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

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

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

源数据和信息，导致在处理与时效性相关的能源问题时，给出的结果滞后或不准确。 2、逻辑推理方面：1）复杂逻辑处理能力有限，能源系统涉及发电、输电、配电、用电等多个环节，各环节之间存在复杂的因果关系和 逻辑联系。DeepSeek在处理一些需要深入理解和分析复杂能源逻辑关系的问题时，可能会出现混淆概念、因果倒置等逻辑错误，难以提 供准确有效的解决方案。2）缺乏辩证思维。能源行业的很多问题需要综合考 理等相关领域的数据，让DeepSeek能从更丰富的维度理解能源问题中的逻辑关系。 。 2、模型优化：利用能源领域的特定数据集对DeepSeek进行微调，针对能源领域的复杂逻辑关系问题，调整模型的参数和结构。将 DeepSeek与其他专门用于处理逻辑关系的模型或算法进行集成，如知识图谱、逻辑推理引擎等，结合各自的优势来提升处理复杂逻辑 关系的能力。 3、多模态融合与交互： 除了传统数据，融入能 视频识别能源设备状态，结合文本数据，能让DeepSeek更全面地理解能源场景中的复杂逻辑。 4、模拟与仿真结合：将DeepSeek与能源系统模拟软件集成，利用模拟软件对能源系统的物理过程进行精确模拟，DeepSeek基于模拟 结果进行逻辑分析和决策优化，如在电力系统规划中，结合模拟软件的潮流计算结果，DeepSeek进行更合理的电网布局和调度逻辑分 析。

本次《人形机器人落地场景洞察白皮书》4大核心亮点： • 创新逻辑：提出“人形机器人场景落地评价模型”，依托服务头部企业的实战经验，以及对机器人产业逻辑>10年 的洞见，识别落地场景顺序——工业、家庭、商业服务 • 聚焦工业：洞见新能源汽车制造——5大工序 VS 人形机器人适配4大工种（搬运、质检、工站衔接、基础组装） • 真实案例：采集某全球头部企业场景规划——验证人形机器人落地场景、适配工种逻辑 • 产业展望：工业、家庭 展望：人形机器人产业关键节点识别 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 人形机器人应用场景演进逻辑 未来人形机器人落地场景将由工业->家庭->商业演进，主要基于两大核心逻辑：场景的标准化程度、任务的复杂程度由简至繁 5 工 作 环 境 复 杂 工 作 环 境 简 单 任务单一 任务复杂 商业服务 单一动作执行 ✓ 商业演出 ✓交互对象较多元 商业场景 标准化程度较低。 ✓环境最开阔多变 ✓交互对象最多元 Source: M2研究 & 分析；全球人形机器人企业专家访谈；转载引用内容请标明来源 人形机器人落地场景演进逻辑 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. Source: M2研究 & 分析；全球人形机器人企业专家访谈；转载引用内容请标明来源

分析数据集成 管理需求  扩展 CIM （ IEC 标 准）  设计企业公共 数据模型 数据架构 设计 5  主数据模型 语义视图  公共数据逻 辑模型  分析型数据 逻辑模型  设计原有门户 与 SAP 的集成  设计原有集成 平台和 SAP 集 成  设计原有系统 和 SAP 数据传 输接口  设计未来数据 集成平台 技术架构 设计 业务功能分析 设计 SAP/ 非 SAP 接口集成 设计统一 应用框架 分析业务对象关系 确定企业主题域 应用 IEC 标准 识别 SAP 内对象 建立公共信息 概念模型 设计公共数据 逻辑模型 设计公共数据 对象物理模型 分析非结构 化数据需求 分析实时 数据交易需求 分析数据管理 统一需求 决策 SAP 边界 设计未来技术架构蓝图 理解一体化平台技术需求 SAP/ 使用 被提供成 支持 信息 - 结构关系 定义 交互 IT 服务 – 服务设计 自动实现 执行 数据实体 - 数据结构 , 实体关系 逻辑数据模块 物理数据模块 逻辑应用模块 数据集成管理 物理应用模块 逻辑技术模块 物理技术模块 使用 / 更新 支持 / 暴露 地点 产品 制造出 位于 描述 支持 支持 / 暴露 未来企业架构元模型 战略驱动

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