代的改变。农业社会生产要素是土地资源，生产 方式为人工劳作；工业社会生产要素是矿藏与石油，生产方式为机械；数字时代生产要素是数据，生产方式为人工智 能。这种不同以往的生产环境变化，促使全球各国在调整自己的国家战略。 农业、工业作为社会的骨干性行业，尤其工业，对社会 的结构与运行起着巨大的影响作用。自2008年经济危机 以来，人们意识到，只有革命级别的技术发展，才会实 质性的保持经济的健康发展。所谓革命级别，需要影响 比较重要 的挑战被意识到，业界统称为“数字鸿沟与数字素养”。 各地政府、企业与组织，这几年都意识到这个问题的重要 性。例如多地政府，针对新一代人才出台相关优厚政策； 大学教育也针对这个方向在调整变革，例如校企合作，双 创平台的数字化教育创新手段。 存在这些客观的挑战，我们发现实现数字化转型困难重重。 如何规划可行的数字化转型路径，本文从框架与参考架构方面，将给出建议。 数字化转型的重要模型与科学 以通过增强现实技术，对作业进行更加直观的指导。例如 良品检测，采用计算视觉方式代替人工，鉴别毛刺、尺寸 等人眼不易识别缺陷。 不同工序之间的数字化：工序之间实现必要数字信息流 通，协调整体生产节拍。 操作管理数字化：例如根据销售端的客户订单情况，能 够实现高级排产。 因此业务现场的数字化，是数字化转型的基础，是数字化 业务的地基部分。 针对数字化现状的数字化成熟度评估，推荐“3个维度”

此外，DeepSeek 还可以应用于图像对比度增强。在 X 光片或 超声影像中，对比度不足可能会导致病变区域的漏诊。DeepSeek 通过自适应对比度增强算法，能够自动调整图像的亮度和对比度， 使得病变区域更加突出。该算法能够根据图像的整体特征动态调整 参数，确保增强后的图像既保留了细节，又不会出现过曝或欠曝现 象。 为了进一步优化图像处理流程，DeepSeek 还可以集成以下技 术：  多模态影像融合：将不同成像技术（如 健康风险，并为其提供预防性的建议。例如，对于有高血压风险的 患者，系统可以建议其采用低盐饮食、定期监测血压，并推荐适当 的运动方案。其次，DeepSeek 还可以根据患者的实时健康数据， 动态调整建议内容。例如，对于糖尿病患者，系统可以根据其血糖 监测结果，调整饮食和药物使用建议。 为了确保建议的准确性和可操作性，DeepSeek 技术还会结合 最新的医学研究成果和临床指南，确保所提供的建议具有科学依 据。此外，系统 饮食：减少高糖和高脂肪食物摄入，增加蔬菜和全谷物 比例。 o 运动：每周至少进行 150 分钟的中等强度有氧运动，如 快走或骑自行车。 o 监测：每周至少监测两次血糖水平，记录并分析变化趋 势。 o 药物：咨询医生是否需要调整现有药物剂量。 通过这种方式，DeepSeek 不仅能够帮助患者更好地管理自身 健康，还能为医生提供有价值的参考信息，从而优化治疗方案。这 种个性化的健康建议模式，有望在未来的医疗健康领域发挥重要作

