.......................................................................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

合作开发基于硬件集成的可扩展盲 量子计算架构，支持在分布式量子处理器上进行安全计算，通过加密 协议实现客户端数据隐私保护，解决了量子云服务中委托计算的安 全痛点，有望为金融、医疗等对数据隐私敏感行业提供可行服务方案51。 量子计算云平台是支撑商业化落地和产业发展的重要基础设施， 未来推动技术发展与应用需三方面发力。技术创新方面，进一步提 升量子计算系统硬件性能和可靠性，提供有效算力支撑服务。安全 的实用化落地尚未突破。现有的应用案例探索主要受到量子计算机 硬件性能不足的限制，量子算法的指数加速优势难以验证，应用问 题求解规模有限，难以展现出超越现有经典计算机的算力优势，基 本停留在算法原理验证和场景可行性实验阶段。 推动量子-经典计算融合，协同处理计算复杂问题是应用突破的 可能路径。近年来，量子-经典混合计算在体系架构研究和应用探索 等方面不断取得进展。2025 年，加州理工学院、IBM 等联合团队开 种量子计算软件开发工具包（SDK）进行系统 性评估，结果表明各种 SDK 软件性能差异明显，为用户选择工具提 供参考。美国南加州大学提出用于量子门基准测试的新协议71，可更 高效地识别相干和非相干误差，已在超导量子系统中验证协议可行性。 中国信息通信研究院在 2024 年发布量子计算测评体系 1.0 基础 上，持续与科研机构及企业联合开展研究与测试验证，完善测试用 68 https://www.darpa.mil/new

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。

使得结合检索增强生成 (retrieval-augmented generation, RAG) [34]、智能体 (Agent) [35] 两大技术路线构建基于大语言模型的工业大模型具备了较高的可行性. 开发基于大语言模型的工业大模型, 分为以下 3 个层次, 首先是模型底座层, 其次是公共能力层, 最后是业务应用层 [31,36,37], 整体架构如图 3 所示. 模型底座层采用 DeepSeek 应用于故障溯源、品质分析等, 需具备多模态处理、任务拆解、知识融合能力. 诊断智能体: 专注故障诊断, 整合文本、图像、时序数据与专家知识库, 提升诊断精准度. 支持相 似案例匹配、推理分析, 并基于分析结果提供可行应对策略. (4) 决策与控制类智能体. 决策优化智能体: 融合 AI 与优化算法, 支持生产、调度、物流等复杂场 景的决策制定. 可模拟不同方案, 提供最优策略建议, 具备数据融合、约束建模与系统评估能力 、实验室管 理等多个核心工业软件中. 以 PID 性能评估与整定系统软件为代表性案例, 系统展示了工业大模型在 自然语言交互、自动化分析与控制优化中的赋能效果, 验证了该体系在流程工业智能化转型中的可行 https://www.sciengine.com/doi/10.1360/SSI-2025-0109 侯卫锋等 中国科学 : 信息科学 2025 年 第 55 卷 第 7 期 1797 图

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