三是梳理绿道建设的全生命周期环节，找出政策堵点和管理裉节，提出机制完善建议。 主要特点 内容架构 《绿道指南》由总则、分类建设指引和实施策略三个主要部分构成，整体紧扣安全性、连通性、舒适性、便 利性、经济性5方面目标，结合园林、水务、各区政府职责划分城镇休闲、滨水游憩、社区、山区森林4类绿 道，统筹考虑绿道规划、建设、管理的3个阶段，形成19个重点应用场景并进一步细化为70项任务、140个 提升改造要点。在表达上 茶余饭后健步、安心通学通勤、花园商圈漫步、 工间健步健跑、乡里乡情慢步。 场景化目标 城镇休闲绿道 滨水游憩绿道 健 步 轻 悦 骑 乐 水 兴 漫 步 城镇休闲绿道，是在中心城区和新城集中建设 区范围内，结合公园绿地建设的绿道，以及依托城 市慢行系统绿道化改造而成的绿道。 面向管理者职责，聚焦四类绿道 定义 滨水游憩绿道，是以滨水岸线的巡河路或绿化 空间资源为依托，提供亲水体验的绿道。 定义 园林绿化部门 城市慢行系统、公园绿地、依托城市生态隔离 带、防护林带等多种空间。 主要使用人群 城市本地居民：提供日常散步、跑步、骑行等 休闲健身空间。通勤人群：作为慢行交通的补充， 连接居住区、办公区、商业区。游客与访客：结合 城市文化景观，打造旅游观光路线。 道路或公园内的绿色线性空间。 主要形式 场景化目标 早安能量站、松弛社交圈、舒畅悦骑行、人文 漫步道、夜光跑酷场、自然治愈所。 分类提出不同场景化目标，形成从“类型-场景-任务-要

研究燃气、热力、给排水、电力、信息通讯等方面的供应能力与未 来发展预期；评估园区新增负荷对区域设施的影响；研究新建园区 对区域交通的影响；分析项目地下空间开发利用潜力；研究园区周 边开放空间 建设适宜性分析 结合园区不同服务功能占比、各功能对物理环境要求、使用率等差 异，开展各类功能空间的能耗特征评估，形成细分选址方案 管理政策分析 分析雄安新区在发展绿色建筑、装配式建筑、超低能耗建筑、可再 生能源利用、储能等方面的相关政策 3 明确各碳排放要素的碳减排要求与指标； 4 结合现状评估，提出碳减排途径与技术策略； 5 测算规划设计方案的碳排放量、碳汇量； 6 明确后评估机制的具体要求。 3.0.4 零碳园区设计应基于设计流程和设计专业，分别从园区的规划布局、建 筑系统、交通系统、市政设施、生态景观等方面，结合现状评估，制定设计方 案。园区评价应按《雄安新区零碳园区评价标准 有条件的情况下，园区综合公共服务中心宜设置在交通枢纽周边，商业 零售等配套服务和居住功能宜结合交通站点周边设置。 4.2.3 园区用地布局应遵循统筹、紧凑、职住平衡的发展原则，按照“功能混 合、产城融合”要求进行设计，合理安排居住用地，职住比宜控制在 0.8~1.2。 4.2.4 园区应保护场地原有的水文生态特征，结合规模、布局结构、景观风貌 等特征，合理布局生态景观空间。 4.2.5 园区

如今，随着通信互联、工业物联网、大数据分析等新技术的推陈出新与逐渐成熟，正 推动工业创新与数字化转型。愈来愈多的制造业企业，通过打造标杆智慧工厂，实践 数字化、智能化创新。 普华永道思略特持续关注工业4.0相关实践，结合众多成功大型、标杆智慧工厂的实 战项目经验与行业洞察，为广大制造业企业提供智慧工厂最新发展趋势洞察与实施方 案解析分享。 前言 智慧工厂发展趋势洞察与实施方案解析 | 思略特 3 智慧工厂发展趋势 化、数字化和智能化水平，实现运营成本、设备 综合效率以及资本回报率的多维度优化，在推动 运营效率升级的同时持续提升客户满意度。在后 端运营支持层，通过数据流打通，实现企业管理 的实时可视化，结合智能化实时数据分析，为企 业提供分析决策支撑，提升决策效率与质量。 技术角度 智能 终端 生产 连接 智能 设备 智能 机器人 设备 连接 外部 连接 云计算 大数据 深度 学习 智能物流和服务 备预防性维护、物料智能预警管理、计划与生产 可视化实时报告等解决方案，赋能智能化人机料 法管理。在内外部协同场景，通过可视化物料供 应网络、数字化新产品导入管理、智能需求预测 与计划，建立网络化协同能力。同时结合数字化 手段优化定制产品生产交付时效与成本、实现订 单交付实时进度共享，在交付场景，更好地满足 客户差异化、个性化需求。 智慧工厂赋能多行业发展 行业赋能 3C电子 机械制造 汽车 零售

