1 农业大数据技术应用与思考 内 容 一、大数据、农业大数据的概念 二、农业进入大数据时代 三、农业大数据的关键技术 四、大数据技术在农业中的应用 五、存在的问题和未来展望 一、大数据、农业大数据的概念  大数据（ big data ），指无法在一定时间范围内用常规软件工具 进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强 的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的

基于数据运营的新型智慧城市 实践与思考 主要内容： 一、新型智慧城市创新理念 二、智慧城市数据运营 主要内容： 一、新型智慧城市创新理念 1. 智慧城市的技术基础 2. 智慧城市的基本概念与发展概况 3. 智慧城市的创新理念与发展模式 4. 新型智慧城市的重点建设方向 5. 智慧城市的建设运营保障体系 技术进步对城市发展模式的影响 电能普及 汽车普及 数据普及 田园城市的产生 perception_map/? from=timeline&isappinstalled=0&winzoom=1  上海 SODA 数据开放竞赛 - 获奖方案展示 基于数据运营的新型智慧城市实践与思考  总结回顾 新型智慧城市的建设运营保障体系 四个方面保障体系（管理模式、建设模式、服务模式、安全保障） 四大运营支撑（科技、行政管理、产业发展、投融资） 新型智慧城市的重点建设方向 新型智慧城市的发展目标 技术进步对城市发展模式的影响 智慧城市技术基础与技术体系（云计算、物联网、移动 互联网、大数据） 技术进步推动的智慧城市模式演变 （从数字城市到智慧城市数据生态系统） 基于数据运营的新型智慧城市实践与思考  总结回顾 数据运营模式 城市数据实验室与数据平台 开放数据竞赛 新兴数据的应用方向 人口社会 产业经济 城市建设与公共服务 生态环境 新兴数据的获取与感知 互联网抓取 数据众包与公众参与

⽯ 化⾏ 业智能 ⼯ 厂 的 思考 与 实践 What is it? How to do? o 智能工厂的新实践 SNCC model JIUJIANG practice o 智能工厂的新思考 汇报目录 两化融合与智能工厂 搬迁改造 提质降本 安全环保 产业升级 企业推进智能制造的原动力 智能工厂 n 生工艺复杂：操控难度大 n 业务组织多：管理协同难 业务组织多：管理协同难 n 市场变化快：响应效率低 n 迟疑观望－－坚定行动 n 盲目跟风－－理性思考 n 以我为中心－－用户为中心 以前我们做了什么？ 智能工厂顶层设计 3 条主线、 6 层方法 4 项能力、 4 步策略 对象 S-P-P-B 分析 六维度客户成熟度 问题 8 ⼤⼯程问题 ⺫标制度化－制度流程化－流程信息化－信息智能化 智能＝抓痛点＋想办法 怎么建设智能工厂？ 智能工厂 “ 三知”：看的清、看的懂、看的远 “ 三行”：做的对、做的快、做的优 “ 三新”：新技术、新思想、新模式 干 的 愉 快 赢 的 漂 亮 预期效果－渐进式兑现 o 智能工厂的新思考 What is it? How to do? o 智能工厂的新实践 SNCC model JIUJIANG practice 汇报目录 核心装备 智能国产化

重新思考关于 AI 的能源使用 Daniel Castro | 2024 年 1 月 29 日 关注数字技术使用的能源 并不新鲜。在互联网繁荣的高峰期附近 1990 年代 ， a福布斯 文章哀叹 ， “在某处 美国 ， 每次一本书都会燃烧一块煤 网上订购 ” 。1 文章的作者 ， 成为 在随后几年关于能源的辩论中被广泛引用 政策 ， 估计 “一半的电网将是 在下一个时代为数字互联网经济提供动力

©SPIC 2022. All Rights Reserved. 绿色 创新 融合，真信 真干 真成 用户侧综合智慧能源与虚拟电厂融合创新与思考 国家电投集团山东电力工程咨询院 国新毅 2024 年 07 月 ©SPIC 2022. All Rights Reserved. 绿色 创新 融合，真信 真干 真成 ©SPIC 2022. All Rights Reserved. 绿色 创新 融合，真信 Rights Reserved. 绿色 创新 融合，真信 真干 真成 （二）用户侧融合开发的机遇与挑战 CONTENTS 目 （一）虚拟电厂发展面临的问题 录 （三）创新实践与布局 （四）相关认识与思考 ©SPIC 2022. All Rights Reserved. 绿色 创新 融合，真信 真干 真成 5 （一）虚拟电厂发展面临的问题  缺乏国家层面的专项政 策和统筹规划  整体定位和发展目标不 Rights Reserved. 绿色 创新 融合，真信 真干 真成 （二）用户侧融合开发的机遇与挑战 CONTENTS 目 （一）虚拟电厂发展面临的问题 录 （三）创新实践与布局 （四）相关认识与思考 ©SPIC 2022. All Rights Reserved. 绿色 创新 融合，真信 真干 真成 7 （二）用户侧融合开发的机遇与挑战 14 “源侧” “网侧” “荷侧”/”用户侧”

