【物联网】中国联通车联网技术路线及布署策略

2017 年 11 月 1 日 产业智能官 车云网

车联网作为新兴技术，产业链涉及各个方面，需要汽车制造商、芯片制造商、通信运营商以及内容服务提供商等通力合作。这样不仅打破了传统汽车制造行业的壁垒，同时也是对通信运营商、互联网、OTT 的机遇和挑战。

中国联通于10月发表了《中国联通车联网白皮书（2017）》，该白皮书以车联网的基本概念和特征为基础，描述了车联网发展的业务愿景，定义了车联网的基本系统架构，从运营商角度探索了车联网演进的技术路线及关键技术。本文节选自白皮书第三部分“联通车联网演进及布署策略”，需要获得白皮书全文，可添加车云菌个人微信号cheyunjun3索取。

1车联网系统架构

为满足车联网的业务需求，未来网络将采用“终端—网络—平台—应用”的统一架构，打造“多模通信+人车路协同+车云同步”的云网协同一体化网络，如图1所示。

图1：云网协同一体化网络架构

（1）立体化通信网络

支撑未来车联网发展必然是一个立体化通信网络架构，通过横向和纵向两个方面实现多模接入、车车直通、支持多种低时延高可靠业务的车联网通信。横向实现3G/4G/5G网络共存，依据不同的业务需求（例如Telematics业务，V2X业务）选用不同的网络及技术，实现多模通信。纵向实现车车之间无缝联通，在有网络覆盖情况下，可通过基站实现车车通信，而在无网络覆盖情况下，可通过V2V实现车车之间直接通信。通过网络实现路边设施信息回传与管理，实现RSU（Road Side Unit）的快速、灵活、低成本的部署，实现数据与业务分流，降低网络时延，避免资源冲突，实现数据与业务的回传。为了增强基于基站通信的低时延高可靠业务，考虑沿公路部署光纤传输管道，引入边缘云计算，实现业务下沉，在靠近移动用户的位置上提供IT服务环境和云计算能力，并将业务存储和存储分发能力下沉至靠近用户侧（如基站），降低网络传输时延。

（2）云网协同平台

打造车联网协同互联云平台，实现互联互通。在功能上，车联网云平台一方面具有网络管理能力，包括业务管理、连接管理，具有车联网通用业务分析组件；实现车车协同和车云协同；另一方面具有网络开放能力，例如进行大数据分析拓展新的业务渠道，或者向第三方企业开放网络接入功能，允许第三方企业进行业务定制。统一的云平台是未来车联网的重要组成部分，需具备以下特性，如图2所示：云平台作为连接网络与应用服务的桥梁，首先应支持共性平台建设，具有一定的通用性，灵活性、安全性、开发性以及稳定性；其次需要保证各类用户的体验，具有网络开往能力，实现网络间的互联互通，支持泛在接入，通过模块化实现云平台的灵活弹性，保证用户永远在线，并对客户做出实时响应。最后，要实现多场景支撑功能，例如：主动安全，路径规划、共享数据以及协同感知等。

图2：车联网协同互联云平台核心特点

（3）业务综合化和多样化

未来车联网业务以“Telematics—智能网联—智能交通”为基本路线，将朝着综合化和多样化方向发展。已有的Telematics业务主要提供远程信息服务，例如智能导航、视频下载、故障诊断等。随着LTE-V2X标准化的完成，辅助驾驶渐渐渗透到人们生活中，包括主动安全（交叉路口防碰撞、前向刹车提醒、超车提醒等）、交通效率（红绿灯车速引导、交通信息及路径规划等）和信息服务（汽车分时租赁、兴趣点提醒、充电站引导等）。在5G阶段车联网将实现自动驾驶功能，包括高级驾驶、编队行驶、传感器信息共享、离线驾驶等。在大数据时代，针对车联网海量数据，融合通信网络大数据、个人用户大数据以及智能汽车和智能交通数据，提供大数据分析及推广服务，打造基于互联网和汽车的大数据生态圈。

