Email:yhy15080@haitong.com AI Agent（智能体）：从技术概念到场景落 地 投资要点：  思维链铸就智能体，多体交互拓展应用：早在上世纪 50 年代，阿兰图灵把“高度 智能有机体”扩展到了人工智能。如今随着大模型的快速发展，这个概念又被重 新拾起。大模型成为了智能体目前最完美的载体，有望完成从概念到实际应用的 蜕变。用户在 Agent（智能体）模式中给 AI 设臵目标和身份，并提供 设臵目标和身份，并提供 Prompt（提 示词）。AI 自主拆分任务、使用工具、完成工作，用户仅负责设立目标、提供工具 资源和监督结果。  赋能两类实体领域，成本与效益的博弈：AI Agent 目前的应用大多都在概念层面， 但随着大模型竞争加快、政策鼓励研发投入、更多企业参与 AI 研究等因素，应用 层面的 AI Agent 推进速度加快。智能体大致可以分为六类，根据他们被设计出的 特点，可以作用在不同的应用 科技。智能体发展能推动政府、金融、 制造、能源、医疗、零售等行业的智能化应用向多模态和跨模态转变。  投资建议：我们认为未来智能体（AI Agent）的前景十分广阔，随着大模型的发展， 智能体将从概念走向实际应用，成为各行业的重要助力。通过多模态大模型，智 能体能够整合图片、语音等异构数据，提高任务处理效率，并解决跨行业、跨领 域的问题。技术方面，智能体具备长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动

Engineering 对数字孪生概念的解读 2 01 对数字孪生概念的进一步解读 3 • 数字孪生到底是什么 —— 模型、仿真、系统工程？ • 数字孪生最关键的特征是什么？ • 提出数字孪生概念的目的是什么？ 对数字孪生概念的进一步解读 Department of Electrical Engineering 电机工程与应用电子技术系 4 • 数字孪生概念的起源 • 数字孪生（ 数字孪生（ Digital Twin ） DT 一词，业界一般认为，最早是密西根大学 Michael Grieves 教 授于 2002 年针对产品全生命周期管理（ PLM ）提出的一个概念，当初并不叫 Digital Twin ， 而是叫 镜像空间模型（ Mirrored Space Model, MSM ）。 • 2003 年他在讲授 PLM 课程时使用了“ Digital Twin Twin:Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication ） ”一文中对数字 孪生进行了较为详细的阐述，奠定了数字孪生的基本内涵。 对数字孪生概念的进一步解读 Department of Electrical Engineering 电机工程与应用电子技术系 5 数字孪生是充分利用对象的物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成 多

虚拟电厂内涵定义相关研究 李德智 中国电力科学研究院 二○二四年五月 国家电网 STATE GRID 中国电力科学研究院有限公司 anasi c s 背景与现状 目录 CONTENTS 存在问题 概念及释义 相关建议 2 一、背景与现状 国家电网 STATE GRID 中国电力科学研究院有限公司 mA f aci r raa i s 1. 业务背景 新型电力系统建设运行面临平衡性资源严重不足的挑战。 CONTENTS 二 国家电网 STATE GRID 中国电力科学研究院有限公司 anasi c s 背景与现状 存在问题 概念及释义 相关建议 二、存在问题 国家电网 STATE CRID 中国电力科学研究院有限公司 G 在虚拟电厂建设发展过程中，由于虚拟电厂概念尚未统一，暴露出了社会各方认识不一致的问题。 ◆IEC国际标准《IEC DTS 63189-1 虚拟 电厂 第1部分 架构和功能要求》 容量 稳定 出力 --- 充电桩 信息流 能量流 具有“源-荷”双重身份 大电网 8 二、存在问题 国家电网 STATE GRID 中国电力科学研究院有限公司 aa 由于虚拟电厂概念定义不统一、多主体利益诉求不一致、市场机制不完善、标准规范相对滞后、政策导 向力度不足，造成社会各方对虚拟电厂理解存在偏差，导致业务发展不规范，作用发挥不充分，主要表现有： 边界范围不清晰 ◆

