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  • 企业信息管理(Enterprise Informatization Management...一、企业信息概念  企业信息是指企业广泛利用现代信息技术,充分开发和利用企业内部或外部的,企业可能得到和利用的,并与企业生产经营活动有关的...

    企业信息化管理(Enterprise Informatization Management,简称EIM):是指对企业信息实施过程进行的管理。是信息技术由局部到全局、由战术层次到战略层次向企业全面渗透、运用于各个流程、支持企业经营管理的过程。

    一、企业信息化的概念
           企业信息化是指企业广泛利用现代信息技术,充分开发和利用企业内部或外部的,企业可能得到和利用的,并与企业生产经营活动有关的各种信息,以便及时把握机会,做出决策,增进运行效率,从而提高企业竞争力水平和经济效益的过程。

          通俗点讲,企业信息化就是组建企业的神经系统,神经系统的好坏反应了企业决策与判断的好坏与快慢。

    • 精髓

    企业信息化管理的精髓是信息集成,其核心要素是数据平台的建设和数据的深度挖掘,通过信息管理系统把企业的设计、采购、生产、制造、财务、营销、经营、管理等各个环节集成起来,共享信息和资源,同时利用现代的技术手段来寻找自己的潜在客户,有效地支撑企业的决策系统,达到降低库存、提高生产效能和质量、快速应变的目的,增强企业的市场竞争力。    

    • 范畴

    ERP、OA、CRM、BI、PLM、电子商务等等都已经成为企业在管理信息化过程中不可或缺的应用系统。在这其中,ERP正在向高度整合的全程管理信息化迈进。当前,国内企业如何更大程度参与国际化市场竞争,怎样摆脱繁复的组织架构,打造最优价值网络成为困扰已久的问题。                                          

    二、企业信息化的内容包括:
    ⑴、合理构建企业的业务流程和管理流程,完善企业的组织结构、管理制度等;
    ⑵、建立企业的总体数据库;
    ⑶、建立相关的各种自动化及管理系统;
    ⑷、建立Intranet(局域网),达到企业内部信息的最佳配置;
    ⑸、接通Internet(互联网),获得与企业经营有关的信息,充实自己信息资源。

    二、企业信息化的作用
    1、企业信息化,能提高企业经营管理信息的准确性和及时性,有助于企业决策的进一步科学化。
    2、企业信息化,能促使企业业务办事程序和管理程序更加合理,从而有助于增强企业的快速反应能力。
    3、企业信息化,能进一步促进企业资源的合理组合及利用,使其在现有资源条件下达到最佳利用效果,从而大大提高企业的生产经营效率和管理效率。
    4、企业信息化能给企业提供一个的强大、快捷的信息交流平台,有助于我们紧紧跟踪一些先进经验和成果,从而有助企业的发展,提高员工的创新能力。

    信息化与企业管理的关系
    企业的管理离不开信息系统的支持,信息化建设要在企业的管理框架下进行。企业的经营战略决定了企业信息化的战略。这就像企业的各个部门都要根据企业的经营战略来制定本部门的发展规划一样。反过来,信息化对企业管理的支持作用也是显而易见的,就像企业的财务、研发、人力等部门对企业的管理支持一样。

    在企业总的管理框架下实施的信息化建设对企业的管理支持主要表现在以下几个方面:
    1) 信息化的实现过程可以使企业的组织架构更合理
    每个企业从开始到现在,经过不断的合并、分拆、重组等等,企业的组织架构与部门设置、各单位的职能定位等趋于混乱,工作范围出现交叉,权责不清。在实施企业信息化的过程中,我们必须结合ERP先进的管理思想和咨询专家的建议,对组织架构重新定义和职能划分,使企业的组织架构能够与ERP有机的结合,为业务流程的改造和重组打下基础。可能对有的企业来说,组织架构不一定要变动,但对于大多数企业来说,部门的职能是需要重新定义的。

    2)信息化的实现过程就是对于企业整个管理流程进行分析、重组、改造的过程。
    与组织架构的定义一样,企业在不同的时期,为了管理的需要出台许多流程,不仅总部出流程,分公司甚至各部门也出流程,这些流程都在企业这个肌体上活动,在没有一个大的、统一的框架(明晰的组织架构和明确的职能定位)之下,流程与流程之间存在重复、冲突,或者盲目,难免会出现混乱。比如某企业:在实施企业信息化之前,虽然集团总部规定业务人员是不允许接触贷款的,但在实际操作过程中,为了回款及时,或者客户不想来回奔波。就会委托业务人员或者送贷司机把贷款带回公司。由于公司也能够及时得到回款,就默许了此事。但在ERP系统中规定,必须由客户方人员先付现款或者电子借记卡划款,由系统出具交款单据后,仓库方可发贷并开具出库单,由出库单生成销售发票,没有前面的数据输入在系统中是不可能出现后面的单据的。门岗对出库单和销售发票核对后方可放行。通过新的业务流程的实现,变成了真正意义上的“先款后贷”有效规避了经营风险,因为该集团各公司以前发生过数次司机或业务员携款潜逃的事情。也发生过送错客户和送错贷的事情。在信息系统中,对某项业务来说全集团各公司必须统一执行唯一的流程,就有效避免了个别公司的流程变相执行情况,从而降低了风险。
    3)信息化可以提高资源的共享程序,使业务处理更快捷、准确,提高了工作效率,降低了劳动强度,从而提高企业的反应速度。
    利用电脑来处理信息的特点就是速度快、准确。各个业务部门使用ERP系统后,系统中的数据是共享的。基于同一个数据库的数据,按照定义的业务流程快速流动,使业务处理快速、准确,提高了企业的反应速度。还以刚才的某集团为例,对产品销售而言,整个业务活动在ERP系统中处理过程是这样的:仓库根据实际发贷品种及数量录入出库单,出库单打印存档并自动传递到销售系统,销售部门(配送部门)打开出库单后,对需要调整的项目进行调整(比如销售单价),然后下推即可生成销售发票,生成的销售发票打印存档可自动传递到财务系统。财务人员对销售发票调整后下推即可生成凭证。这样,数据由仓库人员一次性输入,流程后面的多个部门共享,有效提高工作效率,降低了劳动强度。该集团实施ERP后,财务结账日期由原来的下月15号结账,缩短到下个月3号结账,财务分析四十多张报表由系统自动出具,使集团高层能够及时掌握企业的运营状况并作出经营调整,提高了企业对市场的反应速度。

