建筑运行节能管理水平。 完善公共机构能耗限额标准，实施公 共机构能耗限额管理，逐步实现民用 建筑从电耗限额管理向 全能耗定 额管理 转变。  建设智能电力系统。探索远程集控、 智慧巡检、智能诊断等 电力智能运维 新模式。  加强 绿色建筑运行管理，提高 绿色建筑设施、设备运行效率，将绿 色建筑日常运行要求纳入物业管理内 容。鼓励建设绿色建筑智能化 运行管理平台，充分利用现代信 据监测管理 • 缺少以需定供的空调运行控制，节 能运行算法策略执行，满足正常办 公使用下提升用能效率、节约用电 以及降低碳排放 • 需要专业人员协助进行管理落地 AI 智能诊断预测体系 • 缺少园区用能分项计量、分析诊断手 段，用电计量需要大量手抄记录并进 行统计并计算电费（非峰谷平电价） 数据 数据 算法 算法 执行 执行 低碳园区管理体系 低碳园区管理体系 基于现有智能化基础，搭建园区低碳运营管理体系 低碳控制 （控得住） 低碳能源 （供得绿） 能碳双控，智能诊断 供需平衡，深度节能 主动减排，正向资产 低碳运维 （管得好） 数字员工，创新服务 节能降碳是一项复杂且精细的系统性工程，涉及范围广、组织多、数据杂，非一套“组合拳”很难见效。 低碳园区总体方案架构 低碳智管 能耗监测分析 定额管控 碳排管理 AI 诊断优化 设备安全运维（变配电 + 冷热源 + 给排水） 低碳运维

数字化转型方法论 202S年7月9日 0 目录 一、数字化转型方法论概述 二、现状诊断阶段方法 三、蓝图规划阶段方法 四、实施踣径阶段方法 五、速赢指导阶段方法 数字化转型方法论概述 规划方法 1 现状珍断 2 蓝囫规划 3实施路径规划 蓝图规划 行业洞察 EA4.0 4 連嬴顶目指导 COBIT 7 速扁项目指导 业务及信息化现状 调研 速扁项目确定 技术架构 现状诊断及问题分析 目录 一、数字化转型方法论概述 二、现状诊断阶段方法 三、蓝图规划阶段方法 四、实施踣径阶段方法 五、速赢指导阶段方法 诊断分析报告 一、 总体分析 * 从行业、 客户、 竞争、自己、 机会等方面进行数字化转型现状总体分析 二、 业务域详细珍断 营销 研 发 供 应 链 质 是 财 务 生 产 人 资 数 据 n基 础 • 对业务域组识现状进行诊断分析 ，定位问题和痛点 销 副 总 - 技 术 副 总 * 生 产 副 总 一调研访谈 a 诊断报告形成方法 二论研讨 ■它硏讨 三论硏讨 + L1-L3流程框架确认。 * L1-L3流程M点冋题点确认。 • L3现状流程图确认。 * 确认《诊断报舌》 * L3添程图冋题点确认。 * 讲解咨询方法论 ，并达成共识* . 诊断报告至少包括组R 流程 ( L1-L3流程痛单} 、系统完整 章节 r 进行讲解*

钢铁行业工业互联网平台可实时采集高炉等高价值设 备的运行数据， 结合设备故障诊断模型， 自动预警设备故障 并确定最优设备维护方案，实现设备预测性维护。 一是设备 状态监测。 钢铁企业通过工业互联网平台实时采集高炉等设 备工作温度、工作环境和应力分布等状态数据， 并做可视化 处理，增强设备状态监测的可靠程度。 二是设备故障诊断。 综合利用采集的设备数据，结合设备故障诊断模型，对设备 故障进行分析和预警，避免设备故障引发的生产停滞和安全 企业设备的情况，只能定期派人对设备检查和维护， 浪费了 大量的人力物力。在工业互联网平台应用的大背景下，基于 传感器、自适应感知、精确控制与执行等数据采集技术， 实 10 现设备全生命周期的实时态势感知、远程故障诊断和预测性 维护。 2.1.2 知识管理：从纸质封存向模型封存转变 我国石化行业经过几十年的发展，积累了大量的工艺技 术、实践经验和专家知识。它们大多在少数专家手中，碎片 化现象严重，知识传播渠道以线下的培训为主， 远程实时监测设备运行状态，实现了边远油田派遣人数和人 工成本大幅下降。二是远程故障诊断。将设备的历史故障与 维修数据、实时工况数据，与故障诊断知识库相连，利用机 器学习和知识图谱技术，实现设备的故障检测、判断与定位。 中油瑞飞工业互联网平台对中石油海外油田设备提供了跨 国油田远程技术支持服务，结合专家远程诊断和工人维修指 导，实现了 50% 以上的问题无需设备服务商到场解决非现场

