车路云一体化系统云控基础平台参考架构 4 参研单位 清华大学、国家智能网联汽车创新中心、中国汽车工程学会、智 能绿色车辆与交通全国重点实验室、云控智行科技有限公司、北京车 网科技发展有限公司、中国信息通信研究院、公路院、阿里云计算有 限公司、中国移动、中移(上海)信息通信科技有限公司、中国农业大 学、联通智网科技股份有限公司、中国第一汽车股份有限公司、重庆 长安汽 换。在这一步，系统的顶层能力将自上而下地被分解为一系列功能及 子功能，形成分层级的功能模块。 需求定义完成后，系统工程师需要将不同用户的需求进行整理和 分析，分析后得到统一的系统需求和系统模型。在功能分析阶段，研 究的是系统如何满足用户的需求，提供具体的解决方案，通过运行能 力的细化，明确系统在用户运营分析中需要完成的任务，总结抽象系 统需要具备的能力，定义系统需要完成的活动，同时也要考虑运行约 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 创的中国智能网联汽车的通用体系架构框架，在参考了国际上流行普 及的多种体系架构框架的基础上，进行了全面的本地化。具体参考的 体系架构框架包括：DODAF、MODAF、NAF、TOGAF、UAF、Zachman。研 究团队在充分分析了这些应用于不同领域的体系架构框架的基础上， 对这些体系架构框架中适用于智能网联汽车的元素进行了保留，同时 原创增加了相关视图。在提出 CICV 智能网联汽车 7S 体系架构框架 （下文简称

技术真正服务于立德树人的根本任务，为构建人人皆 学、处处能学、时时可学的学习型社会奠定坚实基础， 共同塑造引领未来的教育新形态。 当前，我们正处在以人工智能为核心驱动力的新一轮 教育变革浪潮之中。智慧教室作为教育教学数字化转 型的关键载体，不仅是技术装备的集成升级，更是教 育理念与底层逻辑的系统性重构。它依托AI技术底座， 实现从“教”到“学”的深刻跃迁，推动教学流程再 造、场景融合与生态协同，构建以学习者为中心、数 馈，真正理解每一个学习者：感知他们的学习节奏， 洞察他们的认知特点，从而实现规模化因材施教与个 性化发展支持的协同发展。 在AI教室的整体架构中，鸿合依托多模态感知等技术， 实现情感计算与学情追踪的深度融合。同时，在恪守 最小必要和隐私优先原则的前提下，对师生课堂行为 以及师生互动模式进行分析，在保障信息安全的前提 下，实现无感数据采集与精细化安全守护的均衡统一， 守护学生成长，做到技术应用与人文关怀的有机统一。 家教育数字化战略行动2.0，聚焦教育部提出的集成化、 智能化和国际化方向，构建开放、普惠、安全的教育 智能新生态。 我们积极建设并落地教育教学大模型，依托 “1+N+N”AI技术架构，将自研的希沃教学大模型 2.0融合高质量教育语料与通用模型，打造覆盖备课、 授课、评价全流程的AI教学空间。我们倡导携手生态 伙伴打破资源边界，缩小数字鸿沟。同时高度重视AI 伦理与安全，始终让技术服务于人，助力教师成为课

领导的认可 及有效支持。 20 大数据平台项目实施规范 2.3. 采集治理体系 2.3.1. 数据资源摸底调研 对单位的各业务职能部门业务应用系统建设使用现状、数据管理现状进行摸底调 研并汇总整理，确定数据源，并理解这些数据，分析各个业务应用系统之间的关系， 建立全局数据资源清单，从而清晰、动态、直观的掌控全局，了解当前单位数据资源 体系情况，使各业务职能部门既掌握本部门数据资源，又能了解单位其他部门数据资 数据资源标准示例 7.8.1. 标准体系架构图 7.8.2. 数据标准子集 北京邮电大学信息资源BUTPIR 编码规范 GX XX 学 校 子 集 GX XS 学 生 子 集 GX JX 教 学 子 集 GX JG 教 职 工 子 集 GX KY 科 研 子 集 GX CW 财 务 子 集 GX ZC 资 产 与 设 备 子 集 GX BG 办 公 管 理 子 集 GX XT 系 采用最后一个汉字的全拼区分。 包含相应的业务信息，如在业务应用系统中唯 一标识学生的学号序号 XH。 维度名称[或缩写] 全拼首字母 维 度 名称 Text 200 必填，数据分析时显示的关键属性内容，如学 生姓名 XM。 维度属性[或缩写] 全拼首字母 维 度 属 性 集 自定义 是 可选，除名称外的其他属性集，包含有关维度 的信息，一般有多个属性。例如，学生维度可 以包含电话号码、当前年级、生源地等属性。

