端天气条件下，电力供应保障难度不断增加。二是新能源产业“脱钩断链”风险增加。新能源 行业对矿产资源的需求量是传统能源的数倍，到 2030 年，电动汽车、风机、电池对稀土和锂的 需求将增长 10-30 倍，因此保障关键矿产资源的稳定安全供应是新能源可持续发展的重要前提。 同时全球新能源产业及上下游产业链供应链受地缘政治和贸易壁垒制约，面临“脱钩断链”的风 险加剧。三是包容公正转型挑战。能源产业绿色低碳转型，传统能源行业及高耗能产业面临产能 4—2030 年期间，清洁能源需要加速发展，保持年 均约 15% 的增长率，才能实现 2030 年三倍目标。二是实现新能源发展“质”的突破。未来十 年，新能源要实现对传统电源的可靠替代，保障电力稳定供应和电力系统安全可靠运行，将面 临技术、成本、机制等诸多新挑战，亟需通过技术突破和模式创新来实现新能源高质量发展的 “质变”。 国际交流与经验互鉴对加快全球能源转型具有重要意义。全球能源转型的本质是一场跨越国 市场机制，维持能源供需及时匹配和系 统稳定；二是通过资源的高效调度与优化配置，实现系统总成本最低。风电、光伏等新能源的发 电能力高度依赖天气变化，易受气象波动的显著影响。同时，电化学储能、抽水蓄能等储能技术 所能提供的调节容量仍然不足。因此，需更为重视电力市场在平衡系统、供需匹配、资源配置等 方面的关键作用，以最少的资源投入实现电力系统的高效与稳定运行。回顾德国电力市场改革的 历程，主要经验概括如下：

商业化挑战与突破点 04 投资逻辑建议 05 总结 06 01 运动控制进展与瓶颈 运动控制基础行走抓取已实现，动态平衡复杂地形适应 受限，如宇树科技春晚表演机器人在复杂舞台环境中需 多次调整才能稳定行走。 运动控制技术瓶颈制约应用场景拓展，复杂环境适应性 不足，限制了机器人在野外勘探、灾难救援等复杂地形 场景的应用。 核心零部件研发与成本 关节模组传感器轻量化材料研发加速，但成本高，如特斯拉 多模态交互视觉语言动作协同尚未成熟，MIT实验完成指令需3.4次试错，交互效率低，影响用户体验。 多模态交互技术不成熟，导致机器人在服务行业如餐厅服务、酒店接待等场景中响应速度慢，服务质量不稳定。 AI大脑与硬件融合存在兼容性稳定性问题，如部分机器人在高强度任务下出现算法与硬件脱节故障，影响任务完成。 AI大脑与硬件融合问题导致机器人在复杂任务执行中出现故障，降低可靠性，影响市场信任度。 具身智能算法能力 产业链协同以项目合作为主，缺乏长 期稳定合作机制，如部分企业合作项 目结束后终止合作，影响产业生态稳 定性。 产业链协同发展模式不完善，缺乏深 度合作与资源共享机制，不利于产业 长期稳定发展。 产业链协同发展模式 产业链初步成型 02 科研教育市场高校采购单价15- 30万元， 全球年需求超2万台，为行业发展提供 稳定需求基础。 科研教育市场需求稳定增长，推动机 器人技术迭代升级，促进高校与企业

2.1.4 预期传播 ........................................................................... 15 2.1.5 预期稳定 ........................................................................... 15 2.1.6 预期释放 ...... .........................37 4.1 预期传播主动性强，市场反馈偏弱 ..................................... 37 4.2 预期稳定保持了相对优势........................................................ 39 4.3 预期释放回报性增强，价值分层凸显 ......... 图1 2024 年专精特新上市公司行业分布 数据来源：Chocie，和恒整理 说明：以上行业信息剔除了银行、非银金融以及综合三大行业，下同 面对逆全球化的挑战，它们更成为产业链安全的“稳定器”。近 年来，全球分工体系重构与外部遏制压力加剧，中国制造业对产业链 供应链的“自主可控”需求日益迫切。专精特新企业凭借对细分领域 的深度渗透，承担起“填空白、补短板”的使命——无论是关键设备

首先，构建一个高性能、可扩展的 AI 大模型底座，支持多种 AI 应用场景，如智能客服、供应链优化、市场预测等。通过整合企 业内部数据和外部数据源，训练出适用于企业特定需求的大模型， 确保模型在精度、速度和稳定性方面达到行业领先水平。 其次，实现数据管理的智能化和自动化，提升数据采集、清 洗、标注和存储的效率。通过搭建统一的数据管理平台，确保数据 的质量与一致性，降低数据孤岛现象，为企业决策提供可靠的数据 TensorFlow、PyTorch、Hugging Face 等，保证技术的先进性和 社区支持。同时，架构设计中引入了持续集成和持续交付（CI/CD ）流程，自动化测试和部署，提升开发效率和系统稳定性。 为了进一步优化系统性能，架构设计中引入了模型压缩和加速 技术。例如，通过量化、剪枝和蒸馏等技术，减少模型的计算和存 储开销；结合硬件加速器（如 GPU、TPU）和边缘计算节点，提升 模型的推理速度和响应效率。 大模型底座能够为企业提 供强大的 AI 能力支持，助力其在智能化竞争中脱颖而出。 3.1 整体架构概述 企业数字化转型 AI 大模型底座项目的整体架构采用模块化设 计，确保系统的高扩展性、灵活性和稳定性。架构主要包括数据 层、模型层、服务层和应用层四个核心模块，通过统一的 API 网关 进行集成和管理。数据层负责海量数据的存储与处理，支持结构 化、非结构化和半结构化数据的多源异构整合，采用分布式数据库