    4)信息化加强了对企业资源的整合,提高了对客户的服务质量。
    客户服务是企业面向客户和消费者的一个窗口,是企业形象的集中展示。客服的服务质量和服务效率是非常重要的。通过对企业业务流程的改造和企业资源的整合,能够加强对客户服务部门的内部支持,使各种资源能够顺利为客服所用,从而提高对客户的服务质量。
    5)信息化可以对企业的经营状况进行数据分析,提供对管理决策的支持。
    利用信息系统对企业的经营数据分析,从而提供对管理决策的支持是可行的。通过信息系统数据提取或者对数据仓库进行数据挖掘和钻取,对企业的经营数据进行多维度的分析,然后对市场的发展做出预测,从而对管理提供支持。
    6)信息系统是一个"柔性"系统,企业的管理水平有多高,它能给管理的支持就有多大。信息系统是以计算机为基础的。计算机永远不会超过人类的智能水平。但是,当人类告诉计算机计算流程和方法以及规则后。计算机可以快速、精确的计算,这是计算机的优势,所以,基于计算机的信息系统是一个”柔性“的系统,使用它的人能够给他赋予多大的能力,他给管理的支持就有多大。与企业管理水平是息息相关的。
          所以说,信息系统对企业管理的支持作用是很重要的,也是强有为的。基于这样的认识,企业的信息化就不是上不上的问题,而是怎么上的问题。结合公司的现状和我们建设目标,我们可以制定出企业信息系统建设框架:
    作为这个框架的实施主体,公司信息中心的工作应该是”致为于企业的信息化建设“。组织黑格尔的制定、工作目标的制定、工作的计划与开展都应该围绕这个中心来做。建立企业完善的信息系统,不仅需要明确的信息技术战略、合理的信息系统架构、有效的信息系统规划和建设,更需要完善规范的信息技术管理。


    对于我们公司而言,信息技术管理亲应遵循”集中管理、统一领导、分散部署“的原则。
    1)全集团的信息化建设事项由集团信息中心统一管理。包括信息化建设的规划、方案制定、需求调研、实施步骤、人员配备、培训,与外部相关单位的协调等等。包括各个公司的信息化建设规划也必须由信息中心统一制定、统一安排。因为信息化建设最大的困难是执行,牵涉到各个部门、人员的利益。如果不由信息中心统一管理、加强控制,在实施的过程中就很有可能变形走样,各项计划难以贯彻执行。具体来说就是重大事项统一协调、具体实施统一组织。
    2)具体的技术事宜也由信息中心统一管理,公司总部各部门、各销售公司和科研单位不再另设信息技术管理部门或专业人员。技术性工作由信息中心统一管理,便于标准的统一和各项资源的调配,也有利于加强公司信息化方面的技术力量。
    3)各生产基地要设置信息科,归总部信息中心统一领导也可挂靠到某一个部门。生产基地的系统管理员对信息中心负责,人员的任命、调动、薪资标准等由信息中心统一管理。
    信息中心成为企业信息化建设的知识、技术和管理中心。由于各生产基地的系统管理员由总部统一外派的,与信息中心在管理上是一体的便于信息的上通下达也增强了信息化建设的执行力。
    4)在必要时,公司总部可以派技术人员去当地分支持机构协助解决问题。

     

     

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    IT运维的标准化与自动化之争

    IT运维升级建设到底应该先进行标准化建设,还是应该先进行自动化建设,这个争议由来已久。

    企业IT系统、环境和流程运行多年之后,难免出现IT环境无法有效支撑业务运行和发展的情况,不少企业就会着手考虑进行企业IT运维管理的改造、升级和重建。

     

    但究竟应该先进行IT标准化的梳理和建设,还是应该先着手IT自动化的研究和部署,往往会引发企业内部的争议。

     

