智能体应用现状挑战及建议 中国电子信息产业发展研究院 无线电管理研究所（未来产业研究中心） 二 O 二五年四月 ID CCID CCID CC ID CCID CCID CC CCID CCID CCID CCID CC ID CCID CCID CCID CCID 1 一、智能体概述 二、智能体发展现状 三、智能体发展动向与挑战 四、推动智能体发展的路径 多极化发展：全球智能体布局路径 ID CCID CCID CCID CCID 三、智能体发展动向与挑战 6 开发生态不成熟 智能体发展面临工具市场缺失、开发者社区活跃度低、接口标准不统一及 支持服务体系不完善等挑战 ，影响开发进度与成本 ，制约其应用范围。 经济效益不明显 智能体产业面 ID CCID CCID CC ID CCID CCID CC CCID CCID CCID CCID CC ID CCID CCID CCID CCID 三、智能体发展动向与挑战 瓶颈与困境 7 优化智能体生态体系 ，构 建 多方协同创新平台

网络安全主动防御技术:策略、方法和挑战 扈红超, 隋嘉祺, 张帅, 仝玉 引用本文 扈红超, 隋嘉祺, 张帅, 仝玉. 网络安全主动防御技术:策略、方法和挑战[J]. 计算机科学, 2024, 51(11A): 231100132-13. HU Hongchao, SUI Jiaqi, ZHANG Shuai, TONG Yu. Proactive Defense Technology in chnologyProjectofHenanProvinceinChina(２２１１００２１１２００)． 通信作者:隋嘉祺(bearsui５＠１６３．com) 网络安全主动防御技术:策略、方法和挑战 扈红超 隋嘉祺 张 帅 仝 玉 信息工程大学信息技术研究所 郑州４５０００１ (hhc＠ndsc．com．cn) 摘 要 随着人工智能、云计算、大数据和物联网等新兴技术的迅速发展,网络安全形势变得日益严峻 并根据研究内容的不同,对已有的研究成果进行分类.然后,对３种主动防御技 术进行横向对比,分析它们之间的异同和优劣,并探讨如何将它们相互结合和补充,以增强主动防御技术的防护性能.最后,对 ３种主动防御技术面临的挑战和未来的发展趋势进行阐述. 关键词:主动防御;动态防御;移动目标防御;欺骗防御;拟态防御 中图分类号 TP３９３ ProactiveDefenseTechnologyinCyberSecurity:Strategies

智慧医院信息系统建设 挑战与构想 1 医院信息化发展与变革 4 湘雅医院新一代信息化建设实践 2 医院信息化建设面临的挑战 3 新一代信息化建设的期待或构想 目录 • 2009 年 -2018 年 . • 《关于深化医药卫生体制改革的意 见》 （中发 数字化时代 医院在数字化浪潮中的规划及思路？ 信息化是修补管理短板？还是结合业务发展？ 如何面对新形势、新技术 目 录 2. 医院信息化建设面临的挑战 数据标准不一致 缺乏统一的用户管理 缺乏统一规范 厂家多 系统多 基础数据缺乏统一管理 缺少顶层信息资源规划，“补丁式”的建设方式 3 、 5 、 1 、 2 、 4 、 医保

I与医疗实践全 流程的深入链接，应用于医疗教育和临床培训，提高药物研发和药物反应监测等方面 的能力。但在实际应用中，医疗大模型仍面临一些挑战，如准确度、透明度和可解释 性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。本文主要探讨医疗大模型在医疗领域 的应用及其面临的挑战。 大模型技术在医疗领域的应用 （一）医疗大模型的逻辑框架 医疗大模型一般指在医疗健康领域应用的大规模预训练语言模型（LLM），其训练数 、治疗和 疾病预防，提高医疗保健质量和效率。其应用涵盖临床、管理、教育、公共卫生等多 个方面，突显了医疗大模型的全流程应用，有望推动医疗保健的创新和进步。 人工智能技术 在医疗领域的优势与挑战 （一）医疗大模型超越传统方法的优势特征 大语言模型（Large Language Model）在医疗领域相对传统方法具有多方面的优势， 不仅体现在知识的提取整合上，也体现在医疗实践的各个环节之中。 个性化医 疗的优势。这些优势使医疗大模型成为医疗人工智能领域的有力工具，有望提高医疗 保健的质量和效率。 （二）医疗大模型面临的技术挑战与局限 尽管大模型在医疗领域应用有着巨大的发展潜力和广阔的发展前景，但与此同时也必 须充分认识到技术层面以及应用层面上的挑战和局限。 在准确度方面，模型仅学习单词间概率关联，缺乏真正的理解能力，且训练数据质量 参差不齐，准确性有待提升。大模型训练过程中需加强数据验证、增加不确定性指

