VM-F&B Future Food 1.2 政策支持 中国生物制造行业正迎来密集的政策红 利。2021 年 12 月国家发改委发布的《"十四 五"生物经济发展规划》明确提出，要构建生 物技术战略科技力量，重点突破关键核心技 术瓶颈。2024 年发布的《政府工作报告》更 是将生物制造列为重点培育的新质生产力， 此举标志着该领域已进入国家战略发展快车 道。2025 年 3 月的《政府工作报告》中提出 当今复杂的工程项目中，设计、实施和 运维团队经常面临多重挑战：工程设计和自 动化系统的协同难度大，跨平台数据管理繁 琐，文档更新不及时等。 一体化工程与运营方案 COMOS 应运而 生，通过建立从设计、建设到运维全生命周 期的统一的中央数据库， 简化工作流程，提 高数据一致性，大大降低人为错误，使工程 项目的执行更加高效可靠。 3.4 发酵过程的精准控制 生物发酵过程的精准控制对于生产具有 首次即正确的生产 通过引入过程分析技术 (PAT)，可实现一 种“首次即正确”生产工艺，即时确保产品质 量，缩短产品上市时间。 SIMATIC SIPAT 提供了一系列在开发与生 产过程中支持 PAT 的模块，例如，过程分析 模块以及用于过程控制和报告生成的模块。 SIPAT 使企业能够基于“质量源于设计” (QbD) 原则和“首次即正确”测试进一步优化生产工 艺，将质量变为生产过程不可分割的一部

。 全 生 命 周 期 数 据 割 裂 、 数 据 权 属 不 清 、 数 据 价 值 封 闭 ， 已 成 为 制 约 行 业 迈 向 高 端 化 、 智 能 化 、 绿 色 化 的 核 心 瓶 颈 。 本 章 将 系 统 梳 理 当 前 船 舶 数 据 管 理 和 应 用 在 政 策 、 实 践 、 技 术 层 面 的 现 状 ， 并 深 度 剖 析 其 背 后 技 术 性 、 生 态 性 、 的 政 策 框 架 和 方 向 指 引 。 欧 盟 以 《 数 据 法 案 》 、 《 数 据 治 理 法 案 》 为 法 律 基 石 ， 依 托 “ 数 字 孪 生 海 洋 ” 等 倡 议 ， 构 建 强 调 数 据 主 权 和 生 态 可 持 续 性 的 数 据 空 间 。 其 模 式 规 则 严 谨 ， 但 在 行 业 级 数 据 流 通 效 率 和 跨 主 体 协 同 方 面 仍 面 临 盖 船 舶 全 生 命 周 期 的 数 据 治 理 与 价 值 挖 掘 。 国 际 船 级 社 协 会 （ IACS） 通 过 成 立 专 业 委 员 会 、 发 布 统 一 要 求 （ UR） ， 正 从 技 术 标 准 层 面 推 动 数 据 质 量 提 升 、 网 络 安 全 和 数 字 化 转 型 安 全 。 部 分 船 级 社 也 发 布 了 关 于 “ 数 字 孪 生 ” 的 船 级

应”，构建“恢复即本能”的运行模式。 那么，如何构建高韧性的数据中心？复杂系统理论提供了深刻的洞见和实践指导： 因此，韧性数据中心的建设，必须从复杂系统理论 中汲取智慧：将韧性作为系统性、动态性的能力内 化于架构与运营之中，不再将“零故障”作为不切 实际的目标，而是让“恢复成为本能”。 复杂系统理论指出，复杂性不可消除，只能管理与 驾驭。数据中心的韧性能力，正是其面对多源风 险、瞬态冲击与长期演化时，维持核心功能连续 自适应优化”。数据中心从传统“静态可靠性工 程”跃迁为“动态自适应系统”。AI不仅将数据中 心从业者从繁琐重复的运维工作中解放出来，更通 过洞察、预测、决策与执行的智能化闭环，使“恢 复即本能”成为韧性数据中心的内生特征。 展望未来，AI Native的韧性数据中心将是一种全 新的“数字生命体”——具备感知、分析、判 断、行动与进化的能力，能够在复杂的数字环境中 自主应对挑战、持续提升性能，实现真正的“自适 基于对等互联的ICT基础设施架构，结合AI预测等 能力，构建超越传统资源调度的弹性自适应能力， 通过“全域弹性、柔性调度”实现资源动态高效调 配。 ·全域弹性：包括接入弹性、内生弹性、Facility弹 性和外延弹性等四层弹性。接入层实现流量弹性调 度；内生层打破数据中心计算、存储、网络资源的 碎片化壁垒实现资源智能调度；Facility层基于可扩 展的标准化POD实现弹性空间、弹性制冷及弹性供 电；外延层通过云边端协同联动，打破地域限制，