（4）运营商的产业角色

在传统车联网产业链中，服务用户的不仅是车厂和4S店，还包括互联网应用提供商、软硬件提供商、汽车远程服务提供商以及电信运营商，如图3-3所示，其中直接服务于用户的有4S店、汽车后装设备提供商以及电信运营商，其他行业则是间接服务于用户。未来产业链将呈现各行业交错模式，资金的流动也呈现多向化、快速化的特点。

对电信运营商而言，车联网产业格局处于变革期，运营商的角色也在发生变化。传统运营商在车联网产业中主要提供通信管道、维护网络稳定与安全，以流量运营为主要营收点。随着车联网产业格局的变化，运营商也在探索新的服务角色，开始向搭建车联网平台、开展车联网业务运营转型，创造新的营收机会。目前的转型探索主要有一下三种方式：

（1）搭建车联网业务运营平台。例如：中国联通提供汽车信息化服务支撑平台（Telematics Service Support Platform,TSSP），提供丰富的车载信息服务；
（2）基于网络经验为汽车厂商提供车联网网络解决方案。例如：Verizon利用4G网络、云计算平台，向汽车厂商等等提供全套网络连接解决方案；
（3）基于流量优势进行车联网相关的软硬件捆绑销售。例如：AT&T重点定位车联网流量经营及车联网软硬件捆绑销售。

图3：车联网产业链示意图

2车联网网络演进

2.1车联网技术路线

V2X技术演进路线如图4所示。目前的车联网网络以LTE-V2X为主，包括U u口通信以及PC5口通信两种方式，功能上满足3GPP提出的27种应用场景（3GPPTR22.885），包括主动安全，交通效率和信息娱乐。而LTE-eV2X的目标是在保持与LTE-V2X兼容性条件下，进一步提升V2X直通模式的可靠性、数据速率和时延性能，以部分满足更高级的V2X业务的需求。其相关技术主要针对PC5的增强，采用与LTE-V2X相同的资源池设计理念和相同的资源分配格式，因此可以与LTE-V2X用户共存且不产生资源碰撞干扰影响。LTE-V2X中的增强技术主要包括载波聚合、高阶调制、发送分集，以及低时延研究和资源池共享研究等。未来车联网将是5G-V2X与LTE-eV2X多种技术共存的状态，主要实现与自动驾驶相关的25种应用场景（3GPPTR22.886），包括编队行驶、高级驾驶、传感信息交互和远程驾驶等。

图4：V2X网络演进

2.2车联网关键技术

2.2.1C-V2X通信

2015年2月，3GPPSA1正式启动了LTE-V2X业务需求研究项目，拉开了LTE-V2X技术在3GPP各小组的标准化序幕，并于2017年3月完成V2X第一阶段标准的制定。

按C-V2X按业务模式可以分为以下4类，包括：

V2N（vehicle-to-network）通信，包括动态地图下载，自动驾驶相关线路规划、远程控制等；
V2V（vehicle-to-vehicle）通信，包括核心防碰撞，避拥塞等安全类应用，V2V安全类应用不受限于网络覆
盖；
V2P（vehicle-to-pedestrian）通信，车与人之间通信，主要用于行人安全；
V2I（vehicle-to-infrastructure）通信，用于车与道路设施之间通信，提供或接受本地道路交通信息。

图5：LTE-V2X的分类

同时C-V2X根据接口的不同又可分为V2X-Direct和V2X-Cellular两种通信方式，如图3-5所示。V2X-Direct通过PC5接口，采用车联网专用频段（如5.9GHz），实现车车、车路、车人之间直接通信，时延较低，支持的移动速度较高，但需要有良好的资源配置及拥塞控制算法。V2X-Cellular则通过蜂窝网络U u接口转发，采用蜂窝网频段（如1.8GHz）。具体的PC5口和U u口对比如表所示。

表1：基于Uu通信和基于PC5通信比对

2.2.2边缘云

车联网业务中有关驾驶安全类业务的主要特征是低时延、高可靠。在时延需求上，辅助驾驶要求20~100ms，而自动驾驶要求时延可低至3ms。边缘云是在现有移动网络中实现低时延业务的使能技术之一。

