41 建筑工程数字化造价体系构建与实施路径研究 阳 辉 中冶长天国际工程有限责任公司 湖南 长沙 410000 【摘 要】：本研究旨在探讨建筑工程数字化造价体系的构建与实施路径，以适应现代建筑工程管理的需求。随着信息技术的飞 速发展，数字化造价体系在建筑工程中的应用日益重要。本文基于现有文献和案例研究，提出了一种可行的数字化造价体系构建 和实施路径，旨在提高建筑工程的效率、精度和可持续性 。通过本研究，我们希望为建筑行业的数字化转型提供有力支持和指导。 【关键词】：建筑工程；数字化造价；体系构建；实施路径；效率；可持续性 DOI:10.12417/2811-0536.23.08.014 Research on the Construction and Implementation Path of Digital Cost System of Construction Engineering 更好地掌握工程成本，还能提高成本控制、风险管理和项目决 策的能力。然而，构建和实施数字化造价体系并非一蹴而就的 任务，需要考虑众多因素和复杂的管理流程。因此，本研究旨 在提出一种可行的构建和实施路径，以指导建筑工程领域的从 业者更好地利用数字化技术，提高项目管理的水平和效能。 1 建筑工程数字化造价体系的重要性与需求 在现代建筑工程领域，数字化造价体系的重要性愈发凸 显。随着社会和科技的不断发展，建筑工程的规模和复杂性也

世界级集群的典型特征 1 0 三、世界级先进制造业集群的推进路径 1 1 集群作为一种新的产业组织形态 ， 最鲜明的特征和功能就是“链接”。 推动国家级集群向世界级集群 迈进过程中 ， 要充分聚焦集群“链接”功能的实现 ，推动集群综合竞争力加快提升。 n

值，攻击者可利用极小分 片规避防火墙检测；分片 ID 按固定规则生成，攻击者可预测 ID 规律 实施注入攻击或误导数据重组。IPv6 将分片功能限定在源主机，明 确禁止分片数据包的内容重叠，要求数据包不得小于路径的最小 MTU（除非为最后一个分片包），并且对分片 ID 的生成机制引入随 机性或加密约束，大大增强了对已知碎片攻击的防护能力。 图 2 “泪滴攻击”示意图 (二) IPv6 继承的 IPv4 薄弱， 攻击者可利用共享物理设备漏洞实现跨切片渗透；IFIT 检测机制可能 被攻击者注入非法报文干扰监测，或分析其携带的路径信息推测网络 拓扑；BIERv6 组播转发缺乏源认证，攻击者可伪造组播源注入虚假 IPv6 网络安全白皮书 - 8 - 数据或篡改组播路径实施流量劫持。这些 IPv6+特有的安全风险，需 通过针对性的防护策略来保障网络安全。详细内容参见本白皮书第四 章。 三、 on Header，AH）和封装安全载荷头（Encapsulating Security Payload， ESP）等。逐跳选项头允许数据包在传输路径上的每个节点都进行处 理，常用于携带需中间节点处理的特殊信息；路由头可指定数据包的 转发路径，实现源路由功能；分段头负责数据包的分片与重组；认证 头提供数据完整性验证和身份认证；封装安全载荷头则用于数据加密 和部分认证。 IPv6 的扩

时 掌握所有业务组件的分布状态，并依据负载、灾害风险与延迟感知自主调整流量路径。它不 再仅仅是通用计算资源的连接者，而是智能调度各资源池承载能力的核心大脑，确保客户各 类核心业务在任意位置发生，都能由最优计算节点响应处理。这就要求异地数据中心间具备 全局流量调度能力，可根据链路延迟变化动态切换支付结算类关键业务路径，实现用户“零 感知”切换。 2）超大规模与智能韧性协同演进挑战加剧 意图驱动网络（IDN）与AI融合：AI的应用将网络运维从故障后的辅助诊断扩展到运 行风险预测和优化。运维系统将基于对业务意图的理解（如“支付交易必须在50毫秒内返 回结果”）和实时网络状态结合，自主计算最优路径，并自动执行调整，无需人工干预。 同时，借助AI技术，在网络变更或故障处理时，能够实现智能化处置，真正迈向“无人值 守”数据中心。 性能极限与新协议普及：多活架构下，数据中心间海量数据同步是关键性能瓶颈。低 借 Rubook 拖拽式编排工具与10+预置场景 API，无需代码开发即可完成流程对接，将业 务上线周期从数月压缩至周级；在运维层面，构建应网一体体系，不仅能主动感知应用质 量、一键定位端到端路径故障，实现分钟级排障，还能结合知识图谱与AI算法，提前发现5 大类40多种高频风险隐患，覆盖70%场景，让网络管理从 “被动应对” 转向 “主动预 判”。 AI Fabric 2.0为数据中心

