.......................................................................140 9.1 引入 DeepSeek 技术的必要性与可行性总结...........................................................................................141 9 DeepSeek 引入医疗健康场景，不仅能够解决传 统技术面临的效率和准确性问题，还能为医疗决策提供更加科学的 支持，降低运营成本，提升整体医疗服务质量。通过深入研究和实 践验证，这一方案具备较高的可行性和广泛的应用前景。 1.1 医疗健康行业的现状与挑战 在全球范围内，医疗健康行业正面临着前所未有的挑战与机 遇。随着人口老龄化的加剧和慢性疾病的普遍增加，医疗资源的需 求持续上升，而医疗成本的膨胀也在不断加剧压力。据统计，全球 的准确性和全面性。  自适应滤波：根据不同影像的特点，自动选择合适的滤波算 法，去除特定类型的噪声或伪影，确保图像的高质量。 通过上述技术，DeepSeek 在医疗影像的增强与处理方面提供 了切实可行的解决方案。其高效的算法和强大的处理能力，不仅提 升了影像质量，还为医生提供了更可靠的诊断依据，推动了精准医 疗的发展。 2.2 疾病预测与风险评估 DeepSeek 技术在疾病预测与风险评估中的应用，能够通过大

量发展提供强大 动能。 然而，机遇与风险并存。数据质量参差不齐、技术安全存在隐患、法律法规 尚待完善、应用场景价值评估困难等一系列问题，构成了ESG数据资产化进程 中的障碍。如何构建一套切实可行的风险识别、评估与治理体系，是摆在所有市 场参与者，包括监管机构、企业、金融机构、技术服务商面前的共同难题。 基于此，财联社联合清华大学五道口金融学院金融安全研究中心，集结业界 与学界的顶尖智 智能合约则为数据流转提供了可信的规则和执行保障。这为解决数据孤岛问题和 激发数据价值提供了切实可行的技术路径。 该平台不仅是技术工具，更是 ESG 数据资产化的 “关键载体”：通过打破数 据孤岛，让分散在不同主体手中的 ESG 数据从 “静态信息” 转化为 “可安全流通 、可创造价值的动态资产”，为 ESG 生态协同提供了切实可行的技术方案。该平 台最终可以助力企业提升 ESG 信息披露质量、金融机构优化绿色投资决策、政

源消耗者蜕变为清洁能源生产者。这场变革不仅是技术 升级，更是重塑矿业未来的战略支点。 矿山应用清洁能源是矿业发展的必然趋势，《智能 微网解决方案技术白皮书（矿山场景）》为我们提供了 矿山绿电切实可行的解决方案。龙净环保是中国环保产 业的领军企业和国际知名的环境治理服务企业、能源服 务供应商，为紫金矿业的权属企业；公司五十多年来始 终专注于环保、节能领域研发及应用，致力于提供生态 环境综 万吨露天铜矿为例，年耗电约 2 亿度，球磨机单机功率≥ 10MW，电力支出直接影响利润。 全球 80% 以上大型矿山距主干电网超 200 公里，电网延伸成本高达 200 万元 / 公里，经济可行性低。 且高海拔、极寒等极端环境使传统发电设备效率下降 40% 以上，供电压力更大。传统柴油发电是当前偏远矿 山主要供电方式，却难适应行业发展。全球矿山年耗柴油约 4000 万吨，碳排放超 1.2 以上。碳成本已从潜在风险转化为切实的财务压力。 可靠性 稳定性 灵活性 大容量 经济性 节能环保 06 07 3. 经济与技术驱动 新能源成本下降与微电网技术成熟，为矿山能源转型提供了可行性与经济性支撑。 单晶硅组件价格从 2015 年 0.6 美元 / Wp 降至 2025 年 0.11 美元 / Wp。2025 年后钙钛矿电池量产， 成本较单晶硅再降 30%，2030 年后光伏系统度电成本或低至