数字化转型与全域运营的挑战：随着Z世代越来越倾向于线上购物，传统珠宝品牌面 临着数字化转型的压力。品牌不仅要将线上渠道作为销售的重要组成部分，还需要通过 大数据分析驱动业务决策。通过实时监测消费者的行为数据，品牌可以及时调整产品策 略，优化用户体验，从而提高销售转化率。同时，对线上产品矩阵的全域数据采集，以 及线上产品与线下门店、快闪店等的数据打通，都要求品牌快速适应全域运营的模式， 整合线上与线下资源，提供无缝的购物体验。 速且灵活的方式追踪用户从浏览到购买的转化路径，识别导致转化率降低的关键环节， 从而优化购买体验；分析用户在珠宝详情页的点击行为，优化页面布局和商品展示； 衡量节日促销期间不同渠道对转化的贡献比例，为后续的投放策略调整提供科学依据。 · 场景分析：场景分析是解决具体点状业务场景问题，高度聚焦的场景分析模型， 帮助企业深入挖掘业务增长潜力。可结合统计结果自动给予洞察结论。0基础的业务 人员也能得出专家级的分析 出至第三方外部应用来完成数据价值的变现。 18 · 分析应用：在分析应用模块中，企业可以通过渠道价值分析和用户流转分析深入洞察 流量与用户行为的关键趋势。通过渠道价值分析可比较社交媒体、搜索广告和线下活动 的流量质量，调整推广预算的分配。通过用户流转分析： 全面追踪客户从浏览到售后的 全生命周期行为，发现潜在的运营突破点，优化用户体验。 通过增长分析模块，珠宝企业能够实现从用户洞察到业务优化的全链路数据赋能，提升

不同业务场景和变化的需求。用户无法根据自己的需求自由创建自定义的报表 和分析模型，导致无法灵活应对多变的市场需求和复杂的业务环境。因此，企 业在面对快速变化的市场和多样化的业务需求时，往往无法及时调整分析方法， 导致决策支持的灵活性和实时性大打折扣。 复 杂 性 和 缺 乏 用 户 友 好 性 固 定 指 标 和 预 定 义 查 询 传统BI系统主要专注于历史数据的收集和分析，这使得它们在实时数据和预测 白皮书｜2025/05 （接上页——传统BI局限性） 来源： 中云金诺，头豹研究院 现代BI系统的需求 现代BI系统必须能够实时获取最新的数据并进行分析，提供实 时报告。这样，企业能够及时了解业务情况，迅速做出调整和 决策。这种实时性比传统的批处理方式更符合快速决策的需求。 实时分析和报告 大数据和非结构 化数据分析 自助式数据分析 和可视化 预测和智能分析 集成和整合 个数据源 随着大数据 帮助企业实现高效的用户支持和数据查询。 意图理解 思路拆解 上下文管理 大模型适配 文本生成 其他接口 大模型 垂类大模型 通用大模型 配置管理 对话式数据查询 领域知识配詈 • 大模型能够根据行业知识配置，自动调整和优化配置，使得系统能够根据不同需求灵活适配， 提高资源利用率。 推荐问题配置 意图理解 大模型 行列数据权限 功能入口权限 能力底座 • 在数据接入、计算和模型搭建层，大模型提供强大的数据处理、计算支持及模型适配能力，能

路交换（circuit switching），一旦建立电路，链路在拓扑周期内固定， 无法并行服务其他节点，需依赖周期性拓扑重构实现全对全连接。 这一挑战异贯穿协议栈各层，促使现有的设计理念与机制需要重 新审视与调整，以充分发挥光电协同架构的潜力。 2.1 应用层：集合通信与网络拓扑的失配挑战 智算应用中的集合通信操作（如 All-Reduce）通常抽象为特定的 逻辑拓扑结构，包括树形、环形、蝶形等多种通信模式。每种逻辑拓 传统 电交换网络多采用固定对称的全双工链路配置，以适应多变的负载需 求并降低人工调整成本。然而，这种静态对称配置模式下，当上行链 路达到饱和时，下行链路常常仅用于传输少量确认应答（ACK）等控 制信息，带宽资源未能被充分利用，导致严重的带宽浪费。 相较于电链路，光链路天然具备动态重配置能力，能够灵活调整 节点间链路的分配比例，支持针对不同节点对的上下行链路进行独立 配置，甚至实现单工 调度复杂度的权衡——非公平分配需要合理的策略和可观察性保障， 以避免长期性资源饥饿或调度振荡。因此，在实践中应以全生命周期 完成时间（job completion time）和系统吞吐为主要优化目标，辅以可 配置的公平性约束和动态调整机制，逐步在生产环境中验证与推广。 3.3 网络层：面向光电网络的智能路由控制 网络层作为网络协议栈的核心组成部分，包含控制平面和数据平 面两个关键子系统。数据平面专注于高速数据报文的转发处理，而控

