用，通过动态 学习机制与智能决策框架的构建，AI 能将历史规律挖掘与实时信号解析相结 合，形成具备自我进化能力的智能投研体系。 AI 通过非线性建模技术重构动态赋权机制，显著提升市场适应性。不同于经 典风险平价模型的静态风险分配逻辑，AI 融合 XGBoost 特征筛选与深度学习 的协同优势，创新性地引入信息系数平方加权、波动率敏感窗口等技术，实 现了自适应半衰期调整机制等功能。这种动态赋权体系能够捕捉因子间的协 值检测方法，AI 在识别隐蔽性造假方面展现独特优势，能够捕捉管理层文本 中的语义矛盾与异常修饰。其进化路径指向领域预训练与动态特征库的融 合，通过持续学习新型造假模式增强模型鲁棒性。 AI+RAG+Agent 体系通过决策闭环架构实现策略的自主进化。该体系以生成 式 AI 为智能中枢，整合实时数据管道、动态知识检索与自动化风控模块， 突破传统回测框架的静态局限。RAG 技术实现分钟级市场信息更新与噪声过 滤，Agent 能自动检 测到逻辑矛盾。此外，通过纳入新的行业专家知识优化特征逻辑、当市场出 现系统性风险或数据源异常时加入人工操作，能进一步提升稳健性。整体上， Agent 的恢复机制以自动化实时响应为基础，通过动态数据融合与模型迭代 实现自愈能力，而人工干预则聚焦于极端场景与复杂语义的深度纠偏。 风险提示：AI 幻象风险；数据异化风险；监管规则适配风险；人机协同失效 风险；策略同质化共振风险。 请务必阅读正文之后的免责声明及其项下所有内容

......................................................................................122 5.3.2 市场动态分析与提醒.............................................................................................. 资源优化配置：释放人力聚焦高价值客户，预计可减少 40% 基础客户经理人力投入，同时通过智能体实现客户需求分层， 使高端客户经理产能提升 25%  体验重构：基于用户画像和交互历史数据，提供动态产品推 荐，使交叉销售转化率提升 15%，客户满意度 NPS 指标提高 20 个百分点 关键业务指标量化目标如下表所示： 指标维度 基线水平 目标水平 达成周期 咨询响应速度 4 小时 ≤30 85% Q2 技术实现路径上，将重点突破三个核心能力：通过微调 DeepSeek 模型构建超过 200 个金融专属意图识别的对话引擎，集 成 RAG 架构实现实时政策文档检索，并建立客户-产品匹配度动态 计算模型。该方案已在试点分行完成 POC 验证，理财推荐场景的 转化率达成 18.7%，显著高于人工经理的 14.2%基准水平。项目落 地后将分三阶段替代客户经理 60% ” 的工作内容，最终形成

.........................................................................................41 4.3.2 动态调整策略............................................................................................... 过载时，往往显得力不从心。为此，引入先进的深度搜索技术 （DeepSeek Application）成为了一种可行且高效的解决方 案。DeepSeek 不仅能够处理海量数据，还能通过机器学习和人工 智能技术，实时分析市场动态，为投资者提供更加精准和及时的资 产配置建议。 DeepSeek 的应用主要体现在以下几个方面： 1. 数据整合与分析：DeepSeek 能够整合来自不同来源的金融数 据，包括市场行情、公司财报、宏观经济指标等，通过深度学 个性化的资产配置方案。 通过引入 DeepSeek 应用方案，资产配置规划能够进一步提升 科学性和精准度。DeepSeek 利用大数据分析和机器学习算法，实 时监测市场动态，预测资产走势，并根据投资者的需求动态调整资 产配置策略。这种基于数据驱动的智能决策，不仅能够提高资产配 置的效率，还能在复杂多变的市场环境中为投资者提供更有效的风 险管理工具，从而确保投资组合的长期稳健增长。

区综合能源系统冬季运行优化调度问题进行研究。在对设备 进行详细建模基础上，建立包含滚动优化环节和动态调整环 节的两阶段多时间尺度模型预测控制调度策略：滚动优化阶 段以系统运行费用和机组启停罚金最小为目标，结合分时电 价并考虑多系统互补运行，通过多步滚动求解制定系统大时 间尺度调度计划；动态调整阶段以滚动优化阶段调控计划为 基准，对设备的运行状态进行调整，应对可再生能源及负荷 小时间尺 小时间尺度的不确定性变化。分析结果表明，该文调度方法 可协调供能、蓄热装置的运行，发挥多种设备互补运行的优 越性，有效降低运行成本，减少主机启停次数；动态调整阶 段的引入可快速响应可再生能源和系统负荷小时间尺度变 化，经济可靠地满足系统用能需求。 关键词：园区型综合能源系统；蓄热装置；启停罚金；模型 预测控制；多时间尺度；优化调度 0 引言 随着化石燃料的枯竭和全球环境污染问题的 实现电、热、冷能的优化调度运行。文献[16]在分 时电价机制下，以调度周期内收益最大为目标，协 调电热泵、CHP 设备、辅助锅炉和蓄热、蓄电装置 的运行，满足建筑系统冷、热、电需求，获得了较 高供能效率。文献[17]在动态电价机制下基于楼宇 的蓄热特性，构建了 1 种虚拟储能系统模型，进而 进行融合需求侧的冷/热/电能源系统的优化调度， 降低系统运行成本。 上述优化控制均是基于负荷、可再生能源预测 信息准确的基础上。但实际运行中，可再生能源和

