数字技术赋能智慧养老的内在逻辑、 困境指向与实践进路 ———基于 “技术-组织-环境” 分析框架 韩振燕, 徐智健 (河海大学公共管理学院, 江苏 南京 210000) 摘 要: 打造高质量的智慧养老服务是转变传统养老服务模式、 顺应时代发展、 积极应对人口老龄化的必然要 求。 基于 “技术-组织-环境” 的 TOE 分析框架, 数字技术赋能智慧养老的内在逻辑主要体现为以数字技术为 驱动力、 并为老年人提供更优质、 便捷的养 老服务体验。 智慧养老概念最先由英国生命信托基金会提出, 彼时被称为 “全智能化老年系统”, 该系统意在打破 第 9 期 韩振燕, 徐智健: 数字技术赋能智慧养老的内在逻辑、 困境指向与实践进路———基于 “技术-组织-环境” 分析框架 时间和空间束缚, 为老年人在家中过上高质量生活提 供有效服务 [4]。 而在我国学术界, “智慧养老” 的概 念经历了从 “数字化养老” 然而, 在智慧养老逐渐成为养老服务的重要内容时, 其核心 要素数字技术在智慧养老服务的供需匹配过程中作用 发挥的内在逻辑、 现实困境与实践进路方面仍存在较 大的学术研究空间。 基于此, 本文试图通过技术-组 织-环境 (TOE) 分析框架, 深入探讨数字技术在赋 能智慧养老中的内在逻辑, 分析数字技术赋能过程中 所面临的困境指向, 并提出符合当前智慧养老发展现 实的实践路径。 本研究通过对数字技术在智慧养老中

中国农业现代化与绿色转型背景 ——政策逻辑与实践过程 中国式现代化背景下的 农业绿色转型 2 中国式现代化背景下的农业绿色转型——政策逻辑与实践过程 中国式现代化背景下的 农业绿色转型 ——政策逻辑与实践过程 2026年2月 中国式现代化背景下的农业绿色转型——政策逻辑与实践过程 ii 本报告聚焦绿色农业发展议题，系统梳理其时代背景、政策演进与中国本土实践，深入探究农业绿色转 for Project Services 联合国项目管理办公室 VOCs Volatile Organic Compounds 挥发性有机物 缩略语列表 中国式现代化背景下的农业绿色转型——政策逻辑与实践过程 iv 1949年中华人民共和国成立以后，中国农业经 历了从传统农业向现代化农业和绿色农业转型的发 展历程。本报告聚焦中国农业绿色转型，分析其产生 的背景、过程、效果及实践启示。为确保分析的连贯 础保护技术，提高生态保护效果；通过加大生态补偿 力度、发展绿色金融和实现农业多功能价值，促进农 业生态环境的整体保护。目前，以森林、草地和水资源 为代表的农业生态要素已得到明显改善。 中国式现代化背景下的农业绿色转型——政策逻辑与实践过程 vi 积极推进低碳农业发展，能够显著减少农业领 域的温室气体排放。中国积极推动并实施了以稻田 甲烷减排、农田氧化亚氮减排、保护性耕作和秸秆还 田等为代表的十大减排固碳技术模式，试行农业碳汇

业务规则 监控系统所有接入企业的负荷曲线，包括监控负荷曲线和基线参考负荷 曲线，光伏发电曲线、储能运行曲线。 输入业务对象及 属性 企业数量、设备数量、企业设备负载情况、企业信息 业务逻辑 展示企业数量、设备数量、企业设备负载情况、企业信息 输出业务对象及 属性 展示企业数量、设备数量、企业设备负载情况、企业信息 功能需求描述 展示企业数量、设备数量、企业设备负载情况、企业信息 参与者 系统管理员、业务管理员、用电企业方、代理企业方 9 业务规则 监控系统所有接入企业的负荷曲线，包括监控负荷曲线和基线参考负荷 曲线。 输入业务对象及 属性 企业用户登录信息 业务逻辑 准确跟踪不同设备，不同取悦下的温度、气象信息 输出业务对象及 属性 温度、湿度、天气情况 功能需求描述 实时展示设备运行的外界情况 界面要求 根据省公司统一框架界面要求布局，数据过滤条件要求有名称、企业 3 负荷晴雨表 业务功能名称 负荷晴雨表 参与者 系统管理员、业务管理员、用电企业方、代理企业方 业务规则 不同维度统计企业负荷使用统计情况 输入业务对象及 属性 企业信息，统计维度 业务逻辑 可统计出企业以时间：年月日负荷统计、可通过区域负荷统计、可通过 设备负荷统计最高负荷量 输出业务对象及 属性 负荷统计数据 10 功能需求描述 负荷统计量多维度展示 界面要求 根