识沉淀、模型驱动与自我调优能 力的企业，将形成稳定智能能力体系，进而拥有更强的工程整合力、风险控制力与利润提升力。 —— 全国工程勘察设计大师 谢卫 推动AI在建筑企业落地，首要挑战不是技术可行性，而是行业知识的结构化表达。建筑活动 本质上是一种跨学科、高耦合、高变异的复杂系统管理过程。只有将专业知识系统化表达为可识 别、可推理的数据模型，AI才能真正参与到价值链核心。企业是否具备从项目数据中抽提知识、 惑。尽管企业渴望借助AI实现突破，但现实困境加剧了愿景与现实的撕裂感，更导致一部分企业 在尝试后选择回避，甚至陷入技术等待与路径依赖的惯性中，难以迈出实质性一步。 当下，建筑企业唯有厘清AI推进过程中的关键误区，构建切实可行的实践思路，才能在这场 AI应用行动之战中，实现从理想到现实、从谋划到实践的主动突围。 破局之道： 产业AI赋能建筑企业AI应用落地 二 当前，通用AI正以惊人的速度迭代，其在语言理解、图像识别等方面不断展现出卓越能力。

性。例如多地政府，针对新一代人才出台相关优厚政策； 大学教育也针对这个方向在调整变革，例如校企合作，双 创平台的数字化教育创新手段。 存在这些客观的挑战，我们发现实现数字化转型困难重重。 如何规划可行的数字化转型路径，本文从框架与参考架构方面，将给出建议。 数字化转型的重要模型与科学 数字化转型需要多学科、多技术的支持，其依托的主要模 型与科学为： 数字孪生：数字孪生（Digital Twin）这个概念最早用于 个系统之 间的融合，推动创新应用。 14 13 如何实现 数字化转型 数字化转型，是跨领域、跨部门，甚至有时候是跨 企业的系列工程，实施成功的数字化转型，需要依 据合理的规划方法，制定有效可行的蓝图路标。 而目前业界普遍的现状是： 缺少整体系统性框架设计 数字化转型的方向已经得到普遍认可，组 织或者企业的单个部门开始实施转型，结 果是价值链的单个环节迈的步伐大，但其 他环节没有加入，最终导致达不到最终转 的运维、使用等系列问题，导致直接用户的使用 体验下降，因此组织内部抗拒意见较大。 这些分析说明，数字化转型是一个持续改进的系 统工程，需要： 高瞻远瞩的顶层框架设计，做到有的放矢，达 成有效的业务成效。 切实可行的执行架构设计，做到清晰的实施 路标。 针对这些普遍存在的现状，依据业界成熟的框架 设计及工程实施方法论，再结合数字化转型本身 的独特特征，我们提出如下数字化转型方法。 为什么要数字化转型

服务及咨询 员工服务 04 佩信集团 团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信 必要性 可行性 人力资源数字化转型顺应宏观环境和劳动力市场新趋 势 企业高管普遍的数字化意识进一步增强，更有意愿在 数字化人才团队和数字化组织发展方面进行战略规划 并投入资源 各类人力资源数字化解决方案更加成熟，包括数字化 复杂度，人力资源规划、招聘、培训等都需要更先进 的数字技术支撑 1 2 3 近年来，中国数字经济占 GDP 的比重持续上升，各行各业越来越多的企业加入数字化转型大潮。在这个背景下，企业推进人力资源数字化转型的可行性和必要 性 持续增强。 05 佩信集团 团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信 HRSSC 当地现有和预期的员工服务需求量 靠近集团总部 调研结果显示，靠近集团总部被最多的 HR 认为是影响 HRSSC 办 公 地点选址的主要因素，其次的影响因素是当地现有和预期的员工服 务需求量，接下来才是影响到可行性与综合成本的相关因素。 HRSSC 的办公地点靠近集团总部有利于更好地支持管理者，靠 近 员工工作地点则有利于更好地服务员工。一些工作地点分布广 的大 型企业需要为 HRSSC 设置多中心、多业务部，承担人工服

实施规划、时序进度安排较为合理可行，内容较为详细的 得 4 分； 实施规划、时序进度安排一般，内容简单的得 2 分； 未提供不得分。 质量保证措施 6 分 根据供应商提供的质量保证措施内容的完整性进行综合比 较评分，方案内容应包括：1.质量控制目标、方法及措 施、2.质量保证关键环节控制。 各项单独打分，每项内容完整合理、可行性强的得 3 分。 内容较为合理、可行性一般的得 1 分。

