策。DeepSeek 在预测分析方面的优势在于其能够通过大量的历史 数据训练出高精度的模型，并结合实时的患者数据进行动态预测。 这不仅提高了诊断的准确性，还为个性化医疗提供了强有力的技术 支持。 在实际应用中，DeepSeek 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 医疗机构不仅要提供基础的医疗服务，还要能够利用大数据、人工 智能等先进技术进行病情分析和治疗方案的优化。然而，技术的快 速发展和应用的落地之间存在着显著的鸿沟，如何有效地将前沿技 术转化为实际医疗解决方案，成为行业面临的一大难题。  人口老龄化带来的慢性病管理需求  医疗技术的快速迭代与实施应用之间的差距  医疗数据的安全与隐私保护  全球化趋势下的医疗卫生标准统一  究和远程医疗等多 个方面发挥重要作用，为医疗健康领域带来革命性的变革。 2. DeepSeek 技术在医疗健康领域的应用场景 DeepSeek 技术在医疗健康领域的应用场景广泛且具有显著的 实际意义。首先，DeepSeek 可以通过其强大的数据处理和分析能 力，应用于电子健康记录（EHR）的智能化管理。传统的 EHR 系统 虽然能够存储大量患者数据，但在数据检索和分析效率上存在瓶 颈。通过引入

但也伴随着相应的挑战。本节将从医疗 健康行业的现状出发， 探讨大模型在该领域的潜力， 特别是在提升医疗服务效率、优 化资源配置以 及推动科研创新等方面的应用前景。同时， 我们也将关注大模型在实际应用中可能遇到的挑战， 例 如数据隐私、伦理合规性、以及如何确保模型的安全性与可靠性等问题。 2.1.1.医疗健康行业现状以及大模型应用场景 医疗健康行业目前正处于快速发展阶段， 以医疗服务为例， 一 步拓展其应用范围， 带来更多的医疗创新和 突破，极大地提升全球医疗健康水平。 2.1.2.大模型在医疗健康领域应用的挑战 尽管医疗健康大模型展示了巨大的潜力和诸多应用前景， 但其在实际应用中也面临着诸多挑战。 具体如下： (1) 数据隐私与安全 医疗健康领域的数据隐私和安全问题始终是首要考虑的因素。患者的医疗数据包含敏感信息， 任 何数据泄露或滥用都可能带来严重后果。例如： 个问题。 持续监管和更新： 随着技术的不断发展， 现有法规可能无法完全涵盖新兴问题。医疗大模型的应 用需要动态监控和持续改进法规，以应对新出现的挑战。 综上， 医疗健康大模型的实际应用面临着多方面的挑战， 包括数据隐私与安全、数据质量与一致 性、伦理问题以及合规要求。这些问题相互交织， 不仅影响模型的技术表现， 也决定了其能否被社 会广泛接受。只有通过多方协作， 从技术研发、法律规范到社会伦理的全面应对，

支持高品质 彩色打印的机型。打印设备的质量直接关系到医院文印工作的正常开展。设备需具备 皮实耐用的特性，能够在高强度的使用环境下稳定运行，减少故障发生的频率；小巧 的设计则更符合医院空间有限的实际情况，便于设备的安置和使用。在打印质量方 面，彩色打印品质尤为重要，特别是在检验影像科室等对色彩还原度要求较高的场 景，高质量的彩色打印能够确保影像资料的准确性，为医生的诊断提供可靠依据。 文 上海某三甲医院拥有2300名员工、1500张床位及3个院区，日均承载高强度的诊疗服务。在 数字化转型进程中，尽管电子处方已全面推行，但住院、门诊、行政及检验科室的打印需求 仍居高不下。基于该医院的实际情况，其文印管理需解决以下主要问题： 设备管理复杂度高：3个院区分散部署打印机，传统维保服务需要后勤与IT配合进行 产品管理，且需单独建立维护团队进行设备维护，维护成本高、效率低。 成本控制压 案（以下简称MPS)，构建高效、安全的智慧打印体系。医院采购打印设备时，利用智能打 印服务，有效规避了传统设备购置模式下一次性投入、难以升级换代的弊端，通过MPS进行 了方案灵活、按需适配的设备购置，以科室实际需求为导向，规模与医生数量、床位数成正 比，院内部署约1000台打印设备，其中70%为惠普打印机。 03 医院文印管理典型案例 第三章 案例一 �� 针对运维难点：该医院通过惠普的MPS服务，实现从打印机的安装、硒鼓等耗材更

