全链条风险、全生命周期的动态隐患也愈发突出，传统被动防护模式已无法应对。 为此，本白皮书锚定不起火、不爆炸、不扩散、不伤人目标，系统提出 “全 架构安全设计、全链路数字化防护、全场景主动攻防、全维度安全量化、全周期 安全管理体系” 五大核心理念，构建系统性安全解决方案。期望凝聚全球行业共识， 推动储能产业从 “规模扩张” 转向 “安全提质”，为清洁低碳的全球能源新秩序 筑牢根基。 前言 储能安全成为行业关注重点 储能安全攻防测试理念 5.2 储能安全攻防测试 7.1 储能系统安全风险地图 7.2 储能安全量化评估模型 7.3 储能安全量化评估模型应用 13 13 15 15 16 16 10 11 18 18 19 20 储能全周期安全管理体系 储能安全攻防测试体系 储能安全量化评估体系 12 10 17 05 06 07 倡议与展望 ............. 提高了上述风险的触发概率，更显著放 大了风险爆发后的危害程度，对安全防控形成更高挑战。 05 储能行业在规模化扩张与技术快速迭代的同时，也面临显著的行业痛点与风险管控困境。当前行业存在精准安全量化 体系缺失、测试机制存在固有局限的情况，难以适配规模化后的复杂安全需求，为行业高质量发展埋下隐性隐患。具体表 现如下： 储能行业痛点与风险管控困境 2.4 测试局限性 当前行业测试验证多采

1案例背景及管理目标 5.1.2实施过程：两阶段推进策略 5.1.3量化成效 5.2案例二：某制造业企业案例 5.2.1案例背景：某集团制造业外汇管理优化升级 5.2.2实施过程：三阶段推进策略 5.2.3量化成效 5.3案例三：某光伏企业案例 5.3.1案例背景：某全球光伏龙头产业 5.3.2实施过程：三阶段推进策略 5.3.3量化成效 6未来展望：技术演进与行业协同 6.1创新方向 户合同系统、ERP等系统实时对接，实现全口径敞口的分钟级更新。在分析层面，人工 智能通过深度学习算法能够自动分析企业的业务数据，识别潜在的外汇风险点，并对风 险的大小和影响程度进行精准评估。AI量化模型可基于宏观经济指标、地缘事件等200+ 变量进行汇率预测，较传统时间序列模型准确率提升28%。在执行层面，数字技术基于 敞口和市场行情走势等因素可实现自动对冲操作，避免人为决策偏差。在交易流程中， 统的数 据壁垒。通过建立“业务敞口—会计敞口—资金敞口”的动态转换机制，实现从交易发 生、风险识别、对冲执行到财务核算的全流程数据联动。依托数字化平台实现跨部门、 跨系统的协同管理，形成风险可量化、策略可追溯、效能可评估的系统性管控体系，提 升企业整体风险抵御能力与资源配置效率。 2.2核心架构：全周期风险管理闭环 外汇风险管理系统采用多层模块式设计以实现风控AI智能管理。如图2-1所示，包含

和职能的协作落 地项目机制 （2）建立体系化、 整合的数据体系 （3）具有完善的 数据中台和分析 平台 （1）在全生态的 层面制定策略进 行引导和协作 （2）通过数字化 工具为每个产品 和市场机会确定 量化衡量指标 8.1.3 商业训战 商业训战能力指标包括基于数据和技术的商业模拟及训练1个评估维度。 表 30 商业训战能力发展等级要求 评估维度 问题 能力发展等级要求 L1 销/CRM信息内容， 引流或提升黏性 （1）各类营销工 具能够快速地搭 建，并与中后台系 统可以有效集成， 能够灵活地支持 各类营销场景 （2）建立了完整 的全渠道营销平 台来支撑营销活 动全过程管理 （1）量化生态伙 伴营销资源价值， 并推动其市场化 （2）整合生态体 系营销资源，利用 IOT等技术实现完 整的消费者旅程 营销体系构建 产品、营 销、运营 协同 是否建立了 完整的数字 化 协 同 分和需求等预测 分析 （2）通过数据监 测、分析与挖掘， 打造完整的用户 画像 通过数字化平台， 从生态角度构建 用户管理体系和 用户洞察 客户价值 衡量 是否具有数 字化工具， 支持客户价 值量化？ （1）通过设立固 定的业务规则对 客户进行分级管 理 （2）通过 EXCEL、 WORD等方式收集、 整理和分析数据 （1）建立清晰的 客户价值评估框 架和定义标准 （2）确定各类数