    建议先标准化的认为:没有标准化做支撑,不实现数据中心、基础架构、业务应用、服务流程的标准化制定和落地,要实现自动化只能是痴人说梦、凌空虚蹈,根本无法落地。并且由于没有标准化作为基座,自动化运维很快又会陷入零散、手动、混乱地步,无法成为常态运行。

     

    建议先自动化的认为:首先落地标准化并不能直接降低当前运维工作耗费的时间、成本,减少相关错误;无法将运维人从底层的重复操作、故障排除工作中解放出来,专注于更重要的业务服务层面的工作;并且由于标准化的工作,额外增加了工作量,并且短期内看不到标准化对于IT环境和运维工作质量的直接提升,没有太大意义。

     

    孰是孰非?一两句难以断定。或者说我们不需要去下定论到底谁对谁错。

     

    我们直接回到出发点:无论我们首先要实现自动化、还是要实现标准化,根本目的是什么?这个目的在两种情况下是不是在大方向上是一致的?

     

    如果是一致的,我们是否应该抛弃非此即彼的想法,专注于我们的根本目的,从而来研究和判断,到底应该先自动化还是标准化,或者有无第三条路可以走?

     

    何为标准化?

    企业IT运维管理不标准,带来的问题有目共睹。大体归纳起来,可能会带来下面这些问题:

     

    企业IT建设的标准化其实是一个非常庞大的话题,这里面包括万象。从大的层面,甚至可以认为:与企业IT相关的任意一种资源对象,软件、硬件、工具、流程、人员、组织结构等从生(建立)到死(废止)的整个生命周期的管理都属于标准化的范畴。

     

    完整的、统一的、全面覆盖的标准化建设应该涵盖上面每种IT资源和对象,这种类型的标准化建设周期冗长、费用昂贵、一般分期进行。

     

    我们如果把标准化范围稍微缩小点,聚焦于IT运维层面,那么一般而言企业的IT运维标准化建设应该涵盖以下几个大的方面:

     

    在上述四个大的标准化建设范畴下,我们可以进一步细化标准化整体的设计思路:

     

    举例来说,针对其中的“基础架构标准化”的内容,在定制标准化的时候,我们需要考虑必须覆盖全部基础架构组件的标准化:

     

    并且针对每个组件,都需要有完整的生命周期管理标准,如下图所示:

     

    并且针对生命周期管理中的每个步骤和阶段,需要体现到具体的标准化方案和文档,如下图所示:

    如此之后,针对操作系统这个具体对象的在生命周期管理中的这个阶段的标准化规范算是制定出来了。这种标准化和规范在后续能否持续得到执行和贯彻,能否真正体现到对IT管理的提升,体现到对业务的支撑效能上,是需要打个问号的。

     

    事实上,由于这种标准化往往是由上往下设计出来的标准化,而不是从底层实际环境、人员组织、流程、运维事物“生长”起来的标准化。如果没有成熟的、稳定的平台、工具和流程把这种标准化真实、有效的运行下去;如果不能把这种标准化落实到每天的IT运维管理工作中去,往往只要数年一过,各项标准化执行往往就剩下个骨架,或者连骨架也不剩了,成了纯粹的摆设。

     

    何为自动化?

    IT运维自动化是比较容易理解的,通过工具、平台和流程等实现日常运维操作管理的自动化。

     

    比如蓝鲸智云是业界非常知名的自动化运维平台。

     

    蓝鲸智云,简称蓝鲸,是腾讯游戏运营部“腾讯智营”下的子品牌。它是一套基于 PaaS平台的自动化运维解决方案,提供了完善的前后台开发框架、调度引擎、公共组件等模块,帮助业务的产品和技术人员快速构建低成本、免运维的自动化支撑工具和运营系统;是腾讯游戏运营部沉淀多年的技术运营支撑体系,承担着数百款业务线上运营的使命。

     

    目前,蓝鲸智云体系不仅提供了基础运维(发布变更、监控处理、数值调整、数据提取等)的无人值守服务,而且还给运维人员提供了解决方案(工具),并随时调整,避免重复性的操作服务。

     

    能否同时兼顾两者?

    IT运维管理没有绝对的标准化。企业IT存在的意义是为内部和外部的用户提供IT服务,支撑企业业务运行和发展。既然如此,个人愚见:就不必一定去计较某个运维操作本身、某个对象运维操作流程是不是符合运维最佳实践和最佳标准。在能够满足企业的合规性前提下,有效的支撑了IT服务和业务,在当前来说,就是相对标准的,不必过多纠结。

     

    传统进行IT升级建设的时候,往往将标准化和自动化建设割裂开来,分阶段进行这两个阶段的建设;并且往往倾向于优先进行标准化建设,再考虑自动化建设。但是这样建设的劣势,其实我们在前面已经探讨过了,并不能确保制定的标准化能够真正融入企业IT运维管理的血液。

     

    在我个人看来,其实标准化是一个相对的概念和不断变化的概念,什么意思呢?