。 本白皮书由清华大学、国家智能网联汽车创新中心、中国汽车工 程学会联合行业相关单位共同起草，寄望此白皮书能为政产学研各界 提供有力的技术参照，助力我国智能网联汽车基础设施建设，从而全 面推进逻辑协同、架构统一的智能网联汽车车路云一体化系统建设， 促进我国智能网联汽车产业未来的规模化建设与应用推广。 1 2024 年 6 月，中国汽车工程学会发布《车路云一体化系统云控基础平台功能场景参考架构 ......................... 22 3.1 需求分析及需求关系概述 ......................................... 22 3.2 功能逻辑架构设计 ............................................... 44 3.3 通信协议 ................................. 中的多类别目标用户主体，以模型的形式构建清晰、可追溯、可扩展 的多维度用户需求集；并基于需求输入进行功能分析，对云控基础平 台进行合理分解与模块化设计，剖析车路云一体化系统云控基础平台 的整体功能逻辑架构，强化其核心组件的标准化与关联操作，克服数 据交互难题。整体功能逻辑架构的分析强调了网联车辆、路侧基础设 施、边缘云、区域云、相关支撑平台和第三方应用构成了一个高度互 联的信息生态网络。其中，边缘云依托边缘云一体化底座的网关、数

学习机制与智能决策框架的构建，AI 能将历史规律挖掘与实时信号解析相结 合，形成具备自我进化能力的智能投研体系。 AI 通过非线性建模技术重构动态赋权机制，显著提升市场适应性。不同于经 典风险平价模型的静态风险分配逻辑，AI 融合 XGBoost 特征筛选与深度学习 的协同优势，创新性地引入信息系数平方加权、波动率敏感窗口等技术，实 现了自适应半衰期调整机制等功能。这种动态赋权体系能够捕捉因子间的协 同效应，在宏 实时级。 通过"AI 推理+人工兜底"混合模式，使 AI 技术框架业务落地具备双保险。 RAG 与 Agent 技术强化了风险控制，极大程度避免了虚构关联，并能自动检 测到逻辑矛盾。此外，通过纳入新的行业专家知识优化特征逻辑、当市场出 现系统性风险或数据源异常时加入人工操作，能进一步提升稳健性。整体上， Agent 的恢复机制以自动化实时响应为基础，通过动态数据融合与模型迭代 实现自愈能力，而人 子重要性结果作为训练样本输入 DeepSeek 模型，使其学习因子与市场状态的关联 模式；最后结合当前市场环境，AI 基于历史规律生成初始权重框架，再通过动态 赋权机制进行实时调整。这种方法的优势在于既保留了传统模型的逻辑可解释性， 又能通过 AI 动态适应市场变化，同时避免了直接训练大模型带来的复杂性和资源 消耗。 整个流程体现了"历史规律挖掘-规律映射学习-实时预测应用"的技术路径，通过 XGBoost 的先验分析为

重塑”的新阶段。 PMI 中国与飞书项目携手，基于对数百位资深研发管理者的深度调研与实战观察，发布《2026 中国 研发项目管理数字化洞察》。本报告不仅是对未来趋势的系统梳理，更是对研发管理底层逻辑的根本性反思。 我们发现，随着 AI 智能体（AI Agent）的深度嵌入，研发管理的核心正从“流程驱动”转向“价值驱动”， 从“效率提升”升维为“创新赋能”。 在这一转型过程中，数据治理、平 趋势五：AI 辅助知识管理成研发项目管理新趋势 趋势七：企业对混合项目管理方法的使用提升 趋势九：AI 时代，数据治理成为项目管理平台智能化基石 重塑数字化韧性，驱动确定性增长 重塑研发管理范式的底层逻辑 趋势三：“智能体工作流”（Agentic Workflows）重塑研发链路 趋势六：研发项目管理重心从技术、产品本身，向商业成功倾斜 趋势八：提升研发项目管理全流程可见性的趋势显现 趋势十 “人工执行” 到 “AI 接管” 重塑研发管理范式的底层逻辑 01 中国研发项目管理十大数字化趋势 02 结语 03 Contents 目录 _ 04 05 重塑研发管理范式的底层逻辑 重塑研发管理范式 的底层逻辑 这种系统性的范式跃迁，并非孤立的技术升级，而是管理逻辑在智能时代的深度重构。 调研数据表明，领先的研发组织正经历从“局部效能优化”向“系统价值创造”的战略跨越。

第五章 从资产到资本：金融工具驱动商业街区价值实现路径 ............................................... 71 5.1 活力商业街区与金融资本的共生逻辑 ......................................................................... 71 5.1.1 存量资产盘活的大资产管理架构 在新消费浪潮和城市治理精细化趋势日益显著的今天，“活力商业街 区”已不再是一个以业态组合为核心的商业集聚形式，而是一个连接 个体、社群、文化与城市体验的复合生态系统。活力商业街区的“新”， 源于其底层逻辑的深刻变革，它是城市空间、消费行为与情绪价值交 汇的结果，是城市生活方式重塑与空间运营机制共演的产物。 图片来源于网络 2.1.1 消费转型推动商业街区升级 新消费群体的崛起是商业街区转型的根本驱动力。 价值、文化归属与社会参与的高度敏感性，使其消费逻辑超越了传统 的“物”的获取与“性价比”考量，转而追求“场所感”、“社交意 10 义”与“精神共鸣”等非物质价值。商业场景在他们眼中，是身份认 同的表达场、审美趣味的投射地、以及情绪能量的补给点。 图片来源于网络 “以人为中心”取代“以物为中心”成为核心逻辑。“新消费”已演 化为一种新的生活哲学和空间组织逻辑，其核心特征是“体验驱动、

