已完成从“速率提升”向“高可靠、多连接、低时延”的价值跃迁。Wi-Fi 5（802.11ac）仍 占据存量市场主导地位，Counterpoint 数据显示，2024 年其市场份额达 56%，广泛应用于中低端消费电子与存量物联网 设备。 Wi-Fi 6（802.11ax）凭借 OFDMA、MU-MIMO 等核心技术，实现 9.6Gbps 峰值速率与多设备并发能力，成为当前 增量市场的主流配置，2024 50%，2025 年已实现企业级 AP 收入占比超三分之一，在 AR/VR、工业控制等对性 能要求严苛的场景开启商用验证。 值得注意的是，不同频段的特性差异主导场景分化，2.4GHz 频段因覆盖广、穿透性强仍用于低功耗物联网设备， 5GHz 频段平衡速率与覆盖成为消费电子主流，6GHz 频段则为 Wi-Fi 6E/7 提供纯净信道资源，支撑高带宽应用，但国内 频谱开放进度仍滞后于国际市场，一定程度制约 Wi-Fi 。 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；还有些芯片在空间受限的情况下仍能发挥良好性能，满足如小型化智能设备的设计需求。 部分支持语音功能的芯片，可用于智能音箱、语音遥控器等产品，实现语音交互功能；另有一些芯片具备出色的可靠

...................................................................................28 2.2.11.4. 将禅道用于数仓开发管理............................................................................................. 个阶段：计划、定义、创建和接收、处理、集成、存储、运维、共享、发现、使用和 复用、归档和销毁。 2.2.11.2. 软件开发生命周期模型 软件开发生命周期模型包含了软件从开始到发布的不同阶段，定义了一种用于提 高待开发软件质量和效率的过程，通常可以被划分为需求、收集、设计、开发、测试 和质量保证部署维护六个阶段，包括瀑布模型、迭代增量模型、原型模型、螺旋模型、 喷泉模型等开发模型。 其中迭代增 命周期的模式一般都采 取瀑布模型或者在其基础上结合原型模型特征改进的迭代增量模型，从来都不曾真正 颠覆性改变过。 2.2.11.4. 将禅道用于数仓开发管理 禅道是基于 Scrum 迭代增量开发模型基础上的一款专业的研发项目管理软件，通 常用于敏捷软件开发，集产品管理、项目管理、质量管理、文档管理、组织管理和事 务管理于一体，完整覆盖了研发项目管理的核心流程。 Scrum 迭代增量开

our website at equities.htisec.com 2. 四足机器人市场规模及主要厂商 • 2024 年全球四足机器人市场中，消费级产品占据绝对主导地位，占比高达 84.5%，主要应用于教育培训、 娱乐等场景，以强可及性与互动性推动行业技术普及和用户认知提升。在整体市场竞争格局中，宇树科技 以 32.4% 的全球市场份额位居首位，成为全球四足机器人市场的龙头；中国厂商整体表现突出，宇树与云 接口：针对低速率、短距离的模块交互 • 无线通信单元： • Wi-Fi 模块： 负责与电脑、平板的高速数据交互，可传输摄像头画面、实时运动姿态数据，同时支撑远程控制指令的低延迟传输 • 蓝牙模块：聚焦短距离无线交互，适用于近距离调试（如参数配置、程序升级）、手机 APP 控制等场景 图：机器狗主控板俯视 摄像头灯光 风扇控制 电机驱动与供电 资料来源：海通国际 图：电机驱动与供电细节 资料来源：海通国际 安全保护机制：内置过流、过压、过热、短路保护电路，当供电异常时自动切断 输出，避免核心板元器件烧毁，是系统可靠性的关键保障 二、技术架构与设计亮点 • 模块化电源通道：DC-DC 转换器：适用于大电流、大压差场景（如主芯片供 电），效率高且支持快速负载响应；LDO 稳压器：用于低噪声、小电流模块（如 传感器接口电路），输出纹波小，保障信号完整性 • 可编程上电时序：通过 OTP（一次性可编程）配置上电 / 断电序列，确保核心板 各芯片按

2023年是中国医疗大模型发展的元年，各种医疗大模型已广泛应用于临床辅助决策、 医学研究、健康管理等多个场景。未来，医疗大模型有望实现多模态AI与医疗实践全 流程的深入链接，应用于医疗教育和临床培训，提高药物研发和药物反应监测等方面 的能力。但在实际应用中，医疗大模型仍面临一些挑战，如准确度、透明度和可解释 性等问题，以及对数据隐私和安全问题的担忧。本文主要探讨医疗大模型在医疗领域 的应用及其面临的挑战。 证的模型可部署到医疗信息系统、移动设备等，提供智能服务。 （二）医疗大模型的主要应用场景和适用范围 医疗大模型在医疗领域的应用广泛，涵盖疾病预测、辅助诊断、个性化治疗、药物发 现等各个方面，同时还可用于医疗咨询和患者教育，提供相关信息和建议。 在医疗实践场景中，大模型可以协助分析临床文本以提取关键信息，从而加快医生的 诊断和治疗建议。此外，大模型还可辅助分析医学影像，帮助检测肿瘤并进行疾病分 大模型或可用于开发虚拟 培训环境和模拟手术，生成虚拟病例、手术模拟和临床案例，帮助医学生和医疗专业 人员提高技能。 在药物研发与药物反应监测方面，医疗大模型未来或可通过预测药物-蛋白质相互作 用、药物毒性等信息来预测新药物的功效和安全性，有助于缩短药物研发的周期，加 速新药的发现。此外，模型还可用于监测和评估药物的不良反应和副作用。 在提高全球医疗效率和资源配置上，医疗大模型可用于流行病学研究和疫情监测，分