     

    比如对于一个企业A的IT运维管理部门来说,它的IT环境标准化程度事实上是与它的IT运维管理能力相匹配的;我们可以把运维管理能力理解为一个运维的“价值”,而IT环境标准化程度是一个运维的“价格”。“价格”是由“价值”决定的,并围绕“价值”在一定范围内波动。

     

    也就是说你具备什么样的运维管理能力,就对应着你能拥有整体上怎样的标准化程度;你的IT环境的标准化程度意味着整体的运维管理能力就处于目前这个阶段。

     

    这种能力本身当然能够通过采购更先进的软件、更复杂高级的流程工具、建设落实更多的标准化文档和流程得到一定程度的提升,这种提升本身事实上是运维的“价格”的变动,而不是“价值”的变动。

     

    决定运维的“价值”能否产生质的变化的,事实上在于企业的运维人的意识和能力、企业的运维组织方式、企业的运维文化等更多软实力。这种软实力的提升并非一日之功,事实上需要长久的学习、持续的进步和坚持不懈的培养。冰冻三尺非一日之寒。

     

    企业IT管理过程中经常出现这种现象,就很容易理解了:单纯的通过IT运维标准化建设来提升企业运维管理能力,由于是运维“价格”的拔高,运维“价值”本身依然维持在当前的水平;所以数年之后,整体的IT环境再次回落到零散无序的状态。

     

    这同样也可以解释为什么很多企业大张旗鼓的建设ITSM流程平台,但一般不用经历太久的时间,就会回到“先操作,再提单”,“操作了,忘记提单”,“现在流程平台都不怎么用了,都是直接上机器操作”这样的一个状态。ITSM没有助力企业运维能力的提升,反而成了运维人员的累赘。企业的运维能力在哪儿,企业的IT标准状态就在哪。

     

    如果破解这种状态呢?

     

    我个人的理解是:先自动化,再标准化;边自动化,边标准化;既自动化,又标准化。

     

    简单来说,就是如果目前的日常运维管理操作能够满足应用和业务的支撑,那就可以理解为当前的操作和管理对于当前这个阶段是基本标准的;就可以使用自动化运维平台、自动化运维工具和自动化运维操作流程编排等将眼前的操作固化为一个标准的自动化操作流程。

     

    一段时间之后,业务持续发展,当前的操作流程本身可能难以满足业务、应用和用户的支撑,那就适当修改操作流程,使之能够匹配当前的运维需求,并继续固化到自动化工具和自动化操作流程中去。

     

    我们可以举个例子:比如下面是一个企业A某个应用的发布流程,他们在此之前就一直是这样发布的,并且也没有什么大的问题。

     

    对此,就没有必要针对这个流程去做什么劳什子的标准化,直接利用自动化工具把这个流程固化成一个自动化的操作过程;日后,若这个流程某些步骤节点需要增、删、改,以便适应新的业务需求,直接调整流程或者创建一个新的流程即可。

     

    上述自动化操作编排可以很容易通过比如蓝鲸的标准运维来实现和更改。

     

     

    上述只是一个小例子,事实上,利用蓝鲸自动化运维平台,能够在企业IT运维管理的方方面面实现“先自动化,再标准化;边自动化,边标准化”的效果。并且由于这种标准化是从底层实际环境、人员组织、流程、运维事物“生长”起来的标准化,并且又得到了具体的运维平台、运维工具和运维流程的支撑,因此能够真正渗透到企业IT运维管理的日常中去。而不是一纸落满灰尘的文档。

     

    这样,事实上,IT运维管理在当前阶段既可以实现一定的标准化,因为所有的操作都通过固化的自动化流程去实现,避免了每个人运维管理的随意性以及由此可能带来的问题;又可以实现操作的自动化,减少人去操作的时间成本等。并且随着业务发展,运维需求提升,人员和组织能力的强大,标准化和自动化会成螺旋状交替上升。

     

    纵观国内的互联网巨头的运维能力演进,大体也是遵循这么一个路线。他们没有一上来就要建设一个大而全、全部标准化的运维体系,而是交替上升,逐步开拓运维新局面,到达新高度。直到今天,他们走在了中国乃至世界运维技术先进性和运维能力强大性的最前列,并且持续对外输出运维技术和能力。

     

    以上内容仅代表个人观点,能力所限,偏颇和愚见难免;欢迎各位同学留言探讨与交流。

     

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  • 自动驾驶概述

    万次阅读 2020-02-08 20:27:27
    加快开展智能网联汽车标准化工作 2016年 发改委、交通部 《推进“互联网+”便捷交通促进智能交通发展的实施方案》 从“智能”和“网联”连个方面提出...

    随着5G逐渐走进人们的视线,自动驾驶汽车成为一个社会热门话题。那么自动驾驶究竟是什么样的?它真的能实现吗?什么时候我们才能真正使用上呢?

