电网与算力节点的双向赋能。产业实践中，青海柴达木 100%绿电算 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 3 力中心、阿里云张北液冷数据中心等标杆项目已验证“算力随能源跑” 的可行性，但跨行业标准缺失、区域资源错配等问题仍制约协同深度， 亟需通过电力市场与算力价格联动机制、虚拟电厂等技术突破构建系 统性解决方案。这一变革不仅关乎单一产业，更是重塑全球竞争格局 的战略支点— 动态资源感知、跨域协同优化、可信交易机制等前沿方向的研究，共 同推动构建更加绿色低碳、高效可靠的全国一体化算力网络体系。本 节通过典型案例展示了产学研各界的创新实践，验证了算电协同在技 术可行性和商业价值方面的巨大潜力。 1.4 算电协同愿景，构建比特与瓦特的智能闭环 基于上述技术、政策和实践基础，算电协同正在形成清晰的愿景 框架和发展路径。算电协同是指以新型电力系统和全国一体化算力网 推动能源与数字两大革命实现历史性交汇。 本章通过“问题-政策-实践-愿景”的逻辑链条，完整呈现了算电 协同的发展背景。技术业务需求揭示了协同必要性，国家政策提供了 制度保障，行业实践验证了可行性，最终形成“规划-调度-市场-产业” 四维协同的愿景框架。这为后续章节的技术架构设计和应用场景探索 奠定了坚实基础。 图 1-1 算力与电力协同发展驱动逻辑图 第九届未来网络发展大会白皮书

星地联合测试：通过地面站与在轨卫星的协同试验，验证端到端 的网络功能。例如，5G-NTN 验证平台（如 SATis5 项目）集成了 SDN 控制器，通过星地联合测试，能够演示网络切片在卫星-地面 一体化场景中的可行性，验证 5G 技术与卫星网络的融合性能。 星地联合测试能够充分利用在轨卫星的实际运行环境，获取真实 的测试数据，为卫星互联网网络的技术验证和优化提供有力支持。  IOT：利用实际在轨运行的卫星开展技术验证，获取真实空间环境 在轨卫星之间的激光通信试验，验证了激光链路在空间环境下的 传输性能，为激光链路技术在卫星互联网网络中的应用提供了重 要的参考依据。在轨验证是最接近实际运行环境的验证手段，能 够有效验证新技术、新方案的可行性和可靠性。 未来，卫星互联网承载网的仿真与验证技术将呈现以下几个重要 的发展趋势：  高保真度：不断提升仿真模型的精细度，更加精确地模拟大气湍 流、雨衰、硬件非线性等物理特性，缩小仿真结果与实际情况的 公司联合军方成功 完成全球首个非地面网络战术卫星通信演示，通过未改装智能手机直 连卫星，实现战术突击套件的多媒体流传输、加密视频通话及 VPN 互联，验证了卫星互联网直连设备在边境突击作战中的可行性。我国 同类技术虽未公开细节，但北斗短报文的预置部署政策显示其在边防 通信中的基础性作用。 5.2.3 重大活动高密度瞬时通信 卫星互联网承载网通过融合低轨星座与智能计算能力，为大型活 动

学 习 研 发 数 字 化 成 熟 度 评 估 模型BDM的设 计思路和方法 如何应用该模型的报告、 指数、策略库、指标库 等快速建设金融机构数 字化转型能力 探讨开放性模型与其 他产品的衔接可行性 加速数字化智能马达 BDM数字化成熟度 评估模型2.0 www.top100summit.com 基本概念 加速数字化智能马达 BDM数字化成熟度 评估模型2.0 • 数字化转型：对现有的业务模式、产品、服务或体验

智能化或将带动能耗、碳排等先期较难落实的 政策形成可尝试空间，进一步影响现有的竞争格局。 风险提示 AI 或将改变行业格局，导致阶段性的竞争加剧；AI 智能化的应用在研发、生产和工程落地等的推进需要时间；信息 保密性和可行性等问题需要更完整的方案体系；效率的提升带来人员培养和再分配等问题的解决仍需考虑。 行业深度研究 敬请参阅最后一页特别声明 2 扫码获取更多服务 ：Deepseek 的推出确实 明显带动 AI 模型的低成本高效变化，但同制造实业的对接和改善是需要时间的，化 工装置的资本投入相对较大，AI 产生的影响需要时间逐步兑现；  信息保密性和可行性等问题需要更多的体系进行保证：化工的产品制造不仅仅依托于 技术专利，还有较多的个体化优化和经验累积赋能，在很多领域是有技术秘密的，对 于实体运行过程的信息保密，数据训练范围，落地可能性等都需要更多更完善的体系

