危机的主动作为和共同追求。碳中和是涉及多学科多领域的庞大系统工程，实现碳 中和目标需要坚实的理论基础和科学方法的指导，碳中和学应运而生。碳中和学的 理论内涵包含两个“动态平衡”——全球碳排放与碳吸收之间的动态平衡、人类发展与 自然环境之间的动态平衡；技术内涵包括人类生产生活引起的二氧化碳排放、捕 集、利用、封存和移除的全过程及相关的技术体系。能源消费结构从以化石能源为 主向以新能源为主的转型，世界能源生产与消费结构将由当前煤炭、石油、天然气 平均浓度达到了近百万年以来的最高水 平，以至“热岛效应”“温室效应”对地球生态系统和人类社会发展均构成了严重威胁。 2021 年，全球极端高温天气频发，15 个“气候临界点”已被激活 9 个，由自然灾害引起 的灾难性事故造成了 2521 亿美元的损失。到 21 世纪末，假如全球平均温度提升高达 2℃，气候方面：飓风风暴将更加频繁、土地荒漠化程度加剧，海平面水位上升高度可 达 36—87 用，同时碳中和目标将在推动能源绿色低碳转型方面发挥重要作用 。碳中和目标符合能 源学研究主旨，从资源角度揭示地球系统内化石能源与非化石新能源共生分布关系、碳 系能源与氢系能源有序接替转型、能源体系与绿色地球和谐发展的自然变化规律。完成 能源消费结构从化石能源为主体向零碳新能源为主体的转型，是实现碳中和目标的首要 任务。 为应对全球气候极端变化趋势，碳中和已经成为共识性目标，其既是人类维护生态环境 的基本举措

态处理能力, 业务应用层则结合具体 业务场景开发了多种类型的智能体, 包括图表智能体、低代码智能体、感知智能体、分析智能体、诊 断智能体、决策优化智能体和控制智能体. 这些智能体能够准确执行人类通过自然语言发出的各项任 务, 并通过组合调用公共能力层的能力来处理数据和知识. 这种新型体系旨在提高核心工业软件的数 据透明化程度、实现更完善的信息互通和利用, 并提供更具价值的营运分析结果. 本文以比例 模型底座层是工业大模型赋能流程工业智能工厂软件体系的核心基础, 决定了系统能力的下限. 其主要职责是稳定、高效、安全地向公共能力层提供大语言模型 (large language model, LLM) 能力, 通过标准化 API 支持自然语言理解与多模态数据处理. 企业可根据实际需求选择云服务厂商 (如阿里 巴巴) 提供的按 Token 计费的 LLM API, 也可选择在企业内部本地部署开源或商用模型, 保障数据隐 私安全. 以下 保证模型能力平滑升级、不影响上层系统运行. 为保障服务质量, 模型底座层必须具备高可用性、低延迟和高吞吐性能, 同时具备完善的调用控 制与日志机制. 在实际应用中, 图表智能体可调用 LLM 将自然语言转为图表代码, 诊断智能体结合多 模态数据实现故障判断, 控制智能体可获得参数整定与优化建议. 整体而言, 模型底座层通过标准化、 高性能、可扩展的服务架构, 实现数据透明化、知识融合与智能决策的高效协同

进入21世纪，移动通信与人工智能成为数字化技术新的前沿，已经渗透到社会的各 个角落，成为推动社会发展的重要力量。在个人消费领域，智能手机、电子商务、 社交媒体等已经成为人们日常生活的重要组成部分。深度学习、自然语言处理、机 器学习等技术的突破，使得人工智能在语音识别、图像识别、智能推荐等方面展现 出强大的能力。智能家居、自动驾驶等应用的涌现，预示着人工智能将成为未来社 会发展的关键驱动力。在企业和政府层面，数字化转型已经成为提升效率和竞争力 化水平。 1. 人工智能的发展历程 随着计算机技术的飞速发展、算法的不断优化、算力的大幅提升，AI逐渐从理论走 向实践，并在多个领域取得了显著成果。如今，AI已经广泛应用于语音识别、图像 识别、自然语言处理、机器翻译等领域，成为推动社会进步的重要力量。 AI的发展历程可以追溯到20世纪50年代，“图灵测试”是其中一个重要里程碑，它 作为评估机器是否具有智能的标准，奠定了AI的理论基础。当时的科学家们开始探 20世纪80至90年代，随着统计学习和神经网络等技术的兴起，机器学习逐渐成为AI 的主流技术，使机器能够从数据中自动学习并改进其性能。典型应用场景有“图像 识别与分类”“自然语言处理”（NLP）等。相关案例展示了机器学习在各个领域 中的应用潜力，例如：苹果的Siri和亚马逊的Alexa是自然语言处理的典型应用， 这些智能助手能够理解并回答用户的问题，执行各种任务，如设置闹钟、查询天 气、播放音乐等；通过分析用户的观影历史和偏好，Netflix能够为用户提供个性

