调度机构 分布式 决策模型 电力 市场 需 求 05 电力市场推演：电力市场仿真优化 设计计及多元电力市场主体非合作博弈的多智能体代理交易仿真和市场演化推演技术，搭建多元发电主体演化博弈仿 真平台，分析多元发电主体演化互动与博弈结果，推动多类型主体参与电力市场交易，为交易决策提供验证和理论支 撑 。 上层问题 优化后政策参数 系统稳态推演

空间智能赋能数字孪生水利 P10 数字孪生演化过程 数字孪生发展三阶段 GISTC 孪生过程 数字孪生体 ( 孪生体智能 ) 孪生体生命线 物理实体 运行环境集成 数字孪生体 ( 数字化映射体 ) 物理实体对象 孪生体生命线 孪生过程 物理实体集成 面向对象 多层级演化 Digital Asset

24 设备状态发展过程 正常状态 出现电力扰动 故障状态 设备故障发展演化过程 早蜗故障扰动 1 早期故弹扰动 2 早期故扰动 3 永久族障 出 a 法 大 zan 装置层 系统层

终端态势感知技术的核心目标是构建多源异构数据融合引擎，集成终端传感器、网络侧平台及边缘 计算节点信息；建立实时威胁感知能力，对空域入侵、航道障碍等异常目标实现分级预警；并基于 历史数据与机器学习模型预判风险演化趋势，例如推演船舶航迹冲突概率并生成主动避让策略。终 端态势感知正推动 5G 网络从“连接管道”向“认知神经”进化，为全域智能任务提供环境理解底座。 4.3.3 端网任务协同 端网协同任务指基于

引导激发员工认知活力与主人翁意识，提升解决问题 的自主性。 实践启示 ：锦华的实践表明，构建学习型、实践型、 成长型人才体系，需借助变革场域为人才赋能，实现 组织与个人“双成长”，为精益体系持续演化注入内 生动力。 模块导入实践分层构建人才成长路径的做法 基层员工 项目负责人 JES 模块负责人 车间主任 30 余名本科及以上人才 本科以上学历比例增长 高级技师数量提升 118%

展望未来，智算网络的发展仍面临诸多挑战。能耗问题首当其冲，万卡级集群单柜功耗已达50kW量 级，如何通过光电融合、协议优化进一步降低PUE成为行业共同课题。生态兼容性同样不容忽视，RoCEv2与 InfiniBand的竞争格局将持续演化，UET、GSE等新兴协议的标准化进程需要加速推进。安全与隐私保护也 日益重要，零信任架构与TLS加密技术的深度集成将成为保障跨中心数据安全流动的关键。 面对智算基础设施的历史发展机遇，诺基亚贝

内容则包括元素、关系以及设计和演进原则。在后续发布的国际标准 ISO/IEC/IEEE 42030 《软件、系统与企业——架构评估框架》中， 架构的定义被更新为“实体在其环境中的基本概念或属性，以及该实 体及相关生命周期过程的实现和演化的指导原则”。该定义将架构所 属对象从“系统”扩展为了“实体”，并引入了“生命周期过程”(Life 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 14 Cycle Processes)的相关概念，由另一国际标准 建模语言 SysML（Systems Modeling Language）使用得最为广泛。SysML 由软 件工程中常用的统一建模语言 UML（Unified Modeling Language） 演化而来，能够保证系统和软件良好的兼容性。本白皮书采用了能够 支持用 SysML 进行系统架构建模的建模软件 Magic Systems of Systems Architect。 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 内在联系而定义的双向关联关系并进行记录的能力。建立系统设计全 周期端到端的追溯性，是复杂系统研发中至关重要的关键因素。 通过上述多维需求的分析定义建立需求模型，并建立有关联的需 求之间追溯关系，确保各层需求逻辑闭环并得到有效覆盖和演化，保 证顶层设计的需求一直到详细设计系统功能需求之间形成闭环关联 关系。当需求发生变更时需求之间的关系可以逐层被追溯。具体多维 需求追溯关系如表 3-7 所示。需求的追溯模型可根据表 3-7 所示 对应关系在附录中进行查看。

from Home Will Stick,” and Lund et al., “The Future of Work after COVID- 19.” 10. 想了解人类大脑如何透过社交互动演化的证据，请见：Lucy A. Bates and Richard W. Byrne, “The Evolution of Intelligence: Reconstructing the Pathway

接赋能学生的高阶思维与知识创造过程。其核心价值 在于极大地降低了探究式学习和创新实践的门槛。 在科学探究领域，AI驱动的虚拟仿真实验室，允许学 生安全、低成本、可重复地进行在物理世界中难以实 现或高风险的实验，如模拟宇宙演化或进行基因编辑。 这使得学生能够将学习重心从繁琐的操作和对失败的 恐惧，转移到对实验原理的深度理解和科学方法的探 究上。 此外，AI正成为项目式学习与创造性活动中不可或缺 的共创伙伴。在进行课题研究时，AI能够作为高效的