促进产业结构转型，突破传统业 态 ——“ ” 智慧城市 系列一 目录 一、关于“智慧农业”的思考 农业信息化背景、需求分析、建设目标 二、“智慧农业”总体规划 “ 智慧农业”建设内容、技术架构、关键技术 三、“智慧农业”按需实施 综合运营支撑平台、应用子系统建设方案 一、关于“智慧农业”的思考 1 、农业信息化背景 2 、智慧农业需求分析 3 、智慧农业建设目标 4 、智慧农业指导思想、建设原则 农业生产科技化 农业贸易信息化 推动电子政务向乡村 延伸，利用互联网提 供信息公开和政民互 动服务；完善农村社 会事业信息服务体系， 重点保障农村教育、 医疗系统覆盖范围。 通过信息化手段颠覆 传统农业服务形式， 打造多渠道、多维度 的农业服务途径，实 现服务高效化、服务 多样化、服务智能化。 利用现代科技改造传 统农业生产和管理办 法，提高农业产量和 质量，使农业向规模 化、精准化、工业化

应链波动及安全风险（如热失控）等挑战。安全标准、循环经济与跨领域协同创新将是产业可持续发展的关键。 工商业储能 全方位安全防护解决方案白皮书 前言 01 传统解决方案及 其局限性 2.1 传统柜式储能方案 2.2 传统电芯设计 2.3 传统电池包设计 2.4 传统系统设计 2.5 传统云平台 总结 18 安全考量 1.1 工商业储能燃爆事件频发 1.2 电池热失控 1.3 电气危险 1.4 设计与运维难度 1.4 传统解决方案及其局限性 随着全球能源转型加速，工商业储能作为用户侧能 源管理的核心环节，其安全性成为行业发展的关键瓶颈。 热失控与火灾隐患、复杂场景下的消防难题，以及设计 与运维缺陷，都阻碍着工商业储能的进一步发展。 2 05 供电系统 光伏发电 储能系统 负载 抽水储能 电池储能 风电 电厂 工商业储能 全方位安全防护解决方案白皮书 传统柜式储能系统以 S（电池管理系统）、消防组件、温 控系统等集成于单一柜体内。 传统柜式储能方案 2.1 传统电芯安全依赖电芯厂规格书和质保，电芯规格宽松，以交付为主。 传统电芯设计 2.2 电池包的传统设计有以下缺点： 传统柜式储能的灭火装置外置，无法快速灭火。 传统电池包设计 2.3 传统柜式储能消防 外置灭火装置 传统柜式储能电池Pack温度传感器和电芯的比例较 低，整个储能柜布置8-12个温度传感器，需检测

数据中心末端配电母线 联合解决方案白皮书 目录 前言 AI智算引领数据中心末端配电趋势变革 1.1 市场需求加速增长 1.2 电气容量需求飙升 传统的数据中心机房配电架构及的挑战及应对 2.1 智能机房配电母线特点 2.2 机架配电母线的典型应用场景 2.3 智能母线系统逐渐普及 2.4 绿色节能及主动运维的需求凸显 数据中心机房配电母线的优势 3.1 新型数据中心机房配电机构 一趋势下，供配 电系统作为核心基础设施，其在经济性、可持续性、灵活部署与高可 靠性等方面面临更高要求。传统通过列头柜+电缆进行机房配电的方 式，因结构固定、布线复杂、扩展困难等问题，已难以满足现代数据 中心的实际需求。为此，以结构更灵活、扩展更便捷的数据中心末端 配电母线系统替代传统列头柜+电缆模式，逐渐成为数据中心供配电系 统升级的重要路径之一。 西门子始终关注数据中心配电技术的发展，联合突破电气共同编写 2 AI智算引领 数据中心末端配电母线趋势变革 随着人工智能技术的高速发展，尤其是大模型训练和推理对算力需求的激增，数据中心正经 历从传统架构向更高密度、更高功率负载的快速蜕变。相比于传统通算服务器，AI服务器单机柜 功率持续大幅度攀升，常规功耗已从传统的10/20kW级跃升至100/130kW 以上，带动机房配电系 统同步进行深度变革。市场主流型号GPU服务器算力及功耗数据如下表所示：

