早蜗故障扰动 1 早期故弹扰动 2 早期故扰动 3 永久族障 出 a 法 大 zan 装置层 系统层 扰动幅值小 电君 中园 / 整 严 程 出犹 动 波形 4 ea A/ 中 中 常运行 正 电 盐 A weer 多判据融合的早期故障识别算法 扰动波形 外特性 是否存在 是否存在 电弧 是否重复 发生 15TE 脚 州 性 章 10kV 真型实验 4.1 设备级应用：中压电缆早起故障识别 张文海，肖先勇 . 基于复合判据的小电流接地系统接地型早期故障检测 [J]. 高电压技术， 2022,3:1022-1031. Wenhai Zhang,Xianyong Xiao. Multi-Cycle Incipient Fault Detection and Location 25 部分中压电缆永久故障前存在早期故障，主要表现为瞬时性、重复性电弧击穿。考虑电缆早期故障 特 征 ，通过不同步长、窗宽、采样率实现早期故障检测；根据波形特征等识别早期故障。 1 -8 M- 话 一 N=32 一 N-64 08 20

.................................................................................... 9 （1）虚拟电厂尚处于早期探索期 ........................................................................................... 9 （2）虚拟电厂聚合资源规模较小 源，将各种可再生能源、储能设施以及传统能源进行有效整合，形成了一个智能、高效的能源供应系 统，能够为用户提供可靠、经济、环保的能源解决方案，满足市场需求。 2、不利因素 （1）虚拟电厂尚处于早期探索期 我国虚拟电厂仍处于早期探索阶段，发展路线较为模糊，顶层建设仍欠缺。当前，虚拟电厂的建 设主体、运营主体、监管主体、参与主体、系统设计、定价机制、技术标准和收益分成等问题尚未明 确，这将导致虚拟电厂行业

5％不等。 有些预测比其他预测更严格，但预测结果的落差不表示人们对此有任何共识。2 没有人确切知道AI会导致多少失业或就业问题，但这并不妨碍人们不断发表 各种书籍和文章进行预测。在这段时期，最早期的书对人类就业前景显得相当消 10 极。马丁．福特（Martin Ford）的《被科技威胁的未来》（Rise of the Robots），以及杰瑞．卡普兰（Jerry Kaplan）的《无需用人》（Humans 就像谈到未来 书籍中常出现的状况一样，这些论点没有佐证大量数据，但确实谈到工作里的增 强技术。我们两人都坚信，AI的主要影响是增强人类的能力。我们希望有更多证 据和文件可以佐证，而非只有那两本早期书籍里提到的初步例子。 我们也坚信，未来一、两年内，因AI而流失的工作比例，将比较接近专家估 计的下限。有一个预测非常有启发性：2015年，麦肯锡全球研究院（McKinsey Global I 根据制造业机构的一些证据显示，机器人确实取代了工人：每个就定位的机 器人，平均大约可以胜任三人份的工作。8 但是，过去十年我们曾和数百家公司 以及其他类型的组织谈过，它们绝大多数做的是增强人类，而不是大规模自动 化。这是AI早期采用者可能会遇到的情况，这些公司和组织要么正在成长，不必 解雇任何员工；要么把人力调派去执行更复杂的任务。在COVID-19（亦称严重特 12 殊传染性肺炎）流行期间，一些企业确实解雇了工人，但大多数企业并没有用机

