中国主要城市 道路网密度与运行状态监测报告 2025年度 研究团队力争通过城市道路基础设施的大数据跟踪监测与历史分析， 客观呈现全国主要城市道路网密度与道路运行状态的变化特征，以支撑 城市道路基础设施的规划、设计、建设与管理工作的开展。因数据时空 覆盖性、核算边界标准等原因，相关指标值可能存在一定偏差，本报告 所载研究结果仅供参考。 由于城市道路设施建设水平与道路运行状况的影响因素众多，对城 韧性的城 市交通基础设施体系献策出力，助力政府部门提升城市交通环境和出行 品质，共同建设宜居宜行的美好城市。 2025年 9月 北京 声明 *封面图：上海市城市道路网络 城市道路网密度与运行状态监测研究团队 赵 一 新 教授级高级工程师 城市交通研究分院 院长 中国城市规划学会城市交通规划学术委员会 秘书长 伍 速 锋 教授级高级工程师 城市交通研究分院 副院长 康 浩 教授级高级工程师 3 道路运行状态监测 3.1 名词解释及计算方法········································· 23 3.2 城市高峰期总体运行状态································· 25 3.3 行政区道路运行状况···········································27 3.4 城市群道路运行状态···

06 07 26 27 28 29 10 11 12 12 13 20 22 1. 方案概述 2. 微网运行模式 3. 华为微电网架构创新与关键技术 3.1 分层控制架构 3.2 稳定运行六大关键技术 3.3 经济运行关键技术 3.4 矿山微网解决方案设计全流程 25 06 01 引言 矿冶行业在可持续发展中面临保障供电稳定性与优化经济性 清理需数天；井下排水系统停机 1 小时可能淹井，煤矿鼓风机停转 10 分钟或致瓦斯超标，需 供电系统 24/7 连续运行且毫秒级故障响应。 重负荷电机（破碎机、球磨机等）启停频繁易引发电压波动和谐波干扰，需动态无功补偿（SVG）、 稳压器维持稳定；接入弱电网配旋转备用或储能，孤网运行依赖储能或柴发协同控制。 需适应时空变化，时间上各阶段用电差异大；空间上露天矿需移动变电站，地下矿需扩展网络， 规模化 推广阶段 08 09 第二章 矿山微电网关键技术 10 11 1. 方案概述 微电网是由分布式电源、储能、负荷及控制设备组成的小型电力系统，具备明确电气边界，可并网或孤岛 运行（参照 IEEE 2030.7-2017 定义）。按应用场景主要分为两类： 根据项目规模，光储系统可以选择在中压交流耦合（即 耦合点电压 10kV~35kV），也可以选择高压交流 耦合（即耦合点电压≥

电力规划设计总院 广东电力交易中心 广东电网公司 广东省电力调度中心 02 广东电力市场发展历程回顾 2024 年，恰逢“四个革命、一个合作”能源安全新战略提出 十周年，也是广东电力现货市场转入正式运行一周年之际。从 2006 年广东开展直购电试点至今，十八年来，广东作为全国电力改革的 排头兵、先行地、示范区，一路探索，一路创新，走出了一条符合 广东省情、适应时代要求的电力改革之路，也为全国统一电力市场 电力现货市场积极探索，在多次短周期结算试运行经验基础上，于 2021 年 11 月 1 日启动连续结算试运行。通过长周期连续结算试运 行实践验证和第三方评估论证，经履行相关程序后，2023 年 12 月 28 日广东电力现货市场成功转入正式运行。 至 2024 年底，广东电力现货市场已实现了超 36 个月的长周期、 不间断运行，特别是电力现货市场转正式运行一年以来，广东积极 推动独立储能、 源网荷储良性互动的多元化市场生态。持续完善一次能源传导、阻 塞分配管理、多月中长期连续交易等市场关键机制，全力推动广东 电力现货市场建设始终走在全国前列。 前 言 03 广东电力市场建设蓝皮书 回望过去，遵循“边运行，边完善”原则，广东电力市场从直 购电试点到集中竞争交易，从价差模式到绝对价格模式，从“中长期” 到“中长期 + 现货 + 辅助服务”，经历了一次能源量紧价高、电力 供需余缺急转、极端天气等多场景考验，有效验证了市场规则的有