6 采用 3nm 制程工艺，可提供多达 12 8 个 800 G 端口或 64 个 1.6T 端口。而国产交换芯片仍停留在 7nm 制 程的 25.6Tbps 交换容量，瓶颈效应更加严重。然而在实际部署中， 为保障链路冗余、流控带宽和管理接口，芯片可用端口通常不到理论 最大值，导致整体带宽扩展能力受到压制。尤其是在并行训练中伴随 的突发性大量同步与广播时，网络时常出现瞬间拥塞、缓存溢出与延 性和可重构性上受限，通常依赖于固定波长或空间切换，无法高效支 持训练任务中频繁的动态通信模式，这可能导致网络瓶颈和资源利用 率低下。现阶段使用光电协同方案组建智算中心网络，以结合光域的 高速传输和电域的灵活控制，是更为实际的方案。 在传统的电交换数据中心网络中，常使用三层交换的网络拓扑， 也就是网络的组织形式。最底层的叶交换机连接同一个机柜内的所有 服务器，中间的聚合交换机连接多个叶交换机，而最顶层的骨干交换 扑切换频率 较传统网络提升了数个数量级。在这种高频动态变化的网络环境中， 依赖数秒间隔的 Keepalive 消息的传统 BGP 协议的收敛速度严重滞后 于物理链路的重配置速度，导致路由信息与实际网络状态长期不一致， 严重影响数据传输的可靠性和效率。 控制平面的扩展性挑战进一步加剧了路由控制的复杂性。传统 BGP 协议的收敛时间随着节点数量扩大而扩大，这与光电协同网络 的扩展性优势背

多模态数据之间的壁垒，提升大模型对建筑行业语义的识别、理解与生成能力。基于混合专家大 模型架构，集成化的大模型分级构建与任务调度机制，不仅能够优化算力资源的使用，也可极大 提升模型对多应用场景的适配能力和应用效率。同时，面向实际业务需求，打通从数据采集、语 料标注、模型训练、应用部署到智能体构建的完整工具链，将极大降低企业对AI能力获取与应用 门槛。唯有在行业大模型能力上实现系统性跃升，AI才能真正从“可用”走向“有用”，成为建 AI”，而在 于是否构建了基于“产业AI”的AI应用能力。不同于通用AI的泛化逻辑，产业AI强调的是，通用AI 能力和场景数据、行业知识与专业软件的深度融合，能够深植于业务流程、理解工程语境、解决 实际问题。只有这样的AI，才能在高度专业、高度协同、高度独特、高度动态的建筑场景中真正 落地生根、发挥价值。可以说，产业AI是建筑企业实现AI落地应用的核心驱动力。未来，唯有依 托产业AI，建筑企业才能 ”。 建筑企业若想真正从AI中获得可落地的业务价值，不能寄希望于“拿来即用”的通用AI，而 必须依靠更懂业务、更贴近场景、能解决实际问题的“产业AI”。产业AI更多强调的是，要将通 用AI能力与场景数据、行业知识和工程软件深度融合，形成能直接解决产业生产中的实际问题的 智能能力系统。 事实上，在制造、能源、交通、医疗等多个领域，全球领先企业与研究机构早已将产业AI作 为推动产业智能化变

