一 —— 大模型 (DeepSeek) 在规划中的创新应用探索 布局到审查： 基于 DeepSeek 的建筑规划方案双重保 障 —— CONTENTS 目录 智能审查 智能审查路径 设计成果标准化 二三维成果转换 微观智能审查 宏观智能审查 审查报告生成 规划布局 布局范围生成 现状分析 建筑选择设置 智能指标测算 方案生成 专业优化 排布成果 片区城市设计

数民族比例的横向对比，以从侧面反映专业与民族之间的相关性。  用户点击相应概况统计数据时以表格的形式展示相应的明细信息。  对于没有维护民族的数据系统将以“未维护”进行数据归类统计，方便与数 据监管系统组成数据质量监管的双重保障。 在校生性别分布概况及比例统计  系统将以学校、院系、专业为层级，本科生、专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示学生的性别分布及比例。  系统将给出相同层级之 据监管系统组成数据质量监管的双重保障。 在校生年龄段分布统计  系统将以学校、院系、专业为层级，本科生、专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示学生的年龄段分布及占比。  用户点击相应概况统计数据时以表格的形式展示相应的明细信息。  对于没有维护年龄段的数据系统将以“未维护”进行数据归类统计，方便与 数据监管系统组成数据质量监管的双重保障。 在校生政治面貌分布及比例统计 与数据监管系统组成数据质量监管的双重保障。 在校生户口性质比例统计  系统将以学校、院系、专业为层级，本科生、专科生、研究生为类别，按 照 图形或表格的形式分别统计展示学生的政治面貌分布及占比。  用户点击相应概况统计数据时以表格的形式展示相应的明细信息。  对于没有维护户口性质的数据系统将以“未维护”进行数据归类统计，方便 与数据监管系统组成数据质量监管的双重保障。 在校生学生来源分布及比例统计

危化企业安全风险智能化管控平台建设指南 p 2022 年，应急管理部下发《危化企业安全风险智能化管控平台建设指南》，要求危化生产、存储、工贸企业按照指南要求建设平台， 涵盖安全 风险基础信息管理、重大危险源管理、双重预防机制、特殊作业、智能巡检、人员定位六个基础模块 ，各省按照要求陆续在开展全面建设。 p 2023 年，应急管理部下发《工业互联网 + 危化安全生产 工艺生产报警优化管理系统建设应用指南》等 按照《危险化学品企业安全风险智能化管控平 台建设指南 ( 试行 ) 》，本平台包含绕六个核心 子系统： 安全管理基础信息系统、重大危险源 安全管理系统、特殊作业许可及作业过程管理 系统、风险双重预防系统、智能巡检系统、人 员定位系统。 l 按照《基于人员定位系统的人员聚集风险监测 预警功能建设应用指南 ) 》， 本平台升级了 人 员聚集风险监测预警系统 l 按照《“工业互联网 风险交底签字 JSA 分析表 JSA 分析表详情 危害分析签字 承包商列表 动火人签字 分析化验 现场确认内 容 现场确认详情 作业审 核 作业验 收 - 15 - 用于推动企业有效运行双重预防机制，双重 预防包括： 安全风险分级动态管控、隐患排查治理 闭环管理。 另外，可通过加强员工 安全教育培训 ，增强 员工安全责任意识，规范员工安全生产。 实时动态风险缺乏全局把握 风险辨识与隐患排查未建联系

战略和商业模式 可持续发展相关的 重大影响、风险和机遇 （双重重要性评估） 可持续发展 治理和组织 政策 行动计划和资源配置 当前成就 与目标对比的进展情况 主题标准 4 指标和目标 1 治理 2 战略 主题 / 子主题 实体作为一个整体 3 影响、风险与机遇管理 目标 ESRS 1 - 一般要求 ESRS 2 —— 一般披露 “双重重要性评估”将成为披露要求的基础 7 普华永道 （2025年报告） 适用对象？ 适用范围已扩展至更多欧盟和非欧盟大型公司/集团和上市公司 重点内容？ • 扩大可持续发展报告的内容 • 欧盟制定了自己的报告标准（来自EFRAG的技术建议） • 双重重要性被明确定义 披露方式？ 可持续发展报告成为企业管理报告中的强制性部分（即合并到管理报告中）， 需在专门章节披露 如何披露？ 以（合并后的）管理报告的电子格式提交，其中注明可持续发展信息部分 企业可持续发展报告指令（CSRD） CSRD：欧盟可持续发展报告准则（ESRS）的架构 行业通用标准 (12 项标准) 一般标准 环境与气候 治理 社会 包括：ESRS标准的类别、报告范围和 起草惯例、信息的定性特征、双重重 要性、尽职调查、价值链、时间范围、 可持续发展信息的准备和呈现、可持 续发展声明的结构、与公司其他报告 部分的联系，以及信息连贯性和过渡 性规定 一般要求 ESRS 1 包括：治理、战略、影响、风险

