7. 智能铸魂 —— AI Agent 构建 三、 四横三纵应对策略路径 智绘之路 ®deepseek 四横三纵七步谋， 智算筑基夯根基。 筑牢安全破瓶颈， 智识赋能启新章。 应对 DeepSeek 浪潮的策略路 径 安全筑盾 基座选型 算力赋能 智才筑基 场景深耕 知识聚库 智能铸魂 能力 构建 全国两会期间，代表委员们对耕地数量、质量、生态保护的关注热度不减， 尤其对耕地“非农化 ” “非粮化 ”等相关话题给予了高度关注。 当耕地保 护 遇上 DeepSeek ，耕地智能监管便成为 “把饭碗端得更牢 ”的新希望。 5 、场景深耕—— 业务痛点突 破 规资部门业务系统涉及的领域广泛，土地、矿产、林业等部门原分属不同体系，如林 业与国土规划长期分治，导致流程割裂、数据孤岛。 DeepSeek + 通过获取外部工具的使 用 权，可以突破这些限制，实现更复杂的任务。 AI Agent 构 建 7 、智能铸 魂 Manus 定位为“ 自主执行体 ”，突破传统 AI 仅提供建议的局限，通过“规 划 - 执行 - 验证 ”全闭环架构，实现复杂任务的自动拆解与成果交付。 AI Agent 构 建 7 、智能铸 魂 Agent 实际应用中各类 API 和数据源差异大， 需单独开发适配接口，导致 开 发周期长、成本高，后期维护难。同时

自然语言处理 对话生成 意图识别 语义相似分析 知识图谱 智能语音 声纹识别 语音识别 语音合成 智能交互 原料处理 焦化烧结 高炉炼铁 炼钢 连铸 热轧 / 厚板 冷轧 成品 仓储物流 安全 AI 训练平台 数据管理 数据集管理 数据标注 训练 编译优化 能力中心 推理 可视化建模 流水线编排

14 三、央企 AI 应用关键场景 主要结论：央企 AI 场景落地，是“通用稳运营、垂类提效率、战略破瓶颈”的三层 精准布局，通用支撑类场景锚定办公等基础运营，以智能 OA、协同平台等筑牢日常运转 的底盘保障，让企业管理提效降本；垂类场景则扎进各行业生产肌理，用 AI 啃下能源调 峰、工厂排产、物流配载等关键场景，让业务端实打实增收；而战略攻坚场景直击核心关 键，在双碳、自主可控等领域，以 。 当前，双碳领域通过 AI 优化新能源调度、工业能耗与碳核算，已实现规模化降碳；自 主可控依托 AI 加速高端装备设计、信创适配，破解技术瓶颈；安全生产借助 AI 违规识别、 故障预警，筑牢风险防线；国际化运营用 AI 优化跨境供应链、合规筛查，支撑全球业务拓 展。未来双碳推进跨区域能源协同与全链碳溯源，自主可控布局工业大模型与芯片研发， 安全生产探索 AI 无人作业与智能应急，国际化运营聚焦全球资源配置与数据安全流通。 值”的完整驱动体系。政策合规驱动作为外部硬性要求，助力企业契合监管、获取政策倾 斜；内部管理提效与业务产质安升级两大刚需，分别解决管理痛点、突破主业瓶颈，实现 降本增效与产能品质安全提升；技术自主可控驱动破解卡脖子难题，筑牢国家技术安全防 线；行业生态外溢驱动则带动产业链升级，落地国家战略生态目标。五大驱动多维联动， 成为央企 AI 规模化发展的核心动力。 （一）政策合规约束驱动（外部硬性要求）：满足国家政策监管，获取政策资源倾斜

和调整成分。使用不同的合金元素可以改变钢的特性，因此在此环 节，准确地添加和混合合金是至关重要的。这一过程中，常见的设 备有转炉（如 LD 转炉）、电炉等。 铸造阶段是将液态金属铸造成特定形状的过程，通常会使用铸 造模具。铸造时需要控制冷却速度，以确保最终产品的组织结构符 合标准。同时，铸造过程中可能会出现缺陷，需借助在线检测技术 进行实时监控与调整。 轧制则是通过机械设备将铸成的钢锭或钢坯加工成各种规格的 达到脱碳和去除其他杂质的目的。 3. 温度控制：转炉炼钢过程通常伴随着大量的热量释放，温度会 迅速上升。需要通过控制氧气的流量和加料的比例来调节温 度，确保炼钢过程的顺利进行。 4. 浇铸：转炉炼钢完成后，钢水经过出钢口铸入铸型，经过冷却 形成初步的成品钢。 在转炉炼钢过程中，确保原料成分的均匀性和温度的稳定性是 至关重要的。通过建立科学的控制模型，可以实时监测和调整原料 的投放量及氧气的吹入量，提高炼钢的效率与产品质量。 量的影响。使用机器学习算法，对不同种类的矿石和废料进行特征 分析，AI 可以优化原料的选择与配比，从而提高冶炼效率，降低能 源消耗。 其次，在熔炼过程控制中，AI 可以实时监测并优化从高炉、转 炉到连铸等各个环节的参数。通过部署传感器，收集温度、压力、 流量等数据，AI 模型能够实时分析当前生产状态，对比历史数据， 提供优化建议。例如，AI 可以根据实时数据自动调整吹风量和燃料 配比，以实现最佳燃烧。