态基础模型与工程场景深度融合，工程智能操作系统的核心架构逐步成型，让曾 经的技术构想正在变为现实。应用层面，智能建造的生成式设计、智能制造的预 测性维护、智慧城市的动态调度等场景，已从实验室走向产业一线，用实际成效 证明了工程智能的巨大价值。 这一切现象表明，工程智能的发展大潮势不可挡，它既是科技革命与产业革 命深度融合的必然产物，也是工程领域自身转型升级的内在需求。在创新驱动发 展的前沿阵地，我 成规 模化、系统化的效应。与此同时，工程领域普遍面临着将人工智能的巨大潜力转 化为实际生产力的挑战，例如，工程仿真平台 SimScale 在 2025 年发布的报告中 指出，高达 93%的工程领导者预期人工智能能在设计和仿真工作流程中带来生产 力提升，但仅有 3%的受访者表示已实现显著收益。这种预期与实际之间的差距， 以及数据孤岛、对传统工具的依赖等障碍，凸显了对一个更具系统性、针对性的 文将深入探讨 其在智能汽车、智能建造、智慧交通、智慧制造、智慧城市、智慧医疗、智慧能 源以及新一代信息工程八大领域的具体落地情况，揭示技术如何赋能产业并创造 实际价值。 （1）智能汽车 当前，多家汽车企业已将工业智能技术实际应用于生产与质量控制环节。例 如，上汽集团宁德工厂采用智能运维系统管理工厂的 Wi-Fi 网络，该系统能够实 时监测设备状态，将网络问题定位时间缩短至数分钟，以保障生产不中断。同时，

年来持续向智能制造、智慧城市、智慧水利、智慧能源、智慧交通等垂直领域拓展，已成 为助力企业数字化转型、实现城市可持续发展、促进数字经济发展的重要抓手。通过数字 化提升城市运行效能，不断破解城市治理中的实际问题是提升城市治理水平的重要路径， 而数字孪生技术作为优势技术集成突破的代表之一，已经成为产业、资本、政府各界高度 关注和资源投入的焦点。数字孪生城市被视为智慧城市的升级版和必选项，进一步刷新了 元素，如：医疗行业的高饱和度红色，会让人联想到血液，政务行业的娱乐性色 彩如紫色、爆炸效果等，违背其权威、传统、正式的核心基因。 (2) 选择方式 在选择设计风格时，我们可以结合项目实际，通过如下几个维度综合判断。在实际的 数字孪生项目设计中，将行业特色属性与科技风相结合是过稿率最快、效率最高的方式。 数字孪生世界白皮书 12 2. 颜色定义 数字孪生项目中，主色调和辅助色的选择通常来自两个渠道，一是符合用户心智的行 项目设计的过程中需要保证行间距和字间距适中，行间距和字间距过小会导致文字之间拥 挤，难以区分辨别；行间距和字间距过大会显得文字稀疏，影响整体美感；适当调整字间 距可以让文字排列整齐清晰，提高信息可读性。在实际应用场景中，还需要考虑背景和光 线对文字呈现的影响，通过不同场景下的预览，不断优化文字设置，以达到最佳展示效果。 4. 基础组件库 组件库是针对不同数字孪生场景的标准化设计资源，包含可复用、可配置、可扩展的

述了以“算为引擎、网为根基、智为大脑”为核心的一体化架构理念，重 点介绍了边缘智能核心网、异构算力平台、智能驱动中枢等关键技术体系， 并结合在工业制造领域 的真实案例，展现该架构在提升生产效率、优化 运营成本、增强安全保障等方面的实际成效与价值。 前言 目录 1.1. 政策导向和产业现状 1.2. 痛点与挑战 01 02 01 5G-A 与 AI 融合驱动发展的背景 1 03 04 2.1. 设计理念 2.2. 侧海量数据的问 题，契合企业专网本地化、实时化诉求，但“网算分离”的模式仍会导致网络资源与边缘算力适配滞后、 数据流转效率低。唯有通过整合网络、算力、AI 与业务的协同架构，才能将技术优势转化为实际业 务支撑能力，匹配企业对实时性与本地化的核心要求。 业务卡点破解依赖架构创新：企业专网面临双重业务挑战，一是工业控制等场景对端到端时延低于 1ms、可靠性达 99.999% 的极致要求，单靠 与资源冲突，保障复杂边缘环境下系统稳定和数 据安全。其灵活裁剪和部署特性也支持不同硬件平台与算力架构的快速适配，为 5G-A 与 AI 融合场 景下多样化智能业务提供可靠、高效的轻量运行支撑。在实际应用中，轻量化核心网既可云端部署 以利用云资源弹性和高可用保障，也可本地一体机部署增强数据掌控，甚至采取云边混合模式以兼 顾弹性扩展与数据安全。 3.1.2 跨异构适配 跨异构适配能力通过深度融合

