利用率、温度、显存占用等指标进行分 钟级异常预警，结合历史故障图谱实现根因定位，SLA 违规率降低超 35%。Google Cloud 的 Autopilot [12] 系统能够结合机器学习分析容器历史负载，自动推荐最优资源配置；Monarch 系统日均处理超百万条监控 流，支持跨区域性能诊断与容量规划。Microsoft Azure 将因果推断与知识图谱应用于告警聚合，将数千条 原始事件归并为可操作的故障单元，缩短平均修复时间达 通过智能筛选适合提升频率的服务和硬件、 细致管理电力风险，实现了相当于新建半个数据中心额外算力扩容 [108]。 • 数据中心冷却管理与热感知调度: 清华团队通过贝叶斯优化，实现了数据中心冷却系统 在动态负载下的能耗最优与热安全保障，平均节省 10.1% 的冷却能耗 [109]。Microsoft 团队通过热感知调度，实现了 GPU 集群在能效、散热和部署密度上的协同提升 [110]。 • 面向大模型的智能功耗管理与优化： 方法能够显著提升冷却效率，并在保障热安全的前提下实现能耗最优。举例来说，清华团队结合 多源温度数据和服务器功耗信息，通过分层控制和可视化决策，实现了冷却资源的动态分配与系统配置 的实时重构。该方法不仅提升了冷却系统的能效和可靠性，还优化了资源利用率和运维成本，实现了数 22 CHAPTER 1. 面向下一代云计算的研究 据中心冷却系统在动态负载下的能耗最优与热安全保障，平均节省 10.1% 的冷却能耗

预期和实时网络状态, 通过 NFV/SDN 等虚拟化技术实现资源弹性调度, 按需构建差异化业务能力, 如 超低时延、超高带宽、高可靠. 业务运行中, 结合 AI 流量预测与大数据分析, 预测业务流量趋势, 动态 匹配最优资源分配方案, 保障业务稳定性并提升执行效率. 在业务跨域需求下, 还需要协调多个计算、 存储和传输域, 实现跨区域、跨层级业务编排. 业务策略经制定后, 下沉至数字孪生层进行仿真验证, 通过虚拟环境模拟策略执行效果 数字孪生层聚焦高保真孪生建模与状 态同步技术, 结合小尺度时空预测算法, 精准捕获时变环境中的网络拓扑、链路质量、节点能耗及资源 负载等关键参数; 自智管控层则需突破业务自适应的存算网资源协同编排机制, 实现多维资源最优调 度, 并设计管控智能体的分层部署方案, 支撑系统规模化扩展应用. 3.1 低空网络层关键技术 低空网络层是低空经济的通信底座, 也是自智管控架构的物理基础. 针对低空通信存在的空地协 同难、 与地面网络形成有效互补. 我们在前期工作 [37] 中, 研 究了覆盖目标型和容量目标型无人机基站的高能效部署问题, 以提高灾区或突发数据业务下地面通信 的覆盖范围和容量. 具体而言, 首先采用深度强化学习算法计算得到最优飞行路径, 主要用于搜索发 现该区域内的无服务用户. 然后根据搜索结果对用户进行完全聚类, 基于用户分布来分层部署覆盖目 标型无人机和容量目标型无人机, 并寻求在可接受的 QoS 情况下优化能量效率

