激励和扶持。该计划基于10亿美元激励资源,持续面向全球激励开发者创新,与开发者携手共筑全场景智慧化数字服务生态。10亿美元耀星计划全面激励扶持全球开发者面向华为教育中心合作伙伴开展的专项激励计划,通过给予华为应用市场耀星流量券的方式,激励深度参与华为终端云服务生态共建的伙伴,激励与华为教育中心内容生态共建,以及长期坚定合作,提供海量或高质量内容的伙伴。耀星火花计划支持更多中国互联网创新伙伴抓住出海新机遇走向全球,寻找发展新增长,及海外本地应用发展。2022年5月,“耀星领航计划”再次升级,1亿海外终端全域流量和1亿国内耀星资源扶持,国内和海外联动,助力开发者更加高效地实现出海梦想。耀星领航计划华为耀星计划已累计激励超过10,000移动创新服务,含全球垂域行业伙伴1,000多。28共栖,在游戏中探索人与鸟类的共处之道当鸟类的生存面临威胁,多样性遭到破坏时,身为开发者,如何用技术为鸟类保护贡献一份力量?苏州大学软件工程系的学生朱晨清和她的团队用这款名为“共栖”的App给出了他们的答案。一群学生开发者,想用代码守护人类的朋友朱晨清从小对动物,尤其是鸟类有着浓厚兴趣,长大后,爱上徒步的她热衷于去山野树林间聆听鸟叫虫鸣,用镜头捕捉自然风光。在一次次与大自然的亲密接触中,她对人与环境的关系也有了更多的思考,在看到一起自然保护区内鸟类受伤的新闻报道后,她和几个同样对鸟类感兴趣的同学一拍即合,决定做一款益智游戏,以寓教于乐的形式普及鸟类知识。“大家早就有做游戏的想法了,但是一直没有好的创意,就这样正好撞到一起了。”朱晨清解释道。游戏起名“共栖”,取“人与鸟类共同生活”之意。在“共栖”中,用户的角色设定是一名护鸟员,需要通过巡山观鸟、宣传、汇报、参观等活动提升声望值、繁荣度等属性。在此过程中,用户将学习鸟类知识,并可以根据自己的理解制定环境修复策略,从而感受人类活动对鸟类生存环境的影响。家鹅的祖先是哪种动物?一只猫头鹰一年可捕食多少老鼠?“松鹤延年”中的鹤是指哪种鹤?这些问题,你都可以在“共栖”中找到答案。华为校园开发者计划,让想象力不再受限第一次独立开发一款完整的应用,对于这个大学生团队来说显然是一个不小的挑战。因为开发平台较为小众,在与HMS能力的结合上,朱晨清和团队碰到的不少问题在网上并没有现成的答案,幸而在前行的道路上,他们并不孤单。得益于华为的“校园开发者计划”,团队能够和HMS生态中其他校园开发者交流技术、分享经验,把从线上线下的技术沙龙和精品课程中接触到的最新技术和解决方案应用到开发中。对于这个略显稚嫩的学生作品,华为的技术专家们也倾注了无限耐心和支持,为朱晨清的团队积极提供指导,帮助其高效接入华为终端开放能力及服务。“共栖”最终成功融入了多项HMS能力,实现了诸如基于用户地理位置触发不同场景等功能。历时半年,团队完成了“共栖”的第一个版本。不过,因为时间紧任务重,团队最初的很多想法都没来得及实现,这是也朱晨清最为遗憾的地方,所以在“共栖”上线华为应用商店的同时,团队已经在着手进行下一版本的开发,她希望在已有的基础上嵌入更多华为HMS能力,并加入AR等时下流行的技术,提升游戏的沉浸感,甚至用计算机视觉技术实现鸟类识别。“即使遇到技术难题,也不必担心,华为的专家会耐心、及时地为我们提供帮助,我们的想象力不再被限制。”对于后续版本的开发工作,朱晨清和团队显得信心十足。29华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)鸿蒙开发者大赛设立Apps UP全球应用创新赛道、全球校园AI算法精英赛道等。2022年6月24日成功举办全球发布会,正式宣布Apps UP全球应用创新赛道、全球校园AI算法精英赛道启动报名,鼓励全球开发者开拓创新,持续探索全场景智慧体验。Apps UP全球应用创新赛道自2020年以来已连续举办3届,吸引了全球近万名开发者提交近万款创新应用,逐渐成为全球开发者实现梦想的沃土,本赛道以“Together We Innovate”为主题,延续以往两届高额奖金激励,与开发者一起体验创新,创造更多社会价值。全球校园AI算法精英赛道同步开启,以“广聚全球校园精英,挑战AI算法极限”为目标,邀请全球校园算法达人共同挑战数字时代前沿命题。从2019年至2022年已经连续举办4届,覆盖45个国家和地区,和全球500多所高校。全球校园AI算法精英赛道致力于把这项赛事打造成为全球AI领域的顶级校园赛事,汇聚全世界的学者和校园算法精英一起探索未来,解决数字世界创新的诸多难题和挑战,为产业发展,为AI领域关键问题的突破做出贡献。鸿蒙开发者大赛,与开发者一同探索数智未来HUAWEI AppGallery Connect作为移动应用一站式服务开放平台,为开发者提供涵盖应用“创意、开发、分发、运营、分析”的全生命周期服务,旨在帮助开发者提升开发和运营效率,实现用户及收入规模增长,助力商业成功。同时,HUAWEI AppGallery Connect作为HarmonyOS应用和原子化服务的上架平台,丰富的服务大大提升了HarmonyOS应用和原子化服务的分发、运营效率。截至2022年8月31日,HUAWEI AppGallery Connect面向中国大陆开发者累计开放服务123项,面向海外开发者开放86项,在全球170多个国家及区域的开发者提供与上亿用户沟通的桥梁。HUAWEI AppGallery Connect30HUAWEI Developer Groups(HDG)是华为开发者社区全球项目,是面向技术领域的公益性开发者社区,为开发者提供深度技术交流的平台。截至目前全球已发展至68个城市站,138名组织者,累计开展120多场活动,涉及HarmonyOS、AppGallery Connect、HarmonyOS Connect、HMS Core、应用分发、服务分发、内容分发、推广与付费广告等多种业务布道。HUAWEI Developer Experts(HDE)是经华为认证的熟悉一种或多种华为开放能力,并对赋能全球开发者有突出贡献的个人,旨在帮助全球开发者成长,构建全球开发者生态。截至目前,HDE华为布道师全球已累计59位。HUAWEI Student Developers(HSD)是由华为针对校园开发者所设立,致力于帮助校园开发者探索前沿技术、提升实践技能,获得更多发展机会及组织经验,发校园创新力量。截至2022年8月底,HSD华为校园开发者计划已覆盖全球400多所高校,全球校园大使300多位,已举办300多场校园活动。HSD通过以技术沙龙、课程培训、代码实战、校园赛事等全面赋能和激励校园开发者创新。HUAWEI Women Developers(HWD)是华为面向女性开发者设立的全球项目,旨在为女性开发者赋能,通过全方位资源支持,帮助女性开发者在职业和技术发展上获得更大提升空间,并为其打造学习、交流和展示自我的平台。全链路联接开发者,激励创新,生态共赢31华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)华为开发者学堂华为开发者学堂作为一站式学习平台,聚合丰富的HarmonyOS、HMS Core和行业技术课程,有慕课、微课、训练营等多种形式,入门、基础、进阶多维度内容设置,面向开发者提供学、练、考、证一站式服务,满足开发者不同阶段的学习诉求,全方位赋能开发者,助力开发者生态发展。截至目前,学堂上线课程1,700多门,累计学习人次超230万。学 练 考 证 获得结课证书人数超过21,000华为开发者认证HMS、HarmonyOS等方向学习人数累计超过230万HMS/HarmonyOS课程1,700多门合作讲师130多名华为开发者联盟生态市场作为承载华为生态特色软硬件产品及服务的交易平台,涵盖应用开发、营销运营、智能硬件、专家服务、通用软件等热门产品专区,围绕开发者在应用开发、上架、运营等过程中的需求,一站式连接软硬件服务商及开发者,生态市场通过对产业链资源的整合,有效促进更多开发者及企业实现业务高效发展。华为开发者联盟生态市场32全球数字化进程加快的背景下,在政策推动、技术迭代、市场演变,疫情常态化等多重因素的共同作用下,运动、医疗产业正在以前所未有的姿态拥抱数字技术,通过健康数据的监测来实现人体的数字化、可视化,实现人体更主动的健康管理,但在数字健康领域持续深化探索的过程中,这些诉求仍面临诸多困难,而长期性、随时性、便携性、可移动化的穿戴设备可为人体数字化的实现提供技术和硬件支撑,这也将是穿戴技术继续发力的方向。华为运动健康业务,始终坚持以消费者为中心,将华为持续创新的能力与消费者对健康生活的追求相结合,把数字健康带给每个人、每个家庭、每个行业。健康:科技创新助力主动健康打造领先的软硬件、服务竞争力,为消费者提供创新的健康管理体验33华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)坚持基础研究投入,确保数据监测精准度,是华为运动健康研发团队的业务初衷。HUAWEI TruSeen自研生命体征监测技术历时七年,融合华为运动健康科学实验室和华为全球研究所的创新技术与研发实力,七年五代实现了精准、便捷、快速的健康数据检测,为消费者带来越来越丰富的运动健康体验。2016年,TruSeen1.0技术支持静态心率监测;2017年TruSeen2.0实现6种类型的动态心率监测,并且支持科学睡眠和压力测试,更多维地监测健康数据。2018年,华为开创了智能手表超长续航先河,突破性的解决了智能手表续航问题,TruSeen3.0实现了24小时实时心率监测;2019年,TruSeen3.5突破血氧、游泳心率及登高缺氧提醒。2020年TruSeen4.0技术实现了医疗级心电图检测能力的突破,同时带来了周期性连续血氧监测功能。到2021年TruSeen5.0 ,动态心率准确性大幅提升,新增高原血氧监测能力,并实现了医疗级的血压检测能力。算法能力的不断提升,也得益于HUAWEI TruSeen心率技术在硬件方面能力的不断突破。在心率模组上,环形光路设计从4通道升级到8通道,内置传感器设计由分散到内聚,测量设备的工艺品质、抗干扰能力得到大幅提升。在外观设计上,手表背部设计由平面演进为弧面蓝宝石玻璃表底,提升了心率监测信号质量的同时,让消费者佩戴更舒适贴合。随着软硬件技术的不断优化,华为智能穿戴产品在医疗健康领域也有更多突破性的技术。华为WATCH GT 2 Pro ECG款、华为WATCH D腕部心电血压记录仪、华为心电分析提示软件都获得药品监督管理局二类医疗器械注册证,可以对房颤、早搏、血压等心血管健康问题进行前期筛查。心电分析提示软件已经应用在智能穿戴产品上,并与权威医疗机构合作,由专业医师为用户提供专业心电解读报告和保养建议,为用户提供更完整的健康服务体验。七年五代,持续突破TruSeen体征监测能力342021年,HUAWEI WATCH D腕部心电血压记录仪通过药品监督管理局二类医疗器械注册证。华为运动健康算法研究团队坚持不懈努力,基于7年技术积淀和80多相关专利,超过40万条血压数据,实现了将传统的示波法血压测量技术小型化至电子消费品的重大突破。首创业界Hybrid血压测量技术,让实时监测血压成为现实。血压在生理状态下呈现较为明显的昼夜节律,即睡眠时段血压较白天清醒时段明显下降,在清晨时段从睡眠至觉醒,血压呈明显上升趋势。生活习惯变化,加班劳累,睡眠质量差等均会导致昼夜节律发生变化。精神状态、环境、饮食等多方面因素都会引起血压变化。部分患者在医院测量血压时因情绪紧张导致血压升高,俗称白大褂高血压;也有部分患者反之,在诊室中测量血压正常,但居家监测时血压水平较高,称之为隐匿性高血压。隐匿性高血压患者的心血管病发作率高,因此需要持续监测血压水平。通过业界首创微泵与PPG的Hybrid血压测量技术,通过微泵加压,智能穿戴产品可实现单次精准血压测量,让随时随地的血压测量成为可能。除此之外,手表还可通过PPG技术实现连续无感的血压趋势监测,获得实时的血压变化趋势。划时代意义的血压手表,解决随时随地轻松测血压的用户痛点35华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)华为一直用创新科技保护用户隐私安全。我们一直坚信隐私是消费者的基本权利,并致力于用创新科技保护你的隐私安全,未经你的允许、任何人无法访问你的数据,“你的信息,由你全权掌握”。华为运动健康业务制定了严格的隐私安全原则,基于隐私和安全能力向生态伙伴开放合作,包括在采集、授权、传输、存储上遵循隐私安全原则,让消费者放心。创新科技保护用户隐私安全2021年全新推出的华为运动健康App“尊享守护服务”,是在主动健康管理的一次创新探索,更为主动健康管理带来了全新体验。“尊享守护服务”是华为运动健康联合平安健康,为华为智能穿戴用户提供线上专业健康服务,包含私家医生服务、三甲专科问诊、专家挂号协助服务(就医绿色通道)、活力人生会员权益四大守护服务。通过华为运动健康App,无须出门就能享受三甲专科医生的服务,医生会一对一沟通病情,解答问题,并提供方案。同时还为用户提供多方位的健康管理服务,通过身体的健康数据,深度定制个性化的血压健康管理计划,从运动、饮食、睡眠、体重等多个维度改善用户的血压健康。此外,通过华为运动健康App里的家庭空间,还能将你与父母的健康连在一起。打开华为运动健康App,在父母授权同意的情况下,进入“健康”-家庭空间,你可以随时知晓父母亲人最近是否睡得好、锻炼情况、心率、血压等数据。不论空间远近,只要在家庭空间内互相设置关注亲友,就能随时了解他(她)的运动与健康数据,如果数据有异常,也会及时收到推送提醒。还可主动设置任务提醒和健康督促,守护全家人的健康。健康不仅包括身体健康,还有心理健康以及良好的生活方式。华为运动健康协同中华预防医学会上线“健康三叶草”功能,从运动,睡眠,情绪管理三个维度,牵引消费者每日完成健康打卡,如每日喝水、规律起床、呼吸训练、早睡、步行、中高强度训练、每日微笑等任务打卡,将健康习惯养成可视化,点亮健康三叶草,让健康的每一次变好都抬腕可见。丰富、专业的健康服务,尽在华为运动健康App36研究生态合作伙伴医院高校学会/协会研究所随着健康中国2030战略的推进,健康发展模式从“以治病为中心”向“以预防为中心”转变,随着数字科技的发展,数字健康也中逐渐融入更多人的日常生活,通过更加自主性、实时性、交互性的健康服务,帮助人们更加主动地管理健康,建立更健康的生活方式,享受更美好的生活。2018年,华为推出HUAWEI Research创新研究平台,在保护消费者隐私的前提上,帮助合作伙伴高效开展创新研究活动。通过开放研究App框架、华为智能终端多种传感器能力,研究人员能够轻松招募数量众多的参与者、获取高价值的真实世界研究数据;通过开放大数据AI分析能力,研究人员能够显著提升研究效率,快速孵化创新应用和解决方案。HUAWEI Research联合301医院、中国医疗保健国际交流促进会、华中科技大学同济医学院附属同济医院、树兰医疗感染科医生集团、四川大学华西医院等80多家研究机构开展主动健康研究,广泛覆盖心血管、睡眠、呼吸、肝脏等健康领域,助力广大用户拥有更健康的生活。HUAWEI Research持续发展创新科技技术,目前已有80多个合作伙伴,800多万研究用户,随着越来越多研究机构的加入,让数字健康研究走进真实世界,也正在一步步实现。同时,HUAWEI Research希望携手行业伙伴,加速产、学、研、医融合的科研与创新,在运动、循环、呼吸、神经、内分泌、消化系统等方面开展更多创新研究,提供全生命周期健康促进与慢病风险防治服务。HUAWEI Research聚焦大众健康,加速研究创新37华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)301医院基于HUAWEI Research创新研究平台构建心脏健康研究App,通过华为智能穿戴设备的高性能心率传感器,开辟大规模人群心律失常风险筛查和防治管理的新道路,有效解决房颤、早搏等心律失常易漏诊、就医确诊难等问题,并结合人工智能技术提前预测房颤发作风险,降低脑卒中等不良事件发生的概率。守护心脏健康301 医院-心脏健康研究基于HUAWEI Research创新研究平台发起,通过HUAWEI WATCH D腕部心电血压记录仪实现日常生活场景无感血压趋势检测、动态血压监测,帮助用户筛查高血压隐匿风险,助力血压健康管理。守护血压健康中国医疗保健国际交流促进会-血压健康研究基于HUAWEI Research创新研究平台发起,华为智能穿戴设备实时获取人体生理参数和咳嗽音,通过多模态融合模型智能筛查肺部感染风险,医护人员提醒高风险用户及时就诊,有效实现呼吸健康的居家主动管理。呵护呼吸健康301医院&华中科技大学同济医学院附属同济医院-呼吸健康研究呵护睡眠健康301医院-睡眠呼吸暂停研究301医院基于HUAWEI Research创新研究平台发起睡眠呼吸暂停研究,通过华为智能穿戴设备的高性能心率传感器和血氧传感器,实现睡眠呼吸暂停风险居家便捷筛查、个性化分层分级跟踪指导和定制化专属干预方案推荐等。关注血管健康中国医疗保健国际交流促进会-血管健康研究基于HUAWEI Research创新研究平台快速构建血管健康研究App,通过华为智能穿戴设备的高性能心率传感器和心电传感器,为用户提供动脉硬化风险筛查和专业健康指导建议,帮助人们实现居家、便捷的血管健康评估管理,了解自身血管健康状态,开启健康美好生活。关注高原健康四川大学华西医院-高原健康研究基于HUAWEI Research创新研究平台发起,通过华为智能穿戴设备的高性能心率传感器、血氧传感器和气压计,实现高原反应的风险评估与主动监测,帮助高原旅居用户进行健康管理。关爱肝脏健康树兰医疗感染科医生集团-肝脏脂肪研究基于HUAWEI Research创新研究平台,通过华为智能体脂秤,居家检测肝脏脂肪等级,提供专业健康指导建议,对脂肪肝进行早期预防和主动干预。38华为持续与行业伙伴合作,希望我们在医疗健康服务方面的创新能够惠及普罗大众,守护更多人、更多家庭的健康。为了更多人的健康而创新TrackAI助力眼科医生对视障儿童“早诊断,早治疗”由于婴幼儿尚没有掌握语言交流能力,所以儿科在临床上被戏称为“哑科”,而婴幼儿先天性眼疾更是“哑科中的难题”,先天性或渐进性低视力在非常小的孩子中可能被忽视,因为婴儿会习以为常,这给婴幼儿眼疾诊断增加了难度。而一个重要的事实是:如果能尽早发现他们的眼疾并及时治疗,很大一部分视障儿童可恢复正常视力。那么,我们如何判断婴幼儿的视力是否正常呢?使用现有的工具,只有经验丰富的眼科医生才能评估婴幼儿的视觉功能。针对儿童眼科“看病难、诊断难”的问题,西班牙Dive Medical联合华为开展了TrackAI项目,使用便捷的检测设备可快速识别患有视觉障碍的儿童。该设备运用儿童眼球跟踪技术捕捉眼球轨迹,通过华为AI分析视力健康情况。该项目运营3年以来,已有来自5个国家的4,700多名儿童接受了视觉检测。2022年TrackAI将项目扩展到欧洲、非洲和拉丁美洲的更多国家,如法国和南非,预计将帮助2,000多名儿童。与此同时,项目也将使用全新的华为P50手机和Matebook E平板电脑更新软件和设备,以提高这项技术的准确性。39华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)(视障儿童在接受TrackAI视觉检测)随着智能穿戴产品尤其是相关健康需求的增加,华为终端公司自2019年起就启动了医疗体系建设,并进行相关医疗产品的注册和认证,以确保穿戴医疗产品能够满足国内外医疗器械标准要求,确保产品的设计开发、生产制造、库房存储、销售、售后服务、不良事件监测和召回符合医疗器械质量管理体系要求。当前,华为已经基于欧盟医疗器械法规(MDR)、ISO13485标准、医疗器械生产质量管理规范(GMP)等法规和标准要求建立了医疗器械质量管理体系,并将体系的核心要求融入到公司的业务流程中,确保能够始终提供高质量的产品,保证产品的安全性和有效性。2022年9月,华为终端正式获得了ISO13485医疗器械质量管理体系证书。截至2022年9月,华为终端公司已经获得了4张中国药品监督管理局颁发的医疗器械注册证书,包括GT2 Pro ECG版腕部单导心电采集器、WATCH D腕部心电血压记录仪、GT3 Pro ECG版腕部单导心电采集器、心电分析提示软件。此外,腕部电子血压手表和ECG App(中文名称:心电分析提示软件)取得了欧盟的CE认证证书。除欧盟外,2022年起,华为还持续在海外国家和地区构建医疗销售体系,支撑相关产品的医疗注册和认证,为消费者提供高质量的产品。构建医疗器械质量管理体系,打造高质量穿戴产品40绿色环保科技,与自然共生通过电商包装的优化,2021年全年减少包材消耗400吨3.2亿8,000,000 吨400截至2022年11月,搭载HarmonyOS的华为设备超过3.2亿台,让多年前的产品仍然能够发挥最大使用价值从2020年至今,我们通过返厂进行主板、屏幕等部件维修,已经累计让超过800万台设备焕发新生华为产品包装使用100%可降解环保大豆油墨替代石油油墨2021年,说明书页数平均减少80%,意味着节省 1,226吨纸张的用量2015年至今,通过以旧换新,华为让近60万台终端设备找到了新主人吨1,226台600,000100A华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)台台我们相信,科技是应对环境挑战不可或缺的解决方案之一。数十年来,华为秉持着“让科技与自然共生”的环保理念,在攀登创新巅峰的旅程中,以科技创新保护环境,重点围绕“减少碳排放、加大可再生能源使用、促进循环经济”三个方面,为可持续发展贡献力量。华为消费者业务聚焦产品环保,通过技术创新,从产品的全生命周期视角进行闭环管理和循环生产,在我们为上亿消费者带来良好体验的同时将对环境的影响降到最低。减少碳排放:不断从管理和技术等层面,进行节能减排创新和实践,减少自身产品的碳足迹;努力联合上下游合作伙伴实现节能减排,全方位构建绿色供应链;利用创新ICT技术,助力千行百业减少碳排放,负责任地迈出减碳的每一步。加大可再生能源使用:通过光伏、AI等技术,提升可再生能源使用效率,共同向可再生能源转型,为智能世界提供绿色源动力。促进循环经济:从源头出发,优选环境友好型材料,减少原材料使用,提升产品耐用性、易拆解性,完善产品回收体系,以更少的资源代价,为人类谋取更多的福祉。运输使用回收设计生产43华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)我们从2016年起就对手机产品超出法规要求进行有害物质管理,从源头进行有害物质减量化设计,降低产品对环境影响。在符合中国、欧盟RoHS、欧盟REACH等国内外有害物质管理法规之外,我们还主动在产品上淘汰了行业中仍在使用的有害物质,如:溴系阻燃剂(BFRs)、氯系阻燃剂(CFRs)、聚氯乙烯(PVC)、邻苯二甲酸酯(PAEs)、三氧化二锑、铍及其化合物等六类物质,含有这些材料的电子废弃物在回收处置环节会释放诸如二噁英等对环境和人体造成伤害的物质。除了产品中的化学品管理,在供应链制造环节,我们也同样重视,在2020年增加了玻璃中砷的管控,避免LCD玻璃和玻璃后壳物料供应商在玻璃生产制造过程添加该物质造成环境污染和人体伤害。目前我们已经自建500平方米环保实验室,积极构建物质的环境健康测试分析能力,拥有覆盖色谱、光谱、质谱领域的专业设备,达到行业领先的环保测试分析能力,获得CNAS认证认可。积极选用高质量的环保再生材料,减少从矿产源头直接索取,是我们在环境保护和循环经济方面最重要的举措之一。由于电子产品的生产涉及到数十类物料,并不是每一类物料都能在目前的产业链内找到合适的高质量再生材料,因此需要我们和供应商一起努力,通过对目前再生材料产业链的深入了解,并且共同推进再生材料产业链的完善,从而能够找到高标准的再生材料应用到产品生产当中。华为目前各类产品中共计使用了包括纸张、塑料、金、铝、钴、锡等10余种可再生物料,并正在积极和材料供应商共同探索在产品中使用更多优质再生材料的可能性。塑料是电子产品材料当中最难回收再利用的材料,因此直接选择对环境影响程度最小的塑料,是材料选择过程的重要考虑点。2013年以来,生物基塑料已广泛运用于华为手机的生产制造,大大减少了传统石化塑料生产过程中对环境的污染与破坏。在我们选用的生物基塑料当中,超过30%的生物基塑料由蓖麻油提炼而来,相对传统塑料,减少62.6%的二氧化碳排放。生态友好塑料选用再生材料更安全的材料更绿色的设计,从源头进行环保考量环保材料应用44产品包装的环保设计也是华为产品可持续发展的重要组成部分。包装小型化和轻量化可以节省纸张等原材料,保护森林资源。而选择符合环保原则的包装材料,能够减少环境污染,促进生态环境可持续发展。在保证包装对产品充分保护的前提下,尽可能减少包装材料的使用,选择环保包装材料,提高包装材料回收和再利用率,是华为设计产品包装时一直遵循的原则。绿色环保的产品包装解决方案包装小型化,提高包装实装率使用更少的材料,进行轻量化设计,是产品绿色包装设计的核心之一。产品包装轻量化既可以节省消耗包装所用到的纸张等材料,也可以减轻重量,降低产品运输过程中的能源消耗和碳排放。华为从以下四个方面推动包装的小型化设计,提高实装率,减少包装重量。2021年1月至2022年8月,华为在包装小型化方面采取的措施在手机、穿戴产品、平板、PC、显示器等多个产品落地,华为全线产品实装率方面都取得了较大的进展,节省了包装材料。设计优化:结构堆叠设计优化,减少粘接结构,考虑产品和数据线开箱同步呈现。如华为手环7通过设计优化,实装率较华为手环6提高2.9%。标准优化:推动测试标准优化,与行业对齐,避免过度包装。如通过测试标准优化,华为MateView SE显示器较上一代产品实装率提高37.2%。内装物尺寸规格优化:如华为手表钢表带表节拆开作为配件,与其他表带归一化长度。如通过线缆来料规格小型化,华为数据线包装体积减少20%。内装物精简:去除耳机、适配器、数据线等inbox配件,减少配件层,缩小包装体积。60*145*20mm60*105*20mm(体积减少20%)线缆来料规格小型化46为了减少塑料垃圾,华为不断改进产品包装,减少包装材料中的塑料含量。比如我们应用了特殊的纸质材料来代替手机的包裹防护塑料膜,目前该材料已经应用于Mate50系列产品;针对包装盒的封口贴,我们开发了一种高强度纸取代塑料封口贴,该材料会首次应用到运营商定制产品包装。预计通过这两项优化,每千万台手机将减少约13吨一次性塑料。此外,华为包装设计师还开发了一种特殊水油,取代了这层塑料薄膜。该技术应用在华为畅享20 Pro、Nova7 SE 5G乐活版的包装上,未来还计划推广到更多的产品包装。仅此一项,预计每千万台华为手机将减少约46.3吨一次性包装塑料。新一代旗舰手机P50较P40,包装塑料含量降低了89%,包装塑料占比已经低于1%,这些减塑措施还将应用于其他手机、耳机、手表、手环、平板、PC等终端产品,为消费者提供环境友好型产品,促进绿色消费。据联合国环境署估计,每年大约有800万吨塑料进入海洋,在海岸线、海洋表面以及海床上所积聚的垃圾中,塑料所占的比例达到60%-90%。包装“减塑”,促进绿色消费(减塑措施广泛应用于华为终端产品)47华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)持续开展说明书轻量化设计,使用更少的纸张材料的同时,能够进一步提升用户体验,这也是华为产品说明书轻量化工作一直遵循的原则。说明书轻量化既可以节省纸张,也可以减轻重量,降低产品运输过程中的能源消耗和碳排放。此外,在说明书轻量化的同时,华为通过终端预置的玩机技巧App,提供更多产品使用内容,给消费者带来更丰富的玩机体验。2021年说明书轻量化工作已在华为手机、平板、PC、穿戴和IoT等终端产品中取得进展,最终使得说明书页数平均减少80%,意味着节省1,226吨纸张的用量,减少34,765吨碳排放。2022年说明书轻量化工作进一步覆盖了音频等终端产品,截至2022年上半年,我们通过说明书轻量化累计减少了1,250吨纸张的消耗。说明书轻量化应用产品维度2020年2021年2022年(上半年)说明书页数减少比例减少碳排放(吨)节省纸张用量(吨)手机、平板、PC63,080 吨426吨手机、平板、PC、穿戴、IoT产品804,765吨1,226吨手机、平板、穿戴、IoT产品、音频产品835,446吨1,250吨(说明:上表数据均为当年度较2019年改进的情况)48更绿色的生产,减少产品的环境足迹电子产品制造过程中产生的碳排放占了产品生命周期碳排放的重要部分,为了减少产品生命周期对环境产生的影响,降低产品碳足迹,我们努力推进制造过程中选用低耗能的生产工艺,使用可再生能源和清洁能源。此外,我们还要求广大供应商设定碳减排目标,落实碳减排行动,从而带动整个供应链节能减排。49华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)碳中和已经逐渐成为全社会的普遍共识,全球不少国家和地区都制定了碳中和的目标。为了实现碳减排,清洁能源和可再生能源成为各个国家、各企业落实碳减排目标的重要方向。我们在自身运营中持续加大引入可再生能源,建设园区光伏电站,并积极引入清洁能源,降低自身运营过程中的碳排放。为减少园区运营中的能源消耗,华为对自有项目大宗设备选型和租赁项目选址装修提出严格要求,旨在从源头减少后期运营中的能耗痛点。通过选用性能更优的设备,我们有效降低了建设、运维和管理的总成本,并在租赁选址时综合考虑装修和后期使用成本,做到“好运营、易运营”,达成全生命周期成本最优。自身运营碳减排21,91631,187147,575156,4972021年华为中国区使用的可再生能源和清洁能源(单位:万度)可再生能源(如:水电、风电、太阳能等)(如:燃气电)清洁能源2020年2021年2020年2021年50(华为杭州园区光伏电站)我们有着庞大的供应链,供应商的碳减排对于整个产业链的节能减排有重要的意义。2022年5月24日,华为成功召开供应商碳减排大会。华为终端有4家供应商因为在碳减排领域的优异表现获得华为供应商碳减排优秀奖。获奖供应商分享了优秀实践,如供应商L设定了科学碳减排目标(SBTi)并承诺2050年之前实现“碳中和”,其2021年减排总量中,14%来源于节能减排,86%来源于清洁能源使用;供应商F,基于“3R”原则(节能减排Reduce、能源转型Replace、碳抵消与碳捕捉Resolve)实现低碳转型,目标2030年实现碳中和。2021年,供应商碳排放强度较2020年下降2.0%。华为供应商碳减排要求供应链碳减排设定减排目标:至少要设定5年以上的长期目标,建议参照SBTi(科学碳目标倡议)的要求设定有挑战性的碳减排目标,年均节电量不低于年度总用电量的1%。制定减排计划:根据目标明确碳减排路径,制定清晰、可执行的碳减排行动计划,例如年度碳减排项目计划、清洁能源使用计划等。明确责任组织:明确企业内部碳减排组织的责任和要求,投入资源,执行到位,保障年度碳减排目标的达成。碳排放量统计:年度报告与华为业务相关的碳排放量,建议参照ISO14064标准完成碳排放量统计并通过社会责任年报等方式披露碳排放总量数据。51华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)帮助供应商识别节能机会,实现节能降耗对于大部分电子电器行业的工厂,工业用电占工厂自身运营碳排放的95%以上,因此,节电是碳减排的主要手段。以X供应商工厂为例,所耗费的能源包括电力、天然气、石油、柴油等,其中用电占碳排放总量的97.6%,每年工厂支付的电费占总能源费用的95.3%。2021年,我们邀请能源管理专家,对供应商进行能源管理培训,并对供应商工厂开展节能诊断,帮助供应商提升能源管理能力、识别节能机会点,通过管理手段、技术手段实现节能降耗。该供应商一共识别出11项节能降耗机会,覆盖节能管理、产线、照明、压缩空气、空调、可再生能源等,每年节能量可达1,300多万度,减少二氧化碳排放10,182吨,节约能源费用908万元,2年零9个月就能收回所有投资。考虑到供应商一次性投资困难,能源管理专家将节能机会点分为四个阶段,其中优先级最高、投入最低、见效最快的有三项节能措施,工厂仅需一次性投资7,020元,每年就能节约14,498度电,减少碳排放11.71吨。通过实施一系列的节能措施,为工厂带来每年80余万元的节能收益,坚定了供应商节能减排的信心。52更持久耐用的产品使用体验,减少对资源的索取持久耐用的产品首先需要确保的是硬件的可靠性。每一个产品在推出前需要经历的第一道关卡是全面多样的可靠性测试,以此确保产品硬件更可靠。产品耐用性保护资源最有效的方式之一,是制造优质且持久耐用的产品。在每一件产品交给消费者之前,我们均会开展严格的可靠性测试,同时我们为消费者提供持续的系统更新以及便捷可负担的维修服务,这一切都是为了延长产品使用寿命,减少对新资源的索取,为循环经济做出贡献。53华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)无论你正在走路、跑步还是清晨刚睡醒从床头柜上找手机,它都可能意外跌落。我们开展数十次跌落测试,模拟手机从一般使用高度摔落到硬地的过程,落地后手机屏幕完好,一切使用正常才算过关。同时,为了模拟意想不到的跌落方式,我们还开展数百次的滚筒测试,在旋转的滚筒里让手机自由翻滚跌打,找到手机的薄弱点,并加以完善。电子产品故障的52%失效是由环境效应引起,其中由温度引起的占40%。我们在实验室里模拟了全球各地的环境条件,对手机在极低温和高温下分别测试,评估在运输、储存过程中反复经历高低温循环后产品机械电气性能的衰退状况。面对突如其来的雨滴、不小心倾倒的咖啡杯,手机似乎毫无防备,暴露无遗。我们的喷溅测试可以打消你的顾虑。针对防水、防尘,我们在多款旗舰机型中,使用精湛工艺打造 IP68级防溅抗水机身,防止突然的雨滴或意外飞溅,为你提供全方位的保护。跌落场景:高低温场景:喷溅场景:长久的使用中产品表面磨损不可避免,如何保障更长时间的耐磨性也是我们对手机的重要考量点。我们进行涂层硬度测试、人工汗液耐磨测试、酒精耐磨测试、胶带剥离测试。即使你在拥挤并来回晃动的公交车中,手提包中的手机与你的化妆镜、文具袋互相摩擦千次也不用担心。当你按压音量键并能正常使用时,你需要感谢按键耐久测试。为了测试手机按键使用寿命,我们模拟手机按键真实使用状况,开展按键耐久测试,测试次数可达数十万次。摩擦剐蹭场景:按键按压场景:我们在设计阶段便对产品的使用寿命进行充分考量,选取耐用的材料进行制造,全面构建硬件系统的可靠性能力。我们在全球拥有多个专业的可靠性测试实验室,严格按照国际标准,结合手机在日常生活中的实际使用情况设定了跌落测试、高低温环境测试、耐磨测试等全面的可靠性测试,使产品能够从容应对使用过程中的跌落撞击、酷暑严寒、干湿变换等各种场景。手机类产品耐用性实践防水项目P20 ProMate20 ProP30 ProMate30 ProP40 ProMate40 Pro防尘防溅P50 ProP50 PocketIPX7IP6X泼水泼水泼水泼水泼水泼水泼水泼水IP6XIP6XIP6XIP6XIP6XIP6XIP5XIPX8IPX8IPX8IPX8IPX8IPX8IPX354笔记本电脑每一次的屏幕开合,都意味着对承载轴承造成一次磨损消耗,为保障用户长期开合屏幕手感和寿命需求,我们模拟用户实际使用场景状态,进行转轴开合力测试、转轴开合耐久测试等,确保满足用户使用寿命需求。为了测试笔记本电脑按键使用寿命,我们模拟笔记本电脑按键真实使用状况,开展按键耐久测试,测试次数可达数百万次。触控板表面的顺滑度和手感是笔记本电脑用户体验的重要关注点。我们进行表面摩擦系数测试、水滴角测试、耐磨测试、弹力曲线测试等。保障您在使用触控板时能体现出丝滑般触摸感受和温和按压弹力手感。屏幕开合场景:按键敲击场景:触控场景:在我们生活的环境中,覆盖着各种各样的灰尘、空气中的扬尘、花粉、被褥灰尘、包括香烟烟雾粒子以及饼干小吃类碎末,我们的笔记本电脑有通过专业灰尘测试验证,确保在长期灰尘累计后机械电气功能均能正常运转。灰尘场景:作为长久使用的产品,笔记本电脑表面是否耐磨是对其耐用性考量的重要指标。如何保障更长时间的耐磨性也是我们对笔记本电脑的重要考量点。我们进行涂层硬度测试、人工汗液耐磨测试、酒精耐磨测试、胶带剥离测试。即使你在拥挤并来回晃动的公交车中,手提包中的笔记本电脑与您的化妆镜、文具袋互相摩擦若干次也不用担心。我们在实验室里模拟了全球各地的环境条件,对笔记本电脑在极低温和高温下分别测试,评估在运输、储存过程中反复经历高低温循环后产品机械电气性能的衰退状况。摩擦剐蹭场景:高低温场景:华为笔记本电脑从设计之初就将持久耐用考虑其中。结合笔记本电脑等PC类产品在日常工作、生活中的实际使用情况,设定了屏幕开合场景、按键敲击场景、触控场景、摩擦剐蹭场景、高低温场景、灰尘场景等多种场景下的可靠性测试,使得产品在多种环境下都具有高可靠性,保障用户的使用体验。PC产品可靠性实践显示屏电池键盘扬声器触控板摄像头可现场维修部件:MateBook D14MateBook 14sMateBook X Pro 202255华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)为了给消费者提供更稳定,更可靠、更安全、更健康的体验,我们对智慧屏产品进行了超过300项的硬件可靠性试验。智慧屏产品可靠性实践温度冲击测试高温高湿测试整机负重测试整机高、低温工作按键耐久性测试整机盐雾测试连接器插拔耐久测试包装跌落实验可靠性测试级别达到车载级测试水准,保障单板使用超长寿命确保整机强度可靠、不易变形保障家庭产品极限使用环境下的可靠性保障整机的耐腐蚀性,比如沿海地区用户使用不会出现腐蚀现象可靠性测试级别达到车载级测试水准,保障能够耐受极端环境确保整机按键耐久使用,每天6次按键,可以达15年保障端口使用寿命,每天拔插3次,可以用超过9年保障包装、结构强度56针对游泳防水场景,除完成静态防水测试外,还定制开发了旋转水车“动态防水测试设备”,模拟测试覆盖游泳摆臂击水速度、水温等因子;定制开发了水下按键耐久模拟测试,同时组合温湿度、跌落等因素进行组合防水测试,全方位验证产品的防水性能,保证用户日常佩戴、游泳佩戴等场景下的可靠防水性能。针对穿戴产品日常贴肤佩戴,长期接触汗液,实验室专门配置人工汗液,对表带、表体做汗液浸泡、汗液包裹测试,及结合高温高湿的组合测试,通过上述人工汗液模拟测试,确保用户日常佩戴使用无虞。华为Watch GT3系列在IP68、5ATM防水基础上再精进,通过200轮加压防水测试循环,达到潜水级防水性能,支持深度自由潜水运动,陪你探索水下精彩。游泳级防水测试:汗液模拟测试:水下精彩 自由探索:考虑用户日常佩戴表体磨损风险,在实验室对穿戴产品全面做酒精摩擦测试、橡皮摩擦测试、干擦湿擦测试、钢丝绒摩擦测试、尖端耐磨等测试,模拟用户日常佩戴可能遇到的摩擦场景,确保产品日常耐磨可靠性。针对用户在使用中可能遇到的磕碰、碰撞场景,我们在实验室对产品表体不同位置做钢球冲击测试,模拟用户日常佩戴可能遇到的不同位置磕碰,保障用户日常安心佩戴使用。表面耐磨测试:对穿戴产品表带全面开展表带抗拉测试,抗拉耐久测试,拉扭耐久测试,确保表带在用户日常佩戴摘取、意外拉扭等各种场景下,表带的可靠耐久。表带拉扭测试:模拟磕碰测试:穿戴产品可靠性实践华为的穿戴产品支持多种高强度运动,我们在设计阶段就进行全面考量,确保产品的可靠性。我们结合穿戴产品在日常生活和运动中的实际使用场景,设计了潜水级、游泳级防水测试,中长期汗液模拟测试、表带拉扭测试、表面耐磨测试、模拟磕碰测试等全面的可靠性测试,使产品能够从容应对使用过程中的各种场景。防水项目GT2GT2 ProWATCH 3GT3GT3 ProWATCH D防尘能力5ATM5ATM5ATM5ATM30M潜水游泳游泳游泳游泳30M自由潜淋雨IP6XIP6XIP6XIP6XIP6XIP6XIPX857华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)全屋智能产品可靠性实践环境可靠性项18项机械可靠性项23项包装可靠性项15项表面处理可靠性项12项针对全屋智能产品,我们进行严格的可靠性测试,确保产品的长期可靠,延长使用寿命。盐雾测试高温高湿测试开关产品10万次开合整机高低温工作带屏产品20万次点击灰尘测试长周期高温高湿测试,保障单板超长使用寿命按照平均每天20次开关评估,可以使用10年以上保障家居产品极限使用环境下的可靠性模拟长期积灰场景,产品功能不失效模拟盐雾侵蚀场景,保障整机的耐腐蚀性覆盖5年以上使用寿命58如今消费者身边的智能终端越来越多,但由于系统的碎片化,导致连接复杂、操控繁琐、体验割裂,并没有带来更好的体验。2021年6月2日,华为发布HarmonyOS新一代智能终端操作系统,为不同设备的智能化、互联与协同提供统一的语言。HarmonyOS 2是华为基于开源项目OpenHarmony 2.0开发的面向多种全场景智能设备的商用版本。HarmonyOS 2在UX设计、全场景体验、性能和安全上都带来了全新的体验。为让更多消费者体验到HarmonyOS 更便捷、更流畅、更安全的全场景交互,华为已经为Mate 40 系列、Mate 30 系列、P40 系列、HUAWEI Mate X2、nova 8 系列、MatePad Pro 系列总计超百款设备陆续展开 HarmonyOS 2 升级,这其中不乏包括2016年初发布的Mate9系列老款机型,让五年前的产品仍然能够发挥其最大使用价值。截至2022年11月,搭载HarmonyOS的华为设备超过3.2亿台,HarmonyOS成为全球发展速度最快的移动终端操作系统。历史上覆盖最多机型的系统升级产品可升级性用得越久,省得越多。持久流畅的系统体验与长期便捷的系统升级是我们为提高产品耐用性所做的努力之一。Mate 9系列Mate 10系列Mate 20系列Mate 30系列Mate 40系列Mate X系列P10系列P20系列P30系列P40系列(数据数据来源:华为数据平台)59华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)产品可维修性 如果在手机出现问题时能够通过可靠、经济的维修服务进行修复,而并非直接更换手机,产品的使用寿命将会被有效延长,从而进一步减少资源的消耗。为此,我们在全球建立了超过3,000家客户服务中心提供现场的便捷维修、更可靠的维修方式和更经济的维修方案。除此之外,我们还有专门的高级维修中心,可提供更精细化的维修。这一切都是为了让用户的设备能够有更长久的使用寿命。从2020年至今,我们通过返厂进行主板、屏幕等部件维修,已经累计让超过800万台设备焕发新生。60更便捷的维修网络更可靠的维修方式我们的产品维修服务网络覆盖全球,无论你在哪里,都可以查找最近的客户服务中心,快速便捷地享受维修服务。