基于数智融合孪生技术的预生产试验环境系统 排产、调度以及维护是生产制造环节中的 3 个重 要环节，对工厂的产出效率起着决定性作用。智能生 产制造环节已成为先进制造业的必要组成部分 ［12］。 当前，生产制造产业数字化程度普遍比较低下，生产 数据流转分析时效性差，生产效率提升面临瓶颈，难 以满足业务快速发展和产业升级的需求。 为了解决当前产业发展面临的问题，基于数智融 合孪生技术制定的预生产试验环境产品解决方案，通 合孪生技术制定的预生产试验环境产品解决方案，通 过 100% 复刻真实产线构建预生产试验环境。在该试 刘 岩，赵 洋，张旅阳，路 稳 基于数智融合孪生技术的智能制造应用探索 本期专题 Monthly Topic 03 2025/05/DTPT 验环境中，构建了单向数据交互机制，产线所有生产 数据和设备运行数据会按照设计原则流入预生产试 验环境，进而实现整体运行状态的自动获取。通过数 据处理和异常识别技术，对产线运行情况进行实时监 据处理和异常识别技术，对产线运行情况进行实时监 控和告警；另一方面，单向数据交互机制可确保不会 让影响产线稳定运行的干扰数据流入产线，从而实现 整体设备的稳定运行和生产效率的提升，兼顾了生产 效率提升与安全保障。预生产试验环境产品方案的 数据作业流程如图 3 所示。通常使用设备综合效率 （OEE）、生产线平衡率（LOB）、时间稼动率和性能稼动 率来评价产线总体运行效率。 a）设备综合运行效率（OEE）：OEE是一种衡量生

挂号、诊 疗服务、费用结算、检验检查等在内的各个环节，将极大提升患者的就医体验。 同时，AI 助力 生物分子结构预测与生成、加快靶点识别和发现， 提升药物分子设 计与 优化， 提升临床试验的效率， 有效地缩短新药研发周期、降低研发成本、 加速新药上市，为医药创新带来新的动力。 AI 已经深入医疗健康的各个层面，成为连接医疗机构、科研机构、制药企 业以及广大患者的重要纽带，助力构 智慧病案与患者管理 22 医学研究与教学 23 5 AI 加速医药创新发展 24 药物研发与设计 25 药物筛选与 ADMET 性质预测 27 临床试验设计与优化 28 6 AI 助力健康管理 29 健康监测与评估 30 健康指导与干预 31 智能健康保险 32 趋势篇 7 AI+医疗健康应用趋势展望 像处理等方面 发挥了重要作用。 7 医疗健康行业 AI 应用白皮书 2 医疗健康行业 AI 应用全景 AI 技术已经逐步渗透到医疗健康的全产业链，从制药环节的药 物研发、临床试验、药物推广，到治疗的诊前、诊中、诊后全 生命周期，再到个人日常健康管理，以及包括健康保险、公共 卫生管理等的医疗服务生态，均得到全面覆盖，大大提高医疗 服务效率和质量，提升居民的医疗可达性和便利性。

物料管理 入库管理 √ 45 统计管理 √ 46 存储管理 √ 47 出库管理 √ 48 溯源管理 √ 49 驻地管理 智慧项目部 智能门禁系统 √ 50 智能监控系统 √ 51 智慧试验室 样品流转 √ 52 视频监控 √ 8 基本规定 序号 功能名称 功能需求 53 环境监控 √ 54 数据自动采集分析 √ 55 报告生成 √ 56 智慧拌合厂 生产过程监控 √ 驻地信息采集设备主要包含智慧试验室、智慧拌和厂、智慧钢筋加工厂、智慧 预制厂相关的信息采集设备，其性能要求分别满足表 6~表 9 相关要求。 表 6 智慧试验室设备和系统性能要求 序号 性能要求 1 各数据采集模块支持 TCP/UDP 透明数据传输，能通过 HTTP 协议与智慧工地信 息化平台传输数据 2 压力试验机、万能试验机、沥青针入度仪、沥青软化点仪、沥青延度仪、马歇尔 试验仪等试验检测设备应具 试验仪等试验检测设备应具备数据自动采集功能；支持数据防篡改、断点续传； 支持自动出具标准格式的检测报告，并支持检测报告加盖电子签名 3 试验样品应粘贴二维码或 RFID 标签，具备样品流转、溯源管理的功能 4 标养室应具备温湿度自动监测与控制的功能 5 化学室、药品室等重点管控室应加装智能门禁，具备授权登记、生物识别、出入 记录等功能 表 7 智慧拌和厂设备和系统性能要求 序号 性能要求 1 读写精度≥99%