ChatGPT 在中医医院智慧化建设中的应用、 挑战及对策 李启渊1, 张 静1, 徐权光2, 庄一强1,2, 龚文进1 (1. 广州中医药大学公共卫生与管理学院, 广东 广州 510006; 2. 广州艾力彼医院管理中心, 广东 广州 510220) 摘 要: 以 ChatGPT 为代表的生成式人工智能给中医医院智慧化建设带来了机遇与挑战。 文章探讨了 ChatGPT 在助力中医经验传承发展、 提升中医医院运营管理效率、 实现全生命周期健康管 理几个方面的应用场景, 指出其应用面临着医患双方的传统观念、 中医医院信息化基础薄弱、 生成式人工智能 技术缺陷、 管理制度与监管体系尚不健全等挑战。 提出需要调整认知、 树立对生成式人工智能的正确观念; 加 强中医医院信息基础设施建设; 鼓励生成式人工智能技术研发; 完善管理制度与监管体系, 推进生成式人工智 能技术在中医医院智慧化领域的合理应用等建议。 推进中医药数据资源创新应用等 4 项主要任务。 本文从 ChatGPT 的功能与特点出发, 分析此类生成式人工智能在中医医院智慧化建设中的 应用前景, 并从认知、 基础、 技术、 规制 4 个方面分 析其挑战及因应对策, 以期为我国中医医院智慧化建 设和生成式人工智能应用于医疗领域研究的深入开展 提供参考。 1 ChatGPT 在中医医院智慧化建设中的应用前景 1. 1 助力中医经验传承发展 2019

中国电力科学研究院有限公司 面向双碳目标的新型电力系统 演进路径与挑战 王 伟 胜 总 工 / 教 高 中国电力科学研究院有限公司 2023 年 9 月武汉 背景 新型电力系统演 进路径 电力系统电碳协 同技术 新能源并网挑战 与措施 结语 主要 内容 口 2020 年，我国提出“双碳”战略目标。 2021 年，我国提出建设以新能源为主体的新型电力系统， 明确了新能源在“双碳”目标实施中的主体作用。 2031~2060 年：新能源发电逐步成为电量主体，有力支撑我国碳中和目标实现。 》一、背景 第二阶段 第一阶段 二 新型电力系统演进路径 三 电力系统电碳协同技术 四 新能源并网挑战与措施 五 结语 主要 内容 背景 口 新型电力系统存在两条大的演进路径，即低碳演进路径和零碳演进路径。低碳演进路径无法靠自身完 成碳中和，所以重点针对零碳演进路径展开分析研究。 口 根据直接降碳 》二、新型电力系统演进路径 向于驱动系统向演进方向 2 演进。 CCUS 配置增加带来的效益和成 本 蹊 排 放 ( 亿 吨 ) 背景 新型电力系统演进路径 电力系统电碳协同技术 新能源并网挑战与措施 结语 主要 内容 口 在能源低碳转型加速发展背景下，远期系统新能源占比极高，需要开展对火电、储能、负荷电能灵 活调节资源的需求评估，以应对新能源消纳与电网运行风险并存的局面。 口

