算法，可显著提升可再生能源发电预测精度、优化 需求侧灵活性资源调度、实现电网故障智能预警与 诊断，全方位增强电网运行的安全性与效率。 然而，电力数智化转型并非一蹴而就。当前各国发 展水平差异显著 ：部分国家已启动面向未来的新型 电力系统部署，部分国家仍停留在传统电网阶段。 IEEE Fellow IEEE PES 中国专业分会联合会 (PCCC) 主席 清华大学电机工程与应用电子系主任 清华大学能源互联网创新研究院院长 与输电，到配电与用电。电力行业的各个环节 尚未完全整合，但行业已具备执行预测性智能 维护、高效能源调度、自动设备优化以及提供 个性化用户服务的能力。 » 新型电力系统（FPS）：这是理想的阶段。在这 一阶段，电力基础设施面向未来，领先于电力 需求曲线，并与国民经济的宏伟目标保持同步。 在这一阶段，电力行业已实现上下游电力部门 的无缝整合，即发电、输电、配电以及电网储 备能够根据实时电力需求和供电自动适应负荷 波动 全球数智化指数（GDII）2025 智能决策，支持运营管理。同时也引入智能安全监 控，利用人工智能等技术进行设备故障检测和预 警。此阶段的关键业务成果是打破孤岛，从而提升 效率、优化决策、提高客运服务可靠性。 面向未来的智能化轨道交通 这是轨道交通数智化的最高阶段，其特征是人工智 能深度融入所有作业环节（预测、优化和控制）， 从而实现智能化自主运营，包括列车自动运行、人 工智能调度和高级流量优化。此外，在这一阶段，

障碍，解决难度） 企业投入低 （平台成本，运营 成本，人员升级） 普惠性 个性化 全链路 低投入 用户画像 场景画像 洞悉诉求 定制服务 新客服四大特征 蚂蚁新客服实践 3 面向未来的 服务基础设施 • 全渠道平台（传统渠道 + 互联 网创新渠道） • 互联互通（阿里云 + 阿里 ACC 实现全信息互联互通 - 自营 实时舆情监测，日监控 6000+ 媒体 / 网站，监控信息秒级处理 • 智能质检语音转文本准确率超过 96% 海量服务，举重若轻 面向未来，数据 + 智能 模块灵活，动态配置 • 服务系统按需购买，开通即用，按使用付费，轻资产高效支撑起伏不定的业务需求 焦点之一：面向未来的服务基础设 施 案例：基于阿里云，阿里 CC 的通用服务平 台 全球覆盖， 24x7 在 线 焦点之二： AI 助力的服务能力

络融合将驱动承载技术、设备形态和应用方案的多维度融合创新；当 前集成电路的能力提升、硅光及光电合封等关键技术的日趋成熟、设 备 SDN 南向接口的融合统一，为网络融合和大规模部署提供了坚实 支撑，成为面向未来高效承载网络的重要演进方向。 IP+光的融合包括管控融合、协议融合、硬件融合三个维度。在 管控融合维度，通过 SDN 统一控制器实现 IP 层与光层的联合资源调 度和智能运维，打破传统分离式管理模式；在协议融合层面，通过 可靠性测试规范，而 OIF 与 COBO 在国际上牵头的 CPO 接口规范也 为电光共封装的未来演进奠定基础。在智能控制方面，ITU-T 的 FG-AI4NDN 与 ETSI 的 ENI 提出了面向未来网络的 AI 控制模型，有 望影响光层 FEC 优化、自愈调度等标准设计；CCSA 也已启动 AI 增 强型 FEC 算法研究课题，探索 AI 与传输物理层的融合路径。同时， 统一调度与开放控制接口标准也在加强互通与兼容性，如 现 C+L 波段覆盖、AI 增强 FEC 等关键技术集成。与此同时，封装形 态也将进一步演进，以支撑 1.6T 在超长距传输和超大带宽集群互联 中的广泛应用。QSFP-DD 和 OSFP 作为面向未来演进的两种主流封 装，在结构设计、功能支持及部署场景方面均展现出各自的优势与局 限。 QSFP-DD（Quad Small Form Factor Pluggable - Double Density）