直购电试点初见成效。至 2012 年底，台山直购电累计电量 11 亿千 瓦时，年均电量约 1.8 亿千瓦时，直购电价相比发电企业批复上网电价 降低 0.025 元 / 千瓦时。叠加试点输配电价调整至 0.177 元 / 千瓦时，用 户实际到户电价为 0.656 元 / 千瓦时，比江门地区大工业用电到户电价 低了 0.106 元 / 千瓦时，有效降低企业用电成本。 奠基开局阶段（2002年-2012年） 牌等丰富多样的交易形式，构建了场内场外互补、标准化与自定义曲线 兼容的中长期交易体系，发挥压舱石作用。现货市场通过全电量统一出 清，实时反映短期能源价格变化和供求关系，形成连续精准的价格信号， 促进市场主体调整生产经营行为。通过“三部制”结算，实现中长期与 现货市场的良好衔接，解决偏差结算难题。2021 年底现货市场连续结算 试运行至今，广东经历了一次能源量缺价高、电力供需余缺急转、极端 天气等多场 广东电力市场建设蓝皮书 电量占省内发电量比例不断增大，部分时段受系统负荷偏低和西电、 核电、省内水电等优发电源发电影响，出现市场电源负代购情况。对此， 广东建立了代购市场及跨省外送电量系数超限返还机制，对分时调整 系数超出限值范围的超系数限值电量，按照机组所在节点日前市场分 时价格与代购市场电量价格之差予以全额补偿或回收，保障市场电源 代购电量收益。 代理购电机制。广东鼓励电力用户通过直接参与市场形成用电价格，

现为： 数据适配难题。UE 并非为处理复杂的地理空间数据而设计，这意味着在将格点数据 转换为可用于生成等高线图的信息前，需要进行大量的数据预处理工作。这包括数据格式 转换、坐标系统校正以及精度调整等步骤，这些操作增加了开发过程中的复杂性和工作量。 性能优化需求。由于等高线图通常涉及大量地理信息，其渲染可能对 UE 造成显著的 性能压力。为了确保流畅的用户体验，开发者必须采取多种优化措施，例如合理的细节层 最后利用这些值构建图片，最终就能输出一张黑白图。 构建图片代码示例 黑白图效果 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 10 我们可以在材质中将黑白图的颜色映射到 ColorCurve 中，根据需求调整最终输出的样式。 映射颜色的效果示意 ②生成卫星云图  了解 NC 数据的格式 首先我们可以先使用 Panoply 软件快速查看 NC 数据以及生成的大致图像。需要注意 这个软件生成出来的图向右旋转 GoogleEarth、Sentinel-2 影像）。 附加数据：矢量数据（道路、河流）、3D 建筑模型、倾斜摄影等。  数据预处理 坐标系统对齐：统一为同一坐标系（如 WGS84、UTM）。 分辨率调整：根据需求优化分辨率（例如从 1 米/像素降低到 10 米/像素以提升性能）。  高程数据处理 使用 GIS 工具：如 QGIS、ArcGIS、GlobalMapper。 裁剪区域范围。 填补数据缺失值（插值算法）