1 数字船舶白皮书 2025 概念内涵、技术架构与行动方案 2 1 目 录 前 言 1 第一章 船舶全生命周期数据管理和应用的现状 2 1.1 政策与标准层面，顶层设计高瞻远瞩与落地实施步履维艰 2 1.1.1 国家战略密集落地，呼唤行业级解决方案 2 1.1.2 国际规则加速演进，行业贡献度亟待提升 2 1.2 产业实践层面，点状突破卓有成效，但体系化贯通任重道远 1.3.2 生态协同障碍：机制建设落后于数据应用需求 4 1.3.3 国际政策环境复杂：数据跨境流动面临合规性挑战 4 第二章 数字船舶的概念和内涵 5 2.1 数字船舶的概念和内涵 5 2.1.1 数字船舶的概念 5 2.1.2 数字船舶的内涵 6 2.2 数字船舶关键技术和相互关系 8 2.2.1 数字船舶关键技术 8 3.1 技术架构总体设计原则 14 3.2 数字船舶分层技术架构 14 3.2.1 数据采集层 14 3.2.2 协议交换层 15 数字船舶白皮书 2025 概念内涵、技术架构与行动方案 2 1 前 言 纵观全球工业格局，一场由数据驱动的深刻变革正在席卷每一个角落。从航空航天到智能网联汽车， 从智慧城市到精准医疗，数据要素已成为重塑产业规则、定义国家竞争力的核心变量。反观全球航运业，

......................................................................................... 3 1.2.2 概念性知识 ............................................................................................... 是指学习时涉及的相关内容，包括了从具体到抽象四个类别： l 事实性知识（Factual knowledge） l 概念性知识（Conceptual knowledge） l 程序性知识（Procedural knowledge） l 元认知知识（Metacognitive knowledge） 其中，事实性知识、概念性知识、程序性知识均可映射到智能客服领域的知识应用与分 类中 ，而元认知知识由于与智能客服知识应用无关，不在本白皮书讨论的范围内。 ，而元认知知识由于与智能客服知识应用无关，不在本白皮书讨论的范围内。 认知过程 涉及学习时要掌握的学业⾏为表现，包括了六个类别： l 记忆（Remember） 是指能记得/回忆/复述起基本的概念和事实 l 理解（Understand） 是指理解并能够用自己的话解释概念 版本：1.0

对 CT 概念的理解 1. 确认外面有什么 2. 将 CT 概念应用于客户供应 链 3. 高层 CT 路线图 设计 理解 28 执行概要 • 很少或没有收到有关 CT 的 信息 • 对 CT 的概念没有形成看法 • CT 行程确定 • 急于实现 CT 相 信 理 解 哪个工作坊最适合客户 ? TIME 29 理解 愿景 设计 提高对 CT 概念及 其工作原理的认 意图和野心 领域的机会 描述 Ⅰ 初始声明交付 利益相关者图 WS 议程和内容 描述 II 制定 CT 设计方案 建立客户价值主张 形成概念和形状 • 构思和描述战略选择 ( 计划 / 试验 / 概念验证 ) 30 在为期六周的联合创作旅程中，为客户制定创新挑战，阐明愿景 , 塑造数字倡议，并创建转型路线图。 Phase III PoC 指定一个愿景 • 完善问题陈述和界 限 之前 期间 之后 视觉，创意 和设计工作 坊 形成概念 形状数字化 举措 共同创造 设计概念证明 PoC 实施概念验证 描述 清晰的愿景 理解 架构挑战 阶段 II 共同创 造 阶段 Ⅰ 展望 ~4 周 ~1 周 2 天 ~4 周 2 天 ~2 天 •