此外,我们还提供上门服务和寄修服务,中国大陆正规渠道购买的设备往返双向邮寄免费,你无需支付任何物流费用即可享受我们的维修服务。为了更精准、更快捷、更有效地为消费者提供服务,我们采用了“三层维修体系”的方式进行全球维修布局,综合进行就近国家维修点、网点、区域维修中心能力建设。首先我们为用户提供足不出户的自助解决方案,让用户在家就能解决大部分常见的软件方面问题。其次,我们在全球建立了超过3,000家客户服务中心为用户提供现场的维修服务,实现了一小时快修,让设备在网点就能实现深度软修复和现场二级维修,2021-2022年度,华为客户服务中心累计为超过2,500万台设备进行了咨询、换机和换板等现场服务。最后,如果网点现场无法完成的部分维修,我们会将设备返回华为高级维修工厂进行精准定位、零损更换。为了保证用户良好的用机体验,我们通过全产品维修策略制定、全球维修布局、全场景维修解决方案的一站式维修解决方案,逐步实现从快修、少修到不修,2021-2022年我们实现了一小时及时修复率达到98%。我们有专业的维修工程师团队,确保能够准确快速发现设备问题并采取必要的措施,有效延长产品的使用寿命。而对于产品日常使用的小问题,用户可以通过用户指南获取简单而直接的解决方案,我们为每台设备提供了合规的、公开的用户指南和保修政策。我们不断建设华为维修的能力,目前除了手机产品外,我们还可以为用户提供包括智慧屏、智能音箱、手表手环、无线耳机、智能眼镜、路由器等产品的维修服务。61华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)更经济的维修方案提供可负担的维修服务,能够让消费者显著提升维修的意愿,减少设备的更换频率,最大化资源利用效率。我们在全球范围内持续开展“一口价换电池”活动,支持110多款机型,覆盖13,00多家服务中心和线上商城,每月为超20万消费者提供高性价比、方便无忧的电池更换服务。我们通过“一口价换电池”服务,每月让数十万台手机重焕活力。我们还推出了“惠修一口价”活动,在保证维修质量的同时,最大化利用可用器件,降低维修费用,从而为用户提供低价格高价值的维修服务。我们针对中国大陆销售机型还推出了“特惠板”活动。当主板发生保外故障时,你可以用低至三折的价格获取华为工厂出厂的原装主板,而非直接替换设备。此外,我们建立了保外旧屏流转体系,在多个海外国家推行,大大的提升了资源的循环效率,减少资源的消耗。2021年,我们试点为旧款手机更换内存,为消费者升级更大的存储空间,让用户留住更多美好瞬间的同时延长了手机的使用寿命。62 我们通过网络布局优化合理选址,减少物流运输里程,能源消耗大大降低。通过站台与车辆的无缝对接,减少库房能源浪费,同比减少碳排放3%。通过定制的周转容器循环利用,减少纸箱消耗;通过栈板、纸箱等包材的利旧和循环共享,减少新包材的使用;相当于年减少砍伐10万多棵树木。仓储网络合理规划:物流园区节能降耗:资源循环共享利旧:通过匹配物流包装更优箱型,减少过度包装及填充物;基于可信,通过取消定制化的包装封签,降低包材使用量,实现同比减少纸张使用量5%。物流包装简约:通过更密集的存储方式,提升仓库存储利用率;应用自动化装备替代人工,局部实现“黑灯仓库”。物流技术应用:随着电商的快速发展,消费者对产品的配送速度有了更高的期望。因此一般的企业的通常做法是加大仓储的布局,设立更多的网点。但是这也带来了另一个问题,如何将仓库选址布局更合理,如何建设更多的绿色环保仓储点,这愈发变得更令人关注。华为始终追求绿色仓储,致力资源的可持续发展。我们通过仓储网络合理规划、物流园区节能降耗、物流包装简约、资源循环共享利旧、新物流技术应用等方面不断持续提升。环保的仓储解决方案,为消费者提供更绿色的物流服务更绿色环保的仓储运输方式,减少物流环节碳排放63华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)华为电商每年发给消费者的包裹超过千万单,每一份送到消费者手中的快递都蕴含着我们对用户体验和环境保护的承诺。为了减少快递环节产生的包装垃圾等相关的环保问题,我们在2021-2022年度重点从取消消费者购物单,降低纸张消耗、减少不必要的纸箱和胶带使用等多个方面,减少资源的消耗。更安全环保的电商方案,为消费者提供绿色的快递服务取消纸质购物单,降低纸张耗费2022年,开始试点取消消费者随货的纸件购物单,目前近百万订单已经取消了随货购物清单,节约近50万张A4纸,相当于少砍伐了50棵树木。减少不必要的纸箱和胶带使用在确保商品安全的前提下,针对部分商品从纸箱改为简易气泡袋发货,预计全年减少超过320万个纸箱,减少胶带使用超过160万米,减少使用快递袋的塑料面积超过50万平米。节约近50万张A4纸,相当于少砍伐了50棵树木。张500,000减少超过320万个纸箱,减少胶带使用超过160万米,减少使用快递袋的塑料面积超过50万平米。平米500,00064 我们通过开展绿色伙伴计划,遴选具有环保意识的合作伙伴并支持他们使用清洁能源或安装脱硫塔确保排放达成业界标准。目前,已经有超过10家物流承运商承诺使用清洁燃料或安装脱硫塔。例如全球第三大物流公司DSV与United Eco-Skies合作提供空运服务,在空运服务运输段采用绿色生物燃料取代传统燃料,使客户能够将“选定的空运运输段”的二氧化碳排放量从75%降低到62%。测算对比产品空运与海运的碳排放,精细化管理不同品类产品的运输方式,在满足交付前提下,优先使用碳排放较低的海运、铁运。2021-2022年,我们创造了绿色运输历史新高,60.5%的货物由船舶或者铁路等低碳的运输方式进行承运,同比提高12.6%。物流承运商选择运输方式选择使用大数据分析提前预测客户要货需求,分波次建立集中发货机制,动态合单发货,结合装车模拟工具最大化每个集装箱的装载率。相比2020年,我们的智能物流系统实现了对货物、运输工具、路线的优化配置,装载率提升至66.7%,同比增长12.8%。发货策略制定搭建TMS智能物流系统,对数千个仓库网点和运输网络进行科学布局,通过TMS系统引擎每天对数万条数据计算出最优运输路径,最大限度整合运输需求,使用Milk-run,专车等进行交付,最大限度提升车辆运输效率,减少能耗浪费。同步开发新交付方案,如拉美华东上船,巴拿马中转方案,摩洛哥跨客户拼柜,欧洲跨国拼柜方案等,保障交付的同时,提升运输资源使用效率,减少碳排量。运输路径规划推动物流承运商升级运输设备,通过促进运输工具的联网化、智能化、共享化最终实现安全绿色运输;我们开发物流全流程可视化系统,打破物流运输各环节间的信息壁垒,建立快速、畅通、高效交流的协同通道,确保绿色运输的贯彻执行。运输履行管理2021年-2022年,我们通过市场调研,结合业务交付需求,不断优化我们的物流运输方案,将我们的运输碳足迹降到最低。从2020年9月起,我们开始在从中国发往欧洲、中东非、俄罗斯等地区的产品物流包装进行优化,拆除栈板围套发货,单个纸围套重达8公斤,仅此一项举措,预计年度减少碳排放50万吨。绿色高效的运输方案,用心呵护碧海蓝天65华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)华为致力于实现资源的循环使用。我们积极构建循环经济商业模式,提高资源的利用率,减少废弃物的产生。我们持续建设全球回收系统,通过官方认证二手机、以旧换新、环保回收等方式,确保我们的产品能够被最大化价值地利用,保护地球资源,促进社会的可持续发展。以旧换新,让60万台终端设备找到新主人提高电子废弃物的重复利用率,让其充分发挥价值,是减少电子产品环境影响的有效手段。对于可以继续使用的旧电子设备,经必要的维修和保养后,由我们的合作伙伴通过正规销售渠道,在二手电子产品交易市场流通;对于无法再用的旧电子设备,我们交给具有专业资质的环保企业回收并拆解,避免电子垃圾对环境的污染。2021年,华为持续在中国推出了一站式换新计划,消费者可以在回收旧设备的同时拿到新购买的设备,回收更快,数据迁移也更便利。通过回收旧设备,消费者还可以获得额外的代金券,用来购买华为的新产品。2015年至今,通过以旧换新,华为让近60万台终端设备找到了新主人。环保回收及以旧换新回收与再利用旧机估价在线下单顺丰取件免费上门专业质检隐私清除完成回收急速收款66变废为宝,加大电子废弃物回收力度为加大电子废弃物回收力度,华为持续建设终端产品全球回收系统。截至2021年底,华为全球回收系统已经扩大到2000家回收中心,覆盖近50个国家和地区。所有不再使用的终端电子产品,包括手机、平板电脑、笔记本电脑、手表手环、音箱等等均可通过华为全球回收系统进行合规回收,之后再以环保的方式进行处理。同时,我们在最新的华为服务中心装修中更新了回收箱的设计,以更加规范、专业的面貌接纳废旧设备。2021年,通过华为自有回收渠道处理的电子废弃物超过8,600吨。华为认证二手机华为商城上线二手机业务,促进电子产品循环再利用2021年,华为联合业界领先回收商和服务商,实现二手机从回收、翻新、再销售的完整闭环。从二手机源头到销售渠道的各个环节,我们都建立相关的流程、标准,融入循环经济的理念。每一台华为认证二手机均要经过严格的质检,确保100%华为原厂器件,搭载HarmonyOS系统,配备原装全新电池,并享受官方一年质保服务。接下来,华为还会将二手机业务进一步从手机扩展到平板、笔记本电脑等产品,为消费者提供更多优质的二手终端产品。通过销售高品质的二手机,我们有效延长了产品使用周期,降低了资源消耗。华为认证二手机是由华为与认证合作伙伴推出的高性价比系列产品,通过严格的质量和功能检测,保证产品功能和性能符合华为认证二手机质量标准经过华为官方120余项专项检测,以及长至10小时的耐用性检测,严格品质保证品质保证华为原厂器件,无私拆私修正品华为认证二手机上市前均装配了全新原装电池,强劲续航全新电池搭载HarmonyOS,带来全场景智慧生活新体验新系统享受华为官方一年质保质保秉承着促进电子产品的循环再利用理念,践行绿色循环经济环保68资源回用,让每一颗物料焕发新生。在废旧设备报废过程中,我们可以提取大部分的原材料进行回用,从而减少对新资源的开采需求。不仅如此,我们还将资源回用理念前置在维修环节。比如屏幕,经过一系列的翻新处理和我们严格的标准检测后再重新投入市场,用户可以用二分之一的价格获取一块功能完备的翻新屏幕。2021年,华为通过技术革新从退回的手机中拆解出符合质量标准的屏幕作为服务备件,实现物料的循环使用,并通过特惠屏换新的服务让消费者可以用更低的价格进行屏幕的更新。2022年,特惠屏方案延伸应用至智能手表,实现智能手表屏幕的再利用,让利消费者的同时持续减少报废。对于无法再用的废旧设备和零部件,我们将对原材料进行重新提取和利用,我们与专业供应商合作通过毁形、扫码、分拣、强磁、解焊、剥锡、粉碎、重金属提取等23道工艺流程,彻底完成对废旧手机的环保无公害处理,对铝、铜、钢等金属资源以及塑料资源进行再次利用,避免其被直接填埋。2021年共计收集3,200多吨的各类报废物料交给合作伙伴合规报废处置。资源回用,闭环生产69华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)中国环境标志认证SGS绿色产品认证绿色环保产品认证权威的环保认证,是对华为持续践行绿色、环保、可持续发展理念的最直接的肯定和认可,是华为产品在材料环保、环境保护等方面处于行业领先水平的重要标志。2021年至今,华为多款产品通过了国内及国际领先的绿色环保标准测试,获得环保认证证书。HUAWEI P50系列、nova 9系列、nova 10系列、HUAWEI FreedBuds 4 系列等产品获得SGS颁发的绿色产品认证最高等级证书。该证书表明华为产品在绿色、健康、安全领域已达到行业领先水平。中国环境认证标志-俗称十环认证,表示该产品不仅质量优良,而且符合良好的环保性能,具有毒性低,危害小,节约资源等优点。自2017年起,MateBook系列笔记本产品通过了中国环境标志认证,2021年推广至显示器,台式机、打印机、一体机等PC系列产品。电子电气产品环保等级标识认证HUAWEI Mate40 Pro、MatePad Pro等共计21款产品66个型号手机和平板电脑通过了中国质量认证中心(CQC)电子电气产品环保等级评价的最高等级A级认证。该证书表明华为产品在全生命周期过程中,对生态环境和人体健康友好、资源能源消耗少,环保品质达到行业领先水平。德国TV Green Mark认证标识德国TV Green Mark认证表示产品在有害物质管理、能效、再生材料、生命周期评估(LCA)等方面达到全球领先水平。HUAWEI Mobile WiFi产品通过德国TV Green Mark认证,是对华为产品“绿色”技术和“绿色”理念的肯定。70企业责任科技,以责任回报信任华为所有的旗舰店、高级授权体验店及服务中心100%开展EHS体系(环境、健康和安全)例行自检及现场审核华为终端员工全年培训时长超过150万小时1000%小时1,500,000华为终端现有供应商100%获取QC080000体系认证,管控供应链环保风险2021年-2022年共种植超过7万株胡杨,涵养水土,重建绿洲生态系统株70,00071华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)72创新科技 保护隐私安全以消费者为中心79华为消费者业务 可持续发展进展报告(2021-2022)我们持续创新,不断升级隐私安全保障能力,为用户提供全方位的隐私保护。在HarmonyOS 3中,可视化升级隐私中心和安全中心,让普通消费者也能清晰掌控手机的安全状态和进行隐私管理;增强图片隐私保护,分享图片去除敏感信息,对敏感信息智能识别并打码,解决图片隐私泄密的痛点;新增了应用管控中心,可以将存在风险的应用放入其中,可以保证应用在受控的同时也能正常的运行。纯净模式也实现了与长辈关怀功能的联合启动,在纯净模式中可以调节字体与显示大小,同时纯净模式可以避免老人因为操作不当导致下载恶意软件,避免信息数据被盗。持续关爱儿童成长,设立儿童账号,当儿童账号登录后,华为视频、华为应用市场等应用将会自动切换为适龄内容,还会限制不适龄的应用安装与内容访问。同时儿童账号禁止广告跟踪、营销活动消息推送、个性化广告等,让孩子的数字世界纯净无打扰。此外像支付等敏感的操作必须获得家长授权,避免孩子被引导消费。智能座舱保障消费者用车时的隐私安全:人脸认证本地安全运行环节完成,生物特征芯片级安全保障,生物特征本地存储;不同用户帐号间数据安全隔离,隐私仅自己可见;系统级权限保护框架,保障用户隐私可知可控,任何应用无权随意获取用户个人数据;构建典型场景隐私模式,多人同乘时保护驾驶人隐私不泄露。图片隐私保护在人人都是“媒体”的时代,用手机拍照并分享已成常态;一张图可能看起来很不起眼,但是图片背后却隐藏不少敏感信息,如拍摄位置、拍摄时间、设备型号等,图片中这些信息往往很容易被我们忽视,导致分享图片的同时把个人敏感信息泄露了。HarmonyOS 3的图片隐私保护功能,让用户们能安心晒图、安全发图。图片AI隐私保护:敏感聊天内容智慧打码我们在分享图片和聊天截图时候,图片或聊天记录中一些内容可能不想给他人看到,平常需要利用修图软件进行擦除,HarmonyOS 3新增的智慧识屏AI隐私保护可自动识别出关键信息并进行打码隐藏,实现对图片中的姓名、连续4位以上的数字比如说身份证号、票号、金额等敏感信息的一键涂鸦,自动就能够给这些敏感信息打上马赛克。当然,如果还有一些信息需要打马赛克,也可以手动操作。这个功能在平时的很多场景中都可以用上,比如说出门旅行,大家都很喜欢拍下一张火车票或者是机票的照片,分享到朋友圈,宣告自己要去哪里旅行的消息,分享的时候选择“AI隐私保护”,就能够将图片里机票的信息、航班信息、乘客信息自动打码,以免隐私信息泄露。图片脱敏在图片隐私保护中,选择开启“去除图片位置信息,去除图片拍摄信息”;开启后,除图库、云空间等系统应用外,其他应用将无法获取图片拍摄时的位置和拍摄信息;再通过微信、畅连等发送照片时,照片中的这些敏感信息已被删除。74隐私中心实时记录手机中所有应用访问,诸如位置、摄像头、麦克风等敏感权限的访问行为,并以图标的方式具象化地呈现出来。当某款应用在锁屏的状态下频繁访问不需要的权限,隐私中心会发起警告,提醒用户关闭相关权限。安全中心对设备整体的安全情况进行监督,核心功能用图标代替列表,方便用户快速使用安全功能,并提供有防诈骗、病毒查杀、骚扰拦截、支付保护等功能,还可以主动识别用户设备中存在的安全隐患,并针对各种情况提供相应的设备保护建议。还可以通过安全中心查看同一华为账号下其他设备的安全状况。新升级的两大“中心”都会根据手机状况主动、智能的推荐安全保护建议,也提升了便捷程度,降低消费者使用成本,更不会频繁打扰用户。安全隐私中心,为用户建立起一道透明可控、简单易管理的隐私保护屏障保障消费者使用华为应用市场时的隐私安全华为应用市场致力于提供安全可信的应用分发服务,对分发的应用进行严格管理,从开发者注册、应用上架审核、应用安装下载、应用在架管理、应用使用期间,提供了覆盖应用全生命周期的隐私安全保障。开发者注册环节,要求所有开发者均实名认证,并进行相关的资质、联系方式核验,确保可有效溯源;应用上架环节,采用自动化检测及100%人工复核的方式对应用进行审核;应用安装环节,进行全面的应用安全检测提供下载安装保障,推出“隐私标签”功能帮助用户清晰了解应用将如何使用其个人信息,并严格按照年龄分级标准为未成年人提供适龄服务;应用在架管理环节,持续进行安全扫描、复测,识别涉嫌违规行为并进行相应的处置;在应用使用期间环节,通过运行防护机制确保每个应用在运行时的数据均受到保护,且每个应用之间相互隔离,当应用首次索取权限时将弹框提醒,用户也可以随时管理相关权限。75华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)绿色健康门店,保障你的安心购物环境82华为在全球的体验店已超过5,000家,包括全球旗舰店、智能生活馆和授权体验店。在门店中,我们不仅将科技与时尚融合,更赋予了门店绿色、健康的文化内涵。我们对所有门店均开展了环境、健康和安全(EHS)自评和专项审核,覆盖门店EHS设计、装修、用电、消防、运营安全等端到端管理环节,针对审核发现的问题及时整改闭环,为消费者提供安全的体验环境。我们高度关注环境可持续发展,尽可能多的在每一处材料和装饰中融入环保理念,与消费者一起,共同构建绿色环保的体验环境。在上海南京东路全球旗舰店,我们在产品体验区采用大面积高透玻璃窗设计,更多引入自然光线,不仅能减少能源损耗,而且能将室内外空间无缝连接,让您可以自如、轻松的穿梭。我们选用铜色金属板作为中庭区域材料,这些材料可拆卸回收,遵循可持续发展的循环设计原则。在青岛万象城、武汉万象城、深圳坂田G区旗舰店,我们将照明系统与自然光关联,根据一天中不同的自然光照强度调节店内光环境,既保证产品的专业展示,也更大程度的节约能源。在沙特利雅得旗舰店,我们把遮阳系统与本地艺术相结合,充分利用自然光线,同时减少沙漠地区日光直射,减少室内升温,降低空调能耗。华为制定了华为供应商社会责任行为准则,并将其作为主要依据对供应商企业社会责任工作提出了明确的要求,促进供应商与我们一起落实对环境、社会、劳工的责任。本准则包含五个部分:劳工权益、健康和安全、环境保护、商业道德以及管理体系。华为产品受到广泛认可,是我们携手全球各地供应商及合作伙伴共同努力的结果,在可持续发展领域同样如此。我们推动供应商以高标准去承担和履行社会、环境责任,包括建立全面的企业社会责任(CSR)管理体系,尊重和保护员工权益,落实供应链负责任原材料采购等。负责任供应链管理标准负责任供应链薪资福利工作时间禁止童工未成年人保护自由择业人道待遇非歧视自由结社职业健康管理危化品管理消防安全设备安全防护宿舍和餐厅绝对规则危险作业控制工伤管理应急准备防护环境污染产品环保要求环境许可报告节能降耗碳减排身份保护和无报复政策公平交易、广告和竞争诚信廉洁负责任的矿物采购隐私保护知识产权上游供应商管理风险评估与管理公司承诺与管理责任内部审核及管理评审劳工权益与人权职业健康与安全环境保护商业道德管理体系77华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)在一家新供应商达到门槛要求、被正式被引入之前,需要接受一系列的新供应商体系认证,其中企业社会责任体系认证是必选项,且具有一票否决权。2021年至2022年8月,华为终端计划引进116家供应商,其中2家供应商因为不能通过社会责任体系认证,没能成为华为的供应商。通过华为新供应商体系认证后,供应商还须签署华为供应商社会责任协议,该协议内容与华为供应商社会责任行为准则一致,从协议层面进一步明确了华为对供应商的负责任供应链管理要求。我们根据华为供应商社会责任行为准则开发了供应商社会责任评估体系,对供应商的可持续发展能力进行全面审核。我们邀请独立第三方审核机构,到供应商生产现场,从五个维度进行社会责任评估,并逐步延伸到上游各级供应商。具有 ISO14001、ISO45001 体系。IPE无违规记录,如有历史违规记录,需推动消除记录。无重大负面报道。华为从Sourcing阶段到供应商正式引入、直至整个合作期间,都有建立完善的负责任供应链管理流程和机制。签署社会责任协议年度现场评估新供应商体系认证2Sourcing阶段门槛管理134对于现场评估发现的问题,我们指导供应商追溯根因,采取纠正和预防措施,并将被纳入华为供应商改善行动要求IT系统,持续跟进纠正和预防措施的落实情况,最长90天要求闭环。针对审核中发现的难点、痛点问题,我们组织供应商开展管理改进研讨,帮助供应商快速有效解决问题。推动改善5负责任供应链管理流程78我们每年对供应商的社会责任表现进行全方位评估,评估结果作为供应商综合绩效评估结果的一部分,占比10%-15%。绩效评估结果会直接影响供应商与华为的商务合作,新项目的供应商选择、品类供应商组合管理等。绩效结果好的供应商有更多获取商务合作机会;对于绩效表现差的供应商,要求限期整改,减少采购份额或业务合作机会,甚至取消合作关系。2021年-2022年8月,我们对全部供应商进行了可持续发展绩效评估,其中有2家供应商因绩效较差(C级),被要求限期整改,并邀请第三方实施现场复核,确认降为低风险。负责任绩效评估和应用6新供应商体系认证签署社会责任协议年度现场评估推动改善供应商负责任绩效评估和结果应用培训和能力建设产业合作Sourcing阶段门槛管理全生命周期供应链负责任管理我们持续开展供应商企业社会责任培训和辅导,引导供应商采用行业最佳实践,将可持续发展纳入业务战略,降低业务风险,提升运作效率。华为还与专业机构合作实施了供应商劳工权益、环境保护、消防安全、职业健康专项提升项目,累计超过130家供应商受益。我们还启动了战略供应商发展项目,帮助供应商识别在战略、商务、技术、质量、项目管理、CSR 等领域发展机会点,从而提升供应商整体绩效与竞争力。培训和能力建设779华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)供应商的劳工权益和人权华为持续推进供应链中的劳工权益和人权的保障。我们在供应商的CSR协议、CSR管理要求及CSR审核中,都将劳工权益及人权作为关注重点,推动供应商持续改进,确保供应链合规。自由择业供应商必须确保所有员工自愿被雇佣,不得雇用任何形式的强迫劳动,不得限制人身自由,不得扣留身份证明文件,不得使用奴役劳工,不得贩卖人口,包括不得通过威胁、强迫、强制、诱拐或欺骗方式运送、窝藏、招聘、转移或接收此类劳工或服务。员工不得被要求向雇主或代理支付押金、招聘费或其他费用。人道待遇供应商不得使用暴力,包括但不限于言语侮辱、威胁、体罚、性骚扰或肉体胁迫员工,不得非法搜身或异性搜身,亦不得威胁实施此类行为。供应商应遵守所有适用的当地和国家的有关最低工作年龄的法律法规,不得使用童工。对于年龄不满18周岁的未成年工,供应商不得安排其从事可能危及其健康或安全的工作。童工和未成年工供应商不得因人种、肤色、年龄、性别、性取向、性别 认同和性别表现、种族或民族、残疾、怀孕、宗教信仰、政治派别、社团成员身份、受保护的基因信息或婚姻状况等在聘用、薪酬、升迁、奖励、培训机会、解雇等用工行为中歧视员工。不得要求员工或准员工接受可能带有歧视性目的的医疗测试或体检。非歧视供应商向员工支付的薪酬应符合所有适用的工资法律法规。供应商应足额、按时向员工本人支付工资并提供清晰易懂的工资单。薪资福利华为供应链劳工权益保障和人权要点供应商应根据当地法律,尊重所有员工自愿组建和加入工会、进行集体谈判与和平集会以及拒绝参加此等活动的权利。供应商应建立有效的劳资沟通机制,定期与员工或员工代表沟通。员工和/或其代表应能与管理层就工作条件和管理实践公开交流沟通并表达看法和疑虑,而无需担心会受到歧视、报复、威胁或骚扰。自由结社80负责任原料管理,我们一直在行动2017年发布政策2019年进一步完善我们开始调查产品中钨、锡、钽和金(统称为“3TG”矿产)的来源。2013年,对“3TG”矿产进行供应链的全面溯源,追溯识别至上游冶炼厂/精炼厂。对于不合格的冶炼厂/精炼厂,要求供应商切断其原料供应。2013年追踪到 3TG 冶炼厂2011年启动3TG调查为进一步完善责任原材料采购管理,邀请第三方机构根据经合组织发布的受冲突影响和高风险地区矿产供应链尽职调查指南梳理矿产管理责任流程,优化冲突矿产评估和尽职调查流程。扩大负责任原料管理范围,启动“负责任钴”管理,加入行业组织,与行业上下游一起探讨钴供应链尽责管理方案。2016年启动钴管理2015年完善尽责管理流程发布华为负责任钴供应链政策,并将负责任钴管理融入华为供应商社会责任行为准则,明确要求供应商需履行钴的尽责管理,并将尽责管理要求向上一级供应商传递。根据OECD和CCCMC发布的负责任矿产尽责管理指南实施了钴的尽责管理,邀请第三方审核机构对钴供应链工厂进行尽责管理审核,供应链追溯到钴冶炼厂,甚至追溯到更上游的钴矿。2018年实施五步法进一步完善矿产管理责任体系。不仅保持关注冲突和高风险地区,更重视整个供应链的人权、环境、健康、安全风险问题,坚持与行业一起将供应链管理延伸到矿产原产地。2019年11月,华为派代表奔赴刚果金手工采矿现场,与当地政府和相关机构代表、多利益相关方一致共同探讨供应链上游的理念风险解决方案。华为作为钴供应链下游品牌的代表,参加中国首届矿产供应链治理国际会议,分享了钴供应链可持续发展优秀实践。2020年持续进步2021年建立供应链尽责管理系统华为建立了责任矿产供应链尽责管理IT系统,可以更高效地收集、分析、处理供应商责任矿产管理信息,更好地实施尽责管理。华为在钨、锡、钽、金、钴的基础上,启动了对云母的尽职调查。2022年启动云母尽职调查81华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)我们以高于行业和法规标准要求供应商持续完善有害物质管理能力。2020年华为终端积极推动供应商在手机、PC、平板、音频、穿戴设备等所有终端产品制程中的清洗剂、去脂剂、脱模机中全面禁用苯、甲苯、二甲苯等九类有害物质,并牵引供应商减少直至不再使用氢氟酸、醋酸镍等5类物质。2021年华为提高易致敏物质管理标准,以远高于行业的标准在产品中推行,进一步为消费者带来更健康、更佳的使用体检。供应商环境保护明确项目环保规格,通过RFI/规格书传递给供应商供应商根据环保规格选择物料,进行物料环保符合性确认华为研发评审供应商MCD资料高风险物料/产品摸底测试编码发放/环保属性设置部分产品TRS阶段进行环保认证测试供应商来料检测变更管理规格确认物料选型签样量产管控产品环保作为产品规格之一纳入产品开发、量产全流程管控QC080000认证作为新供应商产品环保门槛新引入供应商100%进行产品环保体系审核供应商100%签署环保协议新供应商门槛要求新供应商体系认证新供应商协议签署年度供应商产品环保风险评估,识别高、中风险供应商风险评估通过绩效牵引供应商投入和改善风险评估组织供应商培训组织TQC环保培训供应商能力提升华为将对有害物质管理要求纳入采购业务流程,在供应商全生命周期进行管理82创造就业,培养人才社区 华为在全球吸纳人才,构建多元化的人才队伍,我们的员工来自全球152个国家和地区。全球各地的员工让我们能够了解和吸收各地丰富多彩的文化,拓宽国际性视野,同时也促进当地就业,促进所在地的经济发展。华为承诺不因员工的性别、种族、民族或宗教信仰等进行区别对待,保证每位员工都能拥有同样的工作、学习和发展机会。在中国,华为终端业务创造的就业岗位超过80,000个。在中国以外的地区,我们创造的工作岗位超过17,000个。83华为终端 可持续发展进展报告(2021-2022)多元化和包容性的员工发展25岁以下:12&-35岁:566-45岁:30F岁以上:2%博士:3%硕士:57%学士:38%其他:2%优秀的人才是实现可持续发展目标的主体力量。要打造消费者信赖和喜爱的产品,多元化的人才是我们保持竞争力的核心要素。华为汇聚全球优秀人才,并为员工提供多种价值实现通道,让员工在组织中发挥最大的潜力,共同为消费者带来有温度的创新体验。为了帮助员工持续发展,拓宽职业视野,2021年我们除了安排有主管和业务专家的实操经验分享,还引入业界顶尖专家,通过与他们的智慧碰撞,帮助员工保持业界顶流视野;我们还提供线上学习课程超过2.5万门,体系化精品面授课程超1,000门,参与学习人次超20万,员工年度培训时长超150万小时。消费者业务员工年龄构成消费者业务员工学历构成84我们始终提倡“高效工作、健康生活”的理念,关注员工身心健康,创造简单高效、充满关爱的工作氛围,持续提升员工的幸福感。员工关爱及健康保障开展线上线下运动团队活动,鼓励员工达成目标,强健体魄,保持健康的状态。已覆盖近30,000名员工。运动健康团组为员工提供人性化的办公环境,健身房、咖啡厅、哺乳室等辅助设施与服务,解决不同员工的多元化需求。办公环境2020年以来疫情极大地改变了我们的生活。华为始终关注所在地的防疫指导,不断优化防疫计划,为员工提供综合可靠的防疫资源保障。防疫保障整合内外部健康资源,为员工提供涵盖身体健康、心理健康、保险和生活等全方位的健康服务;建立急救响应流程,每年开展ERT急救员培训,并在办公区组织急救演练,确保员工面对紧急情况能够快速响应。持续关注员工身心健康羽毛球协会、跑步协会、音乐协会等20大文体协会百花齐放,为员工提供展现创造力、建立愉快交流的平台。兴趣社群融入社区,开展公益荒漠化正在威胁着人类的生存,中国是世界上受荒漠化危害较为严重的国家之一。为有效遏制土地风蚀沙化,守护我们的绿色家园,华为携手中国绿化基金会发起了“我有一片胡杨林|甘肃”捐种活动,邀请消费者共同参与。2021年4月8日,华为和消费者共同捐赠的62,439株胡杨树苗在中国甘肃省金塔县荒漠上开始种植,这也是该县2021年的第一片胡杨林。2022年初春我们在甘肃省金塔县再次种下9,333株小胡杨。一株株小胡杨们带着捐赠者们寄予的使命,与2021年项目地第一批种下的6万多株胡杨连成一片。胡杨树不仅可“我有一片胡杨林|甘肃”公益活动作为企业公民,我们积极融入当地社区,开展各项社区活动,并携手本土社区组织,为社区的发展做出力所能及的贡献,践行一家负责任的企业公民责任。(小胡杨经历了春雨的滋润,沙尘暴的洗礼,盐碱地的考验,绿色希望在荒漠中蔓延)86以遏制沙漠侵蚀、涵养水土、重建绿洲生态系统,还能吸收大量二氧化碳。一株胡杨树一生平均吸收二氧化碳215千克,每亩胡杨一生可吸收二氧化碳9,000多千克(按每亩42株计算)。目前,华为和消费者一起目前在金塔县种植了71,772株胡杨树,会形成超过1,700多亩的防风固沙林,控制风沙危害面积12,750亩,相当于1,190个标准足球场大小,大约可以吸收1.548万吨二氧化碳,相当于超过5,700辆1.6L小汽车一年的二氧化碳排放量。“我有一片胡杨林|甘肃”项目只是华为践行绿色环保的一个缩影。我们深知,每一个微小的努力,都汇聚着积木成林的力量。我们将继续携手政府、公益组织、客户/消费者、合作伙伴等,为绿色环保事业添砖加瓦。科技不是自然的对手,而是与自然共生的一部分。让科技与自然共生,这是华为的信念,也是过去、现在以及未来所践行的承诺。华为致力于减少生产、运营等过程以及产品和服务全生命周期对环境的影响。华为也深知,每一个微小的努力,都汇聚着聚木成林的力量。我们将以更多的诚意、更开放的心态,与政府、行业协会、公益组织、供应链以及消费者等一起,将可持续发展和社会责任事业做得更好。同时,也继续号召更多的人参与到对生态环境的保护与修复中,通过华为官网捐种胡杨,共同守护我们的绿色家园。“我有一片胡杨林|甘肃”活动官网链接:https:/可持续发展进展报告(2021-2022)附录时间范围称谓说明获取及回应本报告报告范围数据来源及可靠性声明关于本报告 本报告时间跨度为2021年9月1日-2022年8月31日,部分内容往前后年度适度延伸。为了方便表述和阅读,如无特别说明,本报告中的“华为终端业务”、“终端BG”或“我们”均代指华为终端有限公司。作为独立的企业可持续发展报告,本报告于2022年11月以中、英文版同时发布,如需在线浏览或下载本报告,敬请访问:https:/可持续发展进展报告(2021-2022)
埃森哲应用智能平台白皮书目录市场的趋势和挑战埃森哲应用智能平台(AIP )应时而生阿里云上的AIP :轻量版应用智能平台,致力于服务中国客户AIP 驱动的智能行业解决方案IIS模型管家介绍(MODEL MANAGER)设计工作台介绍(DESIGN STUDIO)服务框架介绍安全框架介绍埃森哲应用智能平台的阿里云引擎业务场景案例识数定策,方能成就卓越绩效4567891011121418192 埃森哲应用智能平台白皮书埃森哲应用智能平台(AIP )是一个灵活,可扩展的分析和信息管理平台,提供随时随地“即服务”,可以支持云端部署或本地化部署。埃森哲应用智能平台消除了构建和管理新技术而进行创新的风险和复杂性,缩短了从最佳新技术中受益的时间。埃森哲的高级分析APPs基于设计工作室和智能行业解决方案,整合了技术、数据科学和行业专业知识,以帮助客户加速从数据到洞察、从洞察到行动的进程。埃森哲应用智能平台白皮书 3如今这个时代,网络技术和人工智能的不断发展,给商业和整个人类社会带来了全新的可能性,我们的客户正在面临前所未有的市场机遇和挑战。市场的趋势和挑战1.全新世界全球各地的企业都对新的可能性感到兴奋:全新数据类型和数据源,以及从这些数据中获取洞察力的前所未有的能力,不仅可以预测未来的产出,还可以制定行动方针来推动达成。2.压力重重我们的客户IT能力正在经历从传统分析范例向采用大数据分析堆栈过渡的重大挑战。识别和挑选出最适合的技术 设计灵活的架构 优化性能 遵守隐私法规 全面的大规模互操作性 提升系统的安全性3.聚焦产出另一方面,我们的客户更关心业务成果,而不关心分析背后的系统架构。客户很乐意使用“即服务”模式访问大数据平台,而由我们来承担构建和维护系统环境的风险和复杂性。4 埃森哲应用智能平台白皮书AIP 是一个全面且可扩展的解决方案,允许组织利用具有竞争力的灵活商业模式,利用大数据分析并快速获得可操作的洞察和业务成果。埃森哲应用智能平台(AIP )应时而生基于行业与领域专业知识的应用程序开发通过在核心平台上捆绑行业和特定领域的应用程序来实现差异化,以便利用数据模型和分析实现业务流程自动化。灵活的商业模式最低的前期成本和按使用付费的商业模式允许企业快速扩展或缩小应用规模。易于生意达成。端到端的技术消除IT的复杂性,使其能够专注于解决业务问题。实现企业规模的从数据到结果的整合。最佳实现的安全完整的安全方法和系统,可以消除在多种工具和技术集成安全要求的困难。具有所有权和知识产权的资产24x7全球支持与IaaS和PaaS提供商相比,独特的资产,知识产权和加速器是差异化因素。客户服务已预先在全球各地搭建,随时准备为客户提供全天候24x7支持。埃森哲应用智能平台白皮书 5轻量版阿里云应用智能平台,致力于服务中国客户AIP 驱动的智能行业解决方案11个智能行业解决方案:行业特定的数据基础层,分析记录,模型模板,端到端解决方案服务 全天候支持 监控 服务管理 解决方案支持 赋能 绩效基准 应用配置 应用支持安全 指挥控制中心 安全框架 租户和应用程序隔离策略 ISO和HiTrust认证 CDP-GDPR合规性 FedRamp认证(AFS)HIPAA合规性 PCI,SOC1,SOC2模型管家(MODEL MANAGER)模型生命周期管理AIP 执行引擎:需求导向的基础设施一个多功能,完全托管的自动化平台,简化了最佳应用智能分析服务的编排,部署,监控和端到端安全性;速度,规模和最佳总体拥有成本应用智能引擎:视频分析,认知,RPA,内容分析应用智能知识产权设计工作台(DESIGN STUDIO)一个支持快速分析类业务应用开发的环境,包括运行时Design Studio和SDK水务分析智能交通视频分析智能收入增长客户与渠道智能资产管理智能营销智能医疗AI/ML模型库数据服务目录分析记录预制连接器储存数据摄取分析可视化6 埃森哲应用智能平台白皮书4.5AIP 驱动的智能行业解决方案IIS 埃森哲智能行业解决方案(IIS)包括:11个领域的智能行业解决方案 250 个分析应用APP 50项相关专利 覆盖零售快消、金融服务、能源、高科技制造等多个行业提供从数据、模型到洞察的数字化转型行业最佳实践。通过整合跨行业、跨领域的行业资产、数字化技能以及专家团队,埃森哲与业务伙伴共同合作:快速推动数字化产品落地 提升数字化产品运营效率 建立企业数字化建设方法论 支撑数字化产品灵活管理 收入增长引擎 能源需求预测 客户与渠道分析 智能资产管理 数字化营销 智能保险解决方案 视频识别与分析 定价分析 数据AIP平台智能行业解决方案设计工作室决策层应用管理层应用执行层应用可视化分析应用APP应用智能专利模型管家应用服务数据储存数据接入分析引擎数据安全将行业用例组合到单一窗格视图中可配置的基于角色的访问控制埃森哲应用智能平台白皮书 7 模型管家介绍(MODEL MANAGER)降低企业海量分析模型管理的复杂度 覆盖多种模型构建语言和工具,支持R、SAS、Python、Spark、TensorFlow等 支持多种模型部署方式(本地、云)和应用方式(批量运行、实时触发或者作为服务)提供构建模板和模型共享功能,提升模型应用效率模型管家提供以下关键功能:在AIP 平台中,模型管家可以帮助数据科学家和模型开发者实现对数据分析模型的企业级全生命周期管理:模板模型目录动态参数设定事件记录和审计追踪泛平台及语言支持共享模型运行效率监控自愈模型构建导引边缘分析计算版本管理模型部署模型审计模型管控生命周期管理8 埃森哲应用智能平台白皮书 设计工作台介绍(DESIGN STUDIO)设计工作台的关键特征:1、开箱即用的数据模型。设计工作台和AIP 深度集成,埃森哲基于行业经验,针对不同行业不同业务流程下的典型场景构建了一系列的标准数据模型。2、分析算法。设计工作台集成了业界常用的分析工具和机器学习算法引擎,包括Python、R、SAS等。3、配置式的用户体验界面。设计工作台支撑友好的用户使用界面,用户可以随时根据需要调整前端展示内容。设计工作台(Design Studio)提供了一种集成的环境,实现数据分析应用APP的快速开发和部署。数据模型认证算法库用户体验客户分析记录导入器可以轻松无缝的将客户分析记录导入APP中,并自动生成相应的客户分析记录元数据预测算法加速器通过模型测试工具、时间序列聚类工具、预测分析工具,加速海量数据复杂预测模型的配置构建过程可视化编辑器/SDK利用Widget Libraries,Page layouts,Navigation Workflow以及PowerBI,用户能够以所见即所得的方式开发相应的APP用户/角色管理可以自定义用户和角色,并可以通过页面导航工具映射到相应的工作流管理和权限管理中商业洞察加速器通过业务规则、分析模型、评价模型、商业矩阵以及行动路线图等工具,将数据洞察转化为行动举措模型管理可以通过模型管理分析引擎开展模型绩效评估及全生命周期管理,包括模型数据接入、模型分类管理、模型版本管理、模型监控及自愈可视化建模可视化建模工具可以生成R代码,并可以部署在Spark集群上数据接口可以通过PostgreSQL、SQL Server、Hadoop、Parquet file on HDFS、Teradata、Oracle连接已有的客户分析记录,同时也可以通过JDBC connector连接任意关系型数据库中的数据,例如Hadoop、Cassandra、MongoDB、HBASE等埃森哲应用智能平台白皮书 9服务框架介绍同时,埃森哲还拥有一支本地的AIP 平台端到端解决方案服务团队(PAIS团队),针对不同的客户需求,提供覆盖技术架构、性能调优、网络优化、数据安全、系统迁移、数据集成等多领域的专业技术咨询和实施服务。24X7“全球 本地”支持灵活的客户支持服务,全球化 本地化的技术支持团队,随时准备为客户提供全天候支持。提供包括日常平台运维、补丁推送、应用及架构升级、日常备份监控以及容量及负荷管理等。监控及维护服务提供包括月度用量报告、用户统计报告、平台性能报告、服务器运行时间和利用率报告等。服务管理提供AIP 标准服务之外的增值服务内容,例如大数据解决方案设计等。解决方案支持提供AIP 标准服务之外的复杂解决方案评估及实施。实施方案支持提供性能分析和性能对标,挖掘性能瓶颈,提供性能优化建议。性能分析可根据客户需求,对APP货架上的APP进行配置调整或开发全新APP。APP应用配置根据不同的服务水平协议,提供不同等级的APP运维服务。APP应用运维10 埃森哲应用智能平台白皮书安全框架介绍埃森哲为平台提供基于云的业界最佳的安全技术,并通过多种技术和工具提供集成的安全保障,帮助消除与安全相关的传统挑战。云安全架构,网络隔离/子网,安全组,防火墙,渗透和漏洞管理,操作系统强化和端点保护识别管理,访问管理,目录服务,身份验证/SSO,SAML,AD,LDAP,授权应用程序安全源代码扫描,WAF(Web应用程序防火墙)数据加密,SSL/TLS,sFTP,数据屏蔽,标记化补丁管理,变更和事件管理,用户生命周期管理,漏洞管理,渗透测试,系统健康,全天候支持SEIM,审计跟踪,警报,日志记录,监控,恶意检测,合规性,报告,ASOC(埃森哲安全运营中心)合规性仪表板,漏洞修复SLA,报告,VA/PT扫描计划/计划,配置管理计划,DR/BC计划运维管理运营管理框架跨多种云工具和技术进行运行和管理安全事件与事件管理(SEIM)和治理 确保并支持平台的安全流程和策略 网络和基础设施安全保护云和基础架构安全的访问权限 身份和访问 定义访问数据,工具和应用的角色和权限应用安全配置和监控云应用程序级安全性数据安全保护运动中的数据,静止数据以及客户端敏感数据关注点关注点关注点关注点关注点关注点埃森哲应用智能平台白皮书 11埃森哲应用智能平台的阿里云引擎埃森哲应用智能平台拥有模块化的平台架构,基于阿里云的平台驱动,可以为不同客户用例提供量身定制的服务与组件。