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 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 变革能力。 调查显示, 基层疾控应急防控体系建设不足、 且具有统计学意义, 因此 可以停止征询。 2. 5 专家咨询结果 在第一轮咨询中, 所有指标的重要性和适应性得 分 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 “

四、近中期重点任务…………………………………………29 （一）构建多层次统一电力市场架构 ……………………………… 29 （二）构建功能完备、品种齐全的市场体系 ……………………… 32 （三）构建适应绿色低碳转型的市场机制 ………………………… 34 （四）构建系统安全充裕、灵活互动的市场机制 ………………… 38 （五）构建统一开放、公平有序的市场运营机制 ………………… 41 （六） 构建批发与零售市场顺畅协调的衔接机制 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 式，不断完善电力价格形成机制，放开竞争性环节价格，科学反 映电力成本变化和电力商品多元价值，更加适应新型电力系统构 建要求。《关于进一步深化燃煤发电上网电价市场化改革的通知》 （发改价格〔2021〕1439 号）要求燃煤发电和工商业用户全部进 入电力市场，建立了市场化的价格机制。目前，我国已形成跨省 价及有关事项的通知》（发改价格〔2023〕526 号）进一步完善市 场化环境下用户侧的电价构成和形成机制。《关于建立煤电容量 电价机制的通知》（发改价格〔2023〕1501 号）建立了容量电价 机制，实行煤电两部制电价政策，更加适应煤电向基础保障性和 系统调节性电源并重转型的新形势，助力“双碳”目标的实现。 图 1-5 2023 年 11 月，国家发展改革委、国家能源局印发《关于建立煤电容 量电价机制的通知》 全国统一电力市场发展规划蓝皮书

如今，AI正在从根本上重塑全球劳动力格局，革新岗位职能并催生出对新技能的迫切需求。这场 变革正在改变全球科技领域，同时也将深入影响金融、医疗、制造等行业。随着AI不断驱动竞争 日趋激烈，无法在经济环境中适应这一变革的组织将难以获得竞争优势。 本白皮书汇总了对全球900位IT及业务人员的调研结果，剖析了在AI赋能业务的时代背景下，信息 与通信技术（ICT）人才所需的技能及岗位演变需求。报告还包含一份详尽的附录，列举了受AI影 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 的潜力，将技术专长与创造力、同理心、伦理判断力等以人为本的技能相结合，以此应对智能时 代的复杂性。如今，企业、教育机构与政府等各方应协同努力，共同培养能够适应未来变化、把 握AI时代发展机遇的ICT技术人才，为构建可持续发展的人才生态提供系统性支撑。 智 能 世 支能够在“AI优先”范式下灵活适应的劳动力队伍。 智能体支出转向体现在三大投资领域：数据中心基础设施现代化、网络恢复与韧性强化，以及核 心企业应用更新。 近三分之一（31%）的组织表示，数据中心基础设施现代化将是首要投资方向，这一趋势反映出 从“云原生”到“AI原生”系统的广泛架构演进。与以往仅将AI作为附加功能整合的模式不同， AI原生架构从设计之初就以AI为核心，通过实时数据管道、自适应基础设施和持续学习能力，支

Robots），是一种设计用于与人类在共 同工作空间中安全地进行直接交互或合作的机器人。协作机器人是工业机器人领域新的分 支，与传统的工业机器人相比，协作机器人更强调安全性、易用性和灵活性，它们能够适应 各种工作场景，通常价格更低，体积更小，对人类来说更安全。 协作机器人具有安全、易用、灵活的特征，主要表现为： ➢ 安全性：协作机器人配备有先进的传感器技术和控制算法，如力矩传感器、视觉系 操作员也 能方便快捷地对其进行设置和操作，降低了使用门槛。 ➢ 灵活性：相比于传统固定在某个工作站上的工业机器人，协作机器人通常更轻便且 布局更为灵活，可以快速重新部署于不同的生产任务中，适应小批量、多品种的柔 性化生产需求。 基于以上特征，协作机器人极大地促进了人机之间的交互和合作，不仅提升了生产线效 率，还能在诸多应用场合中替代或辅助人类执行重复性、精确度要求高或者对人体有害的工 双臂协作机器人拥有两个相互独立或协同工作的机械臂，能提供更高的灵活性和功能性。 它们通常用于更复杂的任务，比如需要双手协调操作的应用场景，能够模拟人类双手的工作 模式，实现更高程度的自主性和适应性。双臂设计允许在有限空间内完成多自由度的动作， 并具备处理更大范围工作空间的能力。 （单臂协作机器人） （双臂协作机器人） 6 第二节 协作机器人特点