一 技术 03 02 07 Tech@Core 与之前阶段区分的因素 技术是企业战略的核心。 Tech@Core 与之前阶段区分开的因素包括： 领导者推动快速、频繁的试验和学 习，同时坚持选择和评估正确试验 的原则 领导者了解对其业务来说 技术的关键本质是什么， 并且越来越精通技术 客户价值取代成本，成为主要的 绩效度量指标（适应度函数） 领导者依赖技术创建创新 的客户旅程 你需要什么能力来实施你的战略？ 06- 行动建 议 03- 地平线 01- 信号 05- 技术影 响 02- 商业影 响 04- 紧迫 性 P27 紧迫性 立即行动 AR/VR/MR 试验 机器学习 / 人工智能 语言成为普遍界面 关注 生物测定学 识别 环境技术 重大变革和技术的发展趋势会极大改变你的商业计划。如果你能在它们生命周期的早期就了解这些变 革 和趋势是什么，你也许 平台、工具、语言及框架） 中的一个。雷达环上的位 置表示该技术的行动建议： 采纳、试验、评估、暂缓。 技术雷达 P29 3 评估 -Assess 前景良好。应密 切关注并试验使 用 4 暂缓 -Hold 获得行业关注， 但尚未或可能从 未准备好使用。 可能有缺陷或可 能被视为避免使 用的技术 2 试验 -Trial 可以谨慎使用。 它还没有完全被 证实，因此需要 在精心挑选的计 划中使用

....................................................................................36 2.5 药物研发与临床试验................................................................................................... .......................................................................................39 2.5.2 临床试验数据管理............................................................................................... 来一段 时间内的医疗需求，从而帮助医院合理分配资源，减少患者等待时 间，提高医疗服务的响应速度。 在临床研究领域，DeepSeek 技术可以加速新药研发和临床试 验的过程。通过分析大量的临床试验数据，它能够识别出有效的药 物组合和治疗方案，缩短研发周期，降低研发成本。例如，通过分 析癌症患者的基因组数据和治疗反应，DeepSeek 可以识别出最有 效的治疗方法，为癌症治疗提供新的思路。

项评价指标。为增强指标的可操作性与适用性， 会议提出尽快在我国不同地区的供电公司开展指标测试验证工作。 随后编写组于2025年8月至11月分别在山东烟台供电公司、 广州佛山高明供电局、江苏南通供电公司、陕西铜川供电公司、 新疆昌吉供电公司、新疆巴州供电公司、张家口市崇礼区供电公 司开展了 7 次评价指标测试验证工作，形成 595 份测试验证记录。 每次测试验证后召开了评价总结分析会议，编写组依据测试和现 场调研结果 为未来牵引类，即仅在个别地区开展了该类指标对应的数字化示 范应用，未广泛推广。 3)个别指标存在释义模糊、数据不易获取的问题，测试验证 后完成修改。 配电网数字化评价指标-2025 III 2025 年 11 月 8 日，在南京召开了配电网数字化评价指标编写 第四次工作会议，会议根据前期测试验证情况，逐项讨论了各项 指标，进一步明确了指标释义、校核了计算方法，整理形成评价 指标评审版。 2025 力公司定西供电公司、国网四川省电力公司、内蒙古电力（集团） 有限责任公司数字研究分公司、国网北京城区供电公司、北京智 芯微电子科技有限公司、青岛拓维科技有限公司、申科科技集团 有限公司。 本文件参加测试验证供电公司：国网山东省电力公司烟台供 电公司、广东电网有限责任公司佛山高明供电局、国网南通供电 公司、国网铜川供电公司、国网新疆电力有限公司昌吉供电公司、 国网新疆电力有限公司巴州供电公司、国网张家口市崇礼区供电

