数字技术赋能智慧养老的内在逻辑、 困境指向与实践进路 ———基于 “技术-组织-环境” 分析框架 韩振燕, 徐智健 (河海大学公共管理学院, 江苏 南京 210000) 摘 要: 打造高质量的智慧养老服务是转变传统养老服务模式、 顺应时代发展、 积极应对人口老龄化的必然要 求。 基于 “技术-组织-环境” 的 TOE 分析框架, 数字技术赋能智慧养老的内在逻辑主要体现为以数字技术为 驱动力、 并为老年人提供更优质、 便捷的养 老服务体验。 智慧养老概念最先由英国生命信托基金会提出, 彼时被称为 “全智能化老年系统”, 该系统意在打破 第 9 期 韩振燕, 徐智健: 数字技术赋能智慧养老的内在逻辑、 困境指向与实践进路———基于 “技术-组织-环境” 分析框架 时间和空间束缚, 为老年人在家中过上高质量生活提 供有效服务 [4]。 而在我国学术界, “智慧养老” 的概 念经历了从 “数字化养老” 然而, 在智慧养老逐渐成为养老服务的重要内容时, 其核心 要素数字技术在智慧养老服务的供需匹配过程中作用 发挥的内在逻辑、 现实困境与实践进路方面仍存在较 大的学术研究空间。 基于此, 本文试图通过技术-组 织-环境 (TOE) 分析框架, 深入探讨数字技术在赋 能智慧养老中的内在逻辑, 分析数字技术赋能过程中 所面临的困境指向, 并提出符合当前智慧养老发展现 实的实践路径。 本研究通过对数字技术在智慧养老中

业务功能名称 用户登录管理 参与者 各级交易员、业务员、代理商、系统管理员、代维企业、用电企业 14 业务规则 1、输入用户名及密码 2、登录系统 输入业务对象及属性 用户名，密码 业务逻辑 1、输入用户名及密码 2、登录系统 输出业务对象及属性 是否成功登录 认证失败返回相应信息 功能需求描述 用户登录系统入口 界面要求 无 非功能性需求 无 状态 无 3.2 业务功能名称 用户注册 参与者 系统管理员、业务员 业务规则 1、进入用户管理管理模块； 2、手工录入用户基本信息 输入业务对象及属性 用户的基础信息，单位名称，所属行业，地址，联系方式 业务逻辑 1、在系统上手工录入用户的基本信息 2、以表格的方式展示所建立的子用户基本信息 输出业务对象及属性 单位名称，所属行业，地址，联系方式 15 功能需求描述 系统用户注册 界面要求 可考虑选择不同的展示方式来呈现 系统管理员（各级交易员、业务员、代理商、系统管理员、用电企业） 业务规则 1、进入用户管理管理模块； 2、手工录入用户基本信息 输入业务对象及属性 用户的基础信息，单位名称，所属行业，地址，联系方式 业务逻辑 1、在系统上手工录入用户的基本信息 2、以表格的方式展示所建立的子用户基本信息 输出业务对象及属性 单位名称，所属行业，地址，联系方式 功能需求描述 系统用户注册 界面要求 可考虑选择不同的展示方式来呈现

业务规则 监控系统所有接入企业的负荷曲线，包括监控负荷曲线和基线参考负荷 曲线，光伏发电曲线、储能运行曲线。 输入业务对象及 属性 企业数量、设备数量、企业设备负载情况、企业信息 业务逻辑 展示企业数量、设备数量、企业设备负载情况、企业信息 输出业务对象及 属性 展示企业数量、设备数量、企业设备负载情况、企业信息 功能需求描述 展示企业数量、设备数量、企业设备负载情况、企业信息 参与者 系统管理员、业务管理员、用电企业方、代理企业方 9 业务规则 监控系统所有接入企业的负荷曲线，包括监控负荷曲线和基线参考负荷 曲线。 输入业务对象及 属性 企业用户登录信息 业务逻辑 准确跟踪不同设备，不同取悦下的温度、气象信息 输出业务对象及 属性 温度、湿度、天气情况 功能需求描述 实时展示设备运行的外界情况 界面要求 根据省公司统一框架界面要求布局，数据过滤条件要求有名称、企业 3 负荷晴雨表 业务功能名称 负荷晴雨表 参与者 系统管理员、业务管理员、用电企业方、代理企业方 业务规则 不同维度统计企业负荷使用统计情况 输入业务对象及 属性 企业信息，统计维度 业务逻辑 可统计出企业以时间：年月日负荷统计、可通过区域负荷统计、可通过 设备负荷统计最高负荷量 输出业务对象及 属性 负荷统计数据 10 功能需求描述 负荷统计量多维度展示 界面要求 根