跨异构适配 3.1.3. 云边模型与数据协同 3.1.4. 安全与高可靠运行 3.2. 赋能企业专网的边缘智能核心网 3.2.1 异构接入 3.2.2 意图化用网 3.2.3 一网多能 3.2.4 内生智能 3.2.5 多模态感知 3.3. 智能驱动中枢与模型服务基座 3.3.1 赋能边缘智能的模型服务 3.3.2 智能体引领与业务生态共创 06 06 06 07 07 08 10 08 网为根基：5G-A 网络不再仅是数据传输的管道，而是演进为具备内生智能的“感知 - 保障”系统。 通过异构接入、一网多用等多维能力，网络能够主动感知业务意图（如低时延、高可靠）和实时状态， 并动态调动资源予以精准保障，为算力调度与 AI 应用提供确定性、高性能的连接服务。 智为大脑：智能（AI）不再是以外挂工具的形式存在，而是深度内生于网络与算力基础设施的核心。 借助大模型、智能体（Agen 等多制式网络的统一纳管与智能切换；意图化用网可解决业务需 求“言而无策”的痛点，基于 LLM 将高层业务意图自动转化为网络策略，实现从需求到配置的零等待； 一网多用能攻克资源“静而不柔”的难题，通过通感算一体化实现单设备多功能复用；内生智能可应对 运维“治而不智”的挑战，通过智能体实现网络自优化与故障自愈，变被动响应为主动保障；多模态感 知突破能力“连而无感”的限制，融合视觉、雷达与 5G-A 通感技术，为智能决策提供全域环境感知能力。

....................................................................................... 22 4.3 强化内生智能，使能跨域协同 ......................................................................................... 2025年，中国联通深化自智网络实施，积极释放智能体生产力，全力加速迈向L4高阶智 能阶段。公司以价值流与成效指标为核心牵引，聚焦高价值场景布局智能体建设，通过夯实数 智基础激活智慧动能、强化网络内生智能使能跨层协同等举措，全方位提升网络智能化水平。 同时，依托技术合作、部省共创、生态共赢等创新机制，推动L4自智网络体系化、规模化落地 实施。 本白皮书立足行业发展趋势，从体系架构、实施策略、创新机制、应用案例等维度，系统 新，助力打造极致用户体验，并对外提供自动化、智能化、绿色化的网络和服务，助力千行百 业加速构建新质生产力。 图1 中国联通自智网络愿景目标 2025年是智能体商用元年，也是自智网络L4成效落地元年。中国联通积极创新智能体生 产力、加速迈向L4高阶自智，提出无人化极简运维，“三个一”极速处置，“三向新”极智运 营的L4自智目标。 8 无人化极简运维：实现无人、少人的极简运维。核心是端到端闭环自动化、NOC操作无人

第一章 序言 1. 定义与范式 2. 发展与态势 3. 数据分析 第二章 AI 前沿 1. 从大语言模型走向自主智能体 2. 具身智能 3. 脑机接口 4. AI 内生安全 第三章 数学 1. 基础理论 2. 优化 3. 统计 4. 科学计算 5. 复杂系统 第四章 物质科学 1. 物理 2. 化学 3. 材料 4. 能源 第五章 生命科学 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 内生安全 人工智能安全 检索增强生成 博弈论 前沿模型 人工智能对齐 人工智能 极端风险 可信人工智能 动态异构 冗余架构 觉 - 语 言 - 动 作（VLA）模 型 取 得 突 破，谷 歌 RT-21 和 Physical Intelligence 的 π0 2 实 现 了 从 视 觉 与 语 言 输 入 直 接 生 成 机 器 人 动 作 的 能 力。Figure AI 推 出 的 Helix3 是 全 球 首 个 人 形 机 器 人 VLA 模 型，采 用 创 新 的 双 系 统 架 构 4，为 智 能

，为文本生成领域带来了革命性的进展[3]。 GPT 及 其 后 续 版 本 （ 如 GPT- 2 、 GPT- 3 等 ） 采 用 了 基 于 自 回 归 （ Autoregressive） 的 生 成 方 法 ， 即 根 据已有的前文信息逐词预测下一个词语的概率分布，从而实现高质量的文本生成。与传统的监 督学习方法相比，生成式预训练模型的优势在于它们可以在大规模未标注语料库上进行预训练，然 后 医疗健康数字化转型的步伐迈得 更稳更有力。 首先， 医疗健康大模型在疾病诊断方面展示了巨大的潜力。传统的疾病诊断往往依赖于医生的经 验 和医学 知识 ， 但诊断的 准确 性和效 率可 能 受 限于 医 生 的 熟 练 程 度 和 当 前 的工作 负荷 。通 过 大模型 的应用， 可以利用海量的医疗数据进行深层次的信息挖掘， 快速准确地识别疾病的早期症状， 提早 发现 潜在 健康 问 可能在面对不同人群时表现出偏差。这些偏见的 识别和校正是应用中的重要任务。 新型医患关系下的信任问题： 在诊疗过程中过度依赖大模型的风险之一是有可能削弱医患关系中 至关 重要的人 文关 怀 。医 生 与患者 之 间 的 关系建 立 在 信任 、 共 情和有效 沟 通 之 上。对 于 医疗专业人 员来说， 与患者保持开放的沟通渠道至关重要， 确保患者的关切、价值观和偏好在决策过程中得到 考虑