就可以得到性能更优的模型。2）模型参数量、数据集以及计算量之间存在幂律关系。3）随着模型规模增 加，模型会出现涌现特质——未预期到的新能力，推动模型性能提升。尺度法则正在驱动大模型硬件部署走 向更大集群。早期AI训练网络互联规模均在千卡左右，随着AI大语言模型的参数、训练量指数级提升，算力 卡互联规模从千卡提升到万卡，目前行业已经开始部署10 万卡集群。 在云计算阶段，云服务器主要是CPU服务器，每 衡等关键技术，提升网络性能支 持AI计算任务； • 多代光学技术的部署：利用光路交换机（OCS）对数据速率无感的特性，支持智算网络中多代光学 技术的混合部署，实现新一代光接口的渐进式部署，降低早期部署的技术风险。 • 自动化与智能化：诺基亚的自动化运维平台采用DevOps方法，提供增强的NetOps，通过多维度遥 测感知网络流量，实现数据中心网络的智能管控。 诺基亚贝尔依托全球技术纵深与中国创新前沿的双重优势，构建 级规划，正在加速智算基础设施的全球推进。据权威机构预测，到2030年，全球生成式AI市场规模将达到惊 人的1.5万亿美元，而智算算力在整体算力中的占比将超过90%。这一趋势直接催生了超大规模GPU集群的组 网需求，从早期的千卡级快速演进至如今的万卡甚至十万卡规模，推动网络技术从传统数据中心架构向高性 能、低时延、无损传输的智算网络全面转型，智算网络将从“规模“到”效率“到”智能“，实现范式迭代 升级。 在技术

资活动表现出较强韧性。从单笔投资规模看，2024 年工业互联网初创 企业获投的平均规模达 1.72 亿元，相较前几年增幅明显，部分龙头 企业的获投规模大，对板块整体带动作用强。从投资轮次看，种子轮、 天使轮和 A 轮等早期融资全年共计 169 次，占全部事件的 52.6%，工 业互联网作为制造业“智改数转网联”的重要基础设施持续吸引创业 者进入，以股权基金为代表的资方投早投小的趋势明显。 图 3 2020-2024 年，共追踪到工业智能装备领域初创企业 52 次获投，相较 2023 年增长超 40%，融资规模超过 41.7 亿元。其中， 超六成获投事件在 A 轮及以前，表明 AI 机器人等硬件与工业互联网 的软硬结合仍处在探索早期。另一方面，场景应用不断推广，解决方 案提供商获投资机构青睐。随着工业互联网进入规模化发展阶段，面 向前沿技术、重点行业的典型场景、融合应用等需求不断涌现，在细 分赛道中催生出一批具有代表性的初创企业。如在供应链优化领域， （三）面向科技产业融合：精准对接，促进耐心资本打 通创新链到产业链“最后一公里” 形成“技术创新——成果转化——产业化”良性循环是工业互联 网要实现点线面规模应用的前提。当前，工业互联网仍处于规模化发 展早期阶段，受制于长期以来的客户习惯，工业互联网企业的商业模 式还是以“项目制”落地为主，为满足客户的定制化需求，服务商还 需要比较长的交付周期与开发成本。随着人工智能、云计算等新一代 信息技术的快

色以及车载娱乐系统最后 下单 XX 个性化定制的销售配合 – 47 XX 供应链部门采用仿真， VMI 模式， EVI 早期介入系统，同时应用 JIT/JIS 原则优化供应链体系。 – 48 采用 Automod 物流仿真优化流程 应用 EVI 供应商早期介入系统 实施 JIT/JIS 无库存供货系统 应用 VMI 供应商参与管理库存模式 考虑各种可能的异 常情况下，观察生 产线是否最优化， 流程网络化  数据透明化  效率提高  成本节约  加强供应商协同  供应商响应效率 提升 内部 外部  统一平台采购寻源过程，全过程互动与监控  统一平台支持采购在产品研发阶段早期参与  在采购寻源方案中选择多种采购寻源方式 寻源管理 计划管理  采购业务中各种需求计划与预测  规范的计划提报、审核、执行管理， 更加有效实行统一管理，集中采购  采购计划与财务相结合，实现采购 – 76 寻 源 执 行 计 划 库 存 采购平台与研发、生产、销售接口打通， 建立透明数据流转机制 （ MES/PDM/ERP ） 供应商 portal 信息共享  建立供应商早期参与研发的流程  完善招投标流程 将质量、商务、财务参与环节整合进采购 凭条、与内部 ERP 连接 与 WMS 系统对接，实现出入库信息的准 确和及时共享 供应商库 完善 物料主数据 统一