埃森哲应用智能平台在中国更加专注于为本地企业提供更加优质高效的本地化服务。利用阿里云在全球19个地理区域内(中国大陆7个)的56个可用区提供的弹性计算、云存储等资源与托管服务,快速实现客户从数据导入、存储、分析、可视化,并最终应用分析洞察驱动业务价值增长的端到端业务用例敏捷交付。埃森哲应用智能平台将会预先集成阿里云原生服务、开源程序与埃森哲专属资产,并提供L1-L3支持。分析栈组件基础设施栈组件分析应用 设计/开发/运行对象存储OSSApsara DB计算可视化分析存储网络安全监控运营数据获取设计工作台模型管家QuickBIDataVE-MapReduceE-MapReduce机器学习PAI云服务器ECS弹性计算磁盘快照专有网络VPC RAM访问控制云监控密钥管理服务数据库备份操作审计Web应用防火墙WAFDDoS高防IP安骑士云解析DNS域名VPN网关容器服务容器服务 Kubernetes版容器镜像弹性公网IPBYOLE-MapReduce12 埃森哲应用智能平台白皮书为了满足不同需求,AIP 可以向客户提供阿里云上的ECS、网络等组件的管理权限,以供客户安装和部署其它常用商业软件(BYOL)与开源产品。包括但不限于以下产品:其它商业与开源产品埃森哲应用智能平台白皮书 13零售快消业务场景对应解决的业务痛点1.库存管理:零售商在其全渠道业务中面临着共同的挑战,由于错误的库存,订单分割以及客户对快速交付的期望不断变化,总履行成本大幅增加。2.促销管理:零售商无法判断促销的效果,或者天气、假日或者网络事件给销售额带来的变化,导致错失促销的时机。3.精准营销:新零售概念,加速线下市场布局,实现线上线下互动,这给以线下经营为主的传统零售行业带来严重冲击,如何整合消费者信息、挖掘潜在顾客、洞察消费者需求、实施精准营销,打造新型零售模式,成为传统零售企业急需解决的问题。方案价值1.优化库存决策:使零售商能够评估其全渠道策略,基于预定义的业务规则做出最大化利润的采购决策和库存放置决策。2.提升促销效果:使零售商可以分析在商店举行的各种促销活动的细节,深入分析由于天气,假日和网络活动导致的销售波动的原因,并允许用户手动更改预测值并观察趋势的变化。3.细分客户群体:基于消费者的受众特征,包括性别,婚姻状态,年龄和职业等维度进行客户分群,零售商可以在细分群组上进行分析,包括地理分布,人口数量,平均访问次数和其它销售指标。4.实现精准营销:同时提供了对电子商务数据的细分,并了解针对这些细分市场的促销活动以及这些细分市场的表现,实现精准营销。14 埃森哲应用智能平台白皮书金融服务业务场景对应解决的业务痛点1.消费者营销:如何通过利用基于特定客户行为的模型推荐正确产品来增加收入;如何提供有关客户行为趋势的准确信息,以确保每个联系人获得最大利益;如何根据购买概率和产品本身的盈利能力,为每个客户确定最佳产品。2.金融产品定价:如何调整和优化金融产品的价格;如何优化金融产品组合和价格策略,提升企业的收益管理能力和盈利水平。3.反欺诈:如何利用业务驱动模型和预测/异常检测模型来推动检测操作,从而减少损失;保险公司如何能及时有效地识别欺诈性索赔,以减少因此造成的损失;如何降低与欺诈检测过程相关的成本。4.信用风险管理:如何及时有针对性地恢复异常和风险信用额度来减少损失;如何让风险管理人员轻松定义管理逻辑的信用评估策略,并持续监控结果。方案价值1.改善客户体验:通过对于消费者数据的统一收集、存储、分析和洞察,帮助营销部门更深入的了解消费者的真实喜好,从而为消费者提供更定制化的产品和服务,从而改善客户体验。2.拓宽服务范围:通过对于金融产品的重新组合和推陈出新,提升产品的覆盖领域和目标群体,拓宽金融企业的服务范围。3.增强风控能力:通过识别保险欺诈和消费者信用风险,帮助金融企业降低运营风险和业务损失,提升企业的风险管控能力。埃森哲应用智能平台白皮书 15对应解决的业务痛点1.能源需求预测:以日、小时为频率、甚至实时的能源需求预测(包括电力、燃气等)一直是能源企业的痛点,需求预测不准或者不及时,制约着能源企业运营效率的进一步提升。2.动态定价策略:随着市场竞争的加剧以及企业利润空间的不断压缩,结合市场数据并制定动态的定价策略、发现价格-销售曲线的最优点成为企业一项主要挑战。3.客户价值挖掘:对客户的360视图分析和信用评价对能源企业市场营销活动的开展至关重要,如何利用多源、分散的客户数据、整合数据孤岛、挖掘客户数据价值,提升营销活动质量和效益,预警客户信用风险,是摆在数字化部门的一道难题。4.资产管理与运维:能源行业是典型的资产密集型行业,存在资产管理成本高、效率低等问题,若能有效借助IoT技术,构建数字化资产解决方案,将会显著提高资产管理效率,降低资产运维成本。方案价值1.建立精准、实时的需求预测能力:通过对海量历史数据及相关实时参数的采集、接入和分析,构建基于机器学习的需求分析预测模型,从而优化能源调度和需求管理。2.构建动态的定价策略模型:通过制定差异化的定价规则,结合用户分群,在最细的用户颗粒度最大化的挖掘销售潜力,实现利润增长。3.构建客户360视图:通过整合客户数据、构建客户画像,打造客户分群标签,构建活力营销能力,全面提升客户体验。4.数字化资产管理解决方案:通过IoT技术在AIP 平台的应用,实现对海量资产的智能化管理,实时监控关键资产设备的运行状态,并基于机器学习算法实现对资产设备的故障预警,推送预防性检修建议,降低由于故障导致的损失。能源行业业务场景16 埃森哲应用智能平台白皮书智能制造与供应链场景对应解决的业务痛点1.供应链计划与库存:由于市场的不确定性,企业无法准确预测需求,同时需求计划、产销协同计划、生产计划和采购计划之间没有打通,导致企业产生很大的运营成本和呆滞库存,同时无法有效满足客户的需求。2.生产制造:企业生产过程的可视化水平较低,无法优化生产流程和产出。3.设备预防性维护:企业每年在设备维护上面投入大量的资金,同时由于设备故障导致的产线停机,造成巨大的经济损失。4.物流网络规划:企业在搭建自身物流网络的时候,在仓库的选址,物流干线的规划和配送路径等方面有很大的优化空间。5.采购:企业在采购中需要识别价格的波动和潜在的过度花销,从而优化整体的采购花销同时提升供应链的可靠性。6.产品研发:高端制造行业每年投入上百亿的研发经费,用于产品研发和测试。漫长的研发周期和市场及政策的变动风险,成为企业占领市场的关键瓶颈。方案价值1.智能需求预测:AIP 平台通过基于机器学习的预测模型,综合考虑历史销售数据、季节、趋势、促销等因素实现更精确的预测需求。2.智能生产:通过搭建生产流程的数字孪生模型,识别生产流程和产出的优化点,从而提升生产效率和综合产出;通过分析设备的历史运行和故障数据,建立设备故障预测模型,实现预防性设备维护。通过基于工艺和设备参数的质量预测模型,实现早期质量预警;第三,通过对于生产过程中设备的启停、温度控制等环节进行优化,实现能耗优化。3.智能物流:AIP 平台上的智能物流平台综合考虑仓储、运输、配送、人力等成本和约束,以及物流网络所覆盖的消费者需求,提供优化的物流网络规划建议。4.智能采购:通过对于采购价格数据的统计分析,通过四分位范围方法识别物料价格的异常波动,通过机器学习模型推荐最优采购时间和价格。5.智能仓储:AIP 平台的库存优化应用程序通过利用机器学习模型,动态学习和优化库存策略参数,在满足客户服务水平的同时优化供应链各节点的库存水位。6.智能售后:AIP 也时常被用于分析产品的索赔、客户投诉和舆情分析等方面。7.智能产品研发:通过对研发产品实时数据的抽取和分析,储存海量产品测试数据和用户体验信息、可视化产品质量、优化产品性能、降低量产采购价格、缩短研发周期、识别产品缺陷、协同研发团队等。埃森哲应用智能平台白皮书 17案例客户痛点:客户是全球最大的某品牌软饮料瓶装商之一。从外部市场环境来看,软饮料在总销售额中所占的比重正在下降,来自中国饮料公司的竞争越来越激烈。这削弱了该品牌饮料的市场份额。该客户希望通过大数据分析技术推动的数字化转型扭转趋势并实现可持续增长。项目目标:根据促销效果和投资回报率分析,挖掘潜力并执行正确的商业活动来创造价值。项目预期收益:提升销售收入 4%项目解决方案:1.门店细分和增长潜力分析:通过门店细分,挖掘增长潜能,赋予不同门店不同的促销策略,提升门店销售增长;2.B2B促销分析及优化:精准促销活动 精准门店定位,包括:促销活动分析,投资回报分析,交叉销售以及商业激励;3.控制塔:埃森哲团队帮助客户将数字洞察转化为在市场上的行动方案。项目实施方法论:Identify Capture Clean Prep Govern 数据科学家背景成果和价值实现收集,集成,清理,标准化内部和外部数据DataCatalogData Science WorkbenchModelCatalogModel ManagerPowerBIDesignStudioAppDeploymentMonitoring具有相似特征和分析模式的消费者集群了解短期和中期未开发的潜力了解销售增量和ROI以开始捕捉潜力确定有效,价格促销以提升价值重新分配预算以获得最大价值并测试不同的方案可视化洞察力,跟踪和监控执行和效果Contextualize Enrich Discover Create&Train ModelsApp ify Automate Gather Feedback Visualize Governance Execute Models Measure数据发现可操作内部数据外部数据消费者 分群门店 潜力&基准时间序列分析模型价格建议促销有效性促销优化场景和方案控制塔信息洞察行动结果结果数据18 埃森哲应用智能平台白皮书识数定策,方能成就卓越绩效埃森哲应用智能平台利用来自可信数据的可操作洞察,为您的业务流程提供信息ANALYTICS APPSFIND THE RIGHT APP TO HELP YOU UNTRAP DATA AND UNLOCK NEW SPEED TO VALUE埃森哲应用智能平台白皮书 1920 埃森哲应用智能平台白皮书关于埃森哲埃森哲公司注册成立于爱尔兰,是一家全球领先的专业服务公司,为客户提供战略、咨询、数字、技术和运营服务及解决方案。我们立足商业与技术的前沿,业务涵盖40多个行业,以及企业日常运营部门的各个职能。凭借独特的业内经验与专业技能,以及翘楚全球的交付网络,我们帮助客户提升绩效,并为利益相关方持续创造价值。埃森哲是财富全球500强企业之一,目前拥有约48.2万名员工,服务于120多个国家的客户。我们致力驱动创新,从而改善人们工作和生活的方式。埃森哲在大中华区开展业务30年,拥有一支1.5万人的员工队伍,分布于多个城市,包括北京、上海、大连、成都、广州、深圳、香港和台北。作为可信赖的数字转型卓越伙伴,我们正在更创新地参与商业和技术生态圈的建设,帮助中国企业和政府把握数字化力量,通过制定战略、优化流程、集成系统、部署云计算等实现转型,提升全球竞争力,从而立足中国、赢在全球。详细信息,敬请访问埃森哲公司主页 以及埃森哲大中华区主页。联系人华明胜埃森哲大中华区应用智能战略及行业方案咨询董事总经理徐永新埃森哲大中华区应用智能战略及行业方案咨询业务总监 2019埃森哲版权所有。埃森哲及其标识与成就卓越绩效均为埃森哲公司的商标。
智能制造装备行业标识应用诊断报告2022CHINANANJING中国南京DIAGNOSTIC REPORT前 言2018 年以来,江苏省积极落实国务院关于深化“互联网 先进制造业”发展工业互联网的指导意见、工业和信息化部工业互联网创新发展行动计划(2021-2023 年)等政策,高度重视工业互联网标识解析体系建设工作。在各级政府持续性的政策引导、资金支持、多方联动等举措下,江苏省标识解析体系建设取得阶段性成果。为进一步促进工业互联网标识赋能千行百业,江苏省工业和信息化厅以国家产业政策为导向,以标识生态培育为目标,组织成立江苏工业互联网标识推进方阵,指导工业互联网标识领域各相关单位开展工业互联网产业研究、技术攻关、设备研制以及商业模式创新等活动,以期推动标识与产业的融合发展,切实助力企业智能化改造和数字化转型。为加快推进工业互联网标识解析技术与智能制造装备行业“智改数转”深度融合,苏州协同创新智能制造装备有限公司依托江苏省工业互联网标识推进方阵,组织苏州斯莱克精密设备股份有限公司、蓝卓工业互联网(苏州)有限公司、江苏富仁工业物联网有限公司、同日云联信息技术(苏州)有限公司等牵头成立智能装备行业工作组,以食品加工装备、能源智能装备、模具加工装备等行业为切入点,以工业互联网标识解析融合应用为有力抓手,深度剖析智能制造装备行业基础设施薄弱、产业结构单一、核心技术难攻关等关键痛点并提出相关诊断建议与提升策略,形成此诊断报告。以期为智能装备行业相关企业提供一定发展参考。目录一、智能装备行业概述0101(一)行业定义及特点02(二)行业发展背景03(三)江苏省智能装备行业产业链发展情况三、智能装备行业标识案例诊断剖析1010(一)行业上游零部件采购场景案例-智能装备行业物流采购询价平台11(二)行业中游智能制造装备生产场景案例-生产车间质量溯源系统13(三)行业下游应用场景案例-基于标识解析的加油站巡检保修 13(四)行业下游应用场景案例-基于主动标识载体的设备故障预测四、智能制造装备行业标识应用诊断及提升策略1616(一)夯实标识解析体系建设,提升标识公共服务能力16(二)探索行业典型应用场景,加速主动标识载体部署17(三)宣传推广标识融合成效,助力全省企业智改数转二、智能装备行业标识解析体系建设现况0606(一)建设情况08(二)发展痛点智能装备是一种集机械系统、运动系统、电气控制系统、传感器系统、信息管理系统等多种系统于一体,能够减少生产过程对人力劳动的依赖,从而显著提高生产精度、生产质量和生产效率的设备。当前已经被广泛应用于汽车制造、消费电子产品制造、工程机械制造、医疗器械制造、仓储物流等多个领域。从产业链来看,智能装备制造业主要可分为三个子行业:上游为关键零部件子行业,主要生产精密减速机、伺服系统及机器人控制器等核心部件;中游为工业机器人本体子行业;下游为自动化设备子行业。智能制造装备行业是制造业产业升级、技术进步的重要保障和国家综合实力的集中体现。其行业特点主要包括以下几个方面:智能装备是现代工业生产体系的物质基础,可应用于产品制造、安装、检测、仓储等多个环节,应用领域包括消费电子产品制造、新能源动力电池、医疗设备制造、工程机械制造、食品制造等诸多领域。12DIAGNOSTIC REPORT13DIAGNOSTIC REPORT一、智能装备行业概述随着科技进步与产品更新迭代,智能装备制造商需不断进行技术革新以满足客户需求,同时针对设计、生产、功能等各方面不断革新,从而促进装备制造与各类新一代信息技术深度融合发展。(一)行业定义及特点(二)行业发展背景目前全球智能制造盛行,世界主要智能装备制造企业,如西门子、ABB、发那科等国际巨头均已进入国内市场,其凭借深厚的技术储备、丰富的项目经验和强大的研发团队基本垄断了我国智能装备的高端市场。制造业作为我国的主要产业支柱,随着传统制造业原有优势逐渐消失,以智能制造为主的高端装备制造产业是传统制造业转型升级的关键。但我国智能装备制造业发展历史较短,整体建设滞后。一是产业发展基础薄弱。企业系统集成能力薄弱,质量和水平不高,同时缺乏高端软件产品,难以应对实时变化的市场需求。二是产业结构待改善。体现在中低端产业产能过剩且缺少行业内的专业供需对接平台,致使先进装备及核心部件、高技术制造工艺等方面高端产业的需求不能得到有效满足,同时缺乏相应的设计、研发资源。三是核心技术受制于人。目前我国主要侧重智能装备制造技术追踪和技术引进,而基础研究能力相对不足,科研成果转化率偏低,控制系统、系统软件等关键技术环节薄弱,对外依存度较高。产品多领域应用智能制造装备业是技术综合性较强的制造产业,融合了先进制造、信息技术、人工智能等多个领域。2021年3月,国家发改委等部门联合发布 关于加快推动制造服务业高质量发展的意见,提出将利用 5G、大数据、云计算、区块链等新一代信息技术大力发展智能制造产业,这预示着智能制造产业的技术综合性在未来将进一步加强。多技术融合综合性强技术更新迭代快当前省内智能制造装备企业的注册资本在 2000 万以上的公司占比 14%,其余中小微企业占比达86%,年收入小于 5 亿元的企业中,50%的企业在智能化升级过程中采用自有资金,25%为政府补贴,银行贷款和资本市场融资各占 11%。而企业收入规模大于 50 亿元的企业,其智能化升级资金来源中自有资金占 67%,银行贷款占比 25%。整体而言,中小微型企业的银行贷款比例低于大中型企业,占企业数量绝大多数的中小企业只能依靠自有资金进行智能化改造。14DIAGNOSTIC REPORT15DIAGNOSTIC REPORT江苏省智能制造装备行业从数量上看,目前江苏智能制造装备行业的主要企业共有 1606 家,其中以 2020 年和 2021 年为主要注册热潮,2020 年智能制造装备企业注册数量为 432 家,2021 年注册企业数量为 562 家,注册资本主要分布在 1000 万-5000 万之间;在智能制造装备行业数字化程度上,依据智能制造能力成熟度模型,江苏省达到二级及以上的企业数量最多,有1233家,是唯一超过1000家的省份。二级以上企业数量上无锡以630家企业排名第一。图 1 我国高端装备领域依赖进口占比情况(单位:%)图片来源:苏州协同创新智能制造装备有限公司(三)江苏省智能装备行业产业链发展情况图 2 不同规模智能制造装备行业企业占比图片来源:苏州协同创新智能制造装备有限公司图 3 江苏省智能制造装备行业产业链图谱图片来源:苏州协同创新智能制造装备有限公司从智能制造装备产业链上下游看,智能制造行业的产业链上游行业主要为基础硬件、感知层次的相关硬件产品、智能制造装备和工业软件;而中游行业则是智能制造装备供应商和智能制造解决方案提供商等系统集成服务提供商;下游领域主要为市场需求方,涵盖汽车制造装备、电子信息、生物医药、物流等多个行业。江苏地区基本覆盖智能制造装备所有上下游行业门类,拥有苏州地区的生物医药产业集群、昆山的电子信息产业集群,无锡物联网产业集群、南京新型电力装备产业集群和徐州工程机械装备产业集群等,整体发展均衡,具有广阔的发展空间;同时江苏地区坐落 140 余所高校及科研院所,江苏籍两院院士数量全国第一,区域科技创新能力连续八年全国第一,丰富的科教优势意味着可观的潜在创新能力和生产力,为江苏地区以及整个长三角的智能装备行业上下游产业链发展提供强大的生态及技术支撑。16DIAGNOSTIC REPORT17DIAGNOSTIC REPORT我国智能装备制造行业发展基础薄弱,而江苏地区具备强大的行业发展生态支撑。标识解析体系技术作为工业互联网的核心基础设施,日渐成为江苏中小型制造型企业数字化转型的关键数字底座。本节就标识解析体系在智能装备的建设情况以及发展痛点作介绍与梳理。二、智能装备行业标识解析体系建设现况江苏属于沿海省份,其产业结构完善,制造型企业数量众多,对于智能制造装备产业链上下游的需求重大,智能制造装备相关企业总数达到 1606 家,其中苏州共有相关智能制造装备企业数732家,南京176家。但相比其他先进省份,江苏的智能制造装备行业升级仍有可待进步空间,传统制造业占比近 70%,迫切需要以智能化改造推动制造业转型升级和新旧动能转换,助推江苏迈向全球产业链、价值链中高端。因此省政府及地方政府制定并发行相关政策文件大力推动相关智能装备企业的发展以及相关产业的孵化,由此围绕智能装备行业诞生出了大量的产业链内企业。CHINANANJING中国南京(一)建设情况图 4 江苏省智能制造装备企业数量分布图片来源:苏州协同创新智能制造装备有限公司图片来源:苏州协同创新智能制造装备有限公司CHINANANJING中国南京苏州协同联合标识推进方阵智能装备工作组成员,对接入标识解析体系的二级节点及企业进行调研分析,具体的企业节点地域分布图如下所示:智能制造装备行业企业节点在江苏地区分布较多,且大部分属于中游的生产企业,以智能制造装备生产为主,接入企业节点总数达 568 家,占省内智能装备制造企业的 35%,标识创新应用数 2000 余款,日均活跃用户数量 298 家,标识日均解析总量 4000 万余次,全行业标识注册总量突破400亿,因此在智能制造装备行业标识应用的实际建设推广上具备一定的提升空间。协同作为标识推进方阵智能装备工作组成员,积极参与智能制造装备行业的标识应用建设工作。作为首批拥有对外二级节点建设资质单位,目前已进行三十余家的二级节点建设及相关运营指导工作,接入企业节点两千余家;为加强苏州产业集群优势效应,受苏州市政府委托,作为主体运营单位搭建苏州产业集群公共服务平台,已接入二级节点 13 家,为智能装备制造等各行业提供强大的生态供给能力;同时围绕行业场景打造主动标识载体、工业软件连接器等相关边缘接入工具,完善生态接入能力,助力行业 标识融合。目前,智能装备行业发展痛点集中在以下几方面:上中下游难交互:智能制造装备行业覆盖域广、产业链路长,通常企业在围绕智能制造装备生产使用场景中会面临上游的采购成本难控制、中游的生产过程难溯源、下游的设备状态难预测等核心痛点问题,同时也阻碍了行业上下游生产数据、设备数据、产品数据的协同交互。18DIAGNOSTIC REPORT19DIAGNOSTIC REPORT图 5 装备行业企业节点地域分布图(二)发展痛点底层数据难采集:由于传统制造产业的大多数基层设备较为陈旧或是相关的哑设备只有简单的对外接口,比如纺织企业内的智能化自动选茧设备无法与基层的纺纱设备实现数据共享互联等,无法做到异地、异构、异源的设备数据互联互通,使得中小型的制造型传统企业还是停留于劳动密集型运营方式,依旧需要依靠必要的技术手段解决企业底层基础设备数据接入的痛点,才能真正的实现智能装备制造上下游企业的数字化转型。标识应用难推广:智能制造装备行业内标识应用的使用率低,市场占有率低,企业认可度低,造成难以进行有效的标识应用推广,同时由于行业级的同类技术研发交流平台的空缺,导致当前标识应用缺乏创新力,难以吸引企业用户。产业转型难推进:当前智能制造装备行业企业规模在中小微水平的占比达到 86%,且大部分的中小微企业的数字化转型资金来源于政府补贴及银行贷款比例偏低,主要资金来源为自有资金。在千变万化的市场环境以及疫情的背景下,企业更倾向于维“稳”,造成企业数字化转型难以推行。基于上述痛点,以主动标识载体、智能设备接入网关等为技术代表的底层设备接入工具的普及,成为企业数字化,业务智能化的关键突破口,同时围绕江苏省内的产学研用构建行业型公共服务平台,实现多领域、多技术的融合,聚焦产业痛点,打造智能制造装备上下游及周边行业企业的交流平台,也是加强行业标识应用建设的重要举措。1:DIAGNOSTIC REPORT21DIAGNOSTIC REPORT在智能装备行业,已有企业从上中下游多角色、多场景,实现智能制造装备行业的标识应用案例落地。本节选取部分典型案例作重点介绍并依托现有案例进行智能装备行业标识应用诊断,旨在一方面对智能装备行业企业面临实际问题时提供参考,另一方面诊断并总结仍需进一步解决的实际问题。三、智能装备行业标识案例诊断剖析基于标识解析在信息共享领域的优势,以标识作为技术手段在供应商、采购方、监管单位、物流方之间构建信息交互渠道。CHINANANJING中国南京智能制造装备生产所需的物料采购品种多,批量小,单一品种采购量少,存在库存积压、资金流转等问题,采购成本难以控制;并且由于缺乏完善的管理机制,难以做到对产品质量进行严格的监管和把控,缺乏有效的手段进行数据追踪、责任溯源;同时存在厂家为节省生产成本积攒订单造成交货不及时等诸多问题。应用需求解决方案CHINANANJING中国南京(一)行业上游零部件采购场景案例-智能装备行业物流采购询价平台图片来源:苏州协同创新智能制造装备有限公司图 6 标识采购方案图片来源:苏州协同创新智能制造装备有限公司图 7 车间质量溯源解决方案22DIAGNOSTIC REPORT23DIAGNOSTIC REPORT加油机在油站中实现基础的计量、安全和支付功能,但受以前加油站网络通讯条件限制,大多数采用的是分散、离线的方式,因此巡检人员需要对加油设备进行现场巡检,然而传统的纸质巡检在工作过程中,容易出现漏检、数据丢失等问题。因此,设备巡检的标准化管理离不开信息化的设备巡检解决方案。智能装备制造型企业属于离散型行业企业,企业内部涉及到大量的工业软件以及复杂的装配流程,因此产品的质量溯源存在较大的挑战。为解决车间质量溯源问题,基于标识对流程作以下改造:一是对成品进行标识注册,并将标识通过喷码机喷在成品上;二是产线扫码枪扫码进行解析,解析成功即代表二维码已成功喷到产品上;三是质检将不合格品通过 PDA 扫码解析,并更新不合格原因;四是下游客户自主扫码解析,进行质量抽检。通过装配环节的各个要素的标识赋码,打通生产链上下游的信息要素互联互通,基于一物一码,将品质部门由传统的“按批检验”通过标识变为“按个检验”,进一步缩小质检颗粒度;同时基于标识信息共享的特性,在品质层面打通了下游供应链,支持客户自主扫码抽检,降低客退纠纷从而实现多维度的基于标识的车间质量溯源管理。如上图所示,当采购发布询价单时,注册标识并生成二维码,采购可将标识二维码分享给供应商;供应商扫描标识二维码,解析并查询询价单信息;当出现供应商报价、采购下单、采购取消询价等询价单信息更新时,将会解析并同步更新标识信息。通过该方案,基于标识对整个询价环节进行数据采集跟踪,实现了整个周期的信息管理;同时通过标识为询价单提供唯一标识码,且支持实时查询验证,避免信息数据被人为篡改,极大确保了双方在询价中的行为具备可信追溯能力;通过统一标识编码,提升信息系统集成扩展的兼容性,为询价中产生的信息与客户自有采购/销售平台进行数据共享提供支撑。(二)行业中游智能制造装备生产场景案例-生产车间质量溯源系统(三)行业下游应用场景案例-基于标识解析的加油站巡检保修应用需求应用需求解决方案CHINANANJING中国南京24DIAGNOSTIC REPORT25DIAGNOSTIC REPORT建立设备数据上云数采通道,通过物联网关边缘计算上传工业互联网平台,对分布在全国 35家客户工厂的关键设备进行远程维护监控,减少人员出差频率,提高故障反应速度、产品使用寿命。在企业端,企业用户通过扫描采集设备上的标识编码,经标识解析可以获取到设备的状态信息、零部件组成、用能信息、预期维保日期信息,从而提前进行维保工单申报。同时根据高端物流装备自身的种类特点进行数据建模,在装备设计、生产、运输安装的过程中提前植入标识信息,通过标识标签及相关后台系统,进行数据采集、分析和计算预测。在设备健康管理上,通过构建挖掘模型、评估模型结果、查找模型之间的关系对设备健康数据进行挖掘分析、优化并利用模型来提取数据信息实现数据价值,反过来优化设备健康的研发、生产管理、过程健康管理、维保工单管理。传统的工业设备维护、故障预测较为复杂,多数的设备及零部件的身份标识局限于设备生产商生产内部 BOM 编码,难以对通用零部件进行统一管理;同时设备理化参数边缘计算复杂、采集密度低,设备过程数据关联不到客户现场生产环境,也无法做到将设备数据共享给客户或客户的信息系统,造成了设备大数据构建途径少,技术层级分层多的问题。应用需求解决方案基于标识一物一码的特性,对所有设备及物料进行标识注册,打印二维码并贴在物料上,支持通过二维码一键报修;维修检修时,如发现设备物料损坏需要替换物料,维修人员可通过专用设备扫描标识二维码解析损坏物料,并完成物料更换,同时通过统一标识编码,可将巡检记录、物料更换记录与客户平台进行业务数据共享。基于标识的唯一性,对所有设备、物料打上身份标识并记录所有物料流向,优化资产管理方式,实现了设备巡检、报修、维修、验收的数据共享和流程串联。统一标识编码实现了与客户进行数据共享。解决方案CHINANANJING中国南京(四)行业下游应用场景案例-基于主动标识载体的设备故障预测图 8 加油设备标识应用图片来源:苏州协同创新智能制造装备有限公司大数据分析建设健康特征管理采集性能优化报警触发器设备寿命预测效能管理分析标识微服务组件架构注册中心微服务安全引擎微服务应用API微服务用户设备套件微服务健康预测算法微服务设备模型微服务运行容器微服务设备状态机微服务设备服务拓展平台系统同日设备健康应用开发工具模型部署二次开发包运行时环境设备代码库设备Studio设备建模异常推送健康特征库包装设备建模仓储堆垛机机器人模型部署提升设备建模上下料专机设备运行时环境目前,在多方信息交互、产品质量追溯、设备管理运维等应用场景均有企业通过标识探索相关应用,实现降本增效;但标识在智能装备行业的普及规模应用,仍需政府及行业内各界对企业数字化转型、应用场景探索、标识宣传推广等方面进一步重点关注。(五)智能装备行业标识案例诊断结果CHINANANJING中国南京26DIAGNOSTIC REPORT27DIAGNOSTIC REPORT四、智能制造装备行业标识应用诊断及提升策略企业数字化转型和实际应用开发,通常会面临市场变化快、信息易泄露、数据难采集等诸多问题,且缺少运用标识解析、区块链等数字化手段转型的相关应用场景参考,致使行业内诸多企业不敢转型、不愿转型。对于标识推进方阵智能制造装备工作组侧,重点推进围绕底层的数据采集、供需对接、数据交互、产业链协同等方面,开发不少于 5 个典型的应用场景,其次围绕苏州产业集群公共服务平台等工业互联网标识产品服务平台,推广部署不少于 6 万枚主动标识载体,通过分布式身份认证、可信解析实现数据的安全解析及传输,打通底层设备数据流,为应用场景的开发提供安全可信的数据底座。智能装备行业内,企业数字化转型存在基础不牢靠、需求不明确等问题。标识虽已于智能装备行业有一定的应用基础且解决部分问题,但仍缺少相关渠道、平台促进标识在整个智能装备行业规模化、系统化应用和激发标识公共服务效能。基于上述问题,苏州协同将会围绕两方面开展工作,一方面进一步推动标识解析体系建设,预计 2023 年将推进 56 家二级节点建设,累计接入企业节点不少于 1000 家,实现节点建设与标识应用推广并行,对于加入标识解析体系企业节点,根据企业需求推荐相关标识应用,以标识解析为抓手加强企业数字化基础能力。另一方面加强公共服务平台建设,深化标识生态改革,平台将全面覆盖智能制造装备零部件行业、设备运输业等 8 大行业,计划服务企业超过 300 家,研发落地智能制造装备行业创新应用 5 款以上。(一)夯实标识解析体系建设,提升标识公共服务能力(二)探索行业典型应用场景,加速主动标识载体部署图 9 基于标识的装备健康预测系统中台图片来源:苏州协同创新智能制造装备有限公司CHINANANJING中国南京28DIAGNOSTIC REPORT29DIAGNOSTIC REPORT当前市场上的工业软件,标识应用占有率低,同类竞品种类多,现有的标识应用难以规模化推广;同时由于智能制造装备行业内技术研发交流平台的空缺,导致当前标识应用缺乏创新力,难以吸引企业用户。因此对外的宣传手段以及对内的多技术融合平台建设也是标识应用建设推进的关键所在。方阵侧以及政府侧需在该过程建设中,借助资源优势予以相应支持,其一联合政府侧、方阵侧举办 10 场以上如行业应用大赛、相关会议沙龙、政策宣贯解读会议等常态化宣传活动,促进行业技术交流与创新,普及标识解析理念,扩大标识在智能制造装备行业内影响力。其二协同政府侧开展中小企业咨询诊断服务,建议重点关注医药生产装备、模具加工装备、汽车零部件加工装备等行业,依托政策浪潮驱动基于标识解析技术的标识创新应用,为企业提供轻量级的标识解析软硬件服务。(三)宣传推广标识融合成效,助力全省企业智改数转指导单位:江苏省工业和信息化厅组织单位:江苏省工业互联网标识推进方阵编写组成员:苏州协同创新智能制造装备有限公司:袁雪腾、狄航、陈国栋中国信息通信研究院:刘阳、姚頔、吴琦莹、贾倩倩、胡亚东蓝卓工业互联网(江苏)有限公司:李巍苏州斯莱克精密设备有限公司:李克坚江苏富仁工业物联网有限公司:曾诚同日云联信息技术(苏州)有限公司:傅明东特别鸣谢:
智能终端营销白 皮 书M a r k e t i n g o f t h i n g s中 国 传 媒 大 学 广 告 学 院MOTM M A 中 国国 家 广 告 研 究 院CONT ENTS目 录/迎接智能终端新世界01./新平台 智能终端核心价值02./新基建 流量资源与终端能力03./新场景 智能终端营销实战04.M OT纵身星海,共舞天河黄升民中国传媒大学 资深教授中国广告博物馆 馆长CAAC智能大屏营销研究院 院长为何智能终端成为产业竞争焦点?智能终端的商业运营该如何运作?智能终端能否重塑商业?首先是以人为本。终端方寸之间,屏幕之后,是真实需求的个体,终端撬动需求,使得品牌基于智能终端成为用户需求满足的最佳解决方案;其次链接关系。虚实相生、情景交融的终端科技世界,万物互联互通,信息实时反馈,在人与信息的链接中达成企业服务;最后是内容。终端之上承载的是信息内容,也是链接的血脉。企业品牌与消费者持续不断的链接,依赖的就是终端之上的内容。有两个基本规则可以参考:一是数据流量决定经营规模的大小;二是场景把握决定商业模式的设计。不论终端产品形态如何变幻,终端之上数据是流动的,也是融通的,而非孤岛。终端数据的体量规模、融通效率,是商业经营的前提。智能终端让营销成为一种服务。终端营销在传递品牌信息影响用户心智之外,企业品牌还可基于智能终端对用户进行全生命周期的各种交互体验设计,与客户深度沟通与绑定,并因此衍生出新的商业模式。概 念智能终端是搭载操作系统的智能硬件设备。基于网络与多元智能技术,智能终端不仅是信息平台,为用户提供丰富的内容应用;也是数据中台,与用户进行实时的数据交换与流动;还是渠道载体,产品与服务直接触达,用户即时调取互动;更是体验空间,为用户打造立体可交互的虚拟世界。智能终端营销企业品牌基于智能终端及其所在场景,面向消费者开展的商业推广及营销传播活动。智能大屏终端智能终端的典型产品硬件智能移动终端智能音箱终端智能穿戴终端智能车载终端智能AR/VR终端迎接智能终端新世界M OT智能终端是”信息平台 数据中台 渠道载体 体验空间”的集合体。市场环境趋势:终端技术迭代,引领智能终端商业新空间每一次终端技术变革的关键节点延伸出相应的广告市场,终端营销价值在技术的迭代中凸显,并持续孵化出新的品牌投资风向。终端产品特性典型广告业态媒介交互特性传统营销电子媒介终端网络营销计算机终端数字营销全场景智能终端移动营销移动手机终端智能营销泛在互联智能终端1985年,中国成为世界第二大电视机生产大国产品少功能少普及低一对多的被动静态传播传统电视终端广告开始联网但联网效果差系统效率低一对多的交互动态传播桌面互联网终端营销网站广告搜索引擎广告网速变快系统升级媒介平台属性初现点对点的双向交互传播智能移动终端营销语音、肢体、视觉等多元交互方式共存跨端互动深入场景智能大屏终端营销智能音箱终端营销泛在跨端跨媒介营销系统强大万端互联强具身性沉浸感具备AR XR能力1999年,中国PC总销量为500万台,销售额达60亿美元2016年,全球智能手机出货量达峰值14.7亿2021年,智能家居市场规模中国近2000亿元全球超千亿美元2020年,中国互联网上市企业数量达147家,总市值16.8万亿元80S90S00S10S20S消费行为洞察:终端产品热销,撬动消费需求营销覆盖力泛终端覆盖全场景需求智能电视智能音箱智能清洁智能健身器材健康数据监测设备健康修复辅助设备智能手机蓝牙耳机智能手表AR/VR设备平板电脑游戏设备早教设备陪护设备学习辅助设备营销爆发力设备智能升级积累存量用户新兴智能终端涌现,拓展增量用户营销增长力新兴智能终端增长快速1.631.693.36智能音箱平板电脑可穿戴设备智能家居2021智能终端设备出货量(单位:亿台)8.95数据来源:IDC咨询数据来源:IDC咨询通讯教育娱乐运动健康家居生活出行智能车载设备设备“全家桶”02468102017年2018年2019年2021年近5年新兴智能终端全球出货量(亿)智能家居智能电视可穿戴设备智能音箱2020年数据来源:GWI数据来源:IoT Analytics2018-2021年,全球同时拥有6台或更多电子设备的人增长了56%预计2025年,平均每人拥有4台物联网设备智能电视用户超10亿人日均使用时长达5小时智能手机用户超9.5亿人日均使用时长3.3小时(数据来源:App Annie)(数据来源:群邑智库)0246810概念内涵:什么是智能终端营销企业品牌基于智能终端及其所在场景,面向消费者开展的商业推广及营销传播活动。时空场景下的消费者契合“此情此景”的行为状态及其特定需求是搭载操作系统的智能硬件设备。基于网络与多元智能技术,智能终端不仅是信息平台,为用户提供丰富的内容应用;也是数据中台,与用户进行实时的数据交换与流动;还是渠道载体,产品与服务直接触达,用户即时调取互动;更是体验空间,为用户打造立体可交互的虚拟世界。企业品牌消费者营销载体购买转化信息传播智能终端心智影响创新空间交互参与智能终端营销智能终端智能大屏终端智能移动终端智能音箱终端智能车载终端智能VR/AR终端智能穿戴终端智能终端的典型产品硬件创新营销对象 =软硬融合从终端系统层深入原生应用层跨端协同从智能终端单端触达到多端联合全场景营销场景、硬件设备、消费需求前所未有的匹配创新营销策略基本特点:智能终端助力企业品牌构建营销链路终端用户视角企业品牌视角用户高频且全场景打开使用终端产品个性化信息内容消费,多元互动体验多终端配合使用,便捷交互参与终端定向提醒建立认知产生兴趣了解商品下单转化规模覆盖,强势曝光用户洞察,精准触达多元交互,强化效果场景适配,打通心智,自然渗透结合终端所在场景,充分适配用户需求,在自然渗透中影响用户心智,触发转化基于智能终端的硬件层、系统层、应用层的广告展示及营销资源开发智能终端提供多元交互方式,用户主动参与,强化品牌与消费者沟通效果结合智能终端生态数据捕捉用户全域行为触点,进行用户画像描摹,精准用户识别和圈定人群M OT新平台智能终端核心价值产品即基础、场景即市场、体验即服务、数据即智能核心价值:产品即基础,跨屏互联,深层次多触点广告资源跨设备互联互通无缝衔接用户生活各场景智能手机智能音箱智能可穿戴设备锁屏、负一屏快应用、通知栏语音植入、开机广告屏保、壁纸、语音植入娱乐类、工具类、游戏类、流量分发类营销以生态为导向丰富用户数字生活运动健康类、便捷支付类生活服务类、影音类营销以实用为导向,满足用户生活需求强互动多频次原生化智能电视开机&创意开机广告霸屏广告、主界面推荐位、大屏海报影音类、教育类、游戏类、购物类营销以内容为导向,契合用户兴趣所在强曝光强视效强需求场景化海量涌现的新兴智能终端产品为品牌带来海量的用户触达可能性,从“硬件-系统-应用服务”等多层级打造品牌曝光机会。智能手机智能家电智能音箱智能机器人智能可穿戴设备智能个护设备智能家装智能车机智能电视智能语音助手 中控应用服务典型终端营销分层次概览硬件层系统层原生应用层营销优势核心价值:场景即市场,海量应用与服务适配用户需求“用户-场景-品牌”精准适配居家生活起居生活智能音箱智能家装/家电快消品牌家具品牌借助广泛积累的用户数据,广告主可以通过智能终端营销实现“内容服务-用户-品牌信息”的高度适配,在适当的场景适时出现,刺激消费者的购买行为。居家娱乐智能音箱VR/AR设备智能电视厨房品牌饮品品牌影视剧集应用内广告语音互动提醒消费需求转化与购买行为品牌印象与情感联系睡眠休整智能手环智能家电健康品牌洗护品牌应用内广告屏保/锁屏出行游玩智能车机智能接待机器人智能送物机器人观光点购物广场餐饮品牌休闲娱乐大场景细分场景服务设备品牌提示植入方式开机广告语音小尾巴系统智能推荐楼宇广告电梯广告机器人推荐核心价值:体验即服务,交互深度空前提升,强化品牌与用户关系品牌基于智能终端设备,以视听体验吸引用户注意,以优质内容应用深度绑定用户,以匹配智能终端特性的服务体验打造品牌形象,通过不同层级的丰富体验,逐步建立消费者对品牌的正面情感与信任关系。强曝光跨端跨渠道跨媒介联动广泛曝光强注意感官情感递进、新鲜多维体验原生化无感化营销植入、沉浸式品牌触达强互动触摸、语音、体感、跨设备的高效信息交互便捷性营销信息高速获取,节约用户搜寻成本精准性多场景、深协同、高智能精准触达针对性、定制化的品牌交互服务娱乐化体验与终端的趣味交互即与品牌交互用户需求满足定制化交互服务帮助用户真正解决生活难题树立品牌形象品牌及时唤醒生活场景与品牌强绑定,存在感强品牌陪伴智能终端长期存在用户生活空间,实现品牌与用户多频次、常连接的交互体验降低广告侵扰通过用户与品牌信息的精准适配,降低终端广告推送可能带来的时空侵扰,推动用户与品牌信息的自然相遇构建用户与终端、品牌间的正面联结小屏灵活场景视听大屏沉浸式视听视听体验吸引用户注意双向交互绑定用户服务融入交互打造品牌形象多频次交互累积信任吸引注意产生兴趣打造形象强化信任核心价值:数据即智能,数据颗粒度更细,全面人群洞察广告主通过设备使用、观看内容、用户基本特征、消费水平等多场景、多维度的数据标签可实现立体的人群画像。设备数据品牌型号尺寸价格生理健康体重体脂身高心率运动情况性别年龄学历消费水平家庭人口基础属性行为属性行为偏好内容偏好接触场景交互方式使用时长使用频次使用时段影音娱乐教育学习室内户外语音手势消费属性广告偏好消费品类消费能力美妆、快消、教育历史消费情况消费金额交易时长用户画像健身人群游戏人群美妆人群教育家庭高收入家庭特定商圈汽车家庭高知群体付费用户高档小区M OT新基建流量资源与终端能力智能终端具备六大类流量资源,配合系统级的底层数据和终端侧的智能技术,助力企业品牌更好地洞察、建立、维护和消费者的关系。用户规模大、曝光能力强、视觉冲击震撼新基建之流量基础设施六大资源六大资源贯穿智能终端“开机-桌面-应用-关机”使用全流程,品牌营销信息“润物细无声”般根植于用户生活全场景。6大流量基础设施锁屏、机器人开屏广告创意开机、开机广告滑屏海报PUSH消息、Toast弹窗路线点位语音播报下载器输入法、皮肤、主题定制大屏海报、换肤广告、主界面霸屏广告、主界面推荐位信息直推负一屏、快应用原生应用信息流广告原生应用开屏广告APK开屏广告产品软植入语音内容广告AI智能场景识别贴片、暂停广告语音购广告、互动问答广告预约、安装、下载点击、扫码、语音形式多元、参与度高、加深“用户-品牌”连接基于内容生态、营销自然融合于内容日活用户量大、广告接入用户生活场景开机打开应用桌面基于系统层能力、精准触达开机类资源系统层资源零级入口类资源应用类资源内容类资源交互类资源滑屏位锁屏独立通知新基建之流量基础设施智能移动终端x极速曝光长效运营预约激活唤醒用户高效连接目标转化深度转化快应用负一屏手机摄影大赛原生应用信息流广告信息触达PUSHToast信息弹窗下载器激活提醒服务号智能移动终端开机类资源系统层资源零级入口类资源应用类资源内容类资源交互类资源唤醒用户高效连接目标转化长效运营充分利用智能移动终端入口处(开 机 App入口)日活流量优势,第一时间抢占用户注意力,快速、直接地为用户提供服务。