早蜗故障扰动 1 早期故弹扰动 2 早期故扰动 3 永久族障 出 a 法 大 zan 装置层 系统层 扰动幅值小 电君 中园 / 整 严 程 出犹 动 波形 4 ea A/ 中 中 常运行 正 电 盐 A weer 多判据融合的早期故障识别算法 扰动波形 外特性 是否存在 是否存在 电弧 是否重复 发生 15TE 脚 州 性 章 10kV 真型实验 4.1 设备级应用：中压电缆早起故障识别 张文海，肖先勇 . 基于复合判据的小电流接地系统接地型早期故障检测 [J]. 高电压技术， 2022,3:1022-1031. Wenhai Zhang,Xianyong Xiao. Multi-Cycle Incipient Fault Detection and Location 25 部分中压电缆永久故障前存在早期故障，主要表现为瞬时性、重复性电弧击穿。考虑电缆早期故障 特 征 ，通过不同步长、窗宽、采样率实现早期故障检测；根据波形特征等识别早期故障。 1 -8 M- 话 一 N=32 一 N-64 08 20

阻碍云产品采用的主要因素 / 问 题 中型企业更有可能已经在转型方面 取得进展，但仍有许多工作要做 大部分中小型企业表示，他们正在实施数字化转型，但对于许多企业而言，在获取关键 资源和协调资源方面，他们仍处在早期阶段。大多数企业已经意识到，通过协调和充分 利用技术资产，他们能够获得真正的收益。例如，通过协调和更新 CRM 软件、财务软 件及其他应用中的客户信息，企业能够提高内部工作效率和客户体验的质量。 我们很少甚至还没有运用技术 来实施数字化转型，参与数字 经济。 我们正在开始自动化各种 不同的职能，但是并没有 采用协调一致的方式。 在协调和自动化运营领域中的 不同活动方面，我们仍处在 早期阶段，还有很多的工作 要做。 我们正在积极利用技术，按照 我们在数字经济时代开展业务 的方式，将人员、设备和企业 互联起来。 IDC 中的不同活动方面，我们 仍处在早期阶段，还有很 多的工作要做。 14% 13% 我们已经走过了集成阶段， 目前正在利用实时洞察优化流 程和工作流，提升业务成果。 我们正在开始自动化各种不同 的职能，但是并没有采用协调 一致的方式。 我们很少甚至还没有运用 技术来实施数字化转型， 参与数字经济。 10% 8% 的中小型企业表示，他们处于数 字化转型的早期阶段。 2/3 ■

.................................................................................... 9 （1）虚拟电厂尚处于早期探索期 ........................................................................................... 9 （2）虚拟电厂聚合资源规模较小 源，将各种可再生能源、储能设施以及传统能源进行有效整合，形成了一个智能、高效的能源供应系 统，能够为用户提供可靠、经济、环保的能源解决方案，满足市场需求。 2、不利因素 （1）虚拟电厂尚处于早期探索期 我国虚拟电厂仍处于早期探索阶段，发展路线较为模糊，顶层建设仍欠缺。当前，虚拟电厂的建 设主体、运营主体、监管主体、参与主体、系统设计、定价机制、技术标准和收益分成等问题尚未明 确，这将导致虚拟电厂行业

在监控值簇： 在运营优化价值簇： G7的前景 在预测值簇中： IRENA确定的用例如下。 • 实时资产健康监控： 持续监测电网资产（变压器、线路和 例如 使用先进传感器检测substations的早期故障迹象并优化维护。 • 概率风险评估： 使用基于概率的模型来评估运营风险并确定减轻措施的优先级。 • 潮流优化： 调整电气流量以最小化损耗、避免拥堵并提高系统效率。 • 预测性维护： 预测设 高精度实时测量电压、电流、频率等关键电网参数。这包括用于精细计费、故障 检测和灵活性信号的智能计量基础设施。 • 人工智能增强的需求预测： 使用机器学习进行更精确的电力需求预测，覆盖不同的时间范围。 • 早期对电网约束的认识： 早期检测潜在的网络瓶颈和稳定性参数的违反，利用基于多因素算法的先进且持续的 有功功率计算，以防止过载和低效的纠正措施。 • 短期市场价格预测： 基于批发电价预测，利用机器学习模型优化电力市场交易策略，模型输入为跨部门数据集 (WAMPACS/PMUs) 系统通信与网络安全异常检测 监测 环境与天气状况监测 人工智能增强的需求预测 人工智能增强型可变可再生能源发电预测 预测性维护 短期市场价格预测 预测 早期对网格约束的认识 潮流优化 概率风险评估 虚拟电厂 未来控制中心和自动化FLISR 运行 优化 动态线损率 来自家电/设备的自适应需求模式 来自BESSs和EVs的自适应行为 行业适应性需求