标区分更可取和更不可取的实现方式。该智能体与基于目标 的智能体的基础架构基本一样，但其在灵活性和学习方面有很多优势。 学习型智能体 学习型智能体是 AI 领域中的关键组件，能够将感知能力整合到早期的环境观察中，并将其存储为内部状态，为未来的决策和行动 提供有用的信息。学习型智能体不仅能够执行任务，还能够进行研究和规划。 01 02 03 04 03 智能体分 类 04 智能体基本组成

并触发声光告警与应急响应流程。门禁系统集成指纹识别、人脸识别等生物认证技术， 结合权限分级管理机制，确保数据中心物理安全。 （2）. 消防监测与灭火技术 部署烟感、温感复合探测器，实现火灾隐患的早期预警。一旦触发火灾报警，系 统立即启动声光警报，同时联动气体灭火系统、细水雾灭火装置等智能消防设备，根 据火情等级与区域特性自动选择最优灭火方案，最大限度减少设备损毁与数据损失。 （3）. 结构监测技术 低谷时段蓄存冷量，降低制冷能耗。2025 年节能改造后，通过冷源优化、高频 UPS 更 换等技术，能耗较改造前降低 15%。 算力运维体系技术白皮书 - 64 - 多层级应急响应技术：构建“现场值守+远程专家”的应急体系，部署极早期烟感 火险警报系统与自动气体灭火系统，联动消防控制中心实现“火情探测→自动灭火→ 人员疏散”的闭环响应。针对市电中断、网络故障等 18 类突发事件，开发应急演练数 字化平台，模拟双路市电中断场

的方式远程调用教育装备与服务。 第3章 第三章 宏观环境与发展驱动力 27 3.1 人工智能技术与教育的共振发展 AI基础阶段 深度学习 智能涌现 辅助教学 智能化学习 个性化学习 计算机辅助与 早期探索阶段 自适应学习与 智能深化阶段 个性化生成与 全面融合阶段 20世纪50年代~90年代 21世纪初~2020年代 2023年萌芽~2025年元年 从计算机辅助教学起步，探索智 能导师系统、自适应教学系统雏 与多模态生成爆发，以及AI从专 用向通用智能演进，教育AI Agent出现，重塑教育生态。 人工智能核心进展 教育应用核心特征 人工智能发展史本身就是一部不断从专用走向通用、从计算走向认知的历史。从早期基于规则的专家系统，到以 深度学习为代表的连接主义兴起，再到如今大语言模型的爆发，AI的每一次重大技术突破，都在教育领域激发出 相应的应用回响。回顾这一历程可以看到，人工智能与教育的结合并非一蹴而就，而是经历了螺旋式上升的共振 式上升的共振 发展过程，每一阶段的技术浪潮，都为解决教育领域的某个核心难题提供了新的可能性，推动着教育范式向更高 效、更公平、更个性化的方向演进。 人工智能与教育应用的三个阶段 计算机辅助与早期探索阶段（20世纪50~90年代） 这一阶段AI在教育中的角色，主要是作为辅助教学的工具，其核心是实现教学过程的初步数字化和自动化。在技 术层面，人工智能尚处于理论探索期，以专家系统为代表的符号

协同，产业板块 与业务单位确定研发 / 营 销 / 供应链职能归属 D 型集团是由 B 型或 C 型集团演变形成，在演变早期，保持 B 型 /C 型的治理模式，即板块为虚拟，包含在总部内，不作为单独层 次 同理， B 型集团、 C 型集团是由 A 型集团演变形成，在演变早期，保持 A 型的治理模式，即业务单元为虚拟，包含在总部内 2.5 管控层次及其功能定位合理化 ——无论哪种集团治理模式，关