的要求 • < 文件 2> IT 架构现状梳理 • < 文件 3> IT 架构现状诊断 • < 文件 4> 目标 IT 架构设计 – 架构改进点及建议 – 未来 1/3/5 年的目标架构及演进路线 • < 文件 5> 企业架构治理 (EAM) 现状诊断 • < 文件 6> 企业架构治理 (EAM) 设计 – 针对体改后的组织设置，设计所需角色、 岗位、职责，及项目治理流程 • < 文件 上海电力企业架构亟需回答的核心问题 本项目的相应交付物 本文内容 3 • 能否建造和维护清晰规范 的企业架构并在各部门达 成共识？能否规划出企业 架构的发展路线图并在各 部门达成共识？ • 能否将达成共识的企业架 构落实到项目建设中？ • 能否将达成共识的企业架 构路线图落实到项目组合 管理的优先排序中？ …需要从评估企业架构管理入 手 企业架构方面的差距来自于企业架构管理的差距 架构 的设 计方 面的 不清晰 • 固定资产投资收益欠优 • 项目排序与架构规 划不一致性 • 与总体架构发展不协 调项目的项目造成工 期长、重复建设成本 高，未来扩展性差 • 缺乏在全公司达成 共识的架构路线图 规划 • 项目组合管理的统一意 见成本高，实现“公平 公正公开”的难度大 要解决企业架构的问题… 架构 的规 划方 面的 问题 4 企业架构管理的三大工作内容需要与其它 IT 工作的

配。 其次，通过对乘客出行行为的分析，DeepSeek 能够识别热门 线路和换乘节点，优化线路规划，减少换乘次数和行程时间。此 外，系统还可以为乘客提供个性化的出行建议，例如推荐最快捷的 路线或避开拥堵区域的替代方案。 在能源管理方面，DeepSeek 通过分析车辆的能耗数据，识别 高能耗环节并提供优化建议。例如，在坡度较大的路段，系统可以 建议适当降低车速以减少能耗；在平缓路段，则可通过优化驾驶行 其次，提升乘客出行体验。通过 DeepSeek 的智能预测功能， 乘客可以实时获取车辆到达时间、拥挤程度等信息，减少等待时 间，提高出行效率。此外，系统还可以提供个性化服务，如根据乘 客历史出行记录推荐最佳路线或换乘方案，进一步增强用户粘性。 第三，增强公共交通系统的安全管理。DeepSeek 可以通过实 时监控车辆状态、驾驶员行为和环境数据，及时发现潜在风险并预 警，降低事故发生的可能性。同时，系统的数据分析能力可以帮助 运营方识别高频事故路段或时间段，优化安全管理策略。 最后，推动城市交通的可持续发展。DeepSeek 的应用可以实 现能源消耗的精细化管理和碳排放的精准监测，为绿色出行提供数 据支持。例如，通过优化车辆调度和路线规划，减少不必要的能源 浪费，助力城市实现低碳发展目标。 为实现上述目标，DeepSeek 的应用方案将从以下几个方面展 开：  数据整合与分析：整合多源数据（如 GPS、传感器、乘客反

监护及院后随访，围绕急诊、急救全过程管理需求，实现医、 护、患、抢救设备及床位等资源的联动，提升抢救效率，探索 建立重点病种的抢救路径，利用信息化、智能化建设，探索建 立智慧急救新模式。 技术路线： 建设物联网应用体系、移动互联网应用体系、智能穿戴设 备应用体系、人工智能应用体系等。 • 建设思路： 以患者为中心，从手术申请单开立开始，至手术患者返回 病房的全过程、全节点、可追溯的闭环管理；以医生为中心， 病房的全过程、全节点、可追溯的闭环管理；以医生为中心， 从主刀医生进入手术室开始，到手术结束，对其在手术室中 的 全过程、全节点、可追溯的闭环管理；建立智能的手术室 资源 调度体系；建立智能化的手术室保障体系。 • 技术路线： 建设物联网应用体系、智能设备应用体系、人工智能应用 体系等。 ◎ 1898 年建院，前身为合肥基督医院 ◎ 集医疗、教学、科研、预防、保健康复、急救为一 体 大型综合性医院 ◎ 安徽省首批三级甲等医院 手术室配送机器人怎样工作？ 手术室物流机器人无需任 何辅助标记，借由提前构 建的数字地图能够自动规 划路线。通过自主移动机 对接，实现物品的下单、 构实现在手术室内环境下 的运动。 机器人配备了多种传感 因此在运行过程中机器 人既能够灵巧的避开病 床、推车等障碍。绕开 障碍物后能够重新规划 行走路线。钛米独有的 智能算法使机器人可出 色完成配送任务。 钛米手术室配送机器人 器能识别周围的障碍物，