第二个问题：数学是一致的吗？即是否每个被证明的命题一定为真？会不会证明出 来命题是错误的？ 第三个问题：所有问题都是数学可判定的吗？即是否有明确的程序能在有限的时间 内告诉我们每个命题的真假？ 希尔伯特自然希望这三个问题的答案都是“是”。他在1930年的退休演讲中表示： 我们必须知道，我们必将知道。 本以为这句话可以刻在墓志铭上，但没过多久他就知道了。退休后平静的日子仅过 了一年，1931年，年仅2 白尼的日心说、达尔文的进化论到弗洛伊德的潜意识理论——逐一打击了人类的自 负。现在，连曾被视为绝对完美的数学领域也显示出不完备性，让我们不得不问： 在所有这些打破传统的发现之后，我们还剩下什么可以坚守的？达尔文揭示了自然 选择是由个别基因的偶然变异驱动的，量子理论揭示了即使是上帝也在掷骰子，布 朗运动展示了微观世界中的化学分子路径是随机的：这一切似乎都表明科学本身充 满了不确定性和随机性。 这是不是揭示了一个更深 是因为它们缺乏“灵魂”？ 现在有一种解释是，在文明的发展中，那些涉及复杂计算和逻辑推理的任务只有几 千年、几百年的历史，人类仍在适应这些相对较“新”的技能。但感知和运动等能 力是人类和其他生物在数百万年的自然选择中逐渐习得的。这些能力虽然看似是 “本能”，人们通过有限的样本量就能学会，实则背后是漫长进化历程中累积的庞 大数据量。对于机器来说，由于缺乏这种长期进化形成的数据支持，它们面对的实 际上是一个巨

析、铁成本分析、热轧产品边际 利润预测、两金占用分析、商情指数分析、精准采购分析、库存趋势分析、设备故障诊断、精炼温控 模型等智能体数据分析模型，让重复性工作自动化、释放人力资源成为可能，形成“自然人与数智人” 共生协同工作，并与多业务 AI 智能体、AI 超级群、AI 会议、AI 文档、AI 数据和 AI 业务推送等多场景 协同。真正让企业业务高效运行，业务协同效能跃升，数智赋能管理变革。 供信息查询、系统导航和业务办理服务，大幅提升工作效率和员工满意度；专业知识库采用 RAG 技术 结合本地大模型部署，实现企业知识的智能化管理和安全共享，有效解决了知识孤岛和经验流失问题； ChatBI 智能分析通过自然语言交互以及数据仓库实现数据查询和分析，让管理决策更加敏捷精准，同 时支持生产数据的实时监控与预警。 国光电器的 AI 转型战略采用了 " 三步走 " 的实施路径，从基础建设到应用深化，再到全面智能化， 制，包括数据质量管理、元数据管理和 主数据管理，为后续的 AI 应用奠定了坚实基础。 第二阶段聚焦于核心 AI 应用的开发与部署。数字人小姿的开发成为这一阶段的重点项目。技术团 队采用了先进的自然语言处理技术和问题分类算法，使数字人能够准确理解员工的各类问询需求。通 过深度学习模型的训练，数字人逐步具备了多轮对话能力和上下文理解能力。在知识库建设方面，企 国光电器作为国内领先的音响产品制

中学习环境特征和 导航策略，实现强自适应性和高灵活性。视觉导航：基于学习的导航的一个重要分支，它依靠计算机视 觉来理解环境信息并做出导航决策。视觉语言导航：通过自然语言指令和视觉图像进行导航的任务，其 目标是开发一种能够与人类进行自然语言交流并在现实 3D 环境中导航的具身智能体。1）大模型出现之 前：主要通过 RNN，LSTM，Transformer 等网络来提取命令中的语义信息；2）大模型出现后：利用 episodes 以及超过 700 个任务的数据，在该数据集的基础之上，基于模仿学习中行为克隆学习范式，把 Transformer 应用机器人的操纵任务上，提出了 RT-1 模型。RT-1 的输入由图片序列、自然语言指令构 成，输出由机械臂运动的目标位姿(Toll,pitchgaw,gripper stαtus)、基座的运动、模式转换指令构成。 谷歌 RT-2——获得涌现能力：2023 年，Google 以形成场景外观的初步印象，并通过多视图关联将印象中的输出融合到 3D，最终得到以对象为中心的 场景特征。 “小脑”：加载人工智能技术，运动方式更加拟人。“小脑”的运动规划与控制是人形机器人实现自然和流 畅动作的关键。目前，“小脑”运动控制包括基于模型的控制方法和基于学习的控制方式两个大类。 传统的基于模型的控制方法：通过建立机器人的运动学和动力学模型，进行运动轨迹规划和平衡控制。 这