不同的 是，纠正人工智能训练数据具有挑战性，因为其数据规模庞大且相互关联， 这可能需要重新训练整个模型，并可能导致意想不到的后果。迄今为止，纠 正人工智能模型训练数据中已经获取的不准确信息的可行性尚不明确。虽然 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 17 有关数据标记和隐私保护技术的研究仍在进行，但确保 "更正权 "仍然是 一个开放性的挑战，应持续监督促进对这一需求的研究。 ● 删 响人工智能/机器学习系统模型的训练和使用方式。由于个人数据在训练后 可能会深嵌于模型内部复杂的表征中，因此落实这项权利对这些模型是一项 独特的挑战。目前，从训练好的模型中移除特定数据点的技术可行性和伦理 影响仍不明确，缺乏可靠的流程和既定的指导来处理此类请求，这就引发了 如何平衡个人隐私与模型整体功能和社会利益这一关键问题。 ● 反对权：个人有权反对出于特定目的处理其个人数据，包括在生成 或编辑，这可能会影响模型的准确性和可解释性。 ○ 知识移除：如何识别千亿层深度神经网络中的已学知识，并移除特定的 信息呢？实际上，这意味着需要从头开始重新训练大型语言模型，从而既不经 济，也不环保。 从技术可行性角度看，在复杂的训练数据集中识别并移除单个数据点可能 计算成本高、耗时长，甚至是对于高级人工智能系统（如大语言模型）来说有 时根本不可能实现的。如何处理那些需要移除数据的训练模型这一问题至今仍

近年来，人形机器人正以超出预期的速度渗透到人类生产与生活的核 心场景中，这一进程的加速得益于两大关键驱动力：其一为人工智能、物 联网等底层技术的跨越式突破；其二是硬件成本下降与算法效率提升所 带来的规模化应用可行性。从技术视角看，深度学习框架的演进显著强 化了多模态数据的实时处理能力，例如基于Transformer架构的模型使 机器人能够同步解析视觉、语音与环境反馈信息，从而在动态场景中实 现“感知-决

作为工程变更审计专家，请按照以下框架进行分析： 1. 任务：评估[项目名称]中[具体变更]的合理性与必要性 2. 行动：请对以下资料进行详细审核： - 变更申请文件及理由 - 技术可行性论证 - 变更影响评估（包括成本、工期和质量影响） 3. 目标：形成专业判断，回答以下问题： - 该变更是否具有充分必要性？ - 变更方案是否最优？ - 变更成本是否合理？ -

Metropolitan Area Network（COMAN）。 算力城域网白皮书（2025 版） 5 验结果表明算效、TTFT、TPOT 等指标劣化小于 3%，充分证明算力 城域网方案的技术可行性。 算力城域网具备算力高效整合、算力无损输送、算力服务即取即 用等关键能力，通过构建 AIDC 与用户之间的安全高速通道，支撑城 市算力和行业算力就近服务本地算力用户。算力城域网通过高弹性、

造业、家庭典型场景下机器人泛化能力的提升进行了市场调研、测试 开发和场景验证，为打造通用场景的人形机器人展开了联合创新。 在制造场景下，华为云与乐聚团队深入亨通线缆车间一线展开调 研，针对工业企业的普遍性业务痛点，进行技术可行性分析，定义整 体产品形态、任务指标和行动计划，以扫码包装、物流搬运、沾锡工 序等作为典型场景进行验证。 图 15 搭载盘古大模型的夸父在江苏亨通工厂实习

制和技术能力等因素的制约，导致相关企业的 AI 应用存在推广进度不及预期的风险。 2、AI 技术发展低于预期导致应用面狭窄：AI 技术发展遭遇瓶颈，可能导致诸多场 景的大规模落地缺乏技术可行性。 免责及评级说明部分 免责声明 东吴证券股份有限公司经中国证券监督管理委员会批准，已具备证券投资咨询业务资格。 本研究报告仅供东吴证券股份有限公司（以下简称“本公司”）的客户使用。本公司不