....................................................................................... 8 3.4 发酵过程的精准控制 ................................................................................ 8 3.5 柔性化生产 第一章：生物发酵行业分析 1.1 行业概述 生物发酵是采用现代工程技术手段，利 用微生物的代谢活动，为人类生产有用的产 品，或直接通过扩大培养将微生物应用于工 业生产过程的一种技术。产物主要包括氨基 酸、有机酸、酵母、多元醇等。 生物发酵是生物制造中的重要环节，对 于推动我国经济社会转型和满足人民美好生 活生需要具有重要意义。 中国轻工业联合会披露，2024 商开始布局发酵产业，下游食品饮料、美妆 等企业也纷纷通过投资或合作的方式进入这 一领域，形成了全产业链协同发展的新格 局。 然而，当今生物发酵行业仍面临多重挑 战：现有菌种转化效率低、发酵过程控制精 准度有待提升、原材料和能源成本居高不 下、国际市场专利壁垒严峻、环保法规日趋 严格。在这样的背景下，数字化转型成为企 业突破发展瓶颈、提升竞争力的关键路径。 图 2 2021-2024

.53 数据标准化是确保不同来源的数据具有一致性的重要步骤。医疗数据通常来自多种设备和系 统，如电子健康记录（EHR）、医学影像设备和实验室检测系统，这些数据可能存在不同的 单位和量纲。标准化过程通常包括以下步骤：.......................................................................................... 优势。通过分析医院的运营数据和患者流量，它可以预测未来一段 时间内的医疗需求，从而帮助医院合理分配资源，减少患者等待时 间，提高医疗服务的响应速度。 在临床研究领域，DeepSeek 技术可以加速新药研发和临床试 验的过程。通过分析大量的临床试验数据，它能够识别出有效的药 物组合和治疗方案，缩短研发周期，降低研发成本。例如，通过分 析癌症患者的基因组数据和治疗反应，DeepSeek 可以识别出最有 效的治疗方法，为癌症治疗提供新的思路。 整超参数、集成学习等策略进一步优化模型性能。例如，可以采用 集成学习中的随机森林算法，结合多个单一模型的预测结果，以提 高模型的稳定性和准确性。 在这一过程中，还需要注意以下几点：  数据隐私与安全：在数据的采集、存储和处理过程中，必须遵 循相关法律法规，确保患者隐私的保护。  实时性与可扩展性：模型应具备实时预测能力，并能够适应不 断增长的医疗数据规模。  模型的可解释性

负责的领域及其他相关领域， 供参与全国项目管理标准体系建设的各方参考。 II 2024 版前言 为了实现项目管理国家标准高质量建设，根据标准建设推进情况， 做出了以下调整： 1.新增研发项目生命周期过程、项目复盘评价指南、数字化转型 项目管理人员能力指南等标准项目。 2.项目商业分析和立项论证指南改名为项目商业分析指南。 3.项目成熟度评估指南改为系列标准。 4.删除以下标准项目：项目财务管理通则、科学技术研究项目管 参与全国项目管理标准体系建设的各方参考。 1 一、 建设背景 “项目”是具有确定目标，确立时间周期、投资规模等约束条件， 伴随某些种类与程度风险的、有组织的、以合同或计划为启动标志的 一次性活动与过程，广泛存在于经济建设、科学技术研发、社会活动 等领域。多个项目的集成和叠加，可形成“项目群（programme）”或 “项目组合（portfolio）”，在不作区分时，统一称为项目。 “项 成，为项目管理系统提供基座。 ——管理体系层，由项目管理、项目群管理、项目组合管理，项 目、项目群和项目组合治理等组成，给出相应管理的整体框架。 2 ——项目层，由项目模式或项目周期过程组成的，给出项目的实 现形式以及基于项目过程的业务分布。 ——项目管理实施层，由项目管理实施策略和项目管理具体业务 组成，说明项目管理的执行内容。项目管理具体业务参考 ISO 21502:2020《项目、项目群和项目组合管理

转型应以数据为核心，以 平台为抓手，全方位、全链条推进企业高效质量变革、效率变革、动力 变革，打造高效益的开发模式，其本质是以价值创造为目的，以提升效 率和效益为导向，用数字技术驱动业务变革的过程。 2022年，在全球绿色技术加速发展、碳捕获与封存（CCUS）等关键技 术不断成熟的背景下，我们共同发布了《绿色可持续 石化新使命⸺石 油石化行业绿色低碳发展白皮书》。该白皮书指出，行业绿色转型需以 展的若干意见》等政策明 确提出，要推动能源行业向高端化、智能化、绿色化转型。在此背景 下，《数字石化 孪生智造⸺石油石化数字孪生白皮书》顺势发布，系 统阐述了数字孪生技术在模拟优化石油石化生产过程方面的核心路径。 白皮书指出，通过构建覆盖勘探开发、炼化生产等关键环节的虚实映射 体系，可实现设备预测性维护与工艺参数动态调优，为提升行业技术成 熟度提供了清晰的实施方法论。 2024年，为 �.� AI和深度学习技术，加速企业智能决策与自主优化 石化行业地质勘探、控制优化等大量过程涉及复杂原理，一些传统机理模型尚不能对过程行为进 行清晰反应。石油石化企业通过引入人工智能和深度学习技术，构建深层神经网络模型，从海量 业务数据中自动提取复杂特征和模式。此类技术能够帮助企业对大量机理未知的过程建模，并利 用计算结果指导决策，优化工艺控制参数、故障预警策略等。例如，深度学习技术已被广泛用于

