能, 并针对各个层次的关键技术, 包括低空组网覆盖和资源分配技术、网络资源孪生建模与状态同步 技术、动态网络性能状态的小尺度预测方法、业务需求自适应的资源映射机制和管控智能体部署方案 等, 进行了介绍. 结合关键技术, 本文进行了低空智联网自智管控实例设计, 验证了网络性能预测机 制、资源状态孪生同步机制以及低空网络自主部署机制的有效性. 最后总结低空智联网的未来技术挑 战, 为未来低空智联网的智能化、自主化运维提供了技术参考 固定配置” 模式难以 适应低空场景中通信、计算、频谱资源的动态耦合需求 [5]. 再次, 故障恢复时效性不足. 人工介入的故 障定位与被动式处理流程无法满足低空业务实时性要求, 缺乏基于自主学习的故障预测、分析和恢复 能力 [6]. 最后, 安全防护体系碎片化. 传统安全机制难以应对低空跨域场景下的新型威胁 [7], 如无人机 身份伪造、数据跨域传输泄露等问题. 为应对上述挑战, 本文引入以自智网 其核心思想是, 通过在虚拟空间构建与物理网络环境对应的数 字孪生体, 实时采集与映射低空智联网的网络拓扑、资源状态、业务需求、环境信息等; 借助大模型、 分布式 AI 等新型技术实现对网络的智能感知、预测与自适应管控; 并支持故障快速自愈, 从而保证业 务连续稳定运行与网络资源高效利用. 喻鹏等 中国科学 : 信息科学 2025 年 第 55 卷 第 10 期 2451 1.1 低空智联网研究现状

D 轧钢环节 n 现状评级：★★ n 工具链：钢铁行业利用数字研发平台、生产工艺模拟、工艺流程设计等软件 ，开展新钢种性能预测 ，以及热处理、连铸、轧钢等工艺仿真优化 ，提升了钢铁行业创新研发与试验验证效率和质量。 n 数据链：钢铁企业利用标准化接口 ，加速 LI MS 与 PLM 、 MES 等系统数据互通 ，实现研发设计、试验与生产全链条数据贯通 降本 现状评级 ：★★★ 工 具软 件 ： 炼 钢工 艺 模拟 软 件、 钢 铁生 产工艺优化软件、钢铁工艺流程设计系统 知识模型 ：质量控制与缺陷预测模型、微观组织演变模拟 ，动态非线性系统仿真 数 据要 素 ： 原 料信 息 、生 产 过程 参 数、 设 备状 态 数据 、 产品 质 量检 测 数据、环境因素数据、经济成本数据 人 才技 能 ： 热系数、球盘转速数据、新增图像采集数据、盘内加水 量数据、流量检测数据、生球粒径数据、生球合格率 人才技能 ： 自动化技术、工艺优化技术、计算机科学、 数据科学、软件工程 痛点问题 ：监测参数有限 ，缺乏预测和优化功能 ，特 别是回转窑监测只能监测窑头 ，缺乏窑尾监测。 YB01-C-2-11 主场景：精炼智能控制 现状评级 ：★★★★ 工具软件 ：精炼过程控制、 自动接电极系统、钢包底 吹氩自动控制系统、

目标设定 在组织内不同层级 设定目标 给关键衡量指标 设定目标 计划与预算编制 建立实现目标 的行动计划 为实现计划而 分配资源 审核和最终完 成计划和预测 监控与效益分析 建立行动计划, 再分 配资源和 更新预测 监控企业绩效的关 键指标 决定成功的关 键衡量指标 结帐和汇总实际的 报告 投资组合价值评估 实现方法 审查高级管理层的 业绩 决定关键的价 值驱动因素 目标设定 在组织内不同层级 设定目标 给关键衡量指标 设定目标 计划与预算编制 建立实现目标 的行动计划 为实现计划而 分配资源 审核和最终完 成计划和预测 监控与效益分析 建立行动计划, 再分 配资源和 更新预测 监控企业绩效的关 键指标 决定成功的关 键衡量指标 结帐和汇总实际的 报告 投资组合价值评估 实现方法 审查高级管理层的 业绩 决定关键的价 值驱动因素 为保证未来业务经营、投资并购发展要求，需要怎 样的资本运作、资金策略以保障资金供应？ • 对业务经营、投资并购的发展 要求是怎样的？ 盈利能力 业务经营 营运效率 资金保障 偿债能力 预测模拟 业务经营 集团 V5 三期工程 © 公司机密 利用集团管理驾驶舱，将基于价值创造路径，结合集团战略管控要求，对集 团、业务中心的财务回报进行反映与分析，挖掘优势与差距，支持决策优化 总