    汽车是当今社会的主要交通工具之一,自动驾驶汽车是目前可以看到,并能通过技术手段可以实现的汽车现阶段终极目标。

    自动驾驶是分阶段实现的,目前处于初级阶段,就是车本身的各种驾驶辅助系统以及自动驾驶的进化和配套系统的建立,重点在于解决如何提高汽车驾驶的安全性和可操控性;其高级阶段将是完全的、无人驾驶的智能汽车,彻底将人从方向盘后解脱出来,而汽车可以像人类一样具备感知、分析、判断能力。智能汽车现阶段也分两个发展方向,一类是汽车个体自动化系统控制,靠自主式的传感器,完全不需要依靠互联网;另外一类是智能网联汽车,也就是汽车自动驾驶技术+车联网。这是新兴的发展模式,是ICT和汽车产业的跨界结合出现的创新技术方向。两个方向都能实现自动驾驶的最终目标,中国大力推崇的是智能网联模式。

     

    一、智能化汽车发展

     

    • 智能车的概念

    智能车(Intelligent Vehicle ,IV)是一个集环境感知、动态决策与规划、智能控制与执行等多功能于一体的综合系统,相关技术涉及信息工程、控制科学与工程、计算机科学、机械工程、数理科学、生命科学等诸多学科,是衡量一个国家科研实力和工业水平的重要标志。

    • 智能化现状

    智能驾驶是汽车驾驶系统物化驾驶员在长期驾驶实践中,对“环境感知-决策规划-控制执行”过程的理解、学习和记忆。

     

     

    环境感知作为第一环节,是智能驾驶的典型应用场景,例如激光雷达与摄像头的车辆检测技术中,需要对数据做聚类处理;线性回归算法、支持向量机算法、人工神经网络算法也常用于车道线和交通标志的检测。它处于智能驾驶车辆与外界环境信息交互的重要地位,其关键在于使智能驾驶车辆更好地模拟人类驾驶员的感知能力,从而理解自身和周边的驾驶态势。

    决策规划是智能驾驶的主要应用场景,状态机、决策树、贝叶斯网络等技术已经有大量的应用。近年来兴起的深度学习与强化学习能通过大量的机器学习做出对复杂情况的决策,并能进行在线学习优化。由于需要较多的计算资源,是当前计算机与互联网领域内,研究自动驾驶决策规划系统的热门技术。

    控制执行:智能控制方法主要有基于模型的控制、神经网络控制和深度学习等方法。

     

    世界各国都在积极制定自动驾驶技术路线图,推动自动驾驶汽车的发展,如美国在80年代初已经开始自动驾驶技术的军事化应用;欧洲从80年代中期开始研发自动驾驶车辆,更多强调单车自动化、智能化的发展;日本的自动驾驶研发略晚于欧美,更多关注于采用智能安全系统降低事故发生率、以及采用车间通信方式辅助驾驶。

    由于深度学习算法的引入,汽车智能化技术有了爆发性的突破,成为汽车产业化发展的重要突破口,2009年谷歌开始研发自动驾驶,引发了新一轮的自动驾驶产业热潮,更多科技企业加入市场争夺中。

     

    与欧美等发达国家相比,我国的自动驾驶研发起步相对较晚,自上个世纪90年代起,我国各高校和研究机构陆续开展自动驾驶的研发工作,推出多个测试车型;2009年以来,国家自然科学基金委员会举办“中国智能和未来挑战赛”,为国内智能车技术和交流起到很好的促进作用,在此期间一汽、北汽等传统车企也逐步布局自动驾驶。

     

    二、网联化现状

     

    网联化是指汽车依靠通信技术,将车本身和其它相关联的因素数据通过网络联系在一起,这个网络就叫车联网。车联网的概念源于物联网,即车辆物联网,是以行驶中的车辆为信息感知对象,借助新一代信息通信技术,实现车与X(即车与车-V2V、人-V2P、路-V2I、服务平台-V2N)之间的全方位网络连接,实现了 “三网融合”,将车内网、车际网和车载移动互联网进行融合。车联网利用传感技术感知车辆的状态信息,并借助无线通信网络与现代智能信息处理技术实现交通的智能化管理,以及交通信息服务的智能决策和车辆的智能化控制。

     

     

    车联网是一个很宽泛的领域,从车内发展到车外,正在从车内娱乐导航服务向汽车数据中心发展,内涵不断延伸。目前车联网有两个世界标准流派:一个是IEEE基于WIFI制定的DSRC(Dedicated Short Range Communications,专用短程通信技术),获得通用、丰田、雷诺、恩智浦、AutoTalks和Kapsch TrafficCom 等的支持;另一个是由3GPP通过拓展通信LTE标准制定的C-V2X,并向5G演进,获得多家车企和通信企业的支持,如:福特、宝马、奥迪、戴姆勒、本田、现代、日产、沃尔沃、PSA Group、华为、爱立信、高通、英特尔、三星等。C-V2X的成员显然比DSRC要壮观。

     

    两种技术标准各有千秋,国际上对于车联网到底采用哪种标准,尚未达成一致。业界专家存在三种观点:一种是DSRC技术已经成熟,其经过多年的测试与验证,可行性已经得到验证,同时网络、芯片等产业链相对成熟,没有理由放弃;另外也有观点认为,LTE-V2X技术具备技术优势,其安全性和可靠性都更胜一筹,更有前景;此外还有观点表示,汽车与手机不同,是有本国属性但一般不会大量跨国行驶,因此,不同国家可以使用不同技术。中国有通信网络覆盖广和用户量庞大的优势,一直以来都是LTE-V2X的积极倡导者。

     

    汽车发展经历了机械化和电气化升级,目前又到了一个上台阶的关头。网联时代汽车产品需要创新的重点转向数字化技术,如云平台、人工智能、机器学习等。目前,最基本的车载内嵌网联设备装车率2017年还普遍低于20%,尽管众多厂家的2025年远期规划都近乎100%标配,但当下发展依然缓慢,真正起飞要至少等到2020年。