点。其一，以数据、算法为代表的新型生产要素引出了新权利的 界定问题。这类无形权益的价值主要在动态流转与应用中实现， 其权利归属与利益分配方式与传统物权或知识产权法的静态保 护维度存在差异，司法实践中需要探索适应其动态特性的新规则。 其二，人工智能决策的“黑箱”特性带来了新风险的责任划分问 题。当智能系统造成损害时，在设计者、开发者与使用者等多环 节间的技术溯源与法律归责，使得传统“过错责任”原则的适用 （一）数据维度：需关注规范数据要素利用与高效流通秩序 数据作为国家基础性战略资源和关键生产要素，正加速融入 智能制造全链条，成为驱动产业变革、衡量核心竞争力的重要支 撑。当前，智能制造领域的数据要素化进程，对现有法律框架的 适应性提出了新的要求，需要通过高质量司法供给，保障数据要 素价值的有序释放。数据产生于工业现场、管理运营、产品消费、 供应链协同等多个环节，并贯穿于设计、生产、管理、服务全生 命周期。这一进程不仅涉及复杂的法律客体，更因其技术应用的 有司法保护边界提出了新挑战。三是数据流通标准缺失形成“数 据壁垒”。因缺乏统一的数据格式、接口等标准，不同系统间数 6 据难以互联互通，降低了产业链协同效率。 （2）数据侵权责任认定复杂，传统纠纷解决机制较难适应。 当前，数据要素市场的快速发展，也使其法律责任的认定与纠纷 解决机制面临一些新的课题。这集中表现为，传统法律框架在适 应数据驱动型经济的复杂性与动态性方面，存在一个逐步调适的 过程。一方面

的科学数据往往有限。在数据有限的情况下， 模型可能无法学习到有效的特征，难以适应 新的领域或任务，限制了其在实际科学问题 中的应用。 为了解决这一挑战，可以从以下几个方 面寻找突破路径： 利用生成式模型生成高质量科学数据， 补充数据稀缺领域的样本多样性。通过预训 练跨领域基础模型，结合小样本学习技术， 快速适应新任务或学科场景 2.2.3 如何利用 AI 拓展科学发现的创新 边界 决细粒度感知不足、幻觉频现以及空间能力 欠缺等问题，为世界模型奠定基础。 5）探索大模型情感感知和认知调控技 术。突破大模型的性格化和拟人化技术，增 强大模型的跨模态情感感知能力，实现情境 自适应的个性化情感调控机制，实现拟人化 人机交互。 6）构建基于多智能体协作的自组织群 体智能。探索复杂场景下的多智能体深度集 成和自组织协作机制，构建可扩展的智能体 协作框架，为未来人机共生智能化社会提供 年 来 取 得 突 破 性 进 展，在感知、决策、控制及商业化应用等 方面实现重大提升。高精度传感器增强了 智能体的环境感知能力，融合感知与推理 的动态四维世界模型提升了对复杂环境的 理解与适应性，而强化学习与深度学习的 结合则显著提高了自主决策与灵活应对水 平。 在 前 沿 研 究 方 面，视 觉 - 语 言 - 动 作（VLA）模 型 取 得 突 破，谷 歌 RT-21 和 Physical

优化配置。这种转型使得电力行业能够更好地适应可再生能源的接入，提高电网的可靠性和 灵活性，同时也为应对气候变化和实现可持续发展提供了新的解决方案。电力行业的数智化 转型，是实现能源革命和构建清洁、低碳、安全、高效的能源体系的关键一步。 电力行业概述 行业背景、业务痛点与需求 行业背景、业务痛点与需求 0 1 当前，电力行业正处于关键转型期，面临着从技术升级到经济适应、从供需管理到数据安全 等多 身定制。因此，在电力行业，这些方案面临着多重挑战，主要由于它们在适应行业快速演变 和应对数据量爆炸性增长方面的不足。 具体来看，这些数据库在应对电力行业日益增长的复杂数据场景时显得捉襟见肘，特别是在 性能方面，它们难以满足电网实时监控和设备管理对于高并发处理和即时响应的需求。随着 数据量的持续攀升，传统数据库在可扩展性方面也显现出短板，它们往往难以以经济高效的 方式进行水平扩展，以适应数据存储和处理需求的不断变化。同时，维护这些系统的成本也 们深刻洞察客户的业务需求，更要求我们将这些需求转化为明确的技术规范与要求。在与客 户的密切互动中，我们汇聚双方的见解和专长，共同提炼出适应新型电力系统的数据管理需 求，如下： 新型电力系统的快速发展对电力企业生产运行、调度控制和安全运维提出挑战。这些挑战主 要体现在如何高效处理海量数据、适应大数据方案的灵活性需求，以及进行与电力交易紧密 相关的数据分析。TDengine 凭借其强大的海量时序数据处理能力，能够轻松应对这些问