一些专有定义，针对特定的功能定位形成专 门的应用，如应急指挥中心、110 指挥中心、监控中心等。这种现状导致了指挥中心建设水平参差不齐，在实 2024-2025 中国指挥中心研究报告 2 际运行中可能出现兼容性、协同性等方面的问题。 （二）指挥中心的系统组成 指挥中心包括基础环境系统、基础支撑系统、应用系统三部分。 基础环境系统：包括指挥、会商、值班所需的空间场所，满足应急培训、应急演练以及基础支撑系统设备 基础支撑系统：包括综合布线系统、拾音及扩声系统、会商决策系统、视频采集及显示系统、远程视频会 议系统、通信与网络系统、机电设备集控系统、指挥信息系统、办公自动化系统等。这些系统相互协作，为指 挥中心的正常运行提供了坚实的技术支撑。以综合布线系统为例，它就像指挥中心的“神经网络”，负责将各 个设备连接起来，实现数据的传输和共享。 应用系统：基于基础环境系统和基础支撑系统，实现指挥中心的各种具体应用功能，如应急指挥、调度管 挥调度人员对于指挥大厅基础环境的 需求也发生了巨大变化。如今，现代化指挥中心的基础环境应具备以下基本条件： 安全的承载场所：具备抵御一定自然灾害和人为破坏的能力，确保在紧急情况下指挥中心能够正常运行。 例如，采用抗震结构设计，配备完善的消防设施等。 优质的建声环境：通过声学设计和装修，减少噪音干扰，保证语音通信的清晰和准确。 良好的照明条件：采用智能照明系统，根据不同的工作场景和需求，自动调节照明亮度和颜色，提高工作

速扩大，多层次电力市场体系建设有序推进，多元竞争主体格局初 步形成，电力商品的多元价值属性进一步显现，电力市场监管体系 更加健全，电力系统运行效率和资源配置效率不断提升。 “双碳”目标下，我国正在加快构建新型电力系统，风、光 等新能源已成为新增装机主体，发电量占比逐年提高，电力系统 的物理形态和运行特征正在发生深刻变化。同时，一次能源价格 波动、用电负荷增长、气候变化等多重影响，对我国电力体制改 革顶层设计、 号）、《关于印发电力体制改革配套文件的通知》（发改经体 〔2015〕2752 号）、《关于加快建设全国统一电力市场体系的指导 意见》（发改体改〔2022〕118 号）等电力体制改革、电力市场 顶层设计政策文件相继出台。《电力市场运行基本规则》（国家 发展改革委 2024 年第 20 号令）及《电力中长期交易基本规则》 （发改能源规〔2020〕889 号）、《电力现货市场基本规则（试行）》 （一）发展现状 全国统一电力市场发展规划蓝皮书 ���������� ����� ������ ���� ������ ���� ����� �� �� �� ����� 图 1-4 全国统一电力市场总体框架 个省（区、市）交易机构，并实现独立规范运行，各电力交易 机构依托电力交易平台开展相关业务，电力交易平台建设持续 深化。 电力价格主要由市场决定的机制初步建立。国家通过深化 上网电价改革、开展输配电价成本监审、建立容量电价机制等方

成机器学习技术实现参 数自调优、故障预测和性能优化。 • 多元化负载整合与资源优化：随着自动化控制与信息化、智能化的深度融合，多任务负载整合成为核心发展 方向。现代工业系统需要在单一平台上同时运行实时控制、AI 推理、数据分析、视觉处理、通信管理等多种 工作负载，通过统一的计算平台实现硬件资源的高效利用和系统成本的显著优化。在这一整合过程中，确保 实时控制任务的确定性性能、保障系统安全性 在边缘计算场景下，Intel® Speed Shift 结合 P-State 优化技术，可以智能提升指定核心频率来增强实时处理能力。 通过将特定边缘应用绑定到专用处理器核心，系统能够以更高频率运行关键任务，并通过优先级调度和频率锁定机 制，保证核心处理能力的稳定性和一致性。 • 英特尔® 睿频加速 Max 技术 3.0 是英特尔在某些高端处理器中引入的技术，旨在进一步提高单线程性能。与传统的 实现更多轴的精确控制，支持更复杂的算法和更短的控 制周期。配合 Intel® Speed Shift 和 Turbo Boost Max 等智能调频技术，处理器能够根据负载需求定制性能优化，进一步提 升系统响应速度和运行效率。 英特尔如何帮助解决 强大的 x86 计算性能 硬件优势 行业挑战 • 更复杂的系统需要超过 100 个轴，传统的 PLC/微控制 器无法满足这一需求。 • 更复杂和精确的控制要求更

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 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 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 82 3.1 场景一：发布并调用一个线上模型推理服务 82 3.2 场景二：使用私有数据微调一个专属模型 85 3.3 场景三：构建并运行一个 AI Agent/MCP 应用 88 4 构建可验证的信任：阿里云百炼的 90 安全承诺与未来愿景 4.1 当下的承诺：安全可信的五大基石 1 模型商业落地加速，面临多样化的部署与应 用环境 从模型应用搭建到部署运行的架构视角，大模型服务所面临的安全挑战可分为：AI 基 础设施层面的风险、大模型自身安全风险、模型应用服务模式中特有的风险。 2.1 AI 基础设施风险：供应链漏洞、DDoS 攻击与模型资产威胁 AI 基础设施作为大模型服务正常运行的基础支撑，下述威胁直接影响大模型服务的稳 定性、安全性和商业可持续性。 ●