域，近年来持续向智能制造、智慧城市、智慧水利、智慧能源、智慧交通等垂直领域拓展， 已成为助力企业数字化转型、实现城市可持续发展、促进数字经济发展的重要抓手。通过 数字化提升城市运行效能，不断破解城市治理中的实际问题是提升城市治理水平的重要路 径，而数字孪生技术作为优势技术集成突破的代表之一，已经成为产业、资本、政府各界 高度关注和资源投入的焦点。数字孪生城市被视为智慧城市的升级版和必选项，进一步刷 新了人们对于未来城市的想象空间。 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 11 在这里可以看到这个图是以二维数组的格式存储的，每个点都有对应的值，超过色带 最大值的数据即是空值。 注意存储顺序是按列存取。 实际上，这个二维数据是存放在一维数组中的，所以我们需要记录行列最大值，判断 当前是哪行哪列。  在 UE 中导入 NetCDF 第三方库 在官网（https://downloads.unidata 字孪生、虚拟现实等领域。利用投影纹理映射，可以实现如下效果： 动态光影效果：在游戏中，通过投影纹理映射为场景中的物体添加动态阴影和光照效 果。 精准数据展示：在数字孪生应用中，将实时视频数据或其他信息投影到实际场景模型 上，实现数据可视化。 投影纹理映射主要包括以下几个关键步骤： 构建虚拟摄像机。在场景中设置一个虚拟投影仪或摄像机，该摄像机负责采集视频数 据，并确定投影角度与投影区域。 纹理坐标

能、大数据、云服务、智能设备等技术，提升针对异常 健康事件监测、实时分析和集中研判能力，提升对公共 卫生突发事件预警的灵敏性和准确性。 在国家顶层战略规划的推动下，各地方政府积极响应， 结合本地实际情况，出台一系列地方创新性政策和试点 项目。地方智慧医疗发展整体呈现梯度发展态势：沿海 城市和一线城市因拥有较多的互联网科技企业和生命科 学与医疗企业，整体发展较为活跃；中西部地区的地方 政府对智 2023年，AI医疗融资活跃度波动较大，年融资事件数从 2017年的58起上升至2021年的93起，再回落到2023年 的29起2。与先前分析的智慧医疗投资偏好变化相同，投 资者趋于理性，更加关注智能技术在医疗场景的实际应 用和规模化推广。 从AI医疗行业投融资业务情况来看，AI药物研发、AI医疗 诊断、AI医疗设备和AI医疗方案是近两年最主要和热门 的业务。目前投资者仍倾向于投资初创、新兴企业，同 时投资轮次更为均匀。 XR）依靠其能够以高度逼真的方式远程提供标准化干预 手段、及根据各种临床环境量身定制的能力，在医疗流 程中发挥降本增效作用。在外科手术领域，MXR基于平 面影像数字化重建人体组织器官的3D影像，减少医生对 想象的依赖，提前计划手术，缩短实际手术时长。目前 更多MXR产品开始切入实时的术中程序和导航。在治疗 和恢复领域，MXR覆盖范围不断拓展，包括儿童ADHD 及眼科治疗。 智慧医疗大模型案例： • 医学影像诊断和病理分析案例：多模态互动式病理大