债强弱”指数的智能迭代优化，提升资产配置的前瞻性与决策有效性 优化过程：一是让 DeepSeek 进行静态学习，投喂短期模型逻辑以及底稿等核心信息，训练 DeepSeek ； 二是让 DeepSeek 进行动态纠偏，挖掘历史数据中“先验权重”与“真实走势”的差异，迭代优化； 三是让 DeepSeek 进行推理应用，基于宏观指标预测值完成 2025 年全年的指数外推 优化结果：等权重平均组合五个短期模型结果，降维后胜率 财政货币组合：通过财政与货币政策的搭配，刻画政策驱动下的资产价格变化 • 信贷库存：以信贷增速与票据贴现为“金融库存” ，反映信贷周期中的股债配置机会 • 库存产能周期嵌套：结合库存周期与产能周期，动态捕捉供需变动对股债市场的双向影响 改进空间：采用固定等权重配置，未根据历史信息调整五个模型的权重。忽视了不同时期各短周期框架对市场预测贡献度的差异 图 15 ：现有资产配置框架概览与应用方式： 资料来源： Wind ，国信证券经济研究所绘制 分散每个模型不 确定性的风险， 单一降维 选择最为契合当前 政 策和经济语境的 模型 将宏观数据变成重 点成分 / 因子，过往 强相关性动态演绎 重点逻辑不突出 ， 容易合成谬误 。是 无奈解而非最优解 事中或事后验证， 结果导向之嫌 中间过程黑箱化， 因子 ≈ 盲盒产生 过拟合问题 类似扩散指数的算法 ，每 个指标等权贡献 ，避免单

力。数据采集环节，智能终端搭载多模态传感器实现全域动态感知，构建低 4 空环境数字孪生模型，为精细化管理提供数据基底。算法层面，轻量化模型 与边缘计算结合实现实时目标识别，低空定位和路径规划技术解决复杂环境 导航难题，零样本学习赋予系统未知场景适应能力，全面提升低空作业的智 能性与安全性。空域管理中，分布式调度算法与数字孪生技术融合，支持千 架级无人机集群的动态路径规划与冲突规避，将传统调度的分钟级延迟压缩 确保空域安全，并保障人工智能底座供应链安全。二是网络数据安全，使用 人工智能手段降低低空应用中网络攻击威胁，保证数据全生命周期安全。三 是电磁频谱安全，电磁频谱安全是确保低空网联体系通信稳定与可靠的核心 部分，通过人工智能动态管理优化分配，跳频扩频提升抗干扰能力，加密保 护通信安全。 9 2. AI+智慧城市低空应用全景洞察 2.1.智慧城市低空应用建设意义 智慧城市低空应用的建设为人们拓展对城市的认知、革新经营和治理理 模型的对抗样本防御体系，增强模型在恶意扰动下的鲁棒性 与安全性。针对飞行器识别、避障、路径规划等关键任务，建立检测、训练、 防御的全流程机制：在检测环节，引入对抗样本识别模块，对输入图像、传 感数据的异常特征进行动态监测；在训练环节，采用增强式学习方法，将不 27 同类型扰动样本纳入模型训练集，提升模型的稳定性与泛化能力；在防御环 节，综合运用模型结构优化与输入数据保护等多层次策略，提升系统整体抗 攻击能力。

人口经济 医疗卫生 交通 教育 社会保障 城乡水务 自然资源 …… 网络需求 感知网 应急通信网 自然灾害 城市安全监测 行业领域生产安全监测 区域风险隐患监测 应急救援现场实时动态监测 应急决策 指挥调度 协同会商 态势分析 政务办公 风险监测预警 信息发布 政务服务 业务需求 森林、草原火灾 危化生产 城市内涝 工矿商贸 水旱 / 地质灾害 事前 事中 其他行业感知 智慧安全 监督管理 智慧灾害 监测预警 智慧应急 救援指挥 智慧决策 辅助支持 智慧政务 管理服务 智慧汛旱 风救援 智慧森林 火灾防治 智慧地质 灾害救援 智慧危化品 动态监管 安全生产 指挥调度 整体架构 规范体系 感知网络 感知内容 自然灾害感知网络 汇聚台风及防汛抗旱感知数据 接入森林火险火情感知数据 获取地质灾害感知数据 汇聚气象灾害感知数据 物联网服务 数据管理服务 安全管理服务 连接管理服务 设备管理服务 应急业务能力引擎 应急产品引擎服务库 汛旱风服务中心 降雨统计 河道水位流量曲线 水库水情统计 台风相似分析 危化动态服务中心 设备压力过程线 危化生产风险分析 危化企业分布统计 危化车辆统计 地质灾害服务中心 地震信息服务 泥石流风险分析 地裂缝风险服务 森林防火服务中心 森林火灾风险点 取水点分析服务

