危机的主动作为和共同追求。碳中和是涉及多学科多领域的庞大系统工程，实现碳 中和目标需要坚实的理论基础和科学方法的指导，碳中和学应运而生。碳中和学的 理论内涵包含两个“动态平衡”——全球碳排放与碳吸收之间的动态平衡、人类发展与 自然环境之间的动态平衡；技术内涵包括人类生产生活引起的二氧化碳排放、捕 集、利用、封存和移除的全过程及相关的技术体系。能源消费结构从以化石能源为 主向以新能源为主的转型，世界能源生产与消费结构将由当前煤炭、石油、天然气 平均浓度达到了近百万年以来的最高水 平，以至“热岛效应”“温室效应”对地球生态系统和人类社会发展均构成了严重威胁。 2021 年，全球极端高温天气频发，15 个“气候临界点”已被激活 9 个，由自然灾害引起 的灾难性事故造成了 2521 亿美元的损失。到 21 世纪末，假如全球平均温度提升高达 2℃，气候方面：飓风风暴将更加频繁、土地荒漠化程度加剧，海平面水位上升高度可 达 36—87 用，同时碳中和目标将在推动能源绿色低碳转型方面发挥重要作用 。碳中和目标符合能 源学研究主旨，从资源角度揭示地球系统内化石能源与非化石新能源共生分布关系、碳 系能源与氢系能源有序接替转型、能源体系与绿色地球和谐发展的自然变化规律。完成 能源消费结构从化石能源为主体向零碳新能源为主体的转型，是实现碳中和目标的首要 任务。 为应对全球气候极端变化趋势，碳中和已经成为共识性目标，其既是人类维护生态环境 的基本举措

从而显著提升机器人在动态环 境中的鲁棒性与适应性。 另一种基于对象中心的具身 大语言模型 [9],通过定义动作标记与状态标记,使语言 模型在多模态反馈引导下完成动作生成与状态感知的 循环,为自然语言驱动的具身交互提供了新范式。 ·17· ���E�����0 ��� �� � � �� � � � � � � 进一步增强了机器 人在视觉定位与语义检索中的泛化能力。 值得关注的是,近年来基于 3D 高斯的场景建模 方法在多模态感知中展现出极高的效率与精度。 将 3D 高斯与语言特征相结合 [13],可构建响应自然语言 查询的语义场,实现高效渲染与交互查询,并可进一步 将高斯表示引入具身任务中,构建集语义理解、实时编 辑与抓取生成为一体的具身交互系统 [14]。 综上所述,现代具身智能机器人的多模态感知体 机器人协作方法利用预训练的大语言模型进行高层次 的通信和低层次的路径规划 [19],各智能体之间以自然 语言讨论任务策略, 并生成子任务计划和任务空间航 点路径。 总体来看,多模态规划与决策技术正沿着“大模型 结合三维价值映射实现可解释零样本操作” “世界模 型结合时序想象支撑‘预测-控制’ 一体化”和“多模态 大模型驱动自然语言协同简化导航与多机器人分工”3 条主线加速演进,使得具身智能机器人在最少先验和

主题库 人 口库 法人库 自然资源 医疗健康 社会保障 生态环保 经济库 开放 数据 管理 数据 治理 预测数据 训练数 据特征 数据 法人组织 社会保障 数据 服务 数据 分析 人社机构 人才发展 社保基金 分配调控 业务凭 证 公共服务 自然人 就业创业 数据 工 单 数据 资 产 数 据 需求 数 据 标准 指 标 计 算 指 标 模型 AI 服务 AI 平台 主题 库 基础 库 数 据 文库 元 数据 库表服务 共享库 共享数据 应用库 一人式 一企式 统计分析 基金风控 行风质量 政策评估 探索分析库 预测数据 基础库 主题库 专题库 共享交换 接口服务 日志数据 主题库 自然人 法人组织 人社机构 社保基金 业务凭证 事项事件 训练数据 文件服务 配置数据 基础库 就业创业 社会保障 人才发展 分配调整 劳动关系 公共服务 样本数据 部省前置库 省离案库 北京 天津

构建协同高效的政府数字化履职能力体系 社会管理 公共服务 生态环境保护 矛盾纠纷化解 优化利企便民数字化 生态保护协同治理 社会治安防控 泛在可及服务体系 自然资源开发利用 政策文件库、知识问答库 专题库 促进数据流通利用 ( 统采共用、数据要素 ) 安全保障 体系 安全管理 制度 安全管理 标准规范 制度规则 体系 政府职能 参考：国务院提出全国一体化政务大数据体系 - 1+32+ N 架 构 基于国家 一体化政务服务平台和国家数据共享交换平台能力，整合建设国家政务大数据平台。 国家政务大数据平台 数 据 目 录 xx 供需对接 xxX 自然资源 医疗健康 安全生产 数据开放 xx 数据共享 xx 主题库 社会保障 生态环保 信用信息 安 全 保 障 标 准 规 范 管 理 机 联 集 成 指 导 指 导 扩 展 应用库 基金风控 行风质量 xx 档案 政策评估 一人式 一企式 主题库 自然人 法人组织 人社机构 社保基金 业务凭证 基 础库 就业创业 社会保障 人才发展 分配调控 公共服务 省离岸库 · 北京 ·