咨询 > > > > > 智慧业务 33 生态体系的引领者 发挥龙头企业优势，整 合产业链中上、中、下 游多方资源，构建开放 合作的生态合作关系， 为客户创造价值。 生态协作 合志共赢 学研机构 10+ 国内外知名院校 国际合作 12+ 国际机构组织 政府组织 独立软件开发商 100+ISV 商业地产 5+ 国内大型地产商 协会联盟 20+ 国内外联盟协会 战略伙伴 9+ 咨询 > > > > > 智慧业务 36 生态体系的引领者 发挥龙头企业优势，整 合产业链中上、中、下 游多方资源，构建开放 合作的生态合作关系， 为客户创造价值。 生态协作 合志共赢 学研机构 10+ 国内外知名院校 国际合作 12+ 国际机构组织 政府组织 独立软件开发商 100+ISV 商业地产 5+ 国内大型地产商 协会联盟 20+ 国内外联盟协会 战略伙伴 9+

实 体 的 网 络 安 全 态 势 要 素 融合方法,该方法能够对态势要素进行统一描述,并有较高的 互补性和较低的冗余性,实现了较好的融合效果.国内现今 对于智慧水利网络 安 全 态 势 的 研 究 中,Jia等[１２]针 对 长 江 水 文急需补齐安全态势感知的短板,结合网络安全存在的问题, 探讨了长江水文网络安全态势感知系统的建设目标,以及如 何构建网络安全态势感知系统,阐述了系统建设的关键技术 始 自 动 编 码 器 (AutoEnＧ coder,AE)的网络结构来生成 DAE 网络.与 AE 网络相比, DAE网络在编码器和解码器中都有更多的隐藏层,这可以有 效地提高 DAE 的 学 习 能 力,同 时 也 使 得 它 更 有 利 于 特 征 学习. 深度神经网络因其准确性和高效性的特点,而被用于网 络安全态势评估.相较于传统的神经网络分类算法,DNN 可 以在更短的时间内获得更准确的分类结果 TensorFlow２．１０. 模型的训练和测试均使用 GPU 加速. 本实验所 选 择 的 数 据 集 SWaT [１７](Secure WaterTreatＧ ment)来自新加坡国立大学(NUS)的 一 个 研 究 项 目,该 项 目 旨在通过实验室规模的水处理系统来研究和评估工业控制系 统(ICS)的安全性.SWaT 数据集是在该系统上收集的,模拟 了真实世界的水处理和分配过程,特别是在面临攻击时的系

调互济和有效的群控群调方法。 缺 乏 考 虑 拓 扑 - 资 源 耦 合 关 系 的 可 调 潜 力 动 态 聚 合 方 法 、 无法对低压台 区 内 的 分 布 式 资 源 进 行精 准 调 控 。 研 究 背 景 # 6 关键难题 亟 需 构 建 海量 低 压 分 布 式 电 源 调 度 感 知 控 制 与 调 节 体 系 ， 提 升 新 型 电 力 系 统 承 载 能 力 和 经 济 低 碳 线 功 率 … + 2 D B% (D .t.F 04 负荷聚合优化：城市灵活性资源协同优化调度 针 对 “ 聚 合 难 ” , 采 用 联 邦 在 线 学 习 和 多 智 能 强 化 学 习 等 群 体 学 习 技 术 ， 实 现 聚 合 商 分 别 决 策 ， 全 局 合 理 的 结 果 。 聚合难 群体学习联合决策

信号通过开放频段传输，船载数据易被非法截取，而内河作为国家战略 物资运输通道，此类信息泄露将带来显著的安全风险。 针对上述痛点，为推动内河 AIS 系统向智能化、安全化转型，中国移动联合湖北省公司、湖北理工大 学基于中国移动 5Gw 拟专网，开展了“船船通（S2S）”专网实践，打造了首个面向内河港航全场 景智能化应用打造的船岸云协同系统。并完成了试点测试。 4.1 设计理念 5 5G-A 船船通 专网实践 High Frequency 甚高频 XBOX Xbox Xbox 游戏主机 21 任务驱动式智能互联技术白皮书 联合发布及编制单位 联合发布及编制单位 本白皮书编制过程中，得到了产、学、研、用合作伙伴的大力支持，为白皮书的观点形成和编写提 供了有力的支撑，后续本白皮书将根据技术演进和业务实践适时修订。 联合发布单位（排名不分先后）：中移智库、中国移动通信研究院、华为技术有限公司、中兴通讯