随着数字经济的蓬勃发展，算力已成为支撑社会信息化建设与产业数字化转型的 核心生产力。从海量数据处理到人工智能训练，从云端服务支撑到边缘场景落地，算 力基础设施的规模与复杂度呈指数级增长，其稳定运行与高效管理已成为关乎企业核 心竞争力与社会数字化进程的关键命题。在此背景下，传统 IT 运维模式面临着从硬件 设备到软件系统、从单一架构到多云环境、从被动响应到主动预防的全方位变革挑战， 亟需 传统运维核心是“保稳定”，注重基础设施可靠性；算力运维核心是“提效率”， 注重算力资源最大化利用，涉及全链路优化，对技术深度和动态管理能力要求更高： （1）. 传统运维核心目标是保障机房基础设施和 IT 基础设施的稳定运行，侧重 高可用性以确保业务连续性；服务对象多为企业内部业务系统或基础网络服务； 算力运维核心目标高效释放算力资源，侧重算力密度最大化与能耗比最优；服 务对象主要是高性能计算、人工智能训练/推理、云计算等对算力需求极强的 负载和市电引入规模上大大高于传统数据中心，也意味着将消耗更多的能 源，同时也对资源产生众多新的需求。 1.2.4 静态负载向动态负载演进 在传统数据中心投入运行后，其负载通常保持相对稳定状态，极端情况下的负载 峰值或谷值出现频率较低。相比之下，算力中心的负载运行模式则以持续执行训练任 务以实现高速计算为特点。在启动训练任务时，算力中心的负载会急剧增加至较高能 耗水平，甚至可能触及负载上限。一旦训练任务完成，负载则会迅速回落至最低点。

API 的深度协同，构建起“感知 - 决策 - 执行 - 学习” 的闭环智能体系。在这一趋势下，应用现代化的核心命题已从“云原生”升级为“AI-Native”，即应用的全生命周期—— 从开发、运行到运维、集成——均需围绕智能体的自主性、协同性与进化能力重构。 从技术视角看，AI-Native 架构的关键在于数据与 API 的智能融合，传统企业系统沉淀的海量数据，需通过统一的 可信数据资产目录实现跨域流通，为 Agent 间的自主协商与任务分解。此外随着云原生 AI 技术（如多模态大模型、 智能 Agent 开发与运行、检索增强生成、智能应用管理引擎、智能组装与集成、统一可观测、多模态交互、AI 内生安全等） 的成熟，使得 Agent 的开发效率提升数倍以上，支撑智能化应用的多模交互、自主运行、智能进化、环境理解、智能协作、 智能研发等特征落地，形成更广泛、更灵活的智能体系统，从而能够在降本增效、体验优化等各方面得到大幅提升。 Agent 技术生态的成熟支撑 3.2 智能应用的核心技术架构概览 3.3 智能应用的六大核心特征 3.3.1 特征 1：多模交互 3.3.2 特征 2：智能协作 3.3.3 特征 3：自主运行 3.3.4 特征 4：环境认知 3.3.5 特征 5：自我进化 3.3.6 特征 6：智能研发 4 智能应用平台，应用智能化的技术底座 4.1 云原生与 AI 原生双擎驱动，加速应用全面智能化

年，全球将新增超过 450 TWh 的可再生能源电力用于 支撑数据中心运行。 与此同时，天然气将作为重要的可调度能源，有效补充可再 生能源的间歇性，预计到 2035 年新增发电量约 175 TWh， 主要集中在北美地区。此外，小型模块化核反应堆（SMR） 等新型清洁能源技术也开始受到关注，首批商业化项目有望 在 2030 年前后投入运行。 数据中心行业在人工智能发展的推动下呈现快速增长态势， 但在一 点运算），其中智能算力占比显著提升至 32%。 以大模型训练与推理为代表的人工智能技术革命，正在推动 数据中心形态和基础设施需求发生结构性变革。与传统互联 网服务相比，人工智能算力任务在计算密度、持续运行时间 和电力消耗等方面均呈现数量级提升，这对数据中心的供电 系统、散热方案和整体能效提出了全新要求。 为优化全国算力资源布局，中国政府实施了“东数西算”国家 战略工程，规划建设了八大算力网络枢纽节点（京津冀、长 器。同时，存算一体、光电融合等新架构也在探索 落地路径，网络系统则朝着更高带宽、更低延迟、 更智能的方向发展。 技术路线持续深化 随着数据承载的价值和敏感性日益凸显，数据安全、 网络安全、供应链安全与运行过程的可追溯性成为 数据中心建设和运营的基础底线。与之配套的合规 要求、分区部署策略、安全审计机制等也将更加系 统和严格。 安全可信要求提升 作为复杂的系统工程，数据中心的发展需要运营商、 设备