权投资项目总量及总额呈现下行态势，中国eVTOL企业一方面应拓宽融资渠道，另一 方面应优先推进商业化进程，通过如个人飞行eVTOL等取证进展较快、商业化场景明 确的模式获取稳定现金流。 • 打造面向未来的研发能力 eVTOL的航空结构、动力系统、能源系统、飞控系统及自动驾驶等关键技术平台需不 断技术突破，以满足航空器标准同时提升用户飞行体验。中国在三电系统等领域技术 积累丰富，但eVTOL企业 件的安全冗余度及适航性能。eVTOL企业须以技术为先、设计引领，转型为规模化量 产的低空经济业态。 • 建立敏捷高效的供应链 目前，部分eVTOL的关键零部件（如碳纤维）仍依照通用航空甚至民航客机标准制造， 存在降本空间。面向未来，eVTOL企业需建立敏捷高效的供应链体系，在确保适航性 的前提下动态降本。航空供应链汽车化是重要降本举措，通过设计优化、供应商管理 等方式，利用汽车供应链量产交付满足eVTOL适航要求的零部件，实现动态替换和成

Cosmo-Tech 面向未来的决策三角框架（见图 21）正在采取综合方法--AI 仿真导航器来管理 对整个价值链的全方位环境、社会和经济影响。这种整体模型旨在通过这些关键维度的复杂 相互作用来指导供应链领导者，确保每一个决策都有助于制定有弹性、盈利和可持续的战略。 Cosmo-Tech 人工智能仿真为实现供应链决策智能提供了一个软件工具。 图 21：Cosmo-Tech 面向未来的决策三角框架（来源：【27】）

是世界模型吗 ? 62/80 世界模型 / 数字孪生： SORA 是世界模型吗 ? 63/80 面向未来智能化需求，历时八年花费干万，开发新一代数字孪生平台、 SCADA 和边缘控制器 以知识图谱为核心，贯通物理仿真、 Al 、故障诊断和群控，代码量逾百万行 支持冷、热、气 ( 汽 ) 大规模机理和数据驱动混合仿真

系架构、运营组织、服务模式向一体化、智慧化、 协同化转型发展，满足乘客对于公共交通出行的 多方面需求与期望，为人们提供高效便捷、安全 舒适、经济环保的出行体验[6]。 本文回顾总结国内外公共交通系统的发展历 程及现状，面向未来中国交通发展需求和交通强 国建设的总目标，指出中国公共交通系统在当前 关键变革阶段面临的四大需求与挑战，从网络布 局、智能化水平、运营组织模式、服务韧性、系统 效能等方面展望公共交通系统的发展趋势及相关

招商与产业服务全生命周期数字化服务；  协同办公 WeLink 、软开云、工业互联网协同加持赋能企业数字化转型； 业务需求 • 依托新基建充分发挥示范区基础优势，汇聚河南省、 中部六省优 质 的大数据产业资源； • 探索面向未来城市的建设、运营模式，创新示范引领 作用； • 创新实践 5G 技术应用，引领河南省 5G 产业集聚发展； • 启动数字孪生城市建设，提升智慧岛治理与服务水平 + 双核驱动未来城市发展 城市案例

1%以下，年增新能源利用量超 1 亿度；算力 成本降低 20% ~ 30%，得益于新能源低谷电价；同时，低碳效益显著， 50 万千瓦算力集群年减碳量约 40 万吨（等效替代火电）。 （3）未来需求及发展趋势 面向未来，应构建 “源-网-荷-储-算”一体化协调控制架构，通过 融合可再生能源功率预测与算力负载预测，建立基于绿电友好性的算 力调度模型，动态匹配任务类型与可用清洁电力资源。在此基础上， 结合碳价 电量与功率反 馈、响应确认机制等内容的互联协议，实现算力平台与电网调度平台 之间的信息同步与控制闭环。配套数据安全与隐私保护机制，确保算 力运行数据在调度过程中的可控、可审与合规使用。 面向未来，应鼓励各类智算平台、边缘节点及数据中心运营方参 与需求响应机制试点，在新能源占比高、电网调节能力薄弱的区域开 展算力调节能力评估与验证。通过构建多类型算力节点响应特性数据 库，建立典型场景

结合真实数据迭代调整权重（动态纠偏） • 权重的迭代输出：① DeepSeek 动态优化，调整权重以贴合历史经验（基于历史）；②挖掘先验权重解释真实股债强弱的偏差，实现自 我纠正机制，提升资产配置的前瞻性和胜率（面向未来） 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容 表 资 DeepSeek 优化资配模型的具体过程 - 应用阶段 应用阶段 • 宏观经济指标的预测：我们整合了市场有一致预期的宏观指标（如工业增加值同比、