器人在不同细分场景中的协作和整合。通过推动 行业标准的建立和多技术栈的创新，该生态将为 全球服务机器人行业带来深刻的变革，推动服务 机器人迈向通用具身智能的新时代。 在这一生态系统中，机器人的学习和适应能力 将不断增强，能够更灵活地应对各种复杂的任 务和环境，实现跨场景任务的泛化性。此外， 该生态还将助力全球各行各业向智能化、高效 化迈进，创造出更大的经济价值和社会效益。 通过跨行业的合作与资源共享，该生态将帮助 新机器人在移动、操作、交互等核心技术栈方 面迎来关键性突破并推动了整个行业的创新与 发展。 从智能决策能力的提升来看，深度学习和自然 语言处理使机器人能够处理复杂的数据，并基 于实时数据进行自我学习和适应，从而提供个 性化的交互与服务，极大地提升了用户体验。 通过先进的传感器技术与AI算法结合，服务机器 人可以实时感知周围环境，识别动态障碍物并 做出智能反应，在保障安全的同时高效地完成 各类服务任务。此外，IoT技术的应用使得服务机 到前台的补货任务。服务机器人解决复合型任务 的需求亟待提升，以提供更全面的服务。 用户的需求呈现出多元化、复合型的发展趋势， 过去未被满足的场景需求亟待解决，这意味着 企业需要提供全栈式的通用机器人产品以适应 市场的不断变化与用户的多重需求。通过打造 全面的产品矩阵为用户提供清洁、配送、迎宾 引导等复合型的产品组合，确保在同一场景中 多种机器人之间能够实现完美的调度与协作， 从而提升用户体验的一致性。

用方式 土壤类 型 水利工 程布局 土壤含 水量 水文模型中的下垫面信息 模拟方法。 P7 模型普遍停留在定制化阶段 ， 通用化程度不高 ， 重复建模工作大 目前的水利专业模型尚不能适应智慧水利建设对水利专业模型“标准统一、接口规范、分布部署、 快速组装、敏捷复用”的要求， 已成为行业亟待攻关解决的卡脖子技术之一。 集中于数据模拟 ， 与业务化 运用有一定的距离 针对性强 ， ，可实现太阳能电池板供电 ，连续阴雨天运行 7 到 10 天。 l 全天候全自动无人值守系统 一键开关机 ，无需专业人员操作； 自适应体扫模式 ，选择最优观测角度； 自动切换运行模式 ，节能环保；数据量小 ，普通网络即可满足远程值守和数据传输。 l 高适应性水文行业需求及水文模型系统 雷达观测数据机内外实时订正；结合地面雨量计动态修正降水算法系数； 0~6 小时短时临近降水量预报产品； 法 . 中国 , CN201811187721.2. 基于物联网感知与反馈的模型参数尺度自适应技 术 技术成果： 提高模拟精 度 不同尺度下的 模拟结果 不同尺度下蓄水容量空 间分布 P14 综合考虑流域不同土地利用类型、 地形差异和建模精度要求 ，建立了基于空间异质性的自适应水 文 单元划分方法； 建立了产流模式时空动态转换的判别方法 ，在不同降水场景下动态匹配产流模型

系统提供灵活调节能力。微电网。 2024.12 国家能源局 《关于支持电力领域新型经营主体创 新发展的指导意见》 提升需求侧协同能力，推进虚拟电厂高质量发展。 建立 适应新型储能、虚拟电厂广泛参与的市场机制。 2024.02 国家发展改革委 《关于新形势下配电网高质量发展的 指导意见》 挖掘用户侧调节潜力，鼓励虚拟电厂、负荷聚合商、车网互动等新业态创新发展， 21:15 20:00 22:30 220V 2:50 184 5 1:15 50.00% 70000 0000 0 0 海量低压分布式资源难以准确观测，现有调控感知架构无法适应，缺少群控群调方法 和区域协调互济手段。 低 压 分 布 式 电 源 集 群 聚 合 调 节 中 多 维 度 难 以 协 同 架合效率低 台区 2 事 台区 4 导季甲 台区 能灵活地决策和解决问题。这种类型的智能体智力水平非常有限，无法适应环境的变化。 基于模型的智能体 基于模型的智能体主要利用条件操作规则，即通过查找满足当前情况的条件规则进行工作。此类智能体能够利用智能体内部状态和 建模能力，在面对复杂人物和动态环境时能够更加灵活、智能地做出决策。 基于目标的智能体 基于目标的智能体是一种适应性非常强的实体，能够利用知识和搜索算法选择实现该目标的最佳选项。该智能体灵活性强，当环境