通常在云计算及分布式计算中， 以 CPU 为代表。 智算算力场景：支撑人工智能算法训练与推理的专用计算资源，应用于人工智能 计算领域，处理自然语言、图像识别、语音识别等任务，以 GPU 为代表。 超算算力场景：面向科学研究、工程仿真等高性能计算场景的集群化计算能力， 应用于需极高计算能力的科研及工程领域，处理大量数据和复杂的科学计算任务，如 气象、医疗、生物、仿真等领域，以 HPC 为代表的计算集群。 和云存储集群提供的相关云服务， 通常由多个物理服务器组成，通过网络连接形成一个虚拟化的计算环境。算力中心则 通常采用芯片异构计算架构，结合 CPU、GPU、NPU、TPU 等多种芯片，形成高并发的分 布式计算系统，应用于神经网络模型的训练及推理等。从芯片结构演进来看，传统数 据中心侧重于通用计算任务的性价比和灵活性，而算力中心注重人工智能类型的特定 计算需求及运算效率，并要求具有强大的图形处理功能，需要制定人工智能算力硬件 常见的数据存储架构包括直接附加存储（DAS）、网络附加存储（NAS）和 存储区域网络（SAN）。DAS 直接连接服务器，适用于小型数据中心或对存储 性能要求不高的场景；NAS 通过网络提供文件级存储服务，方便多台服务器共 享文件；SAN 则基于高速网络，提供块级存储服务，具有高带宽、低延迟的特 点，适用于对存储性能要求较高的大型数据库等应用。 （2）. 在存储管理方面，采用存储资源管理（SRM）软件，对存储设备进行集中

共享、哪些数据已经开放，哪些数据没有开放，避免各业务职能部门“扯皮”现象的发 生。 2.3.2. 制定数据标准规范 单位数据标准是为了使单位各类业务应用系统之间实现信息交换而制定的一套技 术规范，可用于解决跨应用、跨部门、跨层级、跨领域、跨地域之间的数据传送、资 源共享等问题。 数据标准参考国家、行业、地方等标准规范，结合单位已有的各类信息化应用业 务数据，通过数据摸底、调研沟通等步骤，形成符合单位实际需求的数据标准。 管理，确保单位范围内数据标准的有效性、适用性，解决目前存在的数据来源广泛、 指标口径不一致、信息缺乏整合、责任界定不清等问题。 7.2.2. 建立标准元数据 标准元数据是用来描述具体数据资源各个数据项的数据，用于理清各个数据资源 之间的组合和依赖关系，并能对该对象进行识别和管理，实现数据资源的有效发现与 获取。一般包括业务元数据、管理元数据以及技术元数据。 7.2.3. 建立数据标准代码集 标准代码 两种的组合。该方 法的关键之一就是确定业务范围的架构需要用于支持 集成的计划和设计的程度，因 为数据仓库是用自下而上的方法进行构建。在使用自下而上或阶段性数据仓库项目模 型来构建业务范围架构中的一系列数据集市时，设计人员可以一个接一个地集成不同 业务主题领域中的数据集市，从而形成设计良好的业务数据仓库。这样的方法可以极 好地适用于业务。在这种方法中， 可以把数据集市理解为整个数据仓库系统的逻辑

可以通过大数 据分析和机器学习算法，优化电池材料配比和生产工艺，从而提高 电池的能量密度和循环寿命。在装配线上，AI 驱动的机器人能够实 现高精度的零部件组装，减少人工操作的误差。此外，AI 还可以应 用于供应链管理、物流调度和售后服务等环节，通过智能预测和优 化，进一步提升企业的运营效率。然而，AI 技术在新能源汽车制造 中的应用也面临诸多挑战，如数据安全、技术标准化、人才短缺等 问题，需要通 55%，并计划在 2050 年实现碳中和。为此，欧盟各 国纷纷出台补贴政策和税收优惠，鼓励消费者购买新能源汽车。美 国政府在 2021 年发布的《基础设施投资和就业法案》中，也明确 提出将投资 750 亿美元用于充电基础设施建设和新能源汽车推广。 新能源汽车的快速发展不仅体现在市场规模的增长上，还体现 在技术的不断突破上。动力电池技术的进步使得新能源汽车的续航 “ 里程大幅提升，充电基础设施的逐步完善也解决了用户的 制造企业中已有 67%实施了 AI 解决方案，其中，预测性维护的成 功实施使设备非计划停机时间减少了 30%-50%，维护成本降低了 20%-40%。 在质量控制方面，基于深度学习的视觉检测系统已广泛应用于 精密制造领域，通过高分辨率工业相机与 AI 算法的结合，缺陷检 测准确率可达 99.9%，远高于传统人工检测的 95%。以某汽车零部 件制造企业为例，其引入 AI 质量检测系统后，产品返工率降低了

