护维度存在差异，司法实践中需要探索适应其动态特性的新规则。 其二，人工智能决策的“黑箱”特性带来了新风险的责任划分问 题。当智能系统造成损害时，在设计者、开发者与使用者等多环 节间的技术溯源与法律归责，使得传统“过错责任”原则的适用 面临挑战，并对司法机关的技术事实查明能力提出了要求。其三， 智能制造催生的平台用工、共享制造等新业态，在一定程度上模 糊了传统法律关系的边界，引发发展与规制方面的讨论。司法裁 判需要为新模 三方网络攻击等情形下，如何合理划分各方主体的注意义务与法 律责任，是司法实践中需要审慎研究的难点。另一方面，面对上 述不确定性，市场主体已在探索如“尽职免责”等新型内部风险管 理机制。然而，此类商业实践创新的法律效力与适用边界，尚有 待司法裁判予以明确和指引。 （3）湾区“一国两制三法域”下，数据要素市场规则衔接面 临挑战。在粤港澳大湾区一体化发展的宏观战略下，数据作为关 键生产要素的跨境流通，面临着特殊制度环境问题：内地、香港、 待进一步细化和明确，三地规则衔接的难度也随之增加，对数据 跨境的顺畅流转构成了一定影响。 3．司法对策 面对智能制造数据要素化带来的法律问题，人民法院承担着 通过个案裁判明确行为边界、统一法律适用、平衡多元利益的关 键职责。为及时回应产业发展需求与社会关切，妥善解决前述难 题，广州互联网法院立足互联网审判职能，在系统开展智能制造 领域法律问题专项调研的基础上，结合司法实践经验，建议从以

由于不同应用场景对芯片的性能要求差异巨大，目前市场上很难出现一款能够适配所有场景的通用型蓝牙芯片。因此， 蓝牙芯片厂商往往着重强调产品在某一方面的优势，以此来满足特定场景的需求。 例如，部分芯片在功耗控制上表现卓越，适用于对功耗要求严苛的应用场景，如可穿戴设备，能够确保设备在长时间 使用过程中无需频繁充电；有些芯片则侧重于成本控制，针对那些对价格敏感的应用，如大规模部署的物联网传感器节点， 以降低整体系统成本； 系列标准重磅发布，此版本聚焦于星闪大带宽 SLB 与星闪低功耗 SLE 两类关键技术。SLB 致 力于实现高速率、高质量连接，满足高清视频传输、大文件快速共享等场景需求；SLE 则针对低功耗轻量级连接场景优化， 适用于传感器数据采集、小型智能设备互联等应用。 2023 年 4 月，1.1 标准版本迭代推出，进一步完善技术标准体系，同年秋季，华为率先在全场景新品发布会上推出搭 5 IOTE 2026 深圳展：2026 8 IOTE 2026 深圳展：2026.08.26-28 参展联系：杨先生：135 3053 3040 指标类型 说明与意义 工作电压 指芯片工作所需的供电电压，工作电压范围越宽，芯片能适用的电源电压也越宽。 封装大小 封装尺寸更小，下游客户设计产品时布图更加方便。 外设和接口 除了芯片本身，用户还看重芯片整体解决方案的完整度和性价比，其构成还包括各种外设和软件系统。 与蓝牙标准

