促进产业结构转型，突破传统业 态 ——“ ” 智慧城市 系列一 目录 一、关于“智慧农业”的思考 农业信息化背景、需求分析、建设目标 二、“智慧农业”总体规划 “ 智慧农业”建设内容、技术架构、关键技术 三、“智慧农业”按需实施 综合运营支撑平台、应用子系统建设方案 一、关于“智慧农业”的思考 1 、农业信息化背景 2 、智慧农业需求分析 3 、智慧农业建设目标 4 、智慧农业指导思想、建设原则 农业生产科技化 农业贸易信息化 推动电子政务向乡村 延伸，利用互联网提 供信息公开和政民互 动服务；完善农村社 会事业信息服务体系， 重点保障农村教育、 医疗系统覆盖范围。 通过信息化手段颠覆 传统农业服务形式， 打造多渠道、多维度 的农业服务途径，实 现服务高效化、服务 多样化、服务智能化。 利用现代科技改造传 统农业生产和管理办 法，提高农业产量和 质量，使农业向规模 化、精准化、工业化

数据中心末端配电母线 联合解决方案白皮书 目录 前言 AI智算引领数据中心末端配电趋势变革 1.1 市场需求加速增长 1.2 电气容量需求飙升 传统的数据中心机房配电架构及的挑战及应对 2.1 智能机房配电母线特点 2.2 机架配电母线的典型应用场景 2.3 智能母线系统逐渐普及 2.4 绿色节能及主动运维的需求凸显 数据中心机房配电母线的优势 3.1 新型数据中心机房配电机构 一趋势下，供配 电系统作为核心基础设施，其在经济性、可持续性、灵活部署与高可 靠性等方面面临更高要求。传统通过列头柜+电缆进行机房配电的方 式，因结构固定、布线复杂、扩展困难等问题，已难以满足现代数据 中心的实际需求。为此，以结构更灵活、扩展更便捷的数据中心末端 配电母线系统替代传统列头柜+电缆模式，逐渐成为数据中心供配电系 统升级的重要路径之一。 西门子始终关注数据中心配电技术的发展，联合突破电气共同编写 2 AI智算引领 数据中心末端配电母线趋势变革 随着人工智能技术的高速发展，尤其是大模型训练和推理对算力需求的激增，数据中心正经 历从传统架构向更高密度、更高功率负载的快速蜕变。相比于传统通算服务器，AI服务器单机柜 功率持续大幅度攀升，常规功耗已从传统的10/20kW级跃升至100/130kW 以上，带动机房配电系 统同步进行深度变革。市场主流型号GPU服务器算力及功耗数据如下表所示：

2 、传统压实 V.S 连续压实 压实通过遍数 连续压实程度 K30 EVD 压实密实度 传统压实 连续压实 智联工地，慧享数据 All your data in one place  与传统方法相结合，为传统方法提供决策辅助：  指示压实过程信息，如：压实遍数、区域、振幅、行驶速度及方向、高 程等；  指示薄弱区域的空间及时间信息；  在一定程度上提高传统方法的效率： 在一定程度上提高传统方法的效率：  优化测点的选择，如在薄弱区域选择或减少测点；  现场实时指示压实质量；  使用数字化连续压实施工工艺，辅以传统方法进行质量验收：  在工艺试验段上确认连续压实施工工艺；  进行多个循环的工艺验证；  利用连续压实施工工艺进行施工，减少碾压次数； 2.3 、智能压实系统：连续压实工程应用 智联工地，慧享数据 All your data in one place 每次对比试验数字化施工填与传统施工各填筑一层，填筑总方量差不超过 10%;  填筑表面尺寸验收标准为：填筑厚度 30cm( 误差 -2 ~ +5cm) ， 填筑纵坡 0‰( 误差 ±1‰) ，填筑横坡 2% ( 误差 ±0.5%);  压实质量验收标准以高铁验收规范依据，采用 K 系数及 K30 验收；  数字化与传统施工采用一组相同的施工机械，传统施工时关闭 机械上的数字化设备；

