电量平衡、全社会碳排放达峰、可再生能源电力消纳、可开发资 源条件等，以政策及市场机制为指导，计算最优经济成本，研究不同路径对全省完成“双 碳”目标的影响。 3.2 模型搭建 3.2.1 目标函数 以 2024 年为基准年，构建高分辨率的运行模拟模型，研究满足电力电量平衡、碳 排放约束、年经济成本低条件下的最优电力系统结构。 其中 13 ：表示投资成本，为各电源总投资减去残值后除以折旧年限； 缺口前提下的不同电源装机配比进行计 算，得到各场景下的经济成本。在考虑电力扩张约束、容量约束、地方资源禀赋约束以 及地方政策约束的基础上，通过反复迭代计算，得到各水平年最小经济成本的各类电源 最优装机。 3.3.1 基准情景 该场景下，仅考虑现阶段已核准和在建项目，不考虑未来经济和电力需求负荷的增 加，因此该场景可得到湖南省在各关键水平年不考虑新增电源装机后的电力电量缺口， 17 预计 储能支撑能力强化情景 该情景下，设置 2030 年和 2035 年煤电、风电、新型储能、抽水蓄能装机范围， 在满足电力缺口、电量缺口、可再生能源消纳权重等条件的约束下，可计算得到经济成 本最低的最优电源装机选项。 表 3-7：储能支撑能力强化情景下各电源新增装机范围 （单位：万千瓦） 煤电 风电 储能 抽水蓄能 2030 年 0-1000 0-500 0-1000 0 2035 年 0

5.2 出行路线推荐系统..............................................................................83 5.2.1 最优路径算法.............................................................................86 5.2.2 用户个性化推荐. 要包括实时流量监测、信号灯智能控制和交通需求预测等。 在实际应用中，可以通过部署摄像头和传感器实时采集路段车 辆流量和行人过街情况。这些数据将上传至云端进行分析，通过人 工智能算法实时计算最优的信号配时方案。以交通流量为依据，调 整红绿灯的周期和绿灯时间，使得交通流更为顺畅。 例如，一个典型的城市路口，早高峰时段的流量远大于晚高峰 时段。通过对历史流量数据的分析，可以设定不同时间段的信号灯 成警报，通知相关部门和管理人员。 2. 资源调度: 基于事件的性质和严重程度，系统将调度最接近的 应急资源，包括交警、救护车和清障车辆。此过程可以利用地 理信息系统（GIS）进行资源的实时定位和最优路径规划。 3. 信息共享与多方联动: 事件发生后，系统会自动将事件信息推 送至交通管理中心、警务部门、应急救援机构和公众，通过多 渠道传递关键信息，减少信息孤岛现象。 4. 应急交通信号控制:

掌握所有业务组件的分布状态，并依据负载、灾害风险与延迟感知自主调整流量路径。它不 再仅仅是通用计算资源的连接者，而是智能调度各资源池承载能力的核心大脑，确保客户各 类核心业务在任意位置发生，都能由最优计算节点响应处理。这就要求异地数据中心间具备 全局流量调度能力，可根据链路延迟变化动态切换支付结算类关键业务路径，实现用户“零 感知”切换。 2）超大规模与智能韧性协同演进挑战加剧 伴随通用 意图驱动网络（IDN）与AI融合：AI的应用将网络运维从故障后的辅助诊断扩展到运 行风险预测和优化。运维系统将基于对业务意图的理解（如“支付交易必须在50毫秒内返 回结果”）和实时网络状态结合，自主计算最优路径，并自动执行调整，无需人工干预。 同时，借助AI技术，在网络变更或故障处理时，能够实现智能化处置，真正迈向“无人值 守”数据中心。 性能极限与新协议普及：多活架构下，数据中心间海量数据同步是关键性能瓶颈。低 络方案 以应对算力碎片化挑战。 客户探索通智合一，统一网络架构的路线：快手在2025年互联网大会，提出“一盒 打天下”的理念，不同业务通过归一化网络承载，复用一套硬件设备，通过单一架构实现 最优性价比（可降低30%建网成本） 随着Agentic AI的发展，通用计算和AI计算将混合部署，传统的计算网络、存储网络 和智能网络正在加速融合，形成统一的智算网络基础设施。在这一融合进程中，以太网凭