申请评议机制允许任何主体通过申请评议论坛提交评议意见，在申请 评议期内提出的意见可能被纳入评估专家组的考虑范围；各国家/地 区政府作为 GAC 成员可以在相同期限内通过 GAC 渠道向申请机构 提出早期预警通知，相关意见可能被纳入评估专家组的考虑范围；当 协商一致时，GAC 也可作为一个整体提出反对某一申请的共识建议， 经 ICANN 董事会决策确定此新 gTLD 申请能否继续进行。此外，包 常有限，主要供独立异议者（专家）考虑以提 出正式异议 GAC 成员 早期预警 (GAC Member Early Warning) 反对门槛较低：  GAC 成员可在“字符串确认日”后 90 日（拟变更为 104 日）内提交有 关新 gTLD 申请的早期预警通知  GAC 成员早期预警通知应包含书面解释，说明 GAC 成员提交早期预警 的原因（即该申请可能存在的敏感或违法违规等问题）以及申请机构应 对易受网络欺诈或滥用影响的群体或行业的字符串 反对效力较弱/存在不确定性：  GAC 成员早期预警只是一种通知，不会对申请 进程造成直接影响。但申请机构应当认真对待 此类通知，因为收到 GAC 成员早期预警表明 后续可能会收到相关 GAC 共识建议或正式异 议。评估专家组可能会考虑 GAC 成员早期预 警  鼓励所有申请机构在申请提交前识别潜在敏 感信息，提早与相关方（包括 GAC 成员和政

36% 20-50亿（含） 25% 50-100亿（含） 4% 暂不披露 36% 融资情况分布：早期与成长期融资阶段的企业占比较高 05 从上榜企业融资情况分布情况来看，早期与成长期融资阶段的企业占比较高，天使轮和A轮 的占比达30%，在智能制造行业中仍有较多企业处于初创或早期发展阶段。此外，B轮及C轮 融资占比最高，达36%，智能制造行业中已有大部分企业已进入成长期，正在通过融资扩大 业处于快速发展期，资本将更多地流向成长期和后期融资阶段的企业，推动行业的技术进步 和市场整合。 图 5| 上榜企业融资情况分析，% 估值分布：大多处于早期发展阶段 06 在已披露投后估值的企业中，估值在20亿以下的企业占了一半，这些企业大多处于早期发展 阶段，尚未形成显著的市场影响力。而估值在20-50亿之间的企业占近四成（不含未披露估值 企业），这部分企业已经进入成长期，具有一定的市场地位和技术积累，但尚未达到较高的 2023 2024 2025H1 战略融资 D轮及以后 C(含pre-C/C/C+) B(含pre-B/B/B+) A(含pre-A/A/A+) 种子及天使轮 资本对融资轮次的偏好呈现出鲜明的“早期聚焦”特征。2019年到2025年上半年期间，智能制造行业投 融资轮次约六成融资事件集中于B轮及以前，其中A轮占据主导地位，B轮项目占比也长期保持稳定。2025 年上半年，智能制造行业共发生76笔投融资事件。其中，A轮共占35

老龄化水平将达30%，远超全球平均水平。面对 这一严峻挑战，中国正积极推进智慧养老技术应 用与生态构建。在健康监测领域，可穿戴设备已 形成覆盖“预防-诊断-康复”全周期的健康管理闭 环，数据显示其使用使高血压早期检出率提升 12.5%，慢性病风险下降4-7%。人工智能云平台 作为数据价值转化核心，通过“设备-平台-医疗” 一体化生态，显著提升服务响应效率。 在产品服务创新方面，养老机器人正向技术融合 逐渐转向关注智能设备的网络连接能力。进入71岁后， 易用且友好的交互设计成为最核心的诉求，这一趋势 在75岁以上群体中变得尤为突出。与此同时，对隐私 保护的重视程度则逐渐下降。整体而言，老年用户的 需求从早期的安全保障逐步转向功能连接与操作便利， 并且越到高龄阶段，对交互简单友好的需求越持续和 强烈。 ＞7h 5-7h 3-5h 1-3h ＜1h 3.8% 7.9% 29.9% 42 锻炼 时长 免费 体检 健康 档案 健康 讲座 上网 管理 健康 老年人使用可穿戴设备前后相关事项增长率 单位：% 乐普医疗心电云平台 健康监测 风险防范 慢病筛查 健康指导 早期干预 明确诊断 持续监测 辅助诊疗 个性化治疗 疗效评估 康复管理 医 疗 级 消 费 级 发病前 发病中 发病后 ◼ 可穿戴健康监测设备将朝着全周期健康管理、AI 平台深度协同与智慧养老预防化方向发展

