智能微电网分布式电源 的综合控制策略 智能微电网分布式电源的综合控制策略 典型的智能微电网结构： 组成：微电源、储能装置、控制器、负荷 馈线 A 、 C ：重要负荷、敏感负荷 馈线 B ：相对不重要负荷 能量管理系统：实现对整个微电网系统的 综合分析与控制 潮流控制器：对微电源的就地控制 主从站控制方式： 智能微电网分布式电源的综合控制策略 孤岛状态时：一个微电源以主 了能源的利用效率， 从而使微电网具有经济性和环保性。 2. 保证控制可靠性 现在智能微电网控制策略发展的趋势是无需数据通信环节的各类型分布 式电源间的主从控制的微电网控制策略，大幅度提高了不确定性能源的利用 效率。 3. 保证并 / 离网切换的平稳运行 智能微电网分布式电源的综合控制策略 微电网联网预同步控制器： 比例积分环节环作为同步补偿 器，负责微电源输出的电压幅值和 相角以及频率的预同步过程 智能微电网分布式电源的综合控制策略 仿真算例模型： 智能微电网分布式电源的综合控制策略 微电网在 0-0.8s 联网运行， 0.8s-1.6s 运行孤岛运 行，而 1.6s-2s 重新与配电网连接。分别反映微电网与配 电网联网运行、孤岛运行以及微电网与配电网重新联网 3 种情况 仿真结果分析： 智能微电网分布式电源的综合控制策略 1.DG1 和 DG2 输出功率情况

应 时间<500ms，复杂问题解决率>85%，对话中断率<8%。  智能需求分析引擎实时解析客户资产数据，结合外部征信信息 生成 360°画像  动态推荐算法根据实时市场数据调整产品匹配策略，每日更新 利率/风险参数  合规检查器自动拦截不符合监管要求的操作，记录完整审计轨 迹 知识管理模块整合银行内部文档系统，包括： 1. 最新版产品说明书（每日自动同步） 2. 监管政策库（更新延迟<2 后审计分析（保留完整操作日志）。对疑似欺诈行为自动触发二级 验证流程，误报率需控制在 3%以下。 培训模拟模块包含虚拟沙箱环境，可模拟 200+种客户沟通场 景，智能体通过强化学习持续优化话术策略。每月更新培训案例 库，确保应对市场变化的时效性。测试数据显示，经过 6 个月迭代 的智能体在客户满意度评分上比初期版本提升 41%。 2.1 客户咨询与应答 客户咨询与应答是银行客户经理智能体的核心功能模块，基于 对接银行内部三大知识源： o 结构化产品数据库（更新频率≤15 分钟） o 非结构化业务文档库（含 PDF/PPT 等格式） o 实时政策变更通知系统 3. 分级响应机制 问题类型 响应策略 准确率要求 标准业务咨 询 直接应答 98% ≥ 复杂资产配 置 转人工+预分析报 告 85% ≥ 风险投诉类 应急通道升级 100%人工接 管 智能体在应答过程中会同步生成服务日志，记录客户意图识别

·新品竞争白热化与人群细分难度：消费者需求日益多样 化，但传统人群细分方式（如地理位置/人口特征）难以精 准捕捉消费动机。企业需要更深入的情感需求分析来指导 新品研发，例如童装品牌A通过情感动机细分出6类核心人 群，制定有效策略。 ·库存管理与供应链压力：服装行业上新快、销售周期短， 库存积压风险高。数据显示，2024上半年超半数服饰企业 营收下滑，部分因库存管理能力不足导致成本攀升。企业 需通过实时数据监测和智能预警系统优化库存。 快速翻单、追单，也无法及时调整铺货与市场策略。 二是全渠道营销难。 为顺应消费者购买、决策、分享链路的全渠道化，品牌商除需要搭建覆盖线上、线下的全渠道体系外，还需要按照不同渠道、 地域的碎片化订单，实现库存的快速调补配，以提高库存周转效率和履约效率，降低整体履约成本。同时，要围绕订单、库存、 渠道、结算等核心环节形成信息链路、相应管控指标与智能策略，进而合理控制库存，并为客户提供全渠道趋于一致的消费 基于运营数据化，服饰时尚企业利用人工智能、机器学习和数据挖掘等技术，对大数据进行分析和建模，实现智能化的业务决 策。例如，通过预测性分析和优化算法，企业可以更准确地预测需求、优化库存管理，并制定相应的营销策略。决策的智能化有 助于提高企业的决策效率和决策质量，推动业务的持续创新和竞争优势。 通过在基础设施云化、触点数字化、业务在线化、运营数据化和决策智能化这五个维度上的行动，服饰时尚企业可以有效解决