法效率，其开源免费策略使中小企业和个人开发者可获取高性能 模型，极大降低AI应用门槛。在制造、医疗、金融等领域，深度学习驱动的预测性维护、医学影像分析、量 化交易等应用，显著提升行业效率。在物流路径规划、电网调度等场景中，深度强化学习可实时响应环境变 化，优化资源分配。在个性化服务领域，通过用户行为数据的深度挖掘，实现千人千面的推荐系统、广告投 放等，提升用户体验与商业价值。DeepSee U上训练时，单 epoch产生的网络流量高达85EB。传统数据中心网络难以承载如此庞大的东西向流量，导致网络拓扑设计复 杂度呈指数级上升。组网规模的扩大还引发了负载均衡难题，传统ECMP（等价多路径路由）算法在“少流 大流”场景下易引发链路拥塞，使网络有效吞吐量骤降至理论值的10%-60%。 超高带宽与低时延需求 大模型训练中，GPU间梯度同步和中间激活值传递需满足微秒级时延要求。以InfiniBand和RoCEv2为代 万度电，间接排放二氧化碳超105吨。在万卡集 群中，网络设备功耗占比可达20%-30%，需通过光电融合交换、低功耗协议栈等技术降低能耗。 2）智算网络关键能力要求 超低时延与高带宽 • 技术路径：采用RDMA技术绕过GPU内核协议栈，结合InfiniBand、RoCEv2优化，如拥塞控制、流 量调度以及端网协同等机制，以及硬件低时延（交换机、RDMA网卡）和直连拓扑等技术，降低端 到端

统等关键技术，全面梳理国际国内标准进展与产业生态现状。通过剖 析数据中心互联、算力网络等典型应用场景，展示了光电融合网络在 降低 30%以上 TCO、提升 50%以上能效比等方面的显著优势。同时， 本白皮书提出三阶段发展路径与产业协同建议，旨在推动构建开放、 融合、智能的新一代光电网络体系。 我们期待通过本白皮书的发布，吸引更多研究机构、企业和产业 人员共同参与光电融合网络的技术创新与应用实践，把握光电融合网 基于 SRv6+ODU/OSU 灵活复用，实现业务粒度切片（vlan/roce 等）与路径稳定转发保障，支持微秒级时延控制，适应 AI/工业/金融 等场景对稳定性、低抖动的极致要求。 3.广域光电融合调度能力 结合统一控制面（如 SDN 控制器）实现电信级路径动态调度， 完成全网粒度识别、片段级路径编排与秒级快速发放，支持广域高效 算力连接。 1.2 光电融合网络需求和意义 随着 突破传统网络瓶颈：突破传统网络架构中光电信号分离以及高成 本、高能耗、低效率等瓶颈，实现长距离无电中继无损承载、高性能、 跨层调度、业务驱动、自适应修复等高级运维能力，为网络技术发展 开辟新路径。 降低部署与运营成本：统一架构减少设备种类和中继节点，显著 降低 CAPEX 与 OPEX； 促进算力与数据融合：为算力的传输、交易、应用打造优质平台， 构建庞大的算力资源池，实现算力资源的高效调度和共享，推动算力

.......................................... 22 第三章：AI 赋能央企数智化转型路径与挑战 ............................................ 27 一、AI 赋能央企数智化转型路径 ........................................................ 27 二、AI 人工智能）在央企的应用现状、应用趋 势，竞争环境等，为行业进入者提供全景式的分析和洞察。 本报告以国资委下属 100 家央企为研究锚点，即能精准把握国内 AI 赋能 央企数智化转型的核心脉络，也可以为下游服务商提供清晰的破局路径。 AI 赋能央企数智化转型——迈向世界一流企业的智能引擎 4 第一章：AI 赋能央企数智化转型发展概况 一、AI 赋能央企数智化转型政策导向 主要结论：政 个战略性高价值场景清单，引导 央企加速数据中心向智算中心转型，推动行业数据产业共同体组建，明确三维支撑的具体 实施路径。2025 年落地推进阶段，政策聚焦成效强化，扩大高价值场景覆盖至超 500 个， 推动智算平台规模化应用，分批构建重点行业高质量数据集，完善数据共享与合规流转机 制，为央企 AI 规模化发展提供了清晰路径与坚实保障。 图表 1 央企数智化转型相关政策 发布时间 政策名称 政策内容 政策方向