数能化架构 ( 人工智能 + 大数据 + 云部 署 ) 设施空间模型 TOP-GIS 设施数据模型 TOP-DM Artificial Intelligence 人工智能 全面管理 双重治理 Big Data 大数据 支撑 训练 可视化、报表 TOP- 感知中心 手 机 移 动 制 单 大 屏 实 时 同 步 风险管控 TOP- 管道 对接用户系统 TCIS ， 应急可视 化 完整性管理 - 风险评估与控制 双重预防机制 风险提示 风险可视化 落实双重预防机制， 对设备设施风险提供了直 观 法、 因素分析法、检查表法等风险评估 方 法 将作业活动风险和设备设施风险在业务 探测范围 • 红色为泄漏指示标 识 准确度高 双重原理 相互验证， 有效排除沼气； （甲乙烷同测、 THT ）； 精度高 双 PPb 级精度 （检查 设备 PPb ， 嗅探犬经训练及实践嗅觉与 PPb 相当）； 定位准 检测设备提示区域、嗅探犬主动主动定位

文档管理 会议管理 智慧工地 设备管理 智能交接班 定期工作 智能巡检 智能锁具 智能调度 智能运行 设备管理 点检定修 大小修 预防维护 智能两票 三维可视化 KKS 编码 智慧 HSE 双重预防 智能安防 安全态势感智 承包商管理 作业安全 智慧物资 采购申请 智能物流 远程验收 智能仓储 智能保养 智慧燃料 物流定位 入厂自动识别 自动计量 机械自动采制样 机器人化验 自动配煤 文档管理 会议管理 智慧工地 设备管理 智能交接班 定期工作 智能巡检 智能锁具 智能调度 智能运行 设备管理 点检定修 大小修 预防维护 两票智能化 三维可视化 KKS 编码 智慧 HSE 双重预防 智能安防 安全态势感智 承包商管理 作业安全 智慧物资 采购申请 智能物流 远程验收 智能仓储 智能保养 智慧燃料 物流定位 入厂自动识别 自动计量 机械自动采制样 机器人化验 自动配煤 文档管理 会议管理 智慧工地 设备管理 智能交接班 定期工作 智能巡检 智能锁具 智能调度 智能运行 设备管理 点检定修 大小修 预防维护 两票智能化 三维可视化 KKS 编码 智慧 HSE 双重预防 智能安防 安全态势感智 承包商管理 作业安全 智慧物资 采购申请 智能物流 远程验收 智能仓储 智能保养 智慧燃料 物流定位 入厂自动识别 自动计量 机械自动采制样 机器人化验 自动配煤

度认可符合自身生活方式 与个性表达的珠宝产品。他们对可持续性理念的重视，推动品牌更多采用环保材料和负 责任生产。 在应对Z世代的消费行为时，珠宝品牌面临着多重挑战。 · 个性化与数字化体验的双重需求：Z世代作为个性化消费的代表群体，倾向于寻求能 够展现个人风格的产品。因此，珠宝品牌必须提供创新设计和定制化服务，以满足这一 需求。例如，某珠宝品牌通过推出个性化手链，允许消费者自由搭配珠宝元素，展现自 ，全流程贯穿 客户生命周期，全面解决行业面临的促销精准度不足、客户复购率低及触达效率低等痛 点。在提供精准服务的同时，强化客户与品牌的情感连接，深度挖掘会员价值，实现精 细化运营与智能化增长的双重目标。 综上，通过数据层、产品层、应用层整体规划，可接入企业全域全渠道的消费者数据， 统一管理消费者身份、标签、行为数据，连接业务人员及IT人员，共同完成数据价值的 提炼及洞察分析，并转化为业 当然，该品牌的持续成长性源于“战略敏捷性×用户价值深耕”的双重驱动。面对Z世 代这一数字原住民群体，品牌通过高频产品迭代与全渠道体验升级，在2025年将会员中 心MemberCenter小程序并入线上购物平台Wemall小程序，完成私域生态的整合升级— —这一动作既是其“战略敏捷性”的理念体现，也通过私域运营精细化与用户体验一体 化的主动进化，持续强化品牌定位。 05 珠宝行业正经历技术与文化的双重变革。Z世代重塑行业需求，其追求