移动多接入边缘计算（Multi-access Edge Computing，MEC）是在靠近人、物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。一般情况下针对车联网场景，MEC系统有两种构建方式，一种是在基站侧利用若干台通用服务器构建的边缘云系统，完成流量本地卸载，及植入车联网相关应

用。另一种是在基站内部提供一定的计算能力。边缘云提供本地化的云服务，并可连接公有云或者其他网络内部的私有云实现混合云服务。

边缘云计算通过将本地云平台下沉在基站侧，可为移动终端提供低时延业务。如图3-6所示，通过LTE蜂窝网络和MEC车联网平台的本地计算，在紧急情况是下发警告等服务驾驶信息给车载OBU，相比现有网络时延，车到车时延可降低至20ms以内，大幅度减少车主反应时间。此外，通过MEC车联平台还可实现路径优化分析，行车与停车引导，安全辅助信息推送，和区域交通服务指引等。

图6：基于MEC平台实现车联网应用

2.2.3网络能力开放

运营商作为传统的通信服务提供者，正在努力尝试在新的产业合作中进行角色转换，以增加新的利润营收点，网络能力开放便是其中的重要方式之一。5G网络能力开放将具有更加丰富的内涵，除了4G网络定义的网络内部信息、QOS控制、网络监控能力、网络基础服务能力等方面能力的对外开放外，网络虚拟化、SDN技术、以及大数据分析能力的引入，也为5G网络提供了更为丰富的可以开放的网络能力，比如：网络切片的编排管理能力等。

网络能力的开放应结合具体业务场景，并综合考虑第三方应用平台在系统架构及业务逻辑方面的差异性，从而实现简单友好的开放。此外，网络能力开放必须具有足够的灵活性，随着网络功能的进一步丰富，网络能力可向第三方应用实现持续开放，而不必对第三方平台及网络系统自身进行复杂的改动。网络能力开放主要包括：（1）网络及用户信息开放，（2）无线业务及网络资源开放，（3）网络计算资源开放。

运营商在新的产业模式下，实现网络能力开放势在必行，包含业务域，平台域和网络域，如图7所示。

图7：网络能力开放的三域架构愿景图

网络域包含了运营商的BSS/OSS、MANO、网络切片和网元实体、MEC、大数据分析平台等网络要素实体。其中，BSS/OSS和MANO能力的结合实现对网络切片的统一编排管理，以及对平台域的能力开放。网络切片可支撑不同车联网业务需求，在不同应用场景下实现不同的网络配置。网元实体实现具体的网络控制能力、监控能力、网络信息以及网络基本服务能力的开放。大数据分析平台实现对网络基础数据的大数据分析，并将分析结果上报给平台域进行对外开放。

其中，平台域是实现网络能力开放的大脑和核心，是连接网络内部能力和外部业务需求的纽带，也是真正实现网络智能化的关键。车联网系统中，平台域不仅具有网络管理能力，向下实现连接管理、终端管理，向上实现业务管理。允许第三方应用接入，实现车联网业务虚拟运营管理，因此需要具备第三方业务的签约管理，对业务域的API开放和计费功能，以及对网络域的能力编排和能力调度功能。

业务域包含了车联网所有可以和网络有交互能力的个人和企业，可以是第三方业务提供商、虚拟运营商、终端用户，或是运营商的自营业务等。业务域既可以向平台域输入网络能力的需求信息，并接受平台域提供的网络能力，也可以向平台域提供网络域需求的能力信息，实现反向的能力开放。

2.2.4车联网信息安全

作为低时延、高可靠通信的重要应用，车联网的信息安全问题同样受到重视。随着车联网应用范围不断扩大，那么安全攻击也就相应增多。在车联网“端—管—云”的基本网络架构下，每一个环节都是信息安全的防护重点。车联网产业链较长，涉及到终端设备、通信设备、以及云端管理和服务平台，涉及的厂商有元器件供应商、设备生产商、整车厂商、软硬件技术提供商、通信服务商、信息服务提供商等，包括控制安全、数据安全、功能安全等各个方面。车联网安全防护环节众多、网络安全问题复杂，其中容易受到攻击的部分主要包括：

