，成为当前亟待解决的问题。 本报告旨在深入探讨指挥中心的功能、技术应用、相关落地案例，通过全面剖析指挥中心在现代社会治理 体系中的作用与价值，期待能够为构建更加高效、智能、协同的指挥中心贡献一份力量。 一、指挥中心概念解析 （一）指挥中心的定义 指挥中心又称为调度中心，是对多种资源进行综合指挥调度的中心。它依托政府或职能部门系统资源网络， 融合现有通信方式，实现通信手段的互联互通和统一 生地最近的一线警力下达出警指令。在调度过程中，实时掌握警力位置、行进路线，利用 GPS 定位、视频监 控等技术，为出警民警提供实时信息支持，确保快速抵达现场。如在处置一起突发群体性事件时，指挥中心可 同时调度周边派出所警力、特警力量前往现场，根据现场态势变化，动态调整警力部署，下达现场处置指令， 如设置警戒线、疏散群众、控制嫌疑人等。 2、情报信息研判 a. 信息收集 公安指挥中心广泛收集各类情报信息，来源涵盖内部警务 下响应 流程与处置措施。 b. 应急响应与协同指挥 当突发事件发生时，公安指挥中心立即启动相应应急预案，进入应急响应状态。迅速成立应急指挥小组， 统一指挥协调公安机关内部各警种及外部相关部门力量参与处置。通过应急指挥平台，实现信息共享、协同作 战，如在应对重大火灾事故时，指挥中心协调消防部门灭火救援，交警部门疏导周边交通，治安部门维护现场 秩序，医疗部门做好伤员救治准备，各部门按照预案分工密切配合，高效处置突发事件。

ChatGPT“横空出世”以来，国内外大模型创新风起云涌，学术界、科技企业和无数开发者探索数十 年的 AI 技术，迎来了应用大规模落地的奇点时刻。以应用智能体为代表的 AI 新范式，已成为推动行业变革的重要力量， 智能化必将成为驱动数字经济发展的核心引擎。 过去十年，云原生重构了 IT 基础设施；未来十年，AI 原生将重新定义企业运营范式。这场变革不是简单的技术迭代， 而是认知维度的跃迁——企业需要 算力平台，保障智驾业务 6.6 新疆某油田基于大模型构建统一知识库 6.7 云原生技术赋能香港智慧医疗，构建高效服务新生态 6.8 软通动力携手同济大学打造云原生本研一体化教务系统 7 凝聚产业力量，共建产业联盟， 共促软件产业新发展，加速数字中国建设 应用智能化发展趋势 应用全生命周期智能化白皮书 01 应用智能化发展趋势 01 PART ONE 应用智能化发展趋势 应用全生命周期智能化白皮书 习、强化学习、自然语言处理 等人工智能技术的不断迭代创新发展，AI 将在更多垂直领域实现深度应用，不仅将提升生产效率和服务质量，还将创 造新的商业模式和市场机会，使人工智能成为推动社会进步的重要力量。应用现代化走向智能化发展也将迎来“技术 奇点”，爆发出更大的潜力，重塑竞争力，持续提升商业价值，推动应用全生命周期智能化从效率革命迈向价值共生 新阶段。 1. 数字公地（Digital Co

化策略，适应动态变化的任务需求。 2．问题分析 人工智能的核心是算法，算法为人工智能提供了学习、推理与 决策的底层逻辑和数学模型。正因如此，以先进算法为驱动的人工 智能技术，已成为推动智能制造产业转型升级的关键力量。其深度 应用在重塑生产关系的同时，也带来了新的法律挑战，亟需我们持 续关注与研究。人工智能在智能制造中的价值实现，关键在于完成 从“模型层”（通用基础模型）到“应用层”（特定工业场景）的 （1）完善事实查明与法律适用，厘定多元主体责任。充分 认识到涉及智能制造系统的产品责任或服务合同纠纷技术复杂 性和多因一果的可能性，积极并深度运用技术调查官、专家辅助 人、司法鉴定等制度，借助外部专业力量，对事故原因进行回溯 分析，准确辨别损害结果是由硬件缺陷、软件错误、集成疏忽还 是用户操作不当所致。在查明事实的基础上，综合运用《民法典》 中的产品责任、服务合同、侵权责任等相关规定，对不同责任主 题进行 前瞻性研究，为未来立法与司法实践夯实理论储备。 （四）推进协同共治，以系统性思维凝聚产业治理合力 智能制造产业的发展是一项开放、协同的系统工程，其健康 24 生态的构建需要凝聚各方力量。人民法院应坚持和发展新时代 “枫桥经验”，积极推动治理模式从终端裁判向源头治理延伸，与 行政机关、行业组织等形成治理合力，共同营造良好的产业发展 环境。一是深化区域司法协作，促进要素顺畅流动。紧密围绕粤