Gasdiscrimination 电气信号 红外图像 气体组分 分 布 差 异 大 × 电力负荷曲线图 设备故障诊断图 电力数据 差异巨大、 无法使用 通用数据 现有的数据类型 关联性差 曲 H 委 通用大模型 精 准 性 差 可 靠 性 不 足 图 像 数 据 分 析 偏 现有电力人工智能算法大多为单任务算法，针对不同故障诊断任务需要开发不同的算法模型，研发 程序繁琐、成本高、泛化性差； 现有电力人工智能模型处理多模态数据能力较差，难以处理多场景结合的复杂任务。 多模态电力设备状态感知助手可完成电力设备的多模态数据状态感知任务，并实现与运维人员的实时交互 28/37 应用三：多模态电力设备状态感知助手 20 ℃ 断路器 故障诊断 磷组变形 GIS 局部放电 诊断 H₂I □ □ 电力多模态大模型 f, 语言响应 □ 语言指令 X 运维人员 电力专家 用户咨询 电力设备 红外图像诊断 变压器 设备状态感知 图像编码器 Z1 投影 W ↓ 实时 交互 H 支持 文本编码器 输入图像 X 您好，根据您提供的视频，这是一个三相双臂式隔离开关的运行视频。其中，隔离开关的

.................................................................................... 85 4.5.5.7 问题诊断优化需求 .............................................................................. 86 4.5.5.8 应急护航管理需求 市区信号控 制优化功能。 市级交通信号控制系统需支持通过浏览器访问系统，安全、稳定、可靠，且 性能满足实时控制需要，更好满足实战应用需求，主要实现精细化信息管理、实 时监测管控、问题诊断优化、特勤保障、统计分析等功能应用，同时需接入互 联 网交通运行实时数据，融合路口流量检测器数据与电警卡口过车记录数据， 运用 智能分析技术从宏观时空划分、中观策略推荐和微观方案运行三个层面， 以图层叠加方式进行设备实时状态的地图可视化展示。 4.5.5.5.2 路口运行监控 融合微波雷达检测数据、过车数据、视频监控数据、信号控制数据，全景 展 示信号控制路口的实时动态，为路口通行管控问题诊断、信号配时方案优化 提供 依据。 1、交通流全息监控 系统基于路口实测数据，实现车道级高精路口交通运行实时全息展现，以三 维车辆模型模拟复刻路口车辆通行实况，在各进口动态更新实时的进口排队长度，

重点热点前沿――“基于深度学习的植物病害检测” 植物病害不仅会大幅降低农产品的质量和数量， 而且会对食品生产安全造成重大影响。早期检测是有 效预防和控制植物病害的基础，在农业生产的管理和 决策中起着至关重要的作用。传统的病害诊断方法通 常依赖专家人工进行目视检查，费时费力且容易受到 主观因素的影响。近年来，深度学习作为人工智能的 一个分支，其快速发展为植物病害的自动化检测提供 了新的解决方案，并取得了较大进展。即使是植物保 数字病理学的快速发展为人工智能辅助诊断提供 了前所未有的机遇。全切片图像（Whole Slide Images, WSIs）作为病理诊断的基础，通常具有极高的分辨率， 但同时也带来了巨大的计算挑战。传统的深度学习方 法需要像素级或区域级精细标注，需要病理专家投入 大量时间进行手工标注，成为制约其临床应用的主要 瓶颈。弱监督深度学习则利用切片级标签等弱标注数 据，有效减轻了对精细标注的依赖，为病理诊断自动 美国 欧美在该前沿方向已然形成垄断局面。 化提供了可行解决方案。 “全切片病理图像的弱监督深度学习框架”热点 前沿包括 29 篇核心论文，主要是评估弱监督深度学习 框架在病理诊断中的应用效果，总体上弱监督深度学 习在癌症的诊断与分型、预后预测、生物标志物发现 等很多方面已取得显著成果。其中被引频次最高的核 心论文是由美国纪念斯隆凯特琳癌症中心的研究人员 2019 年发表于《自然医学》(Nature