融合驱动发展的背景 1 03 04 2.1. 设计理念 2.2. 算网智一体化架构 2 03 5G-AxAI 算网智一体化技术体系 3.1. 赋能边缘智算核心网的算力平台 3.1.1. 轻量化与弹性部署 3.1.2. 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 深度融合，推动数字基础设施从“被动支撑”向“主动赋能”跃迁，同时助力千行百业实现数字化 转型与高质量发展。 算为引擎：面对 UPF 转发与 AI 推理等差异化负载，算力平台需突破通用架构局限。通过轻量化内核、 异构计算与云边协同，实现 CPU/GPU/NPU 等多样化算力资源的统一池化与智能调度，使算力灵活 流动，紧密协同网络需求与 AI 任务，成为驱动业务智能的强劲引擎。 网为根基：5G-A 为枢纽， 通过算力平台的弹性支撑与智能驱动中枢的赋能调度，实现算、网、智的闭环协同，为企业提供端到端、 全流程的智能化专网服务。 赋能边缘智能核心网的算力平台：作为一体化架构的底层支撑，通过轻量化与弹性部署实现资源按需分 配与快速响应，依托跨异构适配能力对 CPU/GPU/NPU/DPU 等多元算力进行统一调度，支持云边模型 与数据协同机制构建“边缘 - 区域 - 中心”三级算力体系，实现模型训练与推理任务的动态流转。同时，

数字时代管理的四大挑战 也颠覆着企业传统的管理方式。 人工智能擅长模式匹配及自动化处理 , 通过数据的收集、 分析和挖掘形成 数据智慧和洞见 , 这些数据智慧和洞见能够对企业的日常管理工作和决策过 程 提供定量化的精准支持。 除了身体能力 , 机械性、 可重复的知识性脑力劳 动 , 甚至较为复杂的分析工作 , 都有可能被智能机器取代。 未来 , 大数据和人工智能将会广泛运用到企业管理中 , 利他的企业文化就是自我激励的原动力。 同时 , 企 业共同的 价值观、信念及行为准则又是一种强大的精神支柱 , 能使人产生认同感和安全感 , 起到相互激励的作 用。 与传统绩效管理的量化不同 , 平台化绩效是以数字技术为核心对组织中的各个元素 整体组织一各个分子一各 个原子进行全方位的颗粒化解析和评价。 平台化绩效利用数字技术引用大量非经营性数据 , 针对不同工作性质和 " 将与赋能型领导力成正比 , 与机械性的监督成反比 . 管理者的监督作用 , 将会被人工智能所取代 , 员工所有数据都会被人工智能机器记录下来 , 并运用算法进行 量化监督 . 管理者的工作 , 从原来的管理、监督和控制升维到利他、 赋能和成就 . 赋能型管理者更依赖利用文化让志同道合的创新者一起发挥更大的创造能力 . 管理者的作用将演变成文化与价值观的营造

第二节 协作机器人特点 一、产品特点 协作机器人与传统工业机器人具有不同的设计理念和产品定位，区别于传统工业机器人 追求“高速度、高精度、高负载”的特点，协作机器人更多地追求轻量化、柔性、快速部署 及安全协作性，在工业场景中展现了巨大的潜力，不仅提高了生产效率和安全性，还促进了 产业升级和工作环境的改善。 协作机器人在设计上强调安全性，通常配备有先进的传感器、力控技术以及紧急停止机 以及紧急停止机 制，能够感知周围环境和人类工作者的存在，从而在发生接触时立即减速或停止，减少伤害 风险。这一点使得它们可以直接在无防护栏的生产环境中与人并肩工作。 协作机器人由于其轻量化设计和紧凑的结构，不仅便于搬运和安装，还能在有限的空间 内高效运作，这对于需要灵活调整产线布局或经常变换生产任务的现代工厂尤为重要。它们 能够快速适应生产线的变动，减少因设备重新配置导致的停工时间。 协作机器人市场概况分析 第一节 全球协作机器人市场发展分析 在工业自动化技术日趋成熟的当下，制造业对生产自动化升级与人机协同作业的诉求持 续增强，与此同时，对机器人在安全性能、部署便捷性、结构轻量化及运行稳定性等维度的 标准也不断提高。在此趋势下，越来越多制造企业正通过引入协作机器人，精准适配生产流 程中对柔性化生产的高规格需求，推动生产模式向更灵活、高效的方向转型。 GGII 数据显示，2024