刻体会到数字化转型不是选择题，而是生存 题。当消费场景从单一门店延伸至电商、社交、直播等全渠道矩阵，当客户需求从标准化产品转 向千人千面的个性化体验，我们的 IT 系统正面临前所未有的考验。 传统业务模式下的 "烟囱式" 系统架构，在多渠道融合的冲击下逐渐显露短板。门店库存与线上 订单不同步、会员数据分散在多个平台、促销活动难以跨渠道协同 —— 这些痛点的本质，是企 业需要一套更灵活、更 ——Anytime（全时响应）、 Anywhere（全域覆盖）、Anydevice（全端适配）、Anyone（全员协同），但这绝不能以成 本失控为代价。零售业的微薄利润，要求每一分 IT 投入都必须产生可见价值。传统架构中，为 支撑高并发需堆叠服务器、为实现实时分析需部署多套数据库，这种 "以资源换性能" 的模式早 已难以为继。我们需要的是能精打细算的技术底座，用一体化设计降低总拥有成本，让有限的 IT 预算创造更大价值。 时决策、弹性响应与智能创新的新一代数据底座。 从业这些年，经历了多家企业多次的主业务系统（ERP）的升级换代，每一次都是带来巨大的变 革。随着 AI 的兴起，下一代的“ERP”很有可能是颠覆现有传统流程和思路 AI-ERP。每一次 ERP 的升级都会把原先的数据底座铲掉升级，产生大量的历史数据迁移成本。我们眼下迫切需要一代 既能兼容目前数据架构，又能支持 AI-ERP 架构的数据底座来支撑我们从这个时代，过渡到

布式并行训 练场景下，网络性能已成为制约智算中心整体效率的关键瓶颈。当前 普遍部署的纯电交换网络在互联规模、带宽密度、端到端时延与能效 比等方面逐渐逼近物理与经济的上限：算力芯片的通信需求远超传统 网络承载能力，高功耗、高成本和复杂布线问题愈发突出。 在此背景下，光交换技术凭借超大带宽、超低延迟与低功耗等特 性，正与电交换形成互补融合的“光电协同”架构，成为新一代智算 中心网络的重要 RoCEv2、InfiniBand）传输协议，支持复 杂网络策略，在智算中心广泛部署。基于电交换机的典型的架构包括 Fat-Tree、Leaf-Spine、Dcell、BCube 等。受限于集成电路工艺的发展 限制，传统电交换机的带宽密度已难以满足大模型训练增长的流量需 求。光交换具有大带宽、可靠性高、功耗小、组网灵活的特点，相比 电交换机具有高带宽、低能耗的优势，是突破网络核心侧带宽密度瓶 颈的最佳技术路线，适用于超大规模 模型训 练来说，动态时延由 10us 增加至 1000us，GPU 有效计算时间占比将 降低 10%左右。同样，大模型推理对网络时延也有着更高的要求，以 确保能够为用户提供优质的推理服务。 传统数据中心网络普遍采用多层电交换架构，通过网卡与交换机 连接多个计算节点，数据包在传输过程中需要经过多个交换节点的中 转。受制于电交换“存储—转发”的工作机制，数据包必须在交换机 内部进行排队等

...........................................................................................17 2.2 传统审计方法的局限性........................................................................................... ....................................................203 1. 引言 近年来，随着企业财务数据规模的指数级增长和审计合规要求 的日益复杂，传统审计模式面临巨大挑战。审计人员需要处理海量 结构化与非结构化数据，同时应对不断变化的会计准则和监管框 架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 凭证，又能处理 Excel 底稿和数据库日志；最后是可追溯的推理链 条，每个审计结论都必须具备可验证的逻辑路径。以下为审计智能 体与传统工具的对比差异： 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 准则更新响应速度 季度级人工更新 实时在线同步 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率

.........................................................280 1. 引言 近年来，保险行业理赔业务面临日益增长的复杂性和效率挑 战。传统理赔流程依赖人工审核，不仅耗时耗力，还容易因人为因 素导致误差或纠纷。据统计，2023 年全球保险理赔处理时长平均 为 15-30 天，其中约 30%的案例因资料不全或核损争议需反复沟 通，直接拉高运营成本约 大模型的应用使案件平均处理时 效提升 40%，人力成本降低 35%，同时将客户满意度从 78%提升 至 91%。这一成果表明，大模型技术不仅能够解决传统理赔业务的 痛点，还能为保险公司创造显著的商业价值。 以下为试点项目的关键数据对比： 指标 传统流程 DeepSeek 应用 后 提升幅度 案件处理时效（天） 7.2 4.3 40% 人工干预率 45% 12% 73% 争议案件占比 18% 大模型在报案受理、资料审核、核 损定赔等核心环节的具体落地路径展开，为行业提供可复用的实践 经验。 1.1 保险行业理赔业务的现状与挑战 当前保险行业理赔业务普遍面临效率瓶颈与服务质量的双重挑 战。传统理赔流程依赖人工核保、定损及审核，平均处理周期长达 5-7 个工作日，车险案件人工核损环节耗时占比超 40%。根据 2023 年行业白皮书数据，Top20 财险公司理赔纠纷投诉中，67% 源于