5％不等。 有些预测比其他预测更严格，但预测结果的落差不表示人们对此有任何共识。2 没有人确切知道AI会导致多少失业或就业问题，但这并不妨碍人们不断发表 各种书籍和文章进行预测。在这段时期，最早期的书对人类就业前景显得相当消 10 极。马丁．福特（Martin Ford）的《被科技威胁的未来》（Rise of the Robots），以及杰瑞．卡普兰（Jerry Kaplan）的《无需用人》（Humans 就像谈到未来 书籍中常出现的状况一样，这些论点没有佐证大量数据，但确实谈到工作里的增 强技术。我们两人都坚信，AI的主要影响是增强人类的能力。我们希望有更多证 据和文件可以佐证，而非只有那两本早期书籍里提到的初步例子。 我们也坚信，未来一、两年内，因AI而流失的工作比例，将比较接近专家估 计的下限。有一个预测非常有启发性：2015年，麦肯锡全球研究院（McKinsey Global I 根据制造业机构的一些证据显示，机器人确实取代了工人：每个就定位的机 器人，平均大约可以胜任三人份的工作。8 但是，过去十年我们曾和数百家公司 以及其他类型的组织谈过，它们绝大多数做的是增强人类，而不是大规模自动 化。这是AI早期采用者可能会遇到的情况，这些公司和组织要么正在成长，不必 解雇任何员工；要么把人力调派去执行更复杂的任务。在COVID-19（亦称严重特 12 殊传染性肺炎）流行期间，一些企业确实解雇了工人，但大多数企业并没有用机

1970s 中期 1980s-2000s 早期 2000s-2010s 2010s-2018s 2018s- 现在 推理期 知识期 统计学习时期 集成方法时期 早期神经网络时期 大模型时期 人工智能领域迭代迅速、多种技 英伟达仍然是最主流的算力平台； 国产算力平台快速崛起，生态逐渐成熟。 通用模型是当下研究热点与未来趋势； 研究高效训练算法具有重要创新意义。 如何提高数据的规模与质量 是当前人工智能领域的关键问题。 5/37 早期的深度学习受限于计算能力和数据规模，难以发挥优势。随后多层感知机与卷积神经网络结合反向传 播算法，显著提升了模型的学习能力。随后，基于注意力机制的 Transformer 架构改变了自然语言处理

主要作用是为物流服务商减少末端配送成本 产业生态全面优化，商业化进程显著提速。 1. 成本技术双轮驱动，产业化进程全面提速。 在成本控制方面，核心器件价格大幅下降带来显著的产业链降本效应，整车价格从早期数十万元降至目前2-4万元区间，断崖式的价格下跌大幅降 低了商业化门槛。技术发展上，产品矩阵日趋完善，涵盖新石器X系列、行深智能绝地系列、九识Z系列等多样化产品，技术能力快速提升；同时 技术路线 1-2颗Orin芯片。这种技术路线不仅大幅降低了 硬件成本，更通过算法创新提升了系统的场景适应性，为智能物流车的规模化落地提供了更具经济性的解决方案。这一技术演进充分说 明，智能物流车行业正在从早期的"硬件堆砌"模式，转向更注重算法效能和成本优化的发展阶段。通过深度学习和多模态融合技术，即 使是相对轻量级的硬件配置也能实现可靠的自动驾驶能力，这无疑将加速行业的商业化进程。 下 产业链下游环节分析 递无人车300余辆，年底目 标1,000辆的快速增长轨迹，预示着2025年将进入更大规模的商业化部署阶段；北京已发放305台无人配送车车身编码，政策支持为市场规模化扩 容奠定基础。各地试点规模从早期的个位数快速跃升至批量化投放：南陵县约110辆、常熟100多台、吴江62台，单个城市百辆级的部署密度表 明市场已从试验阶段成功过渡到商业化运营阶段。试点范围覆盖华东、华北、西南、华南等多个区域，涉及顺丰、中通、申通、京东、圆通等头