发挥智能移动终端特性,打通“预约安装激活”链路,缩短转化路径转化后持续输出,将终端用户流量引入品牌私域,实现长效运营。原生应用开屏广告下载唤醒用户以智能移动终端系统能力与内容能力为主,一方面直推信息,另一方面以内容唤起用户参与兴趣。高效连接将高净值用户引入品牌私域,长效运营,深度转化用户。长效运营全方位提升终端用户的转化速度目标转化创作者计划主题定制智能短信输入法/皮肤充分发挥智能大屏曝光优势,从主界面视觉设计等入手,强势曝光建立用户认知。深度挖掘入口之后的优质资源,结合3D技术、AI等能力,扩展智能大屏营销的用户影响力。新基建之流量基础设施智能大屏终端建立认知影响心智连接用户促进转化发挥智能大屏强视觉震撼性,从开机出发,大面积触达用户,攫取用户注意力。建立认知将品牌信息自然穿插、融入进用户使用大屏的每时每刻,于无形中提高用户对品牌的感知。影响心智智能大屏通过为品牌定制专区、打造专题活动等,制造用户与品牌一对一的专属互动机会,直接有效地促进转化。促进转化以丰富多元的互动形式,多点触达用户,让用户能够深度参与其中,加固品牌与用户之间的联系。连接用户强效曝光产生互动建立认知影响心智连接用户促进促进转转化化主界面换肤大屏海报创意开机主界面霸屏广告主界面首焦视频贴片关爱提醒红包抽奖调查问卷跨屏互动(如投屏广告)交互工具:点击/扫码/语音落地组件:品牌专区冠名剧场智能大屏开机类资源系统层资源应用类资源内容类资源交互类资源开机广告自然露出促进转化Launcher主界面信息流/3D信息流广告APP开屏广告暂停广告AI智能场景识别利用智能音箱多模态交互能力,搭建品牌服务阵地,实现用户与品牌的高质量“对话“借用深度定制将营销融入场景打造原生创意,满足用户需求的同时达到营销效果新基建之流量基础设施智能音箱终端智能音箱可点击、可语音、可滑动的入口广告模式能最大化曝光效果,初步建立用户对品牌的认知。建立认知把握用户“信息获取”需求,通过深度定制,从“满足需求”到“唤 醒需求”,让品牌服务融入用户生活场景,实现深度沟通。深入人心多维度触达用户,开拓语音、手势等多种创新沟通形式。以互动问答形式将品牌营销信息娱乐化,并有效传达给用户。稳固连接建立认知稳固连接深入人心开机类资源系统层资源零级入口类资源应用类资源内容类资源交互类资源超级入口建立认知开机滑屏广告高效对话深度定制深入人心主界面换肤问答卡片技能广场推荐icon技能开屏广告AI互动广告公众号多模态互动品牌语音互动问答定制品牌技能智能音箱习惯、天气(调起与用户定制内容相匹配的品牌信息)信息屏保设备端push短视频信息可点击可跳转M OT新场景智能终端营销实战强势曝光、全场景触达、创新互动的三个关键策略是企业品牌开展智能终端营销的全链解法。强势曝光模式移动应用商店系统零级入口原生应用及联盟资源手机厂商的应用商店,作为移动应用的大本营,是各类App企业进行营销推广的重要选择。强势曝光三大杀手锏印证渠道价值真正发挥“端”的价值潜力,让智能终端在数字营销生态占有一席之地的是智能手机终端。广告主以流量采买,印证智能手机终端的渠道分发价值,智能手机厂商提供终端营销,有三个杀手锏:【强曝光模式】玩法一玩法二玩法三锁屏、开屏、负一屏、系统PUSH等轻应用,可视为智能移动终端厂商对移动应用形态的突破性探索。各家智能移动终端厂商不仅有自家的原生应用,也建立了移动广告联盟,并不断整合流量规模。营销目标:端内策略:实现效果:第一季曝光量2.3亿 ,第二季曝光总量达到了8.1亿 。精准覆盖华为影像优质用户,进行种草发散;特邀摄影KOL,以PGC引导UGC形式,围绕摄影互动,传递卖点的同时和品牌受众“玩到一起”;定制品牌主题,沉淀数字资产,潜移默化影响用户心智。强势曝光玩法一:通过原生应用或联盟资源整合利用流量各家智能移动终端厂商不仅有自家的原生应用,也建立了移动广告联盟,并不断整合流量规模。杂志锁屏banner、公告栏主题开屏品牌主题定制浏览器信息流注:第一季数据统计截至2021年1月,第二季数据统计截至2022年1月。案例:华为比亚迪助力比亚迪唐、汉车型上市推广,打造高端品牌形象、突显比亚迪“汉”与“唐”的科技之强,提升比亚迪品牌影响力。软硬广结合思维,品牌强强联合,整合华为主题端內资源配合传播,全方位放大活动声量。策略亮点:强势曝光玩法二:通过“系统零级入口”完成广告高效转化锁屏、开屏、负一屏、系统PUSH等,轻应用可视为智能移动终端厂商对移动应用形态的突破性探索案例:OPPO芒果TV尚食实现效果:助力芒果TV网剧尚食增强曝光通过乐划锁屏、芒果TV服务号用户可一键预约观看;预约后,日历、短信等多个原生应用联动提醒用户收看;配合亮屏、服务号一键跳转芒果TV端上策略:营销目标:策略亮点:充分挖掘全场景零级入口,并通过“吸引跳转”短链促进用户观看。优化了用户使用体验的同时,使芒果 TV App唤端率达到90%。在尚食首播当天,在OPPO的全场景入口曝光总量突破7亿 锁屏海报浏览器信息流服务号通知栏负一屏OPPO视频APP强势曝光玩法三:全链路强势曝光,自然渗透用户心智家庭智能大屏,大尺寸、强创意,结合节日热点,为品牌提供精准的营销坐标,抢占用户心智,引爆品牌声量;营销目标:针对京东电器年货节、京东年货节大促、京东央视春晚三大CNY营销活动,制定不同营销策略,围绕用户观看路径设计组合多种广告形式,全链路触达大屏用户。充分考虑活动创意与广告形式的有效结合,全面兼顾视觉冲击、创意表达以及内容留存三个方面,有效提升大屏曝光价值。入口处制造视觉冲击创意点位首屏幕信息直推专区展示内容和用户留存案例:京东欢网深度传递京东品牌价值,影响家庭用户心智端上策略:策略亮点:开机广告大屏广告霸屏广告主界面换肤主界面焦点推荐Super view品牌专题页全场景触达三大玩法助力企业品牌实现系统性增长软硬融合跨端协同全场景体验内容应用层硬件层系统层着眼终端背后的多元需求场景,借助智能终端实现对用户生活空间的自然渗透。越来越多的企业品牌开始关注智能终端营销的第二发展曲线,深度入局智能终端营销,寻求系统性增长。“软硬融合”、“跨端协同”、“全场景体验”三大创新玩法充分释放智能终端内在价值,打通产业上下游生态链,为品牌增长赋能。【全场景触达模式】玩法一玩法二玩法三硬件层、系统层、内容应用层,层层联动,实现对用户消费决策影响的连贯性和有效性。从单端触达到多端联合,借助终端生态多样化发展趋势,将品牌信息嵌入用户生活的各个“角落”。TV全场景触达玩法一:AI服务渗透多元场景,深度传递品牌关怀借助智能终端实现用户生活空间场景的全方位强力渗透,在场景中洞察需求,将营销内置于需求满足之中。以智能终端为“入口”,通过不同场景对应的细分终端实现品牌价值的高效传递,提振营销信息传播效果,促使用户透过场景认知品牌。小爱有屏音箱秒秒测体温监测链路 首次使用,绑定秒秒测注册手机通过手机号识别用户抓取体温计数据同步小爱音箱页面高温预警识别,页面展示橙色后链路,扫码产品购买*绑定后唤起音箱直接显示温度页query唤起:宝宝/孩子体温多少度?案例:小米营销全场景营销目标:新手爸妈对低龄儿童护理和用药认知不足,专注儿童退烧的美林希望通过合规且创新的方式,与新家庭建立沟通,激活对美林的关注与认知。端上策略:小爱有屏音箱秒秒测体温计,硬件 软件服务精准锁定儿童发烧监测场景。通过深度研发AI技术对接,打造儿童发烧智能助理“美林妈妈AI助手”。联动儿童发烧监测热销产品“秒秒测”,为小爱同学增加发烧场景功能出口,实现“实时体温语音播报 智能发烧报警 智能退热指南”三重Buff赋能,强势占领家庭这一儿童发烧精准场景,为用户带来有温度的品牌体验。策略亮点:捕捉亲子家庭高频使用场景,小米AI大数据根据系统分析热词,做到高流量保证,精准触达亲子家庭,覆盖天气、儿童、闲聊场景。通过语音询问新模式 AI场景化服务,带来健康护理创新体验,强化品牌认知树立专业退烧形象,为母婴家庭儿童健康保驾护航。全场景触达玩法二:软硬融合,全链路触达用户,品牌营销价值最大化系统层 应用层 内容层的打通与协同,软硬融合,强效触动用户,从触达到触动,欢网大屏在营销策略上不断创新,助力品牌拓展更广阔的市场空间。营销目标:在主流消费群媒介多元化环境下,品牌通过智能大屏的OTT系统层 应用层 内容层资源,软硬融合,契合代言人受众观看偏好,创建品牌与内容的关联度,长效释放品牌代言人权益。端上策略:1、欢网基于亿级智能大屏终端覆盖,通过系统层 应用层 内容层营销资源,贯穿用户观看全路径,品牌营销价值在大屏端实现最大化释放。2、将品牌、代言人及明星相关节目有效结合,定向节目偏好人群,全链路广告曝光,实现对屏前用户心智的自然渗透。案例:欢网立白好爸爸开机贴片口播标版创意Banner暂停全场景触达玩法三:全场景下,人货场相遇、品效销协同借助智能音箱端锁定清晨场景,结合场景智能化匹配内容,更丰富的内容定制,带动用户与品牌互动。通过护肤科普及生活资讯等定制内容,对家庭成员主动触达,沉浸式传递品牌理念曝光营销目标:加深消费者对溪木源品牌记忆,从而实现对品牌的认知及认购。端上策略:结合智能音箱端早晨问天气、听新闻等高频内容需求,抓住清晨护肤的特定场景,语音知识科普带货,打通语音购买链路,品效销兼顾。策略亮点:在AI语音电商变革下,实现即听即买,购物将变得更便捷和有趣,消费者“开口”就能购物。实现效果:扩大溪木源品牌声量,高效提升拉新与转化,最终达成:新增用户占比:97%;ROI:1:1.3。案例:人本智汇溪木源超级屏保,抢镜家庭场景结合场景,沉浸式内容消费语音购完成交易双端同步全新的交互模式全新的定制终端全新的交互内容基于语音识别,手势识别和身体姿态识别,终端还可进行语音、动作体感交互,此外广告主还可定制契合品牌调性的虚拟形象。通过智能再造或外包,跨界合作、或以智能插件外设代替产品迭代;灵活运用智能App,追赶智能终端消费者的脚步。了解用户消费链路,内容格式、平台、渠道和终端设备目标将在合适的时间,合适的地点,将内容放在合适的客户面前。创新互动助力突破终端原有边界【创新互动模式】玩法一玩法二玩法三随着5G、AI、元宇宙等新技术、新内容的发展,智能终端营销也在打破既有的营销认知操作,突破终端原有边界,用整合思维能力为企业品牌提供创新解决方案。TV创新互动玩法一:全新的交互方式随着技术能力进步,终端交互方式日益朝着多模态、智能化、超现实方向发展,终端交互能力提升实现广告创意进一步进化。创意交互模式助力实现终端与用户之间的深层次互动,实现品牌信息的高效传递并增强用户好感。端上策略:通过聚餐拜年春节生活场景触达用户,强势绑定用户CNY家庭生活高频率交互细分场景。借助小度智能AI能力,4大场景 3大感官刺激用户记忆利用小度核心技术提升王老吉品牌好感度,让用户产生情感共鸣,从而达到传递品牌好感和理念的营销目标。实现效果:小度智能屏曝光4.3亿,覆盖家庭超过3000万,总互动超1400万。营销目标:在新春营销中抢占更多消费者,增强用户对“吉文化”的感知。案例:小度王老吉小度小度在呢,我在喝王老吉呢,啥事?过吉祥年喝红罐王老吉小度小度 播放xxx歌曲该歌曲为会员歌曲,王老你邀您一起畅听会员歌曲,请问“过吉祥年喝什么?”红罐王老吉恭喜你答对了,王老吉这就送你一天会员小度小度,今天天气今天天气xxx,王老吉提醒您注意保暖,过吉祥年喝红罐王老吉,想了解请对我说,打开王老吉大吉大利/新年好待机场景视频通话场景音乐场景天气场景创新互动玩法二:全新的定制终端智能终端产业浪潮初现,根据品牌进行终端定制,能够满足品牌个性化营销传播需求,以科技实力凸显品牌差异化定位及价值。机器外观定制百事定制菜谱百事定制版AI 多功能料理机语音唤起食谱食材标签跳转百事专区直达百事模式多路径唤起定制食谱案例:小米营销终端定制案例营销目标:百事可乐持续打造“有百事吗”佐餐仪式感,首次推出美味有百事佐餐IP。聚焦年轻用户的【宅家美食场景】,希望携手小米智能生态一起提升用户的美食体验,打造一场百事佐餐革命。端上策略:1.联名打造AI料理机,定制外观提升品牌科技感属性,电商上架。2.定制百事模式,通过AI语音呼叫 AI料理机屏幕点击位置等多种交互模式,说出身边拥有的食材,一句话直达推荐美食以及制作方法。3.独家开发百事创意菜谱,共同研发10款全新料理,让更多用户享受百事佐餐美味。黑科技跨界定制佐餐场景深度融合创新互动玩法三:全新的创意内容以消费者的完整消费链路为依据,创意化定制内容,实现营销内容与终端特性、消费环节及消费场景的契合。案例:案例:Roku沃尔玛营销目标:为零售商沃尔玛实现便捷高效的购买转化。依托于智能大屏终端厂商Roku旗下OneView广告平台,激活及广告创意能力,用户点击Roku大屏端的购物广告按钮,一键下单沃尔玛商品,并通过电子邮件确认各类信息,为用户带来全新的电视购物体验。策略亮点:创新电视购物形式,一键购买省去了填写信息及扫码购买步骤,实现高效转化。端上策略:得益于终端技术的成熟与软件应用的落地相辅相成,智能终端形成了一股极具势能的力量,将集纳用户需求的终端和追求生意增长的企业品牌带入到一种深度融合的阶段。未来,智能终端还将继续在入口挖掘、场景融合、交互体验设计、商业基建完善、生态体系协同层面尝试更多突破,适配更多企业品牌的增长模式,助力更多企业品牌在激烈的市场竞争中掌握韧性增长的主动权。智能终端营销,将不止于营销。终端营销优势小结终端营销优势小结M a r k e t i n go ft h i n g s秒针营销科学院院长 谭北平群邑智库总监 陈昵婕小米互联网业务部商业营销品牌部-营销策略负责人 石永智欢网科技CEO 吴盛刚智能终端的核心能力:系统控制力、硬件交互力、底层数据力。智能终端本身基于系统层的强大,成为行业通向未来智能宇宙的一把钥匙,也是未来新社交生态的连接基础。智能终端营销的核心价值:新的技术与传统业态相结合,孕育出新的场景。智能终端营销需要以需求“养”营销,未来智能终端的商业化,还需以“读懂”为起点,以促进“便利”为桥梁,整合生态内智能终端的能力,以增加营销的竞争力。场景即市场,隐含着品牌撬动消费者需求的营销机会,智能终端最大的优势在于与用户生活全场景的链接和触动。小米营销通过全场景终端生态下的营销探索,层层打通用户从广告接触到产品购买的全链路,以贴合用户场景和心智的营销方式,帮助品牌与用户形成更深度的连接。智能终端的变化是一种根本性创新,终端营销正在产业进化。而智能大屏市场从散点式的行业结构开始,一直朝着连点成面的方向发展,从终端上游的内容、终端的产品制造、营销专业服务等形成一个“带状”格局,最终走向较为成熟的“块状”产业结构。欢网不做简单的资源整合,而是谋求模式上的进化。智能终端营销洞察智能终端营销洞察人本智汇CEO 李亚小度科技广告策略负责人 贾甲OPPO互联网营销策略与商业市场负责人 程晚思HUAWEI Ads小度终端营销的基本范式就是场景营销。场景营销就是在需求被满足的过程中,品牌以更优的效率来解决用户的需求。小度正在走出一条独特的“AI 场景智能服务”营销道路,未来也将持续表达终端营销的独特价值,摆脱移动营销的窠臼,引领家庭全场景下营销“无端化”的新方向。人本智汇基于为智能终端关键场景定制的分布式内容服务,突破了以手机APP为代表的中心化入口。在以人为本的生活全场景下,汇聚新硬件、新流量、新场景、新交互,在适合的时间、地点、设备,通过场景化的内容营销力,触达、触动、触发用户,实现人货场相遇、品效销协同,极大拓展了智能终端商业变现的可能与潜力。智能终端正在形成场域,构成厂商发展“第二曲线”。终端媒体不仅仅在完成自身能力的进化,打通终端里各场景之间的用户心智流转,也正将终端媒体的价值讲到行业中。OPPO营销提出“广告服务化”,以全场景为基建,提供高效的服务直达,更加简单与直接的满足用户需求,并与广告主进行场景生态共建,带来全生命周期的长效经营,实现可持续的增长。以用户体验为核心,打造赋能品牌的高品质服务。HUAWEI Ads围绕消费者、产品、体验、服务四大方面不断创新,提出广告即服务理念,向用户传递价值信息,提供场景化、服务化的营销体验。品质广告是在合适的时机,合适的场景,把合适的服务推送给合适的用户。HUAWEI Ads赋能企业创新营销,助力广告主实效增长。智能终端营销洞察群邑利华UNITE-Head of Data&Outcome Richard Jin云迹科技溪木源市场合伙人 李兴 Leo小米互联网业务部商业营销效果部-营销策略负责人 程明兆作为新兴终端,智能服务机器人广泛开展营销,必须要在完成一定的覆盖量后才有机会。作为常驻环境中具有交互能力的智能体终端,机器人凭借其移动形态在吸引人群注意力方面具有得天独厚的优势,更能够借助直观感受达到强效曝光效果。基于此,结合智能服务机器人的特性,云迹从“视听”两感入手,探索进阶互动能力。在5G和人工智能时代,智能音箱语音购物正在成为流行的家庭消费方式。而我们功能性自然护肤品牌Simpcare溪木源在与人本智汇的合作中,通过创新场景营销,溪木源进一步丰富了与新用户的触达场景。这也是品牌能持续赢得消费者信赖,真正为用户提供有价值的产品和服务的重要实践。在营销层面,通过智能音箱帮助企业在精准的场景下找到目标客户,结合内容种草及创新语音互动,获得更多新用户增长,为店铺带来更多有效流量。智能终端是为数不多能够实现全天候、跨场景用户陪伴的营销聚合体。凭借独有系统层能力与用户全生命周期管理模式的加持,智能终端营销能更宏观地掌控营销脉络,发掘更深层的用户价值,进而帮助广告主实现更有效生意增长。智能终端营销是营销领域未来演变的一个明确方向,消费者也将会随着技术与生态的成熟,持续对智能终端及其营销内容提出更高的要求。未来成功的智慧终端营销,必然是建立在消费者与智能终端有机契合的“微时刻”上,为消费者提供真正意义上的价值输出。n 马 涛 中国传媒大学广告学院副教授n 王 薇 中国传媒大学广告学院副教授n 刘 珊 中国传媒大学广告学院副教授n 李 喻 中国传媒大学广告学院博士n 陈怡君 马天慧 王倍 刘聆羽 史楠 吴明靓研究团队指导单位n MMA中国(注:Logo排名不分先后)智能终端营销工作支持单位M OTM OT欢迎加入智能终端营销工作组智能终端营销委员会(工作小组)Nikki 13381012727MMA中国 联系人Kate 18717789515
智能交通技术公众号 iTSTech 2022 年 11 月 人工智能在交通中的应用专辑 第二集 目目 录录 说 明.1 人工智能如何帮助缓解交通拥堵.2 人工智能的工作原理人工智能操作和功能.12 数字孪生中的人工智能 技术现状、挑战和未来研究课题.16 人工智能如何改善运输和物流.47 在未来智慧城市中的智慧道路进展.54 人工智能在交通中的应用:更快地走向未来.86 1 说说 明明 人工智能(AI)是指机器执行人类能够轻松完成的感知、推理、学习和解决问题等认知功能的能力。过去 20 年以来,由于互联网产生的海量数据的可用性,人工智能在全球范围内获得了关注。最近,使用高级算法处理这些数据给政府和企业带来了巨大的好处。物联网、机器人过程自动化、计算机视觉、自然语言处理等各种技术支持的机器学习算法的强劲增长,使人工智能的增长成为可能。本专辑收集了人工智能在交通物流领域中的应用,是人工智能在交通中的应用专辑的第二集(第一集的内容清单见附件),希望能对同行有所帮助。2 人工智能如何帮助缓解交通拥堵人工智能如何帮助缓解交通拥堵 2022-11-23 人工智能(AI)的快速发展给道路交通管理带来了翻天覆地的变化。人工智能现在可以非常准确地预测和控制交通网络上不同点的人、物体、车辆和货物的流动。除了为市民提供更好的服务外,人工智能还通过优化十字路口的流量以及在因施工或其他事件导致道路关闭期间提高安全性来减少事故。此外,人工智能处理和分析大量数据的能力允许有效的公共交通,例如乘车共享服务。那么,人工智能如何彻底改变道路交通管理呢?一、人工智能如何在交通管理中使用?一、人工智能如何在交通管理中使用?人工智能用于道路交通管理,以帮助分析来自各种交通工具的实时数据,包括汽车、公共汽车和火车。人工智能分析这些信息,寻找可能表明安全风险的模式。然后,这些信息将用于建议减轻这些风险并减少事故数量的方法。凤凰城正在实施一个新的交通管理系统,该系统使用人工智能来协调灯光。通过该系统,凤凰城的车辆延误时间减少了 40%。凤凰街交通公司总监 Kini Knudson 认为人工智能将使交通管理更加高效:“我们正在使用 5 年或 10 年前没有的技术。凤凰城是目前正在测试人工智能在交通管理中的众多城市之一,这是马里科帕政府协会更大计划的一部分,该协会在进行大规模投资之前测试新技术的可行性。安全和现实世界对于此推出过程至关重要。1、交通信号灯交通信号灯 交通信号控制系统交通信号控制系统 交通信号灯是交通基础设施的重要组成部分。它们有助于保持交通畅通和有秩序。过去,交通信号灯是由人类操作的。他们使用计时器和其他工具来保持事 3 情顺利进行。但是,情况已不再如此。今天,交通信号灯由计算机运行。这种改进是为了提高效率。它可以更好地控制交通信号灯的配时。近年来,人们一直在推动使交通信号灯更加智能。这样做的目的是提高驾驶员的效率。领导这项工作的一家公司叫做 NoTraffic。这是使交通信号灯智能化的新努力的背后。该公司正试图使用人工智能来改善交通管理。人工智能可以改善交通灯控制 2、自动距离识别自动距离识别 自动距离识别(ADR)是一种使用传感器检测汽车与其前方物体之间的距离的技术。这些传感器包括激光器、雷达和摄像头。ADR 的目的是在汽车与前方物体之间保持安全距离,从而降低发生事故的风险。ADR 系统在现代汽车中变得越来越普遍。许多不同的公司提供 ADR 系统,包括特斯拉,沃尔沃和梅赛德斯-奔驰。3、智能停车智能停车 人工智能可以帮助预测停车情况。例如,如果镇上有音乐会或其他重大活动,人工智能可以帮助确定最有可能拥堵的区域,并提前推荐停车位。这将有助于司机避免交通拥堵并节省时间。3、使用使用 AI 的交通执法的交通执法 人工智能用于交通管理以执法。ITMS 提供了一种工具,可以根据当地法律自动监控违法者,并提供快照和视频方面的支持证据数据。人工智能还用于速度违规检测,当有多个人骑着没有头盔的自行车或摩托车时,它会提醒使用者,这有助于防止涉及这两种交通方式和其他机动交通工具的事故。该系统还可以与闭路电视和交通控制系统集成,从而形成防止当前交通威胁的整体解决方案。3、什么是什么是 ITS?智能交通管理系统智能交通管理系统 ITS是一个计算机视觉应用领域,专注于车辆分类、交通违章检测和交通流分析。ITS通常通过注意诸如十字路口行驶中的车辆与行人之间的距离等因素来帮助减少拥堵。ITS使用人工智能,通过结合物联网和人工智能来帮助交通更顺畅地移动,以提高流动性,减少污染并降低死亡率。4 二、在交通管理中使用人工智能有什么好处?二、在交通管理中使用人工智能有什么好处?许多道路交通流程可以得到显著改善。每个必须在交通信号灯前等待几分钟的司机-即使没有明显的理由这样做-除了交通灯系统按照完全独立于当前交通状况的固定模式工作之外,可能与此有关。使用人工智能来保持流量移动以响应当前情况具有许多优势:畅通的交通,没有交通堵塞,对环境有好处。这与其说是要求使用硬件,不如说是要求进一步开发软件,使其成为另一个相关的环境方面。它可以优化许多业务流程,例如交付,这对经济有很大的好处。到目前为止,人为错误是事故最常见的原因,通过对交通流量的全面管理,可以在很大程度上消除人为错误。消除人为因素可以大大减少事故的数量。它也为运输部门提供了有吸引力的机会:术语卡车排描述了在高速公路上以电子方式连接行驶在车队中的几辆卡车的概念。在这里,人类驾驶员只坐在前面的车里。AI接管了接下来所有卡车的控制。流动的交通 借助 AI 的力量 所有这些因素都有助于优化整个交通系统。每个道路使用者都从中受益即 5 使是那些以前在没有数字工具帮助的情况下只能在有限程度上参与道路交通的人。通过识别即将发生的事件并将其显示在易于使用的可视化地图上,Eventflow 可帮助运输经理更有效地规划路线。这可以提高乘客量和服务水平,并减少人工搜索。Eventflow 还有两个 API 一个用于开发人员,另一个面向希望以开放格式获取数据的非开发人员。这使运输经理可以轻松地利用现有系统为乘客量和服务水平创造新的机会。三、质量数据三、质量数据 道路交通中人工智能的关键道路交通中人工智能的关键 自动驾驶汽车将依赖于作为基础设施一部分实施的人工智能交通管理系统。重要的是,这些系统能够访问高质量的数据,这样它们才能正常运行,并确保每个人在道路上的安全。这就是为什么我们致力于为客户提供最好的数据。设计用于道路交通的软件的质量一方面受到算法编程的影响,另一方面也在很大程度上受到训练数据的数量和质量的影响。机器学习数据集越可靠、越现实,安全道路交通设计的潜力就越大。很明显,道路交通中的人工智能必须接受许多挫折,尤其是在当前的发展阶段。由故障软件引起的事故一次又一次地成为头条新闻。然而,从现实的角度来看,这些个别事件原则上只是部分适合质疑自动驾驶。关于自动驾驶对道路安全和减少事故数字的贡献的最终声明要求进行可靠的比较,将两个数字相互关联:(1)有多少事故是由错误的编程引起的?(2)在相同情况下,由于人为错误,发生了多少事故?由软件错误引起的事故受到公众的密切监控。相比之下,缺乏人类关注作为事故的原因很少成为头条新闻。然而,这并不一定反映人类控制的永恒优越性。四、交通管理中的人工智能四、交通管理中的人工智能一个有争议的支持一个有争议的支持 在交通管理中使用人工智能(AI)是一个有争议的话题。虽然有些人认为它可以帮助减少拥堵和改善燃料消耗,但其他人不确定人工智能可以为这一领域带来的好处。交通拥堵通常被视为城市生活的祸根。它可能会让司机感到沮丧,6 导致排放增加,甚至增加道路死亡的可能性。然而,目前尚不清楚人工智能在减少这些因素方面能产生多大的影响。有许多应用程序可以将 AI 用于流量管理。例如,紧急车辆抢占允许救护车和消防车等车辆在响应紧急情况时绕过红灯或其他障碍物。公交信号优先使公共汽车在十字路口享有优先权,因此它们不会陷入交通堵塞,从而改善了乘客的整体旅行时间。行人安全系统使用嵌入在路面上的传感器来检测何时有人过马路,以便过马路信号更快地变化。虽然在交通管理中使用人工智能有许多潜在的好处,但由于担心其可靠性和有效性,它仍然是一个有争议的话题。1、在交通管理中使用在交通管理中使用 AI 的挑战的挑战 在交通管理中使用人工智能时,存在一些挑战。数据采集和了解潜在挑战。用于预测建模的数据处理和特征提取。模型部署、监视和更新。反馈分析和从错误中学习。处理数据中的不确定性和噪声。集成不同类型的数据(例如,视频、图像、GPS)可扩展性 随着城市规模的扩大,系统能否处理增加的负载?隐私问题 个人信息将如何使用或共享?成本效益 人工智能可以在不对新基础设施进行大量投资的情况下使用吗?标准化 是否有一个单一的平台供所有市政部门使用来管理交通?2、网络安全问题网络安全问题 IT安全对于 AI交通系统至关重要网络安全是一个非常重要的问题,它影响着现代技术的数据和操作。网络安全对于这些直接专注于管理道路交通的系统如此重要的原因是,它们容易受到可能造成严重损害的黑客的潜在攻击。如果这些系统不安全,并且数据有可能纵,则它们将无法正常运行。道路交通管理系统的网络安全问题是基于计算机的组件(包括 GPS、移动应用程序和网站)对网络攻击的潜在脆弱性。这可能会导致流量损失和运营中断。7 3、经济问题经济问题 人工智能在交通方面的优势将为城市交通部门节省时间和金钱,并且对环境的影响较小。提高个人最大化时间的能力也可以提高效率。如果个人能够有效地管理他们的时间,那么他们将能够赚更多的钱。一个经济问题是,从长远来看,自动驾驶汽车系统是否真的具有成本效益。关于如何处理用自动驾驶汽车取代人类驾驶汽车的成本,以及在允许自动驾驶汽车上路之前需要解决的问题,存在一些主要问题。4、道德考虑道德考虑人工智能会在交通管理中取代我们吗?人工智能会在交通管理中取代我们吗?不过,新技术引起了一些关于就业的社会问题。例如,传统上在运输行业工作的人现在会失业吗?或者这会为那些正在寻找工作的人创造新的机会吗?例如,如果机器可以更快、更准确地完成一项工作,那么过去做这项工作的人会发生什么?在某些情况下,机器可能能够比人类做得更好。例如,英伟达开发了一种机器学习算法,能够比人类更快、更准确地阅读交通标志。这可能导致交通信号维护工人等工作被机器取代。对于一个在工作中工作多年的人来说,因为机器可以做得更好而失去生计公平吗?公平与否,由于人工智能目前的局限性,它不太可能在不久的将来取代人类,但它仍然可以通过加速和自动化任务来提高人类劳动效率。例如,人工智能可以帮助我们比人类更快、更高效地处理大量数据。它还可以帮助我们根据复杂的数据集做出更好的决策。因此,它可能在许多领域发挥重要作用,包括医疗保健、金融和制造业。五、智慧城市五、智慧城市 城市中的人工智能交通系统城市中的人工智能交通系统“智慧城市”这个词已经存在了几年,但它实际上意味着什么?智慧城市是一个有效利用技术为市民提供服务和利益的城市。最著名的例子是迪拜,它建立在尖端技术之上,能够为政府和民众提供公共交通、交通监控和废物管理等服务。让我们来看看智慧城市的一些特征和特点。1、自适应交通控制系统自适应交通控制系统(ATCS)自适应道路交通控制系统(ATCS)是一种交通管理系统,它使用人工智能(AI)来优化通过城市地区的车辆流量。它可以将交通信号灯的等待时间减少 8 多达一半,并帮助市政部门更好地了解地面条件和交通趋势。ATCS 是不断增长 的 智 能 交 通 或 智 能 交 通 系 统(ITS)市 场 的 关 键 组 成 部 分。根 据MarketsandMarkets 的数据,到 2026 年,全球 ITS 市场将达到 680 亿美元 2、自动驾驶车辆自动驾驶车辆 自动驾驶汽车在我们的道路上变得越来越普遍。虽然许多人在听到“自动驾驶车辆”一词时会想到自动驾驶汽车,但这只是自动驾驶汽车的一种。使用无人机自动交付 其他类型的自动驾驶汽车包括:的士 巴士 送货车或无人机 火车 商用飞机 与传统的载人车辆相比,自动驾驶汽车可以提供许多优势。例如:它们可以帮助减少车辆怠速造成的能源消耗,并有助于减少发动机排放。它们可以自动化停车流程,为驾驶员腾出时间以提高工作效率。自动化系统在区分道路使用者方面正在改进,这可以提高安全性。但是,使用自动驾驶汽车也有一些缺点:人类仍然需要做出需要长期规划的决 9 策,尽管许多任务可以自动处理事故和交通路线等即时问题。例如,Vivacity智慧城市依靠人类和机器协同工作,以减轻市中心繁忙交通的负担。另一个缺点是自动化系统的实施和维护成本很高。3、智能停车规划智能停车规划 想象一下,您正在开车到城市开会。你知道有很多建筑正在进行中,所以你留出额外的时间来寻找停车位。当您接近目的地时,您意识到寻找停车位将比您想象的更具挑战性!但是,如果有一个应用程序可以提前 5 小时预测停车情况呢?这就是 Eventflow 的用武之地。他们是一家专门从事预测分析和事件预测的公司。他们的应用程序可以预测从交通拥堵和道路堵塞到卡车司机的停车位和休息时间的所有内容。然后,这些信息通过易于使用的 HTML5 可视化工具提供,该工具可通过开放 API获得。4、减少交通拥堵减少交通拥堵 改善道路交通流量改善道路交通流量 人工智能可以通过在堵塞区域周围规划汽车路线、优化送货路线和减少施工需求来减少交通拥堵。路口的智能摄像头可以自动识别不同的道路使用者,如行人、骑自行车的人和汽车。交通管理系统应根据道路使用者的需求进行调整,例如空气质量或学校交通。例如,如果某条道路上发生事故,系统将需要相应地重新规划交通。然而,人类仍然需要做出需要长期规划的决策,比如应该在哪里建造新道路。尽管许多任务可以自动处理事故和交通路线等即时问题,但对于城市交通流量的整体管理,人类仍然是必要的。5、安全和应急安全和应急 紧急情况是每个人都非常关注的问题。在这种情况下,管理部门必须能够迅速有效地采取行动,确保所有民众的安全。为此,各机构将实施综合交通管理系统(ITMS)。ITMS 将自动调节信号灯,并警告驾驶者改道。新系统将在促进救护车和消防招标等紧急车辆的快速通行方面发挥至关重要的作用。ITMS 还将警告驾驶者在前方出现拥堵时要改道。10 人工智能在公共交通中的应用 6、交通规划交通规划 智能交通系统智能交通系统 使用人工智能规划交通可以减少旅行时间和交通拥堵,同时提高公共汽车、火车和渡轮的效率。人工智能帮助规划者决定哪种类型的交通最适合某个地区,以及最有效的路线是什么。为了改善公共交通,人工智能可用于优化公共汽车和火车的路线,使其更高效。人工智能还有助于为管理路线的交通部门员工创建更好的时间表。7、城市规划城市规划 城市规划是设计和管理城市地区增长的过程。它涉及制定土地、交通系统、公共设施和供水、废物管理和能源分配等服务的开发和使用计划。在城市规划中找到适当的平衡很重要 11 城市规划的主要目标是创造一个人们可以工作和生活的宜居环境。这需要平衡居民、企业、通勤者和游客等不同群体的需求。为了有效规划,城市需要关于人口规模、人口统计、就业趋势、经济状况等的准确数据。城市还需要了解人们如何在其中移动。这就是人工智能和机器学习等技术的用武之地。它们可以帮助城市更有效地收集数据并更快地进行分析。这有助于规划人员就如何分配资源做出更好的决策。六、交通管理中的人工智能常见问题六、交通管理中的人工智能常见问题 1、人工智能如何改善流量?人工智能如何改善流量?人工智能可以通过减少人为错误、加快事故检测和响应过程以及提高安全性来改善道路交通。人工智能还有可能通过优化交通流量来帮助提高高峰时段的效率。2、人工智能是否用于交通信号灯?人工智能是否用于交通信号灯?人工智能用于交通信号灯中,以检测车辆的速度并相应地调整时间。3、人工智能如何减少或解决流量问题?人工智能如何减少或解决流量问题?人工智能可以通过协助自动驾驶汽车、机器人助手和无人机来提高交通安全。人工智能还将有助于减少道路拥堵,因为每小时的车辆数量以及通过交通所需的时间都会减少。4、人工智能在运输部门实施的例子是什么?人工智能在运输部门实施的例子是什么?人工智能在运输部门实施的一个例子是自动化卡车。这允许更智能,更有效地利用资源,消除人类驾驶员处理驾驶,导航或装卸等任务的需要 12 人工智能的工作原理人工智能的工作原理人工智能操作和功能人工智能操作和功能 2022-11-22 近年来,人工智能(AI)已成为公众意识的最前沿。无论是通过机械姬(Ex Machina)和终结者(The Terminator)等好莱坞大片,还是关于人工智能在各种任务中超越人类的新闻报道,人们都开始了解这个领域的意义。但是,尽管它越来越受欢迎,但人们对人工智能仍然存在很多困惑。本文将试图消除一些困惑,并让您对 AI 的工作原理有一个基本的了解。我们还将介绍机器学习、神经网络和人工智能的简史。人工智能的历史 人工智能在人类历史上的首次出现很难确定。一些人认为古代神话和传说包含对人工智能的引用,而另一些人则声称第一个真正的人工智能是在 1950 年代开发的。然而,历史上有几个关键时刻,人工智能对社会产生了重大影响。1843年,Ada Lovelace 为机器编写了第一个算法,后来被称为分析机。这是计算领域的重大进步,为未来的人工智能发展铺平了道路。1950 年,艾伦图灵(Alan Turing)发表了一篇题为“计算机与智能”的文章,提出了机器是否可以思考的问题。本文被认为是人工智能研究领域的开端。1956 年,约翰麦卡锡(John McCarthy)创造了“人工智能”一词,并组织了关于该主题的第一次 13 会议。这一事件标志着人工智能发展的转折点,并在接下来的几十年里带来了许多重要的突破。1997 年,IBM 的深蓝成为第一台在国际象棋上击败世界冠军的计算机。这是人工智能发展的一个重要里程碑,表明计算机在某些任务中可以胜过人类。近年来,人工智能大受欢迎,成为现代生活的主要内容。现在有无数的人工智能技术应用,从自动驾驶汽车到语音识别软件。然而,与任何新技术一样,其发展也存在一些风险。随着人工智能的不断发展,我们必须确保安全和负责任地使用它,以造福整个人类。一、一、人工智能到底意味着什么?人工智能到底意味着什么?人工智能是一个广义的术语,可以指许多不同的事物。一般来说,人工智能是指允许机器执行通常需要人类智能的任务的任何技术,例如理解自然语言和识别图像中的物体。创建 AI 系统有几种方法,但机器学习是最常见的一种。机器学习算法通过示例学习如何做某事。例如,如果你想要一个机器学习算法来学习如何识别猫,你会给它看很多猫的照片,并告诉它哪些是猫。然后,该算法将通过研究图片并将信息纳入其决策过程来“学习”如何识别猫。一旦确定了目标变量,就需要收集有助于计算机学习的数据。这些数据可以来自各种来源,包括实验、调查和历史数据。收集完这些数据后,您需要清理它并准备供计算机使用。此过程通常涉及删除任何不相关的数据并将其标准化,以便所有值都在同一范围内。下一步是选择机器学习算法。这是计算机从数据中学习的过程。有许多不同的算法可用,每种算法都有自己的优点和缺点。您需要为数据和目标变量选择合适的算法。最后一步是对数据运行机器学习算法。然后,计算机将分析数据并学习如何执行所需的任务。二、二、什么是神经网络?什么是神经网络?神经网络是一种机器学习算法,用于对数据中的复杂模式进行建模。它们类似于其他机器学习算法,但它们由大量互连的处理节点或神经元组成,可以学习识别输入数据的模式。神经网络已经存在了很长时间,但由于人工智能的发展,近年来它们重新流行起来。神经网络的好处之一是,可以训练它们识别其他机器学习算法无法识别的过于复杂的模式。这使得它们非常适合图像识别和自然语言处理等应用。神经网络还可用于通过分析过去的数据来预测未来事件。神 14 经网络的另一个好处是它们可以通过各种方式实现。有许多不同类型的神经网络,每种网络都有自己的优点和缺点。这种灵活性使神经网络非常适合广泛的应用。最后,神经网络通常可以自己学习,而无需人工干预。这意味着他们可以随着时间的推移提高性能,使其更加准确和高效。人工智能如何使用神经网络人工智能如何使用神经网络 神经网络以几种不同的方式用于日常生活中。神经网络最常见的使用方式是图像识别。神经网络用于图像识别,因为它们可以学习图像的特征,然后再次识别该图像。这对于面部识别或识别图片中的物体等事情很重要。神经网络在日常生活中使用的另一种方式是预测结果。可以训练神经网络以根据数据预测结果。这用于股票市场预测或预测天气等。最后,神经网络用于聊天机器人。聊天机器人使用机器学习来了解人们如何说话,然后做出相应的回应。这对于客户服务之类的事情很重要,因为聊天机器人需要能够理解客户在说什么并做出适当的回应。关于神经网络是否构成真正的人工智能存在很多争论。但是,毫无疑问,它们是对复杂数据进行建模并在机器学习任务中取得更好结果的重要工具。未来,神经网络可能被用于个性化客户推荐、诊断疾病,甚至驾驶汽车。它们已经被用于一些最前沿的技术中,它们的潜力才刚刚开始被探索。三、三、人工智能的日益普及人工智能的日益普及应用应用 人工智能如何在沃尔玛中使用?人工智能如何在沃尔玛中使用?值得注意的是,财富 500 强公司越来越多地转向人工智能(AI)来帮助他们提高利润并在竞争中保持领先地位。人工智能已经被一些公司用于改善他们的客户服务、营销和运营。例如,沃尔玛正在使用人工智能来 改善其库存管理。该公司开发了一个系统,该系统使用机器学习算法来预测将销售多少商品并相应地分配必要的资源。这帮助沃尔玛将库存成本降低了数十亿美元。如何在如何在 IBM 中使用中使用 AI?另一家使用人工智能产生巨大影响的财富 500 强公司是 IBM。IBM开发了一个 15 名为 Watson 的平台,该平台使用 AI 来帮助企业做出更好的决策。Watson 可以快速分析大量数据并推荐问题的解决方案。IBM 已经将 Watson 授权给 1,000 多家企业,包括银行、保险公司和医疗保健提供商。人工智能如何用于营销?人工智能如何用于营销?财富 500 强公司也在使用人工智能来改善他们的销售和营销工作。例如,可口可乐开发了一个系统,该系统使用人工智能来个性化其营销活动。该系统扫描客户数据,例如年龄,性别,位置和购买历史记录,以创建个性化的营销消息。这导致可口可乐在北美的销售额增长了 40%。同样,亚马逊使用人工智能来个性化其网站上向客户推荐的产品。亚马逊的“面向客户的人工智能”系统分析客户数据,例如购买历史、评级和评论,以推荐每个客户可能感兴趣的产品。该系统帮助亚马逊成为世界上最大的在线零售商。到目前为止,财富 500 强公司已将人工智能主要用于库存管理和营销等后台运营。然而,毫无疑问,人工智能将很快被用于更具战略性的任务,如产品开发和战略制定。因此,如果财富 500 强公司想要保持领先地位,他们应该尽早开始投资人工智能。四、四、人工智能的未来人工智能的未来 人工智能的未来笼罩在潜力之中,但充满了不确定性。但有一件事是肯定的,那就是人工智能的潜力是巨大的。随着神经网络的快速发展和计算能力的提高,人工智能在执行过去需要人类智能的任务方面正在迅速变得越来越好,例如理解自然语言和识别图片中的物体。有些人担心人工智能最终会取代人类智能,使我们过时。但其他人认为,人工智能将增强人类的智能,使我们比今天更强大。无论未来如何,很明显,人工智能在我们的生活中发挥着越来越重要的作用,并且在未来几年只会变得更加重要。五、五、人工智能的影响人工智能的影响 人工智能将不可避免地改变我们所知道的世界。凭借其处理大量数据和快速找到模式的能力,人工智能已经开始改变医疗保健、金融、制造和物流等行业。随着人工智能的不断发展和普及,其影响只会越来越大。我们必须密切关注人工智能如何改变我们周围的世界,并确保我们为挑战和机遇做好准备。16 数字孪生中的人工智能数字孪生中的人工智能 技术现状、挑战和未来研究课题技术现状、挑战和未来研究课题 2022-10-31 摘要摘要 随着数字化进程的推进,大数据、人工智能(AI)、云计算、数字孪生、边缘计算等先进的计算机技术已应用于各个领域。为研究数字孪生与 AI 结合的应用现状,本文通过研究当前已发表文献的研究成果,对 AI 在数字孪生中的应用和前景进行了分类。本文从航空航天、生产车间智能制造、无人驾驶汽车、智慧城市交通四大领域探讨了数字孪生体的应用现状,并回顾了当前面临的挑战和未来需要期待的话题。研究发现,数字孪生与 AI 的融合在航空航天飞行探测仿真、故障预警、飞机组装甚至无人飞行方面具有显著效果。在汽车自动驾驶的虚拟仿真测试中,可以节省 80%的时间和成本,相同的路况降低了实际车辆动力学模型的参数尺度,大大提高了测试精度。在生产车间的智能制造中,建立虚拟工作场所环境可以提供及时的故障预警,延长设备的使用寿命,确保车间整体运行安全。在智慧城市交通中,模拟真实的道路环境,恢复交通事故,使交通状况清晰高效,快速准确地进行城市交通管理。最后,我们展望了数字孪生和人工智能的未来,希望为未来相关领域的研究提供参考。17 一、一、介绍介绍 数字孪生(DT)最重要的灵感来自真实物理系统和数字网络空间模型之间反馈的需求1。