     

    三、智能网联化

    智能化和网联化相结合成为未来自动驾驶汽车产业发展的重要方向,在智能网联汽车的技术演进过程中,智能化及网联化两者的发展相互促进,不可分割,从而实现完全自动驾驶的最高目标。

    受制于技术和网络覆盖,车联网的价值还远没有被挖掘出来,大多还停留在娱乐和导航的单车、单用户服务,但车联网作为汽车互联网络,尤其是在5G移动网络普及后,可以将衣食住行都连接起来,汽车的内涵由此也在发生改变。5G通信网络的高速、低时延数据传输、高容量、低失真、低误码都为这种模式提供了技术可能。所以,智能化和网联化的结合,可以为汽车智能化系统提供更多、更详细、更准确的数据,以供机器学习,促进智能系统演义进化。

     

    网联汽车会采集、产生大量实时数据,如行驶过程中“(汽)车、(道)路、(数据)云、(路)网、(地) 图五大基本要素交互的数据。诸如汽车和驾驶人信息,汽车信息包括:汽车位置和周边环境信息,以及汽车诊断信息、保养信息、安全信息(门窗开闭,安全气囊使用)、性能信息(发动机和变速箱状态,电池电量)、行驶信息(燃油消耗量,速度,刹车加速,方向盘);驾驶人信息(包括地理位置、用户模式、驾驶历史)等。一辆汽车一天大概产生500GB左右数据,数据主要由汽车制造商安装车载内嵌SIM卡来收集,这就是学习素材的来源。自动驾驶技术其核心决策者是人工智能(AI)系统,就需要大量数据进行训练,现在开展自动驾驶技术的公司可以获得的数据仍然是少量的,有些是在使用模拟数据训练人工智能,大量实际使用数据是自动驾驶技术发展不可或缺的一部分。因此自动驾驶的智能汽车不是一蹴而就的,它的进化发展是靠不断的技术产品迭代,循序渐进实现目标,一个完善的车联网,是促进实现自动驾驶的前置条件之一。

     

    四、我国智能网联汽车政策及标准概况

     

    时间

    发布机构

    政策、标准

    主要内容

    2011年

    国务院

    《中华人民共和国居民经济和社会发展第十二个五年规划》

    国家把车联网列入重大专项

    2011年

    国务院

    《国家“十二五”科学和技术规划》

    车联网项目被列为国家重大专项(第三专项)中的重要项目,首期投入资金打百亿

    2012年

    交通部

    《2012-2020交通运输业智能智能交通发展战略》

    标志着智能交通上升到国家战略,交通部启动的新一代智能交通体系发展战略和应用车联网技术推进现代交通运输策略重大研究项目,为未来5-10年的发展进行谋划

    2013 年

    国务院

    《国务院关于推进物联网有序健康发展的指导意见》

    将车联网作为物联网的核心应用领域

    2015年

    国务院

    《中国制造2025》

    提出到2020年,掌握智能辅助驾驶总体技术及各项关键技术,初步建立智能网联汽车自主研发体系及生产配套体系

    2015年

    国务院

    《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》

    提出通过基础设施、运输工具、运行信息等互联网化,推进基于互联网平台的便捷化交通运输服务发展

    2015年

    工信部

    《车联网发展创新行动计划(2015-2020年)》

    推动车联网技术研发和标准制定,组织发展车联网试点、基于5G技术的车联网示范

    2016年

    工信部

    《智能网联汽车发展技术路线图》

    为行业发展提供清晰思路和方向,同时为相关政策和行业标准的推出奠定基础

    2016年

    国家质检总局

    《装备制造业和质量提供规划》

    加快开展智能网联汽车标准化工作

    2016年

    发改委、交通部

    《推进“互联网+”便捷交通促进智能交通发展的实施方案》

    从“智能”和“网联”连个方面提出加大研发和示范效应的要求

    2016年

    工信部、公安部、交通部

    《智能网联汽车公共道路适应性验证规范》

    对测试车辆、测试道路、测试驾驶人、路试信息记录等相关要是提出了基本要求

    2016年

    中国汽车工程学会、智能交通联盟

    启动ADAS相关标准研究与制定工作

    主要包括AEB、DSB、LKA、自动泊车等标准、并发布了C-NCAP的2018版的详细试验及评分方案

    2016年

    交通部

    《营运客车安全技术条件(JT/T19042016)》

    要求9m以上的营运客车加装车道偏离预警系统(LDWS)以及符合标准的自动紧急自动系统(AEBS)功能

    2017年

    中国智能网联产业创新联盟

    《合作式智能交通系统车用通信系统应用层及应用数据交互标准》

    中国汽车工程学学会的团体标准、填补了国内V2X应用层标准的空白

    2017年

    国务院

    《新一代人工智能发展规划》

    构建开放协同的人工智能科技创新体系,明确提出发展自动驾驶汽车等智能运载工具

    2018年4月

    工信部、交通部、公安部

    《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》

    明确道路测试的管理要求和职责分工规范和统一各地方基础性检测项目和测试规程

    2018年6月

    工信部

    车联网(智能网联汽车)直连通信使用5905-5925MHz频段的管理规定(征求意见稿)

