VM-F&B Future Food 1.2 政策支持 中国生物制造行业正迎来密集的政策红 利。2021 年 12 月国家发改委发布的《"十四 五"生物经济发展规划》明确提出，要构建生 物技术战略科技力量，重点突破关键核心技 术瓶颈。2024 年发布的《政府工作报告》更 是将生物制造列为重点培育的新质生产力， 此举标志着该领域已进入国家战略发展快车 道。2025 年 3 月的《政府工作报告》中提出 当今复杂的工程项目中，设计、实施和 运维团队经常面临多重挑战：工程设计和自 动化系统的协同难度大，跨平台数据管理繁 琐，文档更新不及时等。 一体化工程与运营方案 COMOS 应运而 生，通过建立从设计、建设到运维全生命周 期的统一的中央数据库， 简化工作流程，提 高数据一致性，大大降低人为错误，使工程 项目的执行更加高效可靠。 3.4 发酵过程的精准控制 生物发酵过程的精准控制对于生产具有 首次即正确的生产 通过引入过程分析技术 (PAT)，可实现一 种“首次即正确”生产工艺，即时确保产品质 量，缩短产品上市时间。 SIMATIC SIPAT 提供了一系列在开发与生 产过程中支持 PAT 的模块，例如，过程分析 模块以及用于过程控制和报告生成的模块。 SIPAT 使企业能够基于“质量源于设计” (QbD) 原则和“首次即正确”测试进一步优化生产工 艺，将质量变为生产过程不可分割的一部

。 全 生 命 周 期 数 据 割 裂 、 数 据 权 属 不 清 、 数 据 价 值 封 闭 ， 已 成 为 制 约 行 业 迈 向 高 端 化 、 智 能 化 、 绿 色 化 的 核 心 瓶 颈 。 本 章 将 系 统 梳 理 当 前 船 舶 数 据 管 理 和 应 用 在 政 策 、 实 践 、 技 术 层 面 的 现 状 ， 并 深 度 剖 析 其 背 后 技 术 性 、 生 态 性 、 的 政 策 框 架 和 方 向 指 引 。 欧 盟 以 《 数 据 法 案 》 、 《 数 据 治 理 法 案 》 为 法 律 基 石 ， 依 托 “ 数 字 孪 生 海 洋 ” 等 倡 议 ， 构 建 强 调 数 据 主 权 和 生 态 可 持 续 性 的 数 据 空 间 。 其 模 式 规 则 严 谨 ， 但 在 行 业 级 数 据 流 通 效 率 和 跨 主 体 协 同 方 面 仍 面 临 盖 船 舶 全 生 命 周 期 的 数 据 治 理 与 价 值 挖 掘 。 国 际 船 级 社 协 会 （ IACS） 通 过 成 立 专 业 委 员 会 、 发 布 统 一 要 求 （ UR） ， 正 从 技 术 标 准 层 面 推 动 数 据 质 量 提 升 、 网 络 安 全 和 数 字 化 转 型 安 全 。 部 分 船 级 社 也 发 布 了 关 于 “ 数 字 孪 生 ” 的 船 级

应”，构建“恢复即本能”的运行模式。 那么，如何构建高韧性的数据中心？复杂系统理论提供了深刻的洞见和实践指导： 因此，韧性数据中心的建设，必须从复杂系统理论 中汲取智慧：将韧性作为系统性、动态性的能力内 化于架构与运营之中，不再将“零故障”作为不切 实际的目标，而是让“恢复成为本能”。 复杂系统理论指出，复杂性不可消除，只能管理与 驾驭。数据中心的韧性能力，正是其面对多源风 险、瞬态冲击与长期演化时，维持核心功能连续 自适应优化”。数据中心从传统“静态可靠性工 程”跃迁为“动态自适应系统”。AI不仅将数据中 心从业者从繁琐重复的运维工作中解放出来，更通 过洞察、预测、决策与执行的智能化闭环，使“恢 复即本能”成为韧性数据中心的内生特征。 展望未来，AI Native的韧性数据中心将是一种全 新的“数字生命体”——具备感知、分析、判 断、行动与进化的能力，能够在复杂的数字环境中 自主应对挑战、持续提升性能，实现真正的“自适 基于对等互联的ICT基础设施架构，结合AI预测等 能力，构建超越传统资源调度的弹性自适应能力， 通过“全域弹性、柔性调度”实现资源动态高效调 配。 ·全域弹性：包括接入弹性、内生弹性、Facility弹 性和外延弹性等四层弹性。接入层实现流量弹性调 度；内生层打破数据中心计算、存储、网络资源的 碎片化壁垒实现资源智能调度；Facility层基于可扩 展的标准化POD实现弹性空间、弹性制冷及弹性供 电；外延层通过云边端协同联动，打破地域限制，