AI 终端在 服务高质量发展、创造高品质生活中的时代使命。 在这一进程中，人工智能终端展现出鲜明的“四新”特征—— 认知协同、场景预见、意图驱动、服务共生。这四大特征源于主动 感知理解、多模态自然交互、智能化服务和自主学习进化四大核心 能力，共同构成了 AI 终端从被动工具向主动伙伴演进的能力框架， 标志着人机关系正发生从“工具使用”向“伙伴协作”的根本性转变。 支 撑 这 一 转 变 务和自主学习进化等能力，结合了端侧和云端的人工智能能力，独 立或协同完成特定人工智能任务的终端产品。 人工智能终端不仅能够接收用户的明确指令，还能主动感知用 户需求、理解使用场景，并通过语音、图像、手势、文字等多种方 式进行自然流畅的交互。更重要的是，它能基于对环境和用户行为 的理解，提供个性化、前瞻性的服务，甚至在使用过程中不断优化 自身表现，实现“越用越聪明”的效果。 当前，AI 终端已进入规模化商用阶段，典型产品形态包括 的全栈能力演进——硬件协同突破及软件系统性升级。 在实际应用中，人工智能终端展现出“四新”的鲜明特征：认 知协同、场景预见、意图驱动、服务共生。这四大特征并非凭空而 来，而是建立在主动感知理解、多模态自然交互、智能化服务、自 主学习进化四大核心能力基础之上的自然演进。 上述“四新”特征的实现，离不开底层全栈技术的系统性突破。 AI 终端的发展不是单一技术的胜利，而是硬件、软件、算法、安全 与生态协同演进的结果（图 1）。

（5）负责自然保护地的监督管理。拟订并组织实施国家公园、 自然保护区、风景名胜区、世界自然遗产、世界自然与文化双重遗产、 地质遗迹、地质公园、海洋公园等各类自然保护地发展规划。负责国 家公园建设和特许经营等工作。组织、指导各类自然保护地的建设和 管理。提出新建、调整各类省级以上自然保护地的审核建议并按程序 报批，组织审核我省世界自然遗产的申报，会同有关机构审核我省世 界自然与文化双重遗 界自然与文化双重遗产的申报。承担自然保护地评审机构相关工作。 承担生物多样性保护相关工作。 （6）负责推进林业改革相关工作。拟订集体林权制度、国有林 场等重大改革意见并监督实施。拟订农村林业发展、维护林业经者合 法权益的政策措施，指导农村林地承包经营工作和林权流转。指导建 立新型林业经营主体（含家庭林场、林业专业合作社等）和发展林下 经济。指导林地承包合同纠纷调解和仲裁工作。组织开展退耕还林还 草工作，负责天然林保护工作。 才队伍建设。 （12）完成省委和省政府交办的其他任务。 2.1.2 内部机构设置 内设机构：办公室、政策法规处、计划财务处、林业改革与产业 发展处、造林处、绿化工作办公室、森林资源管理处、自然保护地管 理处、科学技术处、林业防灾减灾处、人事教育处、机关党委、离退 XX 省林业勘察设计院 8 XX 省林业巡护调度指挥云平台 休干部工作处。 局机关直属事业单位：XX 省国有林场发展中心、XX

应用管理 服务触发 | 在线升级 应用接入 | 集成配置 人工智能开放平台 移动管理平台 移动设备 | 安全策略用户体系 移动应用平台 开发部署 自然语言处理 智能语音自然语言 应用商店管理 智能语音 自然语言 全权接入管理 接入网关 | 后端服务器 事件管理 事件管理 预案配置 算法敏捷平台 交通 | 公安 | 经济 | 生态 一云：云数据中心 网络服务 声学模型，文 字转换 舆情分析 人脸核身 智能鉴黄 智能监控 视频 AI: 分析视频序列信息， 实 现智能 安防 应 用 服务 实 时 语音翻译 险情分析 智能搜索 金融征信 金融预测 AI: 自然语言理解 和数值分析，实 现 金融汇 率智能预测 机器翻译 人机交互 智能客服 业务安全防护 影像 AI: 分析识别医疗影像， 实 现智能 医疗诊断 务的形式提供给各委办局。 解决 方案 智慧交通 智慧城管 “ 数字政府” Al 智能中台 建 设 目标 ：可以实 现智 能图像识别、语音识别、自然语音识别。将这些能力应用于大量行业产生更多服务，助力上层数字应用建设，同时以服 智能语音服务 自然语言识别 NLP DI-X 深度学习 设备巡检 AI: 分析识别工业 图片，实 现智能设

