及基于端云的远场连接。同一账号体系下的设备，通过端云和端端远近场联接无缝融合，实现 真正的端云一体。 对于近场互联，设备的发现和互联将从需要人工干预的设备互联，演进为基于用户场景驱 动的无感发现和联接。通过提供短时延，高速率的联接，为多端设备的服务无缝流转、系统感知、 协同计算以及其他硬件互助提供实时保证。同时，设备的组网将从单一孤立且互相冲突点的对 点设备组网，发展为统一总线组网，支持 N 对 N 的链接，解决干扰冲突，提升空口负载利用率。 障用户体验流畅的前 提下实现功耗和热的最小化。 3. 重载子系统或服务通过全系统和端云协同设计，实现系统级地降负载，大幅提升端侧的 流畅体验。 4. 从架构上对计算任务进行解耦拆分，通过极短时延，超高速率的高速近场联接，实现多 设备的算力互助。 �������� ��������� ������ ��� ���� �������� ����� ������� ������

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 分。较短时间之后，系统的产能利用率即可 提高三分之一，生产成本降低 10-20%。 图 6 Opcenter APS 10

prevention and control 重大传染病包括法定传染病、 非法定管理传染病 暴发、 新发传染病流行等, 具有突发性、 难以预测 性、 损失严重性等特点 [1], 在短时间内造成患者激 增、 医疗资源短缺、 社会恐慌、 经济阻滞, 进而导致 疫情防控体系脆弱性增加 [2]。 研究表明, 韧性能帮助 降低组织脆弱性, 促使组织更早觉察疫情预警迹象、 快速评估风险、

数字化延伸了人与人连接的方式，突破了连接的数量、空 间和时间的限制。 数字化时代的我们已经习惯了通过手机APP、微信或其他 数字化手段，和同事、客户、其他服务提供者立即建立连 接，甚至可以在短时间内与几万、几十万的人建立连接。 数字化让人与物之间的连接由单向变成双向。 数字化时代，物品可以和人进行双向互动，似乎已经成了 数字化物品的基本功能。例如智能家居中的门看到家人会 自动打开。

重大技术装备落地转化提供了应用场景。 （2）多种技术路线创新攻关获得国家支持 2024 年，国家能源局发布国家重点研发计划“储能与智能电网 技术”重点专项 2024 年度项目申报指南，围绕中长时间尺度储能技 术、短时高频储能技术、超长时间尺度储能技术等 7 个技术方向进行 022 2025 中国新型储能发展报告 支持，针对兆瓦时级液态金属电池中长时储能技术、弱电网场景下短 时高倍率构网型电池储能技术、大规模压缩空气储能与空分系统高效

适用于银行、保险等对数据一致性要求极高的业务系统 高可用：主机数据库通常使用冗余硬件设计（如双机热备、RAID 磁盘阵列等）来保障系统高可用性，一 般内建故障恢复和自动备份机制，在发生故障时，主机系统可以在最短时间内恢复，避免数据丢失或系 统停机 高性能：支持大规模数据并发访问，能够在高负载下保持较高性能，适用于高频数据交换场景 高安全：集成专用加密模块，为静态数据和动态数据提供全方位加密保护，有效保障数据在存储、传输 、内存占用还是文件读写速度 上都更优。虚拟机服务提供二次调度功能，基于业务画像进行资源碎片整理，并通过重调度来提升资源利 用率。 ③ 秒级弹性伸缩：借助实时监控与预测分析，当检测到业务请求量在短时间内激增时，系统能以秒级响 应速度增加新 Pod 副本承接流量，并在峰值过后自动缩容，释放资源，虚拟机、容器结合负载均衡服务 提供弹性伸缩能力。 ④服务高可用：依靠多实例部署和负载均衡机制，结

五年累计收益：2000 万元 综上所述，DeepSeek 在医疗健康场景中的应用不仅能够显著 提升医疗质量和效率，还能为医疗机构带来可观的经济回报。通过 合理的投资和运营规划，医疗机构可以在较短时间内实现成本回 收，并在长期内获得持续的经济效益。 6.2.1 效率提升与成本节约 在医疗健康场景中引入 DeepSeek 技术，将显著提升整体运营 效率并带来实质性的成本节约。首先，通过深度学习和自然语言处 记录（EHR）、影像数据和实验室结果。这种高效的数据处理能力 将大幅减少医生和护士在信息检索和数据整理上的时间消耗，使他 们能够更专注于患者护理。例如，在诊断过程中，DeepSeek 可以 自动筛选出关键信息，帮助医生在短时间内做出准确的诊断，从而 缩短患者的等待时间。 其次，DeepSeek 的智能化决策支持系统能够优化医疗资源的 分配。通过对历史数据的分析，系统可以预测不同科室的患者流量 和资源需求，帮助医

技术方面皆有提升空间。对患者而言，智慧医疗平台或 应用往往涉及多种功能和操作，部分患者因为年龄、教 育背景或操作熟练度等原因，难以有效使用这些平台功 能。同时智慧医疗平台上的信息可能会过于专业和复 杂，导致无法短时间内实现充分理解，从而导致对数字 平台的不信任感，进而降低使用意愿。 对于医务人员而言，适应新的设备和软件并掌握相关技 术知识是需要额外的培训和学习时间，与现有的医疗工 作流程或产生冲突，影响工作效率和服务质量。不充分

对于互连网络的速度需求远超普通数据中心，而光网络的引入又带来 网络核心带宽的进一步提升，因此对端侧网络协议栈的处理速度提出 了极高要求。 当前，端侧高性能网卡的单端口速率已提升至 800 Gbps 量级， 要求在极短时间内完成多个数据包的处理。这不仅对延迟控制提出极 高要求，也使得片上存储难以直接支撑超高速处理流程。在连接数持 续增长的背景下，分配给单条连接的协议栈资源进一步受限，高性能 传输层协议在智算场景下面临三大核心挑战：

进行预测。人工智能（AI）技术在这一环节展现出显 著优势，不仅大幅提升了筛选效率，还提高了预测的 准确性，从而有效降低了实验筛选的工作量。 1.高通量虚拟筛选 基于 AI 的大规模计算模型能够在短时间内对数 以万计的化合物进行虚拟筛选，快速评估其与靶点的 结合能力、生物活性等关键参数，从而筛选出最具潜 力的候选药物分子。这种高通量筛选方法显著提升了 药物筛选效率，减少了传统实验筛选的工作量。具