再生能源、电价等带来的不确定性 [6-7]也成为CHP- VPP 优化调度研究中的重点关注问题。其中，由 风光出力引起的不确定性 [8]是 CHP-VPP 优化求解 的关键，对这类不确定性的建模处理已有大量研 究 [9-11]。在已有文献中，针对不确定性的常用方法 主要有：随机规划(stochastic programming, SP) [12]， 包括机会约束规划(chance constraint 系统仿真学报 Journal of System Simulation http: // www.china-simulation.com 段发电调度随机规划模型和方法[J]. 中国电机工程学 报, 2016, 36(24): 6838-6848. Wang Haibing, Wang Chengmin, Zhang Gengwu, et al. Two-Stage Stochastic Power Plant[J]. IEEE Transactions on Power Systems (S0885-8950), 2017, 32(5): 3492-3504. [17] 张玉敏, 韩学山, 杨明, 等. 基于狄利克雷模型的分布鲁 棒机组组合[J]. 中国电机工程学报, 2019, 39(17): 5074- 5084. Zhang Yumin, Han Xueshan, Yang

化网络架构，例如采用高吞吐量的以太网或InfiniBand，并 部署高速、大容量的存储系统。互联网公司通常具备强大的云计算、大数据、人工智能等核心技术积累和研 发实力，能够快速迭代和推出创新性的AI服务和解决方案。许多互联网巨头具备自研硬件（如AI芯片）和软 件的能力，可以实现软硬件深度协同优化，提升智算中心的性能和效率。电信运营商拥有覆盖全国甚至全球 的骨干网络和接入网络，这为智算中心互 度和拥塞控制以及故障处理等的控制枢纽，管控系统将深度融合AI原生技术，构建数字孪生网络，实现故障 的自愈与性能的自动调优，实现高可靠、智慧化的网络运维。 2.3 产业实践：运营商云网融合 vs 互联网巨头自研生态 电信运营商具备天然的网络基础设施优势，拥有覆盖全国乃至全球的光纤网络、数据传输通道以及边缘 计算节点。运营商智算中心和边缘计算的协同部署上更具灵活性和效率，能够更好地实现“云网融合”和 “ 800G接口速率，2025年智算中心800G端口占比将超过60%； - 拥塞控制、负载均衡创新优化，以及面向客户需求的定制优化； - AI原生赋能等； AI白盒交换机 • 白盒交换机凭借高性价比以及开源生态和自研操作系统深度定制能力，在智算中心尤其是互联网云 厂商中发展迅猛； • 2022年全球及中国数据中心以太网交换机市场中，白盒交换机占比14%，预计2025年将增量达到 25%以上； • 国内设备厂商加速布局白盒交换机市场。

1 2 3 作者简介 汤玛斯．戴文波特（Thomas H. Davenport） 《财星》杂志评为全球50强商学院教授、麻省理工学院数位经济计划访问学 者。 作为一位全球知名的管理学者、顾问，戴文波特曾任教麻省理工学院与哈佛 商学院，专长于商业创新、数据分析和人工智慧在企业中的应用。他以其在商业 数据管理和资讯技术方面的开创性研究而闻名，对于数位时代企业的运营模式具 有深远的影 新加坡管理大学资讯系统名誉教授，此前曾担任计算与资讯系统学院创始院 长 ， 负 责 研 究 的 副 教 务 长 。 他 是 《 机 器 人 应 用 与 社 会 影 响 》 （ Robotics Applications and Social Implications）的合着者。 译者简介 周群英 清大社会学研究所硕士，台大政治系学士，近年涉足身心灵书籍，深感受益 良多，希望能尽一己之力介 我们撰写的内容必须经过公司审查和批准。有些人可能认为，这些公司会删 除我们部分的研究，甚至删掉全部的重要主题。然而，我们知道交给公司审核的 研究案例草稿内容，也知道公司在审核过程中修改了哪些内容。对于我们每个研 究案例，这些公司都没有删除任何「不方便透露的事实」。 整体而言，我们很惊讶这些公司竟然这么愿意合作，让我们汇整出这些研究 案例，并且大方地让我们直接接触他们的员工。在访谈过程中，公司员工和经理