得破碎，因此，针对每一个问题的解释 回答，不仅要聚焦一个重要的因素，同时在一些必要阶段需要进行升维/抽象化，使得最终的问 题具有通用性。在这个例子中，最终可能会将问题抽象聚焦为：“看不清楚未来的趋势和规律” “缺乏明确的定位”“无法有效识别机会”等。 挖：洞见问题本质 在当前不确定的环境中，保险 企业在经营上面临的挑战之一 是消费者行为的不断变化，这 些变化都包括什么？ • 数字化互动增加：消费者 • 行业趋势：分析行业的长期趋势，如 保险产品的多样化、服务数字化等。 • 竞争格局：研究市场上的主要竞争者、 市场份额分布和竞争策略。 法规与政策环境 02 市场与行业动态 01 技术发展趋势 03 消费者行为与需求 04 风险管理与合规 05 长期视角 06 • 监管框架：了解影响保险行业的法规 和政策，如合规要求、消费者保护法 律等。 • 政策变化：跟踪政策的变化趋势，预 测这些变化对行业的潜在影响。 与技术阶段更适宜，将会释放出技术变革的最 后潜能。 构建保险行业的技术发展趋势参考系（宏观） 通过分析科技周期和文化适应度，可以分析出目前保险行业处于怎样的发展期，从而面向宏观视 角制定出更加明智的策略。 目前，构建的保险行业参考系，需关注六大方向。一是市场行业动态，聚焦保险公司市场表现及 行业发展；二是法律法规，金融行业不容忽视的维度；三是技术发展趋势，紧跟时代步伐；四是 消费者行为变化，洞察市场风向标；

野。基于下游细分 行业的发展趋势，GGII 认为，未来几年，协作机器人在各行业的渗透率将持续提升，整体需求将会延续增长态势。 本蓝皮书以协作机器人为核心，重点阐述了重点核心零部件的发展态势，其中包含减速器、无框力矩电机、关节模 组、力传感器等，结合协作机器人产业链各环节的技术特点，剖析协作机器人市场和技术脉络，同时对协作机器人的 应用行业、应用场景和应用趋势进行分析，旨在厘清协作机器人的发 34 第四章 协作机器人技术发展分析 36 第一节 协作机器人技术发展现状分析 36 第二节 协作机器人核心技术分析 39 第三节 协作机器人产品技术趋势与方向 43 第五章 协作机器人行业投融资概况分析 46 第六章 协作机器人下游应用分析 48 第一节 协作机器人应用场景分析 48 第二节 全球协作机器人市场发展分析 在工业自动化技术日趋成熟的当下，制造业对生产自动化升级与人机协同作业的诉求持续增强，与此同时，对机器 人在安全性能、部署便捷性、结构轻量化及运行稳定性等维度的标准也不断提高。在此趋势下，越来越多制造企业正 通过引入协作机器人，精准适配生产流程中对柔性化生产的高规格需求，推动生产模式向更灵活、高效的方向转型。 GGII 数据显示，2024 年全球协作机器人（含四轴）销量 11

CHINA南 SoUTH方 ERNPO电 WERG网 RID Al 赋能新型电力系统建设 中国南方电网有限责任公司 年电力信息 新技术大会 第一部分：电力系统的发展趋势 第二部分：新趋势面临的新挑战 第三部分：南方电网的实践 第四部分：下一步展望 数相纸能新 建说 2024 年电力信息通 信 新技术大会 2045 年实现碳中和；美国宣布 正 式重返《巴黎协定》。 政策层面 数字化全面转型连接发电价值链， 辅助发电企业实现生产、运营、服 务的降本增效和创新升级。 全球视角下的电力系统发展和转型趋势 市场层面 级能 建 证 2 0 2 4 年 电 力 信 息 通 信 新 技 术 大 会 中国南方电网 CHINA SoUTHERN SoUTHERN POWER GRID 非结构化 知识 人工智能 + 数字化 支撑 风险准确评估 状态快速估计 2024 年电力俗 新技术大会 气象特性 第一部分：电力系统的发展趋势 第二部分：新趋势面临的新挑战 第三部分：南方电网的实践 第四部分：下一步展望 电力信息通 EPICT 新技术大会 6 统 信 建说 024 年 增级能新 2 数 随着海量

