关于中国欧盟商会 101 关于中国欧盟商会 中国制造2025：实现技术领先的代价 ©2025 中国欧盟商会版权所有。未经中国欧盟商会的书面许可，任何个人或单位不可复制印刷本建议书的部分或全部。 本书信息以2024年12月至2025年3月数据为基础。 本书所含信息仅供参考，任何事实或情景均不作为商业或法律建议。如未经正规咨询，读者请勿以本为行动依据。 中国欧盟商会对本书所含信息的准确性与完整性不承担任何法律责任。 .........................................................46 关于中国欧盟商会 1 关于中国欧盟商会 中国制造2025：实现技术领先的代价 关于中国欧盟商会 中国欧盟商会由51家会员企业于2000年成立，其目的是代表欧盟不同行业和在华欧盟企业的共同声 音。中国欧盟商会是一个在会员指导下开展工作的、独立的非营利性机构，其核心结构是代表欧盟在华企 以在主要国际市场上获得认可。此外， 《中国制造2025》也对中国经济产生了负面影响，在不少目标完成度良好的行业出现了“内卷”和产能过 剩现象。 如今，中国面临关键抉择：是继续实施令国内经济付出代价并可能遭到全球更广泛反击的《中国制造 2025》式的政策，还是采取更具针对性且可持续的方式以实现技术自力更生，从而最大程度降低负面的 外部影响。面对全球贸易体系面临的前所未有的挑战，后者为中国提供了一个机会，向欧盟等可靠的合作

系统通过设计 2 流三发三收的结构来实现，其物理层结构如图 4-8 所示。 图 4-7 单三相通信 1×3 和 3×1 配置示意图 图 4-8 三相 MIMO 物理层结构图 4.1.1.4 需要付出的代价 基于电力线载波通信信道中噪声、负载等的时变性以及电力线本身的阻抗特性，决定了高频段的信号衰减更大， 传输距离降低，在现网应用时扩展通信频段要与通信频段 1 和通信频段 2 做好自适应选择应用，需要结合信道特性进 配策略直接关联系统优化准则，其优化目标通常包括两个维度：一是服务 质量（Quality of Service,QoS），即系统能够最大限度提供的服务，通常表征为误比特率与信息传输速率；二是服 务代价（Cost of Service,CoS），即系统为了提供服务而所需要耗费的资源，通常表征为信号功率。几种常见的比 特加载算法的性能分析如表 4-4 所示。 4.1.3.3 带来的效益 动态比 搜索，运算复杂度高 Fischer-Huber - √ 复杂度适中 需要提前知道最初的速率分配 Chow √ - 复杂度适中 自身算法限制，优化余地有限；BER 较高时， 准确度下降 4.1.2.4 需要付出的代价 相较于 SISO 通信，PLC-MIMO 需额外增加 2 路收发通道及两路耦合电路模组，功耗增加约 150mW ～ 200mW, 符合双模标准对三相表本地单元（500mW）及集中器本地单元（8

三、大容量工业负荷虚拟电厂模拟仿真系统 报告提纲 核心技术 工业负荷的有功快速控制技术 ⚫ 为什么可调？ ⚫ 怎么调？ ⚫ 能调多少？ ⚫ 调节速度？ ⚫ 和其他手段怎么配合？ ⚫ 调节代价？ ◆热蓄能负荷，短时间调整对生产影响小 • 功率可以在±25%的范围内连续调节，并 持续运行4小时而不会导致电解槽凝槽 • 因故障失去电源时，夏季可以保温3小时、 冬季可以保温2小时而不凝槽。 access. 电解铝负荷控制的论文成果 ▪ 电解类工业负荷生产受冶炼温度影响，短暂的功率调节几乎不影响其 负荷生产， ▪ 已建立了详细的工业负荷控制模型，明确了其控制方法、响应速度、 可调容量、控制代价等关键问题 ▪ 通过有功快速控制，工业负荷能够有效参与电网电力电量平衡，平抑 新能源波动，降低电网调节负担，实现工业用户的绿色低碳生产 结论 谢 谢！

AI 系统将对全球贫困社区产生负面影响 南方。具体来说 ， 他们写道: 例如 ， 问马尔代夫的居民是否公平或公正 （ 到 2100 年可能会在水下 ） 或苏丹的 80 万人 受严重洪水影响的培训和环境代价 部署越来越大的英语 [语言模型] ， 当类似的大 - 没有为 Dhivehi 或苏丹阿拉伯语生产比例模型 ？16 考虑到这些指控 - 训练 AI 系统不仅对 环境 ， 但也是一种公开的种族主义行为 微波爆米花 ， 供电灯或任何其他活动。确实 ， 如 前面提到 ， 在许多情况下 ， 人工智能应用程序将被用作 替代能源效率较低的活动并解决气候问题 改变。在这两种情况下 ， 那些消耗能源的人必须为此付出代价 ， 并且 理性的行为者通常会寻求最小化这些成本。虽然这样 成本可能不包括与能源使用相关的负外部性 ， 这个问题并不是人工智能独有的 ， 也不能单靠人工智能来解决。 大型科技公司做出了大胆的净零承诺 微调阶段。77 同样 ， 实施保障措施来检查 LLM 不会返回有害的输出 ， 如攻击性言论 ， 可能会导致 推理过程中的额外计算成本。78 因此 ， 许多提议的 人工智能模型的任务可能以牺牲能源效率为代价 目标。反之亦然 ： 高能效 AI 模型的授权 可能会产生权衡 ， 导致人工智能模型更不公平 ， 更多 他们可能会有偏见。 关键不是政策制定者永远不应该监管任何人工智能系统 ， 而是 相反 ， 他们应该避免急于监管

