网联化

网络即服务（NaaS）中国移动“5G+”硬核能力体系 1G到5G，技术创新推动生态跃迁  NaaS 网络即服务，5G+X 核心引擎 一个核心基石，打造5G精品网络 六大创新能力：AIaaS人工智能即服务 六大创新能力： IoTaaS物联网即服务 六大创新能力： CloudaaS 云计算即服务 六大创新能力： DataaaS 大数据即服务 六大创新能力： MECaaS 边缘计算即服务 六大创新能力：SecurityaaS 安全即服务 以NaaS

提出“三体四层五面”的6G总体架构，充分利用多样化通信和算力资源，新增数据面、计算面、安全面、服务使能层、数字孪生体，在架构层面实现对新型信息服务全场景、全流程的支持

汽车产业是人类社会最伟大的产业之一。一个多世纪以来，从德法到美国，再到日韩……现代化国家崛起无不伴随着汽车产业的发展壮大。改革开放以来，中国汽车产业实现从小到大，并在 2009 年成长为世界第一汽车大国，但没有掌握汽车核心技术，产品不具备世界竞争力，没有建立一个世界级品牌和世界级企业。在此背景下，中国抓住汽车产业百年局变之机，瞄准绿色化、智能化、网联化和共享化，推动 “弯道超车”，由汽车大国向汽车强国转型。中国”三纵三横”技术路线布局下，成功抓住绿色化机遇，中国电动汽车实现快速崛起，赢下产业百年

为加强道路机动车辆生产企业及产品准入管理， 根据《中国人民共和国道路交通安全法》《中华人民共和国网 络安全法》《道路机动车辆生产企业及产品准入管理办法》等规 定，针对申请准入的具备有条件自动驾驶、高度自动驾驶功能的 智能网联汽车生产企业及其产品，制定本指南。

“十三五”时期，我国大数据产业取得了突破性的发展。大数据产业规模持续稳步提升，产业价值不断释放；大数据相关政策陆续出台，产业发展环境日益优化；新型数据中心、5G等大数据相关基础设施部署进程加快；大数据企业快速成长，培育和发展了一批有竞争力的创新型企业；大数据要素潜能逐渐释放，政府、企业、消费者数字化意识明显增强；大数据与各产业广泛融合，工业大数据、健康医疗大数据、金融大数据等日渐成熟，支撑各产业优化升级；政府数据大量开放共享，有效提升政府服务能力，推动数字政府建设。 在

白皮书建立了算力发展研究框架和指标体系。从算力规模、算力环境和算力应用三个维度建立算力发展研究体系，给出了算力的研究范畴、总体框架和测算方法，研究了全球及我国算力发展的态势，系统测算了全球及我国的算力规模，以及算力对经济的带动作用，客观评估了我国各省市现阶段的算力发展水平，对各地推动算力技术产业、基础设施建设及算力应用的发展具有较强的指导作用。

突发新冠疫情加速了整个社会的数字化转型，在数字化的基础上，智能化转型是必经之路。从“泛在智能”到“云上智能”，智能从广覆盖到深融合，各行各业上云赋智的进程进一步加快，智能已经不仅仅是数字化工具，更成为行业塑造竞争优势的新生产力，为每个人带来全新的价值。 智能化转型的关键因素是技术、数据与人。行业的智能化转型将遵循从单点场景到企业整体，再到生态系统的路径逐步展开。 人工智能的发展越来越需要长期主义。全社会对人工智能的期待逐步从热炒回归理性，与实体

行业概况– 行业周期：中国SaaS市场目前处于成长期的尾端未来几年将进入成熟期– 市场规模： 2020年中国SaaS市场规模为498.2亿元，预计2021年市场规模将达666亿元。– 数量规模：中国SaaS厂商数量4500家，SaaS用户数915万家，SaaS付费用户数102万家。– 核心能力：数据安全、技术成熟度以及技术先进性、满足部分企业数字化应用场景能力、产品定制能力是核心能力– 技术水平：中国SaaS技术水平基本与全球先进水平持

OBD盒子与T-BOX差异 T-Box作为汽车〇BD设备中的主要终端，其与OBD盒子最大的差异在于T-Box是直 接通过CAN总线与用户进行互联，而OBD盒子需通过OBD专用的十六阵脚接口与 汽车互联。与汽车CAN总线直接相连的T-Box相较于依赖诊断接口接入的OBD盒子 在信息采集、数据传输等方面的稳定性更具优势，同时，由于产品的输出逻辑与 安全性的差异t T-BOX以汽车前装市场为主， OBD产品则面向汽车后装市场。 中国T- Box行业竞争格局较分散 中国T-Box市场参与者以中国厂

当前，以智能化为核心的第四次工业革命方兴未艾，全球产业结构和发展方式发生深刻变革，数字技术加速创新突破，成为促进数字经济蓬勃发展、重塑产业竞争力的关键引擎。站在“两个一百年”历史交汇点上，国家和地方层面陆续出台有关“十四五”期间的数字化政策文件，进一步加强数字化发展指引，全国开启数字化发展新赛道。产业云作为产业数字化、数字产业化发展“强引擎”“硬支撑”，将发挥更加重要的赋能作用。为帮助各界深化对产业云

数据智能，是指以数据为生产要素，通过融合数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化、机器学习等大数据和人工智能技术，实现数据驱动的智能分析与决策。爱分析将数据智能划分为平台层和应用层。其中，平台层是指支撑企业实现数据智能应用的通用基础设施，包括大数据平台、商业智能平台、机器学习平台等；应用层涵盖的是各垂直行业和业务场景的数据智能应用，如智能营销、智能风控、智能运营等。本报告的研究范围聚焦于数据智能的平台层。根据企业进行数据管理的关键流程，结合爱分析对现阶段企业数据基础设施建设需求的调研，在本报告中，爱

数字化转型进程加深，云平台成为企业数字化业务运转的基础设施 疫情催化，市场需求激增，政策持续加码，相应的数字化技术也不断突破，多重变革力量交织汇聚，使数字化转型“天时地利”，发展浪潮螺旋式上升。数字化转型元年已至，企业顺势转型是必然。 塑造数字化竞争力，企业需要云平台的支撑。通过池化资源，云平台帮助企业驱动实现以客户为中心价值链的最短路径，实现技术、业务、决策的深度融合，最终实现企业效率和收益的提高。云平台成为数字化业务运转的基础设施。 云平台建设价值得到初步验证，