通过对平台、应用、运维事件进行多维度统计判断可视化能力，指标覆盖越全面，可视化 能力越好 09 10 图2.4 混合云现代化运维体系参考架构 规范与流程 安全管控 故障定级规范 业务上线规范 业务变更规范 运维数据治理规范 故障处理流程 应急恢复流程 运维业务管理 变更管理 爆炸半径管理 问题与故障管理 云网跨域协同 事件管理 运维事件、变更事件 监控管理 全链路监测 企客户的迫切诉求。 3.1.1 运维规范 表3.1 故障等级定义 故障等级 定义 1 出现严重故障，对客户网络和业务运营造成严重影响。涵盖最终用户在使用过程中发现的所有服务中断或网络 功能损坏类事件 2 对业务运营造成显著影响。故障有可能导致业务中断。产品部分操作不可用，但是仍能使用，对用户相关的领 域没有影响，或影响可以设法规避 3 对业务运营造成有限的影响。故障并不影响网络服务或功能。 险，提高业务的稳定性和可用性。 事件记录 1 事件申请单 问题管理流程 变更管理流程 更新的事件 记录知识库 事件解决方案 2 1、服务台接收事件信息进行记录，包括事件时间、位置、影响等关键事件信 息；事件来源包括服务请求监控告警、主动运维发现故障等。 2、根据事件等级定义，对发生事件进行分级确认：一般事件进行事件分派操 作，重大事件进行重大事件处理流程处理； 3、根据业务类型进行事件分类，根据事件类型进行事件派单，不同的事件类型

OS、Kernel、环境变量、 MPI、OpenMP、HPC 常用依赖库等维度。对于不符合鲲鹏平台最佳实践的配置，工具会给出优化建议。 HPC 应用分析 HPC 应用分析通过采集系统的 PMU 事件并配合采集面向 OpenMP 和 MPI 应用的关键指标，从而帮助用户 精准获得 Parallel region 及 Barrier-to-Barrier 的串行及并行时间，校准的 L2 层微架构指标，指令分布及 Monitor Unit）事件，获得指令在 CPU 流水线上的运行情况，可以帮助用户 快速定位当前应用在 CPU 上的性能瓶颈，用户可以有针对性地修改自己的程序，以充分利用当前的硬件资源。 访存分析 基于 CPU 访问缓存和内存的事件，分析访存过程中可能的性能瓶颈，给出造成这些性能问题的可能原因及 优化建议。 访存统计分析 基于处理器访问缓存和内存的 PMU 事件，分析存储的访问次数、命中率、带宽等情况，具体包括： Miss 事件分析 基于 ARM SPE（Statistical Profiling Extension）能力实现。SPE 针对指令进行采样，同时记录一些触发 事件的信息，包括精确的 PC 指针信息。利用 SPE 能力可以用于业务进行 LLC Miss，TLB Miss，Remote Access，Long Latency Load 等 Miss 类事件分析，并精确的关联到造成该事件的代码。基于这些信息，用户

风险识别-评估-应对 ”的动态闭环联动模型？（如通过风险控制自 评估 （RCSA）与审计程序联动，建立风险事件库-控制缺陷库-整改案例库三 库贯通 机制） （13）如何运用“系统性风险穿透分析法”识别金融机构跨业务条线的关联 性 风险传导路径（如商业银行信贷与理财业务联动风险）？（如运用复杂事件 处理 （CEP）技术，识别跨业务传染路径，开发风险传导强度矩阵） （14）如何将金融机构风险偏好体系与审计风险评级模型联动，实现风险 样， 忽略时间序列特征）；需要引入分层抽样+时间窗口模型，提升样本代表 性） （14）突发风险应急响应是否滞后？（如：未建立"压力情景库" ，预设极端 “ 场景及对应审计程序，需要预设 黑天鹅 ”事件响应清单，配置快速审计通道） （15）整改责任是否归属不清？（如：跨部门问题（如数据泄露）未明确 主 责部门与协同方）； “ 需要建立 问题-责任树 ”模型，实施整改双签确认制） （16）整改跟踪系统功能是否落后？（如：依赖 论（如删除敏感问题描述）；实施审计人员轮岗制度，定期更换高风险领域（如 信贷审批、资金管理）的审计负责人。 2、动态调整审计计划：结合监管政策变化（如央行反洗钱新规）修订年度 审计重点，每季度更新风险热力图。对突发风险事件（如区域性经济下行）启动 专项审计，嵌入实时数据监测模块。 3、推行三级复核制度：审计底稿需经主审、部门经理、质量控制专员逐级 复核，重点检查逻辑漏洞与证据链完整性。对高风险问题（如重大违规交易）采