人们试图在数字空间中重现物质世界中发生的事情。只有使用循环反馈的全生命周期跟踪才是整个生命周期的真正概念24。通过这种方式,可以在整个生命周期中真正确保与物质世界的数字一致性。基于数字模型的各种模拟、分析、数据积累、挖掘,甚至人工智能应用,都可以确保它适用于真实的物理系统57。智能系统的智能必须首先被观察、建模、评估和推理。如果数字孪生体没有对实际生产系统的准确建模描述,就无法实现智能制造系统8。基于机器学习(ML)的 AI 应用程序通常被认为是制造业中一项有前途的技术9。然而,ML 方法需要大量高质量的训练数据集。在监督式 ML 的情况下,通常需要手动输入来标记这些数据集10。这种方法成本高、容易出错且耗时,尤其是在复杂而动态的制造环境中11。阿列克斯普等人(2020)12指出数字孪生模型可以通过生成适当的训练数据集并通过模拟工具链自动标记来加速 ML训练阶段,从而减少用户对训练过程的参与。这些合成数据集可以使用不需要大量使用的广泛真实世界数据进行扩展和交叉验证。范等人(2021)13研究并提出灾难城市数字孪生概念的愿景,该概念可以实现信息和通信技术(ICT)在危机信息学和灾难响应中的跨学科集成。这涉及结合人工智能算法和方法,以加强不同利益相关者之间的情况评估、决策和协调,从而提高对复杂灾害响应和人道主义援助动态的可见性。根据拉希德等人的(2019)14研究,数字孪生是复杂系统的自适应模型。计算管道、多物理场求解器、人工智能、大数据控制论、数据处理和管理工具的最新发展使数字孪生的前景及其对社会的影响更接近现实。数字孪生目前在广泛的应用中是一个显著上升的趋势。也称为计算巨型模型、设备影子、镜像系统、化身或同步虚拟原型。因此,数字孪生不仅在我们如何构建和管理网络物理智能系统方面发挥着变革性的作用,而且在我们如何促进多学科系统的模块化以解决基本障碍方面也发挥着变革作用。本文旨在综述数字孪生结合人工智能技术在各个领域的应用现状,以及当前面临的挑战和未来需要研究的课题。我们希望为数字孪生在各行业的应用研究提 18 供理论依据,并具有一定的启发性效果。二、二、数字孪生中人工智能技术的研究现状数字孪生中人工智能技术的研究现状 1、数字孪生中的人工智能数字孪生中的人工智能 密歇根大学的 Michael Grieves 教授博士在 2003 年15首次提出了数字孪生的概念。它也被称为数字镜像和数字映射。它是一个物理对物理世界或数字表达的系统。理解它在虚拟世界中是简单明了的。在现实世界中复制真实事物是一个超越现实的概念15。它是一个数字仿真过程,使用物理模型、传感器设备和历史操作数据集成了多个学科、物理量、尺度和概率。据 Gartner 称,数字孪生是 2019年十大关键技术趋势之一。据估计,到 2020年,将有超过200亿个传感器和终端连接起来,数字孪生将连接数十亿个物理设备,试图在虚拟世界中尽可能多地模拟物理世界的实际情况。3、16、17。这一预测已经得到验证,笔者认为,2021 年该技术将使用更多的传感器和终端设备。由于数字孪生的优势越来越突出,数字孪生的研究领域多样,主要集中在计算机集成制造领域,发展过程经历了多个阶段18,如下图 1 所示。19 图 1.数字孪生的发展历史 数据采集、数据建模和数据应用是数字孪生的三个主要方面。数据采集是指充分利用卫星遥感、倾斜航空摄影测量、激光雷达测量、相机等技术,从完整的物理空间场景中获取三维数据19。传感器的功能是获取现实世界中不同种类的真实数据20。数据收集的技术难点和关键是数据收集的高精度和高效率,这决定了数据收集的质量、效率和成本。在获取大量原始物理世界数据后,进行数据建模,并利用自动建模工具进行进一步处理,生成物理世界实际恢复的三维模型。除了环境的高精度虚拟重建外,数字孪生数据在支持各种操作流程方面也更有效。数据建模可分为两部分:可 20 视化 3D建模21和语义建模22。可视化 3D 建模是对物理世界的 3D 再现。数字孪生的语义建模包括“结构化”收集的数据并识别车辆、道路、人员和内部对象等对象。映射概念如图 2 所示。图 2.数字孪生的概念 人工智能作为计算机科学的一门学科,不仅改变了我们的生活,也改变了许多行业。它试图理解智能的基础,以便创造一种新的智能机器,能够以类似于人类智能的方式做出反应。机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统都是该学科的研究领域23。计算机、机器人、经济和政治决策、控制系统和模拟系统都采用人工智能。如图 3 所示,它正在悄悄地改变我们的生活方式。我们可以使用地图软件来避免外出开车时的拥堵;我们佩戴的智能手表可以帮助我们监测和预测健康风险;我们家里的机器人可以用父母的声音给我们的宝宝讲故事;我们的扫地机器人可以轻松清洁大型复式房屋。将人工智能与数字孪生相结合将在我们生活的方方面面产生难以想象的变化2426。21 图 3.人工智能在数字孪生生态仿真分析中的应用 2、基于数字孪生的基于数字孪生的 AI 技术应用现状技术应用现状 数字孪生中的人工智能是一个普遍适用的理论和技术体系,应用广泛,如产品设计、设备制造、医学分析、航空航天等领域。目前,我国应用最深入的是工程建设领域,智能制造在研究领域获得了最大的吸引力。应用领域的分类图如图 4 所示。22 图 4.数字孪生中人工智能应用领域的分类(1)数字孪生在航空航天领域的使用数字孪生在航空航天领域的使用 数字孪生的概念最初是为了在航空航天领域使用而提出的。例如,数字孪生用于飞行模拟和航空航天飞行机器的维护和质量保证过程27。在数字空间中建立真实的飞机模型,然后利用传感器对数字空间进行整合。飞机的状态与现实中飞行飞机的状态同步。通过这种方式,每架飞机起飞和降落的过程都被模拟并存储在数字空间中。通过数字空间的数据分析,可以清楚地了解飞机是否需要维护,是否可以进行下一次飞行2729。尤尔克维奇等人的研究目的(2021)30是开发用于数字空中交通管制的神经模型。该方法采用分布式组织和技术系统的物理自组织社交网络的概念,其组件连接到无线 4G 和 5G 网络。这种方法的优点是分析和管理的原理非常有前途,并且与混合人工智能具有复杂的集成。戴等人(2021)31表明自动驾驶无人机(UAV)系统作为安全关键系统,需要不 23 断提高其可靠性和安全性。另一方面,测试复杂的自动驾驶控制系统是一个时间和金钱密集型项目,需要在项目增长期间进行多次外部飞行测试32。因此,提出了一种自动驾驶平台内部自动化测试系统,以提高无人机开发的效率和安全性33。随着无人驾驶飞机技术的发展,无人驾驶飞机的应用越来越多,并被视为未来智慧城市基础设施的重要组成部分3436。同时,与基于无人机的应用程序相关的安全和隐私威胁需要适当的测试和监视技术。对于一个在通用 无 人 机 架 构 上 促 进 基 于 无 人 机 的 应 用 程 序 的 管 理 和 性 能 的 平 台,Grigoropoulos 等人(2020)37提供模拟环境和数字孪生支持。首先,仿真环境可以对平台本身和平台上运行的应用程序的功能进行深入测试,然后可以部署到现实世界中。部署后,数字孪生用于发现应用程序之间的差距和预期行为,从而在执行仿真测试或未发现故障时用作错误指示器。维护已经从“事后维护”和“预防性维护”演变为“预测性维护”,使其成为航空业最关键的组成部分之一。精准维护是未来的发展路径,目的是保证运行安全,降低协同优化目标和运营成本38。为了提高发动机预测性维护的效果,熊等人(2020)39研究了数字孪生驱动的飞机发动机预测性维护框架,发现了隐式数字孪生 IDT(隐式数字孪生)模型。模型的有效性是通过评估虚拟和实际数据资产的一致性来确定的。通过集成数据驱动的深度学习(DL)方法40证明了该方法的有效性。使用LSTM(长短期记忆)模型41并以航空发动机为例。如图 5 所示,与其他行业相比,飞机总成具有结构复杂、零件数量庞大、对产品空气动力学形状要求极其严格等特点42。因此,必须使用专业的装配架,以确保零件在安装过程中不会受到人为因素的影响,从而导致变形和装配错误的问题43。仅以传统的工程图纸进行工艺设计和生产装配为基础,很难保证严格的精度要求。数字孪生技术的出现为飞机装配过程与现场信息反馈控制之间及时有效的交互提供了可能性44。梁等人(2020)45指出飞机核心部件和数字孪生的全场位移感知在精密生产(如航空制造)中起着至关重要的作用。在研究中,提出了一种结合在线多点位移监测与矩阵完备理论相结合的实时全场位移传感方法,建立了基于多点观测信息的全场位移感知概念模型。HPP(高精度产品)46是一种多学科耦合的高精度产品,经常应用于航空航天、海洋、化工等行业。正是因为 HPP 的内芯复杂而紧凑,而包含跨学科耦合的装配过程 24 对精度要求很高。依靠手工经验的传统装配方法效率低下,质量不一致。针对上述问题,孙等人(2020)47研究并提出了一种数字孪生驱动的 HPP 组装和调试方法。提供了数字孪生驱动装配与调试的理论架构,以及基于数字孪生技术的装配与调试全元信息模型构建方法。图 5.基于数字孪生的飞行寿命预测 针对民用航空器质量偏差控制系统存在的问题,质量偏差控制数据分散在众多管理系统中,无法从有关航空器整个生命周期中收集质量数据相关信息;缺乏用于质量数据分析和质量偏差控制的闭环网络物理融合系统48。因此,定位质量偏差问题很困难,处理这些问题需要很长时间。蔡等人(2021)48研究并提出了基于数字孪生的质量偏差控制模型。利用基于资产管理技术的数字孪生建模,检索和合并多源异构定性偏差数据,构建质量偏差体系。该系统采用 FP-growth 关联规则算法对飞机质量偏差数据进行评估,系统可以提供结果,以辅助装配现场,并最大限度地提高在现实世界中纠正质量问题的性能和正确性49。根据上述讨论,数字孪生在航空航天工业中提供了广泛的用途,包括飞机飞行路线的数字模拟,故障和维修的及时报告以及无人机性能的测试。这些领域取得了重大突破和进展。(2)数字孪生在自动驾驶智能化中的应用数字孪生在自动驾驶智能化中的应用 随着深度学习和大数据分析技术的进步,人工智能应用正在迅速发展。其中,25 必须使用人工智能算法开发自动驾驶系统。在现实生活中,自动驾驶技术可以减少交通事故,实现时空等资源利用的效率,甚至为残疾人的驾驶过程提供极大的便利。然而,由于自动驾驶的技术要求很高,在虚拟仿真环境中对数字孪生进行模拟驾驶的需求已成为不可或缺的一步50。在自动驾驶汽车真正上路之前,必须经过严格的虚拟仿真测试,以确保安全51。在传统的虚拟仿真测试环境中,HTL(高阈值逻辑)设备52通常用于安全和主动性能测试。但在这种测试中,只有控制器是真实的,其他因素,如驾驶员、变速箱、动力、道路环境和其他与控制器相关的内容都是在虚拟环境中模拟的。由于目前计算机水平有限,仿真环境不能设置得太复杂,所以被测车对象的性能不是那么准确,测试精度有一定的偏差。当然,在真实环境中进行测试无疑是最好的选择,但由于物理条件的各种限制,不可能每次都保持统一的测试场景。因此,应实施基于数字孪生技术与实际道路环境相结合的自动驾驶仿真测试测试评估系统53。数字孪生测试架构图如图 6 所示。图 6.自动驾驶数字孪生虚拟场景测试的整体架构 26 拉林等人(2019)54指出,基于物联网(IoT)技术的自动驾驶汽车的目标是整合互联汽车,并将它们变成可以自动移动的“物体”。该技术面临的重要挑战之一是确保各种组件和物联网系统的兼容性,例如为车辆和道路设备以及传感器提供服务。采用的解决方案是使用物联网领域的国际标准化组织联合物联网平台和 oneM2M 互操作性平台,以确保所有组件之间的通信没有障碍。阿尔梅贝等人(2021)55指出,数字化转型时代带来的新工业革命使得在制造和运输过程中使用越来越多的人工智能和自动化技术成为可能。数字孪生概念在自动驾驶汽车上的应用得益于数字时代推动的结果。而且,确保自动驾驶汽车的安全可以有效减少交通事故的发生。此外,在驾驶时保持驾驶员与行人之间的安全距离也有显著的好处。为使能智能制造安全运输系统,实现端到端运输模式,研究提出采用全新的安全设计,增强整个自动驾驶系统的灵活性和安全性。云等人的研究.(2021)56指出,基于数字孪生的计算机仿真是自动驾驶汽车设计中不可或缺的一步。但是,要设计出与真实路况完全相同的模拟环境需要付出很多努力,而且成本效益非常低,因为必须实现很多东西。在这项研究中,提出了一种使用网络游戏“GTA5”(侠盗猎车手 V)作为自动驾驶汽车模拟基础的方法。GTA5 在线游戏可以用作适当的模拟工具,因为它具有一系列理想的物品、行人和高速公路。通过使用 OpenCV 捕获 GTA5 游戏屏幕57并用 Python 的 YOLO 分析它(你只活一次)58和张量流59,通过设计算法可以建立高精度的物体识别系统,避免物体碰撞和不同车道识别。将数字孪生应用于自动驾驶领域,城市或市级数字孪生数据可以作为高精度地图,即汽车运行的基础环境数据。笔者认为,汽车制造商、自动驾驶设备制造商和综合解决方案提供商都需要这项技术的普及。一方面,由于自动驾驶的测试环境非常有限且成本高昂,数字孪生可以为客户提供自动驾驶仿真系统作为解决方案。使用虚拟仿真的自动驾驶系统可以验证传感器性能和车辆算法的可靠性。另一方面,它可以作为实际自动驾驶环境中的映射数据之一。汽车制造商可以使用数字测试场对车辆性能进行虚拟测试,例如车辆动力学、舒适性和耐用性。虚拟测试轨道是在地面上进行测试的道路。虚拟环境和真实场景要求尽可能逼真,包括固定车辆、路标、行人、斑马线、障碍物、移动车辆以及场 27 景中的车道数。当然,随着自动驾驶领域技术的不断提升,对虚拟测试场景的技术复杂度的要求也越来越高,因此我们需要开发更完整的架构。因此,通过数字孪生自动驾驶测试至少可以节省 80%的时间成本,并且可以重复测试相同的路况,从而减少了实际车辆动力学模型的参数尺度,大大提高了测试结果的准确性54。笔者认为,在虚拟场景中操作的过程可以避免真实交通条件下可能发生的事故概率,还可以减少不必要的物质损失,从而降低企业成本。因此,数字孪生在自动驾驶领域的使用为汽车制造和性能测试开辟了新的思路。(3)数字孪生在智能制造中的应用数字孪生在智能制造中的应用 随着世界各国智能制造技术的不断发展,制造业的信息化水平正在逐步提高。为了提高产品生产率,及时处理生产过程中的突发事件,企业必须加强生产车间各模块的管理和控制措施,提高企业对生产过程的控制能力。而且,消费者对产品的个性化要求更高,导致企业在生产过程中面临大量的数据、数据需求和数据结构,这使得企业难以管理和分析数据。因此,在制造过程中,如何有效及时地反馈生产车间设备的使用状态和故障预警,成为当前智能制造行业的一大难题。大数据、人工智能、物联网、边缘计算等现代先进信息技术的发展,推动了传统制造向智能制造的转型。智能制造最关键的特点是自主性和主动自我优化。周等人(2020)60研究并提出了面向智能制造的数字孪生制造单元转型的知识驱动系统框架,可以智能感知、模拟、理解、预测、优化和控制。它不仅可以最大限度地提高产品质量,还可以降低生产成本。智能制造与其说是传统制造业面临的挑战,不如说是机遇。智能制造的可持续性特征更加明显。李等人(2020)61研究如何构建面向智能制造项目的可持续发展评价数字孪生驱动系统,并基于经典数字双映射系统开发了数字孪生驱动系统。信息架构是智能制造项目可持续增长的关键解决方案。随着传感器技术和数据处理的进步,基于信息物理系统的智能制造已成为制造业发展的主要趋势。鉴于离散生产车间的多样性和波动性,控制制造工作场所的碳排放存在某些问题。张等人(2019)62研究并提出了智能制造车间数字孪生驱动的碳排放预测控制模型,该模型结合了最 28 新的计算机技术和低碳控制技术,在虚拟车间中对模型进行了验证和优化。数字孪生车间是智能制造的核心组成部分。它们由实体车间、虚拟车间、车间服务系统和车间孪生数据组成,其中虚拟车间是最重要的组成部分。虚拟车间的建设从三个方向开始,由几个要素组成:使用虚拟数字几何模型来表示车间的环境元素,包括车间人员、机器、产品等。行为要素包括车间内设备的速度轨迹和不同的生产指令等生产要素,模拟车间内设备的运行状态。规则元素利用车间现有的物理环境对生产过程进行评估、分析、预测和优化,实现虚拟车间的建立。如图 7 所示。在实际生产过程中,设备故障时有发生,影响生产进度和成本。如果在故障发生后进行维修,往往很困难,需要大量的人力物力进行故障筛选。因此,对设备的故障和设备的使用寿命进行预警尤为重要。图 7.虚拟车间设备故障预警示意图 赵等人的研究(2019)63针对数字孪生车间的实时视觉监控,提出了一种基于车间实时数据的三维视觉监控方法。研究了数字孪生工作场所与三维可视化实时监控之间的交互作用。提出了一种多级可视化监控模式和实时数据驱动的虚拟车间运行模式。该文详细介绍了车间几何建模、车间实时数据管理、车间多级三维可视化监控、车间状态板施工方法。通过实际算例验证了所提方法的有效性。吴等人的研究(2019)64指出,车间生产线在智能车间设备的基础上,结合 29 关键数字化技术的运用。主要采用虚实数据同步通信和虚实映射技术,实现物理实体数字仿真的超现实虚拟实时。车间中的物品可以根据实际应用进行开发,并且可以在内部构建智能车间的虚拟模型。作业车间调度在生产过程中始终至关重要,也是影响制造效率的最关键因素之一。在实际生产调度过程中存在一些未知事件、信息不对称、异常干扰等,会产生执行偏差,损害调度执行的效率和质量。传统的调度策略不足以有效解决这些问题。方等人(2019)65提出针对数字孪生的兴起,具有虚拟现实交互、实时映射和共生进化的特点,提出一种基于数字孪生的作业车间调度新方法,以减少调度偏差。基于以上研究,可以证明数字孪生在智能制造领域取得了突破,尤其是虚拟车间的使用,可以大大降低设备故障的概率,还可以帮助员工及时调整车间的整体调度,提高设备生产效率。数字孪生技术可以在智能制造领域实现产品、制造过程乃至整个工厂的虚拟仿真,从而提高产品研发和制造企业制造的生产效率。此外,它还可以在虚拟三维空间中创建产品。通过修改各种尺寸和装配关系的零部件和产品,可以大大简化产品几何验证工作、装配可行性验证工作和工艺实施。同时,在迭代过程中物理原型的制造时间、时间和成本大大降低。(4)数字孪生在智慧城市中的使用数字孪生在智慧城市中的使用 数字孪生的概念就是将现实世界中的人、物、关系、过程映射到虚拟世界,通过对虚拟空间中的数字孪生进行观察和分析,实现对真实物体的研究和控制。将这一概念应用于城市交通领域,无疑是智慧城市建设的福音,这反映在图 8中。城区的主要功能区管理是以空间控制为主要目标,促进城市和区域发展的空间组织和策略。高等人的研究(2017)66表明:根据大数据和 GIS(地理信息系统)对城市功能区建设方案进行优化分析。城市功能区管理的首要目标是限制或规范土地的合理利用,为城市区域的高效利用奠定基础。城市规划的主要依据包括区域对资源环境的承载能力、现有区域发展的密度数据、未来区域增长可能性等相关指标。借助 GIS 技术,建筑师可以更好地优化城市场所的功能位置。智慧交通是利用视频监控、融合毫米波雷达、机动车、非机动车、行人等交通要素的全息感知,实现数字空间中真实交通系统地图模型的构建。通过实时分析和跟踪,可有效解决交通资源浪费、信号系统功能刚性、交通事故变 30 幻莫测、交通问题快速响应等问题67。数字孪生在智慧交通中的应用可以分为三个方向:提高无人驾驶训练效率、辅助交通事故分析和辅助交通控制68。图 8.数字孪生智慧城市示意图 数字孪生提高无人驾驶培训效率68。目前,智能研究中心正在开展智能无人驾驶虚拟训练系统研究,为无人驾驶汽车驾驶算法的道路驾驶安全和智能驾驶能力提供开放的虚拟测试和培训平台。这类项目的目标是在数字空间中再现真实的交通场景,通过广义衍生技术为无人驾驶车辆创造极端环境和关键高风险场景,大幅提升无人驾驶训练的有效性。基于对静态和动态数据的感知,我们可以创建数字孪生模型,实现基于孪生数据的场景再现,帮助无人驾驶车辆进行虚拟测试和训练。但是,仅仅为数字孪生体提供高保真场景是不够的。更重要的是推导和概括双场景,不断丰富无人车的测试场景。马夫罗马蒂斯等人的研究(2020)69说明在人工智能彻底改变了推理、预测和判断任务的世界里,数字孪生成为了影响游戏平衡的工具。一个典型的例子是 CITS(协作智能交通系统)的创建和改进,这是网络物理数字基础设施和(半)自动化移动的集成。导数泛化是数字孪生技术的关键。它必须从现实中衍生出来,但也必须高于现实,并对现实做出一些改变。巴蒂等人 31(2020)70指出,智能电动汽车的普及可减少高达 43%的二氧化碳排放。然而,为了使这些汽车主流化,需要一些支持基础设施来长期增强它们。作为一种新兴的架构,数字孪生的相关方法基于虚拟地图原理,可以作为扩展的基础,可以进一步帮助研究虚拟环境中多系统主体的生命周期。在系统开发中,还基于双场景对各种案例进行泛化仿真,如增加天气变化、人类驾驶行为、场景案例的泛化等。作为场景案例泛化的示例,假设模拟了大型卡车碾压人的事故场景,但模型完成后,它是一个固定的场景。也就是说,车辆在固定的时间到达固定位置,缺乏有关实际事故现场的原因和后果的信息。这时需要做一些智能处理,比如提高车速,或者增加交通参与度等,让场景案例与真实场景相似但又不同。在这里,相似性是指真实事故场景的再现,而差异则体现在虚拟场景中更动态的过程再现上。在交通事故分析中,以卡车交通事故为例。一旦对事故现场环境和交通参与者的轨迹进行跟踪和恢复,就可以从多个角度观察事故发生过程。鲁德斯科伊等人(2020)71表明所有城市在涌现阶段的交通监管问题都非常严重。最初,控制中心负责解决此问题。目前,这些中心已逐步引入一些智能交通管理方法,以帮助解决交通网络的关键问题。借助数字孪生和人工智能,实现现代交通控制的优化发展。通过定格处理,从车辆的角度可以发现,卡车司机实际上看不到骑自行车经过的人。道路数字孪生是实现未来智慧城市的重要一步,为此,ElMarai 等人(2020)72在带有 360 摄像头和一系列连接到唯一集线器车载计算机的物联网设备上部署了数字孪生盒。数字孪生盒通过将实时数据(包括 360 实时流、GPS(全球定位系统)位置以及温度和湿度测量值)连续传输到边缘或云,将物理道路转换为数字副本资产。实时流通过头戴式设备或使用 360 基于 Web 的播放器显示。这些数据将用作交通状况的实时监控和其他分配,例如历史交通数据查询。还可以通过在汽车中安装智能摄像头来监控交通事故的发生。至于智能汽车和驾驶员辅助技术的快速增长,在交通系统中,人类驾驶员的参与程度各不相同。在这种情况下,刘等人(2020)73指出驾驶员的视觉引导对于避免可能的危险至关重要。为了鼓励视觉指导机制的发展,引入了一种创新的传感器合并技术,以整合来自云的相机图像和数字孪生知识。结合在车辆上运行的目标探测器的发现和来自云端的位置信息,绘制并匹配目标车辆的边 32 界框。因此,数字孪生在交通事故分析场景中具有很大的应用价值,可以帮助追溯和分析事故的具体原因,找到责任人。在整体交通控制方向,采用数字孪生技术模拟城市交通状况,然后通过评价和演绎来优化交通控制策略。这是数字孪生赋能智慧交通的重要应用场景。它主要涉及三个级别的功能。首先是监控和发现监控和发现。通过数字孪生系统,可以创建信息获取和控制的闭环,并且可以控制整个过程。更重要的是,在一个非常庞大和复杂的场景中,一些关键问题可以及时发现和处理。例如,在秋冬季节,经常出现某段高速段的雾。大雾具有能见度低、突发性强、天气预报困难等特点,容易引发交通事故。利用数字孪生技术,实时检测动态感知数据,可以及时发现集群雾的发生并发出预警。例如,机场交通管制也可以使用数字孪生。赛义夫迪诺夫等人(2020)74在机场集中运输管理领域进行研究并进行了数字孪生实验。使用特定的仿真模型来模拟车辆空间特征的数据流。该模型可用于解释和模拟传输网络中需要集中控制系统参与的某些情况。假设在使用数字孪生的早期阶段,具有适当交通管理能力的用户可以执行控制系统的功能,并且该用户的决策保存在数字孪生的内存中,该内存可用于使用机器学习来教授控制系统。船舶交通服务系统的设计和集成以及新的 VTS(Vandenberg Tracking Station)软件开发的实施是一项艰巨的工作,在接口和时间方面存在许多障碍。ZMC 等人的研究(2019)75指出指挥作战中心的个人指令和机长作为参与者的信息参与,以及自动识别系统、雷达系统、光电系统、交通服务系统之外的物理安全以及不同系统的参与,使得整体系统设计难以管理。使用 MBSE(基于模型的系统工程)技术系统和工具,使用数字孪生技术设计有助于简化系统设计概述,并在执行和组合阶段开始之前检查模型左侧的接口定义75。函数的第二个层次是演绎和预测演绎和预测。掌握数据后,可以为部分参与者创建微观行为模型,然后通过对大量交通参与者的模拟计算,可以获得宏观模拟结果,推断出情况的发展,实现预测功能。国家公路交通系统的快速发展,既有城市的智能化建设基础,更是当代信息技术不断创新的结果,GIS 技术有力地推动了国家公路交通信息化的发展。GIS 技术作为一种重要的地理数据处理系统,在交通数据采集、分析和处理方面具有明显的技术优势,鼓励道路交通向信息化 33 方向发展。为了加快道路交通系统的成熟,王等人(2021)76指出,借助 GIS 技术,可以逐步构建道路交通数字孪生。数字技术作为道路交通发展的革命性技术,推动道路运输向绿色、开放、共享方向发展,为道路建设质量奠定坚实基础。由于城市的复杂性,智慧城市是一个复杂的过程。城市不是一个易于理解和预测的计算机化系统,而是一个生命系统。虽然城市数字孪生的研究仍处于起步阶段,但数字孪生的进展正在迅速发展,为促进智慧城市的发展做出了切实可行的贡献。沙哈特等人(2021)77确定数字孪生城市当前和未来的潜力和障碍,并提出研究议程,指导未来城市数字孪生的研究,以接近城市数字孪生全面性和完整性的巅峰。第三级功能是评估和优化对策评估和优化对策。通过大规模并行计算,可以同时评估多个平行世界的仿真结果。然后,通过深入学习等技术,不断完善交通控制方案,进行历史回顾和回顾研究。当事件发生时,我们可以利用数字孪生系统对交通事故的全过程进行还原,并探索响应的每一步是否做得足够好,是否有改进的空间。基础设施的数字副本可用于在其整个生命周期中执行模拟,从而实现更好的资产创建、管理和维护。这些数字孪生(定义为复杂产品的集成多物理场、多尺度和概率模拟)反映了其相应孪生体的行为和环境响应。斯泰恩等人(2021)78利用光学传感器技术,同时以接触式移动传感器平台为支撑,通过数字重建技术,通过数字重建技术,为创新物理基础设施的数字孪生提供可行的低成本替代方案。布鲁纳等人(2019)79指出城市交通中自动驾驶功能的潜在安全关键情况范围太广,无法单独通过自然驾驶或在受控的实验室环境中进行全面测试。技术和交通道路条件受到限制。这些问题和类似问题可以通过在虚拟随机对照试验设计中使用广泛且经过验证的随机模拟来解决。虚拟测试可以创建一个大型数据库,并提供检测安全评估和“压力测试”所需的高维交通场景空间所需的统计能力。英戈尔施塔特79打造了城市道路网络的“数字孪生”。德国是虚拟测试的关键要求。高等人(2017)80通过研究得出结论,小距离干道具有网络框架适应性强的优势,有利于土地开发和交通开发。当交通需求高,不符合传统道路基础设施布局标准时,应结合实际情况,深入研究,根据区域情况编制路网规划,优化路网交通效率。综上所述,数字孪生体广泛应用于城市智慧交通。数字孪生技术支撑城市信息 34 模型的构建,包括建筑信息、地理信息、新街景、真实三维场景等元素。其核心围绕全球数据的端到端管理和运营,包括数据收集、访问、治理、集成、轻量级、可视化和应用。城市环境的可视化模型有助于更清晰、更高效、更快速和准确的城市交通管理。三、三、数字孪生中人工智能面临的挑战数字孪生中人工智能面临的挑战 1、数字孪生在汽车自动驾驶领域面临的挑战数字孪生在汽车自动驾驶领域面临的挑战 由于全球智能互联网汽车产业的快速发展,汽车互联网相关技术的研究对推动汽车互联网的发展具有重要意义。交通场景仿真的参数化和泛化技术表明,自动驾驶仿真的测试过程和工况可以说是无边界的。无论汽车是否正常运行,都可以反复测试,以方便发现和定位问题。然而,在车辆动态仿真测试过程中,仿真传感器和传感系统进入自动驾驶控制,决定通过纯软件形成闭环测试和系统验证测试设备,这也是当前自动驾驶硬件设备面临的重要挑战。自动驾驶的主要功能是通过接收数据采集可视化系统发送的实车实时位置、速度、加速度、航向角等信息,控制仿真系统中与实车对应的仿真车。在虚拟场景中实现实车控制和仿真车运行,使两者的运动状态同步,实现实车在循环中的基本功能。虽然现阶段的研究已经形成了高度开放的数字孪生自动驾驶测试能力,但也建立了友好开放的测试验证环境,支持各种自动驾驶算法实验,为自动驾驶相关研究公司提供开放的测试服务。但是,解决测试解决方案仍然存在挑战:测试成本问题。测试成本问题。目前的自动驾驶测试系统尚未完成,但已经产生了高昂的测试成本。这对汽车制造商来说是一个非常大的挑战。对于汽车制造商来说,最重要的问题是如何实现效益最大化和成本最小化。因此,建立高效低成本的测试环境、结构化的测试流程和强大的测试标准都是降低测试成本的关键问题。测试灵活性问题。测试灵活性问题。汽车的自动驾驶系统涵盖摄像头、激光雷达、毫米波雷达等各种传感器、处理器和控制器。虚拟测试环境不再是单一场景,需要满足多车驾驶测试方案的要求。因此,这就要求测试环境不仅要支持单车测试,还要支持多车同时行驶,确保不发生交通事故。事故对试验环境提出了更高的要求。35 测试系统的顺利推进。测试系统的顺利推进。未来,汽车自动驾驶技术解决方案必将面临巨大的变革和变革。首先,测试系统需要平稳地适应技术进步。在测试过程中,系统中的车辆、行人、路况、交通标志等必须保持稳定有序。当然,也需要根据测试进行测试。对象数量不断增加,汽车类型不时进行系统升级。2、航空航天领域数字孪生面临的挑战航空航天领域数字孪生面临的挑战 尽管数字孪生的人工智能应用在航空航天领域有广泛的研究,但仍存在一些技术挑战。以航空发动机气路系统为例。基于认知加工创新和产业化水平的进步,航空发动机数据分析正向全方位、多层次、可视化方向发展。发动机参数分析范围从发动机部件到整体发动机,从发动机状态监测到整体健康管理。数据分析也从传统的集成转变为结合了大量数据、方法和模型的数字孪生过程。目前,发动机状态监测和授权数字电控系统的检测、故障检测和定位基本可以完成,但分析发动机整体健康状况的方法有限,这也成为世界各国学者面临的重大挑战。数字化研发战略的概念似乎是陈词滥调。在过去的 10 年里,随着工业软件制造商的努力,中国的各个行业,包括航空航天工业,已经“相当”熟悉数字孪生的概念,但我们熟悉数字研发应用。收获的深度、广度和价值如何,我们还有相当大的改进空间。飞机的生命周期可以达到几十年,因此记录和分析整个生命周期的数据不仅有价值,而且是必要的。基于文档的部门协作模型必须转变为基于模型的数字孪生数字协作模型。这也给相关行业带来了巨大的挑战。关于数字孪生的使用,最好的概括是构建和维护大量超现实的模型和数据。他们最能够通过实时仿真来预测整个生命周期中的产品行为。这些模型根据不同的应用情况以多种比例和示例构建,集成了多个方面,包括最佳和物理描述,并反映了真实的产品寿命。当数字孪生部署到全范围时,它将跟踪影响产品运行的所有参数信息。它包括初始设计和进一步改进,与制造相关的偏差,修改,不确定性,更新,以及从机载结合交通健康监控系统的传感器数据中可以获得的所有历史数据和航空数据,管理以前的记录,实现数据挖掘。因此,只有利用完整的数字孪生技术,建立大量的超现实模型和数据,包括数字产品模型、数字制造模型、数字性能模型,实时、双向、透明、系统地考虑 36 设计、制造和性能。可以控制和缩短开发周期,否则随着研发难度的增加,延迟交付的风险会越来越大。此外,只有全数字化才能突破性能设计的瓶颈。3、数字孪生在智能制造领域面临的挑战数字孪生在智能制造领域面临的挑战 随着许多智能生产施工技术越来越成熟,智能制造技术越来越普及,实现车间设备生产过程的高效智能实时监控仍然是研究的重点。目前,工业生产已经发展到高度自动化、信息化的阶段,但仍存在许多问题需要改进和优化。例如,许多工厂对信息系统的建设程度不同,系统之间的渠道没有完全打通,存在大量的信息孤岛,存在数据管理不完善、数据标准不一致等问题。具体来说,工厂生产的产品多样化,高度个性化,通用性差。这直接导致频繁的产品设计和工艺变更,给生产、采购、仓库、质量带来巨大挑战。此外,工厂在多品种产品小批量生产方面也存在亟待解决的问题:例如,一些多品种、小批量的离散生产模式限制了车间生产线规模化生产和智能化改造的步伐。工厂设备陈旧,难以重建,许多环节仍以人工操作为主。但是,如果工厂过于依赖人工操作,将导致自动化和智能化的降低。数字孪生平台在工业产品设计和工业产品生产中起着非常重要的作用。在当前高度信息化、一体化的工业生产模式中,当生产线发生意外故障时,很容易导致整条生产线停产停产。例如,一条高度精细化的汽车生产线每天可能造成数百万的损失。对于一些特殊工艺生产线,如高温高压下的化工生产线,甚至面临严重的安全隐患和衍生灾害。因此,工业生产过程必须依靠大规模数据的帮助,如设备诊断、化工生产过程模拟、虚拟数字空间中对当前设备状态和生产过程结果的模拟预测,以防止现场故障和生产异常造成严重后果。在工业产品设计过程中,如果没有数字化的帮助,设计一个产品就要经过多次迭代,消耗资源,影响交货时间。在高度集成的工业生产线设计中,需要基于精确节拍对各种设备、材料、质检、人工装配等环节进行优化协调,以提高整体效率。传统的规划流程只能依靠实际生产线中的手动模拟或验证。4、数字孪生在智慧城市交通领域面临的挑战数字孪生在智慧城市交通领域面临的挑战 数字孪生城市是在城市积累数据由量变向质变的背景下,在感知建模、人工智 37 能等信息技术取得重大突破的背景下,建设新型智慧城市的全新技术路径。是城市智能化、可持续运营的新兴技术路径和先进模式。然而,面对当前城市管理的诸多挑战,如何突破传统智慧城市的桎梏,逐步向“数字孪生城市”转型升级,是一个值得思考的问题。数字孪生城市的核心是模型和数据,建立完整的数字模型是一个关键的起点。从目前传统智慧城市建设的应用来看,各个领域还存在数据碎片化。一般城市至少有 3 张底图,即住房和城乡建设体系推动的城市信息模型平台、以自然资源和土地规划为主导的时空大数据平台、基于公安政法的城市安全与综合治理城市底图。每个底图形成自己的系统,一般只支持系统中的应用程序。其他部门不能按需随时使用它。这个数字已经积累了相当长的一段时间,很难放弃和整合。这使得实施城市交通模拟过程变得困难和具有挑战性。事实上,在数字孪生工具和平台的构建方面,目前的工具和平台大多侧重于某些特定方面,缺乏系统性的考虑。但打造城市规划、建设、管理全过程可视化,采集城市“脉搏”数据,反映城市及时运行情况,为信息资源共享、整合、有效利用、跨部门业务协同提供根解决方案。数字孪生技术具有巨大的潜力。四、四、数字孪生中人工智能的未来前景数字孪生中人工智能的未来前景 1、数字孪生在汽车自动驾驶领域的未来展望数字孪生在汽车自动驾驶领域的未来展望 在未来推广数字孪生汽车自动驾驶虚拟环境测试系统时,使用开放式模拟接口控制基于代码的交通场景是未来的一大趋势。未来的研究课题将围绕测试平台的推广进行。毕竟目前自动驾驶测试环境的利用率并没有那么高。未来需要大量全面的市场调研,准确把握市场需求,制定合理的市场推广计划,包括科研成果转化方法、产品推广应用方法、产品定价等,制定合理的产品开发计划,建立软硬件一体化数字孪生自动驾驶测试平台。通过联合汽车制造企业、汽车供应商、科研机构等建立数字孪生自动驾驶测试系统,共同攻克其技术难关,逐步形成自动驾驶测试系统共识,推动自动驾驶测试行业发展。另一方面,面向车企、汽车供应商、科研机构推出了数字孪生自动驾驶测试平台。采用联合单位会员制,低成本使用,共同开发;对于非联合单位,采用检测服务按次收费、平台设立年费或永久授权费两种方式。建立 38 完整的售前咨询-平台建立-检测服务-售后维护团队和体系,进行检测平台适应性调整和售后问题的收集和解决。当然,跟踪和记录过程也非常重要。持续跟踪记录数字孪生自动驾驶测试平台的外部使用情况,建立使用信息数据库,并根据使用情况数据进行各方面对比。对数字孪生自动驾驶测试系统进行模块化、平台化效果评估,实现数字孪生自动驾驶测试系统的针对性提升,实现“平台建立-跟踪回访-迭代升级”的闭环开发模式。2、航空航天领域数字孪生的未来研究课题航空航天领域数字孪生的未来研究课题 在航空航天领域,数字孪生的使用已经显示出令人印象深刻的好处。借助物理实体模型的构建和相关数据的应用,不仅可以减少飞机认证测试的次数和持续时间,消除意外的裂缝和故障,还可以减少对飞机整体结构和频率的维护检查次数,实现前所未有的经济安全可靠。然而,数字孪生技术目前缺乏系统化、通用的参考模型作为指导,未来在数字孪生模型优化的相关研究方面还有很长的路要走。此外,数字孪生将逐步向仿真和集成方向发展。这两个也是未来研究的主题。虚拟化对象数字孪生的完整性对于其在工业领域的应用成功至关重要。每个物理模型都有一个特定的模型,常用的模型如流体力学、结构力学、热力学、应用力学、疲劳损伤、材料状态演化模型等,未来将不同的模型关联在一起并实时反映在孪生模型中是数字孪生技术实施的关键。集成模型与关键数据在产品各个阶段和孪生生命周期的双向交互的实现,决定了数字孪生技术能否成功应用。这一突破的实现需要其他技术支持,数字孪生的愿景需要与其他先进技术相结合才能实现。3、数字孪生在智能制造方向的未来展望数字孪生在智能制造方向的未来展望 未来几年,数字孪生的发展趋势将不断增强。越来越多的制造商开始利用数字孪生技术来改进程序,生成实时数据库判断,并开始寻找机会修改创新服务、产品和业务方法。制造业将慢慢成为数字孪生技术应用的先驱。如果早期从业者在各个行业表现出先发优势,其他制造公司将跟随他们的步伐。从长远来看,要充分发挥数字孪生技术的潜力,可能需要整合生态系统所有部分的系统和数据。建立对客户生命周期或供应链的完整数字化模仿,并提供有见地的宏观操 39 作视角,包括一线供应商和自有供应商,但仍需将外在物质融入内在数字生态圈。现在,大多数制造商仍然对超越点对点连接的外部连接不满意。克服这种犹豫可能是一场长期的战斗,但最终所有的努力都是值得的。未来,企业希望利用区块链打破信息孤岛,验证信息,进入数字孪生。这将释放大量以前无法访问的数据,使模拟更加详细和动态,并创造不可估量的潜在价值。4、城市智能交通中数字孪生的未来研究课题城市智能交通中数字孪生的未来研究课题 随着信息技术的不断迭代、5G 标准的逐步完善和商用网络的建立,大带宽、高速度、低时延的网络性能将进一步赋能数字孪生智能交通系统的升级。一方面,5G 超高速网络性能使车辆在高速运动中安全可靠地通信成为可能,确保实现车路协同自动驾驶、车辆编队自动驾驶、远程自动驾驶等功能。另一方面,5G 的加速发展,协同了物联网和人工智能,使交通系统具备“连接万物”的能力,让数字孪生从物理世界“迁移”“人-车-路-环境”交通四要素。在数字世界中,交通数据得到了极大的丰富,让智慧交通的“数字化、网络化、智能化”得以真正落地。虽然数字孪生是智慧交通的前沿趋势,但与真正的全球管理、同步可视化、虚实交互的数字孪生交通系统之间仍存在一定差距。然而,在 5G技术变革和需求升级的推动下,数字孪生产生了智慧交通的新思路、新方法、新理念,未来将持续发展,最终形成完整的技术运营体系。随着 5G、6G 等前沿通信技术的进步,再加上端侧云协同计算,可以提高数字孪生的实时性能,甚至可以在不依赖高精度地图的情况下实时对未知区域进行建模。其次,通过改进行为模拟和预测算法,可以使行为预测的推演更加准确,并且计算能力更强,可以一次推导出更多的平行世界。此外,随着 V2X(车联网)技术的发展,将有更多类型的交通参与者和更复杂的场景。如何让仿真变得更好,也是一个值得研究的方向。最后,在实时决策和个人远程控制方面,对整个孪生系统的要求会更高。例如,数据是否可以即时安全地传输到云端和后端,以及通过态势感知,控制命令是否可以传回物理世界。这个过程必须足够快地完成,数据传输过程需要安全稳定。结合区块链等相关技术是使这些信息闭环过程安全稳定的可探索解决方案。数字孪生城市也是城市信息化建设不断发展的产物,是城市信息化发展的高水 40 平阶段。实体城市对应的数字孪生城市充分利用前期形成的全市大数据,为城市综合决策、智能化管理、全局优化提供平台、工具和手段。五、五、讨论数字孪生在相关领域的应用讨论数字孪生在相关领域的应用 根据研究人员的研究可以发现,数字孪生在不同领域的应用已经成熟,未来有良好的应用前景。这在目前的一些研究中也得到了证实。万等人(2021)81综述了半监督支持向量机(SVM)在脑图像融合数字孪生体中的特征检测、诊断和预测性能。针对脑图像中大量未标记数据,利用未标记和标记数据,提出一种半监督 SVM。同时,该研究还描述了如何增强 AlexNet 模型,并利用数字孪生模型将实际空间中的大脑图像映射到虚拟空间。不难发现,尽管脑肿瘤图像具有复杂的边缘结构、伪影、偏移场和影响图像分割的其他缺陷,但数字孪生在医学领域的应用实现了脑肿瘤精准治疗的关键步骤,真正满足了临床需求。在脑肿瘤的后续临床诊疗中极为重要。吕等人(2021)82讨论了UAV(无人机)在5G/B5G(超越5G)移动和无线通信中的应用和限制。根据 5G通信,提出深度学习算法,在深度学习的基础上开发无人机数字孪生消息传递路径模型。协调多点传输技术利用无人机进行干扰抑制研究。采用物理层安全的基本算法来保证信息传输的安全性。最后,可以对构建的模型进行仿真和分析。该算法在收敛速度和收敛效果方面具有突出优势,具有较强的鲁棒性。研究进一步验证了互联网技术在航空航天工业发展中发挥着不可替代的作用。陶等人(2021)83表明数字孪生机器或系统的精确虚拟副本正在彻底改变行业。在从传感器收集的实时数据的驱动下,这些复杂的计算机模型几乎反映了项目、程序或服务的各个方面。许多大公司都使用数字孪生来发现问题并提高效率。一位分析师预测,到 2021年,一半的公司可能会使用它们。83.尽管如此,要实现数字孪生的潜力,仍有许多工作要做。仍然面临收集数据类型的困难,例如丢失或错误的数据会扭曲结果并隐藏故障。例如,如果振动传感器发生故障,风力涡轮机的振荡将被忽略。算法和模型的建立也面临着巨大的挑战。例如,当为不同目的编写的软件手动修补在一起时,可能会发生其他错误。没有标准和指南,很难验证生成的模型的准确性。许多数字孪生可能需要组合。41 例如,虚拟飞机可以将机身的 3D模型与故障诊断系统以及空调和增压监控系统之一相结合。六、六、结论结论 随着大数据、物联网、工业互联网和智能控制技术的快速发展,数字孪生作为一种新型技术广泛应用于生活的方方面面。数字孪生已成为制造业现实世界与数字虚拟世界的理想连接,也是实现现实世界和信息世界互动与合作的有效技术途径。数字孪生是以数字方式创建真实实体的虚拟实体,利用历史数据、实时数据和算法模型对真实实体的整个生命周期进行仿真、验证、预测和控制。