对相关业务对象的运行状态、关联关系等进行数字化动态描述,可基于数 据驱动支持实现业务动态柔性响应的模型。 3. 5 知识模型 knowledgemodel 基于多元异构动态数据,对相关业务对象的运行规律等进行动态归纳、演绎及其知识化、数字化、模 型化,可基于知识驱动支持实现业务个性化按需柔性运行和一体化敏捷响应的模型。 注:知识是对信息进一步提炼和加工形成的关于客体对象原理、规律、机理等的形式化表达。 businessscenario 关于业务运行的参与主体、行为活动、资源条件以及数据要素等的有机组合。 3. 8 数字场景 digitalscenario 基于相关数字模型(3. 4)实现关键业务动态响应、动态协同、动态优化的一类业务场景(3. 7)。 注:数字场景、知识场景、智能场景都属于数字化(的)业务场景。 3. 9 知识场景 knowledgescenario 基于相关知识 模 型 (3 对企业数字化转型(3. 1)发展阶段和水平档次的度量。 3. 15 数字企业 digitalenterprise 基于相关数字模型(3. 4),沿资源链、价值链或产品链(资产链)实现业务的全面动态响应、动态协 同、动态优化的一类企业。 注1:资源链即基本贯通研发(规划)设计、生产(建设)、服务、经营管理等主业务环节的计划、采购、仓储、研发、生产 (建设)、销售、财务、人力资源、物料和设备(

几乎所有 ICT 岗位都将受到AI的深刻影响，现有技能面临升级调整 AI不仅创造了新岗位，更对几乎所有ICT岗位进行了深刻变革。在安全领域，岗位职能正从人工监 控转向统筹AI驱动的威胁检测与自动化响应；数据领域工程师的工作重心从数据处理转向管理AI 驱动的分析流程，并确保伦理治理合规；软件工程师则专注于整合AI能力、管理AI辅助编码工 具。这种全方位的AI融合要求从业者掌握新型复合技能⸺既要具备专业技术能力，又需通晓AI知 同时，30%的组织将网络恢复与韧性强化列为优先事项，凸显出当前解决方案难以应对AI驱动系 统所带来风险的严峻现实。监管要求、治理需求的叠加，以及复杂攻击事件的频发，亟需网络安 全领域实现突破性创新，例如零信任框架、自动化响应机制，以及从设计之初就嵌入安全与恢复 机制的系统架构。 28%的组织正推进其核心应用的现代化，标志着企业软件领域的范式转变：AI助手与智能体正日 益深度融入业务流程。企业软件供应商通过为应用注 次为客户服务支持（74%）、运营管理（68%）及财务（61%）。这一结果表明，AI的价值远不 止于后台流程自动化，它还在改变客户交互及关键业务领域。 在客户支持领域，AI赋能聊天机器人和虚拟助手，不仅提高了响应速度，还能让人工客服专注处 理复杂问题。在运营管理领域，AI可优化供应链与工作流程、预测潜在故障，并实现重复性任务 的自动化。财务团队则借助AI开展欺诈检测、自动化报告生成、交易处理及高级数据分析工作，

激增、供应链的不确定性，以及劳动力结构的深刻变化，都在推动制造企业寻求更 加智能和自适应的解决方案。 具身智能技术的突破性进展为这一转型提供了新的可能性。通过将感知、认知和执 行能力有机结合，现代制造系统正在从被动响应向主动适应转变。AI 与控制系统 的深度融合不再是概念验证，而是成为了提升竞争力的关键技术路径。在这一融合 过程中，负载整合技术发挥着至关重要的作用，它打破了传统系统中 AI 处理和实 时控制 面临性能瓶颈，难以满足现代工业对高度集成和协调性能的要求。 • 超短控制周期追求：追求更短的控制周期以提高控制精度已成为行业发展的核心趋势。在高速自动化生产线、 精密加工以及高精度定位系统中，缩短控制周期能够显著提升系统响应速度和加工精度，同时减小系统抖动 和网络传输延时，这些都是实现高效、高质量生产的关键因素。 • 智能化控制算法演进：随着生产环境向智能化发展，控制算法正从传统的开环或闭环控制向具备自适应、预 技术正在重新定义自动化控制架构，推动从 “传统控制 + AI 辅助” 向 “AI 原生控制系统” 的根本性转变。通过将机器视觉、自然语言处理、大模型推理等 AI 能力深度嵌入 控制回路，系统实现从被动响应到主动感知、从规则驱动到数据驱动、从固定逻辑到自主学习的全面升级， 构建具备自主决策、持续优化和协同智能的新一代控制系统。 03 英特尔助力 软件定义自动化 02 芯片平台 硬件赋能 04