一、现代处理器的供电 5 预测一：垂直供电将成为现代处理器的关键技术 5 预测二：服务器主板将采用高压直流供电架构 7 二、AI 服务器机架的供电 12 预测三：AI 服务器机架的功耗将超过 1 兆瓦 12 预测四：AI 的能耗需求将推动电源架的功率等级突破 100 千瓦 13 三、数据中心的整体供电 16 预测五：新一代数据中心的功率需求将迈向吉瓦级规模 瓦级规模 16 预测六：配电将从交流系统转向直流微电网 17 预测七：可再生能源将成为满足 AI 数据中心增长能耗需求的关键 19 结论 21 参考文献 23 3 Adam White 寄语 我们正站在一场全新技术革命的起点——这场革命由 人工智能（AI）驱动，并以史无前例的速度向前发展。 自 2022 年底 ChatGPT 发布以来，仅两个月便吸引了 一亿 的配电体系。此外，数据中心作为用电大户，也需具备负载调节能力，并能够为电网提供辅助服务。 本白皮书将探讨当下及未来在“从电网到核心”理念下，为 AI 提供电力的可能情景，并阐述其基础技术概念。 5 一、现代处理器的供电 预测一：垂直供电将成为现代处理器的关键技术 图形处理单元（GPU）以及专用于 AI 负载的处理器（例如，张量处理单元（TPU））正在采用最先进的工艺制程（例 如，台积电的 N4P），以在单一硅片上集

..................................................................... 10 图表 2 2022-2030 年中国虚拟电厂市场规模预测（亿元）...................................................12 1. 虚拟电厂行业现状分析 1.1 背景 虚拟电厂已经成为打造低 （3）数据驱动技术：数据驱动技术是 VPP 进行能源数据处理、市场信息分析、资源潜 力挖掘的重要处理工具。对于商业型 VPP 而言，数据驱动技术的应用涉及分布式电源运行 参数、边际成本、安全边界、量测及预测结果的获取，并结合电价预测等市场数据，实现 VPP 内部分布式能源的投资组合优化与运行重组。 （4）智能计量技术：智能计量技术是 VPP 的一个重要组成部分，是 VPP 资源优化和系 统控制的重要基础，也是实现 ，与电力交易中心进行信息交互，包括需求 侧响应数据，以参与市场交易，实现经济效益。 1.4 市场规模及竞争格局 1.4.1 行业市场规模 图表 2 2022-2030 年中国虚拟电厂市场规模预测（亿元） 数据来源：公开资料，融中研究 图表显示虚拟电厂的市场规模持续增长。2022-2030E 规模从 229 亿元升至 1314 亿 元，复合年增长率（CAGR）达 24.4%，属于电力新赛道中的高增长领域；年度增量逐步扩

03 交易规则理解 各省新能源市场规则各不相同， 中长期交易频率和交易种类的增 加 ，导致报价决策的难度大大增 加。 需结合当地电力市场建设情况， 综合考虑中长期合约电量比例、 功率预测准确率及市场行情等， 确定各交易周期的交易电量比例， 制定规避价格波动风险、电量偏 差风险的对冲策略。 01 结 算 电 价 下 跌 基 数 电 量 （ 优 先 发 电量 ） 分解逐步降低 格 明 显下跌 由于新能源出力具有波动性、 间歇性 ，导致交易在实际执 行中可能存在较大偏差 相关偏差结算、 偏差回收及 偏差考核是影响新能源发电 企业盈亏的重要风险 02 功率预测准确性 导 致交易存在风险 新能源入市面临挑战 交易规则复杂 2025 年全省发电装机容量超 23GW 截至 2025 年 3 月底 , 全省发电装机总容量 ( 不 含新 型储能 )23652 主动 / 被 动机组结算价差普遍存在差距。 增收手段 1 、 日前曲线调整 无论选择主动还是被动结算方式 ， 新能源机组参与现货日前市场的方式及结算机制均没有区别， 因此均可通过调整日前功率预测（改变现货日前中标电量） 实现现货电费增收。 ΔR =ΔQ 日前 * （ P 日前 -P 实时） 。 江苏省 2025 年 3 月全省发 电装机容量（万千 瓦） 21197 水电 333

 政府及社会协同部门的大环境要求：如：安环数据在线上传、危化品全程在线跟踪 和追溯  数字时代到来、消费升级、消费者青睐个性定制需求、消费体验，未来工业品网上 交易以及对消费品的大数据分析预测需求，为产品及产业发展提供决策依据等 融合创新 · 赋能企业 共创生态 · 引领未来 劳动生产率 52% 数据驱动业务 49% 提质、降本 37% 产品创新 31% 优化供应链 共创生态 · 引领未来 智能决策支持—— 数据可视化 融合创新 · 赋能企业 共创生态 · 引领未来 智能决策支持—— 绩效管理 融合创新 · 赋能企业 共创生态 · 引领未来 智能决策支持—— 预测性分析 融合创新 · 赋能企业 共创生态 · 引领未来 目录 Contents 1 一切从需求出发 2 工业互联网技术解读 3 工业操作系统的核心能力 4 工业操作系统典型案例 数据 MES WMS LIMS SCM CRM OA ... 一卡通系统 调度电话 人员定位 GIS 系统 火灾报警 环保系统 ... 库存 信息 人员 信息 风险 预测 排放 数据 算法 模型 算法 模型 算法 模型 工业软件 工业软件 工业软件 PLC WCS SCADA AGV … 实时 / 历史 / 统计 / 组态 / 事件 / 日志 /