验等设计元素如何搭配时， 本质上是在探索一场理性与感性的平衡艺术。数字孪生既需要严谨的框架来承载数据的重 量，也需要灵动的创意唤醒观看者的共鸣；既要遵循“功能至上”的实用法则，又要回应“美 即适用”的情感诉求。 从科技感的冷峻光影到极简商务的克制表达，从未来主义的超前想象到行业基因的深 度契合，每一种视觉风格、每一次数据呈现背后，都是对业务场景的深刻解读，对用户需 求的细腻洞察。 （一）构建标准底层框架 合 人类认知习惯——过短的时长可能导致信息跳跃，增加认知负担，过长的延迟则会降低响 应效率，通过科学的时间控制能够显著提升信息传达的连贯性与可控性。 (1) 功能型动效 动效类型 建议时长 适用场景 示例说明 微交互反馈 100-200ms 点击/悬停响应（按钮高亮、图标缩放） 点击传感器图标时放大至 110% （200ms） 局部视图切换 300-500ms 弹窗展开、侧边栏滑入、页面切换 材质表现结合高亮描边（1k分辨率对应1-2px）与柔和内发光（不透明度15%-20%）， 还原玻璃材质的透光性与折射层次，保持背景与高光区明度差需≥70%以确保易识 别性。 数字孪生世界白皮书 8 1) 元素搭配 2) 适用场景 科技感风格较为通用，适配智慧城市、工业互联网、智慧物流等多种行业，也是客户 接受度最高的风格。 3) 设计要点 科技感风格的关键在于元素光感质感的表达，一张页面中的框架设计需采用统一的光

7kg≤L＜12kg）、 大负载（12kg≤L＜20kg）、超大负载（L≥20kg）。 从应用来看，目前轻负载协作机器人凭借较高的性价比以及在 3C 电子、教育科研、商 业零售等行业中较高的适用性占据主要市场地位。中大负载协作机器人则多用于装配、螺丝 锁付、包装、搬运、物流、消防救援等场景中。超大负载主要应用于物料搬运、码垛、机器 2 看护、大扭矩螺丝拧紧、机床上下料、 数据来源：各公司官网，高工机器人产业研究所（GGII）整理 3、根据结构划分 根据结构划分，协作机器人可以分为单臂协作机器人和双臂协作机器人。 单臂协作机器人是最常见的形式，这种设计具有布局灵活、控制相对简单的特点，适用 于各种需要与人类进行互动的轻型作业任务，例如装配、拾取和放置、质量检测等。 双臂协作机器人拥有两个相互独立或协同工作的机械臂，能提供更高的灵活性和功能性。 它们通常用于更复杂的任务，比如需 等。 增量编码器通过计算旋转圈数和角度来确定位置变化，每次开机都需要进行参考点校准 （回零操作）。它能够提供关于位置变化的连续反馈，但无法直接提供当前位置的绝对值。 增量编码器成本相对较低，适用于对位置精度要求不是特别高，或者可以接受开机时进行定 位校准的场合，例如在一些物料搬运、简单的装配线任务中。 在人机协作场景中，编码器提供的精确位置、速度信息反馈有助于确保机器人动作的可 预

a) OpenAerialMap 等开源平台提供全球用户共享的无人机正射影像数据，弥补部 分权威机构发布数据的缺失部分，其精确度可达厘米级，远高于卫星数据（如 Sentinel-2 为 10 米），适用于微地貌识别（如裂缝、小型滑坡体）。DroneDeploy 等企业级平台 提供农业、采矿等领域的多光谱无人机数据，部分公开数据集可用于地表覆盖分类与 地形建模。  数据处理与分析 数据处理 Tile 时，系统优先加载粗略的 Tile，然后逐步加载更精细的 Tile， 从而实现渐进式渲染。通过 LOD 机制，3D Tiles 能够在保证渲染质量的同时，显著降低 计算和传输的开销，尤其适用于大规模三维模型的渲染。 ③ LRU 缓存机制 LRU（Least Recently Used，最近最少使用）缓存是一种常见的缓存淘汰策略，在 3D Tiles 的渲染中，LRU 缓存被广泛应用于 requestAnimationFrame 或其他定时更新机制，实现视频帧与纹理数 据的同步更新，从而在每一帧中呈现最新的画面内容。 数字孪生世界企业联盟 DTWEA 数字孪生世界白皮书(2025) 35 这种实现方法不仅适用于简单的视频播放，也可以扩展到复杂的场景中，例如在实时 监控系统中将多个视频源作为纹理对象分别映射到不同的三维模型表面上，形成多画面联 动的显示效果。 ② 投影纹理映射 投影纹理映射技术是一