是针对传统模型痛点的系统性升级，其转型逻辑与外部 环境变化高度契合： - 内容成为流量核心入口：用户注意力向碎片化、价值化 内容迁移，单纯广告触达效果大幅下滑，品牌需通过优 质内容（科普、体验、情感共鸣类）实现自然引流与用 户心智占领，内容生产与管理能力成为基础竞争力； - 数据成为核心生产资料：隐私政策收紧导致第三方数据 失效，传统跨平台追踪模式难以为继，品牌必须依赖第 一方数据（用户行为、交易记录、互动轨迹）构建用户 交易转化 - 售后运营” 的无缝衔接，例如视频号 直播可直接跳转小程序下单，社群互动可触发二次购买， 这种 “即看即买、即互动即留存” 的模式，让数字渠道从 “营销端” 延伸至 “经营端”，自然成为核心能力承载者。 3. 数字渠道的 “可测量、可优化、可复用” 三大特性，精 准匹配经营核心需求 数字渠道之所以能成为 “核心经营能力承载者”，核心在 于其具备传统媒介不具备的三大关键特性，刚好解决了 “通过广告获取流量”，而是追求 “通过数 字体系实现全链路经营效率提升与长期资产沉淀”。传统 媒介的局限性让其无法承载这一核心诉求，而数字渠道 的可测量、可优化、可复用特性，以及对用户全链路的 覆盖能力，使其自然成为核心经营能力的承载者，预算 向数字体系迁移也因此成为全球品牌的共识。 与此同时，媒体形态的变化加速了全球内容消费结构的 重写。短视频、社交内容、长视频与 CTV/OTT 的融合 使 “视频化”

实践参考，为实现绿 色、生态、可持续发展道路贡献策略。 2. 传统水利面临的问题 2.1. 水资源的不合理分配 自古以来，水旱灾害在我国频繁发生，给中华文明和人口安全带来的威胁远超其他自然灾害。因此， 兴水利、除水害一直是治国安邦的关键所在。随着城市化的快速推进，人口向城市集中，城市居民对水 质的要求日益提高。同时，水质污染严重、治理成本高昂等问题限制了水质的提升，导致供水成本上升， [3]。 Open Access 乐伊雄 等 DOI: 10.12677/ssem.2024.134051 411 服务科学和管理 2.3. 自然灾害的影响和生态环境的不合理保护 近年来，自然灾害频发，如 2023 年 7 月台风“杜苏芮”引发的流域性大洪水，缺乏合理的水利管理 与调度，再次凸显了水利建设的紧迫性和重要性。同时生态环境破坏严重，土地退化、荒漠化等各种破 充分利用云平台资源，通过云 GIS 服务门户申请各类基础地理数据和基础 GIS 功能服务，实现影像、 电子地图的实时调用和水利信息资源整合分发，并进一步扩展地理信息服务能力 [11]- [14]。云平台在十堰 市自然资源和空间地理建设成果基础上，结合十堰城市建设需求，实现向智慧城市信息云平台的提升， 建成智慧十堰时空信息云平台。数字孪生平台可利用实时数据更新模拟模型，而智慧水利大数据应用平 台则能基于模拟结

程、 人机物自然交互将是其基本特征。除传统计算设备（“机”）和新兴物联设备（“物”）外，“人” 作为一种新的重要元素的参与，构成了极其复杂且动态多变的计算环境。所谓泛在计算，是 指计算无缝融入物理环境，无处不在又无迹可寻[10]。 泛在计算的环境多变、需求多样、场景复杂，要求硬件资源、数据资源、软件平台、应用 软件具有柔性灵活的软件定义能力、动态适配能力、泛在互联能力和自然交互能力，这对目 突出，有必要面向 具身智能操作系统技术白皮书 12 不同的应用模式和场景构建不同的泛在操作系统，这些泛在操作系统秉承泛在计算的基本思 想，具有泛在感知、泛在互联、轻量计算、轻量认知、反馈控制、自然交互等新特征，重点关 注“感、联、知、控”的共性框架凝练，支持新型计算模式下的泛在应用开发与运行支撑。 具身智能系统实现了人工智能算法与物理硬件的深度耦合，其计算过程无缝融入了本体 与环境的感 泛化能力缺失：系统局限于执行预先定义的行为序列，缺乏跨任务与跨场景的自适应能 力； • 软硬耦合严重：控制程序与特定的硬件构型深度绑定，严重制约了算法的可移植性与软 件复用效率； • 语义理解匮乏：此类系统无法直接处理自然语言指令，所有任务需求必须经由人工转化 为精确的控制逻辑代码。 本田 ASIMO[9] 项目是这一路径的典型案例。尽管其具备卓越的运动性能，但由于单机造 价极高（百万美元级），且所有复杂动作与