目前 XXX 城市的商圈分布过度集中在松花江以南区域， 传统商圈仍是现阶段是市民消费的核心商圈，但传统商 圈商业格局大致分定，利润空间已经饱和。 新兴商圈近几年发展迅速，营销模式单一、重复，相互 之间跟进、模仿的痕迹十分明显。 伴随目前城市版图的扩张，明显缺乏均衡性，与城市发 展趋势不协调。 XXX 城市现有商业格局 传统商圈 传统商圈 传统商圈 中央大街商圈 爱建商圈 秋林商圈 新兴商圈 松北商圈 安埠商圈 目前传统商圈可分为三大商圈，商业氛围浓厚。其中，中央大街商圈和秋林商圈 属于跨区域性核心商圈，覆盖范围广。新兴商圈则以会展商圈、哈西商圈为新兴 商业区的代表。 安埠商圈 未来群力商圈 新兴商圈 传统商圈 传统商圈 中央大街 商圈 秋林商圈 中央大街商圈：旅游休闲型主题商业中心 秋林商圈：品牌消费型主题商业中心 靖宇商圈：传统服务型主题商业中心 中央大街商圈：旅游休闲型主题商业中心 中央大街商圈：旅游休闲型主题商业中心 秋林商圈：品牌消费型主题商业中心 靖宇商圈：传统服务型主题商业中心 XXX 城市市商业发展预判： • 传统商圈内商业设施将根据市场变化调整，整体档 次、所面向客群的差异将更加明显； • 随着城市的不断发展，城市扩张加剧，传统的商业 中心已经不能够满足目前消费者的购物需求； • 随着城市各区域功能布局的逐步确定，商业发展已 经逐步形成区域化的格局，商业的衍生也随着区域的

柯达、诺基亚可以一夜间倒下去；索尼、松下可以瞬间在市场上消失； 家乐福、沃尔玛可以说走就走； 就连阿里、百度、腾讯、京东随时可能沦为传统企业。 无论你是一家什么样的企业，总有一款危机适合你，这是从未有过的革命浪潮。 作为一种全新的生产力，正在改造传统产业。 数字经济，是继农业经济、工业经济之后的一种经 济形态。未来企业的数字化如同时代的列车，不以 人的意志为转移。 推动互联网、大数据、人工智能和实体 世界经济加速向以网络信息技术产业为重 要内容的经济活动转变。我们要把握这一历 史契机，以信息化培育新动能，用新动能推 动新发展。要加大投入，加强信息基础设施 建设，推动互联网和实体经济深度融合，加 快传统产业数字化、智能化，做大做强数字 经济，拓展经济发展新空间。 —— 中央政治局第三十六次集体学习 中共中央政治局集体学习人工智能 加快推动我国新一代人工智能健康发展 《人民日报》（ 2018 等方面的技术优势，促进人工智能同一、二、三产业深度融合，以人工智能技 术推动各产业变革，在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、现代供 应链、人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。要推动智能化信息基 础设施建设，提升传统基础设施智能化水平，形成适应智能经济、智能社会需 要的基础设施体系。 要推进互联网、大数据、人工智能同实体经济深度融合，做大做强数字经济。要以 智能制造为主攻方向推动产业技术变革和优化升级，推动制造业产业模式和企业形态

英特尔工业控制白皮书 2026 版 负载整合特刊 软件定义自动化 驱动产业数智转型 前言 智能制造正步入一个全新的发展阶段。传统工业自动化以提升生产效率和质量控制 为核心目标，而今天的制造业正面临着更加复杂和动态的挑战。市场个性化需求的 激增、供应链的不确定性，以及劳动力结构的深刻变化，都在推动制造企业寻求更 加智能和自适应的解决方案。 具身智能技术的突破性进展为这一转型提供了新的可能性。通过将感知、认知和执 过程中，负载整合技术发挥着至关重要的作用，它打破了传统系统中 AI 处理和实 时控制相互独立的架构壁垒，实现了多种计算任务在统一平台上的协同优化。 新一代计算平台的异构架构优势在此背景下显得尤为重要。通过整合高性能 CPU、 GPU 和专用 AI 加速器，结合先进的负载整合技术，单一平台即可同时处理实时 控制任务和复杂 AI 推理，实现了前所未有的计算效率和系统简化。这种技术创新 不仅消除了传统多系统架构的延迟和同步问题，更通过智能负载调度和资源动态 PC 架构的运动控制器广泛部署，特定的技术需求和行业趋势逐 渐显现： • 多轴协同控制需求激增：生产流程的复杂化和精细化推动了对更多电机和执行器同步控制的需求增长，以实 现精确的多点协调和同步。传统的单一控制解决方案，如独立的 PLC 或微控制器，在处理大规模轴控任务时 面临性能瓶颈，难以满足现代工业对高度集成和协调性能的要求。 • 超短控制周期追求：追求更短的控制周期以提高控制精度已成为