，如“津药达仁堂健康生活馆” 、“觀唐映月 ”、“华佗煮茶” 与自带的读书会、小型音乐会、当代艺术展等传统文化相融合 ，吸引热爱生活的年轻人、商务人士等 ，以增添 公园活力 ，打造自然休闲会客空间。 老虎园 自然休闲品质空间（网红茶饮店、休闲社交 茶吧） 人民公园盘活更新提升实施方案 Implementation Plan for the Renewal and Enhancement of of People's 标识 系统 叁 . 实施方案 —— 三大提升 • Logo 形态取材于人民公园内的牌坊和亭廊 ； • 整体运用绿色和黑色搭配 ，绿色代表草木颜色 ，是自然的象征 ； 黑色在古文化中是北方的象征 ，代表水 ，二者展示山水之意。 叁 . 实施方案 —— 三大提升 Logo 设 计 人民公园盘活更新提升实施方案 Implementation Plan ，船桨和船头局部组成了一个 “人”字 ，拱桥 取自中和桥 ，若干线条构成意向的湖水 ，加入古典园林框景的元素 ； • 突出毛主席题字 ，用线条和英文作为搭配元素 ； • 整体采用绿色 ，突出自然、 人文和勃勃生机。 叁 . 实施方案 —— 三大提升 Logo 设 计 人民公园盘活更新提升实施方案 Implementation Plan for the Renewal and Enhancement

Design Essentials 设计构思 projectconcept 融合”莲花湖乡”设计理念 ：追求速度和效率，生活节奏快，充满了压力感，而 屋子只是能够带来安全感的巢； ：注重人与自然、生态及文化的共融，创造诗一般的 生活空间。 :人们更加注重旅游和养生；乡村旅游更 加是一个非常好的契机。 乡村小资源聚沙成塔 ：山水花木、老屋街巷、乡野民俗、纵横阡陌和最重 要的朴素乡民，都是乡村的 娱乐晚会、招待客户、创意空间、有关运动配 套。 对应市场：商务会议市场，培训市场。 散客客群（银发族） 云梦县周边旅游线路游客，自驾游客，学生 及背包客等 需求特征：关注青山绿水、清新空气等自然 环境，同时在意目的地的人文环境、休闲养 老配套设施，生活基础设施、管理服务和目 的地形象。 对应市场：自驾游市场、大众生态旅游市场、 阖家游客群 本地居民阖家游，周边城市家庭度假游等。 cultural tourism area 分区改造设计 Overall transformation design N  有机菜园：培育优良健康的有机果蔬、农副产品，通过多样化的参与活动营造自然、亲切的乡村休闲场景。 05 梦南文化旅游区设计 design of Mengnan cultural tourism area 分区改造设计 Overall transformation design

年取得突破性进展。通过模型剪枝、量化、知识蒸馏等技 术的综合应用，主流的视觉识别模型已经可以压缩到 10MB 以下，同时保持 95%以上 的精度。语言理解模型也实现了百倍压缩，使得在手机、可穿戴设备等资源受限的终 端上运行复杂的自然语言处理成为可能。更重要的是，动态模型压缩技术的成熟，使 得同一个基础模型可以根据不同终端的算力自适应调整，真正实现了"一次训练，处处 部署"的愿景。 硬件加速技术的普及是端侧 AI 爆发的另一个关键驱动力。2026 这些新型传感器不仅 在性能指标上有显著提升，更重要的是从设计之初就考虑了与 AI 系统的深度集成，支 持模型的在线更新、参数的动态调整、数据的智能预处理等功能。 展望未来，多模态智能将向着更加自然、更加智能的方向演进。随着脑机接口、量子 传感等前沿技术的成熟，人类将能够感知和理解更加丰富的信息维度。同时，多模态 AI 将不仅局限于感知层面，而是深入到认知、推理、决策等更高层次的智能活动中， 度、盐度、流速、生物量等数据。这些数据通过卫星链路传输到岸基数据中心，为海 洋科研、渔业生产、航运安全、环境保护等提供了宝贵的信息支撑。 应急通信是星地融合网络的另一个重要应用。在地震、洪水、台风等自然灾害发生时， 地面通信基础设施往往会遭到严重破坏，而卫星通信可以快速恢复灾区的通信能力。 2026 年的应急通信系统将实现天地一体化设计，平时通过地面网络提供服务，灾时自 动切换到卫星链路。便

家办电的格局 纵向一体 发电 单一买方 批发 / 零售竞争 产业链国家电 电 输 计划性一 力公 电 配 国家电网、 南方电网 输配售一体化 国家电网、南方电网、蒙西电网 严格监管下的自然垄断 五大发电 集团 各类资本 发电厂 存量配网 地市供电局 计划性用电 供电所 增量配网 社会资本进入 市场化用电 各类售电公司 五大发电 集团 电改历 应当与流出该节点的有功功率相平衡： （ 2 ） 节点功率平衡约束 在日前出清中，对于常规发电商而言，其各时段机组出力受 到其装机容量 / 或申报上、下界的限制；对于新能源发电商而言， 其各时段机组出力应受到对其实时自然出力预测的限制： 0 ≤ pi,t ≤ pi, max , ∀i, t （ 3 ） 0 ≤ wj, t ≤ wj, t ，并结算所在节点 / 分区与中长期结算参考点 的现 货价格差值 ，实际电量与中长期合同电量的偏差按现货市场价格结算。 现货市场可采用“ 日清月结”的结算模式 , 每日对已执行的成交结果进行清分计算 ，以自然月为周 期出具结算依据并开展电费结算。 现货市场偏差结算 市场结算机制—模式 1 按照方式一 ， 运行日前市场的省（区、 市） / 区域 ，发电侧主体电能量电费为其 日前 全电量电费、 实时偏差电量电费、