双体船，三体船的参数化建模工作及线型优化。提高航速，降低优化助力（风、伴流）。 • 螺旋桨设计：一维的传统图谱螺旋桨设计环流理论设计方法进行二维的螺旋桨设计三维的螺 旋桨设计；。考虑船机桨匹配的效率以及桨径的空间限制，设计最优的螺旋桨。 • 海洋平台 ( 钻井、采油、集运、观测、导航、施工 ) 优化：提供各类供应船及浮式装置的线型优 化工作。提高航速，降低油耗 ; 提高作业时常，增加经济效益。 智能工业优化设计解决方案 在业务规则层上的优化 技术特色 大规模整数规划 近似算法 启发式算法 解决的业务问题 • 基于 AI 和优化算法，在上架过程中即可动条 调整 sku 的最优摆放 • 对于上架、拣选任务，考虑不同类型设备， 给出最优路径规划，提升效率 • 通过 API 的方式实现与传统 WMS 的对接 TMS 系统 ERP/MES/OMS 系统 WMS 系统 智慧算法 API 布局优化 WCS 系统 2.1.2 仓储优化算法功能概览 上架优化 路径优化 × 布局优化 收货完毕，在考虑相关性及热度的智能分布和 最优上架路径实时计算出每一板货的最优上架 货位 库存管理优化 布局优化 × 补货优化 对 sku 的相关性及热度分析给出最优初始布局， 并在每日运作中做动态调整 任务管理优化 人力、设备、路径、时间的均衡 在考虑多变量的情况下，用算法强大的数据整合

合各种可再生能源发电单元、常规发电机组、用 户侧可调度资源等，与电网或电力调度中心 (independent system operator, ISO)进行交互，根据 实际负荷需求和各个发电单元的约束进行最优出 力决策，以促进可再生能源消纳、提升系统整体 经济性，是新型电力系统的一类重要结构形态。 随着能源市场的不断发展，VPP 能够聚合的 能源形式逐渐多样化，它既可以用于市场能源交 易，增加运营收益，还能提高电力系统的灵活性。 文献[1]聚合了风电和储电设备，采用鲁棒优化实 现日前和实时市场的收益最大化；文献[2]聚合了 分布式能源，综合考虑 VPP 与 ISO 交易时的总成 本以及VPP内部运营成本，实现整体的经济最优； 文献[3]聚合了风光及需求响应(demand response, DR)，通过对 VPP 进行建模和求解，得到既满足 VPP 运行成本最小，又满足 VPP 内部各个单元收 益最大的竞标策略。随着多种能源形式的设备加 ，能够激励消费 者自愿进行负荷转移，从而有利于提高系统的灵 活性。DR 的电价随 DR 的实际值而阶梯变化，服 从价格配额曲线 [22]，通过对 CHP-VPP 的经济性进 行优化从而得到最优的电价及出力决策。在价格 配额曲线中，其价格随其市场配额的关系可表述 为一个分段阶梯函数，在分时电价峰、平、谷三 个时段的基础上，不同时段内按照电量配额进行 分块，电量较少时对应的价格较高，电量较多时

电量平衡、全社会碳排放达峰、可再生能源电力消纳、可开发资 源条件等，以政策及市场机制为指导，计算最优经济成本，研究不同路径对全省完成“双 碳”目标的影响。 3.2 模型搭建 3.2.1 目标函数 以 2024 年为基准年，构建高分辨率的运行模拟模型，研究满足电力电量平衡、碳 排放约束、年经济成本低条件下的最优电力系统结构。 其中 13 ：表示投资成本，为各电源总投资减去残值后除以折旧年限； 缺口前提下的不同电源装机配比进行计 算，得到各场景下的经济成本。在考虑电力扩张约束、容量约束、地方资源禀赋约束以 及地方政策约束的基础上，通过反复迭代计算，得到各水平年最小经济成本的各类电源 最优装机。 3.3.1 基准情景 该场景下，仅考虑现阶段已核准和在建项目，不考虑未来经济和电力需求负荷的增 加，因此该场景可得到湖南省在各关键水平年不考虑新增电源装机后的电力电量缺口， 17 预计 储能支撑能力强化情景 该情景下，设置 2030 年和 2035 年煤电、风电、新型储能、抽水蓄能装机范围， 在满足电力缺口、电量缺口、可再生能源消纳权重等条件的约束下，可计算得到经济成 本最低的最优电源装机选项。 表 3-7：储能支撑能力强化情景下各电源新增装机范围 （单位：万千瓦） 煤电 风电 储能 抽水蓄能 2030 年 0-1000 0-500 0-1000 0 2035 年 0