。 本白皮书由清华大学、国家智能网联汽车创新中心、中国汽车工 程学会联合行业相关单位共同起草，寄望此白皮书能为政产学研各界 提供有力的技术参照，助力我国智能网联汽车基础设施建设，从而全 面推进逻辑协同、架构统一的智能网联汽车车路云一体化系统建设， 促进我国智能网联汽车产业未来的规模化建设与应用推广。 1 2024 年 6 月，中国汽车工程学会发布《车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构 ......................... 22 3.1 需求分析及需求关系概述 ......................................... 22 3.2 功能逻辑架构设计 ............................................... 44 3.3 通信协议 ................................. 中的多类别目标用户主体，以模型的形式构建清晰、可追溯、可扩展 的多维度用户需求集；并基于需求输入进行功能分析，对云控基础平 台进行合理分解与模块化设计，剖析车路云一体化系统云控基础平台 的整体功能逻辑架构，强化其核心组件的标准化与关联操作，克服数 据交互难题。整体功能逻辑架构的分析强调了网联车辆、路侧基础设 施、边缘云、区域云、相关支撑平台和第三方应用构成了一个高度互 联的信息生态网络。其中，边缘云依托边缘云一体化底座的网关、数

学习机制与智能决策框架的构建，AI 能将历史规律挖掘与实时信号解析相结 合，形成具备自我进化能力的智能投研体系。 AI 通过非线性建模技术重构动态赋权机制，显著提升市场适应性。不同于经 典风险平价模型的静态风险分配逻辑，AI 融合 XGBoost 特征筛选与深度学习 的协同优势，创新性地引入信息系数平方加权、波动率敏感窗口等技术，实 现了自适应半衰期调整机制等功能。这种动态赋权体系能够捕捉因子间的协 同效应，在宏 实时级。 通过"AI 推理+人工兜底"混合模式，使 AI 技术框架业务落地具备双保险。 RAG 与 Agent 技术强化了风险控制，极大程度避免了虚构关联，并能自动检 测到逻辑矛盾。此外，通过纳入新的行业专家知识优化特征逻辑、当市场出 现系统性风险或数据源异常时加入人工操作，能进一步提升稳健性。整体上， Agent 的恢复机制以自动化实时响应为基础，通过动态数据融合与模型迭代 实现自愈能力，而人 子重要性结果作为训练样本输入 DeepSeek 模型，使其学习因子与市场状态的关联 模式；最后结合当前市场环境，AI 基于历史规律生成初始权重框架，再通过动态 赋权机制进行实时调整。这种方法的优势在于既保留了传统模型的逻辑可解释性， 又能通过 AI 动态适应市场变化，同时避免了直接训练大模型带来的复杂性和资源 消耗。 整个流程体现了"历史规律挖掘-规律映射学习-实时预测应用"的技术路径，通过 XGBoost 的先验分析为

销售品普货仓第三方（物理和逻辑） 6100 销售品危品仓第三方（物理和逻辑） 6101 销售品普货仓公司（物理和逻辑） 6102 售后品新品普货仓第三方（物理和逻辑） 6200 售后品新品危品仓第三方（物理和逻辑） 6201 售后品新品普货仓公司（物理和逻辑） 6202 售后品二手普货仓第三方（物理和逻辑） 6301 售后品二手危品仓第三方（物理和逻辑） 6302 售后品二手普货仓公司（物理和逻辑） 6303 待报废品普货仓第三方（物理和逻辑） 6401 待报废品危品仓第三方（物理和逻辑） 6402 待报废品普货仓公司（物理和逻辑） 6403 国际销售部普货仓第三方（物理和逻辑） 6501 国际销售部危品仓第三方（物理和逻辑） 6502 国际销售部小件普货仓公司（物理和逻辑） 6503 暂停出库普货仓第三方（物理和逻辑） 6601 暂停出库危品仓第三方（物理和逻辑） 6602 暂停出库小件普货仓公司（物理和逻辑） 6603 港口过渡仓（逻辑） 6701 返修中国免税仓（逻辑） 6702 返修荷兰固德威仓（逻辑） 6703 返修在途仓（逻辑） 6704 SAP 工厂 8210 Europe 销售品普货仓第三方（物理和逻辑） 3100 销售品危品仓第三方（物理和逻辑） 3101 销售品普货仓公司（物理和逻辑） 3102 售后品新品普货仓第三方（物理和逻辑） 3200 售后品新品危品仓第三方（物理和逻辑） 3201