例如，配备增强现实/虚拟现实头戴式装置的工 人将在工厂车间自由移动，随时与5G网络保持连 接。他们能够一边与物联网设备和数据交互，一 边对直至最终产品的每一流程进行三维仿真。设 计或规划方面的细微错误可能造成重大代价，增 强现实/虚拟现实能够通过仿真发现潜在错误， 这只不过是该系统宝贵属性的一个方面。 为了将5G网络融入数字化战略，企业可以按需要 创建网络切片，从而实现此前只有高度定制化的 有线网络才能提供的某种水平的定制化。网络切

推动 创新 弹性需要付出代价，而这可以接受 可持续性和合规性不容妥协 风险管理不是简单的被动反应 主观价值衡量还包括弹性，这是一个关键优先事项，但不同企业和行业对其的定义并不一致。增强弹性通常意 味着需要付出更高的短期成本，例如投资于双重采购、建立近岸供应链或增加安全库存。这会给采购领导者带 来压力，因为传统上他们是凭借削减成本而获得认可。 弹性需要付出代价，管理者需要做好接受这种权

仅处理图形渲染流水线的数千个计算核心，能够高效执行科学计算、数据分析和机器学习等 非图形化任务，实现了对传统 CPU 计算体系的革命性扩展。ASIC 通过定制化硬件架构，将 计算任务固化于电路设计，其核心在于以降低通用性为代价，针对特定算法或应用场景进行 晶体管级优化，实现远超通用芯片的计算效率与能效比，这一技术通过重构计算单元、内存 层级及指令集，使芯片变成“领域专用体系架构”。 1.4 异构算力协同挑战 智算 择，极致分块策略和计算流水并行，线程特化和内存合并优化等编程优化技术，编写高性能 的算子实现。 （2）跨架构算子自动优化：通过扩展 Tile/Block 调度原语，为不同的异构 AI 芯片后 端提供独立的代价模型，在 Block Size、Pipeline Stage 等参数空间自动搜索找出最优组合， 实现算子性能在不同架构上的自动优化。 （3）轻量级运行时：通过独立缓存机制绕过即时编译默认对运行时装饰器的多层冗余

相关威胁、黑客攻击和泄露操作、第三方安全漏洞、针对连接产品的攻击和勒索软件——正是那些安 全主管们感觉最缺乏准备去应对的威胁。这一差距凸显了改善投资和增强应对能力的紧迫需求。 平均一次重大数据泄露的代价对公司来说非常巨大。对于医疗保健行业，成本约为530万美元，而对 于技术、媒体和电信（TMT）行业，成本约为480万美元，金融服务行业的成本大约为500万美元。 这些违规行为的成本一直在上升。同一 使用。将其视为保持“灯火通明和门户开启”，通过冗余、定期备份和稳固的灾难恢 复计划实现。 初创公司往往在网络安全方面采取被动反应的策略，而非主动措施。虽然这一 点是可以理解的，但这可能会让初创公司付出高昂的代价。那么，初创公司应 该理解并实施哪些原则呢？本指南将探讨三个基本的网络安全原则——CIA原 则。 保密 只有合适的眼睛才能看到敏感数据。加密、访问控制和增强的认 证方法是你的数字保安，确保不受欢迎的访客无法窥视。

技术无法实现或不合理等问题，无效以及不合理需求会让数据库高负荷运行，还可能引发类似 SQL注入的风险，威胁数据库安全。另一方面在需求设计上，常因无设计、业务人员设计、非专业 开发人员设计，误解需求或设计不合理，没有考虑实现路径和实现代价，导致慢SQL，增加数据库 负担。 此外，逻辑实现上有较大差异，能否选择合适的算法和实现路径，降低逻辑实现复杂度提升性能 面临挑战。 企业业务变得复杂多元，引入了新的数据技术，伴随着云、AI等新技术快速发展，以及国产化逐渐 实际运用，可配置 L�快速转发，实现真正的“活性对等”： �.数据高安全保证 数据安全问题，扩展开来就是信息安全，是一个企业的命脉，安全是TDSQL运维建设的头等大事， 一旦数据发生泄露，付出的代价将非常惨痛。由于数据泄露而导致的业务中断、客户信心丧失、 法 律成本、监管罚款，这些后果可能需要花费数百万甚至灾难性的。如果采用TDSQL数据库以及相 应的运维工具和方案，会避免上述灾难事件发生。 Controller）中Thermal Base Algo- rithm选maximum performance：最大性能选项可以提供更好的性能，对处理器和内存的散热响 应更加积极，以增加风扇功率这一点点代价换来稳定的性能。Auto设置时，这个选项映射至 System BIOS > System BIOS Settings. System Profile Settings。 Fan Speed Offset选High