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

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:

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

2025年度 析，生成情景分析报告。 套保策略建议内置双目标帕累托优化模型，试算出多个交易策略和组合比较，辅助用 户选择最优交易策略，提升企业自主外汇管理能力，优化企业外汇套保交易成本。 智能AI套保内置智能套期保值AI引擎，采用多因子量化模型与机器学习算法，实现动 态风险对冲与最优衍生品策略配置。市场风险识别基于VaR/CVaR模型实时监测汇率利率 波动，结合CPI/PMI等宏观指标与行业库存 现金敞口作为第三层级，通过API与资金系统实时联通，实现银行账户余额T+0监 控、流水同步与多账户自动归集，并按“组织+账户+币种”维度生成实时现金敞口报 表。系统支持即期结汇一键发起，自动比价多家银行报价并推荐最优交易渠道，确保汇 率风险及时锁定。结合电子化审批与合规校验，提升交易效率与合规性，同时动态跟踪 对冲头寸潜在损益，助力企业实时防范汇率波动风险、提升资金使用效率。 3.1.2敞口动态转换与预测 内部风 险对冲或内部银行机制的企业，内置标准化内部交易流程，显著降低外汇转换成本，实 现资金集约化管控。通过直联多家银行的线上交易功能，系统获取实时报价并自动完成 交易成交与簿记，帮助企业获取最优价格，有效降低交易成本，全面提升外汇风险管理 能力。 （1）交易申请 交易申请是外汇风险管控的核心枢纽，系统通过强制关联敞口、预算预锁及合规校 验，构建源头可控、目标透明、违规可拦截的三重防线，杜绝投机行为。系统支持两类

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

技术”转向“客户为核心”， 实现一站式客户体验增值 数字化客户 端到端客户体验 和服务 动态定价和最优化 营销方式 客户数据整合和 客户洞察 动态客户分群与客 户标签管理 精准营销与 社交营销 客户项目机会管理 客户一站式互动平 台（信息搜索、报 价、比价） 端到端可视化 （提醒与预警） 动态可配置定价和 最优化促销方式 数字化互动 与客服平台 基于大数据 增值服务 区块链赋能的 供应链金融产品 下看：数字化能力现状 外看：行业趋势与领先实践 前看：技术趋势与机会 业务数字化蓝图规划 数字化转型落地支撑 （业务流程优化、数据运营与治理、 IT 系统 / 基础设施升级、数字化治 理） 最优数字化机会的场景设计 （ MVP ） 最优数字化转型方案设计 （ MVC ） 数字化转型落地实施规划 （实施策略、项目识别、 推进路径） 落 地 实 施 跟 踪 与 服 务 1 3.1 3.2 4.1 4

读懂信息 系统模型建立 有模型、无模型 数据处理算法 语音识别、图形识别、视频识别 预测算法 迁移学习、神经网络、支持向量机、深度学习、回归分析、指数平滑 决策算法 目标（经济最优、社会效益最优、发电量最优） 约束（系统规模边界、系统安稳边界） 寻优方法（商业求解器、粒子群、遗传、集群协同、博弈） 规划决策（二次规划、随机规划、鲁棒规划） 运行决策（日前、日内） 控制策略（投切）

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