行业实践，于 2022 年 5 月首次编制数字 孪生世界白皮书（案例实践篇），于 2023 年 4 月编制数字孪生世界白皮书（技术实践篇）， 于 2025 年 4 月编制数字孪生世界白皮书（智能算法篇）。 特别说明：本白皮书内所有案例截图均为模拟数据。 主编单位：杭州易知微科技有限公司 编写指导（排名按姓名拼音首字母）： 陈为 浙江大学计算机学院教授 邓贵德 中国特种设备研究院正高级工程师 技术落地。全文通过理论剖析与实践案例结合，为数字孪生技术跨领域融合及产业化发展 提供系统性指引。 《数字孪生世界白皮书（2025）》在前两版的基础上深化数字孪生技术创新，推动“数 字孪生+智能算法”的数字孪生智能应用建设，旨在通过白皮书为数字孪生产业发展提供 借鉴与参考。 本次白皮书系统梳理技术演进路径、核心能力建设及行业实践成果，数字孪生的核心 在于通过数据驱动实现物理世界与虚拟世界 机理与数据双驱动。融合水动力模型、有限元分析等物理机理与 AI 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

............................................................................................ 7 （二）算法维度：需关注人工智能权责界定与应用安全限度....................9 1．产业反映................................................. 践指引。 2 二、智能制造产业反映、问题分析与司法对策 随着新一代信息技术与制造业的深度融合，产业的法律形态 正在发生变化。调研中发现的典型法律问题与现象，可归纳为 4 点。其一，以数据、算法为代表的新型生产要素引出了新权利的 界定问题。这类无形权益的价值主要在动态流转与应用中实现， 其权利归属与利益分配方式与传统物权或知识产权法的静态保 护维度存在差异，司法实践中需要探索适应其动态特性的新规则。 险、促进人才 流动与保护核心技术资产等多重价值间进行权衡，以实现个案正 义与产业发展的良性互动。 为系统性研究上述问题，调研组从数据、算法和主体等 3 维 度建构分析路径，将智能制造引发的法律现象解构为 3 个核心逻 辑单元：数据是基础生产要素，算法是核心驱动引擎，而主体则 3 是权利义务的归宿。通过对这 3 个维度的独立剖析与关联互动研 究，有助于构建一个较为清晰的分析体系，对新兴业态进行体系

图1.2｜AI 出版物（前五国家/ 地区）总量趋势（2015-2024，单位：千篇） 中国 欧盟 美国 英国 总量 3. 数据分析 本研究中，人工智能（AI）相关领域 可以划分为：AI 核心（如算法、机器学习等）、 数学、物质科学、生命科学、地球与环境 科学、工程科学、人文社会科学等七个领域。 AI 核心以外的六个领域，统称为科学智能 （AI4S）领域，后续章节将以上述领域划 分展开。 分布式学习 大语言模型 联邦学习 边缘计算 混合精度算法 随机梯度下降方法 泛化能力 策略优化 图神经网络 生成模型 扩散模型 因果推断 循环神经网络 启发式算法 非凸优化 强化学习 人工智能辅助临床决策 模型压缩 演化模拟 多模态大模型 从头设计 基础模型 基于主体的模型 可解释人工智能 遗传算法 大语言模型 计算机视觉 物理信息机器学习 符号回归 2024 年 的 46.37 万篇（图 2），中国在总量 方面优势显著，印度加速追赶，总 量已超越美国，接近欧盟。从数据 分析和关键词词云看，研究主题呈 双聚焦：一方面，持续推进前沿模 型、基础算法与计算架构创新；另 一方面，2020 年之后，围绕 AI（内 生）安全、对齐和极端风险的研究 显著升温，展现出前沿模型技术创 新和安全治理并重的发展趋势。 总量 中国 欧盟 美国 印度 英国

要求。例如，患者的电子健康记录（EHR）、医学影像数据、基因 组数据等多源异构数据的整合与分析，需要处理大量的非结构化数 据，并从中提取有价值的信息。传统的处理方法往往依赖于人工干 预或简单的算法，导致效率低下且容易出错。而 DeepSeek 通过其 先进的深度学习模型，能够自动识别、分类和解析复杂的数据结 构，显著提高数据处理的效率和准确性。 此外，医疗健康领域的决策支持系统也对预测能力提出了更高 的引入还能够显著降低医疗机构的 运营成本。传统的医疗数据分析往往需要大量的人力资源和时间投 入，而 DeepSeek 通过自动化的数据处理和分析流程，能够大幅减 少人工干预，降低人力成本。同时，其高效的算法和优化的计算资 源利用也能减少计算成本，使医疗机构能够以更低的成本获取更高 的价值。 综上所述，将 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 障数据安全的同时，推动整个行业向更加智能化和个性化的方向发 展。 1.2 DeepSeek 技术的基本介绍 DeepSeek 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