热点前沿及重点热点前沿解读 031 1.1 地球科学领域 Top 10 热点前沿发展态势 031 1.2 重点热点前沿⸺“中国陆相页岩油类型与重点地区资源潜力研究” 032 1.3 重点热点前沿⸺“骤旱事件成因与风险研究” 036 2. 新兴前沿及重点新兴前沿解读 039 2.1 新兴前沿概述 039 2.2 重点新兴前沿⸺“中国区域性极端降水 - 滑坡动态模型研究” 039 002 个，行星科学 1 个， 总体聚焦能源资源、极端气候变化事件以及先进技术 在地球科学中的应用。在地质学领域，中国陆相页岩 油类型与重点地区资源潜力研究以及稀土元素的先进 分离与回收技术进展，是关乎国家能源安全的战略要 点，愈发得到各国政府高度重视。在大气科学领域， 汤加火山全球影响研究、骤旱事件成因与风险研究两 个前沿，展现出对气候系统突变与极端事件风险的认 知深度日益加深。在行星科学领域，小行星地表特征 汤加火山全球影响研究 21 2124 2021.9 2 中国陆相页岩油类型与重点地区资源潜力研究 45 5073 2021.8 3 极端干旱对欧洲森林影响评估 9 1355 2021.6 4 骤旱事件成因与风险研究 8 1296 2021.4 5 稀土元素的先进分离与回收技术进展 19 3112 2021.3 6 基于机器学习的水文水资源预测 18 2387 2021.3 7 海洋生物泵中碳通量研究

、列方程 、 推导等步骤引导思考 修改作文语法错误 启发表达优化思维 提升语言应用能力而非机 械纠错 智能润色系统（案例 2 ） ： 分析语法错误， 提 供 高级表达替代方案 单向讲述历史事件 构建沉浸式学习体验 增强记忆深度与兴趣 时空穿越对话（案例 3 ） ： 通过第一视角叙事 还 原历史场景 命题作文框架指导 激发多维度创作灵感 突破思维局限， 培养观察 力 思路过程生成（案例 中扮演着至关重要的角色 。家长可以利用 AI 思考策略 第二步：获得 AI 提供的实际的应对策略 。 如何守护孩子的安全防线？ 第一步： 赋予 DeepSeek “ 守护孩子成长教育辅 助 系统 ”身份， 并描述具体事件 。 内容监管 家长的角色就像是一位守护 者， 他们需要定期检查孩子 使用的 A I 工具， 确保孩子 不 会接触到不适宜的内容 。 01 心理健康支持 教会孩子如何应对负面内容是家长 高风险 : 不准确的健康建议 、教 育 政策误导 • 中风险 : 科学概念混淆 、数学计 算 错误 、历史事件错误 • 低风险 : 语言翻译不准确 、虚构 的 学习方法 、学术资源错误 家庭教育场景中的 AI 幻觉案 例 幻觉类型 具体实例 正确信息 历史事件错误 A I 声称： " 美国第一位总统约翰 · 亚 当斯 在 1789 年就职 。 " 美国第一位总统是乔治

颜雯 研 究助理 wangyanwen@hnchasing.com 袁 鑫 研 究助理 yuanxin@hnchasing.com 相关报告 1 电子行业事件点评：AI 眼镜新品集中亮相 CES 2025，赛道未来可期 2025-01-14 重 点股票 2023A 2024E 2025E 评 级 EPS（元） PE（ EPS（元） PE（ 倍 ） 水晶光电 0.43 54.03 0.72 32.30 0.87 26.91 增持 资料来源：iFinD，财信证券 投资要点：  事件：《科创板日报》2 月 8 日消息称，据 QuestMobile 数据显示， DeepSeek 在 1 月 28 日的日活跃用户数首次超越豆包，随后在 2 月 1 日突破 3000 万大关，成为史上最快达成这一里程碑的应用。

履行情况，自愿披露企业社会责任报告。 ✓ 2008年2月，原国家环境保护总局发布了《关于加强上市公司环境保护监督管理工作的指导意见》， 要求在发生可能对上市公司证券及衍生品种交易价格产生较大影响，且与环境保护相关的重大事件 时，公司应当立即披露相关信息。 ✓ 2008 年上海证券交易所发布《上市公司 环境信息披露指引》，要求上市公司加强社会责任工作， 并对上市公司环境信息披 露提出了具体的要求。 ✓ 2010年 开展供水服务进社区活动20次，解 决水压等各类供水问题几十起。 • 特邀高校教师授课，开展员工培训， 提升研发技术水平及内控管理水平。 环境绩效： • 公司环境管理投入达15亿元，且未 发生突发重大环境事件。 • 公司共建成“水务+光伏”发电项 目12个，总容量约为40兆瓦，年节 约标准煤近1.4万吨。 • 使用余热梯级利用体系，年减少温 室气体排放约35万吨二氧化碳当量。 社会绩效： • 公司共计组织全体员工参与体检， 全隐患，各类隐患整改率为100%。 环境绩效： •报告期内，公司水循环利用率为 60.06%，三废排放合格率100%。 •报告期内，公司废气治理设施均正常 运行，废气检测结果均达标、噪声监测 结果均达标，且未发生噪声扰民事件。 社会绩效： •报告期内，公司员工培训投入269万元， 每名员工平均培训小时数25.89小时。 •报告期内，公司共完成21家供应商的 审核评价，审核无严重不符合项。 X 德福 科技 产品绿色研发