”，通过构建“采、 存、治、用”一体化的数据基座，推动业务数据化、数据模型化、模 型智能化。 • 智能配矿系统：打通采购、烧结、高炉间的数据壁垒，融合智能算 法与冶炼机理，实现多变量约束下的全局最优配矿。 • 构建烧结与高炉智能模型：引入图像识别技术，实现混合料粒度在 线识别准确率超过95%。基于数字孪生与深度学习精准感知高炉热状 态并预判趋势，实现燃料比自动寻优。 ➢ 成本显著降低：智能配矿系统实现吨铁成本降低 产业AI兴起，从模型竞赛到供应链场景适配 产业AI的技术发展在2025年呈现出明显的“务实主义”转向，从追逐参数的模型竞赛进入深耕场景效用的新阶段，主要表现为“大模型导 航、小模型执行”的协同范式成为主流，通过架构创新实现效果与成本的最优平衡。这套协同模式，正在成为越来越多企业选择AI落地时 的标准答案，它意味着产业AI正从技术供给主导转向业务需求牵引，企业不再为技术本身买单，而是为技术解决实际问题的能力付费。 小模型兴起，大小模型协同发力 小模型兴起，大小模型协同发力 • 产业界已验证“大脑+小脑”的混合架构能兼顾认知广度与执行效率。企业根据业 务场景的实时性、安全性、成本敏感性需求，精准配置AI能力，在保障核心业务数 据安全的同时，实现投入产出比最优化。 • 据不完全统计，过去三年，国内厂商“≤10B参数”小模型已成为大模型版图里增 长最快的细分赛道。发布占比一路从2023年的约23%提升到2025年56%以上。 • 在保险理赔领域，某TOP3保险公司自研3B小模型

钢铁行业工业互联网平台典型应用场景及实践 1.2.1 设备全生命周期管理 钢铁行业工业互联网平台可实时采集高炉等高价值设 备的运行数据， 结合设备故障诊断模型， 自动预警设备故障 并确定最优设备维护方案，实现设备预测性维护。 一是设备 状态监测。 钢铁企业通过工业互联网平台实时采集高炉等设 备工作温度、工作环境和应力分布等状态数据， 并做可视化 处理，增强设备状态监测的可靠程度。 缩短产品上 市周期。二是生产过程管控。工业互联网平台可将生产过程 中涉及的工艺知识、工业经验等技术要素封装化并显性化为 可调用的机理模型，结合采集的设备、环境、材料等参数， 4 确定最优加工计划，提升生产效率。 三是产品质量管控。通 过在工业互联网平台部署生产质量分析模型，可采用机器视 觉等技术，采集和分析产品全过程质量数据，持续迭代优化 闭环控制体系， 实现全流程产品质量跟踪及自动控制， 2.2.2 炼化生产 一是工艺优化。在实际炼化生产前，对原油原料、工艺 流程、炼化设备进行数字孪生建模，对工艺配方、工艺流程 等全方位模拟仿真，优化原料配比参数和装置优化路径，得 出最优的炼化生产方案。中石油云南石化对开工原油的炼化 工艺流程进行模拟分析， 明确各项操作参数，从而指导生产 操作， 实现了常减压装置 1 次开车成功， 制氢联合装置核心 设备投产 1 次成功。

