的私有化部署架构重塑了企业知识安全边界。从安全性考量使用者并不愿意尝试将自有知识 上传至大模型，基于此 DeepSeek 创新打造的本地化部署方案，通过企业级私有云架构和动态加密技术，使客 户能够在完全自主的数据环境中构建专属智能体。该方案实现三大突破：1）物理隔离的数据处理环境，确保核 心知识资产永不外流；2）支持企业知识库的增量训练与动态优化，形成持续进化的专属认知体系；3）提供军事 级安 确性和完成度。典型场景如薪酬计算、考勤管理、简历筛选、员工入职手续办理等。 非标准工作，则指任务内容灵活多变，需要创造性思维、复杂决策和个性化处理。主要特点为：任务不固定， 依赖员工的技能和经验；难以通过标准化流程完全覆盖。该类工作绩效评估更注重结果的质量和创新性。典 型场景如战略人力资源规划、组织文化建设、员工关系调解、高管招聘等。 基于此可总结出标准工作与非标准工作的关键定义指标，如下表： 典型场景示例： 缴纳 等成本输出，成为该企业借助人工智能降低人力成本的成功实践。 关键指标 标准工作 非标准工作 任务可重复性 任务高度重复，每天或每周的工作内 容基本相同 任务多变，每次处理的问题或项目可能 完全不同 流程的标准化程度 有明确的流程和操作指南，员工只需 按步骤执行 流程灵活，需要根据具体情况调整策略 和方法 对技能的要求 对技能的要求相对固定，通常可以通 过培训快速掌握 需要较高的专业技能、经验积累和创造

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； ● 内容安全风险：由于训练数据的偏差和污染，以及模型生成机制的不完全可控，可 能生成违法违规不良价值观的内容； ● 对抗攻击风险：攻击者可通过构造对抗样本或指令注入攻击，诱导模型生成错误的 回答。 2.3 应用服务安全风险：算力消耗、供应链与隐私泄露 MaaS 、操作可审计 “保障客户数据安全”被阿里云列为最重要的事项。阿里云百炼提供云原生安全能力， 确保云上数据可控、链路可信、操作可审计。 ● 客户数据主权：阿里云在数据安全保障上做出以下承诺，客户完全拥有自身数据 控制权；未经授权，阿里云除执行客户的服务要求外不会访问、使用或移动客户数据。 ● 数据安全防护：云上提供各维度行业领先的安全能力，帮助客户提升数据安全水位。 2 MaaS 安全核心理念：客户数据主权、负责 API-Key。 ● 安全能力注入： 1）平台级凭证安全：开发者看到的 API-Key 只是一个引用。其真实凭证已被阿里云 百炼通过 KMS 进行了加密托管。 2）运行环境隔离：该服务正在一个完全隔离的容器化环境中启动。阿里云百炼继承 自 PAI 平台的隔离架构，确保了该服务的计算、网络资源与其他任何服务（哪怕是同 一账户下的其他服务）都严格分离。 第三步：在业务应用中编写调用代码 ●

自主可控，已成为驱动中国智能制造高质量发展的核心要素和重要支撑。然而， 当前中国软件产业基础依然薄弱，关键核心技术瓶颈尚未取得根本性突破，与发 达国家软件产品仍存在显著差距，主要体现在以下三个方面： 1）自给率严重不足：据不完全统计，目前中国高端制造业中，电子、航空、 机械领域的研发设计软件大多为外购，自给率分别只有 10%、15%及 30%。进入 21 世纪后，国内制造业仅采购 CAD 软件及升级所支付的费用就超过 全开放互联架构为核心突破点，结合强劲的 CPU 算力、高可靠性、编程语言完全 兼容 IEC61131-3 标准以及支持导入国际知名品牌 PLC 应用程序，构建了一套 系统化破局方案。该方案通过“零门槛迁移”与“多工业场景的成功应用”两大 核心能力，不仅有效化解了存量外资 PLC 替代的关键障碍，更依托全栈自主可控 技术体系（支持国产芯片与操作系统，核心系统完全自研），为企业提供从硬件 层到应用层的安全闭环保障 IL40 大型 PLC 水利水电、风力发电、油气、军工、航 空航天等 (二) 国产厂商大型 PLC 硬件自主可控程度 当前国产厂商推出的大型自主可控 PLC，在硬件层面尚未实现 100%的完全 自主可控。 PLC 硬件系统主要包括中央处理器（CPU）、存储器、输入/输出模块、电源 模块、编程模块、通信模块及各类芯片等核心组件。 据 MIR 调研显示，虽然当前国产大型自主可控 PLC