的趋势将持续存在，但这一过程将是 缓慢且渐进的。 • 我们认为，Cat.1在未来很长一段时间内仍将是全球蜂窝物联网技术中的主流选择，主要原因在于其性能稳定、可靠性高、 网络覆盖广泛、成本极低，并且适用于大多数物联网应用场景。当前，Cat.1 行业最显著的增长点体现在以下两个方面： 1）预计在 2026 年，搭载 Cat.1 模组的新国标电动自行车将迎来大规模放量，该行业每年的换新需求为 5000 低时延、支持移动、支持语音的特性使其在金融支付、共享设备、电动两轮车、工业控制、对讲机、可穿戴等 市场获取份额。Cat.1 bis 是 Cat.1 的改进版本，使用单接收天线（1Rx），支持更低的设计成本、功耗和更小的尺寸面积， 适用于更广泛的中速人联 / 物联应用场景，传输速率与双天线的 Cat.1 相同。 除了高通双天线 Cat.1 产品在海外拥有稳定出货，目前市场上统计的 Cat.1 产品出货量多指 Cat.1 bis，本报告同样如此， 智能电子学生证、智能电表、烟雾报警器、气感报警器等，推动产业规模持续升高。 6、2025 年，Cat.1 模组厂商均已陆续布局 AI 玩具解决方案。凭借在蜂窝版 AI 玩具领域的显著成本优势，Cat.1 模组 特别适用于中低端、对成本敏感的 AI 玩具产品。若消费者对这类产品的反馈积极，Cat.1 模组将成功开辟新的增量市场， 预计该细分市场的年出货量将在未来达到数千万规模。 7、如果后续没有成功开拓新的市场，随着

方式进行水平扩展，以适应数据存储和处理需求的不断变化。同时，维护这些系统的成本也 在持续增加，为电力企业带来了额外的运营和维护负担。 04 传统数据管理方案的局限 传统数据管理方案的局限 0 2 传统关系型数据库普遍适用于低频监控场景和电力一区 SCADA，但在分布式环境中，它们 却普遍面临性能和扩展能力不足的问题，特别是随着数据量的增加，查询速度会逐渐变慢， 且由于它们并非专为时序数据优化，在处理海量时序数据时读写性能较低。 管其在大数据处理领域有高扩展性和容错性等优点，但其局限性也不容忽视：组件众多导致 架构臃肿，尽管支持分布式处理，但效率并不高，需要特定场景的优化和持续高人力运维； Hadoop 大数据平台的局限 NoSQL 数据库适用于处理大规模数据，如社交媒体和大数据分析，但其局限在于计算实时 性差、查询响应效率低，且计算资源消耗大。因此可能需要特殊的优化，这些局限源于其设 计初衷是为大规模数据存储和访问优化，而非针对时序数据写入和复杂查询所导致的。 作为时序数据平台的优势 0 3 新型电力系统下的数据管理要求 新型电力系统下的数据管理要求 新型电力系统的数据量太大 支持海量时序数据管理 (10亿级) 01 传统大数据方案过于臃肿 产品功能强大产品轻量，适用于端-边-云多场景 02 电力交易离不开数据分析 跨行业数据关联分析，助力电力市场化 03 电力系统采集频率越来越高 系统具有超高的数据读写效率 04 数据有长周期存储要求 区别于传统工业实时库，支持历史数据按需分析

