..... 33 4.1.1 优化可再生能源供给体系..................................................... 33 4.1.2 完善供需动态平衡机制......................................................... 35 4.1.3 提升算力产业支撑能力.................. ......................................................... 51 5.2.3 边缘计算与微电网从独立部署走向深度耦合，构建区域性 能电自平衡单元 ....................................................................................... 52 5.2 3:00），光伏停运，风电出力波动大， 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 29 可能导致电力供需失衡。算力调度系统启动“动态跟随模式”，根据 风电出力的变化实时调整算力负荷，以实现电力的平衡。 “算随电调”模式的有效运作离不开关键支撑技术。新能源出力 预测系统基于 AI 模型，结合气象数据提前预测风光出力，为算力调 度提供时间窗口；算力任务分级机制将任务分为实时性、延迟容忍和

标 准化滞后问题，不仅推高了组网成本，更制约了分布式架构在全球一 体化卫星互联网网络中的规模化应用。 3.3 混合式架构 混合式架构结合了集中式和分布式架构的优点，试图在两者之间 找到一个平衡。在混合式架构中，一部分路由决策由地面网络控制器 集中进行，另一部分则由卫星互联网路由器分布式自主完成，如图 3-3 所示。 通常情况下，对于一些全局性、稳定性要求较高的路由策略，如 网络的 强，雨衰影响小，适用于全球覆盖的移动通信（如铱星、Globalstar 系统），但带宽有限（单波束通常低于 10Mbps），主要服务于语音 与低速率数据业务；Ku 波段（12-18GHz）在覆盖范围与带宽间取得 平衡，广泛用于广播电视与宽带接入（如 OneWeb 的 Ku 波段用户链 路提供 50Mbps 终端速率），雨衰中等（典型值 10-20dB），可通过 功率控制补偿。Ka 波段（26-40GHz）带宽资源丰富（单波束可达 60GHz 附近的强吸 收峰，导致信号衰减剧烈。此外，大气湍流、云雾等也会加剧高频信 号的散射与损耗，严重影响通信可靠性。因此，星地微波链路更倾向 于选择 L/S 波段（抗干扰、雨衰小）或 Ku 波段（平衡覆盖与带宽）， 高频波段仅在特定场景（如需超高速回传且可接受复杂补偿技术时） 有限应用，且需搭配波束成形、自适应编码调制等技术抵消环境影响。 综上，星间真空环境消除了高频波段的传输障碍，使其能依托大

采用敏捷 开发与交付模式 • 定期回顾和展望，不断总结经 验，持续优化工作方式 确定混合云原生架构 • 积 极 拥 抱 新 技 术 如 微 前 端 、 DevSecOps等。 • 构建混合云架构，平衡多场景 部署需求。 提升新团队的凝聚力 • 建立共同的团队目标和工 作方式 • 开放包容地看待理念差异 • 发展学习型组织 明确以患者为中心的设计: • 深入研究用户需求，共创 模式来打造普适性的产品 • 技术：AI智能化 • 智能审核, 智能影像分析, 智能辅助分析, • MLOps • 团队：适应 -> 自适应 • PO， Tech Lead， Scrum Master 不同角色形成平衡 下一步 微 信 官 方 公 众 号 ： 壹 佰 案 例 关 注 查 看 更 多 年 度 实 践 案 例

保护、数据运营安全等，主要为政府、军队、企事业单位提供数据运营安全产 品和服务。数安行以DataSecOps为理念，以AI人工智能技术为核心驱动，将数 据安全左移，在数据处理的第一现场对数据采取安全措施，平衡业务与安全， 打造以数据运营为核心的数据安全生态体系，助力数字化转型，致力于让用户 的数据安全地创造价值。公司核心团队拥有20余年产研和市场服务经验，技术 积累雄厚，服务于能源、电力、金融、运营商、教育、高端制造、软件与信息 可能会深嵌于模型内部复杂的表征中，因此落实这项权利对这些模型是一项 独特的挑战。目前，从训练好的模型中移除特定数据点的技术可行性和伦理 影响仍不明确，缺乏可靠的流程和既定的指导来处理此类请求，这就引发了 如何平衡个人隐私与模型整体功能和社会利益这一关键问题。 ● 反对权：个人有权反对出于特定目的处理其个人数据，包括在生成 式人工智能的背景下。然而，在生成式人工智能的背景下行使这项权利面临 着独特的挑战 纵人类行为的人工智能、社交评分系统以及用于执法目的在公共场所使用“实 时 ”远程生物识别系统。 ○ 基于风险的方法（第 9 条）：EIAA第9条引入了基于风险的方法监 管欧盟内的人工智能系统，并平衡监管与创新，确保人工智能系统安全可信， 同时避免不必要的合规成本。人工智能系统被划分为高风险、中风险和低风险， 监管水平将根据其对个人构成的潜在危害程度而有所不同。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有