球照片、 眼球图、内窥镜、肠胃镜等影像资料，这些影像资料对于医生的诊断具有重要的参 考价值，因此打印设备除了首页打印和连续打印速度快以及设备可靠，稳定性好的 需求之外，还对彩色打印的品质和介质适应性要求较高。例如，X光、CT图像需要打 印在专门的胶片上，而内窥镜图像则需要在普通纸或半透明PVC塑料片上实现清 晰、准确的彩色打印，以便医生能够准确地观察病变部位的颜色、形态等细节特 征，从而做出准确的诊断。 印等特性与要求，兼顾了效率与可靠性。打印速度快可满足医院各科室大量的打印 需求，减少患者和医护人员的等待时间，提高打印效率。同时，支持多介质打印、 自定义尺寸打印以及褶皱纸打印等功能，能够适应医院多样化的打印任务，提升场 景适应性，从而实现多场景打印可靠性的提升。例如，在打印检验报告时，可能需 寻求效率与可靠的最优解 效率 可靠 平衡部署、全面管理、可扩展性：提升运维 与管理效率 打印性能强劲-打印速度快：提升打印输出 打印设备可靠：确保设备质量与打印质量， 提升稳定性 打印性能强劲-多介质多尺寸打印：提升适 应性 �� 要在不同介质上打印；在打印特殊病历资料时，可能需要自定义打印尺寸，这些功 能都能有效提升打印机的可靠性和适应性。 打印设备可靠：医疗场景对设备稳定性要求极高，需选择耐用、小巧且支持高品质 彩色打印的机型。打印设备的质量直接关系到医院文印工作的正常开展。设备需具备 皮实耐用的特性，能够在高强度的使用环境下稳定运行，减少故障发生的频率；小巧

为核心目标，而今天的制造业正面临着更加复杂和动态的挑战。市场个性化需求的 激增、供应链的不确定性，以及劳动力结构的深刻变化，都在推动制造企业寻求更 加智能和自适应的解决方案。 具身智能技术的突破性进展为这一转型提供了新的可能性。通过将感知、认知和执 行能力有机结合，现代制造系统正在从被动响应向主动适应转变。AI 与控制系统 的深度融合不再是概念验证，而是成为了提升竞争力的关键技术路径。在这一融合 过程中，负载整合技术发挥着至关重要的作用，它打破了传统系统中 控制任务和复杂 AI 推理，实现了前所未有的计算效率和系统简化。这种技术创新 不仅消除了传统多系统架构的延迟和同步问题，更通过智能负载调度和资源动态 分配，显著提升了系统的整体性能和可靠性。从智能质检到自适应加工，从协作 机器人到柔性产线，负载整合技术正在成为 AI 与控制融合的核心使能技术。 本白皮书将深入探讨这些技术趋势如何重塑制造业格局，特别是负载整合技术在 推动 AI 与控制系统融合中的关 提升系统响应速度和加工精度，同时减小系统抖动 和网络传输延时，这些都是实现高效、高质量生产的关键因素。 • 智能化控制算法演进：随着生产环境向智能化发展，控制算法正从传统的开环或闭环控制向具备自适应、预 测和学习能力的智能算法演进。现代控制系统必须能够管理复杂的动态系统，通过集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

系，思科保障数据传输与存储的安全性，有效防止数据泄露和篡改，确保企业跨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 提升了中国移动支付产品的国际影 响力。 o 在线贷款：陆金所和拍拍贷等中国企业通过大数据和人工智能技术，为海外市场提供便捷的在线贷款服务。陆 金所通过与东南亚和非洲的本地金融机构合作，推出适应当地市场需求的贷款产品。拍拍贷则在拉丁美洲市场 推出了一系列针对中小企业和个人的贷款服务，帮助解决传统金融体系难以覆盖的借贷需求。 o 财富管理：蚂蚁财富和腾讯理财通等平台在全球范围内提供多 和 激烈的竞争环境。在这些国家，企业往往需要提供高品质、创新型的产品与服务，以满足消费者对品质的高要求。此 外，合作与合规成为进入这些市场的重要考量因素，需要企业具备良好的国际化运营能力和本地化适应策略。 另一方面，新兴国家包括但不限于东南亚、中东、南亚、中南美洲以及俄罗斯等地区。这些市场的特点是产业基础相对 薄弱，政策和法规可能存在较大的不确定性，但同时也因其经济的快速增长和市场的潜力而吸引了众多企业的目光。在