B2C远程管理 B2C临床管理 B端自我管理 投资建议 1 “医疗+AI”复盘及全景图 AI&医疗复盘 本轮AI行情的中美差异： ➢ 起点一致：本轮AI行情的起步都是从2023年一季度开始的，标志性事件是以OpenAI的GPT-4为代表的大型语言模型（LLM）首次亮相，展 现出强大的自然语言处理能力，能够进行创意写作、编码和复杂问题解决，因此2023年被认为是生成式AI的元年，随后又有多模态大模 “不同”：AI的发展从硬件端进入到应用端，出现了非常多的低成本平民大模型和AI应用，为很多商业模式提供了低成本试错的机会。 如果我们把目光从“AI对行业的颠覆”切换成“AI对行业的改变”，就会发现改变或是大概率事件。 ➢ “同”：AI是一个新生事物，应用端的快速崛起，多数公司和商业模式目前处于摸索尝试阶段，跟上一轮一样或存在“不确定性”。 AI+医疗的中美差异 ➢ 产业发展阶段不同：美国部分医疗AI相关 （实时血糖分析+个性化干预） 结合用户行为数据生成动态建议，用 户依从性提升40% B2B企业健康服务订阅 ResMed RMD.N 343 AirSense 11 智能睡眠呼吸机 （AI动态调节压力+睡眠呼吸事件分析） 每秒自动调整500次压力，减少30% 夜间觉醒 硬件销售+云端健康管理服 务 iRhythm Technologies IRTC.O 35 Zio AT 可穿戴心电监测贴片 （AI诊断14种心律失常）

测试）则通过真实 场景数据反馈优化人机交互逻辑。典型案例如福田汽车在京津冀干线物流车队 部署的ADAS系统，覆盖前向碰撞预警（FCW）、自动紧急制动（AEB）及DMS ，运行6个月后驾驶员分心事件下降37%，单公里维保成本降低2.1%，并建立 闭环反馈机制—每台车每日上传脱手时长、系统干预频次等12类通联指标至云 平台，支撑算法迭代与功能分级推送[7]。 参考文献 [1]研报：《汽车 （V2N）实时协同网络：例如，前车紧急制动信号经PC5直连通信可在100ms 内广播至后方200米内车辆，触发协同预警；路侧单元（RSU）同步发布红绿灯 相位、排队长度、路面湿滑状态等结构化事件，使车辆提前预判通行策略。 C-V2X作为我国主流技术路径，已形成从通信芯片、模组到车载终端的完整产 业链，并正向与T-BOX、智能驾驶域控制器深度集成演进，成为车路云一体化 架构的关键触点[ 元（MEC）通常部署于路口或路段机房，就近处理RSU汇聚的视频、雷达及信 答对先见AI 全球智能驾驶辅助技术发展现状:技术路线、商业化落地与政策框架分析 13 号灯状态数据，将原始感知结果压缩为结构化事件流（如“前方50米急刹预警 ”），再经5GUu接口或直连PC5链路回传至车辆，显著降低端到端通信延迟至 20ms以内；通信基站则按“宏站+微站”混合组网，兼顾广覆盖与高密度热点 区域容量需求；

安防领域，随着视 频监控分辨率的持续提高以及多模态感知技术的广泛应用，智能安防 系统需要同时高效处理来自高清摄像头、红外传感器、声纹识别设备 等多种设备的海量数据流，并实现实时的行为分析、异常事件的快速 检测与精准目标追踪。这无疑要求系统具备强大的并行计算能力以及 极低延迟的数据传输能力，以此保障安防应用的高效、稳定运行。在 医疗影像领域，为实现医学影像的快速处理与精准诊断，需要分布式 实现跨区域边缘算力的统一调度，支撑政务数据本地化处理（如身份 证核验、社保信息查询），要求满足低时延、高可靠及数据隐私保护 需求。此外，应急指挥、智慧城市等场景需系统具备快速响应能力， 在突发事件中可动态扩容边缘算力，保障视频会商、实时监控等服务 的连续运行。 企业用户的需求则围绕业务效率与成本优化展开。工业企业通过 系统调度厂区边缘节点算力，支撑设备实时监控与工艺优化，要求算 力调 端安全管理机制，通过分布式账本记录调度行为与服务调用路径，结 合智能合约触发异常分析与告警通知，保障算力服务全过程中的行为 42 合规性与责任可溯源性。 分布式算力体系的安全风险不再是局部突发事件，而是以动态扩 散性、高度联动性和隐蔽变异性为特征，需建立面向全域、可预测、 可响应的风险管控机制。针对该问题，可构建智能安全控制平面 （Security Control Plane），以统一策略引擎