基于风光储充的工业园区综合能源系统 解决方案及典型案例 目录 一、系统构建 二、协同优化 三、安全保护 四、运行维护 五、典型案例 一、系统构建 n 上海电气电站集团上海电机厂的主要产品有大中型交流电动机、直流电动机、风力发电机、 汽轮发电机等； n 占地面积约 80 万平方米，最大厂房长 312 米，主跨宽 36 米，高 34 米； n 生产设备 3000 余台、精细设备 280 一、基于风光储充的工业园区综合能源系统构建 系统构建原则： n 根据厂区提供的日负荷曲线数据可知， 夏季为负荷高峰，峰值负荷约为 16MW 。 n 根据 1 月、 4 月、 7 月、 10 月典型日负荷特性曲线可知，上午 9-11 点以及下午 14-16 点是两个负荷高峰，负荷比较稳定，峰谷差明 显。 一、基于风光储充的工业园区综合能源系统构建 1 月 平 均 日 负 荷 特 性 曲 线 数据分析 五、典型案例 福伊特车间屋面光伏 1081.70kWp 2 号停车场光伏 361.90kWp 6 个交流充电桩， 1 个直流充电桩 , 1 套 70kW/307.2kWh 梯级利用储能系统 线圈车间屋面 光伏 191.40kWp GVPI 车间屋面 光伏 370.04kWp 集装箱储能系统 4.02MW/12.6MWh 五、基于风光储充的工业园区综合能源系统典型案例 项目规模

医疗 人工智能服务平台建设 人工智能 + 医疗产业 目 录 智能医疗概述 1 2 3 4 典型应用场景 医疗企业业务 未来发展趋势 目录 人工智能 + 医疗产业 人工智能中枢 1 人工智能中枢作为智慧能力支撑平台， 提供了完整的智能模型全生命周期管理和 AI 应用敏捷开发能力，主要定位为智能模 型服务的共享复用和快速编排，实现 AI 应 用快速开发。人工智能中枢支持研发流程的 年，全球的医疗数据量将达 40 万亿 GB ；  人工智能的产品落地，离不开海量数据作为“养料”贡献于机器学习过程中，不断训练和优化算法模型；“互联网 + 医疗” 为人工 智能的发展 奠定了数据基础。 2 典型应用场景 AI+ 医疗 应用场景 20 虚拟助理 语音电子病历 / 智能导诊 智能问诊 / 推荐用药 医学影像 病灶识别与标注 / 三维重建 靶 区自动勾画与自适应放疗 辅助诊疗 、医学影像、辅助诊疗等在内的应用场景 2 典型应用场景 45 43 21 19 15 14 14 7 疾病风险管理 医学影像 医院管理 辅助诊疗 虚拟助理 健康管理 辅助医学研究平台 药物挖掘 2 典型应用场景 虚拟助理应用场景 Virtual Assistant Application Scenario 2 典型应用场景  场景描述：从苹果的 Siri 、谷歌的语音助手，到亚马逊的

对接，形成“平台＋连接器＋策略引擎”三层架构，支持数据目录发布、契约协商和联邦计算；其核心目标是打破“数据孤岛”，破解数据“不敢共享、不愿共享”的困局，构 建“数据即资源、数据即能力”的协同创新平台。 核心能力 关键挑战 应用场景 典型厂商 1、 信任根跨域扩展难度大 2、 高强度加密产生性能瓶颈 3、 数据主权与责任划分不清楚 4、 技术标准缺失 5、 数据定价与价值分配机制不健全 6、 安全管理与持续运维难度大 AICC旨在帮助客户构建一套用户信任的安全计算服务，为端上用户提供安全可 靠的云上运行环境，保障端云协作全链路的安全。 典型应用场景：可信AI推理 基于火山引擎硬件级加密技术等核心能力，为客户构筑端云混合的安全防护体系， 为个人提供全链路加密的可信私密云服务。 用户价值： 典型客户： 关键经营数据分析——现⾦流健康度继续下降 中移互联网有限公司是中国移动面向互联网领域设立的专业子公司，20 方案示意图/拓扑图： （1）保障用户主权和数据安全，确保数据在授权、流通、使用全链路精细化授 权管控、安全传输和存证溯源。 （2）平衡数据利用效率与隐私安全保护的关系，激活个人数据要素潜在价值。 用户价值： 典型客户或目标客户： 属地数据局、数据集团、政企客户、公共企事业单位、金融医疗机构等。 关键经营数据分析——现⾦流健康度继续下降 AI赋能数据安全 2025年，AI技术深度融入数据安全领域，推动防