，任何数据泄露或业务中断均可能导致灾难性后果。 数据安全性⸺信任与合规的双重考验：云计算的多租户架构和分布式存储特性增加了数据 被跨域非法访问的风险，在金融、医疗、零售等场景中，数据泄露可能引发灾难性后果。此 外，跨境数据传输需满足各国严格的法规要求，稍有不慎便可能面临巨大的风险。 应用稳定性⸺AI与线上业务的双重冲击：AI应用的普及加剧了云计算的不确定性。模型训 练需要应对海量数据冲击 练需要应对海量数据冲击，推理服务对延迟非常敏感。同时，大量的线上业务依赖7×24小 时高可用性，业务中断或数据丢失都可能引发巨额经济损失。 运维复杂度⸺人力与资源的双重负担：云计算的分布式架构和动态资源调度需求增加了运维 难度。大型企业可能使用跨区域、跨云环境下数以千计的实例，处理自动化扩容、故障转移 等复杂任务。企业需投入大量的云原生开发和运维人才，采购昂贵的监控与自动化工具等。 成本控制⸺算力性价比难题： 高弹性资源适配：应对算力密集型业务潮汐波动 作为算力密集型服务，编解码业务面临显著的流量潮汐特征，需构建可快速扩缩容的海量算力 池，实现资源供给与业务需求的动态匹配。 成本优化诉求：平衡算法迭代与资源效率的双重目标 在支撑算法引擎持续迭代与应对业务流量波动的过程中，需通过弹性资源调度机制优化算力成 本，避免资源闲置损耗，实现技术投入与运营效率的平衡。 解决方案： 高性能算力底座：ECS g�i 为视频编码前的

型训练的能耗相当于数百个家庭年用电量。与此同时，我国电力系 统正在经历深刻变革，新能源装机占比已突破 50%，但“弃风弃 光”与东部电力短缺并存的结构性矛盾日益凸显。这种算力需求激 增与能源转型的双重压力，使得构建高效、低碳的算电协同体系成 为实现“双碳”目标的关键路径。 当前算电协同发展面临诸多现实挑战。在资源匹配方面，算力 基础设施主要集中在东部负荷中心，依赖化石能源供电，而西部新 在实际应用中，西北风光基地与 “绿电算力集群”的协同调度便 是 “算随电调”的典型场景。我国西北地区（如甘肃、宁夏）拥有多 个千万千瓦级风光基地，是新能源富集区域，但同时也面临着新能源 消纳难与算力需求增长的双重挑战。一方面，风电、光伏受天气影响 显著，出力随机性强，若本地用电负荷不足，易出现 “弃风弃光”现 象，2022 年西北弃风率约 3%，弃光率约 2%，仍有较大优化空间； 另一方面，数字经济的蓬勃发展推动 绿电占比达 75%，超额完成区域碳减排目标，经测算每年可减少二氧 化碳排放超 12 万吨；同时，通过错峰用电策略与电力市场交易优化， 企业综合用电成本同比下降 18%，实现经济效益与环境效益的双重 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 32 突破。 （3）未来需求及发展趋势 未来，构建面向“电驱算”场景的一体化感知与协同调度平台， 是实现可再生能源柔性

正发挥着越发重要的作用。利用无人机进行巡查与航拍执法，能把各种污染排放行为拍摄记录下来， 克服了执法取证难等问题，使得非法排污无遁形。 近年来，多旋翼无人机发展不断加速，性能与性价比的双重提升使得无人机在各领域的应用得到 了普及。 01 02 03 04 05 灵活性高 灵活性高不 受地形限制 适应性广 搭载不同任务模块可以 采集视频、图像、三维、 全景等不同数据效果 机动性强 物生态环境的动态演变情况。无人机生成高分辨率影像甚至还 可以辨识出该区域内不同植被类型的相互替代情况，这样对区域内的植物生态研究也会起到参考作用。区域内植物生态环境的动态演变是自然因 素和人为活动的双重结果，如果自然因素不变而区域内或区域附近有强度较大的人为活动，逐年影像也可为研究人为活动对植物生态的影响提供 依据。当自然保护区和饮用水源保护区遭到非法侵占时，无人机能够及时发现，影像也可作为生态保护执法的依据。