CONTENTS 目录 超节点发展报告 02 当我们站在人工智能大模型技术飞速发展的十字路口，一个清晰的趋势已然浮现：大模型正沿着 “规模定律”不断演进，从预训练扩展到覆盖预训练、后训练、逻辑推理的全流程，其参数与集群 规模实现“双万” 跨越，行业模型落地需求专业化。 传统的服务器集群架构在这场变革中瓶颈愈发明显。千亿级模型一次梯度同步产生的 TB 级数据 让传统以太网带宽难以承受 超节点并非简单的硬件堆砌，它的实现离不开基础技术、系统能力与可落地性的三方协同。基础 技术是超节点的根基，其具备超高带宽互联、内存统一编址等技术特征，通过近乎无阻塞的高带宽 互联，将数百上千个 AI 处理器编织为一个逻辑统一的高密度计算体，为高效计算提供了底层支撑。 系统能力则是超节点高效运转的保障，它需要具备大规模、高可靠、多场景等系统特征。大规模的 组网能力突破了单机扩展的硬件限制，为大规模算力聚合提供架构支撑；高可靠的运行特性化解了 维管理深度融合，锻造出高性能、高效率、高可靠的 单一逻辑实体。它标志着一个全新时代的开启——智算基础设施正从松散组合的算力堆叠阶段，迈 入软硬协同、全局优化的超节点阶段，旨在有效破解超大规模 AI 训练与推理中所面临的扩展性瓶颈、 效率损耗与能耗墙难题，为 AI 的持续创新提供坚实、高效、绿色的算力基座。 为系统分析超节点技术的发展逻辑、技术创新、产业价值以及未来趋势，我院与华为及相关单位

质量管理及数字化 逻辑思维 1- 快速表达 逻辑思维 2- 精准表达 逻辑思维 3- 解决问题 逻辑思维 4- 结构化与批判性思维—锻造火眼金睛 逻辑思维 5- 逻辑思维方法—问题分析与总结 逻辑思维 6- 职场沟通与汇报— - 学做擅表达的人 逻辑思维 7- 创新性思维与发展变革—面向未来 逻辑思维 8- 系统性思维与企业管理—培育管理 能力 ( 上 、 下 ) 逻辑为基 、 能力为本 能力为本 霍 尔模型： 时间 维 、 逻辑维 、知识 维 知识学习 项目管理 逻 辑 思 维 讲 《建设一体化 数智工厂》 《逻辑思维与 员 工 成 长》 《打造数字化 研发流水线》 主要著作 研 发 管 理 数 智 化

神经网络类 PC 桌面门户 大屏展示 移动门户 APP 企业信息化新思路：无码开发支撑分层组装式建设 无 代 码 开 发 平 台 能 力 生产类 2.2 应用 能力层 业务应用能力组件库（页面、逻辑、业务流、数据流、数据服务） 市场营销 项目管理 党群文化 集成制造 客户服务 采购供应 财务管理 人力资源 内外关系 IT 管理 业务能力 资产管理 合规管理 销售类 研发类 业务流 逻辑控制 服务编排 数据流 报表 图表 企业资源 生产管理 产品管理 物料管理 办公管理 财务管理 其他 研发管理 算子 / 模型 一、从业务和软件形式两个维度，规划智慧制造行业组件能力 软件形 式维度： 从数据、 管理到 分析领 域，抽 象 3 个 领域常 用的组 件模式 业务维度：从企业各部门业务出发、抽象出细粒度业务数据、界面和逻辑 1. 业务软件化 业务软件化 把企业业务抽象为软件的 数据、界面和逻辑等组件 2. 软件数据化 用无代码平台 + 元数据 （描述软件的数据）定义软 件的数据、界面和逻辑 3. 数据资产化 将业务数据集中治理融合、 形成企业数据资产 4. 资产价值化 数据资产聚合催生新应用、 分析、运营、指导企业降 本增效、输出数据价值 业 务 数 据 软件形式 客户类 生产类 产品类 物资类 销售类 财务类

........................................................................................113 6.3.2 逻辑性检查................................................................................................ 历系统应用水平分级评价标准》的结构化病历。某三甲医院试点数 据显示，应用 AI 辅助系统后，病历书写时间缩短 40%，首次提交 合格率从 72%提升至 89%，同时实现了： 1. 自动填充标准术语库中的规范表述 2. 实时提示逻辑错误和必填项缺失 3. 智能生成符合 ICD-10 编码的诊断建议 从技术可行性看，现有条件已完全成熟：中文医疗 NLP 识别 准确率普遍达到 92%以上，支持 300+常见病种的模板覆盖；硬件 从行业层面看，系统实施将产生显著的社会效益。国家卫健委 统计数据显示，采用 AI 辅助书写的医疗机构，其病历归档及时率 平均提高 37 个百分点，医保审核缺陷率下降 24%。更重要的是， 系统通过标准化术语和逻辑关系约束，为区域医疗大数据平台提供 了高质量数据源，这对推进分级诊疗、临床路径优化等医改重点任 务具有基础支撑作用。某省卫健委的试点数据表明，当 AI 病历系 统覆盖率超过 70%时，区域内跨机构病历互认时间可缩短至传统模