认知智能的演进，以及 AI 技术在协作系统中的内生 应用。 感知智能是指协作系统通过视觉、听觉等感官接收外部 信息并进行处理的能力。而认知智能则是在此基础上， 通过自学习实现对信息的深层理解，这意味着协作系统 能够更准确地理解用户需求，并提供个性化的服务和解 决方案。 1.3.2 智能化：从感知智能到认知智能，加速办公生产系统人机协同 AI 内生是指将人工智能与协作系统融合，使系统具备 自我优化的能力。这种系统能够根据实时数据和历史经 验，不断调整自身的工作模式，以适应不断变化的办公 和生产的工作环境和需求。AI 内生不仅提高了生产效 率，还极大地提升了系统的适应性和灵活性。 协作智能化的发展也体现在提供个性化服务。例如，协 作系统可以自动更新信息，推荐用户当前工作流可能会 使用的素材和信息，甚至预测用户的工作流程，进行后 续流程安排的方案推荐，从而提高工作效率和满意度。 以及编码端实现，其中视频采集可分为单目视频采集、3-DoF 全景视频采集和 6-DoF 多摄视频采集几种方法。 3.1.1 极致高清 关键技术 特征 极致高清 全景超高清 智能沉浸音频 安全韧性 内生安全 零信任协作 视网联动 万兆超宽 音视频智能调度 智简交互 自然人机互动 鸿蒙多端协同 泛在智能 多模态助理 生成式会议 智能运维 会议质量检测 会议智能重保 图 3-1：高品质协作关键技术特征

能连接器”，通过动态编排与语义理解，支撑 Agent 间的自主协商与任务分解。此外随着云原生 AI 技术（如多模态大模型、 智能 Agent 开发与运行、检索增强生成、智能应用管理引擎、智能组装与集成、统一可观测、多模态交互、AI 内生安全等） 的成熟，使得 Agent 的开发效率提升数倍以上，支撑智能化应用的多模交互、自主运行、智能进化、环境理解、智能协作、 智能研发等特征落地，形成更广泛、更灵活的智能体系统，从而能够在降本增效、体验优化等各方面得到大幅提升。 智能应用管理引擎，让应用自动运行与自主优化 4.3.5 智能组装与集成，扩展应用能力边界 4.3.6 统一的智能体可观测，支撑海量智能应用高效运维 4.3.7 多模态交互，建立双向人机协同体验 4.3.8 AI 内生安全，确保应用全生命周期可信 5 应用智能化的实现路径与关键考量点 5.1 应用智能化实现路径 5.1.1 应用智能化成熟度技术演进路径 5.1.2 应用智能化的实施路径 5.2 应用智能化的关键考量点 实现 自运行、自学习与群体协作，大幅提升复杂任务处理能力，从“被动服务”进化为“主动智能体”。 智能应用以预训练大模型作为内生智能中枢，赋予系统自主理解意图、规划任务和协同执行的能力。这种变革不 仅是技术架构层面的升级，更意味着数字化战略重心从基础架构敏捷转向智能能力内生。 4.2 智能应用平台的核心定位：应用全生命周期的“智能驾驶” 智能应用平台，应用智能化的技术底座 应用全生命周期智能化白皮书

世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 01 传统高校教育与技术培训模式与行业需求不匹配，滞后于数字化转型对人才的需要 IDC调研显示，近半数受访组织表示高校课程设置与行业实际需求不匹配，毕业生缺乏支持业务 的核心技能。技术领域的知识体系每18-24个月就会更新一次，变革速度远超传统学位教育课程 平均5-7年的更新周期。为弥补这样的技能差距，高校与企业必须紧密合作，通过联合设计课程、 C T 岗 位 与 技 能 03 图 1：IDC全球AI驱动型组织成熟度模型 来源：IDC 单点试验 AI试点阶段 缺乏统一协调的AI战略， 也没有集中的领导机制 AI技能或技能开发计划内 部不可用或极少 局部推广 AI转折阶段 由AI核心部门推动更一致 实践方法，部分应用场景 进入生产阶段 AI技能开发被倡导，但主 要集中在IT团队 扩展复制 AI对齐阶段 通过AI智能代理赋能各业 智能体领域投入大量资 源；在亚太地区，约41%的组织称其正在对智能体解决方案进行初步测试，并重点推进概念验证 （PoC）工作；而北美组织则更倾向于聚焦开发智能体部署的潜在应用场景。 在全球范围内，各组织既面临采用智能体工作模式的压力，又对自身组织的准备度存在切实担 忧，故正努力在二者间寻求平衡。IDC在调查中询问全球受访者“AI应用面临的最大风险”时，IT 领导者与员工均指出了数据安全隐患与潜在隐私问题。