银⾏发送初次咨询确认 客⼾经理 ⻛险评估 银⾏请求客⼾填写⻛险评估问卷 ⻛险评估专家 客⼾提交⻛险评估问卷 客⼾ ⽬标设定 银⾏发送⽬标设定确认 理财顾问 投资策略制定 银⾏发送投资策略建议 投资经理 投资组合构建 客⼾反馈投资策略 客⼾ 银⾏发送投资组合构建确认 投资经理 客⼾审批 客⼾审批投资组合 客⼾ 投资实施 银⾏发送投资实施确认 投资团队 定期报告和评估 银⾏发送定期报告 理财顾问 利用生成式AI，根据不同场景和目标受众，生成多样化的模板。 不断测试和优化模板，确保其效果和适用性。 ⽣成式AI通过定义好的提⽰词模版，帮助特定⻆⾊提效 评估资产配置 根据当前的[经济指标]和[客户投资目标]，概述一个优化的资产配置策略，以平衡投资组合。 审查投资组合表现 创建⼀个系统的流程，⽤于季度投资组合表现审查，整合[分析⼯具/软件]。 验证投资假设 概述⼀个结构化的⽅法，以测试有关[特定市场趋势或投资类型]的投资假设的有效性。 的有效性。 开启投资对话 为投资经理围绕[新兴投资技术或⽅法]的圆桌讨论撰写⼀组引⼈⼊胜的问题。 探索⻛险缓解 基于当前的[市场状况]，为[客⼾类型]⽣成⼀个多元化投资组合提案，包括⻛险管理策略。 ⻆⾊⽰例1：投资经理AI助理 角色示例2:科技金融合规官Al助理 生成式Al通过定义好的提示词模版，帮助特定角色提效 确立合规性 创建一份全面的清单，列出适用于[行业]初创公司的所有合规法规。

资料来源：由东吴证券研究所整理 定制产品、服务运营策略 股票、基金成交量提升 推送千人千面产品 增加匹配产品曝光度与选购率 图表： AI 智能营销精准投送促进市场股基成交额增长逻 辑 图表：君弘灵犀个性化投顾 sop 、广发元始股原宇 宙 资料来源：公司官网，公司 、 图表、 计算） 提供个性化投顾服务， 覆盖更多客户 。 中金财富 IC- Copilot 单日处理文档效率提升。②社交化策略工厂：整合散户社区（如雪球、 eToro ）舆情数据 ， AI 生成“群体情绪指数” ，开发相关交易 策略或跟单产品 ，降低散户非理性交易风险。 投研范式的智能化重构。①事件驱动型研报自动化： 财报 / 政策发布后 3 分钟内生成分析摘要， ，合规性自检（如关联交易披露完整性） ，动态优化发行定价。例如 ， 中信证券 Bond Copilot 赋能债券承销全流程。②机构定制化 AI 工具链：开放大模型 API 供机构客户按需调用 ，支持策略回测、风险建模等 场 景定制。 风控合规的实时化升级。模态反欺诈哨兵：结合知识图谱与 AI ，实时识别复杂交易欺诈 ，准确率较传统系统提升。 数据来源：发布机构官方微信公众号，东吴证券研究所

运营壁垒，实现商品生产、流通与服务的全链路效率升级。消费者可自由切换线上 线下场景，如线上下单产品后线下自提或者线下体验产品后线上下单购买。零售 商通过数据驱动可以实现精准运营，优化选品和营销策略，实现商品的智能库存 管理和个性化推荐。 供应商管理的复杂性。零售业供应商管理的主要特点之一是供应商和销售终端的 平均规模较小，数量众多且分布零散，这极大地增加了零售企业的市场覆盖成本 和供 仍广泛分布着 非连锁的社区零售终端，依托本地化服务维系客群。不同区域消费者在商品偏好、 购物场景及价格敏感度上存在显著区别，例如南北饮食差异直接影响生鲜品类结 构，城乡收入差距则作用于品牌渗透策略。在此背景下，跨区域零售企业需构建弹 性化运营体系，通过动态采集并分析消费者行为数据，实时感知区域需求波动，进 而灵活调整门店选品组合、优化促销资源配置。这种数据驱动的精准运营模式，既 能降低 境下，零售商们正在积极拥抱数 字化转型，并不断增加对相关技术基础设施的投资。数字化转型不仅使零售商能 够收集和分析大量数据，从而更精准地把握消费者的需求和偏好，还帮助他们制 定更加个性化的营销策略，为消费者提供更加贴心的购物体验。同时，数字化技术 的应用也极大优化了零售商的内部管理运营流程，如通过深化商店与仓库的集 成，实现库存管理的精细化以提高效率并降低成本。 全渠道模式成为新常态。

建立长期合伙人关系； 长期关系； ——成长模式； 供应商绩效更上一层楼； 不仅是订单 ， 而是商业伙伴； 外包管理 五要素 数字化供应商管理体系： 互惠互赢牧 人策略 牧人模式 猎人模式 机 ：系统平 台 法 ：管理制 度 人 ：人力资 源 环 ：运营流 程 物 ：场地设 备 数字化业务系统建设 一键质检 - 质检助力业 务 一键弹窗客户画像类型标签（行为偏 产品定位 现分 理财零售 催收等 … 四维 匹配 效能型 策略型 标杆型 … 产品维度 账分 专项分期 发卡 / 激 活 坐席维度 服务型 专家型 价值型 卡人画像 精明羊毛档 年轻潜力型 风险用户型 客群属性 高频消费型 分期依赖型 商旅常客 【技术地基】 自然语言处理、 动态学习和智能策略匹配组合 产介 异议处理 促成 开场白 铺垫 核身 实时话务数据及来电原因监控 • 微信移动终端数据展示 应用场景： • 8 ： 00-24 ： 00 每 2 小时话务水平微信 推送 • 话务低于预警线， 自动进行提示和工作安 排 • 每时段策略执行结果显示 应用效果： • 问题导向明显 • 追踪目标清晰 • 各问题团队可快速响应 • 团队执行力考核依据 高峰时段服务水平 以下 （ 9 ： 00-18