CONTENTS 目录 超节点发展报告 02 当我们站在人工智能大模型技术飞速发展的十字路口，一个清晰的趋势已然浮现：大模型正沿着 “规模定律”不断演进，从预训练扩展到覆盖预训练、后训练、逻辑推理的全流程，其参数与集群 规模实现“双万” 跨越，行业模型落地需求专业化。 传统的服务器集群架构在这场变革中瓶颈愈发明显。千亿级模型一次梯度同步产生的 TB 级数据 让传统以太网带宽难以承受 超节点并非简单的硬件堆砌，它的实现离不开基础技术、系统能力与可落地性的三方协同。基础 技术是超节点的根基，其具备超高带宽互联、内存统一编址等技术特征，通过近乎无阻塞的高带宽 互联，将数百上千个 AI 处理器编织为一个逻辑统一的高密度计算体，为高效计算提供了底层支撑。 系统能力则是超节点高效运转的保障，它需要具备大规模、高可靠、多场景等系统特征。大规模的 组网能力突破了单机扩展的硬件限制，为大规模算力聚合提供架构支撑；高可靠的运行特性化解了 维管理深度融合，锻造出高性能、高效率、高可靠的 单一逻辑实体。它标志着一个全新时代的开启——智算基础设施正从松散组合的算力堆叠阶段，迈 入软硬协同、全局优化的超节点阶段，旨在有效破解超大规模 AI 训练与推理中所面临的扩展性瓶颈、 效率损耗与能耗墙难题，为 AI 的持续创新提供坚实、高效、绿色的算力基座。 为系统分析超节点技术的发展逻辑、技术创新、产业价值以及未来趋势，我院与华为及相关单位

源数据和信息，导致在处理与时效性相关的能源问题时，给出的结果滞后或不准确。 2、逻辑推理方面：1）复杂逻辑处理能力有限，能源系统涉及发电、输电、配电、用电等多个环节，各环节之间存在复杂的因果关系和 逻辑联系。DeepSeek在处理一些需要深入理解和分析复杂能源逻辑关系的问题时，可能会出现混淆概念、因果倒置等逻辑错误，难以提 供准确有效的解决方案。2）缺乏辩证思维。能源行业的很多问题需要综合考 理等相关领域的数据，让DeepSeek能从更丰富的维度理解能源问题中的逻辑关系。 。 2、模型优化：利用能源领域的特定数据集对DeepSeek进行微调，针对能源领域的复杂逻辑关系问题，调整模型的参数和结构。将 DeepSeek与其他专门用于处理逻辑关系的模型或算法进行集成，如知识图谱、逻辑推理引擎等，结合各自的优势来提升处理复杂逻辑 关系的能力。 3、多模态融合与交互： 除了传统数据，融入能 视频识别能源设备状态，结合文本数据，能让DeepSeek更全面地理解能源场景中的复杂逻辑。 4、模拟与仿真结合：将DeepSeek与能源系统模拟软件集成，利用模拟软件对能源系统的物理过程进行精确模拟，DeepSeek基于模拟 结果进行逻辑分析和决策优化，如在电力系统规划中，结合模拟软件的潮流计算结果，DeepSeek进行更合理的电网布局和调度逻辑分 析。

本次《人形机器人落地场景洞察白皮书》4大核心亮点： • 创新逻辑：提出“人形机器人场景落地评价模型”，依托服务头部企业的实战经验，以及对机器人产业逻辑>10年 的洞见，识别落地场景顺序——工业、家庭、商业服务 • 聚焦工业：洞见新能源汽车制造——5大工序 VS 人形机器人适配4大工种（搬运、质检、工站衔接、基础组装） • 真实案例：采集某全球头部企业场景规划——验证人形机器人落地场景、适配工种逻辑 • 产业展望：工业、家庭 展望：人形机器人产业关键节点识别 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. 人形机器人应用场景演进逻辑 未来人形机器人落地场景将由工业->家庭->商业演进，主要基于两大核心逻辑：场景的标准化程度、任务的复杂程度由简至繁 5 工 作 环 境 复 杂 工 作 环 境 简 单 任务单一 任务复杂 商业服务 单一动作执行 ✓ 商业演出 ✓交互对象较多元 商业场景 标准化程度较低。 ✓环境最开阔多变 ✓交互对象最多元 Source: M2研究 & 分析；全球人形机器人企业专家访谈；转载引用内容请标明来源 人形机器人落地场景演进逻辑 M2 2025 Proprietary and Confidential All Rights Reserved. Source: M2研究 & 分析；全球人形机器人企业专家访谈；转载引用内容请标明来源