端：信息娱乐系统、T-box、CAN网络、钥匙；手机、手表上的App；与CAN网络连接的OBD设备等；

管：包括从车机、T-box到后台的通讯，App到后台的通讯等；其中V2X是车联网通信的关键技术，对于不可信节点的检测、隔离以及处罚都缺乏相应的机制；

云：TSP后台所在的云端服务器等；

在解决车联网网络安全策略上，针对不同的部分采取不同的安全防护措施，如图8所示：

车载智能终端：除了硬件采取加密措施，例如芯片防护、硬件加密外，开启车联网终端安全监测分析，加强对终端应用程序的应用加密、安全启动等。

通信安全：加强访问控制，实施分域管理，对网络进行分域管理，将控制域与信息服务域进行隔离，对数据进行分域管理，降低攻击风险；加强网络切面的功能，网络侧进行异常流量检测，提升车联网网络安全防护能力；加强身份认证及秘钥管理，进行基于证书的私有通信加密。

云服务平台：采用现有网络技术进行安全加固，部署防火墙、入侵检测系统等安全设备；建立车联网用户凭证管理系统，对车辆、移动终端、应用程序等进行身份验证、加强秘钥管理；对不同业务进行物理隔离，依照业务的安全级别采用不同级别的安全防护措施；对数据进行加密处理，同时建立数据共享、集中管理的核心凭条，对威胁情报及不安全因素进行系统共享。

图8：车联网信息安全防护措施

2.2.5高精度定位

位置信息为实现车联网业务的提供重要参考，位置信息越准确，车联网业务可靠性越高。因此，高精度定位研究是实现车联网业务的关键技术之一。

在室外场景下，常用的定位技术包括GPS、北斗、辅助GPS(Assisted GPS,A-GPS)以及基于无线通信蜂窝网络的定位，如小区ID技术（Cell-ID），增强型小区ID技术（Enhance Cell ID,ECID）。其中北斗导航定位系统是我国拥有独立知识产权的卫星定位系统，目标是形成完善的国家卫星导航应用产业支撑、推广和保障体系，推动卫星导航在国民经济社会各行业的广泛应用。而定位技术在室内场景下的更为复杂，为满足室内定位性能要求，近年来国内外学者及科研机构研究利用WLAN、射频识（Radio Frequency Identification,RFID）、超宽带（Ultra Wide Band,UWB）、蓝牙等无线网络来实现室内移动终端的定位技术，其定位精度可达米级，而采用UWB技术甚至可达厘米级精度。

图9：无线定位系统示意图

无线定位系统主要由两部分组成，如图9所示，包括信息提取和位置计算。各部分功能如下：

信息提取：可用于定位的对象包括无线信号（例如GPS、北斗、WiFi、蜂窝网等）、传感器（例如加速器、陀螺仪等）以及地图信息等，而不同的对象提取出的定位信息参数也各不相同。对于无线信号，收发机之间距离信息需要通过估计两者无线信道链路的参数信息来获取，该参数包括接收信号强度（Received Signal Strength,RSS）、到达时间（Time of Arrival,TOA）、到达时间差（Time Difference of Arrival,TDOA）、到达角（Angle of Arrival,AOA）等。实际接收的无线信号受非视距传输及多径效应、阴影效应的影响，因而即使精确估计信道参数信息，也难以获取准确的收发机之间的直线距离。传感器获得的是定位目标的运动方向、步长等信息。地图信息通常通过绘制高精地图，获得向量化参数，用来对定位目标进行约束或优化。上述参数是进行下一步位置估计的前提。

位置计算：定位算法是整个定位系统性能的关键性影响因素，一方面要求定位算法有较好的精准度；另一方面又要求定位系统有较低的复杂度和时延。精准度与复杂度之间的平衡，是定位系统开发考虑的重要因素。根据提取参数的不同，采用的定位算法也各不相同。例如根据无线信号提取的参数，可以采用非线性方程组算法、最优化算法或图样匹配算法，而采用传感器信息和地图信息则可采用位置跟踪算法，包括粒子滤波、路径约束等。另外，在高精度定位系统中，通常采用多源信息融合的混合定位算法。

