系与规则 架构，并对项目管理授权和指导，可视为项目管理的延伸。 项目管理的系统架构如图 1 所示。 图 1 项目管理系统架构 项目管理系统架构的组成包括： ——基础共性层，由术语、分类与代码、元数据、数据模板等组 成，为项目管理系统提供基座。 ——管理体系层，由项目管理、项目群管理、项目组合管理，项 目、项目群和项目组合治理等组成，给出相应管理的整体框架。 2 期目标、提高经济效 益、社会效益等。项目管理标准通常属于推荐性标准。与法律法规、 规章制度相比，项目管理标准主要是提供“技术性”的统一规范和指 导，标准化内容主要包括： ——项目管理使用的术语、分类、代号、格式等； ——项目管理流程、准则、方法、工具、数据； 3 ——项目管理绩效的定性定量评定； ——项目管理人员和机构的能力评定。 项目管理标准的制定需要广泛协商与协调。全国项目管理标准化 给出了全国项目管理标准明细表。 图 2 全国项目管理标准体系结构 5 （二）基础综合标准 主要包括基础共性标准、体系综合标准，如图 3 所示。基础共性 标准主要针对基础的或共性的标准化对象，比如术语、分类与编码、 数据格式、文件模板等。体系综合标准主要以 “项目管理”整体为 标准化对象，是跨行业、跨领域的通用顶层标准。 图 3 基础综合标准子体系结构 1. 基础共性标准

从多个可靠的数据源中获取原始数据，确保信息的全面性和准确性。 2. 数据预处理 ：去除重复、错误或不相关的数据，保证数据质量。 3. 体与关系抽取： 利用自然语言处理技术识别文本中的医学术语， 并将其链接到知识图谱中的 相应实体，并识别实体之间的关系。 4. 数据校验和保鲜： 由医学专家对自动构建的知识图谱进行审核和校正， 确保其准确性和权威性， 并定期更新知识图谱，纳入最 大模型技术凭借其强大的数据处理与学习能力 ， 正逐步渗透并重塑医疗领域的传统范式。例如， 在现代医疗环境中， 患者常常面临医学报 告难以理解的问题。拿到手的放射科、实验室或病理报告 充满了专业术语， 对于非医疗背景的人来说几乎如同 “ ” 天书 ， 这增加了患者的焦虑和不确定性。患者 希望能够快速、准确地了解自己的健康状况， 但传统 上需要预约并等待医生解读， 这 一 过程可能耗 医疗健康大模型评测首重科学性， 既考察基础语言和逻辑能力， 也重视医学专业知识的掌握与实 际推理能力。常用评价指标包括： 专业考试得分（如医学问答、医学考试题） 术语抽取 / 标准化的准确率、F1 分数 诊断推理的多步正确率 内 容 生 成 的 BLEU/ Rouge/ Bert Score 分 数 （ 如 病 历 生 成 任 务 的 自 动

高，精准医疗投资热点 治疗方案的普适性和长期效 果仍需验证，技术成本较高 智慧病历 部分医院开始试用相关 AI 系统 生成和审核病历，但还需要大 量人工校对 中，医疗信息化投资有 所覆盖 对医学术语理解和语义分析 能力有待提高，文书准确性 需人工复核 医学研究辅助 科研人员开始使用 AI 工具辅助 文献筛选、数据分析等 中，科研服务相关投资 有涉及 对文献语义理解和知识关联 挖掘能力有限，可能遗漏 话分析患者情绪变化，给予心理安抚，提升患者依从 性。此外，借助先进的语音合成与识别技术，智能医疗助手能与不同年龄、文化层次的患者无障碍沟通，例如为老 年患者放慢语速、使用方言交流，为年轻患者提供专业术语解读，全方位提升医疗服务体验，让优质医疗服务惠及 更多人群。 AI 驱动生物医药研发范式变革 政策支持、技术落地潜力以及市场需求的共同推动，将加速 AI 与医药的深度融合，驱动深层次的范式

算力电力协同发展研究报告 . 2025 年 5 月。 中国信息通信研究院 . 中国绿色算力发展研究报告 . 2024 年 6 月。 中国信息通信研究院 . 绿色算力发展研究报告 . 2025 年 7 月。 术语词汇 参考资料 由西门子能源国际公司出版 Otto-Hahn-Ring 6 81739，慕尼黑，德国 中国地区由西门子能源有限公司出版 上海市浦东新区前滩大道 131 弄 2 号前滩四方城