年10月，腾讯向香港早期癌症检测公司Insighta投资了 3,000万美元（约2.1亿元人民币），以支持Insighta加速 临床试验和商业化进程。Insighta的早期癌症检测平台运 用了其专有的FRAGMA技术，能够实现非侵入性且高精 度的多种癌症早期检测。该技术已在中国大陆开展针对 肝癌的临床试验，并计划很快扩展至肺癌检测。除了资 金支持，腾讯还凭借自身在AI领域的技术专长，进一步 提高FRAGMA技术在早期癌症检测中的准确性，降低检 矽智能自有的人工智能药物发现平台Pharama.AI可 实现靶点发现—药物发现—临床试验预测的整个环 节。Pharama.AI平台由PandaOmics、Chemistry42、 inClinico三部分构成，其中PandaOmics鉴定及发现 新靶点；Chemistry42实现早期药物化合物的快速发 现和优化；inClinico用于临床试验结果预测和方案设 计优化。Pharama.AI从靶点发现到临床前候选化合 5 中国互联网络信息中心（CNNIC） 中国智慧医疗行业白皮书 11 图表5：中国智慧医疗生态体系 来源：德勤研究 药械企业 研发 生产 上市后 药物研发 智能物流 采购管理 试验管理 院内场景 财务管理 住院管理 设备管理 门急诊 药剂科 影像管理 行政管理 检测管理 院间场景 居家场景 动态监管 智能物流 智能生产 设备维护 库存管理 用药管理

国各地 方各行业具体探索实践，提出了隐私保护计算、区块链、可信数据空间、数场、数联网、数据元件等六条技 术路线，选择了北京、天津、上海等18个城市围绕以上六条技术路线开展城市数据基础设施建设试点试验， 并启动了11项数据基础设施国家标准研究制订。 目前，《指引》提出的六条技术路线成熟度还不高，还不能完全实现安全可信基础上的数据大规模流 通，全国各地方各行业特别是开展试点示范的18个试点城 究”课题，形成了《国家数据基础设施技术路线发展研究报告 1.0版》 本研究报告由“数据基础设施技术路线专题研究组（WG6-SG1）”倡议成员机构共同完成，旨在为各地 方各行业，特别是18个试点试验城市的数据基础设施建设提供参考。 前 言 国家数据基础设施技术路线发展研究报告 前 言 04 > 05 照生产要素划分，人类社会7000多年的文明史可以分为三个阶段。第一阶段是农业社会，以土地和劳动力为主要生产要 on-demand平台目前提供的AI资产目录包括数据集、Docker容器、机器学习模型、Jupyter Notebook等。 3.AI测试和实验设施（AI TEFs） AI TEFs提供大规模测试和试验人工智能解决方案（包括软硬件产品和服务，例如机器人）的环境，向欧洲所有技术提 供商开放。 这些AI TEFs将提供物理和虚拟设施的组合，技术提供商可以在其中获得支持，在现实世界环境中测试其最新的基于人工智

..............180 二、安装 ..................................................................182 三、整机试验 ..........................................................186 四、 外场飞行时的注意事项 ..................... 输。无人机相对有人机具有无需驾驶员、尺寸小、成本低等 优点，在军事、国防、民用、商业等各领域发挥着越来越重 要的作用。 无人机行业产业链大致可分为研发、生产、销售、服务 等细分领域，具体可分为产品研发试验、飞控系统开发、发 动机等关键零部件生产、载荷制造、无人机整机组装、无人 机销售、无人机作业培训、运营服务业务、 一体化应用服务 环节。 无人机作为智能机器人的一种，产业链条、技术链条都 设备缺陷管理制度、巡回检查制度)在执行制度的过程中要 严谨，避免随意性，电气运行及维护人员应按电气设备巡回 检查制度，开展设备的巡回检查工作，并做好相应巡检记录。 (四)要配齐各种绝缘工具，现场摆放整齐，试验合格。 (五)变配电间内卫生状况良好，门窗齐备，通风设备 配备齐全并完好，落实防水、防火、防小动物、防可燃气体 窜入等措施。 (六)变压器(室)现场管理规范 1.变压器室通风良好，照明设施齐全，防小动物措施落

1.应用场景 与医学伦理与法律相关的场景可分为五大场景， 24 个应用场景， 如下图所示。其中， 五大场景 分别是科研、临床、护理、健康管理和公共卫生。科研场景下有动物实验、人体试验、基因 / 干细 胞研究 3 个应用场景。临床场景下有常规诊疗、急危重症处置、器官移植、辅助生殖、生殖健康、 互联网问诊、基因 / 干细胞治疗、医疗人工智能、数字医疗、安宁疗护、医患关系 自建 伦理道德 复杂伦理困境中的决策与解释能力评估 人体试验客观题 问 题 : 以 下 哪 种 情况 符 合 研 究 参 与 者 签 署 知 情 同 意 书的规定？ 选项 : ['A . 研究者未向参与者解释研究目的和可能的风险 ', 'B . 参与者是在受胁迫的情况下签署的知情同意书 标准答案 : C 人体试验主观题 问题： 我计划开展一项关于阿尔茨海默病的遗传研究，为 附录 应用场景一：人体试验 文件 / 规范名称 施行 / 发布时间 国内法律法规