ITIL 北塔一体化运维解决方案 平台架构图 网络拓扑 系统拓扑 虚拟拓扑 业务拓扑 视频拓扑 拓扑 中心 实时预警 历史故障 事件 中心 性能、运行报表 运维报表 考核报表 趋势分析 报表 中心 故障自动工单 服务台 SLA 知识库共享 流程 中心 基础设施管理 网络 存储 服务器 虚拟化 数据库 中间件 业务 应用 机房 智能管理 运维大数据 自动管理 被管对象要提供管理方式和手段，运维人员要善于归纳总结 代价？ 价值？ 贴合业务系统 内置规则知识库 智维策略 自动学习 自动运维 自动分析 DGO 智能采集 运维等级设定 智维规则 智维基线 智能策略 智能巡检 趋势分析 北塔智慧运维解决方案 无需人工设置 被管对象加入后，需采集的指标、 采集频率等自动配置。 数据 仓库 超强容错能力 通过智能判断，避免网络异常导 致的取值异常。 保护设备安全 通过均衡采集算法，合理 清晰列出历史情况 明确泄漏表征 智能定位存在 内存泄漏的进程 运行趋势预测 --- 容量管理 如何预防容量“枯竭” 1 容量是否有效使 用2 容量“去哪了”（报表） 3 可灵活按照部门、业务系统等方式明细容量分配。 明确可回收容量大小，避免容量浪费。 告知当前容量使用情况，预测将来容量使用情况。 运维趋势管理 内置管理策略，开箱即用 通过深度学习建立智能基线 结合业务规律，专属定制运维

数据中心末端配电母线 联合解决方案白皮书 目录 前言 AI智算引领数据中心末端配电趋势变革 1.1 市场需求加速增长 1.2 电气容量需求飙升 传统的数据中心机房配电架构及的挑战及应对 2.1 智能机房配电母线特点 2.2 机架配电母线的典型应用场景 2.3 智能母线系统逐渐普及 2.4 绿色节能及主动运维的需求凸显 数据中心机房配电母线的优势 3.1 新型数据中心机房配电机构 24 25 2 随着云计算、大数据以及人工智能等新兴技术的迅猛发展，我国数 据中心产业也迎来了高速增长期。当前，数据中心正朝着大规模、高 功率密度、绿色低碳、模块化建设等方向演进。在这一趋势下，供配 电系统作为核心基础设施，其在经济性、可持续性、灵活部署与高可 靠性等方面面临更高要求。传统通过列头柜+电缆进行机房配电的方 式，因结构固定、布线复杂、扩展困难等问题，已难以满足现代数据 突破电气（天津）有限公司：姚燕家 颜辉 余强 李春祺 田兴旺 朱玉涛 杨子豪 西门子（中国）有限公司：陈春雷、陈巧巧、高扬、刘媛、孙雯佳、王云鹏、杨旭、朱小龙 2 AI智算引领 数据中心末端配电母线趋势变革 随着人工智能技术的高速发展，尤其是大模型训练和推理对算力需求的激增，数据中心正经 历从传统架构向更高密度、更高功率负载的快速蜕变。相比于传统通算服务器，AI服务器单机柜 功率持续大幅度攀升，

30 20 10 0 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 煤炭 来源：RMI 说明：1900 年至 2010 年间有用能源供应的变化趋势：所有部门不包括非能源用途。有用能源的估计值有所不同，这里我们采用了国际应 用系统分析研究所（IIASA）的数据，这是我们见过的最详细的数据。 天然气 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 时代的杰文斯悖论的商业和经济基础。杰文斯悖论也说明了 原有的经发展模式是不可持续的：如果能源的无限需求内生于经济发展，唯一 的选择，就是使用绿色和清洁的能源。 可再生发电边际成本趋近于零，智能算力边际成本趋近于零，这两大趋势合龙， 将引发广泛的应用创新，渗透到经济与社会中，进一步带动对于能源和算力需 求的同步上升。生成式 AI 革命，与能源革命耦合在一起，也将带来能源管理方 式的根本变化。算力革命与能源革命将互相迭加、融合、增强；如果清洁能源 改变能源 智算如何引领新型电力系统 扫码了解更多 5 美国的算力增长预期，分歧重点在市场 英伟达 GPU 芯片成为目前智算中心的主流算力硬件，占比 90% 左右。因此，全 球范围内芯片能效提升趋势相对明确，可预见的将来与英伟达GPU迭代周期同步， 未来有望一年一次更新。伴随着向更低精度的扩展，从 P100 到 B200 的 8 年间， 训练同一个模型的能耗，理论上目前已经降至最初的 1/400