62%最终被 证明是误判。 规则引擎的僵化性难以适应新型业务。现有审计程序主要针对 传统交易模式设计，面对区块链智能合约、跨境多币种结算等创新 业务时，标准审计程序覆盖率不足 55%。下表展示了典型新兴业务 领域的传统审计盲区： 业务类型 传统程序覆盖率 主要盲点 加密货币交易 38% 链上交易追溯缺失 跨境云服务收入 45% 服务器地理位置验证困难 ESG 衍生品 29% 碳足迹数据链校验空白 监测企业财务数据波动，自动触发预警阈值（如单笔交易超过注册 资本 10% ） 2. 通过 NLP 解析合同条款与会计准则差异，识别潜在 合规风险 3. 建立多维度关联分析引擎，发现隐蔽的舞弊模式（见 下表典型场景） 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 关联交易舞弊 32% 89% 图谱推理+时序分析 风险类型 传统检测率 智能体检测率 关键技术 收入确认异常 45% 93% 贝叶斯网络+规则引 ： - 法规标准库：实时同步财政部最新审计准则、企业会计准则等权威 文件，版本控制精确到修订条款级 - 行业风险特征库：按制造业/金 融业等 15 个细分行业分类，包含 4200+ 典型风险场景的量化指标 - 历史案例库：结构化存储 3.2 万份审计报告中的关键发现，支持相 似案例匹配检索 智能处理层部署混合推理机制，结合规则引擎与深度学习模 型。对于程序性审计任务（如存货监盘检查），采用基于决策树的

在线讲座观看人数 • …… 目录 1. 大模型：人工智能的前沿 2. 大模型产品 3. 大模型的行业应用 4. 企业大模型落地方案 5. 智能体的企业应用 6. 厂商提供的企业级大模型服务 7. 大模型典型应用案例 8. AIGC与企业应用实践 9. 大模型未来发展趋势 厦门大学大数据教学团队作品 1.大模型：人工智能的前沿 1.1 大模型的概念 1.2 大模型的发展历程 1.3 人工智能与大模型的关系 深度学习可以采用不同的模型，其中一种模型是预训练模型，预训 练模型包含了预训练大模型（可以简称为“大模型”），预训练大模型包含了预训练大语言模型（可以简称为“大语言模 型”），预训练大语言模型的典型代表包括OpenAI的GPT和百度的文心ERNIE，ChatGPT是基于GPT开发的大模型产品， 文心一言是基于文心ERNIE开发的大模型产品 人工智能 机器学习 深度学习 深度学习模型 企业具备强大的技术实力和丰富的运维经验 模型部署 4.7 企业级应用集成AI大模型的技术架构设计 企业级应用集成AI大模型的技术架构设计，需要综合考虑业务需求、数据安全、模型性能等多方面因素。以下是 一个典型的技术架构设计框架： 包括内部数据库、公共数据集、第三 方数据服务等，为AI大模型提供丰富 的数据支持 数据源层 使用爬虫、API、IoT设备等手段收集 数据，并进行清洗、格式化、归一化、

的 专项培训体系。 1.1 CRM 系统现状与挑战 当前企业广泛使用的 CRM 系统在客户关系管理方面已形成标 准化流程，但面对日益复杂的业务场景和客户需求，传统系统暴露 出多个关键瓶颈。典型 CRM 系统通常包含客户信息管理、销售漏 斗跟踪、服务工单处理等基础模块，但数据分析深度不足，超过 68%的企业反馈系统仅能提供历史数据统计，缺乏预测性洞察。在 客户交互层面，约 42%的坐席人员需要同时打开 决策支持薄弱：销售预测准确率普遍低于 60%，缺乏基于客户行 为的动态调整机制 典型 CRM 系统数据处理流程暴露的瓶颈（以零售行业为 例）： 环节 传统 CRM 处理方式 效率损失点 客户需求识别 人工标注+规则过滤 平均耗时 8.2 分钟/案例 商机预测 线性回归模型 误差率±34% 服务响应 三级菜单分类 首次解决率仅 41% 流程图中展示的典型问题可通过 mermaid 图呈现： 现有系统在实时数据处理方面存在明显短板，当并发请求超过 的行业知识库覆盖金 融、制造、零售等 8 大垂直领域，包含超过 5000 万条结构化商业 知识条目。通过 RAG（检索增强生成）技术，能在 300ms 内完成 海量客户数据的关联分析，输出带溯源依据的决策建议。典型应用 场景包括： - 动态客户画像生成：融合基础信息、行为数据、社交 舆情等 15 个维度的特征 - 商机预测建模：基于历史成交数据构建 的预测准确率提升 37% - 风险预警系统：对异常订单的识别速度较

