对齐，为银行在更大范围内集成人工智能做好准备。 图2：管理层的人工智能应用目标主要瞄准运营收益而非战略价值 表示希望通过使用人工智能实现以下目标的银行占比 提高运营效率（例如将重复性任务 和流程自动化） 45% 改善客户体验 42% 增加收入 41% 减少业务风险（如欺诈检测、风险 管理、合规等） 40% 降低成本 37% 37% 37% 34% 31% 获得显著的市场竞争优势 改善决策

����� 115 79 101 136 180 125 131 139 139 106 1251 44 ����� 151 122 127 94 100 103 63 152 96 222 1230 45 ����� 159 90 102 106 69 74 105 194 152 161 1212 46 ����� 122 96 125 121 132 69 91 132 127 139 1154 121 112 131 116 104 97 73 1015 55 ���� 131 37 84 81 121 133 103 135 131 55 1011 56 ����� 87 87 131 45 111 85 114 79 106 156 1001 57 ����� 113 53 106 56 62 91 95 145 102 150 973 58 ����� 71 49 62 26 58 60 286 2 ����� 43 59 54 59 56 271 3 ����� 45 60 59 60 37 261 4 ����� 60 57 22 54 59 252 5 ����� 36 51 57 57 48 249 6 ����� 31 54 52 53 51 241 7 ����� 52 58 10 45 58 223 7 ����� 26 48 46 56 47 223 9 �����

纤监测路面施工等情况，并进行定位，避免电缆隧 江秀臣，许永鹏，李曜丞，等：新型电力系统背景下的输变电数字化转型 5 道被外力破坏。 对于 GIL 的状态感知主要以温度、局部放电、 宽频电压等方式为主[44-45]。GIL 管廊状态感知数字 化建设架构如图 7 所示。其由非接触式智能感知终 端、接触式智能传感器和辅助系统构成，实现 GIL 全天候、全时段、全方位巡视等，同时也能对 GIL 热异常、各类绝缘缺陷、异响、异物、锈蚀、破损 Republic of China, 2021(12): 59-62. [4] 辛保安，郭铭群，王绍武，等. 适应大规模新能源友好送出的直流 输电技术与工程实践[J]. 电力系统自动化，2021，45(22)：1-8. XIN Baoan, GUO Mingqun, WANG Shaowu, et al. Friendly HVDC transmission technologies for large-scale renewable energy and their engineering practice[J]. Automation of Electric Power Systems, 2021, 45(22): 1-8. [5] 盛戈皞，钱 勇，罗林根，等. 面向新型电力系统的电力设备运行 维护关键技术及其应用展望[J]. 高电压技术，2021，47(9)： 3072-3084. SHENG

鲁棒性好、求解用时较短；经济性 较差，等价对偶模型转换困难 [42] 风电 — — — — [43] 风电 — — — — [44] 风电 — — — — [45] 风电 — — — — 模糊规划 模糊化约束边界和目标函 数等 定量分析带模糊性的不确定性问 题；隶属度函数的建立带有主观性 [47] 光伏 电–热 负荷响应 — 解等方法，对不同阶段的问题进行迭代求解，这相 对于 Min-max 结构下的 RO 能更客观地反映不确定 性的时序关系[43]。 此外，结合了 RO 与 SP 优势的分布鲁棒方法 也是近年的一个研究热点。文献[44-45]分别采用 Kullback-Leibler 散度和 Wasserstain 距离刻画实际 分布与参考分布之间的距离，建立了基于分布鲁棒 的 PIES 优化运行模型，有效地协调了 PIES 的经济 综合能源系统优化调度综述[J]. 电 网技术，2021，45(6)：2256-2269. LI Jinghua, ZHU Mengshu, LU Yuejiang, et al. Review on optimal scheduling of integrated energy systems[J]. Power System Technology, 2021, 45(6): 2256-2269. [11]

*Percentage of population 2024 2030 2024 2030 2024 2030 2024 2024 2024 2030 2024 2030 2024 2030 45% 12% 55% 88% Subscriber and technology trends* 6 / 36 Executive summary Subscriber penetration licensed cellular IoT) Note: Totals may not add up due to rounding. 12+88+K 5+95+K 45+55+K 3+56+41+K 55% 41% 12% 56% 3% 45% 2024 2024 2030 2030 88% Technology mix Technology mix 3+97+K 4+96+K 1+47+52+K years, as the market nears saturation. This trend is expected to continue, with only an additional 45 million mobile internet users forecast by the end of the decade. The remaining 230 million people