促进中国钢铁行业转型融 资的激励机制 有效路径、 关键挑战与行动建议 气候债券倡议组织发布 促进中国钢铁行业转型融资的激励机制 Climate Bonds Initiative 2 关于气候债券倡议组织 气候债券倡议组织（Climate Bonds Initiative，简称 CBI）是一家全球性的非营利机构，致力于动员全球资本 应对气候变化，推动低碳转型和增强气候韧性，促进公 平经 4 1.1 中国钢铁行业低碳转型： 减排重担与融资挑战 4 1.2 中国转型金融市场： 发展迅速但仍需释放潜力 7 2 促进钢铁行业转型金融发展的有效激励 机制 9 2.1 健全识别框架 9 2.2 实施财务激励 14 2.3 加强多方协同 17 3 现有激励机制面临的关键挑战 20 钢铁企业转型动力尚未被充分激发 业实现低碳高质量发展的重要机制。近年来，中国在转 型金融政策体系建设和市场培育方面取得了显著成 效。然而，当前钢铁行业面临产业发展相对低迷、转型 投入回报周期较长、低碳钢铁生产成本溢价难以有效 分摊等多重挑战，导致行业缺乏实施低碳转型活动和 开展低碳转型投资的动力。金融机构也因此难以找到 优质的转型投资标的。此外，由于转型金融的识别框架 尚未明确，且转型相关项目的财务回报预期偏低，致使 金融机构在拓展转型金融业务时缺乏足够的积极性。

Web 3.0 ——下一代互联网的变革与挑战 姚前 陈永伟 等 著 中信出版集团 目录 前言 第一章 Web 3.0：渐行渐近的新一代互联网 第二章 Web 3.0：变革与应对 第三章 Web 3.0的经济逻辑 第四章 DAO：Web 3.0时代的组织和治理 第五章 DeFi：Web 3.0时代的金融变革 第六章 Web 3.0时代的商业创新 第七章 Web 3.0语境下的数字资产 0相关的政策。可以预见，在不久的将来， Web 3.0将成为国际竞争的一个新焦点。在这种情况下，我们有必要 对Web 3.0可能带来的变革及挑战有一个充分的认识，并提前为相关 政策准备预案。 本章对Web 3.0的发展历程进行回顾，并对Web 3.0可能带来的 变革、引发的挑战进行一系列分析，同时有针对性地提出一些政策 建议，希望能为公众和学术界认识Web 3.0、制定与Web 3.0相关的 政策提供一定的参考。 对应的通证。当申请提出后，所有该TCR的通证持有者都可以评估该 候选人加入后，是否能提升搜索用户的满意度，能否让通证的价值 提升。如果有人认为该候选人的加入会损害通证的价值，他就可以 对该申请提出挑战，然后让全体通证持有人进行投票（见图2.2）。 只有当赞成候选人加入TCR的投票比例超过某个限度，候选人才会被 允许加入，其事先存入的通证将会被返还，同时还会获得一部分额 外的通证；如果赞成者的比例达不到某个限度，则候选人的申请将

中心主 要满足智算算力的需求，其布局、建设及维护方案与传统的云资源池存在较大 差异，当前运营商对智算中心的布局以及详细方案并没有统一的建议和参考。 分析了大模型发展带来的算力、存储、组网的需求挑战，对运营商智算布局以及 算力、存储、网络、维护管理等提出了相应的策略和方案建议。 Abstract： The computational complexity of AI training has 像数据将在 2040年前后被用完，合成数据将会是未来 数据的主要来源 ［6］，数据量规模会再一次量级跃迁，对 存储的规模和性能带来更大的挑战。此外，智算集群 的规模也从百卡发展到万卡，甚至十万卡级别，对网 络通信的带宽和时延要求越来越高。 1.2 算力需求和挑战 在 Transformer 模型结构中，算力需求与模型参数 规模、数据量具有相关性，具体如表1所示。 按照上述关系，以 GPT-3 按照上述测算，对于万亿参数模型，则需要万卡 级规模集群；对于十万亿参数模型，则需要十万卡级 规模集群。因此，为了实现通用人工智能 AGI，国内外 互联网厂商纷纷开始“囤卡”。在算力需求倍增的同 时，带来如下挑战。 a）对显存容量和性能的挑战。GPU 卡中的高带 宽存储器（High Bandwidth Memory，HBM）是基于 3D堆 栈工艺的高性能 DRAM，其本质是将多个 DDR 芯片堆 叠后和 GPU 一起封装。目前，AI算力增长速度远高于