语音输入：长按麦克风图标口述问题（适合通勤场景） ⚫ 离线缓存：断网时可查看历史对话记录 避坑指南：若遇安装失败，检查存储空间是否充足，或关闭杀毒软件后重试 ③微信小程序（轻量化入口） 获取路径： 1.微信搜索"DeepSeek"公众号 2.后台发送关键词【小程序】获取专属链接 ⚫ 优势：无需注册，微信一键登录，适合快速查询天气、新闻等简单任务 ⚫ 限制：高峰期可能响应延迟，建议复杂任务切换至 限制：高峰期可能响应延迟，建议复杂任务切换至 APP 或网页版 ④电脑版（专业场景必备） 下载安装： 1.访问官网选择 Windows/macOS/Linux 版本 2.解压安装包后按向导完成部署（建议默认路径） 高阶功能： ⚫ API 接入：开发者可调用接口集成至办公系统（需申请密钥） ⚫ 批量处理：同时上传多个文件进行交叉分析（如对比 10 份合同条款） 2.新手必学操作：3 3.常见问题速查 Q1：为什么联网搜索时断时续？ 原因：服务器负载过高或网络波动 解决方案：避开晚高峰使用，或切换至深度思考模式本地处理 Q2：如何导出对话记录？ 操作路径：网页版/APP 端点击对话历史→右键选择“导出为 Markdown” Q3：上传文件后 AI 无法识别内容？ 排查步骤： 1.检查文件是否受损（重新保存后上传） 2.确认图片清晰度（建议

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 能源富集区却面临算力需求不足的问题，影响了绿电的消纳。在系 统协同层 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 1 一、算电协同发展背景 随着全球数字经济与能源革命的深度融合，算力与电力的协同 发展已成为推动“双碳”目标实现的关键路径。本章将从技术业务 发展、国家政策规划、行业实践进展和协同愿景四个维度，系统阐 述算电协同的发展背景与战略意义，为后续章节的技术架构与应用 场景奠定基础。 1.1 技术业务发展，驱动算力电力协同变革 模式提升数据中心绿电占比，并探索算力负荷与新能源功率联合预测、 柔性控制等技术，以降低电网保障容量需求。国家能源局 2025 年 5 月发布的《新型电力系统建设第一批试点通知》进一步细化实施路径， 提出通过余热回收、光热发电协同等技术提升能源利用效率，并要求 试点项目在 2024 年 8 月后开工，2025 年底前形成阶段性成果。 同时，《2025 年能源工作指导意见》将算电协同纳入新型电力系

Takeaways：RL加持下的长度泛化 \ 推理范式的涌现 ➢ DeepSeek-R1 社会及经济效益 ➢ 技术对比探讨 ➢ STaR-based Methods vs. RL-based Methods 强推理路径对比 (DS-R1 \ Kimi-1.5 \ o-series) ➢ 蒸馏 vs. 强化学习驱动：国内外现有各家技术路线对比分析及Takeaways ➢ PRM & MCTS 的作用 ➢ 从文本模态到多模态 R1的出现再次证明了强化学习的潜力所在： ➢ R1-Zero 从基础模型开始构建，完全依赖强化学习，而不使用人类专家标注的监督微调（SFT）； ➢ 随着训练步骤增加，模型逐渐展现出长文本推理及长链推理能力； ➢ 随着推理路径增长，模型表现出自我修复和启发式搜索的能力； 4 DeepSeek-R1 开创RL加持下强推理慢思考范式新边界 ➢ 得益于强大的推理能力与长文本思考能力，DeepSeek R1在复杂任务上表现卓越，成为开源领域的又 进行探索 ➢ 类比：初学者在没有老师指导的情况下，通过不断的尝试和错误来掌握一门新的技能。 ➢ 这种自主学习的方式，不仅节省了大量的标注成本； ➢ 更重要的是，它让模型能够自由地探索解决问题的路径，而不是被预先设定的模式所束缚。 12 DeepSeek-R1 技术剖析：DeepSeek-R1 Zero DeepSeek-R1 Zero的关键启示 ➢ 跳过SFT阶段，直接运用纯强化学习