    拟规划5905-5925MHz频段作为LTE-V2X技术的车联网(智能网联汽车)直连通信工作频段

    2018年6月

    工信部、国家标准委

    《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》

    明确智能网联汽车标准体系建设的指导思想、基本原则、建设目标和标准体系框架

    2018年7月

    交通部

    《自动驾驶封闭场地建设技术指南》

    国家部委出台的第一部关于自动驾驶风暴测试场地建设技术的规范性文件

    2018年12月

    工信部

    《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》

    到2020年,实现车联网(智能网联汽车)产业跨行业融合取得突破,具备高级别自动驾驶功能的智能网联汽车实现特点场景应用,车联网综合应用体系基本构建

    2019年3月

    发展改革委、生态环境部、商务部

    《推动重点消费品更新升级 畅通资源循环利用实施方案(2019-2020年)》

    推动智能汽车创新发展。加强汽车制造、信息通信、互联网等领域企业深度合作,组织实施智能汽车关键技术攻关,重点开展车载传感器、芯片、中央处理器、操作系统等研发与产业化。坚持自主式和网联式相结合的发展模式,培育具有国际竞争力的智能汽车品牌。


    五、 智能网联汽车未来发展所面临的问题 

     

    智能网联汽车的愿景非常美好, 自动驾驶未来也一定会实现, 但征途不会平坦。要实现高级别的自动驾驶, 智能网联汽车产业发展过程中仍然有很多问题需要解决:一是提升关键技术掌控能力,如传感器、控制器、执行器等智能网联汽车核心电子件、车载智能化软硬件平台、智能感知部件、先进能源动力平台、车载通信系统等方面;二是智能网联汽车制造及配套体系仍需完善,传统汽车制造领域在智能网联汽车技术积累与产品研发方面存在局限性,适应智能网联汽车制造的新型智能化汽车制造能力尚有不足;三是传统汽车设计制造与计算、通信等能力在融合与协调还需要加强,从而进一步适应快速发展的汽车网联化、智能化的需求;四是智能交通还需加强统筹规划,在智能路网、运管运控平台、应用示范等方面有待统一标准、提升能力;五是构建智能网联汽车安全保障体系,如汽车接入授权、个人信息数据、云端控制、等安全问题仍需进一步探索和提升。

     

    六、智能网联车标准及法律突破方向

     

    智能网联汽车相关技术标准尚处于建设初期,现有标准大部分是行业标准,难以满足智能网联快速、跨行业、融合发展的需求,目前国际上进行自动驾驶技术研发的国家和领头企业,都在试图抢先制定出相应的行业标准,成为这个领域的引领者。

    近年来,我国相继出台了《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》、《2019年智能网联汽车标准化工作要点》等标准定制指导性文件,分为总体要求、智能网联汽车、信息通信、电子产品与服务等部分,目前已取得了阶段性进展,近期在高级驾驶辅助系统方面已经有6项标准完成了标准审查,进入到报批阶段,还有9项标准目前正在立项,编制相关的标准草案。

     

     

    在法律层面,尚未针对智能网联汽车做出调整,《道路交通安全法》、《公路法》、《保险法》等都不涉及自动驾驶方面内容。智能网联汽车不仅仅关系到车辆制造者,同时还有网络提供者、云端运营者、道路建设维护者等,每一个元素都是至关重要的因子,自动驾驶的社会化,将彻底颠覆这几者间的法律关系。要厘清各自的责任与义务是必须的,这需要法律法规作为保障。还有《网络安全法》、《测绘法》等都存在不适用于智能网联汽车技术产业化的规定。例如现行的《道路交通安全法》未有涉及到关于智能网联汽车的相关条例,因此,智能网联汽车只能遵守机动车上道路行驶以及机动车试验的一般规定。

     

    结语:

    智能网联汽车不只是一种交通工具,它将成为一张巨大交通网络上的智能终端、一个完全自动行走的机器。它作为一种社会生活、生产工具,影响着人、车、物、路、自然环境等的因素,人们需要考量其安全性要远高于其运输载体的属性。所以,如何将一套冷冰冰的机器培养训练成为精密的人脑,任重而道远!

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    千次下载 热门讨论 2011-06-09 00:08:45
    文件为doc版,可自行转成txt,在手机上看挺好的。 本资源来自网络,如有纰漏还请告知,如觉得还不错,请留言告知后来人,谢谢!!!!! ...入门学习Linux常用必会60个命令实例详解 ...Linux提供了大量的命令,利用它...
  • 网络虚拟概念

    千次阅读 2019-03-06 16:04:42
    如果要实现软件定义数据中心的愿景,网络虚拟将会是旅程中的最后一公里。IDC估计网络虚拟市场会从2013年360 million美金增长到2016年的3.7 billion。众多巨头接连大手笔,而很多...中小企业可能还好,最着急的...

