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

造等方面展现 出突出的产业变革作用。 （二）工业智能体仍处于规模化推广初期，多重瓶颈制约产业发 展。现阶段工业智能体发展尚未突破规模化落地关口，面临技术、数 据、商业、安全、社会适配多维度挑战，具体表现为技术场景适配性不 足、数据孤岛突出、商业闭环受阻、新型安全风险凸显、人机协同体系 不成熟等，影响产业高质量发展。 （三）工业智能体将迎来五大维度深度变革，成为制造业转型升 级核 造业领域落实“人工智能+”行动的重要突破口。当前，工业智能体已 在工业全流程实现多点落地，推动制造业从自动化向自主化跨越，取 得了显著的阶段性进展，但仍处于规模化推广初期，面临技术、数据、 商业、安全、社会适配等多重挑战。未来，工业智能体将迈入技术迭 代、应用普及、生态完善、安全加固、人机协同的高质量发展新阶段， 当前亟须通过筑牢技术创新根基、激活数据要素价值、打造普惠应用 生态、健全全周期安全治理、优化人机协同与伦理治理体系等举措，破 Joule，利 用人工智能全面重塑 ERP 软件，为企业用户带来智能决策与业务流程 自动化。 三、工业智能体发展面临的挑战 尽管工业智能体发展迅速，但整体仍处于规模化推广的初期阶段， 在技术成熟度、数据基础、应用落地、安全防护、人机关系等方面仍面 临多重挑战。 （一）技术与场景“适配鸿沟”亟待跨越 工业智能体技术迭代与场景落地之间存在显著落差，生成式 AI 的 概率特性与

2025年7月13日 零碳园区 研究现状、挑战与未来展望 构建可持续发展的绿色未来 陈艳波、张宁、李嘉祺、方哲、吴适存、梅生伟、陈来军 华北电力大学 | 清华大学 | 青海大学 引言：碳中和背景与园区重要性 国家政策支持 《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》 强调： "开展碳达峰试点园区建设，推广园区多能梯级利用等节能新技 术，加快'双碳'目标建设。" 零碳园区储能需求 有效控制电压、频率稳定，平衡电力电量波 动 电动汽车等再电气化装置对电池性能要求高 零碳园区对储能环保性要求更高 主要储能技术 锂离子电池：应用广泛，但面临延长使用寿 命挑战 钠硫电池：寿命长、效率高，可用于削峰填 谷 超级电容器：短期存储，电压平滑 热储能：自放电率低，环境友好 氢储能：转化形式广，可大规模存储 机械储能：压缩空气、飞轮储能 建筑材料 外墙材料 被称为21世纪的"终极能源"，但园区普及度不高，研究集中于氢 燃料电动车、氢燃料电池等 多时间尺度优化： 多能流动态特性差异大，需考虑不同能源操作系统的多时 间尺度特征 零碳园区建设的挑战 科学维度 技术维度 科学挑战 技术挑战 园区碳中和是涉及自然与社会、科学与技术以及政策等多维度的转型发展难题 16 / 18 1 经济发展、能源消费与碳排放之间的相互作用机理 如何从理论上揭示经济发展、能源消费与碳排放之间的相互作用机

构建可持续发展的绿色未 来 陈艳波、张宁、李嘉祺、方哲、吴适存、梅生伟、陈来军 华北电力大学 | 清华大学 | 青海大学 零碳园区 研究现状、挑战与未来展望 2025 年 7 月 13 日 园区 ：碳中和的天然试验田 物理界限分明 ：园区边界清晰，便于碳排放核算和管理 生态系统独立 ：园区内外碳排放流的耦合和建模清晰 运营管理权明晰 ：行业壁垒问题弱化，便于系统协同运行 分布式资源丰富 有效控制电压、频率稳定，平衡电力电量波 动 电动汽车等再电气化装置对电池性能要求高 零碳园区对储能环保性要求更高 主要储能技术 锂离子电池 ：应用广泛，但面临延长使用寿 命挑战 钠硫电池 ：寿命长、效率高，可用于削峰填 谷 超级电容器 ：短期存储，电压平滑 热储能 ：自放电率低，环境友好 氢储能 ：转化形式广，可大规模存储 机械储能 ：压缩空气、飞轮储能 需求响应研究 现状 未来展望：构建园区广义需求响应管理系统，促进多能互补一体化发 展 零碳园区需求响应研究现状对比 研究重点与进展 冷 电 热 气 氢 15 / 18 零碳园区建设的挑战 . 科学维度 . 技术维度 多能流 - 碳平衡机制与全生命周期碳循环机理 能否从理论上揭示多主体联合和多环节融合形态下园区多能流 -

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

— 解决AI时代 数据中心的 挑战 — 目录 第01节 03 简介 第02节 07 关键结论 第03节 09 AI的崛起 第04节 13 当前和未来的挑战 第05节 22 06 < 4 > ABB 解决AI时代数据中心的挑战 — 简介 在很大程度上，由于所谓的 “人工智能淘金热”，数据中心 服务的需求逐步达到历史新高。 人工智能的潜力支撑了数据中心容量需求的急剧增长 麦肯锡公司预测，到2030年，数据中心行业将以每年10%的速度增 长，并将投资490亿美元用于新设施建设 - 这一估算甚至可能偏保守。 这种指数级的增长固然令人振奋，但同时也伴随着一些艰巨的挑战。 这些挑战可能导致运营成本迅速攀升，进而抵消增长机会所带来的短 期或长期收益。 对这个行业而言，其依赖以正常运行时间的形式向客户提供绝对可靠 的服务，而这种情况会带来诸多风险和复杂性，在着手解决这些问题

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