理、跨系统协作效率低下等核心痛点。根据国家卫健委 2023 年统 计，三甲医院日均产生临床数据超 50TB，但现有系统对非结构化 数据（如影像报告、医患对话记录）的利用率不足 12%，导致三大 典型问题显现：首先，医生平均每天需花费 2.3 小时处理重复性文 书工作，门诊病历书写占接诊时间的 35%；其次，跨科室会诊因数 据标准不统一导致 30%的临床决策延迟；最后，患者咨询服务响应 时效超过 子病历系统存在结构化不足问题，非标准化文本占比超过 40%，导 致临床决策支持系统（CDSS ）误判率升高 3. 跨科室协作依赖传统 通讯工具，会诊请求平均响应时间超过 2 小时 数据治理困境 ” ” 医疗数据呈现典型的 三高 特征： 特征 现状数据 产生后果 高碎片化 单个患者数据分散在 6.2 个系统 中 诊疗完整性下降 27% 高冗余度 重复检查数据占比 34% 每年造成浪费超 80 亿元 低互操作性 在医疗系统中，数据孤岛问题长期制约着诊疗效率与协同能力 的提升。由于历史建设周期差异、技术标准不统一以及部门间协作 机制缺失，医疗机构内部及跨机构间的数据往往分散存储于异构系 统中，形成彼此割裂的信息壁垒。典型表现为以下三方面： 1. 系统异构性导致整合困难 医院内部 HIS、LIS、PACS 等核心系统常由不同厂商开发，采 用差异化的数据格式与接口协议。例如，某三甲医院的检验系 统采用 HL7 V2

........................................................................................169 8.2.1 典型企业应用场景............................................................................................. 会数据）。代理人 30%以上的工作时间消耗在填写标准化表单上， 而 85%的简单咨询问题仍需人工坐席响应，导致人力资源配置严重 失衡。 数据孤岛与协同障碍 保险公司内部系统通常呈现碎片化状态，典型企业存在 6-8 个独立 业务系统，数据互通需通过中间表手动同步。例如某头部寿险公司 的精算系统与 CRM 系统间存在 17%的数据偏差率，直接导致核保 决策失误率增加 2.3 个百分点。 风控能力滞后 年数据），但行业平均线上转化率仅为传统渠道的 1/3。 这暴露出三个关键痛点：①传统人工服务响应速度平均超过 4 小 时；②标准化产品难以匹配个性化需求；③跨渠道数据割裂导致服 务连续性差。 其次，运营效率提升存在技术瓶颈。典型财产险公司每单理赔 处理平均消耗 5.2 人工小时，其中 40%时间用于资料核验等重复劳 动。精算建模周期从需求提出到交付平均需要 17 个工作日，严重 制约产品创新速度。核心系统面临三大挑战：①遗留系统改造成本

...........................................245 1. 引言 近年来，人工智能技术的快速发展为金融领域带来了革命性变 化，其中量化交易作为数据驱动的典型应用场景，正逐步从传统统 计模型转向以机器学习为核心的 AI 赋能模式。根据国际清算银行 2023 年报告，全球顶级对冲基金中已有 78%将深度学习纳入核心 交易策略，其资产管理规模年均增长率达 系统。下文将具体阐述该方案的技术实现路径与 关键性能指标，为机构投资者提供即插即用的升级方案。 1.1 研究背景与意义 近年来，人工智能技术的快速发展为金融领域带来了革命性变 革，其中量化交易作为技术与金融结合的典型应用，正逐步从传统 统计模型向 AI 驱动的高级算法演进。全球量化交易市场规模已从 2018 年的 1.2 万亿美元增长至 2023 年的 2.8 万亿美元，年复合增 长率达 18.5%，AI 技术对金融市场数据进行建模分析，并自动 执行交易决策的系统化方法。其核心在于将传统量化交易的数学统 计模型与 AI 的动态学习能力相结合，通过数据驱动的方式捕捉市 场非线性规律，实现收益优化和风险控制。典型的 AI 量化交易系 统包含数据层、算法层、交易层三大模块，形成从市场信号识别到 订单执行的闭环。 数据层负责处理多源异构金融数据，包括：  结构化数据：交易所高频行情（1 分钟级 Tick