西北专题 提升区域电力互济能力 促进新能 源高比例发展 电力圆桌项目课题组 2025年8月 电力圆桌项目 电力圆桌（全称电力可持续发展高级圆桌会议）项目于 2015 年 9 月启动，旨在紧扣应对气候变化、调整能源结构 的国家战略，邀请业内专家和各利益方参与，共同探讨中国电力部门低碳转型的路径和策略。通过建立一个广泛听 取各方意见的平台机制，电力圆桌将各方关心的、有争议的、目前决策困难的关键问题提交到平台讨论，选出核心 平台讨论，选出核心 问题委托智库开展高质量研究，并将研究成果和政策建议提交到平台征求意见，从而支持相关政策的制定和落地， 推动中国电力行业的改革和可持续发展，提高电力行业节能减排、应对气候变化的能力。 报告编写人员 中国能源研究会双碳产业合作分会：黄少中、张葵叶、于立东 感谢自然资源保护协会专家为本报告提供的宝贵建议。 项目课题组 中国能源研究会双碳产业合作分会于 2021 年 8 发展。NRDC在北京市公安局注册并设立北京代表处，业务主管部门为国家林业和草原局。 封面图片 @Freepik 所使用的方正字体由方正电子免费公益授权 提升区域电力互济能力 促进新能源 高比例发展 2025 年 8 月 | i | 提升区域电力互济能力 促进新能源高比例发展 目 录 摘要 ........................................................

4. 促进产业创新：为开发者提供更广阔的创新空间和丰富的开发工具，激发应用 和服务的创新，推动整个信息技术产业的升级和发展。 5. 保障信息安全：构建自主可控的操作系统生态，增强信息安全防护能力，降低 因依赖外部技术而可能带来的安全风险。 撰写《HarmonyOS 生态解决方案白皮书》的目的： 2 1. 旨在阐述 HarmonyOS 生态的整体架构和战略规划：清晰地展示 致力于以用户体验为中心，打造全场景智能操作系统，携手生态伙伴为用户带来更美好 的全场景智能生活，共筑万物智联的 HarmonyOS 世界。 HarmonyOS 系统将沿着智能化、空间化、一体化三大主线不断迭代，通过夯实三大平 台能力：生态使能，算力引擎和安全基座，为用户提供极致流畅的体验，为千行百业开发者 提供创新的数字底座，共同建设繁荣的 HarmonyOS 新生态。 1.2 HarmonyOS 应用“千帆启航” （如：手机、平板等）上运行，其有两种形态： ⚫ 传 统 方 式 的 需 要 安 装 的 App ， 通 过 华 为 应 用 市 场 进 行 分 发 ， 可 以 基 于 HarmonyOS 分布式能力实现跨设备服务互通、应用接续等关键特征。 ⚫ 元服务是 HarmonyOS 提供的一种轻量应用程序形态，具备秒开直达，纯净清爽； 服务相伴，恰合时宜；即用即走，账号相随；一体两面，嵌入运行；鸿蒙智能，全

轮咨询的专家积极程度较高, 专家权威系数为 0. 8, 专家咨询较为可 靠。 第二轮肯德尔协调系数大于第一轮且有统计学意义, 变异系数均小于 0. 25, 专家意见协调性较好。 最终形 成包含预警能力、 适应能力、 恢复能力和变革能力 4 个一级指标、 12 个二级指标和 32 个三级指标的基层疾控 疫情防控韧性评价指标体系。 [结论] 本研究构建的指标体系具有较好的科学性和可靠性, 可为基层疾控疫情 防控韧性建设提供参考。 促使组织更早觉察疫情预警迹象、 快速评估风险、 广泛寻求获得支持, 以减少、 最小化 甚至避免风险事件的影响 [3]。 建设具备韧性的疫情防 控体系及能力已达成专家共识 [4, 5], 成为亟待解决的 重要问题, 然而评估韧性水平是提升韧性能力的基 础, 目前疫情防控韧性评估工具尚未得到开发, 因此 研制科学可行的评估工具势在必行。 本研究以基层疾 控机构为研究对象, 以重大疫情防控为切入口 是卫生系统吸收内外部冲击并保持稳定的能力, 可划 第 5 期 郑 凤, 王萱萱, 钱东福: 基层疾控疫情防控韧性评价指标体系构建研究 分为吸收能力、 适应能力和变革能力, 李寻昌 [10] 等 从抵御能力、 恢复能力和适应能力三维度建立新冠疫 情防控韧性评估指标体系。 本 研 究 从 动 态 能 力 视 角 [11] 将疫情防控韧性划分为 5 个维度作为目标层, 分别是预警能力、 吸收能力、 适应能力、 恢复能力和

................................................................................. 20 4.1.4 提升业务协同能力 .................................................................................................. 标，精准选定面向未来三年的高价值场景，科学定义成效指标体系，精心设计技术架构与实施 2 框架，为自智网络向L4目标迈进提供清晰指引。未来，中国联通将以价值流为导向，持续增强 三大核心能力，通过机制创新深化应用创新，诚邀更多产业伙伴携手同行，共同为信息通信网 络智能化发展贡献智慧与力量。 2 自智网络产业发展与挑战 2.1 产业进展：运营商陆续开启 L4 规划实践 20 已经将自智网络纳入公司“Cognitive Tech-Co”战略，2024年起，聚焦故障处理 和投诉处理两个高价值场景，充分利用LLM和Digital Twin技术构建L4能力；2025-2026年， 计划在网络优化、网络配置变更、网络规划等更多高价值场景打造L4能力。 Singtel集团：将自智网络视为未来战略，已在集团成立自智网络 Program，加强子网间 的经验分享与协作，共同迈向自智网络L4。目前聚焦于故障管理、投诉管理、无线节能和无线