这些岗位在医疗、金融等行业中，对提取数据 洞察、辅助明智决策起着关键作用。 ·云计算转型：云自动化工程师、云迁移工程师等岗位对迁移和管理可扩展的AI增强型云环 境至关重要。这些专业人才是推动数字现代化与运营效率提升的核心力量。 ·安全领域演进：日益增长的网络威胁使得数字取证分析师、入侵检测分析师、大语言模型 安全研究员等安全岗位需求增加。随着生成式AI的兴起，这些专业人才需运用先进的AI工 具检测安全漏洞、应对风险隐患。 与机遇。要取得成功，就必须重新思考“教什 么”与“在哪里学习”。教育正从标准化证书体系逐步转向动态、个性化的技能组合体系，最终 目标在于让每位学习者都能在不确定性中实现发展，并为塑造数字未来贡献力量。 下一章将探讨高校与企业如何携手合作，为人才培养与创新开辟新路径。 智 能 世 界 的 I C T 岗 位 与 技 能 36 技能培养策略： 高校及其他领域探索 AI人才培养竞赛：高校、产业与政府的协同发力 若无更强的协同，可能难以跟上亚洲的发展势头；欧洲的自主创新文化虽能驱动创新，但需通过 更多结构化项目与合作来扩大规模、提升竞争力。 放眼全球，AI人才培养的成功者，均来自能协同教育、产业与政府力量、快速构建技能体系的地 区。人才战略如今已成为国家战略，能够直接推动一个国家的经济韧性与创新能力。领先地区的 实践表明，技能提升是一项能带来明确回报的共同事业，能加速经济增长、巩固数字领导力、增

工程智能的发展，不仅是一场技术层面的跨界融合，更是一次关乎工程学科 未来、关乎产业发展方向的深刻变革。今天，当我们梳理过往探索、展望前路征 程，愈发坚定了这样的判断：工程智能，正在成为驱动经济社会高质量发展的核 心力量。 最初提出“工程智能”这一概念时，不少人对其内涵与价值尚存疑惑，认为 不过是人工智能在工程领域的简单应用。但随着研究的深入、实践的推进，我们 愈发清晰地认识到，工程智能绝非技术的叠加，而是以改造世界为核心目标，衔 临前所未有的挑战：系统规模的指数级增长、多学科交叉的深度融合、全生命周 期管理的极致要求，以及对安全性、可靠性和可持续性的严苛标准。这些挑战， 已然超出了传统方法和人类智力的极限。我们迫切需要一种新的力量，来驾驭这 份复杂，洞悉其规律，优化其进程。人工智能，无疑是这个时代最响亮的回答。 这便是我们探索工程智能（AI for Engineering）的第一个动因：工程学科的 发展，亟需人工智能的深度赋能。将  人才培养的规模化：打破 AI 与工程之间的知识壁垒，培养兼具两方面素养 的复合型“新工科”人才。工程智能平台本身就是最佳的教学与实践环境， 它将加速新一代工程师的成长，为产业的未来储备核心力量。  产业落地的规模化：确保 AI 解决方案不仅在技术上可行，更能在商业上成 功。通过标准化的流程、可靠的验证与可信的部署，将 AI 应用从“九死一 生”的探索，提升为“十之八九”的成功，真正产生可衡量的产业价值与社

年均等效利用小时数达到 1000 小时以上。 2024 年迎峰度夏期间，全国 20 个省级电网负荷创历史新高，在传 统电力保供手段基础上，新型储能充分发挥“超级充电宝”功效，为顶 峰时段电力保供贡献了关键力量。从调用情况来看，独立储能和共享储 能发挥重要调节作用，年均等效利用小时数 995 小时，比 2023 年提高 约 315 小时；年均等效充放电次数 248 次，比 2023 年提高约 76 次。浙 新型储能投资。科学评估新型储能输变电设施投资替代效益，鼓励在 配电网扩建受限或偏远地区推广电网替代型储能。 （三）加大核心技术装备攻关力度 结合新型电力系统多元应用场景需求，明确新型储能技术发展方 向，整合优势力量开展攻关。推动龙头企业联合高水平科技创新平 台、高校、科研院所开展共性技术研究、重大战略产品开发，推动开 展大容量宽温域锂离子电池储能、高性能低成本液流电池储能、大规 模压缩空气储能、构网型储能和混合储能等技术攻关。充分利用国家 家标准化管理委员会等四部门联合发布《国家锂电池产业标准体系建 设指南（2024 版）》（工信部联科〔2024〕155 号，以下简称《指南》）。 《指南》指出，锂电池产业是推动新型智能终端、电动交通工具、新 能源储能等产业发展的中坚力量，也是推广新型储能、发展未来产业 的重点领域。 国家发展改革委、国家能源局印发《电力系统调节能力优化专项 行动实施方案（2025—2027 年）》 2024 年 12 月，国家发展改革委、国家能源局印发《电力系