2025.12.08 大湾区科学论坛 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 引言 一、新型电力系统需要人工智能 二、电力人工智能的现状 三、电力人工智能的研究和思考 -- 我们的工作 结语 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 目录 1 能源革命 2014 年 6 月习近平总书记在中央财经领导小组第六次会议上提出能源革命的战略思想。 三、电力人工智能的研究和思考 -- 我们的工作 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 26 电力人工智能 (AI EPS) (AI Electric Power System) 是专业大模型， 能够满足物理规律、电力系统技术准则， 实现电力系统生产智能应用 理论与技术是构建新型电力系统的重大需求 电力人工智能的研究和思考 中国南方电网 CHINA 电力人工智能的研究和思考 中国南方电网 CHINA SOUTHERN POWER GRID 28 关键技术 电力系统 高维向量表征 ( 数字数据系统 ) 电力大模型 训练和推理 多领域知识融合的 电力智能应用 电力人工智能系统 AI EPS 核心成果 电力人工智能系统 技术挑战 信息 表征 算法 基础 知识 融合 智能 决策 电力人工智能的研究和思考 中国南方电 网

主要研究方向：大语言模型对齐与可扩展监督 https://cby-pku.github.io/ https://pair-lab.com/ 北大对齐小组 DeepSeek-R1 开创 RL 加持下强推理慢思考范式新边界 DeepSeek-R1 Zero 及 R1 技术剖析 Pipeline 总览 \ DeepSeek-V3 Base \ DeepSeek-R1 Zero 及 R1 细节分析 RL series) 蒸馏 vs. 强化学习驱动：国内外现有各家技术路线对比分析及 Takeaways PRM & MCTS 的作用 从文本模态到多模态 其他讨论： Over-Thinking 过度思考等 未来方向分析探讨 模态穿透赋能推理边界拓展： Align-DS-V 合成数据及 Test-Time Scaling: 突破数据再生产陷阱 强推理下的安全：形式化验证 Formal Verification 如何通过有效的 Test-Time Scaling 和 Train-Time Scaling 提升模型的推理能力？ 得益于纯大规模强化学习 ， DeepSeek-R1 具备强大推理能力与长文本思考能力，继开源来备受关注。 DeepSeek R1-Zero 和 R1 的出现再次证明了强化学习的潜力所在： R1-Zero 从基础模型开始构建，完全依赖强化学习，而不使用人类专家标注的监督微调（

程 问题和科学研究；在思路清晰度要求高的场景具有明显优势，比 如采访大纲、方案梳理。 用户交互体 验 提供流畅的实时对话体验，支持多种输入模态；用户 界面友好，适合大众使用。 可自主链式思考，不需要太多的过程指令，整体交互节奏较慢。 D e e p S e e k R 1 PART 02 DeepSeek公司 2025年1月20日推出DeepSeek-R1推理模型 作为由知名 重点是为了搞定复杂的推理情况，比如 深度的逻辑分析和解决问题 性能展现 在数学题、多语言任务还有编码任务 里表现不错，像Cmath能得90.7分， Human Eval编码任务通过率是65.2% 在需要逻辑思考的测试里很棒，比如 DROP任务F1分数能达到92.2%，AIME 2024的通过率是79.8% 应用的范围 适合大规模的自然语言处理工作，像 对话式AI、多语言翻译还有内容生成 等等，能给企业提供高效的AI方案， 劣势 n 语言理解和生成能力 n 世界知识能力 n 一定的推理能力 n 幻觉（生成错误答案） n 知识库有限 n 上下文窗口限制 推理模型（DeepSeek-R1)工作原理 让模型进行慢思考 思维链 （Chain of Thought） 在不损失能力的情况下缩小模型 蒸馏 （Distillation） 让模型自我探索和训练 强化学习 （Reinforcement Learning）