3车联网网络部署

3.1车联网网络部署方案

基于LTE-V2X的车联网网络架构如图3-10所示，是在蜂窝网架构基础上进行的增强和改进，其中涉及的关键网元及其功能如下：

图10：车联网网络架构

V2X应用服务器：核心网侧逻辑单元，完成对UE数据的接收和处理，以及对广播信息的配置与发送。同时是运营商间异网互通的接口。

V2X控制单元：核心网侧的逻辑控制单元，为V2X通信提供参数。

LTE-V基站：无线侧实体单元，实现U u口通信的数据转发，在PC5口通信的mode3下实现资源分配，在mode4下修改预配置信息。

路侧单元（RSU）：终端实体单元，分为终端型RSU和基站型RSU，均可以实现V2X数据的发送和接收。

车载终端：终端实体单元，实现V2X数据的发送与接收，在PC5通信mode4模式下实现资源选择的功能。

MEC服务器：提供基于U u口的低时延业务，对V2X的数据进行本地化处理。在交叉路口场景（车速引导、交通灯控制等业务场景），考虑到基站机房资源受限等因素，可在就近的基站/RSU集成MEC功能，进行本地数据采集和边缘计算；在工业/企业园区等场景，可考虑在就近的站点机房/综合接入局房部署MEC边缘服务器，对园区内的车辆进行实时监控和调度；在高速公路等道路沿线，考虑到广覆盖等因素，MEC边缘服务器需分布式部署在公路沿线，但现阶段，受限于切换场景下MEC移动性管理及资源迁移方案尚不成熟，该场景可在5G网络商用部署之后（连续性覆盖高速公路等道路沿线），随着UPF核心网用户面网关下沉进行推广使用，同步的，计费、QoS等问题也可随之解决。

3.2车联网网络建设思路

车联网是智慧城市和智能交通的重要组成部分，联通车联网将以实际技术发展为依据，打造多维的立体化网络，为车联网业务的多样化提供支持与服务，聚焦重点区域进行部署，加快推进LTE-V技术成熟，并探索与5G-V2X的平滑对接的发展道路。

初步部署方案及时间表如图3-11所示，整体上可分为四个阶段：

第一个阶段（2017-2018）以建设开放实验室为主，广泛开展产业交流与合作，进行车联网试验基地建设以及典型场景业务演示；
第二阶段（2019）对LTE-V2X进行组网验证，同时对基于LTE-V2X的辅助驾驶业务进行预商用部署，包括主动安全、交通效率及信息娱乐类业务；
第三阶段（2020-2021）实现辅助驾驶业务的规模推广，同时开展基于5G-V2X车联网业务的试点部署，为实现自动驾驶打下基础；
第四阶段（2022-）开展5G-V2X自动驾驶试验及试点推广。

图11：车联网建设推进时间表

工业物联网（IIoT）的定义和主要细分市场

来源： 诚一商业共同体

工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )可以定义为“机器，计算机和人员使用业务转型所取得的先进的数据分析成果来实现智能化的工业操作”。

在这个工业4.0(Industry 4.0)或者“工业互联网(Industrial Internet)”的大背景下，我们将工业物联网(IIoT )作为集成方法的一部分，将其作为数字化转型中心舞台的一部分，数据是相关产品中的关键资产和生产资料，而在全球连接的产品(在整个生命周期中)的应用中分析是必不可少的功能。

工业物联网(IIoT，Industrial Internet of Things )是物联网(IoT)中最大的和最重要的组成部分，但是从支出的角度来看现在消费者应用是物联网(IoT)最大的应用领域，而工业物联网(IIoT )的应用主要是从2018年开始的，尽管如此，工业物联网(IIoT )在整个物联网(IoT)的应用图景中仍然在变得更加重要和更加先进。