实际负荷需求和各个发电单元的约束进行最优出 力决策，以促进可再生能源消纳、提升系统整体 经济性，是新型电力系统的一类重要结构形态。 随着能源市场的不断发展，VPP 能够聚合的 能源形式逐渐多样化，它既可以用于市场能源交 易，增加运营收益，还能提高电力系统的灵活性。 文献[1]聚合了风电和储电设备，采用鲁棒优化实 现日前和实时市场的收益最大化；文献[2]聚合了 分布式能源，综合考虑 VPP 与 ISO 在满足期望目标的同时最大/最小化不确定性的可 容忍范围，与SP这类基于变量的概率分布的方法 相比，可以在概率分布和波动范围均未知的情况 下量化不确定性，但是由于其目标函数是寻求单 个不确定量的偏差系数的最值，不适用于同时处 理风光的不确定性；RO方法的思想是寻求在最恶 劣条件下的可靠调度，以牺牲一定的性能来保证 鲁棒性，决策结果较为保守。而分布鲁棒优化方 法(distributed robust optimization Simulation http: // www.china-simulation.com 考虑热网特性的 CHP-VPP 模型，并引入 HOMIE 模型来衡量用户热舒适度，从而实现电热协同调 度；②将动态电价应用于 DR，促进 CHP-VPP 灵 活负荷的调整，提高系统灵活性；③应用矩不确 定分布鲁棒理论对风光不确定性进行分析，并与 随机规划、鲁棒优化进行对比，验证了所提方法 的有效性。 1 CHP-VPP模型

验证大厦专用账号密码进入管理系统 大厦，租户公司账号不同 大厦信息 显示大厦简介、地址、logo、专属二维 码，并可以进行修改上传 公司管理 大厦用于添加公司信息，添加公司账号， 并可以对公司进行管理 不能看见公司具体人员，只有 公司信息 常驻访客管 理 用于管理常驻访客，后台可增加，修改， 删除 常驻访客申 请 显示常驻访客的申请，并对提交的申请进 行操作 2.3.2 大厦前台人脸录入系统： 大厦前台人脸录入系统： 功能名称 功能介绍 备注 访客验证 填写姓名手机号，发送验证码（确保信息 的真实性） 信息录入 录入访客基本信息，与来访事由 人脸拍照 拍照录入人脸，用于人脸识别和信息底库 生成二维码 打印二维码给访客进出闸机 人脸识别 录入人脸信息资料成功后，直接刷脸进出 闸机 2.3.3 楼层子公司登陆： 功能名称 功能介绍 备注 公司登陆 进入系统 必须大厦已经注册，给与公司 员工扫描二维码进出速通门闸机 个人中心 包含系统所有功能显示，头像显示和退出 选项 访客邀请 员工填写访客信息，发送邀请短信给访客 上传人脸 用于员工自助录入人脸，进行人脸识别进出 闸机 人脸识别 用于进出闸机，和对访客进行识别 需要人脸识别配套设备 二维码识别 用于进出闸机，和对访客进行识别 需要二维码识别识别配套设备 访客记录 显示员工邀请访客的记录和到访时间，并可 以撤销申请 微 信 消 息

通过统一数据格式、接口标准，推动并实现基础设施资源、软件资源、 服务资源、信息资源的共享共建，提供海量的数据存储和强大的数据处理 能力。 （2） 基础环境建设。硬件配置通用服务器、集中存储及配套设备，用于数据 存储和处理，非结构化存储能力扩展到 500TB；通过平台管理工具软件 实现服务器资源集群部署，同时使服务器群具有良好的横向扩展能力。 （3） 数据标准化处理。对照国家和行业发布的数据标准对企业内外部数据资 流程设计、工作流调度、监控报警、业务审计等功能。 .2.1 系统组成 ETL 工具用于将异构的源端数据，进行提取、清洗、转换处理后，加 载到若干个目标数据库。从而实现按照统一的规则集成数据，有效提高数据 质量、价值。产品由管理中心和在线设计器组成。管理中心用于管理整个 系统的用户信息、系 统信息、网络信息，以及建立业务，并进行业务控制和运行监视；在线 设计器用于调用各种控件建立转换和作业。 .2.2 主要功能特点 基于对数据库日志的在线采集与分析，将源数据库中的数据变化 以事务为单位，实时同步到目标数据库中，从而实现对源数据库数据的 同步采集，采集 过程不会对源数据库造成影响。由于 RDS 具有无干扰数据采集的能力， 因此非常适合用于直接从生产数据库采集数据。 .3.1 增量数据同步 RDS 工作原理示意图如下所示： 源数据库 目标数据库 数据库 日志 采用SMB等 共享文件方式 TCP网络传输