厂商要搭建起高效的算法模型 ，开发的系统既要能精准识别并处理各传感器获得的数据 ，还要能有效应对 模 型未考虑到的长尾问题。这大大增加了系统所需数据量 ，增加了开发难度。 特斯拉的 NOA 系统不仅能规划车辆行进路线等， 还会 实 时提供预警信息， 并能主动停止可能导致危险发生的 并线 等行为。 小鹏汽车开发的城市 NGP 的代码量 、 感知模型数量、 预 测 / 规划 / 控制相关代码量， 分别是其高速 NGP 自动驾驶感知模块有视觉派、融合派 2 种技术路线 ，前者以摄像头为主传感器 ，后者以激光雷达为主传感器。 应用 AI 大模型降低了硬件的要求 ，及软件开发的成本。 毫末智行： 单张图的标注 成本从 5 元下降到 0.5 元 ， 成本下降 90% 。 小鹏汽车： 2000 人年的 标注量， 可在 16.7 天完成， 效率提升 4.5 万倍。 大多数厂商选择多传感器融合路线， 以激光雷达为主传感器， 4 万个 GPU 训练 集群 支持 AI 大模型运 算， 特斯拉预期其算力规模 会在 2024 年 2 月进入 全 球前五。 AI 大模型可以大大降低自动驾驶成 本 特斯拉坚持走视觉路线， 其 Model 3 应用的是 8 个摄像头 +1 个毫米波 雷达的配置方案。 自动驾驶能力的提 升需要大量算法训 练， 除真实场景外， 需模拟出大量仿真 场景做补充。如果

者的升级，可以弥补单车智能在感知、数据、计算上的短板。我国目前选择 车路云一体化这一路线，我们认为原因在于：1）从技术水平来看，我国车 载高端芯片、自动驾驶算法上较发达国家有差距，仅靠单车智能追赶不易； 2）从基础设施禀赋及国情来看，我国 5G 网络基建完善，智能路侧单元存 量领先，基础设施投资由政府主导，更适合走“系统性”路线。 五部委政策指引、试点企业及城市落地，车路云一体化有望全国推行 今年 面发 挥作用：1）业务：从中短期的“有人驾驶安全辅助”功能到远期的“高阶智能驾驶”；2） 管理：赋能政府部门进行智慧交通管理，提高道路组织效率及利用效率，实现全局最优。 我国目前选择车路云一体化这一路线，原因在于：1）从技术水平来看，我国芯片、算法较 发达国家有差距，仅靠单车智能追赶不易；2）从基础设施禀赋及国情来看，我国 5G 网络 基建完善，智能路侧单元存量领先，基础设施投资由政府主导。 车联网及车路云协同进展及建议》主题演讲（2024 年 3 月），C114 通信网，华泰研究 车路云一体化是目前我国智慧出行的答案 自动驾驶领域，长期存在“单车智能”与“车路云一体化”（原车路协同）两种技术路线的 争论。从技术路径的概念和要求来看，“单车智能”更加强调车本身的智能驾驶感知和算法 水平，需要高端车载芯片及先进人工智能技术的支持，对路侧、云端的数据协同依赖较低； 而“车路云一体化”（原车路协同

2024 数据来源：1.(甲⼦光年智库梳理，2023年； DeepSeek-R1 • 1987-2020年之前的主导是“⼤数据、⼩算⼒、专⽤决策范式”。 • 2020年后，GPT-3代表技术路线“⼤数据、⼤算⼒、通⽤范式”，验证⼤语⾔模型的可⾏性。 • GPT3/4在深度推理和问题解决⽅⾯有所⽋缺，OpenAI-o1通过思维链（ChainvofvThought）增强推理能⼒，将复杂问题分 BERT BERT在文本分类、命名实体识别等 语言理解任务表现出色。也是医疗AI 小模型年代主要技术路线 “大数据、小算力、专用决策” GPT 为内容创造和自动推理开辟可能性 “大数据、大算力、通用模式” 基于DS-v3构建推理模 型，通过强化学习提升推 理能力，且训练成本极低 AI技术演变路线 5 理解Chatgpt,J⼀个AI领域的“⼯程奇迹” Chatbot： ⽂本交互式应⽤ Gpt3：