TA ） 数字化治理体系 数字化人 才缺乏 数字化思 维不足 缺失技术 平台 … 数字化转型愿景与目标 数字化解决方案构想 企业架构规划 数字化转型实施路径规划 现状洞察及诊断 数字化治理体系设计 数字化解决方案构想 （研发 / 营销 / 供应 / 生产 / 服务 / 管理…） 数字化转型愿景与目标 业务价值流 实施路径 华为云数据管理体系咨询 Offering 调用其他系统 API 从文档、电子邮件 和表单中提取内容 打开电子邮件和附 件 数据采集 文档制作 文本阅读 业务监控 视频图像识别 业务审核 报表生成 邮件处理 跟催提醒 问题诊断 数据迁移 工单处理 单据填写 … 泛流程自动 化 自动衔接流程断点堵点 实现跨系统数据搬运和流程处 理，免去手工操作之苦 AI 自动处理海量非结构数据 无需人工识别、比对和数据提

12 ）  智能产品：智能基础部件及关键技术研发  智能服务：水电远程诊断，电站服务平台  智能工厂：选择标准化程度较高的高危或 环境恶劣的工序试点、示范智能制造生产 单元  智能产品：智能单机装备及关键技术研 发  智能服务：初步建成集团数字化营销服 务平台，涵盖水电、火电、气电、核电 等领域的远程诊断、运维、服务等业务  智能工厂：选择基础较好的所属企业， 建立“两化融合”的智能制造示范车间 APS 应用各种 优化技术，并根据企业的商业目标来改进计划。包括需求和供应计划、运输和生产计划排程等各种供应 链计划模块。 APM 应用性能管理 • 致力于监控和管理应用软件性能和可用性。通过监测和诊断复杂应用程序的性能问题，来保证软件应用 程序的良好运行 ( 预期的服务 ) 。 BOM 物料清单 • 以数据格式来描述产品结构的文件就是物料清单，包括主要原料、中间体、辅助材料及其配方和所需数 量的说明。

路径、点位，自主形成出入口客流管控、站厅栅栏布设、人 员调度方案，同时向地铁运营指挥中心发送客流数据，支撑 线网运力按需动态调配。 (三) 人工智能在地铁维护中的应用 智能运维是地铁安全运行的重要保障，利用智能化诊断 等技术手段，优化改善既有的设备维护保养工作，最终搭建 成一个覆盖了设备状态感知、设备资产管理、维保业务驱动 的综合平台，为地铁大脑决策提供支撑，实现设施设备管理 由被动管理向主动管理、由人工驱动向数据驱动的智能化方 的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，复 用性不大，要求区分工况，这会浪费大量的人力成本。深度 学习在特征提取和定位上取得了非常好的效果，基于动态可 靠性设备健康管理，利用状态检测和诊断技术，识别关键设 施，开展劣化预判，支撑维修策略优化将达到事半功倍的效 果。通过这种方式实现“经济＋效益”的“智慧型”检修俨然成 为行业的主流趋势。 南瑞集团为北京地铁燕房线提供了 RT21-DMS

2025年6月12日，Google Cloud因一次软件 更新中存在代码缺陷，引发持续约8小时的全球 性服务中断，波及依赖云服务的多个关键领 域：部分机场值机与调度系统中断，导致航班 大面积延误；数家医院的AI辅助诊断工具临时 宕机，非紧急手术被迫延期；某证券交易平台 的实时行情服务停滞，影响高频交易执行。 事故 海量需求与洪峰流量冲击 2025年1月27日，DeepSeek公司发布大模型 R1版本后，用户单日访问量激增至 ·变更自校验：通过事前仿真推演、事后验证评估 及紧急回滚预案的一体化自动流程，构建可信赖的 变更验证体系，确保变更操作的安全性与可靠性； ·故障自闭环：依托Agentic AI自治架构，实现对故 障自动检测、诊断、修复及验证的全流程闭环处 理，缩短平均故障修复时间（MTTR），保障系统 持续稳定运行。 关键特征三 弹性自适应 面 临 业 务 负 载 不 确 定 性 （ 如 流 量 峰 值 、 突 发 Agentic AI运维可提升故障预测、诊断效率与运维自动化水平，降低人为失误，增强系统韧性，正成为韧性建设 的战略支点，引领未来运维新范式。 据统计，共有1000+篇学术文章研究大模型与生成式AI在数据中心的应 用，在LLM辅助流程自动化、预测性维护和能耗优化等方面带来巨大的价 值收益。例如，在故障诊断方面，利用LLM的文本理解能力，系统可分析 和诊断复杂的故障日志，自动识别故障类型和原因，并提供自动恢复能