设，基于数字政府决策指挥体系，完善应急指挥“一张图”，提升集应急信息汇聚、资源配置、动态研判、模拟推演于 一体的应急指挥决策能力 。 应急信息汇聚 01 资源配置 02 动态研判 03 应急指挥 - 演练 04 智慧应急的建设路径 一、应急数据汇聚 整合不同渠道、不同层级的应急 信息，包括灾害发生地点、影响 范围、损失情况、救援需求。 二、动态研判 建立灾害损失评估模型、风险评估 模型，进行深度挖掘和智能分析。 物资借调 应急响应与事件 处理 安全检测 审计 / 评估 运维保障 智慧灾害 检测预警 智慧安全 监督管理 智慧地质 灾害救援 智慧应急 救援指挥 智慧决策 辅助支持 智慧危化品 动态监管 智慧汛旱 灾害救援 电视 / 电脑 / 户外屏 智慧媒体 移动端 指挥大屏 智能推荐 AI 智能对话 数 据 治 理 能 力 协 同 调 度 能 力 安 全 规 范 体 系 数 据 、各研判小组排查过程填报； • 3 、各研判小组排查结果填报； • 4 、各研判小组研判结果汇总； 1 2 3 4 应急事中 - 应急进度管理 内在含义： • 应急进展更新； • 应急处置动态； • 物资分发管理； • 任务办结率分析； • 影响范围实时呈现； 应急事中 - 地图调度管理 内在含义： • 集成地图组件； • 周边设施状态分析，路况分析，场所人员分析等； •

进路线，利用 GPS 定位、视频监 控等技术，为出警民警提供实时信息支持，确保快速抵达现场。如在处置一起突发群体性事件时，指挥中心可 同时调度周边派出所警力、特警力量前往现场，根据现场态势变化，动态调整警力部署，下达现场处置指令， 如设置警戒线、疏散群众、控制嫌疑人等。 2、情报信息研判 a. 信息收集 公安指挥中心广泛收集各类情报信息，来源涵盖内部警务系统与外部社会资源。内部信息包括基层公安机 与政府部门（如工商、税务、民政等）、 企事业单位（如通信运营商、互联网企业等）、社会组织合作获取，涉及人口信息、舆情信息、行业动态等。 例如，与通信运营商合作，获取特定区域内人员流动数据，用于分析治安热点区域；从互联网舆情监测平台收 集涉警舆情，及时掌握社会舆论动态。 b. 数据分析与挖掘 运用大数据分析技术，对收集到的海量信息进行深度挖掘与分析。通过关联分析、趋势分析、聚类分析等 方 查核实后，对涉事民警进行批评教育，并将处理结果反馈给投诉人。 c. 信息公开与宣传 通过官方网站、微信公众号、微博等新媒体平台以及新闻发布会等传统渠道，公安指挥中心及时向社会公 开公安工作动态、警情通报、安全防范知识等信息，增强公安工作透明度，提升群众安全防范意识。同时，积 极开展警民互动活动，如邀请群众走进指挥中心参观体验，解答群众关心的热点问题，听取群众意见建议，增 进警民沟通与理解，构建和谐警民关系。

理世界的简单映射，而是转向对复杂系统全要素、全流程的动态感知与智能干预。这一过 程中，传统的二维图表受限于静态、割裂的数据表达方式，难以承载多维时空数据的关联 分析需求，更无法支撑数字孪生场景中“人-机-环境”的实时交互与协同决策。无论在智慧 能源、工业制造、智慧水利还是其他行业的孪生项目设计中，都会遇到一个共同的命题 ——如何将海量时空数据转化为可感知、可推演的决策场景。 数字孪生以三维动态模型为载体，将地理坐标、设备状态、环境参数等多源异构数据 高密度，蓝色低密度）人群密度或路网中车辆密度。 数字孪生世界白皮书 5 (5) 向量场映射 用箭头、流线或粒子轨迹表示方向与矢量数据。如：通过箭头沿路径的流动以及简化 人形图标的粒子流展示避险转移的动态效果。 数字孪生世界白皮书 6 4. 动效反馈传递 在数字孪生系统中，动效设计的核心在于平衡功能性与用户体验。合理的动效时长与 路径规划直接影响用户对数据的理解效率以及系统操作流畅度和沉浸感。动效时长需贴合 高光衰减参数全画布统一；  材质逻辑连贯性：同类型组件采用相同质感参数，避免出现拟玻璃与扁平化同时 使用的情况；  抑制光污染：  避免使用大面积泛光，优先使用路径光和点状光；  动态光效与静态内容的明度差需≥50%，防止高光覆盖关键数据标签。 2 极简风格： 采用浅色场景或图片作为背景，主色调以白、浅灰为主，使用单一或邻近的高饱和色 作为强调色： 数字孪生世界白皮书 9