发展的关键趋势。人工智能技术宛如一股强劲的新活力，为产业注入全新动力。在当今注重可持续发展与企业社会责任 的大背景下，ESG（环境、社会和公司治理）理念愈发重要。绿色低碳技术的应用，本身就是对环境责任的积极践行。 企业在出海过程中，采用绿色低碳技术不仅有助于降低自身运营对环境的负面影响，还能契合当地环保法规与消费者的 绿色需求，提升企业在国际市场的 ESG 表现。 而在数据安全与合规方面，随着数据成为企业的重要资产， 领域技术应用拥有可靠的网络安全环 境，满足企业在数据安全与合规方面的严格要求。此外，思科不断更新和完善其安全策略与技术，以适应全球不断变化 的数据安全法规和复杂的网络威胁环境，助力中国企业在出海过程中始终坚守数据安全与合规底线。 本土化运营无疑将成为中国企业出海取得成功的关键要素，且这一趋势在 2025 年将朝着更为深入、全面的方向持续发 展。企业不仅要深度洞察当地文化习俗、消费习惯以及 的高效沟通。 2025 年，中国企业出海之路的机遇与挑战并存。未来，企业需秉持创新、开放、合作的发展理念，积极应对各种挑 战，不断提升自身核心竞争力。本白皮书 2025 版旨在深入剖析企业出海过程中面临的实际问题，总结并分享数字化出 海的创新模型与实践经验，为中国企业出海提供全方位的参考与指导。后续章节将结合具体案例和实用模型，深入探讨 出海数字化建设的路径与方法，助力中国企业在全球市场实现可持续发展。

工程智能的“四个维度”。工程智能的规模化有着丰富的内涵，为便于具体 描述与系统衡量，本书将其归纳为以下四个关键维度（如图 1-1 所示）： （1）技术研发规模化：是指行业或学科中人工智能技术的研发过程，逐步 摆脱对大量人工智能专家的重度依赖，实现更广泛、高效率的开展，以应对现实 世界中多样化、多难度层级的工程问题。 （2）领域创新规模化：是指行业或学科内的从业者无需深入掌握人工智能 技术 1-2 所示，为有序推进工程智能的发展及其 在工程领域的规模化赋能，可将其严谨路径划分为三个递进层次： （1）点上的工程智能（Level 1）：实现人工智能与特定工程学科中具体问 题的深度融合。在此过程中，人工智能专家与工程学科专家携手合作，共同借助 人工智能有效解决相关的单点问题。 （2）线上的工程智能（Level 2）：人工智能的应用从解决单一问题扩展至 解决某一类共性问题。人工智能专家和学科专家共同构建通用性较强的平台或系 要介绍工 程智能在多个典型工程学科中的应用场景，而更完整的工程智能发展现状将在第 三章进行详细阐述。 智能建造典型应用场景。在建筑与土木工程领域，工程智能贯穿项目的策划、 设计、实施与维护全过程。在策划与设计阶段，人工智能通过生成式设计算法， 能够基于预设的性能需求快速生成多样化的建筑形态，并优化建筑能耗模型，显 著缩短设计周期，识别出最具成本效益和环境友好的方案。在实施与优化环节，

境，智能建造机器人将成为突破人类作业极限的关键力量，具备灵巧结构、智能感知与自主决策 能力的建造机器人，正推动我们从地球走向太空。从“超级泥瓦匠”砌筑机器人到“月蜘蛛”3D 打印系统，从星际乐高式的智能装配模式到数字孪生赋能的全过程管控，未来的建筑不再是不可 控的复杂现场，而是高效协同的智能系统。未来的建筑也将从空间产品演进为智能终端，感知人 的状态、理解人的需求，主动提供健康、绿色、智慧的服务。建筑企业要抓住AI带来的历史机 的强耦合特性，这决定了AI在这 个领域的落地必须经历知识结构的深度嵌合与组织流程的适应性重构。AI不应仅被视为辅助工 具，更应成为建筑企业核心机制的一部分。企业在推进智能化的过程中，需要从工程属性出发， 构建面向问题、面向过程的技术融合机制，避免技术与业务“两张皮”。只有当数据与算法深度嵌 入业务核心，AI才可能真正参与工程价值创造。在未来，具备知识沉淀、模型驱动与自我调优能 力的企业，将形成稳定 险控制力与利润提升力。 —— 全国工程勘察设计大师 谢卫 推动AI在建筑企业落地，首要挑战不是技术可行性，而是行业知识的结构化表达。建筑活动 本质上是一种跨学科、高耦合、高变异的复杂系统管理过程。只有将专业知识系统化表达为可识 别、可推理的数据模型，AI才能真正参与到价值链核心。企业是否具备从项目数据中抽提知识、 从碎片流程中识别规则、从经验管理中提取模型的能力，将决定其能否走出传统路径依赖，迈入