6万亿 元，通过促进专业化和标准化，推动中国企业的现代化经营管理。 技术变革：1）大模型：大模型赋予生成式AI应对复杂任务的泛化能力，拓宽企 业服务的能力边界。将行业专业知识、企业私有数据与大模型相结合，降低模型 幻觉，提高对特定任务的适应性，可以更加符合专业场景的诉求。 2）Agent：大模型兴起后，Agent与大模型两者融合相互成就。AI Agent通过 选择性综合大模型和多种先进算法，形成具备独立思考、工具调用能力等特征的 • 基于大规模数据训练而来的大模型 在跨领域、多任务的处理中表现出 更强的学习和理解能力 • 各细分赛道的企业服务厂商，通过 寻求叠加大模型能力，对现有服务 进行升级，实现服务价值的跃升 • 结合企业管理理论与各类技术手段， 促进企业流程标准化，提升企业经 营管理的现代化程度 • 外包型服务的发展趋于成熟 • 2015年国家首次提出数字化转型的 概念，以云服务为代表的租用型服 务进入快速发展阶段，技术密集型 技术侧：大模型 14 ©2024.7 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn ©2024.7 iResearch Inc. www.iresearch.com.cn 来源：结合公开市场资料和专家访谈，由艾瑞咨询研究院整理及绘制。 注释：问题：您希望通过生成性人工智能努力实现哪些关键收益？（2023年10月/12 月）；N= 2,835。 来源：德勤2024年一季度《企业

1 附件 根据医药工业数智化发展情况和企业实践，结合技术 创新和融合应用发展趋势，凝练总结了 6 个方面 41 个典型 场景，为医药企业数智化转型工作提供参考。 一、医药研发 围绕药物发现、临床前研究管理、临床试验管理等环 节，应用数智技术提升新靶点和新药发现效率，加速药物 研发和临床试验进度。 1.精准靶点识别与筛选 面向疾病机制探究和药物靶点发现等业务活动，针对 面向临床试验方案设计、患者招募、风险管理等业务 活动，针对数据合规管理等需求，利用深度学习、自然语 言分析等数字技术，构建疾病模型，分析过往相似性试验 计划，快速评估临床试验的可实现性及潜在风险，从而进 一步优化试验计划及方案；结合真实世界数据、人工智能 （AI）技术，自动筛选符合入组标准的患者，提高招募效 率，规避受试者流失导致试验中断风险；运用智能化工具， 及时发现试验文档、患者入组协议等方面的问题，降低数 据核对 医药实验室数据集成管理 面向医药研发实验室管理标准化、数智化发展趋势， 围绕医药研发管理过程中涉及到的物料管理、样品管理、 科研数据管理、电子实验记录、文件管理等业务活动，部 署实验室管理系统；结合物联网、5G、人工智能（AI）等 技术，实现实验室仪器、设备、物料等信息的实时线上监 控、实验过程自动化与智能化控制、实验数据全过程自动 记录与分析，提高资源调度、试验实施、数据采集分析等 研发全流程管理效率。

项目简介 1、一期项目建简介 微网优联一期智慧工厂于 2021 年 6 月 16 日在成都市新都区全面建成投产， 实现 6 个月即投产，投产 1 个月即上规，将“深圳效率”和“新都速度”的完美 结合，打造了集信息化、智能化、数字化、自动化为一体的科技型工业 4.0 生产 制造基地。工厂投产以来，持续进行自动化的升级和改造，于 2021 年 7 月携手 四川移动打造的 5G 智慧工厂，是四川省首家“5G 案，帮助企业提质降本增效。生产效率比传统工艺提升了 40%，产品质检准确率 提升至 99.5%以上，设备故障率降低 25%以上，产线布线成本降低 100 余万元； 在 5G+智慧仓储与自动化包装环节，结合 AGV 运输、自动装箱、发货等智能应用， 数据准确率可达 100%，包装效率提高 80%，进出时效提高 50%，同时降低了 85% 人力成本。 3 | 工业互联网应用案例集 该项目荣获第五 极探 索智能制造版图，充分吸收一期 5G 智慧工厂的改造经验，以打造“5G 全连接 工厂”“全球灯塔工厂”为目标，建设二期项目。二期项目规划“5G+F5G”双 5G 技术和数字化生产应用场景，结合制造业研发设计和生产工序，最大限度提 升生产效率和利润率，打造数字经济与实体经济融合新标杆。 4 | 工业互联网应用案例集 3. 项目目标 二期项目将充分利用以 5G 为代表的新一代信息通信技术集成，以打造“5G