度搜索”功能、提供“满血版”服务等，以较低成本融合DeepSeek技术优势的同 时，强化了自身的差异化服务能力。相应地，大模型市场的竞争焦点由模型参数等 底层技术比拼，逐渐转向用户流量争夺、垂直场景的轻量化解决方案等，免费策略 成为各家抢占市场份额的一大利器。例如，OpenAI不仅向免费用户开放了o3-mini 推理模型的API，还宣布GPT-5将向免费用户开放。技术路线和市场竞争的双重转 变下 聚焦于 实际场景价值。从投入侧来看，企业在大模型投入价 值计量、算力需求评估、数据成熟度评估、安全对齐 成本测算等方面仍较缺乏体系化思维；从产出侧来看， 风控、投研等决策类场景存在ROI难以量化的问题， 非决策类场景则存在短期收益和长期成本失衡的问题。 由此，企业往往会陷入“不会投、不敢投、不能投” 的困境。Gartner的调研数据显示，中国企业在部署生 成式AI方面尤为谨慎，2024年6月中国企业的生成式AI 国家标准体系建设和行业规范不断完善，引导人工智 能产业规范化、高质量发展。2024年3月，全国网络 安全标准化技术委员会出台《生成式人工智能服务安 全基本要求》，该标准在语料采集、语料标注、内容 安全监测、服务稳定性等方面提供了量化评估标准； 同年7月，工信部等四部门联合印发《国家人工智能产 业综合标准化体系建设指南（2024版）》（以下简称 《指南》），该指南明确了人工智能产业各环节的重 点标准方向，并提出到2026年，标准与产业科技创新

，更是“投资备忘录 + 资源分配令”，越晚动笔，错过预算排期与项目申报窗 口的风险越大。 时间窗口紧缩 旧模式“五年写一次”，新模式“五年 + 三年滚动”，兼顾长期方向与短期灵活。注 重量化指标，要求量化 + 路线图 + 责任清单，确保“写得出、干得成”。数据平 台线上报送国资委，实现实时监控、穿透考核。 新规带来的变化 规划季的紧迫性 01 供应链地缘化、碳关税、 AI 颠覆性创新等，都要求国企提前调 ，确保目标 可衡量、可执行。 03 围绕国家战略，突出 “三个集中”——安全攸 关、民生保障、战略新 兴，确保规划方向与国 家发展需求高度契合。 01 总体要求明确 战略定位清晰 发展目标量化 总体要求与目标设定 路线地图层规划 “ 巩固”板块深挖成本、智能化改造；“延伸”板块上下游 并购、平台化生态；“跃升”板块聚焦数字经济、算力基 础设施、氢能储能等新赛道，明确各板块发展方向。

部署层则涉及模型的上线和优化加速， 从而确保模型能够高效、稳定地在生产环境中运行， 并为 用户提供准确且快速的服务。这一层中需要选择合适的硬件，例如高性能的 GPU 或 TPU 集群来加 速推理过程。或进行量化和加速等操作减少内存占用， 并提高运算效率。以及需要做好计算资源的 消耗监控，并提供自动扩缩容的能力来应对大模型访问高峰期的需求波动。 最后是推理层， 这一层实现模型的实时应用与优化。为了满足实际医疗健康应用场景中对实时性 中快速响应， 必须对其进行优化 处理。这包括量化（即将模型权重从浮点数转换为整数表示） 和加速（如通过硬件特定的优化、模 型剪枝或采用更高效的算法架构）， 以减少计算资源 的需求， 提升运行效率。这样的优化不仅有助于 降低运营成本， 还能提高用户体验， 确保模型的预测能力得以高效发挥， 从而在竞争激烈的 市场环 境中保持优势。 量化部署的思路主要是将占用大的比特数的数据类型转换为较小比特数的数据类型， 为较小比特数的数据类型， 例如浮点数 至整数的转换，原始的大模型通常使用 32 位或 16 位浮点数表示权重和激活值。量化过程将这些浮 12 PAGE ts 医疗健康大模型伦理与安全白皮书

下一代客户体验的唯一路径，也是 达成战略目标所必备的。 您已在探索如何让这一愿景变为现 实。但是，在您和期望达成的成果 之间依然存在着诸多障碍。 这些障碍可能包括： 投资回报率的不确定性：难以量化云迁移带来 的敏捷性、可扩展性和成本节约等优势。 遗留系统的解耦：对老旧基础设施或定制化应 用程序进行有效的迁移与现代化改造，需要专 门技术知识和以客户为中心的专业服务。 数据安全和合规顾虑：严格的法规要求（例如 亚马逊云科技致力于通过实战工作 坊和咨询服务，帮助您制定一个能 突破这些障碍的转型路线图。 本文档旨在为这些工作提供补充。它汇总了来 自 1500 多个亚马逊云科技案例研究及企业转 型项目的关键数据点与研究发现，有助于量化 我们能助您释放的商业价值。 我们希望这能帮助您在企业和组织 内部清晰地传达云转型的价值，并 凝聚各方对我们共创战略的支持。 7个月即可收回投资 IT 基础设施团队效率 提升 39% 可扩展性、灵活性以及开展实验和创新所需时间等因素。 要初步了解您在亚马逊云科技上可望改善这些指标的程度，您可以参考由亚马逊云科技委托 市场调研机构 Known 最新发布的研究报告中的以下关键绩效指标 (KPI)： 要准确量化预期获得的敏捷性价值，关键在于分析部署频率、数字化项目周期或交付周期以 及该等指标对业务的实际影响。与此同时，还需考虑创新水平提升、客户满意度改善及竞争 优势增强等定性因素。 价值支柱 5 改善可持续性