等关键领域推动“中国标准”走向世界。这种“技术自主 + 标准引领”的双重 突破，与“数字中国”战略形成深度共振，成为提升国际竞争话语权的关键支 点。鸿蒙智能体的成功实践，标志着中国的终端操作系统从“技术跟跑”到“生 态领跑”的历史跨越，它不仅证明了自主创新道路的可行性，更展现了开放协 同生态的旺盛生命力。 我们期待，鸿蒙智能体生态能够持续深化产学研用融合，为中国式现代化 筑牢数字基座。这既是时代赋予中国科技界的重任，也是全球智能化浪潮中不 鸿蒙智能体时代已经开启，我们期待与广大鸿蒙应用开发者和合作伙 伴一道，持续推动鸿蒙智能体技术创新与生态共建，为用户带来“服务合 时宜、服务不间断”的智慧新体验，共创鸿蒙万物智联的未来新世界。 Agent 时代 鸿蒙应用生而智能 前 言 近年来，生成式人工智能（Generative AI）迎来前所未有的技术飞跃， 以大语言模型（LLM） 为代表的基础模型进入高速迭代期，一路狂奔，不断刷新能力边界。模型在复杂任务推理、规划、 为中心构建，未来几年的鸿蒙生态系统将以面向场景的智能服务形态为终极 演进目标，呈现出以 AI 智能体为中心、多种服务形态并存的新范式，包括 APP、元服务等已存 鸿蒙应用智能的愿景 Agent 时代 鸿蒙应用生而智能 前 言 在的形态以及以 AI 智能体为载体的智能服务新形态。各种形态之间相互协同、相互融合，为用 户提供更优的体验。其中，AI 智能体可以根据意图分解的任务目标，自主调用相应的 APP、元

付业务的管理现状，产品成本构成，成本核算方式以及 相关报表情况 了解原料、机物料采购现状，包括合同管理、采购计 划、采购执行、原料入库，了解仓储中心日常工作内 容，包括原料、包材、机物料的收发、取样送检、库 存盘点，并收集常用表单及报表 了解生产计划与控制的业务现状，包括生产计划、生 产工艺、生产执行等，同时还了解了相关业务需求、 业务难点，收集表单及报表 了解销售业务现状，包括计划、合同、发货运输、售 后服务等内容，收集常用表单及报表 库存进行明细管理。 生产成本核算 生产成本核算处理 包括包材、公用工 程、人员工资等处理 方式 公司间原材料定价周期 由原本的月末定价转变为财 务专人按周期提前定价，规 避未来系统内原料账与实物 不符的问题 与 TEX-MES 接口 与 TEX-MES 系统接口主要 集中在生产管理，功能包 括生产计划传输、原料消 耗以及成品入库量管理 工作总结： a) 经过对 XXXX Q3231002 成纱检验室 质量主数据编码规则： 3.2.3 质量管理模块 - 数据规则 类型 编码方式 编码范围 编码位数 检验方法 内 / 外 50000001-59999999 8 位 检验计划 内 / 外 50000001-59999999 8 位 检验特性 内 / 外 62000001-62999999 8 位 采样方法 外部 P001-P999 4 位 质检工作中心编码规则： Q3231001

内部高效运作，可以提供数智化优化的产品/服务体验。但未关注数智化的颠覆性潜力。 5.3.6 L6 生态创新级 建立数字生态系统，具备颠覆型数字技术和业务模式，基于数据智能化主动响应外部变化，把控生 态市场，通过生态系统的反馈与改进，提升面向生态的系统效率并构建韧性。 特征要求矩阵 针对能力评价指标体系中的底层指标，结合能力发展等级的对应要求，形成特征要求矩阵。为便于 理解，本文从能力评 组织未对产品进 行数字化升级改 造 组织考虑并计划 对试点产品进行 数字化升级改造 （1）组织对部分 产品进行数字化 升级改造 （2）组织开始注 重 共 性 技 术 （5G+AICDE）的内 部转化来赋能研 发、产品设计与管 理的智能创新 （1）组织对大部 分产品进行数字 化升级改造 （2）通过已有产 品或服务上增加 数字化模块，让产 品变得更智能，进 一步提供增值服 务 组织对全部产品 定制化 数字仿真 是否将仿真 孪生技术应 用于产品生 命 周 期 过 程？ 组织不具备基于 数字化技术的产 品仿真的能力 组织考虑引进产 品仿真相关的数 字化技术 组织对试点产品 采用数字化技术 进行仿真分析 组织对部分产品 应用数字化技术 进行仿真分析 组织对全部产品进行 基于数字化技术的仿 真分析 组织采用数据孪 生、CPS 等技术， 建立试验验证模 型，持续提升产 品与模型的匹配