焦工具升级，战略层重构传统决策链路 ◆ ABI应用的核心矛盾源于"数据-技术-业务 "三角失衡，数据治理滞后、算法黑箱与 行业适配断层是主要障碍 01BI受限，AI重构决策： ◆ 传统BI受限于封闭架构与技术壁垒，难以满 足实时动态决策需求 ◆ AI通过自动化数据流水线与智能算法重构 全链路效率，推动主动预测式决策 02ABI爆发增长，厂商驱动转型： ◆ 中国ABI市场呈现爆发式增长，未来将持 析 到预测决策的现代化转型需求，其滞后性不仅削弱企业对市 场动态的敏捷响应能力，更成为全员数据赋能与战略前瞻决 策的关键瓶颈。 ❑ AI赋能通过构建自动化数据流水线释放人力冗余，依托智能 算法提供动态预测与战略决策支持，不仅重构数据采集、处 理与分析的全链路效率，更推动决策机制从被动响应转向前 瞻预判，实现资源精准配置与业务流程深度优化，最终构建 起"数据-洞察-行动"的闭环价值体系，全面赋能企业高效决 leadleo.com 400-072-5588 Chapter 2 中国人工智能与商业智能 应用洞察 ❑ AI与BI的融合正呈现分层演进态势：基础层的“AI for BI”模 式聚焦工具升级，通过注入智能算法提升数据处理、分析与 可视化效率，衍生出智能问答、对话式交互、AI增强分析等 细分形态。而战略层的"AI+BI"模式则突破技术叠加范畴， 以"数据洞察自动化-决策反馈实时化-知识沉淀系统化"为方

性和灵活性，它们能够适应 各种工作场景，通常价格更低，体积更小，对人类来说更安全。 协作机器人具有安全、易用、灵活的特征，主要表现为： ➢ 安全性：协作机器人配备有先进的传感器技术和控制算法，如力矩传感器、视觉系 统等，使其能够实时感知环境变化和与人体接触，并根据接触情况做出相应的安全 响应，以防止对人类造成伤害。 ➢ 易用性：协作机器人往往具有直观的用户界面和编程方式，使得非专业的操作员也 数据来源：公开资料，高工机器人产业研究所（GGII）整理 二、技术特点 1、安全性设计 协作机器人在设计上强调与人类并肩工作的安全性，通过集成传感器（如力传感器、触 觉传感器）和先进的算法监控交互过程中的力量和动作，确保在与人接触时能迅速减速或停 止，防止意外伤害。为保证人机协作安全性，协作机器人对感知、控制和力矩限制要求较高， 企业实现协作机器人安全性的技术途径主要有以下方式： 望科技等。 图表 13 编码器产品 数据来源：公开资料，高工机器人产业研究所（GGII）整理 五、控制器 控制器是机器人的大脑，它负责接收来自传感器的信号，并根据预设的程序和算法处理 这些信号，再输出控制指令，驱动电机、伺服机构等执行器动作。控制器的性能优劣，直接 关系到机器人本体的综合表现。 控制器由硬件与软件两部分共同构成，硬件部分涵盖微处理器、存储器、接口电路、通

金融数智化与金融安全是目前数字化转型的核心主题，金融产品经理、 安全风控类、技术类岗位需求较高。 5. 行业内传统岗位对人才经验包容性较强，数字化相关岗位多要求 3 年以 上工作经验，并为技术、算法类人才提供了有竞争力的薪资。 6. 智联猎头助力我国众多类型的金融机构人才战略实施，基本覆盖全业态 体系，并且已与开发性金融机构、政策性银行、国有大行、股份制银行 及金融资产管理公司中的九成以上机构达成深度合作。 要。梳理过往人工智能与银行业发展的相关会议和政策，已形成从工作部署到 应用约束再到有序推进的完整路径： ◆ 2022 年《规划》重点强调依托人工智能算法，构建场景感知、人机协同、 跨界融合的智慧金融新业态； ◆ 2023 年出台的《人工智能算法金融应用信息披露指南》则规范了金融领域 人工智能算法的信息披露原则、形式及内容要素； ◆ 2025 年，央行工作会议指出，加快金融数字化智能化转型，安全稳妥有序 推进人工智能大模型等在金融领域应用。 金融产品经理是单岗需求最为旺盛的职位，这也反映了数字化转型过程中 对跨行业生态协同及产品创新的重视； 安全风控类岗位紧随其后，包括金融风控、合规稽查、网络安全和风控算 法等，这有助于将先进的风控理论、分析方法、算法等应用到银行业，应对数 字化转型所带来的交易方式、场景、产品、渠道等变化带来的新风险，同时更 精确识别风险、适应监管变化、助力创新协同等； 技术类岗位如 Java 开发、前后端开发、运维和测试等占据重要比重，支撑