其中，Rehost、Replatform、Rearchitect 主要解决“如何通过技术改造实现应用升级”的核心问题； Replace、Retain、Retire 则作为补充策略，用于优化整体迁移组合，确保迁移方案的性价比与可行性。 图 4-1 迁移路径分类 (1)Rehost：低风险、快速迁移的过渡方案 ① 快速迁移到云平台，以降低成本或提高可用性 ② 需要快速完成迁移，时间紧迫 ③ 缺乏应用程序的深入了解或修改代码的资源 合规性要求评估 • 数据治理评估与设计 应用评估 与设计 • 业务功能梳理 • 系统模块划分 • 应用拆分设计 架构评估 与设计 • 运行环境与基础设施现状评估 • 应用高可用设计 • 云原生改造与演进可行性评估与设计 资源评估 与设计 安全评估 与设计 批次评估 与设计 • 批次划分评估 • 验证与回退机制设计 评估分析 与设计 34 (3) 应用拆分设计：基于系统模块划分结果，结合云 工具链，评估引入云原生 DevOps 能力的可行性，为架构重构和云上持续交付提供技术支撑。 (2) 应用高可用设计 更高的高可用性，意味着企业需要投入更高的资源成本和改造成本，在业务连续性与成本之间寻找最佳平 衡点，是企业韧性构建的首要挑战。开放平台应提供多种高可用架构，满足业务系统达成不同的可用性等级。 典型的高可用架构模式如图 4-5 所示： (3) 云原生改造与演进可行性评估与设计 聚焦“迁移后

Page 21 倍增工具：节能改造补助 是什么 节能改造补助是建筑部门一揽子政策方案中的一项激励类工具。这类补助 可以降低能效技术的先期成本，从而加强其对消费者、建筑商和开发商的 吸引力，提高其经济可行性。该工具可以牵引市场，支撑各相关方通过实 施能效措施的方式来遵守相关法律法规，共同推动建筑能效进一步提升。 这类补助通常会在改造项目开始前发放，用以覆盖部分改造成本；适用的 改造措施通常包括增加 深度、适用的改造措施、补 助规模，以及所在国家的具体情况而定。常见的实施步骤如下： 1. 设定目标：明确通过节能改造补助希望达成的目标，例如减少能耗和 排放、扶助弱势家庭等。目标应该具体、可衡量、可行，与节能改造 补助的相关性强，并且有时间限制。 2. 确定受众：明确补助的发放对象，例如房主（或按收入水平、住宅类 型、家庭规模等划分的特定人群）和企业。根据目标受众的具体需求 来制定补助方案。 、可 以帮助人们便捷获取补助和其他激励措施的一站式服务，以及一些指南 说明和质量保证措施。 节能改造补助等激励类措施，能有效降低节能技术的先期投资成本、推 动其普及应用，从而使节能改造升级变得更加可行和可负担。补助机制 可以引导相关方的投资流向特定的能效提升措施，并通过降低先期成本 来促进他们超越最低能效标准、采用创新技术、践行最佳实践。 其他支持措施包括强制要求建筑在出售和/或租赁时披露能耗和/或碳排

与工程之间的知识壁垒，培养兼具两方面素养 的复合型“新工科”人才。工程智能平台本身就是最佳的教学与实践环境， 它将加速新一代工程师的成长，为产业的未来储备核心力量。  产业落地的规模化：确保 AI 解决方案不仅在技术上可行，更能在商业上成 功。通过标准化的流程、可靠的验证与可信的部署，将 AI 应用从“九死一 生”的探索，提升为“十之八九”的成功，真正产生可衡量的产业价值与社 会效益。 要实现如此宏大的变革， White Paper ©同济大学工程智能研究院版权所有。如需引用，请注明出处。 3 推导与实验验证；而工程则以“改造世界”为目标，聚焦于将科学理论转化为现 实的产品、设施或解决方案，其方法论核心在于可行性验证与实践优化。这一“理 论”与“实践”的分野，正是理解工程智能定义的逻辑起点。 基于此，本文所指之“工程”具有双重含义。狭义上，它指代机械、土木、 电气等特定工程学科领域，强调运用专业知识和技术方法解决具体技术问题；广 实现对工程实践的规 模化赋能的变革性技术范式。它绝非人工智能技术在工程领域的简单叠加或单点 应用，而是一个前瞻性的跨学科体系。工程智能的根本目标是借助人工智能更好 地“改造世界”，更强调“实践可行性验证”，这与科学智能（AI4S，AI for Science） “认识世界”的目标以及“理论正确性验证”的原则形成显著差异[7, 8]。 1.3 工程智能的规模化愿景 工程智能的核心愿景，在