核心组件：以DDC/PLC等可编程控制器、变频驱动器为载体，运行业务逻辑与智能算法。算法体系涵盖传统的PID 控制、基于规则的逻辑，以及先进的模型的执行。 技术要点：实现低延迟的闭环控制、局部优化和快速故障响应，确保系统的稳定运行。同时，为云端提供清洗、聚合 后的高质量数据。 （四）平台层（优化与服务） 该层是系统的“云端中枢”，负责海量数据的聚合、分析、建模以及跨系统的协同管理。 核心组件：主要包括物联云服务平 要求。暖通智控需兼顾生产环境稳定性与 能效优化。典型技术措施包括： ●配置大跨度吊顶风机与可调送/排风系统，实现分区和梯级控制； ●高负荷工况下增加送排风量，低负荷时段降低设备运行频率； ●余热回收与热能再利用，用废气余热供暖或工艺预热； ●与粉尘/有害气体排风系统联动，实现安全与节能的兼顾。 （�）医疗设施 医院、实验室等医疗建筑对空气洁净度、温湿度稳定性及压差控制要求极高。智能暖通系统采用 多级过滤、新风机 组与分区压力控制，保障各区域环境满足医疗规范： ●手术室与病房保持正/负压差控制； ●空气品质监测与PID调节，动态控制新风量与消毒设备； ●冗余与切换机制确保关键场所环境稳定； ●远程监测与预警减少因滤网堵塞或设备异常造成的运行风险。 （�）数据中心 数据中心冷却负荷持续高强度运行，制冷效率直接决定其能效表现。智能暖通系统通过机柜级监测与动态冷量分 配，结合外气

金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新 前言 在数字经济时代，数据作为新型生产要素、算力作为核心生产力，正深刻重塑金融业发展格局。数 据中心作为金融数字基础设施的核心载体，不仅是业务稳定运行的基石，更是驱动创新、赋能转型的重 要引擎。随着金融业务线上化、智能化、场景化程度的不断提升，数据中心的架构设计、运营模式与技 术能力也面临着前所未有的挑战与机遇。 近年来，金融数据中心呈 经过公司上下的仔细研讨，2022 年新数据中心建设项目被提上日程，项目旨在通过引入私有云方案建设新数据 中心，并基于新数据中心及老数据中心构建公司生产业务的灾备系统，实现 IT 基础架构的全面升级，提高系统运行 的安全性和稳定性，满足监管对业务连续性保障的合规要求，为公司数字化转型提供良好的技术平台，促进业务创新、 灵活性、效率和竞争力的提高。 云数据中心通过引入先进的云计算架构构建了强大的基础设施 IaaS 服务能力，兼容传统稳态环境下软硬件资源 金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新社 金科创新 02 提高 IT 资源利用效率、管理水平、服务保障能力。 信息系统结合业务场景可灵活选择适合的技术架构和资源部署方式，以便更高效、稳定地实现业务目标，实现 IT 统一标准、服务、管理的要求。 基于云数据中心 IaaS 平台上，项目也同时构建了云 PaaS 平台服务能力，包括 Devops、微服务开发框架、应 用运维监控中心、

贷款管理暂行办法》关于风险模型可解释性、数据来源合法性的规 定。通过部署 DeepSeek 的联邦学习模块，在确保客户隐私数据 不出域的前提下，实现跨机构风险特征共享。初期将在消费信贷和 小微企业贷款场景先行试点，待验证模型稳定性后逐步推广至全业 务线。 1.1 银行授信审批风控现状与挑战 当前银行授信审批风控体系主要依赖传统规则引擎与人工审核 相结合的模式，面临效率、精度与适应性三重挑战。在业务实践 中，传 亿元。该平台同时支持风险决策的沙盒测试，允 许风控人员在虚拟环境中评估新策略对不良率、审批通过率等核心 指标的影响，大幅降低试错成本。通过与传统规则引擎的混合部 署，既能保持已有风控逻辑的稳定性，又可渐进式地引入 AI 模型 的预测能力，实现风险防控体系的平滑升级。 1.3 项目目标与预期成果 本项目旨在通过 DeepSeek 平台构建智能化授信审批风控助 手，实现银行信贷业务全流程的风险防控能力升级。核心目标是通 DeepSeek 搭建风控助手的核心目标是构建动态化、智能 化的审批决策支持系统，实现从经验驱动向数据驱动的转型。 需求分析聚焦三个维度：首先，风险识别需要覆盖申请人的信 用评分、资产负债率、现金流稳定性等 20+核心指标，同时整合工 商、司法、税务等外部数据源。某股份制银行案例显示，引入外部 数据可使违约预测准确率提升 12%。其次，流程效率要求将平均 审 批周期从 72 小时压缩至