跨异构适配 3.1.3. 云边模型与数据协同 3.1.4. 安全与高可靠运行 3.2. 赋能企业专网的边缘智能核心网 3.2.1 异构接入 3.2.2 意图化用网 3.2.3 一网多能 3.2.4 内生智能 3.2.5 多模态感知 3.3. 智能驱动中枢与模型服务基座 3.3.1 赋能边缘智能的模型服务 3.3.2 智能体引领与业务生态共创 06 06 06 07 07 08 10 08 网为根基：5G-A 网络不再仅是数据传输的管道，而是演进为具备内生智能的“感知 - 保障”系统。 通过异构接入、一网多用等多维能力，网络能够主动感知业务意图（如低时延、高可靠）和实时状态， 并动态调动资源予以精准保障，为算力调度与 AI 应用提供确定性、高性能的连接服务。 智为大脑：智能（AI）不再是以外挂工具的形式存在，而是深度内生于网络与算力基础设施的核心。 借助大模型、智能体（Agen 等多制式网络的统一纳管与智能切换；意图化用网可解决业务需 求“言而无策”的痛点，基于 LLM 将高层业务意图自动转化为网络策略，实现从需求到配置的零等待； 一网多用能攻克资源“静而不柔”的难题，通过通感算一体化实现单设备多功能复用；内生智能可应对 运维“治而不智”的挑战，通过智能体实现网络自优化与故障自愈，变被动响应为主动保障；多模态感 知突破能力“连而无感”的限制，融合视觉、雷达与 5G-A 通感技术，为智能决策提供全域环境感知能力。

....................................................................................... 22 4.3 强化内生智能，使能跨域协同 ......................................................................................... 2025年，中国联通深化自智网络实施，积极释放智能体生产力，全力加速迈向L4高阶智 能阶段。公司以价值流与成效指标为核心牵引，聚焦高价值场景布局智能体建设，通过夯实数 智基础激活智慧动能、强化网络内生智能使能跨层协同等举措，全方位提升网络智能化水平。 同时，依托技术合作、部省共创、生态共赢等创新机制，推动L4自智网络体系化、规模化落地 实施。 本白皮书立足行业发展趋势，从体系架构、实施策略、创新机制、应用案例等维度，系统 新，助力打造极致用户体验，并对外提供自动化、智能化、绿色化的网络和服务，助力千行百 业加速构建新质生产力。 图1 中国联通自智网络愿景目标 2025年是智能体商用元年，也是自智网络L4成效落地元年。中国联通积极创新智能体生 产力、加速迈向L4高阶自智，提出无人化极简运维，“三个一”极速处置，“三向新”极智运 营的L4自智目标。 8 无人化极简运维：实现无人、少人的极简运维。核心是端到端闭环自动化、NOC操作无人

第一章 序言 1. 定义与范式 2. 发展与态势 3. 数据分析 第二章 AI 前沿 1. 从大语言模型走向自主智能体 2. 具身智能 3. 脑机接口 4. AI 内生安全 第三章 数学 1. 基础理论 2. 优化 3. 统计 4. 科学计算 5. 复杂系统 第四章 物质科学 1. 物理 2. 化学 3. 材料 4. 能源 第五章 生命科学 分析和关键词词云看，研究主题呈 双聚焦：一方面，持续推进前沿模 型、基础算法与计算架构创新；另 一方面，2020 年之后，围绕 AI（内 生）安全、对齐和极端风险的研究 显著升温，展现出前沿模型技术创 新和安全治理并重的发展趋势。 总量 中国 欧盟 美国 印度 英国 内生安全 人工智能安全 检索增强生成 博弈论 前沿模型 人工智能对齐 人工智能 极端风险 可信人工智能 动态异构 冗余架构 觉 - 语 言 - 动 作（VLA）模 型 取 得 突 破，谷 歌 RT-21 和 Physical Intelligence 的 π0 2 实 现 了 从 视 觉 与 语 言 输 入 直 接 生 成 机 器 人 动 作 的 能 力。Figure AI 推 出 的 Helix3 是 全 球 首 个 人 形 机 器 人 VLA 模 型，采 用 创 新 的 双 系 统 架 构 4，为 智 能

，为文本生成领域带来了革命性的进展[3]。 GPT 及 其 后 续 版 本 （ 如 GPT- 2 、 GPT- 3 等 ） 采 用 了 基 于 自 回 归 （ Autoregressive） 的 生 成 方 法 ， 即 根 据已有的前文信息逐词预测下一个词语的概率分布，从而实现高质量的文本生成。与传统的监 督学习方法相比，生成式预训练模型的优势在于它们可以在大规模未标注语料库上进行预训练，然 后 医疗健康数字化转型的步伐迈得 更稳更有力。 首先， 医疗健康大模型在疾病诊断方面展示了巨大的潜力。传统的疾病诊断往往依赖于医生的经 验 和医学 知识 ， 但诊断的 准确 性和效 率可 能 受 限于 医 生 的 熟 练 程 度 和 当 前 的工作 负荷 。通 过 大模型 的应用， 可以利用海量的医疗数据进行深层次的信息挖掘， 快速准确地识别疾病的早期症状， 提早 发现 潜在 健康 问 可能在面对不同人群时表现出偏差。这些偏见的 识别和校正是应用中的重要任务。 新型医患关系下的信任问题： 在诊疗过程中过度依赖大模型的风险之一是有可能削弱医患关系中 至关 重要的人 文关 怀 。医 生 与患者 之 间 的 关系建 立 在 信任 、 共 情和有效 沟 通 之 上。对 于 医疗专业人 员来说， 与患者保持开放的沟通渠道至关重要， 确保患者的关切、价值观和偏好在决策过程中得到 考虑