至关重要。一旦遭到监听、篡改或瘫痪，将直接导致系统设备故障乃至生产安全 事故，严重影响石化、钢铁等关乎国计民生的重点行业稳定运行，甚至对国家战 略安全构成威胁。 当前，全球科技竞争格局深度调整，核心技术的自主可控已成为维系国家发 展命脉与保障产业安全的战略性基石。近期，国家互联网信息办公室对国际芯片 巨头英伟达（NVIDIA）实施约谈，这一举措进一步凸显了在关键领域构建供应链 韧性 ： ① 原因 1：外资品牌代理商库存高位。部分外资品牌代理商库存处于高位， 订货积极性降低，部分行业需求由代理商库存产品满足，并未转化为实际的厂商 销售额。 ② 原因 2：下游需求结构性调整。光伏、锂电等新能源行业的产能饱和、行 业竞争日趋激烈的现状对 PLC 厂商形成了一定的冲击，同时外资品牌受到国内厂 商的价格竞争，一定程度上对大型 PLC 产品的市场空间产生了影响。 ③ 原因 针对国际各大主流 PLC 平台，做了大量兼容性适配，可以 做到程序块、变量表、I/O 映射等功能的 100%“一键迁 移”； ② 自动适配语法差异与变量命名规则，减少手动调整工作 量； ③ 提供详细的兼容性报告，标记需手动调整的部分（如特殊 指令）。 兼容主流总线协议，直接 复用存量设备 天行 PLC 原生支持 Profinet、EtherCAT、Modbus TCP/RTU、 CANopen、Profibus

Mj 均> 4. 0。 一级指标的 CV 均 < 0. 25, 但是部分 专家提出将 “ 吸收能力” 和 “ 适 应 能 力” 合 并 为 “适应能力” 更恰当”, 课题组讨论后采纳专家建议, 重新调整适应能 力 内 涵。 有 4 个 二 级 指 标 的 CV > 0. 25, 其中多位专家对 “ 防控备用资源储备能力” 和 “组织革新能力” 2 个指标提出建议与意见, 综 合考虑专家们的意见对 “ “防控备用资金” 删 除。 此外, 对专家提出建议修改的以及 CV>0. 25 的 共计 20 个指标进行了名称和内涵的细微调整。 最后, 有专家提出建议添加指标 “组织功能、 人员架构及资 金消耗、 遗留问题等系统评估” “外总协调、 调度及 社会动员能力” 和 “内部优化调整与动员”, 由于在 指标体系中已经有其他指标反映 “外总协调、 调度及 社会动员能力” 指标内涵, 因此不予重复添加, 最终 能主动监测内外部疫情 风险因素, 较好地执行防控预案等, 做好预防准备的 能力。 适应能力 [18]是疫情防控韧性最为关键的能力, 对疫情造成的损害大小和机构恢复时间起到决定性作 用, 指机构在疫情发生时, 能快速调整适应疫情情境 18 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 表 1 基层疾控疫情防控韧性指标体系及权重 一级指标 权重 二级指标 单层权重 组合权重

序言 2024 年，全球宏观经济呈现缓慢复苏的态势。从具体行业来看，3C 电子行业整体步入 复苏通道；食品、金属制品等行业同比表现向好；新能源汽车增速则继续放缓；光伏和锂电 行业继续处于调整期，行业景气度欠佳。受各行业发展态势的综合影响，中国市场对工业机 器人的需求出现下滑，工业机器人销量出现负增长。 在这一背景下，协作机器人却展现出了较强的市场韧性。随着 3C 电子行业逐渐复苏， 速或停止，减少伤害 风险。这一点使得它们可以直接在无防护栏的生产环境中与人并肩工作。 协作机器人由于其轻量化设计和紧凑的结构，不仅便于搬运和安装，还能在有限的空间 内高效运作，这对于需要灵活调整产线布局或经常变换生产任务的现代工厂尤为重要。它们 能够快速适应生产线的变动，减少因设备重新配置导致的停工时间。 协作机器人通过其轻便性、灵活性以及快速部署的能力，不仅优化了生产流程，增强了 体积小巧，适应性强：相比传统工业机器人，协作机器人往往体积更小、重量更轻，占 用空间小，易于在狭小或特定的环境中部署，比如餐厅厨房或医院手术室。 8 ➢ 人机交互界面：拥有直观的人机交互界面，便于操作员监控状态、调整参数或直接指导 机器人行为，加强了人与机器之间的沟通效率。 ➢ 可拓展性和模块化设计：协作机器人支持各种传感器、工具端和软件的集成，可根据具 体应用场景进行定制化扩展，满足多样化任务需求。这一特性促进了它们在非工业领域