数字孪生作为关键技术和提高效率的重要工具,可以在模型设计、数据采集、分析、预测和仿真中有效发挥作用,助力推动数字产业化和产业数字化,以及数字化与实体经济发展的融合。数字孪生依靠知识机制、数字化等技术构建数字模型,利用物联网等技术将物理世界中的数据和信息转换为通用数据,将 AR/VR/MR/GIS(增强现实/虚拟现实/混合现实/地理信息系统)等技术完全结合,再现数字世界中的物理实体。在此基础上,将数字孪生描述、诊断预调整/预测、利用 AI、大数据、云计算等技术的智能决策等常见应用赋能到各个垂直行业。由此可见,人工智能是数字孪生生态系统的底层核心技术之一。其必要性主要体现在数字孪生生态系统中的海量数据处理和系统自我优化,使数字孪生生态系统有序智能云出行,是数字孪生生态系统的中心大脑。两者的结合对于目前的研究现状至关重要,未来的研究将给各个行业带来不同程度的智能化改造。作者:吕志涵、谢淑轩(音译)参考参考资料资料 1.Rasheed A,San O,Kvamsdal T:Digital twin:Values,challenges and enablers from a modeling perspective.Ieee Access.2020;8:2198022012.Publisher Full Text 2.Fuller A,Fan Z,Day C,et al.:Digital twin:Enabling technologies,challenges and open research.IEEE access.2020;8:108952108971.Publisher Full Text 3.Khajavi SH,Motlagh NH,Jaribion A,et al.:Digital twin:vision,benefits,boundaries,and creation for buildings.IEEE access.2019;7:147406147419.Publisher Full Text 42 4.Madni AM,Madni CC,Lucero SD:Leveraging digital twin technology in model-based systems engineering.Systems.2019;7(1):7.Publisher Full Text 5.Vaishya R,Javaid M,Khan IH,et al.:Artificial Intelligence(AI)applications for COVID-19 pandemic.Diabetes Metab Syndr.2020;14(4):337339.PubMed Abstract|Publisher Full Text|Free Full Text 6.Gunning D,Aha D:DARPAs explainable artificial intelligence(XAI)program.AI Magazine.2019;40(2):4458.Publisher Full Text 7.Haenlein M,Kaplan A:A brief history of artificial intelligence:On the past,present,and future of artificial intelligence.Calif Manage Rev 2019;61(4):514.Publisher Full Text 8.Tao F,Zhang H,Liu A,et al.:Digital twin in industry:State-of-the-art.Ieee T Ind Inform.2018;15(4):24052415.Publisher Full Text 9.Collins GS,Moons KG:Reporting of artificial intelligence prediction models.Lancet.2019;393(10181):15771579.PubMed Abstract|Publisher Full Text 10.Bullock JA,Luccioni A,Luengo-Oroz M,et al.:Mapping the landscape of artificial intelligence applications against COVID-19.J Artif Intell Res.2020;69:807845.Publisher Full Text 11.Calo R:Artificial Intelligence policy:a primer and roadmap.UCDL Rev.2017;51:399.Publisher Full Text 12.Alexopoulos K,Nikolakis N,Chryssolouris G:Digital twin-driven supervised machine learning for the development of artificial intelligence applications in manufacturing.Int J Comp Integ M.2020;33(5):429439.Publisher Full Text 13.Fan C,Zhang C,Yahja A,et al.:Disaster City Digital Twin:A vision for integrating artificial and human intelligence for disaster management.Int J Inform Manage.2021;56:102049.Publisher Full Text 14.Rasheed A,San O,Kvamsdal T:Digital twin:Values,challenges and enablers.arXiv preprint arXiv.2019;1910,01719.Reference Source 15.Kousi N,Gkournelos C,Aivaliotis S,et al.:Digital twin for adaptation of robots behavior in flexible robotic assembly lines.Procedia manufacturing.2019;28:121126.Publisher Full Text 16.Liu Z,Meyendorf N,Mrad N:The role of data fusion in predictive maintenance using digital twin.In AIP Conference Proceedings.2018;1949(1):020023.Publisher Full Text 17.Song EY,Burns M,Pandey A,et al.:IEEE 1451 smart sensor digital twin federation for IoT/CPS research.In 2019 IEEE Sensors Applications Symposium(SAS).2019;16.Publisher Full Text 18.Zhu J,Wu P:Towards Effective BIM/GIS Data Integration for Smart City by Integrating Computer Graphics Technique.Remote Sensing.2021;13(10):1889.Publisher Full Text 19.Ajjour Y,Wachsmuth H,Kiesel J,et al.:Data acquisition for argument search:The args.me corpus.In Joint German/Austrian Conference on Artificial Intelligence(K nstliche Intelligenz).2019;4859.Publisher Full Text 20.Kandris D,Nakas C,Vomvas D,et al.:Applications of wireless sensor networks:an up-to-date survey.Appl Syst Innov.2020;3(1):14.Publisher Full Text 21.Dahlan AG,Muhammad Naim S,Luqman Zulhilmi AA:The Research of 3D Modeling between Visual&Creativity.International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering(IJITEE).2019;8:180186.22.Bandara M,Rabhi FA:Semantic modeling for engineering data analytics solutions.Semantic Web.2020;11(3):525547.Publisher Full Text 43 23.Wu Y,Lu Y:An intelligent machine vision system for detecting surface defects on packing boxes based on support vector machine.Meas Control.2019;52(78):11021110.Publisher Full Text 24.Marikyan D,Papagiannidis S,Alamanos E:A systematic review of the smart home literature:A user perspective.Technol Forecast Soc.2019;138:139154.Publisher Full Text 25.Gram-Hanssen K,Darby SJ:“Home is where the smart is”?Evaluating smart home research and approaches against the concept of home.Energy Research&Social Science.2018;37:94101.Publisher Full Text 26.Dorri A,Kanhere SS,Jurdak R,et al.:Blockchain for IoT security and privacy:The case study of a smart home.2017 IEEE international conference on pervasive computing and communications workshops(PerCom workshops).2017;618623.Publisher Full Text 27.Phanden RK,Sharma P,Dubey A:A review on simulation in digital twin for aerospace,manufacturing and robotics.Mater Today:Proc.2021;38:174178.Publisher Full Text 28.Ibrion M,Paltrinieri N,Nejad AR:On risk of digital twin implementation in marine industry:Learning from aviation industry.J Phys:Conf Ser.2019;1357(1):012009.Publisher Full Text 29.Aydemir H,Zengin U,Durak U:The digital twin paradigm for aircraft review and outlook.AIAA Scitech 2020 Forum.2020;0553.Publisher Full Text 30.Yurkevich EV,Stepanovskaya IA:Controlling the security of the airport airspace using the digital twin.J Phys:Conf Ser.IOP Publishing,2021;1864(1):012128.Publisher Full Text 31.An J,Mikhaylov A,Kim K:Machine learning approach in heterogeneous group of algorithms for transport safety-critical system.Appl Sci.2020;10(8):2670.Publisher Full Text 32.Tu Z,Fei F,Deng X:Untethered flight of an at-scale dual-motor hummingbird robot with bio-inspired decoupled wings.IEEE Robot Autom Lett.2020;5(3):41944201.Publisher Full Text 33.Dai X,Ke C,Quan Q,et al.:RFlySim:Automatic test platform for UAV autopilot systems with FPGA-based hardware-in-the-loop simulations.Aerosp Sci Technol.2021;114:106727.Publisher Full Text 34.Singh KK,Frazier AE:A meta-analysis and review of unmanned aircraft system(UAS)imagery for terrestrial applications.Int J Remote Sens.2018;39(1516):50785098.Publisher Full Text 35.Zolanvari M,Jain R,Salman T:Potential data link candidates for civilian unmanned aircraft systems:A survey.IEEE Commun Surv Tut.2020;22(1):292319.Publisher Full Text 36.Barr LC,Newman R,Ancel E,et al.:Preliminary risk assessment for small unmanned aircraft systems.17th AIAA Aviation Technology,Integration,and Operations Conference.2017;3272.Publisher Full Text 37.Grigoropoulos N,Lalis S:Simulation and digital twin support for managed drone applications.2020 IEEE/ACM 24th International Symposium on Distributed Simulation and Real Time Applications(DS-RT).2020;18.Publisher Full Text 38.Reitenbach S,Vieweg M,Becker R,et al.:Collaborative Aircraft Engine Preliminary Design using a Virtual Engine Platform,Part A:Architecture and Methodology.AIAA Scitech 2020 Forum.2020;0867.Publisher Full Text 39.Xiong M,Wang H,Fu Q,et al.:Digital twindriven aero-engine intelligent predictive 44 maintenance.Int J Adv Manuf Tech.2021;114:37513761.Publisher Full Text 40.Van Waarde HJ,Eising J,Trentelman HL,et al.:Data informativity:a new perspective on data-driven analysis and control.IEEE T Automat Contr.2020;65(11):47534768.Publisher Full Text 41.Le XH,Ho HV,Lee G,et al.:Application of long short-term memory(LSTM)neural network for flood forecasting.Water.2019;11(7):1387.Publisher Full Text 42.Pogarskaia T,Churilova M,Petukhova M,et al.:Simulation and optimization of aircraft assembly process using supercomputer technologies.Russian Supercomputing Days.2018;965:367378.Publisher Full Text 43.Zaitseva N,Lupuleac S,Petukhova M,et al.:High performance computing for aircraft assembly optimization.In:2018 Global Smart Industry Conference(GloSIC).2018;16.Publisher Full Text 44.Qiuyue Z,Luling AN:Application of virtual reality and augment reality in aircraft assembly.Aeronautical Manufacturing Technology.2017;530(11):4045.45.Liang B,Liu W,Liu K,et al.:A displacement field perception method for component digital twin in aircraft assembly.Sensors(Basel).2020;20(18):5161.PubMed Abstract|Publisher Full Text|Free Full Text 46.Wagner R,Haefner B,Lanza G:Function-oriented quality control strategies for high precision products.Proc CIRP.2018;75:5762.Publisher Full Text 47.Sun X,Bao J,Li J,et al.:A digital twin-driven approach for the assembly-commissioning of high precision products.Robot Cim-Int Manuf.2020;61:101839.Publisher Full Text 48.Cai H,Zhu J,Zhang W:Quality Deviation Control for Aircraft Using Digital Twin.J Comput Inf Sci Eng.2021;21(3):031008.Publisher Full Text 49.Guo F,Liu J,Zou F,et al.:Aircraft Assembly Quality Control With Feedback Actions and Assembly Station Flowing Fluctuation Analysis.IEEE Access.2020;8:190118190135.Publisher Full Text 50.Lv C,Cao D,Zhao Y,et al.:Analysis of autopilot disengagements occurring during autonomous vehicle testing.IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica.2017;5(1):5868.Publisher Full Text 51.Dikmen M,Burns C:Trust in autonomous vehicles:The case of Tesla Autopilot and Summon.In:IEEE Int Conf Syst Man Cybern.2017;10931098.Publisher Full Text 52.James A,Krestinskaya O,Maan A:Recursive Threshold Logic-A Bioinspired Reconfigurable Dynamic Logic System With Crossbar Arrays.IEEE Trans Biomed Circuits Syst.2020;14(6):13111322.PubMed Abstract|Publisher Full Text 53.Dennis AR,Minas RK:Security on autopilot:Why current security theories hijack our thinking and lead us astray.ACM SIGMIS Database:The DATABASE for Advances in Information Systems.2018;49(SI):1538.Publisher Full Text 54.Larini G,Romano G,Falcitelli M,et al.:Autonomous Driving Progressed by oneM2M:The Experience of the AUTOPILOT Project.In:2019 European Conference on Networks and Communications(EuCNC).2019;204208.Publisher Full Text 55.Almeaibed S,Al-Rubaye S,Tsourdos A,et al.:Digital Twin Analysis to Promote Safety and Security in Autonomous Vehicles.IEEE Communications Standards Magazine.2021;5(1):4046.Publisher Full Text 56.Yun H,Park D:Simulation of Self-driving System by implementing Digital Twin with GTA5.In:2021 International Conference on Electronics,Information,and Communication(ICEIC).2021;12.Publisher Full Text 45 57.Khan M,Chakraborty S,Astya R,et al.:Face Detection and Recognition Using OpenCV.In:2019 International Conference on Computing,Communication,and Intelligent Systems(ICCCIS).2019;116119.Publisher Full Text 58.Valeja Y,Pathare S,Patel D,et al.:Traffic Sign Detection using Clara and Yolo in Python.In:2021 7th International Conference on Advanced Computing and Communication Systems(ICACCS).2021;1:367371.Publisher Full Text 59.Kumar N,Rathee M,Chandran N,et al.:Cryptflow:Secure tensorflow inference.In:IEEE Symp Secur Priv.2020;336353.Publisher Full Text 60.Zhou G,Zhang C,Li Z,et al.:Knowledge-driven digital twin manufacturing cell towards intelligent manufacturing.Int J Prod Res.2020;58(4):10341051.Publisher Full Text 61.Li L,Qu T,Liu Y,et al.:Sustainability Assessment of Intelligent Manufacturing Supported by Digital Twin.IEEE Access.2020;8:174988175008.Publisher Full Text 62.Zhang C,Ji W:Digital twin-driven carbon emission prediction and low-carbon control of intelligent manufacturing job-shop.Procedia CIRP.2019;83:624629.Publisher Full Text 63.Zhao H,Liu J,Xiong H,et al.:3D visualization real-time monitoring method for digital twin workshop.Computer Integrated Manufacturing Systems.2019;25(06):14321443.64.Wu P,Qi M,Gao L,et al.:Research on the Virtual Reality Synchronization of Workshop Digital Twin.In:2019 IEEE 8th Joint International Conference on information technology and artificial intelligence(itaic).2019;875879.Publisher Full Text 65.Fang Y,Peng C,Lou P,et al.:Digital-Twin-Based Job Shop Scheduling Toward Smart Manufacturing.IEEE Trans Industr Inform.2019;15(12):64256435.Publisher Full Text 66.Gao X,Cai J:Optimization analysis of urban function regional planning based on big data and GIS technology.Technical Bulletin.2017;55(11):344351.Reference Source 67.Zhu L,Yu FR,Wang Y,et al.:Big data analytics in intelligent transportation systems:A survey.IEEE trans Intell Transp Syst.2018;20(1):383398.Publisher Full Text 68.Veres M,Moussa M:Deep learning for intelligent transportation systems:A survey of emerging trends.IEEE trans Intell Transp Syst.2019;21(8):31523168.Publisher Full Text 69.Mavromatis I,Piechocki RJ,Sooriyabandara M,et al.:Drive:digital network Oracle for collaborative intelligent transportation systems.Proc IEEE Symp Comput Commun.2020;17.Publisher Full Text 70.Bhatti G,Mohan H,Singh RR:Towards the future of smart electric vehicles:Digital twin technology.Renewable and sustainable energy review.2021;141:110801.Publisher Full Text 71.Rudskoy A,Ilin I,Prokhorov A:Digital Twins in the Intelligent Transport Systems.Transportation Research Procedia.2021;54:927935.Publisher Full Text 72.El Marai O,Taleb T,Song J:Roads Infrastructure Digital Twin:A Step Toward Smarter Cities Realization.IEEE Network.2021;35(2):136143.Publisher Full Text 73.Liu Y,Wang Z,Han K,et al.:Sensor fusion of camera and cloud digital twin information for intelligent vehicles.In:2020 IEEE Intelligent Vehicles Symposium(IV).2020;182187.Publisher Full Text 74.Saifutdinov F,Jackson,I,Tolujevs J,et al.:Digital Twin as a Decision Support Tool for Airport Traffic Control.In 2020 61st International Scientific Conference on Information Technology and Management Science of Riga Technical University(ITMS).2020;(1-5).Reference Source 46 75.ZMC S,MERT AA,ATAY F:Usage of Digital Twin Technologies during System Modeling and Testing in Vessel Traffic Services System Project.In INCOSE International Symposium.2019;29(1):189202.Publisher Full Text 76.Wang S,Zhang F,Qin T:Research on the Construction of Highway Traffic Digital Twin System Based on 3D GIS Technology.J Phys Conf Ser.2021;1802(4):042045.Publisher Full Text 77.Shahat E,Hyun CT,Yeom C:City digital twin potentials:A review and research agenda.Sustainability.2021;13(6):3386.Publisher Full Text 78.Steyn WJ,Broekman A:Process for the Development of a Digital Twin of a Local RoadA Case Study.In:In Civil Infrastructures Confronting Severe Weathers and Climate Changes Conference.2021;1122.Reference Source 79.Brunner P,Denk F,Huber W,et al.:Virtual safety performance assessment for automated driving in complex urban traffic scenarios.In 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference(ITSC).2019;679685.Reference Source 80.Gao X,Cai J,Long Y,et al.:Study on traffic organization for primary roads with super small spacing.Advances in Transportation Studies.2017;2.Reference Source 81.Wan Z,Dong Y,Yu Z,et al.:Semi-Supervised Support Vector Machine for Digital Twins Based Brain Image Fusion.Front Neurosci.2021;15:705323.PubMed Abstract|Publisher Full Text|Free Full Text 82.Lv Z,Chen D,Feng H,et al.:Beyond 5G for Digital Twins of UAVs.Computer Networks.2021;197:108366.Publisher Full Text 83.Tao F,Qi Q:Make more digital twins.Nature.2019;573(7775):490491.PubMed Abstract|Publisher Full Text 47 人工智能如何改善运输和物流人工智能如何改善运输和物流 2022-10-25 1、介绍介绍 人工智能如何改善运输和物流?为了回答这个问题,我们必须了解技术解决方案的进步,这些解决方案已经开发用于自动化大多数经济部门,这使我们相信物流和汽车行业领导者迫切需要采用人工智能等先进技术来提高业务绩效。人工智能将通过缓解关键流程挑战和疏通瓶颈来改善运输和物流。AI 通过改善实时路线优化,优化库存管理,高效的劳动力管理,降低运营成本,增强工作场所和道路安全性,改善预测性维护和分析来实现这一目标。人工智能还有助于在流程的不同阶段整合可持续实践,并可以帮助该行业实现负碳。2、物流和运输中的人工智能:数据驱动型转变促物流和运输中的人工智能:数据驱动型转变促进业务发展进业务发展 物流和运输行业的整个过程需要大量的数据生成,从仓库管理到车队和供应链管理。数据是开发、测试和实施智能交通、制造和安全系统的基础。当使用自 48 然语言处理(NLP)和机器学习(ML)处理数据时,它会揭示有价值的信息,例如业务做得对以及需要优化的地方。使用处理后的数据见解做出明智决策的企业具有竞争优势,可以改善运营,满足客户期望并增加收入。公共交通行业可以在乘客管理中使用 AI,并全面改善客户服务。3、人工智能在运输中的应用及其对企业的价值人工智能在运输中的应用及其对企业的价值 当人工智能得到有效应用时,它会导致运输过程中的深刻变革。运输研究委员会承认人工智能是运输行业问题的解决方案,包括预测交通需求,动态路线引导,预测性维护和自动事件检测。无人驾驶汽车、自动驾驶汽车和自动驾驶汽车严重依赖人工智能来运行。未来是自动驾驶汽车在没有人为干预的情况下工作,这可以降低驾驶员疲劳和改善交通管理等风险。这将需要一个互联的智能交通系统来工作。路线规划结合了 AI 的预测分析和高级算法,例如最短路径,以确定有效的路线和停靠顺序,从而最大限度地减少驾驶时间和燃料浪费。人工智能在交通管理中的应用是巨大的,因为人工智能分析来自公路和铁路交通量的实时数据。AI使智能交通控制系统成为可能,从而减少拥堵。人工智能是支持可持续交通不可或缺的一部分,从规划到提出解决方案,以克服不断增长的旅行需求、交通管理、安全问题、二氧化碳减少和环境恶化。人工智能可以帮助规划更好的路线和交付管理系统,以确保通过按需预测分析尽可能减少客户交付。人工智能是包括智能道路在内的智能交通系统背后的驱动力。一些国家正在高速公路上实施传感器。这是为了允许实时反馈,以支持自动驾驶汽车和自动卡车等新兴技术。它增强了消费者对业务的信心。拥有更好客户服务的企业往往拥有回头客,从而带来更好的收入。4、物流中的机器人和人工智能物流中的机器人和人工智能 重复性任务可能很麻烦,并导致容易出错的过程。机器人流程自动化可帮助汽车和运输行业创建智能系统,在不降低输出质量的情况下执行重复性任务。机器人是智能制造和物流流程的关键。49 仓库机器人使用 AI 技术来增强物流行业的供应链管理。机器人以最少的人为干预工作,以帮助识别、拣选、分类、运输和存储包裹。一个例子是亚马逊,它通过使用机器人提高了仓库自动化的生产力。据福布斯报道,行业专家表示,物流中的机器人技术将生产率提高了 200-300%。送货无人机是使用人工智能将包裹运送到所需位置的机器人。无人机使用 AI 和计算机视觉来检测物体,同时导航到达所需的位置。医疗部门接受了这种运输过程,为患者提供药物,这在紧急情况下效果很好。送货无人机不会面临交通拥堵和人类司机等挑战。5、物联网和物联网在物流中的应用物联网和物联网在物流中的应用 IoT(物联网)正在通过物联网设备和 AI 重塑物流行业。物联网设备通过传感器收集资产、对象和人员的数据,并将其传输到分布式云。物联网有助于实时对象跟踪、识别和车队管理。管理人员可以快速分析从物联网设备收集的数据,并为业务做出正确的决策。IIoT 是智能制造和物流的支柱,可确保最佳生产。带有传感器的 IIoT 设备放置在设备和机器上,以传输有关其性能的数据。收集的数据可以是加热、能耗和运行条件。在安全性方面,IIoT 是智能安全系统运行的关键。IIoT 设备可以通 50 过异常进程的传感器发送警报,以便采取措施。6、人工智能在运输行业和记账中的优势人工智能在运输行业和记账中的优势 实时路线优化实时路线优化 AI 平台通过实时确定物流卡车最有效的路线和停靠顺序来优化交付路线。通过这样做,这些平台可以简化路线规划和及时交付。更好的库存管理更好的库存管理 人工智能通过分析供应商订单和客户需求,创建数据驱动的制造并自动化库存水平。这对于企业深入了解未来需求规划,减少浪费和增加利润非常重要。高效的劳动力管理高效的劳动力管理 企业使用 AI 来分析员工库存技能,更新技能并管理员工。人工智能通过调度促进后台自动化,减少手动流程和战略劳动力规划的劳动力。降低运营成本降低运营成本 利用深度分析来利用 AI 获取见解的更好流程有助于大幅降低运营成本。提高工作场所安全性提高工作场所安全性 通过跟踪员工和机器并发送警报来降低人类生命风险的智能安全管理,从而创建安全的工作场所。有效利用空间有效利用空间 优化设施布局通过分析仓库和工作模式来增加存储和移动空间。仓库经理可以在战略设备放置和资产位置方面进行分析并做出正确的决策。增强的客户体验增强的客户体验 使用人工智能驱动的聊天机器人,无需人工干预即可全天候为客户提供服务,确保始终与客户更好地互动。人工智能通过访问客户的行为和需求来帮助满足他们的需求,以便他们可以帮助企业满足客户的期望。自动化仓库流程自动化仓库流程 51 将机器人流程自动化用于日常物理和手动流程,例如激光引导叉车、自动化文档处理和产品识别。改进预测分析改进预测分析 机器学习可用于分析历史数据并预测消费者需求,然后企业可以使用这些数据来优化销售和营销。7、人工智能和铁路运输、车队和设施网络人工智能和铁路运输、车队和设施网络 人工智能正在通过自动驾驶和控制、运输规划和管理以及火车和铁路维护和检查,通过智能列车运营来改变铁路行业。铁路运输正变得越来越创新和可靠性。人工智能可用于公共交通,以改善对乘客的服务,方便高峰时段的交通,并容纳老年人和有特殊需要的人。车队经理可以利用人工智能来保持竞争力,以提高效率和维护。借助 AI 传感器,管理人员可以跟踪驾驶习惯数据,确保准时取车和返回,并记录车辆状况。数据可以通过智能交通系统进行处理,以开发一个联网车辆平台,以实现更好的车队管理。这对于简化维护计划是必要的,以避免车辆故障并建立平稳运行的车队管理。人工智能有利于运输流程和供应链管理,以监控库存和货运路线。航运公司应该投资于智能运输调度和实时分析,以预测运输资产(如集装箱)的维护和需 52 求。8、预测智能预测智能 企业需要为其车队配备与 AI 平台同步的技术,以帮助进行数据收集和预测智能。物流部门可以分析收集到的相关方面的数据,以预测需求和更好的供应链可见性。历史和交易数据可用于进行高级分析,以识别模式并预测未来。预测智能有助于库存管理,包括需要订购的产品,库存中的内容以及消耗较慢的产品,以最大限度地减少损失。根据过去的需求模式规划产品分销也是必要的。销售经理使用分析数据来查找需求的数量,以确保制造商的可用性,从而提高客户满意度并增强业务信心。使用预测智能来确保实时货运可见性,使承运人、第三方团体和客户能够跟踪其货物。这种连续的过程是通过监控设备实现的,这些设备可以查看货件状态和位置,从而提供透明度并减少延迟发货。预测智能为企业提供了竞争优势。9、预测性维护中的预测性维护中的 AI 人工智能,特别是机器学习(ML),分析了大量的实时数据,以便在潜在的资产故障导致故障之前智能地预测它们。