    如果要实现软件定义数据中心的愿景,网络虚拟化将会是旅程中的最后一公里。IDC估计网络虚拟化市场会从2013年 360 million美金增长到2016年的 3.7 billion。众多巨头接连大手笔,而很多新创公司也纷纷瞄准了这个方向。我们从下面几个方面来谈谈这意味着什么。

     一  巨头间的博弈

     由于云计算逐渐进入成熟阶段,解决传统网络架构面临的挑战显得越来越迫切。中小企业可能还好,最着急的是谁啊?这些互联网和IaaS巨头们。适逢斯坦福大学开发了OpenFlow,是一种网络虚拟化的概念的具体实现。 Google和Facebook于是作为支持OpenFlow的领头羊,积极参与Open Networking Foundation(ONF)的标准化制定和推广活动。

    传统网络提供商也不得不与时俱进,否则很可能被大客户们绕开自行开发。网络虚拟化新兴公司Nicira把握住了时代机遇,与Openstack深度整合,为包括eBay在内的很多巨头提供解决方案。

    已经在服务器虚拟化市场处于领先地位的VMware, 也频频重拳出击。在2012年6月以VMware12.6亿美金并购当时营业额仅1千万美金的Nicira,  惹得一番热议。网络虚拟化的重要性可见一斑。

    网络虚拟化是一场微妙的巨头间的博弈,最后的局面如何,我们拭目以待。中小企业和IT从业者,虽然这是大户间的游戏,可无论谁胜谁负,最终会波及我们散户不是?还是未雨绸缪,了解一下先为好。

     二 传统网络架构的挑战

    近年来服务器和存储虚拟化技术的迅猛发展, 使得动态快速分配计算资源和存储资源成为很平常的事。从而大大缩短了创建服务器的时间。相比之下,目前的传统网路架构显得不太给力,成为整个资源分配流程中的短板。

     

     

    比如说, 很多情况下提供网路资源需要人工干预。网络交换机端口配置、ACL、路由等等。 在广域网数据中心的情况下,因为数据中心间的互联大多通过三层网路协议。如果在数据中心之间移植应用程序,需要特别注意应用程序中对网路环境的配置。如果服务器的数量较大,这绝对是件费时费力的事情。  企业级的兼并要求网络系统的快速整合,实施过整合项目的朋友应该知道这其中的水有多深。项目复杂性和实施周期都很有挑战。 企业现有系统和云平台的整合。上一个SaaS系统可能很快,可你不希望一个个SaaS成为信息孤岛。你可能需要SaaS和你已有系统的数据交互,比如和SAP. 如果你使用IaaS公有云的话,也许希望和已有的系统整合,这就是混合云的概念。这也需要充分考虑到你的网络能否满足应用从本地到公有云的无缝移植。 不能充分利用网络资源。大多数公司能利用到网络资源的30%-40%就不错了。很多情况下大量资源闲置,而某些时候由于数据量周期性的猛增,却发现网络资源不够。很多ISP或者通讯网络提供商们很挠头,在用户基本收费增长不大的情况下,用户期望的数据流量却比以往增大很多。除了网络扩容之外,更重要的提高目前已有网络的利用率。Google宣称由于使用Openflow(网络虚拟化技术中的一种实现),他们内部网络使用率将接近100%

    三 什么是网络虚拟化

    其实这个概念本不陌生,Overlays, MPLS, ***s, VLANs, LISP, Virtual routers, VRFs等都可以认为是网络虚拟化的某种表现形式。可当前新兴的网络虚拟化概念从深度、广度和影响都远远超过了以上的技术。 

    简单说就是把网络层的一些功能从硬件中剥离出来,新建立所谓的网络虚拟层。如果和服务器虚拟化对比来看,会帮助我们理解这个概念。

     

    如今跑在虚拟机上的应用,只需要使用Hypervisor所支持的虚拟CPU和虚拟内存就够了,就应用本身无需关心跑在什么底层的硬件设备上。同时操作系统和应用基本无需更改什么,有时候或许简单针对虚拟化优化一下。

    网络虚拟化同理,应用本身无需关心很多传统意义上的网络信息,比如路由,IP等等,这些有网络虚拟层来管。而底层的硬件呢,纯粹提供最基本的功能,很多复杂的信息及其配置也由网络虚拟层来托管。比如(L2,L3,tagging,couters,ACLs,etc)而很多2层以上的网络服务,只需要和网络虚拟层打交道,没必要知道底层跑什么硬件。

    另外更深次的影响是运维方面。由于很多信息被抽取到网络虚拟层,我们可以更高效的来管理和配置它,并容易实现配置的可编程化和一致性。无需纠结于每个硬件设备复杂的iOS 配置了。

    下图解释了网络虚拟化的好处。

     

     

    网络虚拟化并不等同于软件定义的网路。这两个概念常常被混淆。网络虚拟化是一个解决方案,而软件定义的网路只是这个解决方案的众多实施方法中的一种。 我们把部分网络信息和功能提取出来以后,总要有办法去存储这些信息,并随时了解他们的状态吧。 这时候软件定义的网络就有用武之地了。通常有一个可以集中控制的模块来实现这些功能。

    请关注即将推出的下文 - 图解网络虚拟化之实现篇

     参考文章:

    VMware NSX Network Virtualization

    Network Heresy

    Open Source, Open Interfaces, and Open Networking

     

    VXLAN, STT, and looking beyond the wire format

    原文地址:https://blog.51cto.com/frankfan/1170930

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