工程智能白皮书 AI for Engineering White Paper ©同济大学工程智能研究院版权所有。如需引用，请注明出处。 29 统等）均形成了独立且复杂的知识体系，包含特定的专业术语、理论框架、行业 标准和实践经验。例如，土木工程中结构力学的承载计算逻辑、机械制造中公差 配合的精度控制规范、航空航天中气动布局的仿真验证流程，均需深度专业知识 支撑，而人工智能模型若脱离这些 决思路、工程师的通用素养内化为模型的固有能力，形成具备工程领域基础认知 的通用智能体。 （2）专用工程智能体定制技术 针对具体工程项目场景，通过项目知识库、工作流工程、提示词工程、参数 高效微调等方法，将特定领域和特定项目的专业术语、工程约束、工艺参数、规 程要求等精准融入智能体；同时，利用少样本强化微调技术，基于少量工程案例 与专家示范，引导智能体快速学习特定任务的决策模式，使其能够适配从实验室 研究到工厂生产等不同场

柬埔寨政府高度重视数字化转型和智慧城市的建设，近年来发布了一系列政策和措施推动相关进程，以促进经济 增长和社会进步。《柬埔寨数字政府政策（2022-2035）》中提出，要“制定智慧城市技术标准，以定义原则、术语、 技术框架和机制，从而推动智慧城市基础设施、数据管理、技术平台、安全管理和数字服务等领域的发展。”这充分 体现了柬埔寨政府对智慧城市标准化工作的重视。 近年来，柬埔寨虽然在智慧城市建设方面取 国等地布局了技术专利。兰洋科技同时通过牵头或核心参编的国家标准，行业标准，团体标准，白皮书，交付质量验 收及测试规范数十项，涵盖液冷相关技术规范、交付规范、测试标准、冷却液选型要求、运维规范、行业术语等。 公司官网： https://www.blueocean-china.net/ 81 工具四十一、克拉玛依“连接+算力”生产线 所属类别 总体介绍 应用效果 经济效益： 在直接经

可采集：指标数据源能通过各种技术手段从相关系统进行采集，并以确定 的计算方式得出具体的指标。 （3）. 可理解：指标无任何歧义，能明确测量系统或活动的具体性质，指标的名 称、计算公式和单位等应简单易懂，避免使用过于专业或晦涩难懂的术语。 （4）. 可消费：指标在实际应用中具有确定的消费场景（即：产生价值），能够 被相关人员（如分析师、决策者、执行人员等）轻松理解、使用并据此做出决 算力运维体系技术白皮书 - 54 -

技公司合作，推出了基于区块链、API 等技术的数字化供应链金融解决方案，提 升交易的透明度和效率。 欧洲市场在标准化建设方面走在前列。国际商会（ICC）、银行家协会（BAFT）、 欧洲银行协会（EBA）等组织在推动全球供应链金融术语、技术和法律框架的标 准化方面发挥了关键作用。此外，ESG 因素正深度融入欧洲的供应链金融决策。 金融机构 increasingly 将企业的环境绩效、社会责任和治理结构纳入授信评估 体系，推

”，通 过将大型复杂模型的知识迁移到轻量化模型，如 BERT-base蒸馏至TinyBERT，进一步提升模型在垂直 领域的适应性。此外，34%的企业选择“领域知识图 谱增强”，例如医疗领域的术语图谱构建以补全数据 在特定领域的知识图谱。相比之下，仅10%的企业采 用“联邦学习跨域数据融合”方法。 针对垂直领域数据质量不足问题，调查企业主要采用的方法（多选） 图 19 76% 51%

戴需求。功能层面，依托联发科天玑 9500 等芯片的超能效 NPU 支持，产品实现“录音 - 转写 - 总结”全流程本地化处理， 讯飞 Pokee 搭载的星火 X1 大模型可覆盖 8 万 + 专业术语，转写准确率达 98%，且支持中英日韩等 8 种语言的实时转译； PlaudPro 更突破单一音频采集局限，新增图像、文本输入的多模态交互，能自动识别会议、采访等场景并匹配专属整理模 板。短距通信模块成为体验升级的核心支撑，通过