商的入驻以谋求 共同发展。园区招商需依靠专业化的园区招商运作手段，通过广泛 整合项目的合作资源优势，依据科学成效的项目运营操作流程，运 14 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 用高效的策略，吸纳企业进驻生产经营。目前，传统的招商手段和 方法已经越来越难以满足未来智慧园区发展的需要。 9、智慧城管系统 利用物联网、云计算、大数据、移动互联网、智能协同等技术， 整合城市管理资源， 慧园区运营，在为园区管委会管理和服务提供信息化手段和平台支 撑的同时，又可以为企业等在内的产业互联网+提供平台服务和支撑。 总上所述，准格尔智慧园区的建设是必要且急迫的。 第四章总体建设方案 一、建设原则和策略 （一）建设原则 23 经济开发区“智慧园区”项目项目建议书 1. 统筹规划、分步推进 坚持“统一规划、统一标准、统一平台、统一管理”，实现整体 设计，统筹推进。结合园区发展实际情况，秉承需求导向、平台先 4. 技术创新、自主可控 适当考虑技术超前性，减少浪费和重复投资。同时应考虑数据 资源的安全性，推进软硬件的国产化，实现园区信息的全面安全可 控，推动智慧园区的安全可持续发展。 （二）建设策略 开发区已经确立的智慧园区建设规划原则包括： 整体性：整合现有信息化平台，进行一体化规划，系统平台集 中统一管理，数据共享，具有一定扩展性和灵活性。 创新性：结合园区产业和工作实际，引入创新理念，成为信息

以华为昇腾为代表的国产芯片迭代速度加快， 通过“超级节点”集群架构，以多卡互联实现 系统级算力突破，有效弥补单芯片性能差距。 AI芯片实现多技术路线并行发展，训练与推理芯片 性能快速提升。华为采取开放策略，公开芯片路线 图并授权合作伙伴生产自有品牌服务器，吸引更多 企业加入生态，共同提升国产解决方案竞争力。 产业协同 技术突破 生态构建  国产算力正通过技术、生态与产业链的协同效应，为中国推理算力发展奠定坚实基础。 入商用，推理过程中对内存和计算资源的需求急剧上升。 例如，处理超长文本或音视频输入时，KV Cache 等缓存机制面临巨大压力。多级缓存技术（如HBM + DRAM + 专业存储）通过“以存代算”策略显著减轻计算负担，提升推理效率，支持更长上下文理解和更 复杂任务处理。  多机并行推理支撑超大模型与多模态应用 面对千亿级参数模型和百万级长度多模态输入带来的计算与内存挑战，多机并行推理成为必然选择。通过 中国：人工智能系列 市场研读 | 2025/02 中国推理算力产业洞察——挑战分析 关键发现 中国智能算力发展面临电力资源紧张、高功率机柜供给不足、县域技术适配难及数据安全与 协同机制缺失等挑战。应对策略包括推动算力中心西迁、加快高密度绿色基础设施建设、推 广“技术-场景”共享模式，并通过“技术+机制”双轮驱动加强数据安全与跨层级协同。 中国推理算力发展挑战分析 市场研读 2025/08

3月5日公布了ACM图灵奖获得者 Andrew Barto（MIT教授） 和 Richard Sutton（强化学习之父，阿尔伯塔大学 教授，DeepMind科学家） ◼ 强化学习的目标是得到一个策略，用于判断在 什么状态下选取什么动作才能得到最终奖赏。 折扣因子 （Discount Factor） 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 DeepSeek要求学生模型学习教师模型的推理逻辑，使 学生模型掌握完整的推理链条。 ➢ 数据蒸馏：通过大模型来优化训练数据，包括数据 增强、伪标签生成和优化数据分布。 ➢ 模型蒸馏强化：采用基于特征的蒸馏与任务特定蒸 馏策略，对小模型进行监督微调 浙江大学人工智能教育教学研究中心 中心 智能教育教学研究中心 大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研究中心 浙江大学人工智能教育教学研 短信营销转化率低。由于文案缺乏个性化、吸 引力和针对性，未能有效激发用户的兴趣和行 动。短信链接点击率较低且业务转化率较差。 短信文案 标签筛选 筛选不 出来时 标签 提示 短信 转化率 提示工程 大模型微调 业务 策略 短信 文案 基于LLM的标 签生成 提示构建 基于监督微调 的模型优化 基于用户反馈强化 学习的模型优化 短信文案生成 在线 投放 研究实践3：基于大模型的金融营销短信文案生成