蓬勃 发展的重要力量。本报告聚焦数字经济赋能新质生产力发展进行全方 位深度研究。 数字经济为生产力三大要素的优化组合提供基础。一是催生新型 劳动对象。数据要素成为劳动对象的新组成部分，数据与传统劳动对 象相互融合也构成了新的劳动对象，更加丰富的劳动对象创造了满足 更加多元化、个性化需求的物质基础。二是塑造新型劳动资料。数字 经济推动劳动资料从实体形态向虚拟形态延伸，全方位深化拓展劳动 更高效率、更强协同的新范式演进。二是推动生产要素配置优化。数 据提高生产要素组合替代能力和有效产能，在传统要素的基础上，为 企业扩展生产可能性边界。同时，数字经济减少生产要素配置摩擦， 使要素资源得到更有效地配置和利用。三是推动产业深度转型升级。 数字经济通过赋能劳动者和劳动资料，推动建设现代化产业体系，打 造新的经济增长点，加快传统产业向高端化、智能化、绿色化转型升 级，培育新兴产业发展壮大，加快新质生产力的发展。 强化企业创新主体地位。二是以数据要素价值充分释放，推动新质生 产力要素变革。推动数据资源开放共享，引导数据健康有序流通，促 进数据资源高效利用。三是以现代化产业体系建设，推动新质生产力 载体变革。加快改造提升传统产业，培育新兴产业和未来产业，提升 产业链供应链韧性和安全水平。四是以生产关系适应性优化，推动新 质生产力制度变革。加快建设全国统一大市场，完善实体经济和数字 经济融合体制机制，积极参与全球数字经济治理。

2 、传统压实 V.S 连续压实 压实通过遍数 连续压实程度 K30 EVD 压实密实度 传统压实 连续压实 智联工地，慧享数据 All your data in one place  与传统方法相结合，为传统方法提供决策辅助：  指示压实过程信息，如：压实遍数、区域、振幅、行驶速度及方向、高 程等；  指示薄弱区域的空间及时间信息；  在一定程度上提高传统方法的效率： 在一定程度上提高传统方法的效率：  优化测点的选择，如在薄弱区域选择或减少测点；  现场实时指示压实质量；  使用数字化连续压实施工工艺，辅以传统方法进行质量验收：  在工艺试验段上确认连续压实施工工艺；  进行多个循环的工艺验证；  利用连续压实施工工艺进行施工，减少碾压次数； 2.3 、智能压实系统：连续压实工程应用 智联工地，慧享数据 All your data in one place 每次对比试验数字化施工填与传统施工各填筑一层，填筑总方量差不超过 10%;  填筑表面尺寸验收标准为：填筑厚度 30cm( 误差 -2 ~ +5cm) ， 填筑纵坡 0‰( 误差 ±1‰) ，填筑横坡 2% ( 误差 ±0.5%);  压实质量验收标准以高铁验收规范依据，采用 K 系数及 K30 验收；  数字化与传统施工采用一组相同的施工机械，传统施工时关闭 机械上的数字化设备；

White Paper 智能融合新纪元｜ AI 驱动 智能决策 企业数字化转型的智脑引擎与生态重构 2 ◼ 研究背景 随着数据成为企业核心生产要素，企 业对数据驱动决策的依赖日益加深， 传统商业智能（BI）工具已难以满足企 业日益复杂的决策需求，其局限性日 益凸显。在此背景下，人工智能（AI） 与BI的融合成为发展趋势，人工智能与 行业智能（ABI）通过结合AI的自动化、 智能化能力与BI的数据分析能力，推动 值链深层重塑 03ABI分层突破，三角失衡待解： ◆ AI与BI融合呈现分层态势，其中基础层聚 焦工具升级，战略层重构传统决策链路 ◆ ABI应用的核心矛盾源于"数据-技术-业务 "三角失衡，数据治理滞后、算法黑箱与 行业适配断层是主要障碍 01BI受限，AI重构决策： ◆ 传统BI受限于封闭架构与技术壁垒，难以满 足实时动态决策需求 ◆ AI通过自动化数据流水线与智能算法重构 全链路效率，推动主动预测式决策 普惠化，驱动企业决策机制深度转型 白皮书｜2025/05 www.leadleo.com 400-072-5588 3 目录 ◆ 中国人工智能与商业智能市场洞察 ---------- 4 • 企业对数据的依赖 • 传统BI局限性 • ABI定义 • BI到ABI的发展历程 • AI赋能BI的核心功能 • AI赋能BI的核心价值 • 中国ABI市场规模 ◆ 中国人工智能与商业智能应用洞察 ----------

16 2.3 DeepSeek 与机器学习的关系............................................................17 3. 金融贷款评估的传统方法...........................................................................19 3.1 信用评分模型........ 118 1. 引言 随着金融科技的迅猛发展，传统金融贷款评估模式面临诸多挑 战。传统的评估方法主要依赖于人工审核和静态的信用评分模型， 不仅耗时较长，且难以全面、动态地反映借款人的真实信用状况。 尤其是在面对海量数据时，传统的评估手段往往显得力不从心，导 致风险评估的准确性和效率受到限制。此外，随着金融市场的复杂 性和不确定性增加，传统模型在应对多样化风险场景时也表现出了 明显的局 的应用主要体现在以下几个方面：首先，通过深度学习技术， DeepSeek 能够从海量数据中提取关键特征，构建更为精准的信用 评分模型；其次，该平台支持多源数据的整合与分析，包括社交网 络、消费行为等非传统数据源，从而提供更全面的风险评估视角； 最后，DeepSeek 具备强大的自动化能力，能够快速生成评估报告， 显著缩短贷款审批周期。以下为 DeepSeek 在金融贷款评估中的核 心价值体现：