在过往的几十年里，人工智能通过感知、理解世界的规则，在一些重复性工作较多的限定领域 中替代了人类的特定重复性工作。例如“深蓝”在国际象棋比赛中首次战胜人类世界冠军，展 示了 AI 在策略计算方面的卓越能力；人工智能在图像识别方面的准确性已经超越了人类，让 我们见证了机器感知世界的巨大潜力；人工智能更是在科学研究中取得了显著突破，如蛋白质 结构预测，它极大地推动了生物学和医学领域的研究进程。这些里程碑式的事件共同证明了人 AI(Generative AI) 等领域取得了新的革命 性突破。生成式 AI 通过深度学习算法对大量数据进行训练，捕捉数据中的模式和规律，具备 创造出高质量的文本、图片、视频、代码等新想法和内容的能力，即 AIGC（AI Generated Content，人工智能生成内容），为脑力劳动领域带来了创新与效率的双重提升。 典型的生成式 AI 大模型有：ChatGPT、Gemini、Claude、盘古、文心一言、通义千问、 数据训练，并辅以大量的人工反馈对模型进行优化和改进，最终训练出具有数十亿甚至数万亿 个参数的模型。受益于海量数据、海量参数、海量算力的“Scaling Law”效应 [1]，生成式 AI 具有更好的表达能力和更泛化的任务能力。 彭博行业研究数据显示，随着企业改变经营方式并对产品和服务进行强化，未来 10 年， 生成式 AI 有望在硬件、软件、服务、广告、游戏等众多领域创造 1.3 万亿美元收入，占科技 领域总支出的

颈。唯 有通过“算 - 网 - 智”深度融合，实现从“连接赋能”到“智能赋能”的 跨越，才能为实体经济注入强劲新动能。 在此背景下，中国移动积极响应国家战略部署，依托自身网络优势与技术 创新能力，提出“5G-A×AI 算网智一体化”解决方案。本白皮书系统阐 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， 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 08 08 09 09 10 11 3 06 算网智的关键能力特性 4.1. 确定性时延 PLC 控制 4.2. 意图驱动智能专网管理 14 15 4 14 应用案例 5 17 展望 前言 19 联合发布及编制单位 18 缩略语列表 20 参考文献 网络、算力资源，精准匹配企业专网多样化需求；设备商也要通过 平台化设计、智能化制造、个性化定制与网络化协同，提升网络传输效率与智能化水平，更要强化 设备“靠近生产要素”的优势，使其具备更优的移动性、实时性、安全性与端边协同能力，为 AI 应 用提供坚实的基础设施支撑；垂直行业参与者应主动联合运营商与设备商，深度参与行业需求定义、 场景化应用开发、落地推广与生态共建，成为技术与业务融合的核心纽带。 1.1 政策导向和产业现状

通义大模型：全生命周期安全 合规 1 风险现状及能力构建 46 1.1 主要风险挑战 46 1.2 核心能力构建 46 2 全尺寸、全模态的模型供给 48 2.1 全尺寸覆盖的弹性架构 48 2.2 全模态融合的认知能力 48 3 通义大模型全生命周期安全实践 49 3.1 研发安全：数据与算法根基防护，强化内生 49 安全能力 3.2 部署安全：过程控制，构建防御屏障 部署安全：过程控制，构建防御屏障 59 3.3 运行安全：上线监测，实现动态防护 60 CHAPTER CHAPTER 阿里云AI基础设施：原生安全 保障 1AI 基础设施及其关键挑战：兼顾安全、30 能力、效率 1.1 安全挑战：系统软件漏洞、资源滥用、供应链 30 攻击与隐私合规风险 1.2 高可用性挑战：系统稳定性压力增加 31 1.3 高性能瓶颈：算力利用率与异构协同问题凸显 安全风险版图与治理框架 68 1.1 产品形态变化 68 1.2 MaaS 时代下的新型安全风险研判 68 1.3 拥抱全球合规框架，构建可信 AI 基石 70 2 阿里云百炼全链路安全能力框架 72 2.1 安全设计理念：纵深防御与原生集成 72 2.2 核心：贯穿生命周期的数据安全与隐私保护 73 2.3 扩展：支持客户弹性、灵活地应对外部攻击 78 3 阿里云百炼关键场景安全实践

，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、 设立卓越中心或学生创新中心、加强企业实践项目等方式加强AI人才素养及动手能力培养。同 时，政府、技术厂商和学界也应加强合作，探索面向智能时代的人才培养先进理念。 几乎所有 ICT 岗位都将受到AI的深刻影响，现有技能面临升级调整 AI不仅创造了新岗位，更对几乎所有IC 控转向统筹AI驱动的威胁检测与自动化响应；数据领域工程师的工作重心从数据处理转向管理AI 驱动的分析流程，并确保伦理治理合规；软件工程师则专注于整合AI能力、管理AI辅助编码工 具。这种全方位的AI融合要求从业者掌握新型复合技能⸺既要具备专业技术能力，又需通晓AI知 识，还要具备管理人机协作的能力。此外，各领域技术人员还应密切关注开源生态在AI时代带来 的新机遇。 IDC认为，组织应通过主动应对技能缺口、革新学习战略并培育“持续适应文化”的组织来释放AI 也带来了前 所未有的挑战：企业必须搭建稳健且可扩展的技术栈，拥抱开源生态系统，并紧急填补长期存在 的人才缺口，尤其是在AI、网络安全、数据科学及云计算等关键领域。 在此背景下，企业必须提升自身能力，以吸引人才、培养人才，并赋能员工掌握先进的ICT与AI适 配技能。唯有在这些领域取得成功，企业才能成为未来行业的领导者；否则就会被技术变革的迅 猛步伐甩在身后，成为落后者。 趋势 1：全球转向