功能都会成为负载整合解决方案 是否满足用户需求的考量因素。 • 二次开发及技术支持需求：用户根据已有负载整合解决方案是否满足需求以及自身是否具备二次开发能力对市面上的产 品进行选择。若目前市面上产品没有完全符合需求且具备二次开发能力的用户，可尝试选择开源方案；若不具备二次开 发能力，则要考虑具有本地技术支持的商用方案，可快速响应用户的需求。 13 Kithara RealTime Suite 基于 Intewell Hypervisor 虚拟化技术，可同时运行 Linux 与 Intewell RTOS，且实时系统与非实系统时安全隔离。提供多 种桌面系统的适配，可开放实时内核的数据接口，完全兼容客户原有应用，实现了硬件升级的平滑过渡，替代了传统的 “工 控机 + PLC” 组合方案，显著降低了设备机电的硬件成本和系统复杂度，提高了系统稳定性与人工维护效率。 图：隔离的运行环境 图：工信部电子五所 • 实时侧：专为苛刻的工业控制场景打造。PLCnext 实时核心独占专用的 CPU 计算资源，确保对 I/O 信号处理、实时控制等任务的响应精确到毫秒级，其稳 定性和确定性与传统高端 PLC 完全一致，保障燃烧优化工艺的硬实时控制和 可靠性。 • AI 侧：运行 Microsoft Windows 系统，部署 MLnext 框架及 Python、PyTorch/ TensorFlow 等工具，供

纳的关键渠道。若跨省跨区价格长期高于省内价格，可能反向抑制西北地区清洁能源的外 送与消纳。 3.2.5 送受端市场主体参与跨区交易受限 我国电力市场是以省为实体设立的市场，各省的电力交易相关政策并不完全统一，存 在省间壁垒，导致区域内某省的用户与另一个区域内某省发电企业的交易只能通过双边交 易，难以在一个交易平台上竞争，从而降低了市场效率。另一方面，多数受端用户主体受 制于体量偏小、信息不对 节 能力 随着新能源大规模发展，通过建立跨省跨区调节资源交易市场，避免单个省份重复建 设包括煤电、储能等调节资源，完全可以调用其他省的调节资源实现互济。东部受端省份 煤电等火电装机占比较高，近几年又批复了更多的煤电项目，通过对火电的灵活性改造， 其释放的灵活性资源完全可以为西部“沙戈荒”等新能源基地提供调节能力，以此避免送 端配套建设新的煤电，减少重复建设。 4.2.2 完善需求侧响应机制，加快受端用户侧参与省间交易

Medicine、Atomwise）已取得阶段性成果。 然而，AI 预测的化合物仍需通过实验验证，在临床试 验方案设计上仍面临复杂的医学、伦理和法规挑战， 且临床试验的设计和执行仍高度依赖人工经验，无法 完全替代 人工精细设计。尽管如此， AI 有望将药物 研发周期从 10-15 年缩短至 5-8 年，为制药公司带 来显著的商业价值。 健康管理：基于 AI 的智能健康监测设备及配套 数据分析技术已较为成熟。这些设备能实时采集用户 对文献语义理解和知识关联 挖掘能力有限，可能遗漏 重要信息 教学智能辅助 主要应用于医学教育机构，在实 际临床教学场景中的应用较少 中，教育科技与医疗交 叉领域受关注 模拟场景与真实临床场景 存在一定差距，难以完全涵 盖复杂多变的临床情况 医药创新 蛋白质结构预测与生成 AlphaFold 等技术成果已广泛应 用于科研和药物研发前期，为产 业提供关键基础数据 高，引发科研机构与药 企合作热潮 对于蛋白质 应用，成为常规筛选流程的补 充手段 高，是药物研发领域投 资热点 存在较高的假阳性和假阴 性率，筛选结果需进一步 实验验证 ADMET 预测 部分药企已在研发流程中采用相 关 AI 技术，但尚未完全普及， 多处于辅助决策阶段 高，吸引大量药企与投 资机构关注 模型在复杂人体生理环境下 的预测精准度仍有提升空 间，不同模型预测结果一致 性有待加强 临床试验设计与优化 部分临床试验机构开始尝试使

中的文本特征，可以利用深度学习模型 提取出 CV、JD 的文本特征，我们这里称为实体。抽取出实体之后，我们就可以进行 CV 和 JD 的匹配，对于自由文本来说除了 CV 和 JD 的实体完全匹配上，可以算他们的相似度，词的语义 相似度无法完全的诠释。举个例子： CV 的特征： 技能实体（JAVA），职能实体（JAVA 开发工程师）、专业实体（计算机） JD 的特征： 技能实体（Spring），职能实体（JAVA 有效的方案。然而非结构化数 据（例如文本类型）包含了更全面和深度的用户潜在信息，目前通过词向量加权平均依旧是主 流使用的处理方法。 此类方法存在一些缺陷： 1. 生成的 Embedding 完全基于语义表达，缺失了其内在业务含义； 2. 直接加权平均的方法，容易掩盖掉重要的信息，且权重不好定义。 基于此，我们针对人力资本场景，借鉴 Bert 的思想提出了一个新方法，能够更好地用数学的方 重 要 的 决 策 也 需 要 基 于 沟 通 的 结 果，结 合 大 量 的 专 业 知 识 来 进 行，这 也 并 非 简 单 RPA 可以实现的。可见，即使有了 AI 的助力，RPA 也不能完全满足 HR 需求，还需要有更强大 的工具来帮助 HR 提升相关的工作效率。 事实上，人力资源部门不缺自动化技术及系统。市场上种类繁多的自动化工具和系统，都能或 多或少解决 HR 们的一部分需求，通过自动化大大降低