化”的逻辑统一：一方面，“可信”是底层支撑——既依靠技术实现数 据的安全存储、全链路溯源与隐私保护（如零知识证明让数据“可用 不可见”），又通过规则明确数据产权归属、流转边界与责任界定， 从技术与治理双维度筑牢信任基础；另一方面，以数据主权为核心 ——确保数据主体（个人、企业）对自身数据的采集、使用、处分 等权利可控，避免数据被滥用或无序流转；同时，以协同价值为导 向——打破“数据孤岛”，让不同主体在可信环境下实现数据的按需 下的数据全链路删除。此外，在多主体协作的可信空间中，数据血 缘降低了信息不对称——提供方可追踪数据流转范围，使用方可验 证数据可信度，推动各方在合规框架内协作。简言之，数据血缘通 过“链通全生命周期”的特性，为可信数据空间筑牢了合规的信任基 石。 可信数据空间中数据目录的合规建设要求有哪些？ 17. 11 可信数据空间中，数据目录的合规建设需围绕“权属清晰、分类分 级、元数据完整、合规可查、动态可控”核心逻辑，覆盖多维度要 求；审核通过后颁发认证证书，明确认证范围（如数据类型、适用 场景）与有效期；后续需定期监督审核（如年度复核），确保主体 持续合规，若发现违规则暂停或撤销认证。整个流程聚焦“从申请到 持续合规”的闭环，通过权威机构与严谨流程共同筑牢数据空间的可 信基础。 可信数据空间中数据格式的合规标准要求？ 36. 可信数据空间中，数据格式的合规标准需围绕互操作性、可信性、 法规适配三大核心构建，本质是通过“标准化结构+语义化描述+安全

具，能实现10秒生成照片级设计稿， 并将从设计到生产的整个周期缩短至 10-15天，将设计效率提升500%。 • 产品创新：深圳跨境电商众鑫通泰科技， 利用AI分析海外电商平台差评，发现了 用户对旧款手机支架“粘不牢”“价格 高”的抱怨，后使用AI匹配材料方案打 造了一款爆品，价格低于同行定价一半 多。 - 37 - 1688：AI to B全矩阵引领B2B产业智能变革 随着人工智能技术加速渗透B2B领域， 全场景覆盖 中 铝 集 团 绿 星 链 通 干净生态 规则内嵌 • 系统约束全程透明，筑牢风险防控屏障。“绿星链通 2.0”推动采购行为由“人为管控”转向“系统约束”， 实现采购全生命周期的“透明、可溯、可控”；2025 年，平台累计拦截1000家不合格供应商，业务数据流 全程记录、前后单驱动可溯，筑牢合规根基。 低成本运营 价值提升 • 集采竞价降本创效，规模释放千亿潜能。“绿星链通 2

沙特制定了《沙特愿景2030》战略，旨在发展高性能计算和人工智能技术，提高在全球竞 争力。 我国也在持续强化算力产业政策引导，统筹通用算力、智能算力和超级算力，为网络 强国和数字中国建设筑牢数字基座。2021年3月，“十四五”规划首次提出“全国一体化 大数据中心体系”，建设E级与10E级超算中心；同年5月，国家发改委等四部委联合发布 《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，明确提出布局全国算力网络枢 数据中心网络代际演进 图1 AI Fabric 2.0三层架构 AI网元：硬件级算力传输的“坚实底座” 作为AI Fabric 2.0的硬件基石，由交换机和光模块构成，以四大核心能力为 AI 业务 筑牢算力传输根基。针对 AI 训练 “大带宽、突发性” 与推理 “高并发、低延迟” 的差 异化需求，它通过 FLB 均衡、Token 均衡算法实现 95% 以上吞吐效率，400ns 级低时 延（远优于业界

了功率密度攀升、部署节 奏加快等当下数据中心面临的紧迫挑战，更通过智能化监控、精准化调度与 可持续化设计，既是应对当前算力需求爆发的务实选择，也为数据中心向高 密度、高可靠、低能耗的未来演进筑牢了根基。 技术创新是这个体系生命力的核心，横向整合领先技术是升级关键。如 西门子新型智能无线微断产品体系，以紧凑集成、可靠运行、精准预警等特 性，为智能末端配电母线注入澎湃动能，成为基础设施向高效化、可视化、

APN ID 添 加验证信息。在网络侧对 APN ID 进行严格验证，确保应用侧添加的 APN ID 未被篡改、仿冒，从传输层面保障 APN ID 的可信性，为 APN6 协议的安全稳定运行筑牢防线。 (三) 网络切片安全风险与防护技术 网络切片通过将物理网络资源进行逻辑划分，形成多个独立的虚 拟网络，以满足不同业务场景对服务质量的差异化需求，例如延迟敏 感型应用、高带宽业务以及高可靠性要求的服务等，每个切片都具备

导 、 因 地 铜 宜 、 反 久 为 功 ， 充 分 调 动 各 典 主 体 保 护 班 地 谢 极 性 ， 据 高 群 地 生 产 能 力 。 稳 步 招 厘 农 业 生 产 空 间 ， 把 牢 察 食 安 全 主 动 权 ， 为 以 中 国 e ! 现代化金面 进 国建设。凤施复兴体业奔实粮食责全里基。 工作年包 * 四速达惠标速太画：产结实菌地占平断：加实的沟量平街