1973年早稻田大学研制出世界上 第1个仿人机器人WABOT-1。早期 研究重点聚焦于机械外形设计及 初步的控制算法。1986-1993年， 本田公司开发了ASIMO原型机，只 有腿部结构，主要用于研究行走 功能，平衡性与智能化程度较 差。 该阶段参与企业逐渐增加，主要 攻克特定场景下的人形机器人。 如2011年本田推出的第3代 ASIMO，具备利用传感器避开障碍 物等自动判断并行动的能力，还 能用五根手指做手语，或将水壶 商业化落地阶段 （2022年至今） 该阶段机器人运动能力及智能化 明显提升，重点是使机器人能够 进行复杂的决策和任务处理，并 开始应用于实际场景。如2016年 波士顿动力发布的Altas具有较强 的平衡性和越障碍能力，能承担 危险环境搜救任务。 2022年起，依靠大模型等技术赋 能进，人形机器人不仅在外形和 行为上与人类相似，更具有强大 智能、思维和类人的语言能力， 逐渐开始商业落地。2022年特斯 2022年8月11日，小米秋季新品发布会在京举行，小米首款全尺寸人形仿生机器人CyberOne正式亮相， CyberOne身高177CM、体重52KG，艺名“铁大”，能够感知人类情绪、视觉敏锐、可实现双足运动姿态平衡， 搭载小米自研的MiAI环境语意识别引擎和MiAI语音情绪识别引擎，让CyberOne能够对85种环境音和6大类45 种人类情绪识别进行识别。同时，利用自研的Mi-Sense深度视觉模组，结合AI交互算法，让CyberOne实现对

组件，则为了确保系统可靠性，需要可扩 展、可演进的混合解决方案，特别是要将符号和非符号知识（如用于决策的感官信息和模型）结合 起来。在开发智能系统时，我们需要在系统设计的正确性和运行阶段的韧性之间实现平衡，并通过 定期或针对性的更新，实现系统的持续演进。 此外，系统验证目前正从理性主义向经验主义转变。传统的基于模型的技术虽能保证高可靠 性，但由于系统固有的复杂性和异构性，已不再适用。我们需要超越当前随机测试和仿真的方法， 产品相关风险至关重要。以阻碍创新为由公 开反对加强监管，实际上是一种只顾短期利益的做法，长远来看不利于未来的发展。 因此，在这一背景下，我们需要开发更可靠、更能适应实体经济需求的 AI，向我们期待已久的 自主系统演进。这将有助于平衡 AI 的战略博弈，也将促使我们与志同道合的伙伴携手合作，以兼顾 发展与安全的方式监管 AI，造福社会。 2007 年图灵奖获得者 十年意味着什么？二十年前，人工智能的发展路径还是一团迷雾；十年前，以卷积神经网络为 农业、物流和电网中发挥积极作用，优化资源配置并大幅减少浪费和碳排放。在 AI 增强传感器和无 人机的支持下，精准农业不仅能提高产量，还能在保护生物多样性方面发挥作用。智能电网将通过 实时分析系统的安排，实现可再生能源发电与需求的平衡，开启零碳城市生态系统的时代。此外， 基于 AI 的气候建模将提供前所未有的预测能力，帮助决策者采取预防措施，应对极端天气事件和海 平面上升，这对像香港这样易受影响的沿海地区来说至关重要。 人

品责任、数据安全等，强化企 业社会责任担当。 治理维度 关注董事会结构、合规管理、 透明度、反贿赂等，构建可 持续的决策机制。 核心目标 通过ESG框架识别企业长期风 险与机遇，促进财务绩效与非 财务价值的平衡，最终实现 “可持续商业”。 ESG目标设定 ESG风险识别与评估 ESG策略制定与执行 企业应根据自身的发展战略和行业特点， 结合利益相关者的期望和要求，制定明确 的ESG目标。 企业应基于ESG目标和风险评估结果， 加快形成，打好“政策+资源”组合拳，培育高原生态旅游、清洁能源等优势产业，让绿色低碳产业支撑高 质量发展的能力不断提升。 西藏企业ESG重要议题 绿色转型 乡村振兴 清洁能源 责任治理 西藏企业高度重视生态 脆弱性，在资源开发中 平衡环保需求。华林证 券践行绿色运营理念， 全面推行无纸化办公， 优化办公区域能源结构， 减少碳排放；同时通过 股权投资支持绿色产业， 助力 “双碳” 目标。 华林证券作为西藏唯一 上市券商，开展 “一司 县的 可持续发展，推动城乡资源对接，促进当地经济社会进步。 响应 “双碳” 目标，推动自身运营及业务领域的碳减排，参与绿色能源项目、 开发碳汇资源、引导资金流向低碳领域，助力区域清洁能源转型。 平衡资源开发与生态脆弱性的矛盾，将绿色理念融入运营全流程，推行节能降 耗优化能源结构，减少对高原生态环境的干扰，探索低碳发展模式。 中国企业ESG发展现状概览（西藏专题） 31 生态是西藏最大的优