华东、长三角、西南等地区，且已有多个城市投入使用。从架构 模式来看，目前我国各地区块链基础设施架构形成以国家级平台 为引领、平台设施为支撑、地方特色场景协同发展的多层次发展 模式。 表 1 我国推动区块链发展相关政策文件（不完全统计） 年份 机构 政策文件 主要内容 2024 年 11 月 国家数据局 《关于可信数据空间 发展行动计划（2024 —2028 年）的布局》 利用隐私计算、使用控制、 区块链等技术，优化履约机 助力新型工业化发展若干措施》等文件，加快区块链、 人工智能等技术应用，提升政务服务智能化水平，提高数字化转 型服务能力，打造基于区块链技术的工业互联网新模式、新业态。 表 3 广西促进区块链发展的相关政策（不完全统计） 日期 政策文件名称 主要内容 2024 年 6 月 《广西进一步优化政 务服务提升行政效能 推动“高效办成一件 事”实施方案的通知》 鼓励各级各部门在办事服务场景中探索 应用区块链、人工智能等新技术，优化重 设备档案管理、车辆维修档案管理、财务系统凭 证管理，解决公司经营管理发现问题不及时、车 辆信息不真实、行为不规范的痛点。 16 放心粮油的流通 节点存证及溯源 平台 针对粮油品牌物流、仓储、配送过程的追溯监管 难，数据真实性无法完全保障等问题，运用区块 链技术对粮油品牌包括仓储、收货、转运以及派 送等过程在内的物流步骤存证记录下来，保证过 程真实可靠可追溯，提高粮油品牌的消费者满意 度，相关单位和个人可以查询区块链信息，明确

科技部先后出台了《关于支持建设新一代人工智能示 范应用场景的通知》《关于加快场景创新以人工智能 高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》等相关 政策支持建设新一代人工智能示范应用场景，推动AI 与实体经济深度融合。据不完全统计，2024年全国至 少有13个省份出台了人工智能专项政策，涉及“AI+金 融”“AI+教育”“AI+医疗”等多个领域9。这些政策 不仅加速了AI的应用落地和场景创新，同时也促进监 管机制 择能快 速验证价值的核心场景进行展开，且AI治理依赖高质 量数据，而核心场景往往数据成熟度更高。另一方面 可能考虑到技术复杂性和实施门槛。AI全栈治理在技 术上考验企业在基础设施、智能运维和完全防护等方 面的全链条能力，这种复杂性使得企业需要分阶段进 行推进。 安全治理情况： AI全栈治理概念普及度较高，目前主要在企业的重点场景中采用 20% 68% 12% 是（已建立治理框架并定期审计） 在AI落地路径的选择中，“混合部署，本地+公有云” 以61%的占比成为最受企业青睐的部署策略，远高于 “自建，完全本地部署”的32%和“公有云部署”的 7%。这表明企业在AI部署过程中更倾向于企业在保留 原有本地数据中心资源的同时，又能够借助公有云平 台来实现资源的弹性扩展，以实现灵活性与稳定性的 平衡。相比之下，完全本地部署由于较高的建设和运 维成本，限制了其普及程度；而单一的公有云部署则 因难以满足企业对安全防护、数据存储备份等方面能

（如预测性故障分析 和运行健康监测），并引入了更低成本的封装实现方式。同时，它 补充了架构规范属性，用于定义系统配置和测试寄存器，以支持合 规性测试和互操作性验证。该规范与 UCIe 1.0 完全向后兼容。 云智算光互连发展报告 UCIe 2.0 规范，于 2024 年 8 月正式发布，引入了标准化的系 统架构以增强可管理性，全面解决了多芯粒系统封装（SIP）生命周 期（从芯片测试到 架构，显著提升带宽密度与能效。UCIe-3D 针对混合键合（hybrid bonding）优化，凸点间距可从 10–25µm 缩小至 1µm 甚至更小，具 备更高灵活性与可扩展性。该规范与 UCIe 1.0、1.1 完全兼容。 UCIe 3.0 规范，于 2025 年 8 月正式发布，标志着开放式 Chiplet 标准演进的新阶段。该规范显著提升性能，新增 48GT/s 和 64GT/s 数据速率，并引入架构更新，以满足业界对高速、可互操作