.....................................................................................88 4.3.2 安全事件响应机制................................................................................................. 技术是一种基于深度学习和大数据分析的先进解决 方案，旨在通过智能算法和自动化工具提升数据处理和决策效率。 该技术的核心在于其能够通过海量数据的训练，形成高度精确的预 测模型，并能够在复杂的场景中实现高效的实时分析与响应。在医 疗健康领域，DeepSeek 技术的引入具有显著的潜力，尤其是在疾 病诊断、个性化治疗、健康管理以及医疗资源优化等方面。 DeepSeek 技术的架构主要包括以下几个关键组件：数据处理 此外，DeepSeek 技术在医疗资源的优化配置方面也具有显著 优势。通过分析医院的运营数据和患者流量，它可以预测未来一段 时间内的医疗需求，从而帮助医院合理分配资源，减少患者等待时 间，提高医疗服务的响应速度。 在临床研究领域，DeepSeek 技术可以加速新药研发和临床试 验的过程。通过分析大量的临床试验数据，它能够识别出有效的药 物组合和治疗方案，缩短研发周期，降低研发成本。例如，通过分

算法（如 LSTM、 强化学习），将洪水预测误差降至 3%以下，推演效率提升 20 倍。 动态交互与智能决策。通过数字人、大语言模型（LLM）实现自然语言操控，支持应 急指挥、设备运维等场景的智能响应。 围绕复杂数据处理与孪生场景应用、机理模型与数据驱动模型、超大体量数据处理与 实时渲染能力、自动化模型构建能力、大模型算法能力在数字孪生中的应用做了深度的技 术剖析。 同时，本白皮书围绕智 水利、制造、能源等领域，传统机理模型（如水动力模型、有限元分析）基于物理定律提 供可解释性强的基线预测，而智能算法（如 LSTM、随机森林、强化学习）通过海量数据 捕捉非线性关系，修正残差、优化参数，显著提升系统精度与响应速度。例如，某水利项 目中，LSTM 网络结合水文数据将水质预测误差降至 3%以下；在工业场景中，自编码器 驱动的设备故障预警系统减少非计划停机 30%。 智能算法的融合应用还体现在多源异构数据的实时处理与动态适应上。通过集成传感 准映射至三维模型表面，应用于交通管理、虚拟广告等领域，提升场景交互性与应急响应 能力。 未来，随着 AI 驱动的自动化建模、边缘计算与轻量化渲染技术的深化，复杂数据处 理将进一步突破时空对齐、精度优化等挑战，推动数字孪生在智慧城市、工业 4.0 及环境 治理中的规模化应用，构建虚实协同的智能化生态体系。 1、气象数据处理与应用 1）概述 近年来，随着数字孪生应用平台在城市管理、应急响应、防控指挥等场景的应用要求 加深，

和可靠性，具体表现为以下业务痛点： 业务痛点分析 01 01 02 行业背景、业务痛点与需求 电力监控系统需要实时分析和响应，这对于确保电网的稳定运行和电力供应的连续性至关重 要。然而，在大数据量环境下，复杂的计算任务常常耗时过长，难以满足对实时性的要求。 这种处理时效性低的问题限制了电力系统对突发事件的快速响应能力，进而影响了电网的可 靠性和运行效率。 处理时效性低 (实时监控与分析需求) 随着电力行业对 ，也增加了电网运行 的风险。 预测精确性差 (预测性维护的迫切性) 针对数据管理难题，电力行业需要一个强大的数据管理和分析平台，以实现数据的高效存 储、快速处理和深度分析，从而提升决策质量和响应速度，而平台的建设需要融入更具创新 性和多元化的技术。 数据管理和分析能力提升 这些挑战和痛点清晰地指出了电力行业在数字化和智能化转型中的关键需求。这些需求不仅 限于技术层面的更新换代，还包 数据管理难 (数据量激增与管理挑战) 需要实时监控电网状态并快速响应突发事件，以提升监控的实时性和准确性，以确保电网的 稳定运行和电力供应的连续性，从而显著提高电力设备监控的实时性，这对产品的选型和技 术指标提出了要求。 实时监控与快速响应能力 需要重点关注智能化电力调度系统和精确的预测性维护解决方案，以提高电网的响应速度和可 靠性，减少设备维护的不确定性和风险，这主要体现在数据处理和分析方法对业务的影响。

·2021年，交易电量2951.7亿千 瓦时，发电企业188家、电力用 户36838家，售电公司507家； ·新增煤电、气电、核电市场主体。 ·新增双边协商、集中竞争、挂牌、 发电侧合同转让、可再生绿电 交易、市场化需求响应、现货市 场“日前+实时”。 ·售电侧改革，引入售电公司，形 成“多买多卖”格局。2021年零 售交易电量 2936 亿千瓦时，占 市场电量比例 99.8%； ·售电公司背景多元，包括发电 背景、电网背景、独立售电公 ·建设电力零售市场数字化服务 平台。 02 广东电力市场发展历程回顾 响应国发“5 号文”电力体制改革精神。2002 年国务院出台《关于 印发电力体制改革方案的通知》（国发〔2002〕5 号），提出“打破垄断， 引入竞争，构建政府监管下的政企分开、公平竞争、开放有序、健康发 展的电力市场体系”，正式拉开我国电力市场改革的序幕。广东响应国 家号召，积极开展直供电研究工作，推动打破电力体制垂直一体化格局。 0.438 元 / 千瓦时。 日前现货均价 0.51 元 / 千瓦时，同比 2020 年 8 月度电上涨 0.31 元，现 货价格有效反映了电力供需形势变化。首次同步开展现货环境下市场化 需求响应，提升系统调节能力，开展“逐日盯市”市场履约风险计算和 风险提示。两次全月现货结算试运行全方位检验了市场规则、关键机制 及业务流程，对市场各方加深对现货市场形态、机制和风险的认识具有 里程碑意