5.2 出行路线推荐系统..............................................................................83 5.2.1 最优路径算法.............................................................................86 5.2.2 用户个性化推荐. 要包括实时流量监测、信号灯智能控制和交通需求预测等。 在实际应用中，可以通过部署摄像头和传感器实时采集路段车 辆流量和行人过街情况。这些数据将上传至云端进行分析，通过人 工智能算法实时计算最优的信号配时方案。以交通流量为依据，调 整红绿灯的周期和绿灯时间，使得交通流更为顺畅。 例如，一个典型的城市路口，早高峰时段的流量远大于晚高峰 时段。通过对历史流量数据的分析，可以设定不同时间段的信号灯 成警报，通知相关部门和管理人员。 2. 资源调度: 基于事件的性质和严重程度，系统将调度最接近的 应急资源，包括交警、救护车和清障车辆。此过程可以利用地 理信息系统（GIS）进行资源的实时定位和最优路径规划。 3. 信息共享与多方联动: 事件发生后，系统会自动将事件信息推 送至交通管理中心、警务部门、应急救援机构和公众，通过多 渠道传递关键信息，减少信息孤岛现象。 4. 应急交通信号控制:

2025年度 析，生成情景分析报告。 套保策略建议内置双目标帕累托优化模型，试算出多个交易策略和组合比较，辅助用 户选择最优交易策略，提升企业自主外汇管理能力，优化企业外汇套保交易成本。 智能AI套保内置智能套期保值AI引擎，采用多因子量化模型与机器学习算法，实现动 态风险对冲与最优衍生品策略配置。市场风险识别基于VaR/CVaR模型实时监测汇率利率 波动，结合CPI/PMI等宏观指标与行业库存 现金敞口作为第三层级，通过API与资金系统实时联通，实现银行账户余额T+0监 控、流水同步与多账户自动归集，并按“组织+账户+币种”维度生成实时现金敞口报 表。系统支持即期结汇一键发起，自动比价多家银行报价并推荐最优交易渠道，确保汇 率风险及时锁定。结合电子化审批与合规校验，提升交易效率与合规性，同时动态跟踪 对冲头寸潜在损益，助力企业实时防范汇率波动风险、提升资金使用效率。 3.1.2敞口动态转换与预测 内部风 险对冲或内部银行机制的企业，内置标准化内部交易流程，显著降低外汇转换成本，实 现资金集约化管控。通过直联多家银行的线上交易功能，系统获取实时报价并自动完成 交易成交与簿记，帮助企业获取最优价格，有效降低交易成本，全面提升外汇风险管理 能力。 （1）交易申请 交易申请是外汇风险管控的核心枢纽，系统通过强制关联敞口、预算预锁及合规校 验，构建源头可控、目标透明、违规可拦截的三重防线，杜绝投机行为。系统支持两类

技术”转向“客户为核心”， 实现一站式客户体验增值 数字化客户 端到端客户体验 和服务 动态定价和最优化 营销方式 客户数据整合和 客户洞察 动态客户分群与客 户标签管理 精准营销与 社交营销 客户项目机会管理 客户一站式互动平 台（信息搜索、报 价、比价） 端到端可视化 （提醒与预警） 动态可配置定价和 最优化促销方式 数字化互动 与客服平台 基于大数据 增值服务 区块链赋能的 供应链金融产品 下看：数字化能力现状 外看：行业趋势与领先实践 前看：技术趋势与机会 业务数字化蓝图规划 数字化转型落地支撑 （业务流程优化、数据运营与治理、 IT 系统 / 基础设施升级、数字化治 理） 最优数字化机会的场景设计 （ MVP ） 最优数字化转型方案设计 （ MVC ） 数字化转型落地实施规划 （实施策略、项目识别、 推进路径） 落 地 实 施 跟 踪 与 服 务 1 3.1 3.2 4.1 4

读懂信息 系统模型建立 有模型、无模型 数据处理算法 语音识别、图形识别、视频识别 预测算法 迁移学习、神经网络、支持向量机、深度学习、回归分析、指数平滑 决策算法 目标（经济最优、社会效益最优、发电量最优） 约束（系统规模边界、系统安稳边界） 寻优方法（商业求解器、粒子群、遗传、集群协同、博弈） 规划决策（二次规划、随机规划、鲁棒规划） 运行决策（日前、日内） 控制策略（投切）