| 那么，实现 AI 人岗匹配背后的依据和逻辑又是什么呢？ e 成科技基于前沿的自然语言处理技术 和深度学习模型，并结合大量数据和知识图谱，通过不断探索和反复实践，形成一套高效的人 岗匹配推荐算法系统，下面院长将详细为大家介绍这套系统及其背后的逻辑。 在人岗匹配的任务中存在 HR、职位（JD）、简历（CV）三种实体，人岗推荐系统中由 HR 发布职位， 根据发布职位来推荐简历，该场景中需要优化推荐的准确率、召回率，提升 DeepWalk DeepWalk [3] 是 KDD 2014 的一篇文章，我们常用的 word2vec 是根据词的共现关系利用 skip gram 和 COBW 将词映射到低维向量。DeepWalk 算法思路其实是利用了 word2vec 生 成 embedding 的一种方法 skipgram，对于已经建立的 Graph 来说每个节点可以是不同的实 体且实体时间可以有不同的关系，从图上的一个节点开始随机游走（random 训练得到词向量。 算法的大体思路就是：根据图中节点随机游走 -> 生成一定长度的序列 -> 利用 skip-gram 进 行训练。 02 生成Graph Embedding常用方法及其原理 11 | 第一部分 2) LINE LINE（Large-scale Information Network Embedding）是 2015 年文章 [4] 中微软亚洲研 究院提出来的一种算法，LINE 定义了两种度量节点相似度的方法

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 测和学习能力的智能算法演进。现代控制系统必须能够管理复杂的动态系统，通过集成机器学习技术实现参 数自调优、故障预测和性能优化。 • 多元化负载整合与资源优化：随着自 效利用和系统成本的显著优化。在这一整合过程中，确保 实时控制任务的确定性性能、保障系统安全性、实现不同优先级任务间的有效隔离，成为了技术实现的关键 挑战。 • AI 驱动的控制系统变革：在智能算法基础上，AI 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 能够识别处理器中性能最好的核心，并通过优先将关键任务分 配给这些核心，实现更高的性能。 英特尔 x86 CPU 的强大算力性能，能够帮助自动化客户通过软 PLC 实现更多轴的精确控制，支持更复杂的算法和更短的控 制周期。配合 Intel® Speed Shift 和 Turbo Boost Max 等智能调频技术，处理器能够根据负载需求定制性能优化，进一步提 升系统响应速度和运行效率。 英特尔如何帮助解决

17 性，全生命周期的安全保障是模型应用 落地的关键 2.1 AI 基础设施风险：供应链漏洞、DDoS 攻击 17 与模型资产威胁 2.2 大模型风险：算法合规、内容安全、对抗攻击 18 2.3 应用服务安全风险：算力消耗、供应链与 18 隐私泄露 3 公共云和 MaaS 是兼顾性能、效率、 20 安全的最佳解决方案 46 2 全尺寸、全模态的模型供给 48 2.1 全尺寸覆盖的弹性架构 48 2.2 全模态融合的认知能力 48 3 通义大模型全生命周期安全实践 49 3.1 研发安全：数据与算法根基防护，强化内生 49 安全能力 3.2 部署安全：过程控制，构建防御屏障 59 3.3 运行安全：上线监测，实现动态防护 60 CHAPTER CHAPTER 阿里云AI基础设施：原生安全 WHITE PAPER 安全 可信的 MaaS 阿里云百炼 安全白皮书 SECURE & TRUSTWORTHY MaaS 2.2 大模型风险：算法合规、内容安全、对抗攻击 大模型在技术原理上具有天然的局限性，面临全生命周期的风险挑战。 ● 算法合规风险：大模型全生命周期需要遵循明确的法规和技术标准要求，包括但不 限于训练数据来源、数据预处理、数据标注、输出内容、内容标识等方面； ● 内