调查.首先,分别 介绍了３种主动防御技术的概念、策略和方法,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 中则提出移动目标防御系统可以看作拟态防御系统的一个特 例,它通过一些拟态变换使系统具有动态性特征,但是并没有 应用异构冗余架构;文献[５]中也表达了相似的看法,即拟态 防御思想是将移动目标防御的思想与异构冗余执行体相结合 的产物.从上述研究中的观点可以看出,尽管３种主动防御 技术之间没有明确定义的从属关系,但它们之间却有着紧密 的联系. 现阶段,有关主动防御方面的综述性文章大多是针对单 种技术的,如文献[２ 御 技 术 的 的 概 念、策 略 和 方 法,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. 本文第２章介绍了移动目标防御技术的概念、策略和方 法,并对其技术 进 行 分 类;第 ３章

...... 5 二、人工智能赋能智慧旅游的场景与成熟度研究................................................... 6 （一）国内外人工智能与智慧旅游结合的应用与分类........................................... 6 （二）智慧旅游领域人工智能应用场景分类............................ ..............27 （一）具有深度推理能力的 AI 旅游智能体值得关注........................................... 27 （二）将持续形成通专结合的旅游 AI 大模型新局面........................................... 27 （三）旅游领域大模型将逐渐从“尝鲜”向务实化发展............... 六、AI+智慧旅游发展的建议...................................................................................30 （一）营造 AI 与旅游结合的良好环境，建立健全 AI+旅游的生态体系............30 （二）探索建立旅游数据分级分类管理，构建旅游领域数模融合新范式......... 31 （三）提升旅游 AI 类产品的技术和体验，扩大旅游大模型应用范围频次

支持。此外，向量数据库的引入进一步提升了多模态数据的管理能力。向量数 据库能够通过向量化技术对数据进行高效索引和检索，例如在工业视觉检测中， 向量数据库可以快速匹配图像特征，从而实现实时缺陷检测。这些数据存储技 术的结合，确保了数据的完整性、安全性和可用性，为工业大模型的高效运行 提供了坚实保障。 网络连接技术则是基础设施层中不可忽视的另一关键要素。工业场景中， 数据的实时性和传输效率直接影响到模型的应用效果。例如，在智慧工厂中， 位浮点数）降低到低精度（如 8 位整数），在不显著影响模型性能的前提下大 幅提升推理速度；知识蒸馏则通过将复杂模型的知识提炼到轻量化模型中，使 得后者在保持高性能的同时具备更快的推理能力。这些优化工具的结合，使得 工业大模型能够在资源受限的环境中高效运行。例如，在边缘计算场景中，经 过优化的大模型可以在工业机器人或传感器终端设备上实现实时推理，从而大 幅提升响应速度和系统效率。 基座层通过多 模型层是工业大模型技术体系中面向实际需求的核心环节，其目标是通过 深度适配实现模型在特定任务和行业中的高效应用。这一层的设计直接决定了 工业大模型能否在具体场景中发挥价值。通过任务导向模型和行业领域模型的 结合，模型层不仅提升了模型的表现力和精准性，还使其能够满足不同行业的 专属需求，为工业智能化的落地提供了关键支撑。 任务导向模型是模型层的关键组成部分，专注于针对特定工业任务的微调 和优化。工业

上下游产品和技术，将物理世 界全方位的数字化，实现一个真实的可以实时感知和管理的数字孪生世界。 为促进生态合作、行业交流、创新发展等工作上的融合共生，由联盟理事长单位杭州 易知微科技公司牵头，结合联盟内各成员单位的行业实践，于 2022 年 5 月首次编制数字 孪生世界白皮书（案例实践篇），于 2023 年 4 月编制数字孪生世界白皮书（技术实践篇）， 于 2025 年 4 月编制数字孪生世界白皮书（智能算法篇）。 心趋势；技术架构对比分析 B/S 与 C/S 体系优劣势，结合案例提出建设参考；核心技术提 出七大能力体系，包括感知、数据治理、仿真推演等，支撑城市、工厂等场景深度应用； 通过技术成果展示物联网、AI、GIS 等技术聚合创新，如易知微的渲染引擎、数字人插件 等实践突破；五、行业应用聚焦园区、港口、水利等五大场景，结合政策与市场需求推动 技术落地。全文通过理论剖析与实践案例结合，为数字孪生技术跨领域融合及产业化发展 定律提 供可解释性强的基线预测，而智能算法（如 LSTM、随机森林、强化学习）通过海量数据 捕捉非线性关系，修正残差、优化参数，显著提升系统精度与响应速度。例如，某水利项 目中，LSTM 网络结合水文数据将水质预测误差降至 3%以下；在工业场景中，自编码器 驱动的设备故障预警系统减少非计划停机 30%。 智能算法的融合应用还体现在多源异构数据的实时处理与动态适应上。通过集成传感 器数据