............................................................................ 18 3.4.2 溪源溪小流域数字孪生场地适应性改造...........................................18 3.4.3 数字孪生服务器.................................... 4.2 溪源溪小流域数字孪生场地适应性改造 为了进一步提升溪源溪小流域数字孪生场地会商研判、指挥调度的功能，本次溪源 溪小流域数字孪生场地适应性改造是在福州市水利局 14 层福州智慧水利（一期）项目 福州市河湖水系综合调度指挥中心的基础上进行场地适应性改造。主要建设内容包括增 加一块 LED 辅屏、分布式管理系统、扩建会议讨论系统和无纸化会议系统发及场地适应 性改造。 福州溪源溪小流域（溪源水库）数字孪生建设项目技术规范书 福州溪源溪小流域（溪源水库）数字孪生建设项目技术规范书 19 3.4.2.1 大屏幕显示系统 溪源溪小流域数字孪生场地适应性改造中大屏显示系统部分建设内容主要是在福州 市水利局 14 层福州市河湖水系综合调度指挥中心调度中心场地的背面增加一块辅屏部 署在指挥大厅西侧，拼接显示面积约 16.992 ㎡。 3.4.2.2 分布式管理系统 本次升级改造分布式管理系统增补 2 台分布式坐席管理输入节点，2 台分布式坐席

教育部基础教育教学指导专业委员会委员 面向未来，智慧教室承载着素养导向 育人为本的时代使命！ 著名教育专家观点 产业领军人物观点 人工智能正在重新定义教育的未来。其核心在于通过 对学习过程的多维度精准感知与基于数据的自适应反 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 发展适切的教育大模型是确保AI应用安全、可靠、内 容正向的根本保障。四是深化产学研协同，以技术点 燃每个生命的独特光芒。释放AI在教育领域的全部潜 力，需要产业界、学术界和研究机构紧密合作，我们 的共同目标始终是培养能适应并创造未来的高素质人 才，共赴一个更智慧、更公平的教育未来。 张元来 鸿合科技股份有限公司高级副总裁 AI赋能教育：构建“因材施教”的教育新生态! 产业领军人物观点 人工智能技术正在深度重塑教育信息化，从辅助工具 基于客观的、可量化的教学过程数据（而非主观经验）进行的教学研究与反思活动。 学习画像 在本报告中指的是通过持续采集和分析学生的学习行为、过程和结果数据，形成的对学生能力、 兴趣、风格等的全方位描述。 自适应学习 系统能够根据学生的实时表现和学习进度，动态调整学习内容和路径的一种个性化学习方式。 过程性评价 在教学过程中为改进教与学而进行的评价，强调反馈与发展，与侧重结果的终结性评价相对。 因材施教

建设，推动“5G+工业互联网”规模化发展，进一步激发各类市场主体创新活力， 打造具有全国、区域引领效应的产业集群。 2024 年 1 月，由工业和信息化部发布《工业控制系统网络安全防护指南》， 指南是为适应新时期工业控制系统网络安全（以下简称工控安全）形势，进一步 指导企业提升工控安全防护水平，夯实新型工业化发展安全根基而制定。指南在 安全管理、技术防护、安全运营、责任落实四个方面提出了指导性建议，并明确 、响 应能力，在“网”提供网络攻击、车联网场景、协议检测能力，在“云”提供综 合的安全分析、安全运营、策略管理下发能力，构建了“云-网-端”协同联动的安 全防护体系，为车企、示范区提供了具备自适应闭环安全防护能力的建设与运营 服务，为国家监管提供了涵盖从车辆到网络的全面的安全数据支撑。 1.方案背景 为了综合因对车联网产业发展伴生的网络安全问题，解决智能网联汽车生产 企业的信息安全合 检测、响应能力，在“网”提供网络攻击、车联网场景、协议检测能力，在“云” 提供综合的安全分析、安全运营、策略管理下发能力，构建了“云-网-端”协同 联动的安全防护体系，为车企、示范区提供了具备自适应闭环安全防护能力的建 设与运营服务，为国家监管提供了涵盖从车辆到网络的全面的安全数据支撑。 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 23 图 2-1 形成“云网端”协同安全防护和检测能力的创新

１ 相关研究 网络安全态势感知的研究方法复杂多样,其中态势评估、 态势预测是网络安全态势感知研究的重点.针对这两大重点 模块,学者们将不同的算法融入其中进行实验,并试图建立一 个效率高、适应性强、可靠性高的网络安全态势感知模型. 国内外研究 中,Wang等[５]将 线 性 加 权 法 融 入 DＧS证 据 理论中,通过线 性 加 权 法 对 原 始 数 据 来 源 进 行 修 正,提 时所需要的基本概率分配函数进行改进,使得各个证据的权 重能够以自适应的方式进行调整,避免出现互相冲突的证据 导致融合结果违背实际情况的问题. 本文引入皮尔逊系数来解决上述问题[１４].首先,通过使 用皮尔逊系数计算各证据之间是否存在线性相关性,来得到 各证据的可信度值,并将该值作为证据的动态权重得到平均 概率.其次,计算平均概率与证据之间的度量,得到证据的自 适应权重[１５].然后,再对证据加以融合,得到新的证据 将可信度值作为各个证据的动态权重,计算平均证据概率: mave＝ ∑ n i＝１mi×Crdmi (５) ５．计算平均概率与到证据之间的度量: di＝|mi－mave| (６) ６．分别计算自适应权重wi: 由于度量与权重 成 反 比 关 系,di越 小,说 明 该 证 据 权 重 越 大. 各证据概率权重公式如式(７)所示. wi＝ １ di ∑ n i＝１ １ di (７)