交易为辅，月内交易频率逐步提高，部分省份探索开展了 D-3 或 D-2 交易。交易时段划分更加精细，多个省份实现了中长期 合同按照 24 时段签约电力曲线，通过分时段的交易机制和价 格信号，引导经营主体主动响应系统峰谷变化，提升资源配置 效率。 全国统一电力市场发展规划蓝皮书 8 市场注册 发布公告 交易申报 交易出清 安全校核 交易执行 交易结算 信息发布 图 1-7 经营主体参与中长期市场交易流程 设正从试点逐步走向全国。从各地现货市场运行情况来看，现 图 1-8 省间电力现货市场转入正式运行 一、发展现状与问题挑战 9 货市场电力价格信号能够充分反映不同时段和不同地点的电力 供需水平，发用两侧主体主动响应价格信号，发挥了削峰填谷 作用。 表 1-2 电力现货市场建设进展情况 现货市场进展 地区 转入正式运行 省间现货 山西、广东、山东、甘肃 连续结算试运行 蒙西、湖北、浙江、福建 长周期结算试运行 障电力系统安全 稳定运行和电力可靠供应 , 坚决守牢安全“生命线”。 坚持市场导向。进一步发挥市场在资源配置中的决定性作 用，破除省间市场壁垒，持续提升供应与需求的匹配度，调动 经营主体主动响应市场需求，创造更加公平、更有活力的电力 市场环境。 坚持守正创新。适应电力系统的物理特性和市场运行的客 观规律，因地制宜推进市场模式和市场机制创新，不断提高市 场运营水平，持续提升资源配置效率。

数据的最小化原则、用户同意管理、数据的加密存储和传输安全、数 据主体权利的保障等方面。同时，企业还需要设立数据保护官（DPO），制定严格的数据安全政策，进行员工培训， 以及建立应对数据泄露的紧急响应机制。 跨境数据传输更需考虑数据出境限制，必须保证跨境数据流动符合双边或多边之间的数据转移协议。因此，数据安全合 规不仅是法律要求，也是企业维护用户信任、构建品牌声誉的重要基石。 2.3.2 供应商来源、建立紧急响应机制等，以应对各种不可预见 的风险事件。 随着数据在业务运营和决策中的关键角色日益凸显，数据同时成为供应链管理中的重要环节。通过 IT 数字化建设，企 业能够实现供应链的全面优化和智能化管理。数字化技术如物联网、大数据分析和人工智能，使企业能够实时监控物流 运输、预测市场需求、优化库存和供应计划，从而降低成本、提高效率、加强供应链的灵活性和响应能力。数据驱动的 统服装品牌的 40%—50%降低至个位数。SHEIN 供应链就是“中国超级供应链”的一个缩影。不只是规模大，更重要的是 形成了强大的“连接力”，就像一张巨大的蜘蛛网，产业链上下游紧密协作，一有市场需求马上就能响应。 再说数字能力。这个可能有点抽象，我给你举个例子：现在一个人没有海外运营经验，没有海外渠道，资金也不雄厚， 甚至英语都不太懂，能出海吗？在数字化时代，真的可以。比如 TEMU 的全托管模式，你只需要把商品送到国内仓

力曲线不匹配 矛盾，建议严格落实跨省跨区特高压直流规划电力曲线；三、为解决送受端省份关于配套 调节电源容量电价分摊矛盾问题，建议建立跨省跨区调节资源交易市场；四、加快完善中 东部受端省份用户侧响应机制，逐步推动受端用户参与电力跨区交易；五、在全国统一电 | 2 | 提升区域电力互济能力 促进新能源高比例发展 力大市场下，建立并完善三层级市场协同体系；六、为保障双方利益，提升政府间协商效 的问题。从整体情况来看，无论是华北、西北还是华东地区，新能源发电高峰时间段趋同， 消纳难度越来越大。 3.2.3 受端省区需求侧响应机制仍有待完善 目前，部分受电省份需求侧响应机制仍不完善，会导致两类情况的出现：第一类情况 是高峰时段电力缺口扩大。当受电省份本地电力供应不足（如火电机组检修、新能源出力 不足）时，需求侧响应不足会造成用户难以主动减少非刚性用电，导致本地电力缺口被迫 依赖跨省电力补充。若跨省通道容量有限或 剩（如新能源大发、工业负荷低谷），需求侧响应不足会导致用户无法主动增加用电（如 储能充电、电动汽车充电），跨省电力消纳困难，送端可能被迫压减发电出力（尤其是清 洁能源），造成资源浪费。 如果受电省份需求侧响应机制不完善，会从供需平衡、价格信号、资源配置、市场主 体意愿、清洁能源消纳及电网安全等多个维度制约跨省跨区电力交易的高效运行。因此， 完善需求侧响应机制是提升跨省交易灵活性、促进电力资源大范围优化配置的关键举措。