5 6 7 8 9 10 22 全球数智化指数（GDII）2025 中高收入国家 ：加速数智化转型 24 个中高收入国家普遍处于活跃的数智化发展阶段，致力于在快速增长与基础建设之间寻求平衡。这些国 家的平均政策得分为 46.3 分，反映出政府层面正加大力度，推动数智化发展 ；数据应用（47.6 分）方面的 进展得益于企业和公共部门对数字化技术的广泛采用 ；而人才与生态（平均 41 中国 作为全球数智大国，中国在数据应用（90 分）和 数据生成（84 分）方面表现尤为突出。该国政策 得分为 58 分，人才与生态得分为 50.4 分，反映了 中国在推动创新和人才培养方面的平衡策略。中国 的数据传输得分为 71.5 分，数据处理与存储得分 为 44.6 分，展示了其先进的联接和基础设施能力。 《数字中国建设 2024 年工作要点清单》优先推进 数字基础设施建设和数据市场改革。重点包括畅通 台）延伸至人工智能、数据分析和数据驱 动的商业模式，确保数据应用能够跟上快 速增长的数据量。 这种协同趋势有利于提升数字成熟度，实现均衡发 展，促进数据生成与充分利用。 双螺旋结构 ：实现数据生成与数据应用之间的平衡 图 11：数据生成与数据应用之间的差距随经济发展水平提升而缩小 新加坡 美国 芬兰 瑞典 荷兰 瑞士 丹麦 爱尔兰 挪威 澳大利亚 英国 韩国 阿联酋 德国 加拿大 法国 比利时 日本 新西兰

合适的节点上执行，从而实现全局最优的资源利用率、最低的运营成 本和最佳的用户体验。调度决策是一个高度复杂的优化问题，其目标 函数通常是多维度的，需要在性能目标、经济目标和系统目标之间寻 求最佳平衡点。分布式调度策略多种多样，从传统的基于静态规则的 调度，如轮询、随机分配等，到更为复杂的动态调度策略，如基于负 载均衡的调度、基于服务质量（QoS，Quality of Service）的调度、 将地理上广域分布、架构上高度异构、权责上分属多域的海量算力资 源，通过智能化感知与调度，整合成逻辑统一、弹性敏捷、安全可控 的国家级“算力资源池”。这不仅从根本上解决我国东西部算力供需 不平衡的结构性矛盾，更能通过统一调度形成规模效应，为国家重大 科研项目、经济社会发展提供澎湃且经济的算力支撑，从而在全球数 字竞争中掌握战略主动权。 同时，这也是激活数据要素价值、推动产业智能化转型、催生新 制与感知质量评估模型，实现对异常数据的剔除、对感知盲区的补偿； 并结合自适应感知周期调整策略，根据资源负载波动、任务密度变化 及调度优先级动态调节感知频率与深度，实现算力感知效率与系统负 载之间的动态平衡，兼顾系统轻量性与感知精度。 整体上，分级分域算力感知技术具备高扩展性、高实时性与高鲁 棒性，为异构算力资源的统一建模、精准度量与智能编排提供可靠的 底层支撑，显著增强了跨域调度、弹性部署等算网能力，有效支撑算

人形机器人依据其结构与功能特性，可主要分为轮式人形机器人、 足式人形机器人以及通用人形机器人。轮式人形机器人采用轮式驱动， 搭配机器人手臂与灵巧手，兼具移动能力；足式人形机器人着重腿部 运动能力，手部主要用于平衡；通用人形机器人具备双足、双臂、双 手及各类感知和人工智能功能，有全面软硬件基础，能适应开放环境 中的多任务。 01 2.人形机器人的发展历程 1950年—1980年，为人形机器人的概念萌芽阶段，图灵在其论文 Gen1身高173cm，重73kg，搭载汽车级FSD系统，凭借 28个身体自由度和11个手部自由度实现基础运动功能。2023年 Gen2实现重大突破，重量降至63公斤，步行速度提升30%，新增颈 部自由度显著增强平衡性，可应对爬楼梯等非平坦地形；其配备触觉 传感器的灵巧手能精准抓取鸡蛋等易碎物。该系列计划于2026年以2 万-3万美元量产，目标覆盖工厂、物流及家庭服务场景。 波士顿动力Atlas