刻体会到数字化转型不是选择题，而是生存 题。当消费场景从单一门店延伸至电商、社交、直播等全渠道矩阵，当客户需求从标准化产品转 向千人千面的个性化体验，我们的 IT 系统正面临前所未有的考验。 传统业务模式下的 "烟囱式" 系统架构，在多渠道融合的冲击下逐渐显露短板。门店库存与线上 订单不同步、会员数据分散在多个平台、促销活动难以跨渠道协同 —— 这些痛点的本质，是企 业需要一套更灵活、更 ——Anytime（全时响应）、 Anywhere（全域覆盖）、Anydevice（全端适配）、Anyone（全员协同），但这绝不能以成 本失控为代价。零售业的微薄利润，要求每一分 IT 投入都必须产生可见价值。传统架构中，为 支撑高并发需堆叠服务器、为实现实时分析需部署多套数据库，这种 "以资源换性能" 的模式早 已难以为继。我们需要的是能精打细算的技术底座，用一体化设计降低总拥有成本，让有限的 IT 预算创造更大价值。 时决策、弹性响应与智能创新的新一代数据底座。 从业这些年，经历了多家企业多次的主业务系统（ERP）的升级换代，每一次都是带来巨大的变 革。随着 AI 的兴起，下一代的“ERP”很有可能是颠覆现有传统流程和思路 AI-ERP。每一次 ERP 的升级都会把原先的数据底座铲掉升级，产生大量的历史数据迁移成本。我们眼下迫切需要一代 既能兼容目前数据架构，又能支持 AI-ERP 架构的数据底座来支撑我们从这个时代，过渡到

布式并行训 练场景下，网络性能已成为制约智算中心整体效率的关键瓶颈。当前 普遍部署的纯电交换网络在互联规模、带宽密度、端到端时延与能效 比等方面逐渐逼近物理与经济的上限：算力芯片的通信需求远超传统 网络承载能力，高功耗、高成本和复杂布线问题愈发突出。 在此背景下，光交换技术凭借超大带宽、超低延迟与低功耗等特 性，正与电交换形成互补融合的“光电协同”架构，成为新一代智算 中心网络的重要 RoCEv2、InfiniBand）传输协议，支持复 杂网络策略，在智算中心广泛部署。基于电交换机的典型的架构包括 Fat-Tree、Leaf-Spine、Dcell、BCube 等。受限于集成电路工艺的发展 限制，传统电交换机的带宽密度已难以满足大模型训练增长的流量需 求。光交换具有大带宽、可靠性高、功耗小、组网灵活的特点，相比 电交换机具有高带宽、低能耗的优势，是突破网络核心侧带宽密度瓶 颈的最佳技术路线，适用于超大规模 模型训 练来说，动态时延由 10us 增加至 1000us，GPU 有效计算时间占比将 降低 10%左右。同样，大模型推理对网络时延也有着更高的要求，以 确保能够为用户提供优质的推理服务。 传统数据中心网络普遍采用多层电交换架构，通过网卡与交换机 连接多个计算节点，数据包在传输过程中需要经过多个交换节点的中 转。受制于电交换“存储—转发”的工作机制，数据包必须在交换机 内部进行排队等

...........................................................................................17 2.2 传统审计方法的局限性........................................................................................... ....................................................203 1. 引言 近年来，随着企业财务数据规模的指数级增长和审计合规要求 的日益复杂，传统审计模式面临巨大挑战。审计人员需要处理海量 结构化与非结构化数据，同时应对不断变化的会计准则和监管框 架，人工分析效率低下且容易遗漏风险点。以某国际会计师事务所 的实践为例，其 2023 年内部评估显示，在金融资产减值测试项目 凭证，又能处理 Excel 底稿和数据库日志；最后是可追溯的推理链 条，每个审计结论都必须具备可验证的逻辑路径。以下为审计智能 体与传统工具的对比差异： 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 准则更新响应速度 季度级人工更新 实时在线同步 能力维度 传统审计软件 DeepSeek 智能体方案 异常检测覆盖率 预设规则覆盖 65%场 景 机器学习识别 92%场景 工作底稿生成效率