量）×100% （≥45%，100 分 [35%，45%)，80 分 [25%，35%)，60 分 [15%，25%)，40 分 ＜15%，20 分） 规上工业 企业数字 化研发设 计工具普 及率 15% % 应用数字化研发设计 工具的规模以上企业 数量/规模以上企业总 数量 （≥85%，100 分 [65%，85%)，80 分 [45%，75%)，60 15% % 机耕率×40%+机播 （栽、插)率×30%+机 收率×30% （≥75%，100 分 [60%，75%)，80 分 [45%，60%)，60 分 T/ZGCSC 018-2025 6 [30%，45%)，40 分 ＜30%，20 分） 农产品网 络销售额 占农产品 总交易额 比重 15% % （本年度农产品网络 销售额/农产品总交易 [60%，80%），80 分 [40%，60%），60 分 [20%，40%），40 分 ＜20%，20 分） 智 慧 园 区 35% 项目 数字 化管 理普 及率 45% % 实现项目数字化管理手段的智慧 园区数量/园区总数 （项目数字化管理即使用信息系 统实现项目档案的统一管理（文 档、图纸等）、项目进度计划管 （≥80%，100 分 [60%，80%），80

64 76 长期投资 45 42 41 42 43 EBIT 39 47 60 130 262 固定资产 6 5 5 5 5 其他收益 4 2 3 5 5 在建工程 0 0 0 0 0 公允价值变动收益 0 0 0 0 0 无形资产及商誉 45 44 45 45 45 投资收益 1 -2 2 一年内到期的非流动负债 6 6 5 5 5 所得税 2 3 4 8 19 其他流动负债 298 308 373 430 495 净利润 29 31 45 111 233 流动负债合计 679 668 715 777 845 少数股东损益 0 0 0 0 1 长期借款 0 0 0 0 0 归属母公司净利润 投资活动现金流 -12 0 -1 -8 -6 EV/EBITDA 79.47 138.70 168.25 81.25 40.55 筹资活动现金流 -43 -72 -45 -22 -20 P/E(现价&最新股本摊薄) 392.40 359.31 253.92 102.06 48.57 汇率变动影响及其他 0 0 0 0 0 P/B(现价)

�REPowerEU�����2022���5�������2030��������������40%�����45%��������������� ���������� ���������RED���2023�������������2030�����������������务�������42.5%��� �����45%�� ����������2026���6������������TSO�������� ��������务� ���������� � � � � � � � � � � � � Ø ���务�������� ������������ ������够2030��� ��������45%� Ø ������������ ������������ �����V2G������ ������������ �����40%� � � � � � � � � � Ø ������������ 024������������������������������������ 45%������������ 56%��务���� 23%����� 17%� �研��������EqualOcean�� 2.2.3��������������� ���� ���� 2024�12��������45�������1.564�����务1.5���������������2820MWh�����690

t f u l I n t e r a c t i v e ◼ ◼ ◼ ◼ ◼ ◼ 21 12% 28% 15% 45% 2025 22 12 Q 12% 28% 60% 45% 15% → → → → 61% 26% 22% 13% 39% 23 2025 24 13 Q 26% 22% 13% 39% ◼ IT IT AI 50% IT Life Science Health 2025 42 52% 45% 29% 26% GMP 23% 23% 16% 13% Top Line Lead to Cash Bottom Line 543 27 Q 52% 45% 29% 26% 23% 23% 16% 13% 0% 0% CRM GMP eTMF

延长元件/系统的使用寿命 增加收入 减少碳排放 49% 35% 11% 5% 46% 36% 13% 5% 45% 37% 13% 5% 45% 38% 11% 6% 45% 39% 10% 6% 44% 42% 11% 3% 44% 41% 11% 4% 47% 41% 9% 3% 45% 41% 12% 2% 41% 40% 14% 5% 38% 42% 13% 7% 38% 39% 15个 百分点 13个 百分点 12个 百分点 百分点 11个 4个 19% 44% 28% 47% 27% 45% 28% 45% 25% 41% 31% 46 % 23% 38% 34% 49 % 32% 45% 32% 44% 34% 45% 34% 38% 现实 差距（百分点） 预期 以上条形图显示了两组不同领导者的答复内容。 预期数据源于106位尚未采用数字孪生的企业领导 试，甚至可以通过虚拟沙盘模拟整条生产 线。随着数字孪生技术的日益普及，其在 制造业中的应用范围也将不断扩大。 平。在高潜力企业中，仅有7%的管理人员 对数字孪生满怀热情。而在其他应用了数 字孪生的企业里，这一比例接近45%。 值得关注的是，高潜力企业并未放弃。大 约62%的企业计划在未来12个月内增加支 出。数据是关键因素：超过半数的企业计 划改进数据收集工作。 数字孪生行业报告 18 领先级：公共安全