AI 传感器可以安装在服务车队,资产和制造机器中,以监控并帮助企业主动防止导致运营延迟的故障。汽车行业的预测性维护采用机器学习和云技术在问题发生之前对其进行检测。他们还为业主提供计划相关维护的建议。它可用于显示产品生命周期并确定车辆的功能安全性。AI 预测性维护是确保资产和设备以最佳状态运行的关键。这可以通过从制造机器收集数据,检测模式和异常,对数据进行分类以及确保实时维护实践来完成。预测性维护减少了设备和车辆的停机时间,延长了使用寿命,从而节省了大量物流和运输成本。53 10、结论结论 人工智能正在改变物流和运输,以确保智能和优化的运营,从而创建高效的流程和有效的业务解决方案。物流公司应确保其资产和设备配备正确的工具,例如传感器,以收集人工智能中使用的数据。使用收集和分析的数据使决策者更容易为业务选择最佳路径。使用过去的模式预测未来的能力对物流和运输行业很有价值。人工智能和物联网等先进技术对于使物流行业成为当代化至关重要。54 在未来智慧城市中的智慧道路进展在未来智慧城市中的智慧道路进展 2022-09-13 摘要摘要 世界各国已开始着手设计和实施智慧城市。仅中国就有 300 多个智慧城市项目,行业和政府部门的积极参与。印度也分配了数万亿美元的预算来建设 100 多个智慧城市。智慧城市的重要组成部分是交通。在本文中,我们将讨论交通技术的现状、发展和一些新兴进步,以及智能道路的这些进步将如何为社会实现未来的智慧城市做好准备。关键词:移动性、智慧城市、智能交通、V2X、无线交通标志 1.简介简介 多年来,技术继续影响着社会,提高了我们的生活水平和生活质量。电信、物联网、云计算和边缘计算、可扩展存储和数据分析方面的进步使快速计算、数据赋能洞察、互联移动和随时随地通信成为可能。随着新兴技术融合带来的附加能力,许多国家现已推出与智慧城市相关的国家项目,以改变生活、增强商业运营和市场竞争力。如今,智慧城市有很多定义,包括标准化机构的定义。例如,英国标准协会 1 将其定义为:在建筑环境中有效整合物理、数字和人类系统,为其公民提供可持续、繁荣和包容的未来。中国国家智慧城市工作组将其定义为:智慧城市带来全新的理念和模式,运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息融合等新一代信息技术,促进城市规划、建设、管理和智慧服务。城市。事实上,ITU-T 焦点小组已经分析了 100 多个定义,并最终得出了自己的定义 2,即 可持续智慧城市是指利用信息和通信技术(ICT)和其他手段提高生活质量、城市运营和服务效率以及竞争力的创新城市,同时确保满足当代和未来几代人的需求。尊重经济、社会和环境方面。55 智慧城市背后的关键技术是连接、云计算、数据分析、传感器、物联网和人工智能。智慧城市涵盖广泛的应用和用例。许多国家强调的三个常用案例是(i)交通、(ii)健康和(iii)生活。在本文中,我们将只关注智慧城市的交通。特别是,我们将研究过去几十年全球智能道路的进展。交通是现代社会和经济的动脉。货物和人员的运输使商业成功并创造了新的城市。虽然交通通常被视为一个经典的土木和结构工程问题,但它正越来越多地通过信息通信技术实现数字化。我们当今社会面临的当前交通问题包括:(i)交通拥堵,(ii)事故,(iii)污染,(iv)燃料成本,(v)燃料稀缺,(vi)高保险成本,以及(vii)其他。城市人口的增加以及汽车、自行车、摩托车和道路使用者数量的增加增加了事故、交通拥堵等的风险。因此,在过去的几十年中,在解决其中一些问题方面取得了一些进展。智能交通包括:(i)智能道路,(ii)智能路灯,(iii)智能汽车,以及(iv)智能交通标志。在追求零碳排放和克服高油价的过程中,电动汽车(EV)如今在道路上普遍出现。此外,在 GOOGLE 和 UBER 等大公司的推动下,自动驾驶自动驾驶汽车(AV)正在积极设计、创建和测试。一些公司甚至设计和制造飞行汽车 3。致力于先进驾驶辅助系统(ADAS)的公司、车辆充电解决方案和生产强大人工智能芯片组的半导体公司进一步推动了所有这些。如图所示图 1,自 1990 年代中期以来,各种与交通运输相关的技术已经发展了多年,涵盖了这些技术所解决的有趣的广泛领域。从旋律道路开始,到车对车通信、车载自组网、电气化道路、道路能量收集、智能道路交叉口、自称道路、ITS 协同应急救援、驾驶行为捕捉方法、智能路灯和无线数字交通标志。56 图 1 过去二十年与交通相关的技术趋势时间表 为了衡量社区的研究强度水平,我们使用关键字对这些主题进行了谷歌搜索,我们获得的结果显示在表格 1.如图所示,自动驾驶汽车和智慧城市最近引起了社区的大量关注和研究工作。智能交通标志和交通路口也是热门研究课题。仅交通道路安全一项就以超过一百万份出版物位居榜首。因此,交通安全仍然是许多交通领域研究人员关注的核心。尽管许多行业领导者预测我们未来的道路需要自动驾驶汽车,并且已经在加利福尼亚、亚利桑那和其他州进行了多项试验,但交通道路安全仍然至关重要。表格 1 在 GOOGLE SCHOLAR 上使用关键字点击。关关键词键词 命中命中 旋律之路 9 道路能量收集 55 车载移动传感器 58 交通事故应急救援 73 智能十字路口 143 57 关关键词键词 命中命中 智能路灯 236 智能高速公路 1350 飞行汽车 2570 智慧道路 2700 智能道路 3350 智能汽车 8200 自动驾驶汽车 16 100 移动传感 16 900 VANET 34 500 驾驶行为 71 300 智慧城市 82 700 智能十字路口 92 400 智能交通路口 120 000 自动驾驶汽车 128 000 智能交通标志 439 000 交通道路安全 1 890 000 在本文中,我们将重点关注智能交通,而不是涵盖电动汽车和智慧城市。具体来说,我们将讨论多年来智能道路取得的进展是如何演变的,以及它们将如何帮助实现未来智慧城市的智能交通(图 2 和表 2)。58 图 2 未来的智能交通是关于智能车辆、标志和道路的 表 2 智能道路的 10 项最新进展总结 数字数字 进步进步 部门部门 1 收集和储存能量的道路 活力 2 唱歌的道路:音乐之路 安全 3 让您的汽车称重的道路 后勤 4 充电道路:电气化道路 活力 5 带有无线数字交通标志的道路 安全 6 检测交通违规的道路 执法 7“说话”的道路(V2X)安全、物流、执法 8 具有智能十字路口的道路 安全 9 快速紧急救援的道路 安全 10 有智能路灯的道路 公民服务 2.智慧道路进展智慧道路进展 在 4 中,智能交通的未来是关于智能标志和道路。事实上,我们正在进入信息高速公路(连通性、互联网和数据网格)与交通高速公路相遇的时代。道路不 59 再仅仅被视为一个物理实体或坚实的地面。他们将获得几十年前从未有过的信息通信、智能和传感能力。标准化机构在智能交通系统(ITS)方面所做的工作包括 ISO TC 204、IEEE 802.11WAVE、车对车联盟等,而早期的标准化工作大多集中在空中接口上,因此越来越需要查看架构、系统和应用程序。在以下部分中,我们将讨论多年来在智能道路方面取得的十项进步。尽管这些进步解决了交通中的一个特定问题,但集体了解这些进步并评估它们将如何影响未来的智能道路建设是有用的。(1)收集能源的道路收集能源的道路 道路旨在提供从一个地方到另一个地方的交通连接。没有道路,车辆将不得不在崎岖不平的路面上行驶,或者由于障碍物而不得不走很长的路线而不是直接路线。然而,未来的智能道路将能够做的不仅仅是为目的地铺平道路。最近也出现了利用道路获取能源的想法 5、6。有几种方法可以从道路上获取能量。一些使用阳光(因此称为太阳能道路 7),而另一些则使用车辆横穿道路时产生的机械振动来产生电能。在道路上捕获的太阳能可用于为路灯、标牌和交通信号灯供电。收集的能量也可以存储或馈送到电网。这是交通电网与发电电网的交汇点,改变了供电模式的未来。对于太阳能道路,光伏组件直接放置在路面顶部以捕获阳光,如图所示图 3.产生的能量还可用于在夜间照亮街道分隔线,并在冬季用于融化冰雪。表 3 和和44 显示已经试验和实施太阳能道路和“压电道路”的国家。60 图 3 太阳能电池板路砖(来源:Solar Roadways Inc)表 3 在中国、法国和美国部署太阳能道路 国家国家 太阳能道路太阳能道路 中国 济南,山东省2 公里的太阳能电池板公路 法国 Wattway 太阳能道路为收费站和支付机供电 美国 Solar Roadways 是一家美国初创公司,致力于从道路发电并用太阳能电池板替代混凝土和柏油路 8。每块瓷砖都是一块涂有钢化玻璃的 44 瓦太阳能电池板,能够承受半卡车的重量。面板上的 LED 灯可用作标牌或车道标记。面板是模块化的,可以在维护期间轻松更换。61 表 4 在世界各地部署压电道路 国家国家 压电路压电路 美国 投资 230 万美元用于压电道路相关项目;努力由加利福尼亚能源委员会和俄勒冈州交通部牵头 在华盛顿特区,240 m 2铺满脚印的路面 英国 兰卡斯特大学研究计划通过道路交通发电,目标是在 3000 辆汽车/小时的交通量下发电 1-2 兆瓦/公里。伦敦市中心的伯德街,安装压电道路为路灯供电 日本 东日本旅客铁道株式会社2008-2009 年部署在东京站丸之内北口。每天的发电量达到 10 K 瓦秒。产生的电力用于为车站的所有电子显示器供电。意大利 威尼斯到的里雅斯特高速公路的压电地板耗尽。压电道路 9,10 使用压电装置来产生电能。压电晶体放置在沥青表面下方约 5 厘米处,当车辆穿过马路时,这些晶体会轻微变形。晶体变形产生电流,如图所示图 4.因此,汽车的机械能现在转化为电能。东日本旅客铁道公司(地铁站大门下)和 Innowattech Ltd.(以色列道路下)已经部署了压电设备。据 Innowattech 称,如果将此类设备安装在 1 公里长的道路上,平均可以收集 400 千瓦的电力,足以为美国西部 162 户家庭供电 5,6。交通流量(车辆/小时)影响功率密度,压电技术在交通流量高的地区表现最佳。62 图 4 压电器件的特性 第三种能量收集形式是通过使用动态减速带将过往车辆的动能转换为电能。这是作为欧盟 FP7 POWERAMP 项目 11 的一部分提出的。(2)产生音乐的道路产生音乐的道路音乐之路音乐之路 音乐道路是当汽车驶过时可以产生音乐或曲调的道路。它也被称为道路乐器。日本、美国、丹麦、荷兰、台湾和韩国等国家都修建了这样的道路。日本北海道工业研究所的工程师开发了一种音乐路面,它使用汽车作为音叉来创作音乐。关键概念是使用在路面上以特定间隔间隔开的凹槽或隆隆带。因此,根据凹槽的间距,在凹槽上行驶的汽车将产生一系列高音或低音。然后,设计师可以根据这些音符的变化来创作音乐。发现产生配乐的最佳速度是 28 mph。开得太快就相当于快进了。音乐道路的目的不仅仅是为了娱乐,还包括危险警告、道路安全和帮助司机保持限速。如图所示表 5,音乐道路在几个国家很好地达到了其安全目的。然而,这种音乐可能会在晚上对居住在附近的居民造成干扰,因为他们的睡眠经常被音乐打断。因此,音乐道路必须在夜间受到限制,或者必须远离居民。它特别适用于高速公路和漫长的乡村道路,以提醒他们的行驶速度。63 表 5 在世界各地部署音乐之路 国家国家 音乐之路和评论音乐之路和评论 日本 日本有 30 多条旋律道路,分布在北海道、广岛、静冈、大分、枪手等。韩国“玛丽有一只小羊羔”在韩国高速公路上警告司机 台湾 位于金门的“定林路”,时速 50 公里的汽车会发出“橄榄树”的旋律。使用防滑条代替在路面上永久切割凹槽。丹麦 1995 年,丹麦艺术家发明了“Asphaltophone”,即凸起的路面标记,可以产生音调。目的是让司机保持清醒并遵守限速 荷兰 在吕伐登,道路将以 40 英里/小时的限速播放弗里斯兰地区国歌的曲调。美国 新墨西哥州在阿尔伯克基和蒂赫拉斯之间历史悠久的 66 号公路上,限速为 45 英里/小时的司机可以听到歌曲“美丽的美国”,加利福尼亚州兰开斯特市 以 55 英里/小时的速度为司机播放的“威廉泰尔序曲”片段。(3)自动称重您的汽车自动称重您的汽车/卡车的道路卡车的道路 道路不仅用于运输人员,还大量用于运输货物。例如,仅在美国,每年就有数十亿吨的运输量,如图所示图 5 一个。公路运输是许多国家货运业务的重要组成部分。超载的卡车在道路上构成潜在危险,通常在高速翻滚、突然刹车或机动急转弯和弯道,如图所示图 6 一个。因此,经常需要检查卡车的重量和安全合规性。多年来,技术的进步已将静态称重改进为动态称重(WIM)12 和虚拟 WIM 13、14。64 图 5(a)2015 年至 2045 年在美国运输的总吨位(来源:美国交通部、交通统计局和联邦公路管理局,货运分析框架,v.4.1,2016 年。)和(b)一辆卡车正在称重以确保其符合规定。图 6(a)超载的卡车容易发生严重的交通事故,导致人员伤亡和道路关闭,以及(b)带有道路传感器的高速动态重量系统。(i)静态称重 虽然普通汽车不需要称重,但其他卡车和重型商用车将需要在道路上称重并收取通行费。超过法定质量限制的卡车会增加交通事故和道路基础设施损坏的风险。称重站是高速公路沿线的一个检查站,负责执行此任务。在美国,称重站也用于商业货运车辆在入境点收取道路使用税。美国联邦政府规定的最大重量为 80 000 磅。有些卡车必须停下来称重,而有些卡车即使在通过时也可以自动称重。在静态称重中,卡车必须停下来并在秤上称重,如图所示图 5 乙。虽然有效,但在交通繁忙时,称重站的延误会增加,因为卡车在被允许继续公路旅行之前排队接受检查。65(ii)运动重量 在 1970 年代和 1980 年代,WIM 数据用于桥梁校准和评估,主要关注疲劳和载荷效应。WIM 数据还用于道路货运的交通监测和统计分析。1990 年代,第一个 WIM 标准(ASTM-1318)15 在北美发布,COST323 16 行动提供了 WIM 的欧洲规范。在 2000 年代初期,WIM 系统的准确性得到了显着提高,它们主要用于超载筛查和执法。WIM 技术优于静态称重,因为卡车可以在行驶时自动称重。因此,与静态称重不同,延迟更少,卡车不再需要排队等待检查。在 WIM 中,多个传感器安装在一个或多个车道上,并且在这些车辆行驶时实时测量车轴和车辆负载 17。(iii)高速动态称重 HS-WIM 技术可以动态称重车辆,时速可达 80 mph(129 km h-1)。车辆称重以现有速度(即 6090 或 100 km h-1)在车道上进行),无需减速或停车。HS-WIM 系统可以自动记录和显示轮载重量、轴重、车辆总重(GVW)和其他参数。HS-WIM 非常适合重量执法筛查、桥梁荷载监测、收费公路和交通数据收集。微创地面条状鳞片放置在人行道上小于 75 毫米的凹槽中,将车道封闭率降至最低。这些条带是高性能应变计,能够在各种环境条件下运行。它们的工作原理是测量电阻变化,因为它们被拉长,与基底(称重传感器)材料的应变有关。(iv)虚拟动态称重技术 虚拟称重站(VWS)是一种执法设施,不需要连续配备人员,并从另一个位置进行监控。路边 WIM 服务器将数据发送到云端,使用户能够远程访问 Web 并控制所有与 WIM 相关的功能。虚拟 WIM 或 V-WIM 提供了一种无人值守、无人值守的自动收集数据的方法。V-WIM 依赖于相同的 HS-WIM 技术,并与具有光学字符识别、车牌读取器技术和无线输出的摄像头相结合,以收集各种交通数据,例如 GVW、轴重、车辆类别、ID 和成像,所有这些都可以从远程位置访问。该技术有助于工程师和道路设计师研究交通特性,因为它们与交通流量、路面设计和退化有关。18。HS-WIM 和 V-WIM 系统都广泛部署在美国(例如马里兰州、弗吉尼亚州、爱达荷州)、加拿大和台湾。66(4)自动为您的车辆充电的道路(又名自动为您的车辆充电的道路(又名“电气化道路电气化道路”)随着减少碳排放和缓解燃料短缺的趋势不断增长,电动汽车现在越来越普遍。但是,如果剩余电池容量不足,则需要为电动汽车充电。通常,可能很难在附近找到充电站,尤其是在农村地区。在城市内,充电站现在位于购物中心和停车场。此外,一些学校和公共巴士现在完全由电力驱动。在韩国 19,校园内的公共汽车可以自动连续充电,允许它们使用更小的电池(普通电动汽车的三分之一)。其他方法在公共汽车站和固定常规路线的某些路段为车辆充电。一些城市建议未来为自动驾驶电动卡车使用专门分配的充电车道。卡车通常要长途跋涉才能运送货物,因此必须经常充电。在瑞典 20,斯德哥尔摩附近约 1.2 英里的道路已被改造为“电气化道路”。当汽车和卡车在路上行驶时,它会为它们充电。它是瑞典“eRoadArlanda”项目的一部分,该项目旨在为车辆提供动态充电,而不是使用路边充电桩。根据瑞典人的提议,这不依赖于在道路上使用铁轨。在英国 21,政府对能够在汽车行驶时为汽车充电的新型道路技术感兴趣。具体来说,政府对磁感应技术很感兴趣。这个想法是将电缆埋在路面下面,这样它们就会产生足够强的电磁场,可以被汽车中的接收器设备接收,并将其转化为电能。该原理遵循迈克尔法拉第的电磁感应定律。具体而言,为此目的分配了一条绿色车道。电气化道路的共同目标是实现电动汽车的超低排放(图 7)。图 7 在指定车道上为车辆充电的电气化道路 19 67(5)设有智能无线数字交通标志的道路设有智能无线数字交通标志的道路 交通道路标志已经存在并使用了很长时间。事实上,英国和美国是世界上最早部署交通标志以警告驾驶员和执行交通规则的国家之一。然而,正如 22 中指出的,存在与交通标志相关的问题,例如(一)交通标志能见度差,(二)放置标志的挑战,以及(三)难以记住高速公路代码。美国有 60 多个标志,英国高速公路代码中有 170 个标志可供学习和记忆,这对于高级驾驶员和记忆力差和记忆力差的人来说非常困难。如图所示图 8,无线数字交通标志的想法是在交通标志板上嵌入一个服务器。然后将特定标志无线广播给迎面而来的交通。然后,位于车内的接收器单元将接收到无线标志信号并提醒(口头或在显示屏上)驾驶员。这完全消除了驾驶员在驾驶时注意标志的需要,并且他可以将注意力集中在他面前发生的事情上。图 8 可编程无线数字交通标志杆概念 22 使用这种新的无线交通标志有几个优点:(i)它消除了人眼可见标志的需要,(ii)它消除了驾驶员在驾驶时注意标志的负担,(iii)它消除了驾驶员记住所有交通标志的负担,(iv)它不受恶劣天气和照明条件的影响,(v)标志是可编程的,这意味着改变标志就像重新编程一样容易,(vi)不需要当今自动驾驶汽车 68 中使用的复杂信号处理和图像交通标志识别,(vii)交通量的自动计算,以及(viii)低成本。道路上可以存在多个无线数字交通标志,因此信号方向性很重要,因为标志是为迎面而来的车辆而设计的。车辆驶过的迹象对他们来说不再重要。因此,通过定向天线提供的信号方向性,可以将标志指向多个迎面而来的车辆,跨越同一行进方向的所有车道。这种新架构还允许引入一些新的应用程序,例如自动交通量测量和自动交通违规检测和引用 22。(6)具有智能交通违规检测、引用和通知的道路具有智能交通违规检测、引用和通知的道路 传统的交通违规检测方法是通过预先安装的摄像头和道路上带有白线标记的测速雷达检测器来完成的 23,24。由于能见度差,这些方法在雨、雪和雾条件下效果较差。最近出现了两种自动交通违规检测的解决方案:(i)通过使用无线数字交通标志 22 和(ii)使用无人机或无人驾驶飞行器(UAV)25。(i)使用无线数字交通标志进行交通监控 随着无线交通标志柱的存在,可以创建一种新的交通违规检测方法 22。例如,驾驶员将无法向交通执法人员否认和忽视标志的存在,因为接收到的和语音讲述的标志将作为证据记录在汽车 ADAS 客户端系统和汽车黑匣子上。如图所示图 9,以超过规定的限速行驶将违反交通法规,无线数字路标会提醒交通传票系统,然后该系统可以通过蜂窝连接直接将交通传票发送给驾驶员。或者,可以通过无线数字交通标志柱将违规警报直接发送给驾驶员,同时将副本发送到交通引用系统。将潜水员收到的无线交通标志信息记录为通知成功的证明,司机不能否认没有收到。这个过程是自动和无缝的,因此将提高交通违章执法的运作效率。69 图 9 具有智能交通引文系统的下一代智能道路 22,45(ii)使用无人机或无人机进行交通监控 第二种方法涉及使用无人机或无人机,这已被全球各种警察部队最近使用,如图所示表 6.检测交通违规的主要挑战是需要证据。需要在违规发生的时间和地点提供证据。表 6 表明几个国家已经在道路上采用了无人机。配备摄像头和无线通信的无人机可以有效地对交通违规事件进行视频记录,提供汽车和司机的身份信息,并将违规事件通知警方。在其他使用案例中,无人机还可用于检测正在进行的犯罪、恐怖主义行为、司机在驾驶时发短信或打电话、可疑司机在酒后驾驶(DUI)以及调查车祸后道路交通事故。表 6 无人机在道路上用于交通违规检测和执法的详细信息 国家国家 评论评论 法国 法国波尔多:2017 年,法国警方正在空中使用配备摄像头的无人机来抓捕违反交通规则的司机。英国 西南县:2017 年,英国警方正在使用无人机监控交通事故、恐怖主义和犯罪现场。美国 密苏里州温茨维尔:2018 年,温茨维尔警方使用无人机进行交通监控,并以司机未在停车标志处停车 25 为由。缅因州:缅 70 国家国家 评论评论 因州警方一直在使用无人机进行道路事故重建和调查 26。中国 中国济南:2018 年 27-29,山东省省会使用无人机检测交通违法行为。抓获的违法行为包括:(a)在驾驶时使用手机和(b)不停车或让路.超过 300 架无人机在中国 25 个省份使用,预计到 2020 年将增加到 1000 架 30。以色列 以色列警方 31 已开始使用无人机记录鲁莽驾驶、超速驾驶者和驾驶时使用手机的司机。驾驶时使用手机是 2017 年以色列发生车祸的第一大原因 32。(7)带有带有 V2X 和和 VANET 的道路的道路会说话的汽车会说话的汽车 移动自组织网络已经通过车载自组织网络和车对车通信能力渗透到车载空间,或通常称为 V2V。从汽车到任何路边基础设施的通信称为 V2I,而 V2X 是指从车辆到任何其他对象的通信。V2X 很重要,因为它允许汽车和物体交流和交换关键信息,无论是位置、身份、物理存在状态还是速度信息。有了这些数据,就可以提醒汽车注意潜在的即将发生的交通危险,避免事故并提高道路使用者的安全性。目前,V2V 可用于向其他相邻汽车传播事故警报。还可以传播交通拥堵状态,建议后面的汽车提前出口并寻找替代路线,以避免进一步的拥堵 33,34。它还可用于检测道路上的危险司机(行为不端的司机或在逃的罪犯)35。对于 V2I,交通信号灯可以通过跟踪经过的汽车数量来实现智能化,然后根据交通流量和密度动态调整其计时器时钟以将交通信号灯从绿色变为红色,反之亦然。V2I 还可用于在交通事故中进行呼救或自动收取车辆收费。大多数 V2V 通信基于 IEEE 802.11p 标准,而 Cellular-V2X 是补充现有 5.9 GHz V2V 通信的 3GPP LTE 标准(2017 年批准)(图 10 和表 7)。71 图 10(a)V2X 架构和(b)车辆队列,后排车辆跟随前排车辆 表 7 不同类型的车辆通信及其特点 类型类型 特点和应用特点和应用 V2I 例如 802.11n、LTE 流量调节道路收费 V2V ITS 5.9 GHz 频谱 IEEE 802.11palert 通信和短消息危险警告传播防撞 V2N 例如蜂窝 LTE 4G 车辆到网络;需要移动网络运营商协助以提供对基于云的数据的访问并利用边缘计算功能 V2X V2V、V2I、V2E(环境)36 38、V2P(行人)、V2C(云)、V2H(家庭)的组合是指车辆到一切(X)不使用蜂窝连接 蜂窝-V2X 39 3GPP Release 14 C-V2X 标准,基于 LTE 与 5G 移动技术完全兼容 协作 ITS 和自动驾驶的精确定位、测距和交通条件可用性支持高密度车辆队列支持防撞提供高带宽数据通信(8)具有智能交叉口的道路具有智能交叉口的道路 如图所示图 11,由于道路交叉口和来自不同方向的车辆的视线受阻,道路交叉口容易发生事故。因此,智能交叉口技术和解决方案 40 的工作多年来一直在发展。合作交叉口安全(INTERSAFE-2 20082011)41 是一个研究这些问题的欧洲项目。该项目使用传感器进行车辆和物体检测,以及 V2I、地图绘制和定位技术,以减少致命碰撞并提高道路交叉口的安全性。该项目提供了全面的事 72 故分析,确定了几个欧洲国家最普遍的十字路口的常见事故情景和类型。在这项工作中,对象分为:(i)停放的车辆,(ii)移动的车辆,和(iii)行人。图 11(a)交叉口处可能以多种方式发生事故,以及(b)四向停车交叉口处的盲点 在 VRUITS(针对弱势道路使用者的 ITS)42 交叉路口安全项目中,警告通过交叉路口的汽车自动制动传输给道路使用者(行人、骑自行车者和驾驶员)。在 Miovision Inc.提供的智能交叉路口系统 43 中,交叉路口能够感知和了解道路状况并触发实时响应。一些回应包括:(1)延长绿灯时间以容纳骑自行车的人,以便他们安全通过十字路口。(2)感应乱穿马路者的存在,并在联网汽车接近交通路口时向司机发出警告。(3)为紧急车辆提供优先使用交通信号灯的方式。(4)创造智能,使交叉路口系统能够理解和分析交叉路口的行人、骑自行车者和司机的“未遂事故”。(5)通过动态调整交通信号时间来减少出行时间。在本田公司提出的“智能十字路口”系统中,摄像头安装在交通路口的每个四个角落,如图所示图 12.然后使用图像处理软件创建道路交叉口的 360 图像。然 73 后使用人工智能和对象识别软件将对象分类为行人、摩托车、紧急车辆等。然后将这些信息广播到形成交叉路口的两条道路上的车辆。通过这种方式,驾驶员对路口的意识大大增强,克服了盲点和潜在的即将发生的危险。图 12 使用摄像头、物体识别和 V2X 提前警告驾驶员的交叉路口安全示例(来源:来自本田公司 44 表 8 展示了智能交叉口技术在美国和日本的部署情况。随着商业解决方案变得容易获得,更多国家可能会实施智能十字路口以减少事故并提高行人的安全性。表 8 不同类型的车辆通信及其特点 国家国家 评论评论 美国 美国底特律:自 2018 年 6 月以来,在底特律市,超过 40%的十字路口部署了智能交通十字路口系统。它号称是世界上最智能的十字路口 43,配备了传感器、摄像机、互联系统交通信号灯和远程监控功能。系统的主要重点是提高交通路口的安全性系统生成精确定位交通相关死亡人数的数据人工智能用于预测和避免交通危险 74 国家国家 评论评论 日本 2018 年,本田宣布了一种用于 V2X 的智能交叉路口技术,旨在减少交通交叉路口的事故。该系统的演示在俄亥俄州马里斯维尔市成功完成 44 该系统允许驾驶员虚拟“看穿”和“看”周围的建筑物和墙壁物体识别软件,交叉路口安装的摄像头和 V2X 通信被使用。(9)使用使用 V2X 的紧急救援架构的紧急救援架构 道路事故仍然每天都在发生,每年有 135 万人死于道路事故 33。其他人因坠机事故而受重伤。在 35 中,交通紧急服务的趋势已经从使用蜂窝电话报告事故发展到使用 eCall、OnStar 和在不同无线通信信道上使用车载自组织网络(VANET)。事故发生后,关键时刻被称为“黄金时刻”(图 13a),必须迅速采取行动以挽救生命。更具体地说,“黄金时间”是指从事故发生到到达医院之间的时间。通过减少此时间,受伤人员将有更大的机会挽救生命并减轻受伤的严重程度。此外,车载通信功能的使用可以帮助救援服务和护理人员快速提供医疗救助和救援。75 图 13(a)车祸的黄金时段和(b)V2X 系统发送的警报消息 在当前的 eCall 方法中,每当车辆发生碰撞时,都会向当地紧急呼叫中心发送自动碰撞通知警报。呼叫中心随后将向事故现场寻求帮助和紧急服务。虽然有效,但可能会出现延误,并且缺乏有关事故严重程度和伤者状况的预先信息。使用 VANET 45,警报(图 13b)被撞车发出的信号可以用来提醒附近的车辆,提醒他们停车或减速,并且一些人可以尽可能提供帮助(例如,司机或乘客之一可能是医生、医务人员或消防员)。本地无线警报消息传播提供了碰撞事件 76 的最快通知。此外,V2I 将使碰撞警报能够传播到控制中心,并召唤紧急服务。这可以通过 802.11p 和蜂窝 4G 信号发生。因此,使用 V2V 和 V2I 的同时警报和通知传输可以提高在坠机现场向受害者寻求帮助的速度。此外,相邻车辆可以收集有关事故的有用且准确的信息,例如坠毁的车辆状态及其乘员,并将其传输到紧急中心。这样,救援中心将能够正确处理所有信息并将其转发给相关机构(如消防队、医院急诊室等)。在前往事故现场之前,救援团队负责人可以利用这些信息更好地规划救援行动(例如:提前了解如何正确地将乘客从特定电动汽车中解救出来,以避免触电)。(10)设有智能路灯的道路设有智能路灯的道路(i)技术和部署 第一个智能路灯系统于 2006 年在挪威奥斯陆部署(图 14 一)。其目的是控制路灯的开关以节省能源。快进,今天取得的一些进步包括:(一)连接的路灯,(二)太阳能路灯,(三)运动激活的路灯,(四))路灯作为 Wi-Fi 接入点,(五)支持数据分析的路灯,以及(六)环境控制的路灯。77 图 14(a)2006 年奥斯陆第一个智能路灯系统和(b)当前的智能路灯 如今,大多数路灯已被 LED 取代,而不是荧光灯或卤素灯泡,以实现更好的能源效率、降低成本、易于维护和改进操作控制。传感器和 Wi-Fi 被添加到路灯控制单元中,以使它们能够感知行人和汽车的存在,从而在需要时打开和关闭灯(即按需照明)。无线连接允许连接路灯,使它们能够形成网络,并允许它们被远程控制,成对或成组地运行 46。如图所示图 14b、加装传感器的路灯可用于多种用途,如(1)枪击、恐怖分子和骚乱检测,(2)空气质量监测,(3)电动汽车充电点,(4)交通拥堵监测,(5)人群监控,78(6)公共安全监测,(7)路边停车监控,以及(8)垃圾和乱扔垃圾监测。从另一个角度来看,路灯也可以作为一个广告平台,通过在路灯杆上使用附加的数字标牌。但是,道路上过多的广告可能会分散驾驶员的注意力。如图所示表 9,世界各地的城市规划者和领导者一直在拥抱使用智能路灯,作为未来智能城市发展的智能交通的一部分(图 15)。图 15 连接选项、适用性和比较(来源:Navigant Research)。表 9 英国、美国和中国的智能路灯发展。国家国家 评论评论 英国 英国汉普郡155 000 盏路灯通过 Zigbee 网状网络连接。无线中央管理系统控制灯光的开/关和调暗/亮度,并远程监控停电情况 英国格拉斯哥通过无线网状网络连接智能路灯以节省能源并提高公共安全 英国爱丁堡该市将安装 64000 盏 LED 灯到 2020 年通过 Telensa 的 PLANet 连接,以降低能源和维护成本,同时实现智能远程监控和控制 79 国家国家 评论评论 美国 马萨诸塞州剑桥市:全市范围内的 LED 路灯改造,从而减少 80%的能源使用量。路灯的环境会根据社区特定的配置文件(活动、一天中的时间、人口等)自动调整 中国 江苏省洪泽县:安装了 3000 多盏智能路灯,以及提供 Wi-Fi、环境监测和数字标牌服务的附加设备 山东潍坊:将部署 40000 盏智能路灯,使用 NB-IoT 进行连接(ii)智能路灯连接选项和比较 如图所示图 16、电力线通信(PLC)和射频自组织网状网络是连接智能路灯的可能连接选项。这里没有路灯的移动性,因此这相当于一个静态的自组织网络。如果一盏灯出现故障,可以自动点亮相邻的路灯,以弥补环境损失。这为系统增加了“智能”。此外,可以发送维护警报信号以通知相应的城市服务部门修理或更换有故障的路灯。图 16 来自华为的智慧路灯解决方案(来源:https:/PLC 和网状自组织网络可用于提高鲁棒性和可靠性。由于成本高、需要不断升级设备以及随着新蜂窝通信标准的发展存在向后兼容性的风险,蜂窝连接被认为不太有吸引力。然而,华为公司提出了 NB-IoT 解决方案 47,用于大规模传感器连接,并且由于 NB-IoT 是运营商控制的网络,因此可以帮助城市规划者消除路灯网络建设和维护的困难。.从本质上讲,电信公司可以帮助市政府完成这些琐事。目前为智能路灯提供解决方案和产品的公司包括飞利浦、埃施朗、Telensa、GE照明和欧司朗。80 在提到的 10 项进步中,音乐道路、能量收集道路和对行驶中的汽车进行称重的道路已经部署和使用。无线数字交通标志是一个全新的进步,随着 V2X 在无线实时交通违章检测中的应用。所有剩余的进展都在进行中,在某些国家进行了一些实验性部署。3.展望未来展望未来 智能道路 48 将成为未来智慧城市智能交通不可或缺的一部分。二十多年来,我们见证了各种技术的进步和发展,助力智慧道路的融合和实现。图 17 展示了未来智能道路的快照,其中包括本文中提到的所有 10 项技术进步。但是,从现在开始可能会出现更多新进展,这将进一步帮助重塑智能道路。图 17 显示未来智能道路部署本文提到的 10 项进步的图表 智能道路将带来更高的自动化、更高的能源效率 49、更低的成本、更好的公共安全、更清洁的空气、更绿色的环境、更少的交通拥堵、更少的事故和死亡人数,从而提高城市居民的整体生活质量 50.道路将不再被视为静态基础设施,而是一个“智能电网”,充分了解情况、背景和环境。智能道路也将是“端到端”的,这意味着它不仅有利于城市居民,也有利于城市领导和运营商。居民将能够通过手机与智能交通实体进行互动(当他们在街上、散步或通勤时),而城市运营商将能够远程但专注地监控交通和环境状况,并及时做出响应在需求的基础上。81 未来会出现三大电网的合并:(1)信息网络,(2)电网,和(3)交通网。这三个网格有效地融合和协同工作,形成了一个强大的未来智慧城市结构,形成了城市的“大脑”、“神经”和“手和腿”,为城市内外提供了可达性。前面提到的进步支持各种融合和最终更大的目标。图 18显示最终目标是:(i)接近零死亡率,(ii)零碳排放,以及(iii)高效物流。图 18 智能交通发展的统一和最终目标 随着智能道路向实现迈进,将需要在个人、移动和软件应用(包括人工智能)领域进行更多的研发工作,以帮助市民实现未来智能交通的全部好处。未来 82 ICT 和交通将有更大的混合和嵌入 51。此外,随着不同国家的许多政府启动其智慧城市和智能交通项目,不久人们就会意识到智能道路的存在。对于美国、中国和印度等较大的国家,这些国家的许多大城市将不得不发展并转变为智慧城市 52。这种巨大的努力需要大量的时间、计划、组织和努力。许多国家已经建立了项目办公室来负责智慧城市的发展。道路密度较高的城市将拥有最高的智能道路渗透率。根据维基百科 53,美国以 6 733 024 公里的公路网规模位居榜首,其次是印度(5 603 293 公里)和中国(4 859 500 公里)。巧合的是,中国、印度和美国也是世界上人口最多的三个国家。因此,这些国家将成为引领世界智慧道路转型的国家。了智能道路领域最近的 10 项技术进步和发展。它们包括:(i)能量收集道路,(ii)音乐道路,(iii)自动称重道路,(iv)电气化道路,(v)带有无线数字交通标志的道路,(vi)带有自动交通违规检测的道路和通知,(vii)会说话(V2X)的道路,(viii)具有智能十字路口的道路,(ix)具有快速紧急救援的道路,以及(x)具有智能路灯的道路。这些进步将有助于未来智慧城市的智能交通的进步、发展和实现。未来的道路将变得智能、无标志、更安全和可交流。它们不仅会支持人和物的流动性,还会发电,将能量回馈给能源网。随着新技术和应用的出现,包括数据分析、深度学习和人工智能技术在智能交通中的应用,更多的进步将继续发展。最终,智慧城市将朝着实现接近零死亡率和二氧化碳排放的目标前进 2 排放,让我们的生活变得更美好。参考资料参考资料 1.British Standards Institute.2014.Smart City Framework PAS 181.2.ITU Study group on Smart Cities https:/www.itu.int/en/ITU-T/focusgroups/ssc/Pages/default.aspx.3.Flying Cars.https:/JH,Khan F.2018.The reliability and degradation of solar roadways.In Proc.WCPEC(A Joint Conf.of 45th IEEE PVSC,28th PVSEC&34th EU PVSEC),Waikoloa Village,HI,pp.12921294.5.On Road Energy Harvesting EU POWERAMP.https:/cordis.europa.eu/result/rcn/92180_en.html.6.Diamond K.2009.Climate Change,Sustainable Development,and Ecosystems Committee Newsletter.American Bar Association.Google Scholar 7.Williams L.2018.Is it the end of the road for asphalt and concrete?.IET 83 Engineering&Technology Magazine https:/eandt.theiet.org/content/articles/2018/09/is-it-the-end-of-the-road-for-asphalt-and-concrete/.8.Harvesting Energy from Roads.https:/iecetech.org/Technology-Focus/2018-02/Harvesting-energy-from-roads.9.Hill D,Agarwa A,Tong N.2014.Assessment of Piezoelectric Materials for Roadway Energy Harvesting.Final Report,Energy R&D Division,California Energy Commission.10.Kokkinopoulos A,Vokas G,Papageorgas P.2014.Energy harvesting implementing embedded piezoelectric generators the potential for the Attiki Odos traffic grid.Energy Procedia 50,10701085.(10.1016/j.egypro.2014.06.126)CrossRef Google Scholar 11.EU FP7 POWERAMP project.Clean Energy Production through Roadway Surface Power Harvesting Systems for Increased Safety in the Transportation Sector.https:/cordis.europa.eu/project/rcn/96093/factsheet/en.12.Jacob B,Feypell-de la Beaumelle V.2010.Improving truck safety:Potential of weigh-in-motion technology.IATSS Res.34,915.(10.1016/j.iatssr.2010.06.003)CrossRef Google Scholar 13.Maryland Virtual Weigh Station.Final Report,2009 STATE HIGHWAY ADMINISTRATION,MARYLAND DEPARTMENT OF TRANSPORTATION.https:/www.roads.maryland.gov/OOTS/MD_VWS_Final_Report.pdf.14.Winter K,Campbell B.2009.Technology helps Us Do things better:virtual weigh stations,other New methods for enforcing the Law prolong highway life and increase vehicle citations.Virginia Department of Transportation.15.ASTM-Standard Specification for Highway Weigh-In-Motion(WIM)Systems with User Requirements and Test Methods,ASTM Standard E 1318,Jan 10(2002),16.Jacob B,OBrien EJ,Jehaes S.2004.Weigh-in-Motion of Road Vehicles.Final Report of the COST323 Action,LCPC,Paris,538,French edition.17.Kistler.Preselection for weight enforcement.The key to a sustainably managed&well protected road infrastructure.https:/of Transportation.Federal Highway Administration.Freight Management and Operations.https:/ops.fhwa.dot.gov/publications/fhwahop09051/sec04.htm.19.The conversation.Wired-up roads will soon charge your electric car while youre driving.http:/Guardian.Worlds first electrified road for charging vehicles opens in Sweden.https:/Business.These roads will charge cars as they drive.https:/C-K,Cano J-C,Fernandez-Laguia C,Manzoni P,Calafate CT.2019.Wireless digital traffic sign of the future.IET Netw.J.8,7478.