系统将立即触发分级告警，实现高效管控。 航班管家数据智能服务已占据物流市场近 80% 的份 额，成功与顺丰、跨越、德邦等头部快递企业达成深度 合 作，实现了交通大数据与物流行业的场景化融合。 基于货运航班计划数据，辅助客户制定最优发运计划。 依托货运航班实时位置，协助货主全程追踪货物动态。 案例二： 物流行业数据解决方案 — 市占率 80% 20 国民 线网络 中国民航与高铁，以全球独有的“双高速

320 3.2 智能管理系统 低空运营平台：对接民航 UTMISS 系统，实现飞行计划自动报备、审 批状态实时跟踪；支持多用户权限管理，保障数据安全。 AI 调度中枢：基于强化学习算法，动态规划最优飞行路径，避开禁飞 区与拥堵空域；支持多无人机协同作业，提升任务执行效率。 电子围栏系统：划定园区内禁飞区、限飞区，无人机超出边界时自动 触发返航或悬停，保障飞行安全。 能源监控平台：实时监

货运需求：实现原料产地与制造中心间的低成本干线物流，实现制造中心与装配中 心 的高性价比支线物流，实现装配中心与消费地间的高时效性末端物流 不确定 不衔接 不经济 数字经济下的交通运输需求 可预测 综合方式 最优 数字化 6 传统工业 交通运输 信息 交通运输 智能交通运输 智慧交通运输 数字交通运输 基础设施 + 运载工具 + 人 基础设施 + 运载工具 + 人 + 电子化辅助工具

平台间基于空气的激光通信等。 3、弹性敏捷的全场景光链接（动态光链接） 通过弹性连接、弹性带宽、弹性频谱与弹性算力等技术，光网络 实现按需建链、速率自适、频谱灵活的智能调度能力，支撑任务式业 务高效发放与网络资源最优利用。 针对任务式应用、业务快速发放和网络效率提升等目标，通过弹 性连接、弹性带宽、弹性频谱与弹性算力等技术根据可达路径实现敏 捷动态链接。 弹性连接：针对传输类专线，通过波长与光业务单元（OSU）分 能，其中网络层智能包括多参量精确感知、快速采集、基于小模型的 网元数字孪生（实现“入网即孪生”）和健康度分析等，运营层智能 包括基于智能体的光网络运维大模型、开放管控、故障溯源、性能评 估和基于时延/性能裕量等多因子的最优选路等，业务层智能包括业 务敏捷发放、SLA 风险预判、用户质量监控、资源分析调度、智能决 策和差异化保障等。 5、内识外探的全维度光感知（多维光感知） 光网络通过感知能力的全面提升，支撑高可靠、高品质网络和业

参数调优采用分层优化策略，将模型参数分为三类进行差异化 处理：  超参数组：学习率、批量大小等通过贝叶斯优化自动搜索，设 置迭代次数上限为 50 轮，避免过拟合。典型参数范围如下： 参数 搜索范围 最优值示例 学习率 [1e-5, 1e-3] 3.2e-4 L2 正则化系 数 [0.001, 0.1] 0.024 Dropout 率 [0.1, 0.5] 0.35  特征权重：采用动 率、批量大小、网络层数），采用分阶段优化策略： 1. 第一阶段使用粗粒度网格搜索确定大致范围，例如学习率在 [0.1, 0.01, 0.001]区间测试 2. 第二阶段采用随机搜索在缩小后的范围内采样，避免陷入局部 最优 3. 对模型敏感度高的参数（如 L2 正则化系数）使用对数尺度采 样 典型参数组合优化顺序建议：  优先优化学习率和批量大小（基础参数）  其次调整网络结构参数（隐藏层节点数、丢弃率） 最大回撤表现。例如： o LSTM（时序模型）：权重 40% o XGBoost（特征工程模型）：权重 35% o 随机森林（鲁棒性模型）：权重 25% 权重需按月进行滚动优化，采用网格搜索确定最优比 例，历史回测数据显示该方法可使年化波动率降低 12%- 18%。 2. Stacking 集成架构 构建两层模型结构，需特别注意避免数据泄露： 关键参数配置： o 基模型数量：3-5