影响整个指挥中心的建设效果。专业化的布局和产品的科技感对于指挥中心整体建设起着至关重要的作用。 而对于专业控制台的选择需要考虑如下几点： 1、空间布局的考虑 指挥中心整体的空间布局是指挥调度控制设备设计过程当中很重要的因素。要考虑监控人员的观看大屏幕 的视线良好、人与人之间有合理的间距并能很好的交流，同时能够实现一人多点监控的功能，以便快捷的分享 2024-2025 中国指挥中心研究报告 4 括但不仅限于桌面的垂直静载荷实验、桌面垂 直冲击实验、水平静载荷实验、拉门强度实验、拉门耐久实验、移门和侧向启闭的卷门耐久性试验等等； 6、视觉效果的考虑 整体的空间布局是指挥调度控制设备设计过程当中很重要的因素，要求布局功能合理。具有现代化、国际 化的时尚造型，采用各类现代的外表面装饰材料和电子信息屏幕、背墙装饰灯等相结合，达到美观、科技、时 尚的外观。不要人云亦云，要有公安特有元素及可私有化定制，体现出整体建设水平。 品，以满足客 户的特定需求。 （4）售后服务：完善的售后服务是品牌实力的重要体现。知名品牌通常拥有健全的售后服务体系，包括 快速响应的维修服务、专业的技术支持和长期的跟踪服务等，确保客户在使用过程中无后顾之忧。 （5）品牌信誉：知名品牌往往拥有较高的市场知名度和美誉度，选择这样的品牌可以为企业或个人树立 良好的形象，提升品牌价值和市场竞争力。 （6）安全性能：在数据中心、指挥中心等关键

大语言模型。针对处理复杂系统的局限性， 发展了融合先验知识的深度学习，将先验知 识嵌入深度神经网络，在增强模型可解释性 的同时，显著提高模型的泛化能力，如物理 信息神经网络 3。 人工智能创新重塑传统科学研究过程， 加速科学发现。人工智能通过融合数据和先 验知识的模型驱动、假设生成与验证、自动 与智能化实验以及跨学科合作等方式，加速 科学发现。传统科学发现以实验观察和理论 建模为核心，提出科学假设并归纳一般规律， 系统软件将基础大模型的生成内容转换 为作用于数字或物理世界的行为，若缺少 安全管控，将导致 AI 生成内容风险向物 理域、社会域快速外溢。因此，将内生安 全理念融入基础大模型研发、AI 系统软件 设计和训练部署全过程，是构建自主可控 的内生智能防护体系的关键 2。 4.2 最新进展 AI 系统全生命周期均面临严峻安全挑 战：数据采集阶段，投毒攻击通过注入噪 声或恶意样本，误导模型学习；训练阶段， 通过植入模型后门，使其具备隐蔽功能； 挥着作用：图神经网络（GNN）的信息传播 和聚合过程可通过图论和图拉普拉斯算子的 谱分析来解释；将深度学习模型视作动力系 统，通过微分方程和稳定性理论分析循环神 经网络（RNN）的隐藏状态演化，不仅揭示 其长序列稳定性，也预示激活函数选择不当 时可能引起的梯度消失风险；动力系统中的 平衡点、吸引子和分岔理论进一步为神经网 络训练过程中的动态行为提供理论支撑，指 导更稳定高效的算法设计。

101 个， 呈逐步上升态势。这些备案的 模型和算法广泛分布于各个领域，为医疗健康行业 的智能化发展提供了有力的技术支撑与保障。具体 的分布领域如下： · 问诊对话占比 48%，即模拟医生问诊过程，基于用户 输入的症状与病史等文本信息，为用户提供疾病诊断与 治疗建议； · 健康评估与咨询占比 24%，即根据用户输入的问题文 本，生成医学相关文本答案，为用户提供健康咨询、报 告解读、用药指导、膳食建议等功能； 像市场需求与 AI 能力匹配度高，是国内 AI 医疗市场 中发展较为成熟的赛道。 除了影像分析外，临床决策支持系统能够通过整 合多模态数据，生成个性化诊疗方案供医生参考。 AI 技术也开始深入到治疗过程，不仅能够辅助术前规 划，还能在手术期间提供实时导航和操作指导，确保 手术精确执行。 AI 技术正全方位助力医生提升诊疗 的准确性与效率。 1.医学影像分析 传统的 MRI、CT 等的影像识别主要依赖医生 学习、深度学习算法， AI 系统高效地从大量影像数 据中提取特征，并利用海量的医学影像数据和诊断结 果，进行特定的多层神经网络训练，揭示高维特征之 间的联系，从而实现定性和定量分析疾病情况。因 此，诊断过程中，AI 系统能够快速准确地捕捉影像 中的细微变化，实现病灶识别与标注、靶区自动勾 画、生理信息定量计算等，为医生提供诊断意见和辅 助建议。 当前，AI 影像分析技术在肺部、心脑血管等领 域的应用较为成熟，如在胸部