100kW。这种高密 度负载对配电、制冷、空间布局和散热系统提出了 更高要求，推动传统基础设施进行全面升级。 单机架功率密度大幅提升 为适应高密度与低能耗需求，液冷技术正逐步从边 缘走向主流，尤其适用于高散热量的人工智能服务 器。同时，存算一体、光电融合等新架构也在探索 落地路径，网络系统则朝着更高带宽、更低延迟、 更智能的方向发展。 技术路线持续深化 随着数据承载的价值和敏感性日益凸显，数据安全、 机灵活的额定功率、定制塔筒与电气和土建工程（BoP）方 案，提升发电量、优化成本，从而有效降低平准化度电成本 （LCoE）。 广泛覆盖多种应用场景 西门子歌美飒聚焦于兼顾合规性与度电成本优化的技术路径， 包括适用于弱电网环境和低温气候的解决方案、基础结构的 优化设计。公司还研发了多项先进的智能控制与感知技术： • 鲁棒控制算法 • 适应不同风场条件的自动调谐技术 • 用于降低运维成本的新型传感器与状态监测系统 中心提供了低碳环保、灵活可靠且可扩展性的备 用与主用电源选择，有效降低对传统电网的依赖，在实现碳减排目标的同时提升能源自主性。 氢燃料电池 储 氢燃料电池可作为主电源或独立备用 电源，冗余度高，适用于各类备用场景。 特别是在北京、上海、香港等清洁能 源资源紧张地区，能有效缓解电网接 入压力和能耗指标限制。 提升绿电比例， 降低碳排放 采用兆瓦级发电方案，具备高效率、 长生命周期与高可靠性特点，支持快

• 945 • www.jbjc.org DOI:10.3784/j.issn.1003–9961.2018.11.015 播途径包括呼吸道、性传播、媒介传播等，提示该方 法适用于多种传染病。 2.1 流感 流感作为最常见的呼吸道传染病，是利 用搜索引擎开展研究报道最多的传染病。2008 年， 美国 Polgreen 等 ［3］利用雅虎搜索引擎筛选收集 2004 年 的同期搜索量的关系，研究发现相关指数分别为 0.82、0.90 和 0.78；西班牙、韩国与中国广东省均有 研究证明检索词的搜索量与流感监测病例数存在 一致性［10–12］。以上研究表明基于谷歌平台，该方法 在不同语种间同样适用。 在中国，大量网民选择百度作为首选的搜索引 擎，基于百度搜索引擎的流感监测研究也相继开 展。Yuan 等［13］尝试使用百度搜索平台，通过关键 词筛选、过滤、指数复合和建立模型四步来预测流 感在 日不等；加拿大报道利用谷歌趋势针对艾滋病、 脑卒中、结直肠癌和吸食大麻 4 种疾病或危险行为 进行了研究，显示各疾病与检索词的检索量之间呈 显著相关性，但相关性均＜0.70，而结直肠癌的相关 性为–0.41，该方法可能对慢性病并不适用 ［26］； Cayce 等［27］在香港，日本，新加坡开展的针对手足 口病的研究，结果显示搜索词与监测数据的相关性 多数＞0.80；搜索词的搜索高峰较传染病报告中的 疫情高峰更早出现，构建的模型可能比监测系统更

受约束 的后台任务，扩展应用在后台运行时间。 开发者可以根据如下的功能介绍，选择合适的后台任务，以满足应用退至后台后继续运 行的需求。 ⚫ 短时任务：适用于实时性要求高、耗时不长的任务，例如状态保存。 ⚫ 长时任务：适用于长时间运行在后台、用户可感知的任务，例如后台播放音乐、导 航、设备连接等，使用长时任务避免应用进程被挂起。 ⚫ 延迟任务：对于实时性要求不高、可延迟执行的任务，系统提供了延迟任务，即满 务，系统提供了延迟任务，即满 足条件的应用退至后台后被放入执行队列，系统会根据内存、功耗等统一调度。 ⚫ 代理提醒：代理提醒是指应用退后台或进程终止后，系统会代理应用做相应的提醒。 适用于定时提醒类业务，当前支持的提醒类型包括倒计时、日历和闹钟三类。 17 2.1.8Core File Kit（文件基础服务） Core File Kit（文件基础服务）为开发者提供一套访问和管理应用文件和用户文件的能 不支持多线程并发操作。 ⚫ Crypto Architecture Kit 当前只支持 OpenSSL。 ⚫ Crypto Architecture Kit 提供大部分常用算法，部分算法和规格并不适用于对安全 要求高的场景，如 MD5 等。请开发者根据实际需求选择合适的算法。 2.2.1.6 Data Protection Kit（数据保护服务） Data Loss Prevention