跃升至当前智算中心的 20– 40kW，未来部分场景将会突破 100kW。这种高密 度负载对配电、制冷、空间布局和散热系统提出了 更高要求，推动传统基础设施进行全面升级。 单机架功率密度大幅提升 为适应高密度与低能耗需求，液冷技术正逐步从边 缘走向主流，尤其适用于高散热量的人工智能服务 器。同时，存算一体、光电融合等新架构也在探索 落地路径，网络系统则朝着更高带宽、更低延迟、 更智能的方向发展。 与土建工程的并行作业，从而显著压缩整体工期，同时调试 流程也得以简化和加速。 因此，算力基础设施的升级不仅依赖于更强的电源能力，更 需要空间 - 电力 - 散热管理的一体化设计，推动供电设备向 小型化、高能效、模块化方向发展，以适应高密度智算中心 的发展需求。 在中国碳达峰、碳中和的“双碳”目标约束下，电力来源的低 碳化和稳定性正成为新的挑战。 一方面，数据中心长期处于高负载运行状态，对电力稳定性 和连续性有着极高的要求，同时还需要兼顾不断提高的绿电 电装机容量已达数十吉瓦。未来，公司 将继续通过技术合作、运维服务等方式持续参与并推动中国风电市场的发展。 在陆上风电领域，西门子歌美飒的产品组合包括各类传动技 术、涵盖 2MW-7MW 机型，能够适应多样化的风资源条件 和场地限制。为满足风电项目开发商对不同风电场的定制化 需求，公司创新性地提出了 OptimaFlex 概念，通过结合风 机灵活的额定功率、定制塔筒与电气和土建工程（BoP）方 案

11 关联规则挖掘的同源事件匹配 适用于拓扑重构的检测阈 值自适应变化 基于关联规则挖掘的 同源事件匹配流程 182.DC,7,C 真实同 源事件 82,DG377.C□ 825 CanTree A:1 82.De3126 二 182.Da 110kV 35kV 10kV 0.4kV 10kV 电解铝厂 地区电网 芦 数 据 层 1. 非侵入式异构 设 备 感 知 ① 平稳 / 非平稳设备波 动特征提取 ② 自适应轻量化设备数 据学习模型 ③ 高 / 低频采样下设备 辨 识与功率提取 设 备 层 2. 设备时序耦合 建模 ① 考虑用电模式的设备 时序分析方法 ② 生产工艺约束的设备 调度层”自下而上建立异构设备时序泛化模型、 提出弹性负荷量化 方法、创新“源 - 荷”协同调控策略，实现负荷弹性资源化利用。 03 负荷弹性资源化利总体思路 设备功率分解模型 W′=W×f×LR+L 自适应窗长 自适应双向滑动窗 (iled wnbow sue) pphoxcB mteli mddia ■■mn ■ S2PI 3.1 轻量化异构设备感知 利用计量、 调度、 PQ 等多源

。智算网络需具备毫秒级故障检测与自动恢 复能力，同时通过冗余设计和快速重路由机制保障训练连续性。 自动化部署与配置管理 智算网络涉及数万节点和百万级参数配置，人工调优效率低下且易出错。例如，自适应路由方案需动态 感知全局拥塞状态，而传统逐任务调优仅能实现70%的有效吞吐。自动化部署需解决多厂商设备兼容性、配 置策略一致性等问题。 智算网络核心技术 05 智算网络核心技术 06 能效与成本优化 是十万卡级集群推荐架构，64端口交换机可支持27 万节点组网，在大模型训练的超大规模集群网络有较大潜力。 另外，结合最短路径（MIN）与非最短路径（VAL）路由算法，Dragonfly架构通过自适应路由动态路 径选择可有效规避拥塞，降低传输延迟、提升吞吐量。不过，Dragonfly架构也存在着挑战，每次增加网络 容量，架构都须重新调整，提高了网络的复杂性和管理难度。 Torus架构 T 径带宽）动态调整策略；闭环控制：通过双向信令通道（如带内遥测）实现反馈驱动的动态调优。 端侧主要功能，包括流量标记与优先级管理，终端根据业务类型（如参数同步、数据并行）标记流量优 先级，网络设备基于此实现差异化调度；速率自适应控制，终端基于网络反馈（如ECN、INT数据）动态调 整发送速率；本地流量预测，利用机器学习模型预测GPU显存访问模式，提前调整流量发送窗口，减少微突 发（Microburst）对网络的冲击。