大模型与搜索引擎有着本质的不同 : 大模型通过理解问题直接给出答案 ; 搜索引擎则是给出你要查询信息的参 考链接 , 答案需要用户查看返回链接的内容并自行进行总结。 总之 , 大模型经过训练 , 可以执行简单任务 , 如预测句子中的下一个单词。然而 , 它们也能够理解人类语 言的大部分结构和含义 , 并具备丰富的常识 , 能够在训练中“记住”大量的事实。将大模型想象成一个巨大 而灵活的大脑 , 只要它们有足够的数据和处理能力 分析式 AI （ Discriminant/Analytical AI ）和生成式 AI （ Generative AI ）两类。 决策式 AI ：学习数据中的条件概率分布，根据已有数据进行分析、判断、预测，主要应用模型有用于推荐系统和风控系统的辅助决策、用于自 动驾驶和机器人的决策智能体。 生成式 AI ：学习数据中的联合概率分布，并非简单分析已有数据而是学习归纳已有数据后进行演技创造，基于历史进行模仿式、缝合式创作， 信息推荐：根据用户的历史行为和偏好，推荐相关的内容和信息 Deepseek 可以做什么？ 概率预测 （快速反应模型 ， 如 ChatGPT 4o ） 链式推理 ( 慢速思考模型 ， 如 OpenAI o1) 性能表 现 响应速度快 ， 算力成本低 慢速思考 ， 算力成本高 运算原 理 基于概率预测 ， 通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（ Chain-of-Thought ） ，

集成电流/电压监测功能，但算 法精度低（故障识别误差＞20%） ➢ 2017年，曼顿推出首款通过国 标的智能微断S208，标志多功 能智慧微断的拓展 ➢ 2019年，曼顿S3系列量产，初 代产品故障预测精度可超85%， 处同期同类产品前列水平 ➢ 智能模块嵌入断路器本体，尺寸 缩减至27mm，兼容标准配电箱 ➢ 边缘计算芯片实现毫秒级故障识 别支持能耗分析功能 ➢ 新能源电站强制配置电弧防护功 动模块化智能升级 ➢ 2023年：正泰、德力西以“传 统MCB+外挂模块”方案抢占低 端市场 ➢ 产品支持Modbus、Ethernet/IP 等工业协议，打破外资生态壁垒 ➢ AI模型实现设备寿命预测、虚拟 电厂以及需求响应系统深度绑定 ➢ 新型电力系统要求50%配电设备 支持双向通信 中国智慧微断市场需求规模 2025年，伴随大众对安全用电意识的不断提高，未来市场将保持稳定的增长 2025年10月 2023 2024 2025E 2026E 2027E 2028E 2029E 2030E +17% +9% +2% +15% 31% 单位：百万人民币 2021年-2030年中国智慧微断需求规模及预测 ✓ 智慧微断市场2024年整体规模456百万，较2023年增长2%。由于2024年受到建筑房地产及政府投资减弱等项目的影响，市场需求降低，导致增速有所下降 ✓ 未来伴随国内市场的逐步回暖恢复，

控制、供应链管理以及售后服务等制造全生命周期的各个环节。它依托于物联 网技术，通过传感器和智能设备实现对生产现场的实时监控和数据采集，利用 大数据技术进行海量数据的存储与分析，借助人工智能算法实现智能预测、故 障诊断和优化决策，最终通过自动化设备和机器人完成精准、高效的生产操作。 此外，智能制造还强调人与机器的协同作业，通过人机交互界面、增强现实 （AR）和虚拟现实（VR）技术提升操作人员的技能水平和工作效率。 如，智能机器人能够自主完成复杂的装配任务，预测性维护系统能够提前预警 设备故障，提升设备的利用率和可靠性。同时，人工智能还帮助企业优化生产 排程，实现生产资源的最优配置，降低运营成本。第三，工业互联网与物联网 的深度融合，成为智能制造发展的重要推动力。通过广泛部署传感器和智能终 端，制造设备实现了全面互联互通，生产过程中的各个环节数据得以实时采集 和传输。 图表：全球智能制造市场规模预测 资料来源：公开资料查询 据交换、网络安全等多个领域的标准陆续出台。标准体系的完善，有助于提升 产业整体技术水平，促进设备和系统的兼容与协同。 2 市场规模与竞争格局 2.1 中国智能制造市场规模分析 2.1.1 市场规模及预测 回顾过去五年，中国智能制造市场规模持续快速增长。2019 年市场规模约为 1 万亿元人民币，2020-2022 年受疫情影响有所波动，但整体保持上升趋势。 2023 年市场规模突破 1.5 万亿元，同比增长约