应用层 应用层可以说是整个调度系统的核心层，包括定位引擎和定位平台。定位 引擎用于解算目标的位置，根据数据采集层传回的定位信息，定位引擎根据事 先写入的定位算法解算目标的位置，并进行后续的处理，得到最优的位置信息； 然后将位置数据在定位平台上展示出来与用户的业务进行交互形成一套定位管 理系统。 3.2 系统功能 系统根据标签回传的定位信息，实时解算出来目标的位置信息，在此基础 上实现人员 查看人员、物资与运输 工具的属性信息及定位数据。 11 图 3-4 标签信息绑定示意图 3.2.3 运输工具导航 与工厂现有的导引系统进行集成，可动态规划路线以达到最小等待、最少 空驶、最优路径的目的；计算“实时交通状况”与运输时间以确保物料能与汽车 同时到达装配区域，减少生产线停工的情况；计算各运输工具的工作量，分析 其潜在的低效率环节，为生产线的整体智能化管理提供有力的数据保障；计算 还是在仓库，甚 至是历史记录都可以立刻被找到。 3.3.5 防撞系统 当有人或物品在运输工具的前进路线时，可能会发生碰撞事故。 解决方案： 通过高精度定位系统计算“实时交通状况”，智能选择最优路线，并计算行 驶路径上与人员、物体的距离，当到达一定距离（可通过后台设定）时将自动 停止并发出报警信息警示前方避让。 结论： 避免碰撞事故发生，并确保物料能与车辆同时到达装配区域，减少生产线

光伏车棚发电，同时选配一定容量 储能，通过能量管理系统实现对光伏车棚、储能、汽车充电的全景智能掌控，能源最大 化利用，最优成本利用，实现新能源车充新能源电。本系统有以下优点： （1）根据需求选择不同的配置目标，如平滑性最优（物理性）、电站收益最优（经 济性）、多目标最优等（物理性、经济性兼顾）。 （2）对调峰市场、调频市场、现货市场运行规则进行考量，确定电站收入、成本、 运行边界。

囊 市场化电量：售电公司零售分配给用户 计划电量：地市供电局零售给非市场用户 市场的目标——资源最优化 配置 发电厂 市场化电量： 电力交易中心交 易 计划电量： 电网公司统购 物理 供应链 商品 交易链 商品 交易链 城镇配送 高压输电 低压配电 高速运输 - - - - 等于节点相关支路安全约束的影子价格 与潮流灵敏度的乘积之和，反映节点增 加单位负荷时维持相关支路潮流不越限 的成本 输配电价核定已包含网损的情况下 不考虑网损价格分量 阻塞价格 等于 SCED 模型最优解中，对 应时段系统负荷平衡约束的影 子价格 网损价格 系统能量价格 现货市场——节点 电价 反映节点所在位置对电网传输损耗的 影响程度 节点边际电价 (LMP) 反映节点所在位置的电网阻塞情况 机制 u 价格形成机制分类 反应电力能源真实的价值 节点边际电价机制实现了电能商品的经济属性和物理特性的有机结合，通过价格信号真实的 反映了电网物理资源的稀缺性，并基于最优化原理实现了对电网运行和市场运营的最优引导。 不同空间的价值 节点电价机制反映电能在不同地区的价值， 引导发电商在高价区新建电厂 ，用户在低价区用 电 ，为电网投资新建输电设施提供参考的信息。 不同时间的价值

、源网荷储一体化规划的软件输入 园区级源网荷储一体化典型规划方法 可选设备 规划目标 l 可提供 3 种优化目标——经济性最优、能效最 优、环境排放最低； l 经济性最优以系统全寿命周期的利润最高为目 标； l 能效最优以源网荷储系统的终端能源消费 / 一 次能源输入为目标； l 碳排放最低综合考虑二氧化碳、二氧化硫、氮 氧化物、 PM2.5/10 等，可自选权重系数。

性。确保官兵的工作、训练、生活不受威胁。实现营区稳定、安全、长效发展。 “智慧军营”集聚人的智慧，赋予物以智能，两方面互存互动、互促互补，以实现部队 日常管理和军事活动最优化的发展新模式和新形态。其根本是要以人为本，汇人之慧，赋物 以智，互促互补，实现部队日常管理和军事活动最优化。其核心是充分运用现代信息通信技 术，最大限度地开发利用信息和知识资源。 设计方案 系统概述 随着数字化营区、智能化营区的建设，部队营区管理进入信息化时代。利用高新