聚焦 AI 推理与训练加速，DPU 则提供数据面 的协议处理卸载与转发加速能力。各类算力单元协同工作，可显著提升复杂计算任务的执行效率和 能效比。 通过统一接入与智能调度，异构资源可按需分配至最优计算单元，既满足 5G-A 核心网高吞吐、低时 延的数据处理要求，也为 AI 应用提供充沛算力支撑，全面提升边缘智能核心网的业务承载能力和能 源利用效率。平台针对不同芯片架构提供抽象适配，屏蔽 ARM、x86 意图化用网在意图理解阶段，可调动基于 LLM，解析业务对于时延敏感度、优先级以及带宽要求等 关键需求，并将其转化为可执行的网络策略；在动态路径规划阶段，可依据实时网络状态（包括带宽、 拥塞、负载等）与业务需求，动态生成最优传输路径。 系统还具备持续优化能力，通过历史调度数据与业务反馈进行自我学习，不断调整路径策略，适应 网络变化与新兴业务需求，形成感知 - 决策 - 优化的闭环管理，为企业关键业务提供高可靠、高效率 服务体验，提供深度的软硬协同优化能力。 通过统一的异构计算框架，帮助企业实现对多样化算力资源的高效管理与智能调度。其服务框架应 该能识别业务负载特征，并将 AI 推理、数据转发等计算任务智能分配至最优硬件单元，显著提升整 体计算效率与能效比。 构建的边云协同推理工作流支持企业根据业务需求灵活分配计算任务。时延敏感型实时推理在边缘 侧完成，确保业务响应的实时性；而模型更新、再训练等复杂任务则可无缝调度至云端算力集群。

系统模型在高性能服务器中完 成实时分析 ，并将分析结果 交由 DCS 系统进行指导和控 制。 DCS 以生产需求为目标导向 服务于生产控制一 区 全息交互 孪生生产数据 工况数据 最优控制 01 02 AI 监控 自动化生产涩制 - 生产控制一区闭环控制 服务体系 智能生产 管理平台 内部服务 外部服务 经营决策 平台 生产管理 服务 智能运行系统 系统启停、凝结水泵出力变化、除氧器上水 调阀开度变化、汽泵出力变化等 • 加热器在机组启、运、停阶段中，以提 高机组热经济性为最终目标 Ⅲ • 动态闭环调整加热器液位，实现加热器 端差最优运行 从凝汽器进水冲洗开始计算 ，机组启动时间缩短 6.3 小 时 深度调峰过程干湿态自动切换等 ， 实现调峰深度 15%Pe 全程自控 未配套储能调频系统的前提下 ， 经软逻辑优化 ， 将燃

掌握所有业务组件的分布状态，并依据负载、灾害风险与延迟感知自主调整流量路径。它不 再仅仅是通用计算资源的连接者，而是智能调度各资源池承载能力的核心大脑，确保客户各 类核心业务在任意位置发生，都能由最优计算节点响应处理。这就要求异地数据中心间具备 全局流量调度能力，可根据链路延迟变化动态切换支付结算类关键业务路径，实现用户“零 感知”切换。 2）超大规模与智能韧性协同演进挑战加剧 伴随通用 意图驱动网络（IDN）与AI融合：AI的应用将网络运维从故障后的辅助诊断扩展到运 行风险预测和优化。运维系统将基于对业务意图的理解（如“支付交易必须在50毫秒内返 回结果”）和实时网络状态结合，自主计算最优路径，并自动执行调整，无需人工干预。 同时，借助AI技术，在网络变更或故障处理时，能够实现智能化处置，真正迈向“无人值 守”数据中心。 性能极限与新协议普及：多活架构下，数据中心间海量数据同步是关键性能瓶颈。低 络方案 以应对算力碎片化挑战。 客户探索通智合一，统一网络架构的路线：快手在2025年互联网大会，提出“一盒 打天下”的理念，不同业务通过归一化网络承载，复用一套硬件设备，通过单一架构实现 最优性价比（可降低30%建网成本） 随着Agentic AI的发展，通用计算和AI计算将混合部署，传统的计算网络、存储网络 和智能网络正在加速融合，形成统一的智算网络基础设施。在这一融合进程中，以太网凭