在2020年之前，制造业、运输业和公用电力事业将是对物联网（IoT）投资最大的行业。

根据IDC 2017年物联网(IoT)的投资支出预测，全球在2020年之前准备投资的物联网(IoT)的三大行业(区域差异)都是工业互联网市场的一部分。

制造业：最大的工业物联网(IIoT )市场

工业物联网(IIoT )中第一大应用领域是制造业。它也是物联网(IoT)支出(包括软件，硬件，连接和服务)的最大行业。

在2016年，制造业的投资单独占1025亿美元，而物联网(IoT)的总投资额达1780亿美元，因为所有的物联网应用场景都是在制造业中汇合的。物联网(IoT)的总体支出为1780亿美元，制造业是迄今为止物联网的最大应用行业，工业物联网和制造业领域的业务量超过所有其他行业的所有消费者物联网(IoT)应用的投资总和。

根据2017年初IDC发布的研究，从支出的角度看，在制造业中除了运营之外，还有两个其他最重要的应用场景是生产资产管理和维护以及现场服务。

工业物联网(IIoT )在连接的物流和交通运输业中的应用

交通运输(Transportation)是物联网(IoT)支出的第二大市场。运输和物流(T&L， Transportation and logistics)公司正在寻求通过物联网(IoT)提供的先进的通信和监控系统来提升它们在整个价值链中的地位。

运输市场规模达到了780亿美元的物联网(IoT)支出规模，并将继续快速增长，就像物联网(IoT)在制造业市场中一样。交通运输的主要用途是货运监控，而物品运输的总体物联网(IoT)运输的支出费用总额达559亿美元，在2020年之前这一部分投资仍然是市场的主要推动力。

到2020年，全球连接的物流市场将以30%左右的年均复合增长率（GAGR）增长。

如果我们来看看运输和物流方面的整体工业物联网(IIoT )的发展，我们会看到数字化供应链和连接物流正在日益兴起，同时如同制造业一样，运输和物流(T&L， Transportation and logistics)市场的挑战之一就是许多玩家没有制定数字化策略就在市场环境压力下迫使他们加快数字化转型。在运输和物流(T&L， Transportation and logistics)中大约20%的数字转换成本是分配给供应链转型的。很明显，物联网(IoT)在这里起着重要的作用。

业界的技术专家为连接物流系统定义了四个支柱：IT安全，通信系统，供应链监控系统和车辆/运输跟踪。在加上云和分析，工业物联网(IIoT )是连接物流领域的驱动力，其中货运监控是其中领先的应用场景。

工业物联网(IIoT )在能源和公用电力事业中的应用

石油天然气，智能电网以及能源和公用事业市场的大量其他演变和使用案例也是工业物联网(IIoT )市场的主要组成部分。

根据IDC早些时候提到的数据，公用事业应用就是物联网支出方面的第三大产业，公用事业单独一项在2016年的支出达到了690亿美元。此外，还有一个明显的投资领域：电力和天然气应用的智能电网，在2016年这一领域的投资总额高达578亿美元。

工业物联网(IIoT )在整个数字化转型过程中扮演着重要角色，很多领域的数字化转型包括实现大多数部件的数字化供应链和大型生态系统的价值链，这其中显然也涉及零售/面向消费者应用方面。

然而，从工业物联网(IIoT )的角度来看，智能电网是电力供应和网络传输/分配的关键。其他部分应用还包括工厂的有效性，以及作为智能电网和物联网支持的运营和服务所导致的维护和数据驱动的机会。

工业物联网(IIoT )在其他行业中的应用

由工业物联网(IIoT )支持实施的维护和服务是几乎所有工业物联网行业的两个关键应用领域。

多个领域的预测性维护，数据支持的服务和远程可能性监测，从服务到控制以及操作优化等，包括诸如医疗保健(远程健康监测，设备维护等)，航空航天等以及许多其他工业物联网(IIoT )的应用场景，如机器人，煤矿，石油和天然气，采矿，冶金等。

如上所述，根据行业机构的预测，工业物联网(IIoT )更广泛的应用场景也包括农业，智能城市等领域。

——新酝

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。