尊重多样文明、谋求共同发展”的上海精神，上海合作组织不断发展壮大， 如今成员国已达10个，在全球政治经济版图中占据重要地位。 在数字经济蓬勃发展的当下，数字技术已成为推动各国经济增长、社会 进步的关键力量。上海合作组织各国虽资源禀赋各异、发展阶段不同，但在 数字化转型的道路上都有着强烈的需求与愿景。2022年9月16日，中国国家 主席习近平参加上海合作组织成员国元首理事会第二十二次会议并发表重要 陆转移，以成渝地区为纽带，建立中国信息通信领域的中俄及“一带一路”国际合作载体，同时为当地政府提供技术、 标准、前瞻性研究和咨询等方面的支撑，产学研协同推动科技成果转移转化与产业化，为区域内产业发展需求和优势 科研力量分布进行统筹布局，提升区域技术创新能力和竞争优势，发挥产业聚集及辐射带动效应，促进区域经济发展 和产业创新。 社会效益： 开启中俄合作新平台。协会牵头两国企业、科研机构、院校在信息通信领域开展合作，形成中俄信息与通信技术 与灌溉、产量预估与 电商推广。同步推进技术出海，在中亚设立智能体应用中心，构建全球化AI Agent产业生态。凭借其强大的适应性和 扩展性，OmniFusion正成为推动各行各业智能化升级的核心力量，致力于为企业提供全方位的技术支持和服务。 所属类别 总体介绍 应用效果 平台已经在医疗场景成功落地，未来将在跨境电商、法律、文旅等领域展示适应性和实际应用价值。 经济效益： (1）核心业务收益

阶段可引入区块链技术进行数据存证，确保数据的不可篡改和可追溯，确保 ESG 数据资产的真实性与可信度。 （4）分析与建模层：利用AI和机器学习算法对数据进行深度挖掘，构建风 险评估模型、价值估值模型和影响力量化模型，清晰呈现 ESG 实践的实际成效 ，让 “无形的 ESG 价值” 转化为 “实质的资产”。 （5）服务与应用层：通过API、数据沙箱等形式，将处理后的数据产品或 分析结果，提供给金融机构、监管部门、研究机构等下游用户，推动 管，坚决防止数据垄断与不正当竞争，推动数据价值在各参与方之间实现相对 公正分配。 5.2 多层次协同治理框架 有效的 ESG 数据治理需打破单一主体壁垒，整合政府监管、市场自律与社 会监督力量，形成一个自上而下与自下而上相结合的立体框架，确保治理触角 延伸至数据采集、处理、披露、应用的全链条，真正消除治理盲区与漏洞。 17 图5-1 多层次协同治理框架图 框架构成解析： （1）国家级数据治理委员会（中心枢纽）：

开始呈现出深度融合，并催生深刻化学反应的 趋势。以往我们不可想象的一些手段，今天得以实现，譬如机器可以战胜人类最高水平的围棋大师，无 人智能仓库与无人超市；这启发我们以更大的想象力，来借助科技的力量，重新审视身边的世界。 为提升国家竞争力，促进社会公平，国家战略布局发生深刻变革，并对各行各业产生直接影响。 经济与政策关键词 雄安新区、智慧城市、数字经济、中国制造2025、一带一路、产业转型、数据共享 分析后，制定企业的数字化转型愿景（怎么做）。 常用的分析工具和分析方法： PEST分析方法（P-Policy政策、E-Economy经济、S-Social社会、T-Technology技术）：针对宏观环境分析。 “5种力量”分析法（同行业竞争者、潜在进入者、替代品、供应商、客户）：针对竞争环境分析。 SWOT分析-针对未来发展方向。 业务架构-数字化组织 业务架构的设计，在确立企业业务战略愿景后，需要进一

教育传承过去、造就现在、开创未来，是推动人类 ·38· 文明进步的重要力量。中国政府将担负起推动教育发展 与变革的历史责任，将中国数字教育打造为落实全球发 展倡议、全球安全倡议、全球文明倡议的实践平台，为 打造更加公平、更高质量、更具智慧、服务全民终身学 习的现代数字教育体系贡献中国力量。