高功率服务器中的应用将发挥更显著的散热能力和能耗优势，从而成为数据中心散热 的主流选择。这一趋势推动全球和中国的液冷市场保持高速增长，尤其在冷板式液冷 技术的应用上，市场规模有望大幅扩大。同时，液冷技术路线随不同的应用场景逐步 完善，推动着液冷技术在更多领域应用，建立并完善数据中心液冷生态系统，驱动液 冷技术创新融合，最终共筑高效、低碳的绿色算力底座。 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 具体实现方案主要包括浸没式液 冷和喷淋式液冷,非接触式液冷技术的典型方案是冷板式液冷，技术路线对比见表 1｡上述三种液冷技术方案中,冷板式液冷技术是应用最早､普及率最高的液冷制冷 方式,其可实施性和市场的成熟度也相对较高｡ 智算中心冷板式液冷云舱技术白皮书 8 表 1 数据中心液冷技术路线 数据中心液冷技术路线对比 特征 冷板式 浸没式 喷淋式 接触方式 间接接触型

件的高清文物，构建了 15 余项多维度的游客连接和服务体验矩阵 云 Mall ：以小程序为载体的智慧服务平台 游前：智慧规划，无忧出行 游览攻略 门票预定 酒店预定 导游预约 身份绑定 路线推荐 行程规划 交通指引 天气提醒 入园建议 游中：实时互动，沉浸体验 景区导览 AR/VR 互动 语音讲解 排队提醒 限时优惠 AI 伴游 停车服务 数字人导游 实时推荐 应急服务 游后：闭环反馈，情感留存 预订 >> 强化微信生态布局，提升内容传播、种草能力、服务体验、私域经营等能力构建 社交分享 兴趣 / 种草 新连接：基于微信生态，提供全链路布局规划 快速获取 目的地玩法 住宿 / 路线 内容种草 短视频 直播 出游分享 个人体验 攻略建议 个性化定制 1V1 服务 快捷预订 价格优势 便于兑换 客户档案 Profile 核 心指标 Value 客户行为 Behavior

一个模型只适用于 一种本体 本报告来源于三个皮匠报告站（www.sgpjbg.com）,由用户Id:349461下载,文档Id:908399,下载日期:2025-09-10 大小脑模型协同的技术路线仍有机会 q 端到端模型虽决策高效，但泛化性和扩展性受限，受制于环境交互与硬件适配， 难以适应多样场景。而模块化的大小脑协同框架凭借强泛化、可解释优势，正成 为学界与业界的研究热点 模块化：大 与强适应性三大特性 可泛化：基于VLM开发的大脑具备丰富的多模态认知能力，且不受小脑模型的影响 可解释：决策过程更加透明，提升人机协同效率 大小脑模型协同框架 是当前实现具身智能体更易落地的技术路线 11 传统多模态大模型能够作为“大脑”？ n 传统VLMs在具身智能场景（长程闭环操作、时空智能等）中面临严峻挑战 以‘把锅放到抽屉里’为例，该任务涉及多步骤的长时间交互，包括移动、 抓

工作流程自动化、基于视觉的装配自动化 例如：机器参数优化以提高设备综合 效率 (OEE) 并降低能源消耗 50 % 40 % 30 % 20 % 10 % 例如：搭载 AI 车辆、路线规 划优化 例如：通过机器参数优化减 少废弃物料 7 AI 在制药领域的应用 10-30 % 10-30 % 成本节降 11 无形收益 有形收益 1 常规减少潜力 制定运营模式 • 战略人力资源规划 • 举办用例识别工作坊 • 商业建模 • 优先级排序和路径规 划 • 供应商选择 • 搭建智能 PMO • IT 完备度评估 • 开发高阶架构并确定转 型 路线图 • 设立 IT 转型项目 覆盖所有基础水平 罗兰贝格模块化 AI 解决方案组成要 素 • 协助供应商识别和选择 • 智能 PMO 管理整体转 型 计划 • 评估当前 AI 完备度和表