护各 个阶段统筹考虑安全因素，才能有效提升工业领域安全保障能力，为工业互联网可持续发展保驾护航。 在此背景下，深入研究工业互联网安全能力的构建具有重要的现实意义。本报告旨在通过对工业领域 安全概念的深入辨析，全面梳理工业互联网与安全发展现状，深入分析安全需求，提出系统的安全能力构 建框架和实施路径，并结合实际案例进行研究，为我国工业企业、安全能力提供方和政府部门提供参考， 助力提升我国工 助力提升我国工业领域安全保障水平，推动工业互联网高质量发展，在复杂多变的网络安全环境中，筑牢 工业领域安全防线。 2 关键发现 1. 明确工业互联网安全的定义 (1) 工业领域流传众多安全类相关概念且相互交错、极易混淆，必须深度剖析和关联分析，在明晰工 业互联网重塑安全能力和产业格局的前提下，明确讨论范围。 (2) 本报告立足工业生产，对工业互联网安全的定义强调网络安全技术、工业机理知识与行业合规要 2 第一章 工业领域安全概念辨析与背景概述 1.1. 核心概念辨析与研究定位.................................................................................................................................1 1.1.1. 工业领域安全概念辨析...........

的业务含义和规则 业务术语 数据标 准 数据标准 • 是数据在业务流程和 IT 系统 上流动的全景视图 • 识别数据的“来龙去脉” • 是定位数据问题的导航 业务视角 IT 视角 概念数据模型 L1 L2 L3 L4 L5 主题域 业务对象 属性 业务域 逻辑数据实体 数据分层结构 数据标准 业务术语 数据标准 对数据资产目录 中业务对象在企 业内的统一定义 业务域及对应主题域 概念数据模型 CDM 物理数据模型 PDM 逻辑数据模型 LDM 最高层级的数据分类，明确数据资源目录中 L2 主题域 与 L1 业务域的归属关系 从业务角度描述各业务对象之间关系的数据模型， 是对现实世界中具体人、事、物之间关系的抽象 • 业务层面概要描述，主要用于业务沟通与对标 • 无范式化要求 描述各逻辑数据实体之间关系的数据模型，承 载业务逻辑，是对概念数据模型的细化设计 2. 围绕业务对象模型关系实现数据整合，消除信息冗余，实现信息跨业务高度共享与应用； 3. 通过数据模型的设计，便于业务领域数据分析，识别对应业务涉及的数据范围，更好地指导数据资产管理。 示例：概念数据模型 示例 15 数据架构组件四：数据分布 数据分布定义和组件 • 定义：是数据在业务流程和 IT 系统上流动的全景视图；识别数据的“来龙去脉”；是定位数据问题的导航 • 组件：信息链；数据流；数据源

07/01/2025 智慧产业园顶层 设计方案 07/01/2025 智慧园区背景 概念蓝图规化 落地实施策略 投资预算 目录 07/01/2025 一 . 智慧园区发展背景—园区定位 园区不再是物理园区，而是提供产业全方位服务的共享生态平台。 思考 途径 以云计算、 IOT 、大数据等技术为载体，融合工业化、城市化、生态化， 推动基础设施优化升级，逐步从传统招商引资等管理职能向全方位的产业服 设计研发 全产业链大数据平台 共创 共赢 共享 产品 定制 用户 体验 网器 智能化 智慧产业园 生产制造 仓储物流 客户服务 市场营销 二 . 概念蓝图规划—概念设计 07/01/2025 二 . 概念蓝图规划—概念设计 以现云平台为基础，通过园区的构建打造产业行业云平台，形成行业全方位服务生态平台 智慧 园区 智能 制造 PLM CRM APS SPC SCM 产业研发实体  资源平台 （产业、金融、规划 …）  大数据中心  合资工厂  服务运营 ( 园区服务、 IT/OT … ）  仓储  物流 二 . 概念蓝图规划—功能服务 07/01/2025 二 . 概念蓝图规划—功能服务 构建产业行业云应用，提供从虚拟办公等基础服务，到园区级产业链共享集约服务和企业个 体共性智能服务，到大数据增值、共享服务的全方位产业服务 行业云平台