火、阴燃火等），并评估火势蔓延趋势。 - 环境数据采集：通过气 体传感器和温湿度传感器，采集火灾现场的环境数据，为灭火决策 提供科学依据。 - 动态路径规划：无人机根据火情变化和现场环 境，自动规划最优飞行路径，确保监测和救援任务的高效执行。 - 数据实时传输与可视化：将采集到的火情数据、环境数据和视频流 实时传输至指挥中心，并通过可视化平台展示，辅助决策者快速响 应。 项目的技术架构分为三个层次：感知层、处理层和应用层。感 还可以通过分析烟雾的扩散模式和浓度变 化，预测火势的蔓延趋势，为消防指挥决策提供科学依据。 在消防资源调度方面，AI 识别技术同样展现出强大的潜力。通 过对火灾现场的实时数据分析，AI 可以自动生成最优的消防资源调 度方案，包括消防车辆的路径规划、灭火设备的分配以及人员的安 全撤离路线等。这种智能化的调度方式不仅能够提高灭火效率，还 能最大限度地减少人员伤亡和财产损失。  火灾源识别：AI 蔓延速度，为灭火策略提供数据支持。  资源调度优化：AI 能够根据火灾现场的实时情况，自动生成 最优的消防资源调度方案，提升灭火效率。 此外，AI 识别技术还可以与无人机自主飞行控制技术相结合， 实现无人机的智能避障和路径规划。在复杂的火灾现场环境中，无 人机能够根据 AI 的指令，自动避开障碍物，选择最优路径接近火 灾源，从而确保灭火任务的顺利进行。这种智能化的飞行控制不仅 提高了无人机的安全性，还大大降低了操作人员的负担。

散的负荷和储能资源转化为“即插即用”的标准化可调节单元，大幅降低接入门槛和聚合成本。 智能化运营与收益保障：利用大数据和 AI 算法，对用户负荷进行精准预测和优化控制。 平台可根据实时电价和电网调度指令，自动生成最优策略，在保障用户生产不受影响的前提 下，实现 “峰谷套利+辅助服务” 等多重收益组合的最大化 创新商业模式：除了简单的收益分成，还出现了多站聚合与余电调度等模式，在优先保 障企业自用的基础上，将富余的调 混合资源型虚拟电厂的用户需求最为综合，核心是实现系统内“源网荷储”的自平衡与全 局价值最优。用户主要分为三个维度，综合能源服务商，源荷储多方以及电网系统的需求。 综合能源服务商的需求主要围绕 1. 实现跨资源协同优化算法：需要强大的算法平台， 能统筹考虑电价、气象、电网指令、内部资源状态等多重因素，做出全局最优的调度决策。 2. 设计公平透明的利益分配机制：必须建立一套被所有资源方认可的、基于贡献度的动态

的思想也会主力算法优化 ，寻找最好参数。 因此如今在商业领域广味使 用的定价、推荐、分控系统都有人工智能和运筹学的交融。 为了做出最优（经济的或其他的） 决策 ，决策相关理论将概率理论和效用理论结合起来 ， 为在不确定情况 下 （在概率描述能适当呈现决策制定者所处环境的情况下） 做出决策提供了一个形式化且完整的框架但自 20 世纪 千万级别训练数据 数亿 PV 的产品群 XX 语音识别的能力已经超过人 • 平均个体 ，指 20 位普通人的句准率求平均值 • 最优个体 ，指 20 位普通人中取听写正确最好的 1 位 • 整体最优 ，指 5 个普通人中至少有 1 个人听写正 确 新技术带来识别率的显著提升 ， XX 语音技术 达到国际领先水平 ，语音技术入选 MIT 科技 评论 2016 地理位置 APP 使用 IP 地址 人口 属性 16 大 类 场 景 详 细 地 址 常驻 • 深厚的技术积累与自研能力 ，多款业内领先 的大数据组 • 开源与自研最优组合 ，兼顾开放性与稳定性 • 突出的技术前瞻性和先进的数据智能方法论 交互式数据分析与挖掘 可视化报表 批量流式数据处理