30 20 10 0 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 煤炭 来源：RMI 说明：1900 年至 2010 年间有用能源供应的变化趋势：所有部门不包括非能源用途。有用能源的估计值有所不同，这里我们采用了国际 应用系统分析研究所（IIASA）的数据，这是我们见过的最详细的数据。 天然气 AI 改变能源 智算如何引领新型电力系统 时代的杰文斯悖论的商业和经济基础。杰文斯悖论也说明了 原有的经发展模式是不可持续的：如果能源的无限需求内生于经济发展，唯一 的选择，就是使用绿色和清洁的能源。 可再生发电边际成本趋近于零，智能算力边际成本趋近于零，这两大趋势合龙， 将引发广泛的应用创新，渗透到经济与社会中，进一步带动对于能源和算力需 求的同步上升。生成式 AI 革命，与能源革命耦合在一起，也将带来能源管理方 式的根本变化。算力革命与能源革命将互相迭加、融合、增强；如果清洁能源 倍 ≈1500 倍 ≈5 倍 单位：kWh 5 美国的算力增长预期，分歧重点在市场 英伟达 GPU 芯片成为目前智算中心的主流算力硬件，占比 90% 左右。因此， 全球范围内芯片能效提升趋势相对明确，可预见的将来与英伟达 GPU 迭代周期 同步，未来有望一年一次更新。伴随着向更低精度的扩展，从 P100 到 B200 的 8 年间，训练同一个模型的能耗，理论上目前已经降至最初的 1/400

创新方向， 以及行业应用的具体情况，通过制造业具体场景的典型 案例揭示人工智能如何助力制造业研发设计、生产制造、运营管理 和产品服务的全流程智能化升级。在此基础上对制造业人工智能的 未来发展趋势进行展望， 以期为相关政策制定者以及行业从业者提 供决策支持，共同助力我国制造业在人工智能时代的转型升级和可 持续发展。 目 录 前 言....................... ........ 31 （四）产品服务环节需求变化快且差异大 .................................................. 31 五、人工智能+制造业发展趋势..............................................................................32 （一）设计研发环节通过自动化实现创新驱动 环节，显著减少 不良品的发生。另一方面，人工智能技术能够促进产品创新，满足 产品的个性化需求。人工智能技术能够通过分析大量市场数据、用 户反馈和产品性能数据，帮助企业识别潜在的市场需求和趋势。企 业可以根据客户的具体需求进行灵活生产，而不是依赖传统的大规 模生产模式。这种方式不仅提高了客户满意度，还增强了市场竞争 力。 3.人工智能能够帮助制造业实现绿色生产 人工智能赋

......................................................................................114 9.1 技术发展趋势....................................................................................116 9.2 应用扩展.. 杂数据并提供精准的预测与决策支持。在水利工程领 域，DeepSeek 的应用主要体现在以下几个方面： 首先，DeepSeek 可以通过对历史水文数据的分析，建立精确 的水文模型，从而预测未来的水资源变化趋势。例如，通过对河流 流量、降雨量、蒸发量等数据的深度学习，系统能够预测洪水的发 生概率及其影响范围，为防汛工作提供科学依据。此 外，DeepSeek 还能够实时监测水质参数，如 pH 值、溶解氧、浊 乏动态分析和智能化支持，难以适应复杂多变的水文条件。  运维管理效率低下：水利设施的运维管理多依赖人工巡检和定 期维护，成本高、效率低，且难以发现潜在的隐患。 为了解决这些问题，引入先进的智能化技术成为水利工程发展 的必然趋势。基于深度学习、大数据和物联网等技术的 DeepSeek 应用方案，能够显著提升水利工程的管理水平和运行效率。通过实 时数据采集、动态分析和智能预测，DeepSeek 可以帮助水利部门 更高效

...................................................................................82 2.4.15.4. 性能趋势分析................................................................................................83 设备是正常的？故障的？还是只是需要注意下？最痛苦的是用户会发现管设备节约的人力都投入 到使用运维管理系统中，那么运维管理系统带给用户的价值在哪里呢？ 综上所述，传统运维管理软件的弊端必然带来新的变革，这种变革趋势包含以下三个方向： 1） 人工运维向自动智能运维转变 传统运维工作是以人工处理为主，通过各种专业的人对系统进行检查的方式来发现系统中存 在的问题。随着系统复杂性和建设规模不断增大，各种复杂设备对人的要求越来越高。初级的运 的工作量并没有任何改变，对这类管理系统最大体会就是难用。因此，用户也迫切希望建设具有 自动管理能力，更像一个高水平的“管家”帮助用户全方位的监控各类系统的运行状况，及时给出异 常提醒和操作建议。 2） 阀值管理向趋势管理转变 阈值管理也是传统运维管理系统的核心特征。通过设置设备运行的固定阈值，来界定设备处 于正常和故障两种状态。然而事实上，阀值管理很难对实际的运维管理工作有指导意义。这是因 ഀ� 为由于