(10.1049/iet-net.2018.5127)CrossRef Google Scholar 23.Toh CK.2007.Future application scenarios for MANET-based intelligent transportation systems.In Proc.of Future Generation Communication and Networking,Jeju,South Korea,68 December.Piscataway,NJ:IEEE.24.Englund C,Chen L,Vinel A,Lin SY.2015.Future applications of VANETs.Vehicular Ad Hoc Networks,Berlin,Germany:Springer Publishers.Google Scholar 25.Wang L,Chen F,Yin H.2016.Detecting and tracking vehicles in traffic by unmanned aerial 84 vehicles.Autom.Constr.72(Part 3),294308.(10.1016/j.autcon.2016.05.008)CrossRef Google Scholar 26.World Health Organization.Road traffic injuries.See https:/www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic-injuries.Google Scholar 27.Watch out!Your next traffic ticket may come from a Drone!.2017.See http:/Daily.2018.Drones monitor traffic violations in East China.http:/Drones are writing tickets for traffic police on highways in CHINA https:/Are Writing Tickets For Traffic Police On Highways In China https:/Times of Israel 2018.Israel police roll out traffic drones to catch reckless drivers,Toi Staff https:/Times of Israel.Cellphones were number one cause of Israeli car accidents in 2017 https:/Scholar 33.Martinez FJ,Toh C-K,Cano J-C,Calafate CT,Manzoni P.2010.Emergency services in future intelligent transportation systems based on vehicular communication networks.IEEE Intell.Transp.Syst.Mag.2,620.(10.1109/MITS.2010.938166)CrossRef Google Scholar 34.ISO/IEC TC 1.2014.Smart Cities:Preliminary Report https:/www.iso.org/files/live/sites/isoorg/files/developing_standards/docs/en/smart_cities_report-jtc1.pdf.35.Umedu T,Isu K,Higashino T,Toh CK.2010.An inter-vehicular communication protocol for distributed detection of dangerous vehicles.IEEE Trans.Veh.Technol.59,627637.(10.1109/TVT.2009.2035041)CrossRef Google Scholar 36.Bayat B,Crasta N,Crespi A,Pascoal AM,Ijspeert A.2017.Environmental monitoring using autonomous vehicles:a survey of recent searching techniques.Curr.Opin Biotechnol.45,7684.(10.1016/j.copbio.2017.01.009)PubMed CrossRef Google Scholar 37.El-Bendary N,Fouad MM,Ramadan R,Banerjee S,Hassanien AE.2013.Smart environmental monitoring using wireless sensor networks.In Wireless sensor networks:from theory to applications(eds Ibrahiem MM,Emary E,Ramakrishnan S).Boca Raton,FL:CRC Press;https:/Scholar 38.Zamora W,Vera E,Calafate CT,Cano J-C,Manzoni P.2018.GRC-sensing:an architecture to measure acoustic pollution based on crowdsensing.Sens.J.18,2596(10.3390/s18082596)PMC free article PubMed CrossRef Google Scholar 39.GSMA Report.2017.Cellular Vehicle-to-Everything(C-V2X):Enabling Intelligent Transport https:/A,Pilli-Sihova E,Sihvola N.2012.Assessing the safety impacts of intersection safety systems,Procedia Social and Behavioral Sciences 48,15151524.(10.1016/j.sbspro.2012.06.11270)CrossRef Google Scholar 41.INTERSAFE-Requirements for Intersection Safety Applications,EU 6th Framework Program,2005.85 42.European Commission.VRUITS Improving Safety and Mobility of Vulnerable Road Users through ITS Applications https:/cordis.europa.eu/project/rcn/186986/en.43.Miovision Smart Intersection.https:/Smart Interaction.https:/global.honda/newsroom/worldnews/2018/4181004Smart-Intersection.html.45.Toh C-K.2009.Future research challenges for Vehicular Communication Networks.In Keynote presentation,IEEE WAVE Conf http:/init.unizar.es/paco/media/CK_WAVE09Keynote.pdf.46.Atici C,Ozcelebi T,Lukkien JJ.2011.Exploring user-centered intelligent road lighting design,IEEE Trans.Consum.Electron.,57,788793.(10.1109/TCE.2011.5955223)CrossRef Google Scholar 47.Huawei NB-IoT for Smart Street Lights https:/Future of Smart Transport QROWD is an EU funded project addressing big data integration,human-driven solutions,and innovative transport solutions for smart cities and mobility http:/qrowd-project.eu/the-future-of-smart-transport/.49.U.S.Energy Information Administration.Annual Energy Review 2011.DOE/EIA-0384(2011),September 2012.50.Future Transport Technology.2016.An Overview Roadmap,Transport for New South Wales,Australia https:/future.transport.nsw.gov.au/sites/default/files/media/documents/2018/Future-Transport-Technology-Overview-Roadmap-2016.pdf and here https:/future.transport.nsw.gov.au/sites/default/files/media/documents/2018/Future-Transport-Technology-Roadmap_2016_.pdf 51.US Department of Transportation,ITS Joint Program Office,2014.The Smart/Connected City and its implications for Connected Transport https:/www.its.dot.gov/itspac/Dec2014/Smart_Connected_City_FINAL_111314.pdf.52.FORBES Magazine.2018.The Smartest Cities in the World https:/network size by countries.https:/en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_road_network_size.86 人工智能在交通中的应用:更快地走向未来人工智能在交通中的应用:更快地走向未来 2022-08-22 近年来,人工智能的崛起推动了这一演变,也推动了全球智能交通市场的发展。根据 MarketsandMarkets 的估计,2020 年全球智能交通市场的价值为 945 亿美元,按 10.6%的年复合增长率计算,到 2025 年可能达到 1565 亿美元。图 1 2020-2025 年全球智能交通市场预测(数据来源:-按交通方式、解决方案、服务、通信技术、应用和区域划分的 2025 年智能交通市场全球预测)如此出色的表现也很可能反映在全球数字物流市场的新动能上,这可能会极大地受益于人工智能解决方案,从 2020年的 174亿美元增长到 2025年的 465亿美元,复合年增长率为 21.7%。87 图 2 2020-2025 年全球数字物流市场预测(数据来源:-按解决方案、服务、功能、垂直和区域划分的 2025 年数字物流市场全球预测)但是,是什么让人工智能对投资如此有吸引力,以及为什么运输和物流公司寻求人工智能服务?让我们简要概述一下人工智能在该行业的主要应用,以了解其影响的潜在程度。1、先进的驾驶辅助系统、先进的驾驶辅助系统 人工智能已经无处不在。事实上,许多汽车制造商早就开始在他们的汽车上实施半自动驾驶功能,例如先进的驾驶辅助系统(ADAS),以帮助执行停车程序,确保在恶劣天气条件下控制车辆,并避免碰撞。考虑到每年死于交通事故的人数惊人(根据世界卫生组织的估计,约有 135 万人),很容易理解为什么加强安全是在该领域实施人工智能的绝对优先事项。为了实现这一目标,ADAS 解决方案依靠人工智能摄像头和传感器,通过计算机视觉识别车辆、障碍物、行人或乘客的面部表情,提醒司机,甚至触发自主行为。在基于人工智能的 ADAS 的最常见的实施方案中,我们可能会提到自适应巡航控制、前向碰撞警告(FCW)、汽车夜视、交通标志识别、驾驶员监控系统等。2、个人助手、个人助手 为驾驶员提供人工智能辅助的另一种方式是采用我们在家里已经习惯了的基于语音的设备。这些工具利用自然语言处理来理解用户的请求,并执行各种任务,如发起呼叫、切换电台或提供车辆状况信息。例如,菲亚特克莱斯勒最近与亚马逊合作,在 Alexa 定制助手的基础上创建自 88 己的数字助手,利用亚马逊 Echo 智能音箱已经使用的相同技术。然而,人工智能在交通领域释放的可能性远不止于此,因为从辅助驾驶到自动驾驶的转变可能只是时间问题。3、自动驾驶车辆、自动驾驶车辆 自动驾驶可能是人工智能在交通运输领域应用中的最令人兴奋、同时也是最具争议的方面之一,这导致公众舆论出现了分歧,尤其是在过去,有人认为它是一个奇迹,有人认为它像巫术一样危险。在这方面,德勤的2020 年全球汽车消费者研究报告称,约半数受访的美国消费者对人工智能驱动的自动驾驶汽车的安全性持怀疑态度,而中国人似乎对这项技术更有信心。图 3 各国消费者对自动驾驶汽车安全的看法(数据来源:-德勤2020 年全球汽车消费者研究,全球重点国家消费者对先进汽车技术的兴趣在增长吗?)尽管尽可能建设性地解决这些问题是明智的,但同样值得注意的是,类似的人工智能相关技术的应用已经在民航等交通部门扎根并被广泛接受。例如,据纽约时报报道,一架典型的波音飞机的实际人工控制时间约为 7 分钟,几 89 乎只局限于起飞和降落,而自动驾驶系统则负责其他一切。由于深度学习、计算机视觉和视频目标识别等人工智能领域的最新进展,很快,在航空领域非常普遍的技术可能会成为交通运输所有其他分支机构的新标准。通过利用这些尖端技术,机器正在获得以前是人类特权的能力,例如从经验中学习的能力,自己做决定的能力,识别周围的物体和人的能力,甚至更多。类似的解决方案已经在涉及商业和个人交通的各种 AI 用例中实现。让我们来看看这一增长趋势的一些相关例子。3.1 客运汽车客运汽车 提到自动驾驶汽车,第一个跳出来的名字通常是特斯拉(Tesla)。我们可能会说,这并不奇怪。毕竟,埃隆 马斯克(Elon Musk)的这家汽车公司经常被证明在车辆实现自动驾驶功能方面处于领先地位,也会采取创新但有争议的解决方案(例如,比起计算机视觉、激光雷达和高清地图的典型组合,它更喜欢纯粹基于摄像头的方法)。然而,Testa 并不是唯一一家成功使用这项技术的公司。例如,在东京,日本ZMP公司生产的自动驾驶出租车自 2018年以来已经成为现实,尽管出于安全原因,车内仍需要人类操作人员。在美国,总部位于加州的开发公司 Waymo 于2019 年向客户开放了机器人出租车叫车服务。3.2 商用汽车商用汽车 再来看看公路货运车辆,人工智能也被证明是一个有价值的盟友,但它的潜力还远未得到充分利用。根据麦肯锡的估计,在美国这样 65%的货物通过公路运输的国家,自动驾驶卡车(ATs)的大规模部署可能会使卡车租赁行业的运营成本降低 45%,节省高达 1250 亿美元。例如,通过使用基于人工智能的自动驾驶系统进行卡车排队,即多辆卡车在近距离协调移动,能够几乎同时前进或刹车,这些成就将是可能的。这一车队可能由人类驾驶员控制第一辆卡车,而接下来的卡车不需要主动驾驶,只需要在突发事件发生时进行监督。90 图 4 卡车队列如何工作的例子(数据来源:europarl.europa.eu-人工智能在交通中的应用,当前和未来的发展,机遇与挑战,2019。)关于自动驾驶卡车,值得一提的是,这种由人工智能驱动的车辆不仅可以用于标准的道路运输,还可以用于更“硬核”的环境。例如,澳大利亚矿业公司里约热内卢 Tinto 在其皮尔巴拉(Pilbara)的站点部署了自动卡车来运输矿物和废物,实现了载重和运输单位成本降低 15%。每辆车都能比标准车辆多运行 700 小时,而且在操作过程中没有矿工受伤,证明了这种解决方案既便宜又安全。3.3 智能列车智能列车 人工智能在交通领域应用的也正在进入铁路领域,即所谓的 ATO(列车自动运行)。在这方面,为欧盟委员会起草的 2019 年人工智能在交通中的应用报告称,2018 年,全球 19 个国家的 41 个城市的居民已经可以依靠总计约 1000 公里的无人驾驶地铁线路,到 2025 年,其范围似乎将增长到 2300 公里以上。3.4 货船货船 我们已经讨论过陆路运输,那么海洋运输呢?人工智能驱动的自动船舶可能是物流公司提高效率和减少排放的另一张王牌。例如,美国海洋机器公司(Sea Machines Robotics)和世界主要航运公司马士基(Maersk)合作,为集装箱船舶配备视频目标识别和激光雷达技术。这些工具确保了自主导航和路线优化,帮助降低了 40%的运营成本。91 4、车队管理和路线优化、车队管理和路线优化 既然已经提到了货运船舶的人工智能路线优化,那么将这个话题扩展到所有那些帮助我们合理化移动和协调车辆、船只和飞机的先进工具可能是值得的。它们的操作基于 GPS、传感器、计算机视觉驱动的摄像头和其他互连的物联网设备的组合,这些设备部署用于收集有关天气、交通、堵塞或事故的数据。然后将这些工具与基于人工智能的分析系统相结合,以处理此类信息,通过机器学习算法识别重复的交通模式,并将数据转化为有价值的路线建议或潜在道路拥堵的预测。事实上,我们都通过使用谷歌地图来避免排队,并在城市中开车时获得最短路线的提示,体验了这些与交通相关的技术。但我们如何在更大规模的民用运输和物流中利用它呢?以下是一些例子:l 在路上:自 2016 年以来,美国酿酒公司 Anheuser-Busch 一直依靠“Wise Systems”,这是一种机器学习驱动的解决方案,从天气预报、驾驶员输入和其他来源收集实时数据来优化送货路线。l 在天空中:为了改善空中交通管制并应对臭名昭著的伦敦天气,希思罗机场实施了 Aimee,这是一个人工智能系统,由多个高清摄像头收集的数据提供数据,并能够协助管制员监督到达和离开。一旦满负荷部署,该工具应该能够将机场的着陆能力提高 20%。l 跨海:回到波塞冬领域,汽车领域的人工智能已经广泛应用于上述自主导航和港口程序的优化。例如,鹿特丹港采用了基于人工智能的系统来估计船舶到达和离开时间,从而将等待时间减少了 20%,因而确保了运营和燃料成本的显着降低。5、交通管理和道路监控、交通管理和道路监控 与自动驾驶汽车等其他高科技交通解决方案相比,交通管理系统可能被视为不那么迷人和科幻的东西(在我们的记忆中,他们已经制作了几部无人驾驶汽车的电影和电视剧,但没有那么多智能交通灯作为主角)。然而,这些系统仍然 92 是人工智能在交通运输中最有用的表现之一,因为它们可以减轻驾驶员的生活压力,帮助减少道路事故并减轻污染。它们的功能与上述车队管理解决方案没有太大区别。再一次,这个想法是部署一个广泛的传感器和摄像头网络来监督交通流量,监控道路状况,并通过计算机视觉识别事故。这使当局能够在事故发生时迅速进行干预,加快道路维修和维护操作,并根据车辆密度优化交通信号灯切换。例如,西门子移动开发的基于人工智能的监控系统已部署在印度班加罗尔,通过智能摄像头收集数据,实时调整交通信号灯,从而促进交通流量。美国匹兹堡也采用了由 Rapid Flow Technologies 创建的名为 SurTrac的类似解决方案,从而减少了 25%的旅行时间和 20%的排放量。图 5 实时交通优化案例(数据来源:-Surtrac是如何工作的?交通管理实时控制)6、自动车牌识别、自动车牌识别 ANPR 系统是基于计算机视觉的交通管理应用的一个重要分支,但它更多地关注单个车辆,而不是车辆的整体流量。这些解决方案包括安装在路杆上的高清摄像头,确保 7*24小时监控的红外传感器,以及通过 OCR(光学字符识别)识别车辆车牌的图像处理软件。这使得它们成为各种管理和安全任务的有用工具,93 包括:l 行程时间分析以加强道路规划 l 执法部门识别违反道路规则的车辆 l 收费管理以电子方式向道路使用者收取费用 负责管理意大利高速公路的股份制公司意大利高速公路公司(Autostrade per litalia)在特定路段采用了类似的收费管理系统、视频监控和电子速度控制(所谓的安全导师)。7、智慧停车、智慧停车 比交通和超速罚单更可怕的事情,其中之一就是在拥挤的停车场或市中心无休止地寻找停车位。幸运的是,人工智能可以帮助我们,在摄像头和计算机视觉的帮助下,让这个“不可能的任务”变得更容易一些,这些摄像头和计算机视觉可以部署在室内停车场和室外城市地区。这些解决方案在以下几种情况下非常有用:l 车辆计数以准确估计排队时间 l 车牌匹配以检测未经授权的停车 l 时间跟踪,更轻松地开票和付款 l 停车场安全摄像头识别可疑活动 l 与停车可用性指示器相连的空闲插槽检测 关于最后一个用例,通常称为停车引导和信息(PGI)系统,最新趋势是不仅通过电子视觉显示器提供停车可用性信息,还通过专用应用程序在驾驶员的智能手机上提供停车可用性信息,例如西门子的智慧停车解决方案。8、预见性维护、预见性维护 自动驾驶汽车和基于人工智能的交通管理系统是惊人的工具直到他们崩溃。在这方面,一种在交通运输和其他行业迅速普及的方法被称为预测性维修,它 94 是基于在潜在故障实际发生之前提前预测故障的方法。如今,人工智能的进步极大地提高了这种操作方式的效率,特别是得益于前面提到的机器学习算法的模式识别和预测能力。事实上,通过向机器学习系统“输入”与车辆和基础设施的标准性能相关的数据,并通过传感器收集这些数据,可以训练机器学习系统了解车辆和基础设施的正常运行情况。一旦系统学会了识别驱动车辆或整个车站的机械和电子部件的理想操作模式,它也将能够检测到它们典型行为的任何变化,这可能是故障即将发生的迹象。通过机器学习实现异常检测,用于状态监测,运输运营商可以显著提高车辆的可靠性,降低维护成本,加快维修程序,并减少通常部署的车队储备,以避免在故障情况下中断服务。法国国家铁路公司 SNCF 就是使用这种方法的一个突出例子,该公司实施了人工智能驱动的预测分析,以监测受电弓磨损风险的状态,并确保其列车获得适当的电力供应。据该公司称,预测性维护还可以将与列车开关相关的事故减少30%。9、机会与注意事项、机会与注意事项 正如麦肯锡 2019 年全球人工智能调查中报告的那样,虽然该经济部门在人工智能实施的排名中并不领先,但它仍然是受益于人工智能相关技术采用率最高的领域之一,例如汽车行业的 RPA 或强化学习应用程序。95 图 6 AI在行业中的应用(数据来源:-麦肯锡全球 AI 调查:2019 年,AI 证明了它的价值,但很少有规模影响)这并不奇怪,因为交通领域的人工智能已经被证明能够让我们的出行比以往任何时候都更快、更安全、更清洁。然而,部署工作应该始终牢记一些基本需求和有争议的因素:制定长期战略,涵盖将 AI集成到现有技术堆栈和业务流程所需的投资。定义涉及交通运输业务关键领域的特定用例,这些用例可以从基于人工 96 智能的增强中获得极大的好处。从小到大,为了在短期内取得快速的结果,克服员工和股东的恐惧和阻力。投资于培训和再培训,重新分配可能因机器的出现而被取代的劳动力。随着在网络安全中依赖数据和人工智能的能力,增加网络安全防御,也降低了交通网络对潜在攻击的脆弱性。解决自动驾驶的一些伦理和实际影响,并确保人工智能驱动的交通工具可以与乘客、附近的标准车辆和周围环境安全互动。这也涉及到在紧急情况下根据不那么明确的“轻恶”概念做出决定。除了这些务实的方面,我们还可以加上那些最浪漫的旅行者的怀疑主义,他们可能会担心错过实际驾驶的乐趣或旅程中更冒险的方面。但如果真的像指环王的作者 J.R.R.Tolkien 所说的那样:“不是所有流浪的人都会迷路”,那么不可否认的是,有时候你并不想流浪,只是想以最快最简单的方式从 A 点到达 B点,那么人工智能可能是帮助你找到正确道路的最佳伴侣。by Andrea Di Stefano 97 附附:人工智能在交通中的应用专辑人工智能在交通中的应用专辑(第一集)(第一集)内容目录内容目录 人工智能 AI在智能交通领域中的应用 边缘智能深度学习和边缘计算 人工智能 AI降低道路交通事故率 三项技术可以让自动驾驶更安全 2022 年,人工智能在物流中的应用有哪些?物流中的数字孪生体和人工智能 2021 年最受欢迎的深度学习软件 控制论,计算机设计和思想会议
(1)基础共性标准。人工智能是一个复杂的系统工程,涉及到多方面的基础性问题,规范其所涉及的这些基础性问题,是人工智能科学全面应用的前提。该部分重点开展人工智能术语、参考架构、通用性测试评估等标准研制工作,对标准体系结构中其它部分起基础支撑作用。(2)支撑技术与产品标准。人工智能基于物联网产生并存储于云平台的海量数据资源,通过大数据分析技术,利用计算存储资源池和智能算法为各行业应用提供智能化服务。该部分重点围绕支撑人工智能发展,与人工智能强相关的智能运算资源应用服务领域的标准化工作。(3)基础软硬件平台标准。作为人工智能落地至关重要的基础软硬件设施,智能芯片、系统软件、开发框架提供了人工智能应用开发所需要的工具集合,实现软硬一体思路下算法、芯片、软件、系统的协同优化。该部分重点围绕人工智能芯片、硬件基础设施、开发框架的算力及功能等需求,开展标准研制工作。(4)关键通用技术标准。机器学习、知识图谱、类脑智能计算、量子智能计算、模式识别作为人工智能的关键性通用技术,是人工智能在关键领域应用技术的基础。以机器学习为例,其在智能语音识别、自然语言处理、目标检测、视频分类等领域取得了一定成果。该部分主要针对关键通用技术的特点,围绕模型、系统、性能评价等开展标准研制工作。(5)关键领域技术标准。自然语言处理、智能语音、计算机视觉、生物特征识别、虚拟现实/增强现实、人机交互等关键领域技术是目前人工智能应用于实体经济的重要驱动力。该部分主要开展语言信息提取、文本处理、语义处理、语音识别与处理、图像识别合成、图像识别与处理、人体生理特征或行为特征识别、虚拟现实/增强现实、智能感知、多模态交互等标准研制工作。(6)产品与服务标准。针对人工智能技术形成的智能化产品及服务模式,智能机器人、智能运载工具、智能终端、智能服务将人工智能领域技术成果集成化、产品化、服务化。该部分重点为提升人工智能产品和服务质量水平,主要开展服务机器人、工业机器人、行驶环境融合感知、移动智能终端、智能服务等相关标准研制工作。(7)行业应用标准。位于人工智能标准体系结构的最顶层,标准体系中所指的行业应用是依据国务院印发的新一代人工智能发展规划,结合当前人工智能应用发展态势而确定的人工智能标准化重点行业应用领域。该部分主要面向行业中与人工智能强相关的具体需求,开展标准化工作,支撑人工智能在行业应用的发展。(8)安全/伦理标准。位于人工智能标准体系结构的最右侧,贯穿于其他部分,包括人工智能领域基础,数据、算法和模型,技术和系统,管理和服务,安全测试评估,产品和应用等信息安全相关标准,以及涉及传统道德和法律秩序的伦理标准。支撑建立人工智能合规体系,保障人工智能产业健康有序发展。
TFT-LCD 投影:最常见、技术最为成熟的投影技术,与 LCD 屏幕的原理类似,将白光光源用棱镜分为红、绿、蓝三色,经过液晶单元,达到投影的效果。因其技术成熟、成本低廉成为现阶段很多 HUD 的首选。DLP 投影:DLP(Digital Light Processing)数字光处理技术是美国德州仪器的专利技术,其投影亮度高、分辨率高、成像逼真,目前较多的前装 HUD 均采用此种技术。不过,由于 DLP 投影的是整个平面,为了提升显示效果需要针对不同的挡风玻璃,定制高精度的反射非球面镜,这也直接导致了 DLP HUD 成本的提高。激光投影技术:简言之,就是用激光作为投影光源的技术,目前主要运用在室外大型投影和演出上,由于并不是全平面投影,激光投影具有色域广、亮度高、聚焦效果好的特点,非常适合投影信息简单、亮度要求高的 HUD 场景。并且由于激光投影属于聚焦投影,并不需要 HUD 匹配复杂的光学系统。但目前激光二极管对温度较为敏感,不能达到车规要求的 85的工作要求。LCOS:LCOS Liquid Crystal on Silicon 硅基液晶技术,是一种基于反射式的微型矩阵液晶显示技术,可以在非常小的尺寸内显示丰富的信息,亮度、分辨率、对比度等性能都非常优越,Google Glass 采用的就是这种技术显示信息。但目前硅基液晶并不能大量量产,成本太高,仅有部分工程试验 HUD 产品采用了这一技术。用户对辅助驾驶功能的需求增长进一步激发了显示仪器的发展。一般而言前装 HUD 的难点在于产品从车辆开发阶段便需要定制化设计与生产,技术壁垒和投入费用较高,故一些资金实力不强的 HUD 企业会选择先开发后装 HUD 产品,但是由于前装 HUD 的客户使用体验更好,且各主机厂对 HUD 的重视度也越来越高,华强电子预计未来前装 HUD 技术将逐渐成为各 HUD 供应商发力的领域,例如国内初创 HUD 公司未来黑科技即采用从后装市场切入,获得一定规模后进军前装市场的技术发展路径。主流车企营收、利润双降,成本压缩成为车载配置关键。受汽车行业整体下行的影响,主流车企遭遇至暗时刻。从利润的增降来看,下图中 7 家车企都出现了超过两位数的大幅度下滑,其中福特同比下滑 98.7%,雷诺和日产分别下滑 88.1%、87.6%,沃尔沃与上年利润几乎持平。福特表示,即使面对净利润大幅度下滑,也未曾想过放弃自动驾驶技术。因此相关车载配件成本及性价比成为主流车厂的一大考量。
长期协议锁定电池厂优质产能,龙头大幅扩产无虞产能过剩。主机厂为供应链安全,通常通过参股、签订长期协议等方式提前锁定优质电池产能,保证自身电动化推进顺利。如宁德时代与主机厂的合作,主要基于两种方式。一种是车企直接从宁德时代买生产线,再由宁德时代生产,还有一种方式是车企和宁德时代建立长期合作,规定产量的波动幅度,划分固定的产能,如果波动幅度超出规定区间就进行现金补贴。从 2021 年开始,主流车企纷纷开始投入重磅电动车车型,对于优质电池产能的提前锁定使得本轮电池厂开始进入新一轮高速扩张的周期。而主流车企对龙头电池厂长期协议锁定了优质产能,也使得本轮电池厂扩产持续超市场预期。地方政府招商引资政策的推动,在国内电池企业本轮扩张中起到了催化剂的作用。一方面,动力电池作为汽车产业的配套部分,产业链长,对推动社会就业、吸收高新人才、提升地区技术实力各方面都有益处,所以地方政府愿意在土地、税收上给出福利来吸引电池企业建设产能。另一方面,工厂建设的首要条件是土地,地方政府关于各项第二产业建设的土地规划也是有限的,电池企业先在有福利的时候拿地,然后自行控制产能建设进度,等待后续进来更多的供应对象,这样也能避免要扩张产能的时候因土地管控导致的漫长批示过程。锂电池生产涉及前段、中段、后段设备。锂离子电池电芯的生产程序,一般分为极片制作、电芯组装、后处理(激活电芯)等三大步骤,前段极片制作涉及设备包括搅拌机、涂布机等,产值占比约 35%,中段电芯组装涉及设备包括卷绕机、叠片机等,产值占比约 30%,后段后处理涉及分容化成、检测设备等,产值占比约 35%。前段锂电设备中核心产品为涂布机,约占前段设备产值的 50%。核心企业包括先导智能、科恒股份、璞泰来、赢合科技。产业调研来看,前段设备中,核心产品为涂布机,约占前段设备产值 50%,新嘉拓(璞泰来旗下)、雅康精密(赢合科技旗下)、浩能科技(科恒股份旗下)等在涂布机领域处于领先地位。中段锂电设备中最核心的设备是卷绕机和叠片机,约占中段设备产值的 60%。中段锂电设备核心企业包括先导智能,赢合科技等。先导智能是宁德时代核心供应商,在中段卷绕机,以及后段后处理设备领域处于行业领先地位,并具备锂电设备整线生产能力。赢合科技作为一家综合实力较强的锂电设备企业,在前段涂布机、中段卷绕机等领域,市场认可度较高。产业调研来看,其中卷绕机、叠片机是中段设备中最核心的设备,约占中段设备产值的 60%。化成、分容、检测是后段中最核心的设备,约占后段设备产值的约 70%。后段设备核心企业包括杭可科技、先导智能等。杭可科技从事分容化成设备领域业务,消费电子客户包括 LG、三星等消费电子巨头,并拓展成为 LG 动力电池后处理设备供应商,现已进入 CATL 体系。先导智能通过并购泰坦新动力,依托宁德时代核心供应商地位,迅速做大做强。产业调研来看,其中,化成、分容、检测是后段中最核心的设备,约占后段设备产值的约 70%。动力电池厂商装机量中日韩三足鼎立,CR10 集中度持续提升。根据 SNEResearch 数据,2020 年全球动力电池装机量达 137GWh,同比增长 17%。其中,宁德时代以 34GWh 的装机量,成为全球最大动力电池企业,市场份额为 24.82%,连续第 4 年占据全球动力电池装机量第一的位置。据 SNE 数据,在 2020 年全球动力电池装机 TOP10 企业中,中国电池企业占据 4 席,分别为:宁德时代、比亚迪、远景 AESC、国轩高科,合计市场份额达 37%;LG 能源、三星 SDI 和 SKI 三家韩系电池企业合计市场份额 33%;松下全球市场份额 18%。整体来看,2020 年全球动力电池装机电量 TOP10 排名呈现明显的中日韩三足鼎立的竞争格局。
2017年7月,国务院印发了新一代人工智能发展规划的通知,指出我国人工智能发展进入新阶段。人工智能作为引领未来的战略性技术,是国际竞争的焦点。推动构建开放协同的人工智能科技创新体系、培育高端高效的智能经济、建设安全便捷的智能社会、加强人工智能领域军民融合以及构建泛在安全高效的智能化基础设施体系。此外,新一代人工智能发展规划的通知提出了我国人工智能三步走的战略目标:第一步,到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能产业成为新的重要经济增长点,人工智能技术应用成为改善民生的新途径,有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的目标。第二步,到2025年人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力,智能社会建设取得突破进展。建立人工智能法律法规、伦理规范和政策体系。第三步,到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心,智能经济、智能社会取得明显成效,为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。形成比全球领先的人工智能科技创新和人才培养基地,建成更加完善的人工智能法律法规、伦理规范和政策体系。总体来看,人工智能行业可分为基础支撑层、技术层和应用层。基础层提供计算力,主要包含人工智能芯片、传感器、大数据及云计算。技术层解决具体类别问题。这一层级主要依托运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模,开发面向不同领域的应用技术,包括语音识别、自然语言处理、计算机视觉和机器学习技术。应用层解决实践问题,是人工智能技术针对行业提供产品、服务和解决方案,其核心是商业化。根据IDC针对重点行业人工智能的应用场景进行调研和梳理,如下图所示,纵轴代表应用场景的市场成熟度,横轴是预测的应用场景得到广泛应用的时间,曲线则表示在该时间节点人工智能应用的平均时长成熟度。
近年来,在我国,随着“中国脑计划”政策的宣布和推广,我国掀起了一股研究脑、利用脑、增强脑的脑科学研究的热潮。(1)政策环境在政策层面,如第 2 章节所介绍,脑科学和类脑科学已被列为国家战略科技力量。脑机接口技术越来越受到国家层面的关注与支持。脑机融合智能技术是中国脑计划中的一个重要的研究和产业化方向,是保障中国脑计划顺利实施并实现预定目标的关键技术保障。北京、上海、杭州等城市也推出相应鼓励措施和扶持政策,支持脑机接口企业在当地生根发芽。(2)社会环境正如第 3 章节所介绍,我国神经系统疾病人群数目庞大。例如脑性瘫痪发病率为 1.84%,老年脑病患者占老年人口总数的 10%。对这类数量庞大人群的治疗和改善是医学界迫切需求,而脑机接口技术正在这一领域发挥不可替代的作用。脑机接口系统在医疗诊断、医疗康复领域有显著的应用价值,其在脑疾病诊断、残疾人康复辅助、义肢控制、中风康复、视神经修复等方面已有应用实例。随着信息技术的发展和人民生活水平的提升,在当今生活中,信息智能化、机器自动化、人机融合化的趋势越来越明显。脑机接口技术在现代智能生活和教育娱乐的应用需求与日剧增。以教育为例,教育产业目前是我国最重要、规模最大的产业之一。根据德勤的数据显示,2015 年,我国教育行业市场规模为1.6 亿元,在 2020 年上升至 2.9 万亿元。其中 5%左右的市场是属于教育辅助、习惯培养、个性养成等领域。脑机智能系统在教育学习方面的产业规模约占教育总产业规模的 1%达到约 290 亿元的市场规模。此外,随着国防信息化、国防智能化建设目标的提出,脑机接口技术在脑控武器、脑控外骨骼、动物侦察兵方面的研究也在展开,能够起到提高武器控制效率、提升单兵作战能力等作用。(3)技术环境近年来,脑机接口研究机构和企业数量也在快速增长。从专利角度看,截至 2020 年,在全球范围内共检索到脑机接口相关专利两千余件。从专利申请来源国家看,相关专利申请量排名前 4 位的国家分别是中国、美国、韩国、德国。中国和美国申请人的相关专利申请量分别占该领域全球专利申请总量的 39.4%和 34.7%。
潜在替代市场主要来自于软包对于方形/圆柱的替代。市场对于软包替代方形/圆柱对于设备领域可能造成的冲击一直比较担心。我们认为对于中段尤其是卷绕设备的影响没那么大,对前段设备没有实质性影响,对后段设备有积极影响。首先,软包可能会使用一部分叠片设备。软包电池的电芯的结构是隔膜呈现层叠状态,一层一层将正极、负极隔开,相对于方形、圆柱的电芯更加扁平。市场担心是软包使用叠片设备较多,甚至会取代卷绕机。但实际上软包电芯同样可以用卷绕机生产,CATL 的软包电池使用的是卷绕工艺。叠片机的加工效率目前来看仍然非常低。以蜂巢能源举例,公司已完成 0.45s/pcs/单工位叠片(即为 0.45 秒每片)速度验证机与样机的开发制作,假设软包电池极片在 1530 片,可以算得一分钟为 4.59PPM 左右,这和铝壳、圆柱的效率差距其次在封装环节,软包电池与其他电池有关键区别。软包高在设备数量不一样,软包需要折边、烫边,这些步骤需要换盘、需要更多机械手。软包电池当外形尺寸设计好后,就需要开具相应的模具,使铝塑膜成型,这一过程称为冲坑,用成型模具在加热的情况下,在铝塑膜上冲出一个能装入卷芯的坑。第二步将铝塑膜对折,将卷芯覆盖,进行顶封和侧封。这里用的是热封而非其他电池所常用的焊接,令铝塑膜的 PP 层熔化然后黏结。在顶封时,极耳必须借助极耳胶与铝塑膜的PP 层熔化粘结。因而在封装环节,原先所需要的大量焊接设备需换为贴胶机、顶侧封机、折边机、烫边机,由于步骤更多又需要更多的机械手与托盘等。公司是全球新能源装备的龙头企业,涵盖锂电池装备、光伏装备、3C 检测装备、智能仓储物流系统、汽车智能产线等业务。其中锂电设备占营收比逐步下降到了 55.27%,源于公司布局平台化,多业务共进。2021 年公司一季报发布,公司实现营业收入 120,704.10 万元,较上年同期同比增长 39.32%;实现净利润 20,078.87 万元,较上年同期同比增长 112.97%。这主要得益于自 2020 年三季度开始,公司订单快速增长,公司整体发展再上一个台阶,报告期确认收入和盈利相应增加。公司毛利率整体维持稳定。我们统计单季度毛利率,公司毛利率基本上维持在 40%左右。2020 年综合毛利率 34.32%,同比下滑 5.01pct,低于预期。我们认为,主要因有,2019年至 2020 年上半年锂电设备行业处于调整期,新接订单毛利率承压;子公司泰坦历史订单毛利率低且大部分在 2020 年确认收入。2021Q1 毛利率开始回升,达 40.21%。
从成本角度考虑,终端整机厂商将智能控制器外包给第三方专业智能控制器厂家生产,可以降低整体成本。从平均毛利率和人均薪酬角度比较,专业第三方智能控制器厂家的产品毛利率及人均薪酬比家电企业更低,对于家电等终端整机厂商来说,将智能控制器外包生产可以进一步降低产品成本,提升盈利能力。我们看到海外大型家电企业已经全部将智能控制器外包生产,形成专业化分工格局,自身主打品牌战略。国内家电企业也有望延续海外家电厂商的发展路径,逐步提升智能控制器外包的比例,进而推动整个智能控制器市场蛋糕进一步做大。另一方面,随着产业链的进一步分工,家电企业更多投入品牌建设和创意开发,而智能控制器企业凭借规模优势和长期持续投入积累的技术基础,更好的匹配家电企业快速迭代的产品需求。对于专业智能控制器企业来说,他们对接大量不同需求的客户,能够更好、更快的开发和积累专业技术、提升交付能力。家电企业面临激烈的市场竞争,家电企业可以将更多精力投入到品牌建设和产品创意开发等方面,而将具体产品方案落地,外包给专业第三方智能控制器企业完成。这个趋势一方面推动外包比例的持续提升,另一方面推动外包模式从 OEM 过渡到毛利率更高的 ODM 和 JDM。从国内主要智能控制器厂商近年来收入规模看,1)整体行业收入规模保持快速增长;2)研发、交付能力更强的头部企业份额进一步集中。拓邦股份是国内智能控制器行业龙头,聚焦智能控制赛道,锚定家电、工具、锂电和工业控制四大应用领域,服务大客户、战略客户、科创客户三类头部客户,提升市场占有率。2020 年在全球疫情的不利环境下,公司实现收入 55.6 亿元,同比增长 36%;归母净利润5.3 亿元,同比增长 61%。收入结构上看,按 2020 年最新分类口径,家电和电动工具业务是收入主要收入来源,收入分别为 24.5 亿元、19.1 亿元;锂电应用收入 7.9 亿元、工业控制收入 2.6 亿元,也逐步成长为公司重要的收入增长点。公司大客户战略进入收获期,收入体量快速成长的同时,推动内部精益改善,运营效率进一步提升,并且扩大集中采购范围,更好的进行供应链成本管理,优化毛利率和净利率。公司持续拓展头部客户,随着主要客户收入规模的快速起量,叠加公司管理优化,推动各项费用率持续摊薄。毛利率角度看,2018 年公司经历了上游原材料大幅涨价对毛利率带来一定不利影响,随后公司加大供应链管理,专业团队进行供应链策略应对,通过提前备货、集中采购、大客户联动获得分货优先权等方式,优化成本