11，No. 2 April，2025 www.jc2.org.cn 11卷 指 挥 与 控 制 学 报 径，使其适应人工智能大模型时代的治理要求。 本文在分析大语言模型的知识获取原理与知识 创新的潜能之上，探讨了其在应急管理信息化建设 中的应用前景，针对当前智慧应急中面临的挑战以 及业务系统智能化水平的局限，提出了基于大语言 模型技术重构智慧应急的知识管理模式以及应急大 脑的概念框架，为应急管理信息化建设提供了新的 1.2 主动学习 与传统结构化的知识获取方式相比，大模型采 用自监督学习方法，主动捕捉训练文本中更深层次 的特征和规律，而非在预设知识结构下的信息抽 取[11]，从而具有突破已有认知局限实现创新的潜能。 1.1.3 数值计算过程 模型通过优化其预测下一个单词（如 GPT）或填 充缺失单词（如 BERT）的能力，来调整多层神经网络 模型的内部大量神经元连接权重参数，实现对知识 的获取。这一参数调优过程在连续平滑数值空间进 表示，这种分布式隐式表示能够处理符号化知识表 示无法处理的情况，例如，无法言明的复杂知识。 1.2 知识创新 1.2.1 科学发现 最近的一些研究也证实了大语言模型技术在科 学研究中知识创新的潜能[12-13]。利用自然语言处理 技术从大量的科学文献中自动提取知识，生成研究 假设，驱动科学试验，开启了科学发现的新模式。 材料科学领域的研究人员利用无监督词嵌入技术自 动学习该领域科学文献，通过高维向量空间的位置

+ 社区 + 教育主管部门 综合一体的生态系统平台，提供多套解决方案供幼儿 园自由 组合，使幼儿园能快速的从传统幼儿园向智慧型幼儿园转化，以解决目前的家园互动、 校园安全、儿童健康，个性教育、潜能评估、园务管理、教育教学等为问题。 1. 操作平台的多方位支持 平台需全方位支持，包括 Android ， IOS ， Windows 。 2. 硬件 + 云平台（云计算 + 云存储） ） + 社区 + 教育主管部门 综合一体的生态系统平台，提供多套解决方案供幼儿园自由 组合，使幼儿园能快速 的从传统幼儿园向智慧型幼儿园转化，以解决目前的家园互动、校园安全、儿童健康，个性教育、潜能评估、 园务管理、教育教学等为问题。 1. 操作平台的多方位支持 平台需全方位支持，包括 Android ， IOS ， Windows 。 2. 硬件 + 云平台（云计算 +

价值效益参考模型 3 术语和定义 GB/T23011界定的以及下列术语和定义适用于本文件。 3. 1 数字化转型 digitaltransformation 深化应用新一代信息技术,激发数据要素创新驱动潜能,建设提升数字时代生存和发展的新型能力 (3. 11),加速业务优化、创新与重构,创造、传递并获取新价值,实现转型升级和创新发展的过程。 注:推进数字化转型通常 坚 持 以 价 值 效 益 为 导 推动管理模式、业务模式和商业模式等的创新变革,形成新技术、新产品、 6 GB/T45341—2025 新服务,开辟业务增量发展新空间; c) 强化业态创新和转变,注重新型能力的平台化社会化连接和赋能,充分激发数据要素创新驱动 潜能,开展跨企业、跨产业的网络化协同和社会化协作,加速传统业务数字化转型和数字新业 务培育壮大,实现业态转变和绿色可持续发展等。 5. 2. 3 业务场景 企业应打破传统的基于技术专业化职能分工形成的垂直业务体系 并通过四要素的互动创新和持续优 化,推动治理体系、新型能力和业务创新转型的持续运行和不断改进。 5. 6. 2 数据 数据要素主要涉及将数据作为关键资源和核心资产进行管理,挖掘数据要素价值和创新驱动潜能 等内容。为加强数据要素的开发利用,企业应开展的活动包括但不限于: a) 完善数据采集范围和手段,利用传感技术等,提升设备设施、业务活动、供应链/产业链、全寿命 周期、全过程乃至产业生态相关数据的自动采集水平;

2096-5931. 2025. 08. 013 0 引言 在《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的 通知》进一步明确将大模型列为重点发展方向后,大模 型在城市治理、产业升级、民生服务等领域的创新应用 潜能加速释放 [1-2]。 中国电子信息产业发展研究院于 2025 年 4 月发布的《中国人工智能区域竞争力研究报 告》数据显示,2024 年中国人工智能产业规模已突破 7 000 亿元,其中大模型相关应用贡献显著。 理居民报事报修、政策咨询;分析社区需求,优化服务 资源配置;促进邻里线上交 流 互 动, 营 造 和 谐 社 区 氛围。 4 大模型智慧城市赋能体系建设思路 为充分发挥大模型在智慧城市建设中的潜能,需 系统性构建“一个基础底座、一套规范体系、一个赋能 平台、一支协同队伍” [15-16],实现大模型能力的集约化 建设、规范化应用和场景化落地。 4. 1 一个基础底座(算力+数据+算法) 宜居、韧性的方向发展。 未来,大模型不会局限于特定 功能模块,而将作为城市智能体的“ 核心认知引擎”, 全方位融入城市运行的“ 毛细血管”。 通过持续深化 场景创新、完善赋能体系、优化政策环境,大模型将释 放巨大潜能,使智慧城市建设迈上新台阶。 在此过程 中,政府、企业、研究机构和公众应协同努力:政府需发 挥主导作用,坚持创新驱动与安全可控并重,在政策制 定、基础设施建设、数据开放、标准规范、安全监管等方

通过 CPS 消除了物理丐界和虚拟丐界的差异 ，使得被原子形态捆绑的物理丐界的潜能得以释放，可以像基亍比特的虚拟丐界一样迚行无 拘无束，自由奔放，业务可以广阔协同 ，数据可以随需传递，资源可以整合共享。 • 打破企业内、企业间和全产业链的连接壁垒 ，打破人、机器、物料、产品之间的连接壁垒，极致地释放整个工业体系的潜能。 • 更迚一步地，还打破工业不商业之间的壁垒 ，丏自由移动，实现以

培养技能 认知 创造 内省 交际 个性化 高效率 沉浸性 持续性 自然性 基本特征 获取自己所需的资源、信息和 服务 享受个性化定制的资源和服务 发掘自己的兴趣爱好 挖掘自己的潜能 学习过程更加轻松高效 学习者 34 智 慧 慧 学 习 框 架 泛在网络 物联网 感知需求 分析需求 发 现 所 需 提 供 资 源 和 服 务 信息、数据、 服务支持 环境、终端 Windows8 操作系统、多点触控显示器 1. 构建新技术支持的全新教学环境 终端： IPAD 学习环境 学习环境： STEAM 学习实验室 STEM 学习实验室2 充分激活学生潜能与创意，促进数字技术和 个人制造的有效融合，让学生有更多的实践动手 的机会，我们高标准建设“ STEM 创新学习实验 室” ，让学生在实践操作中开展创客式学习，培 养学生创新能力。  S 学习实验室

数字化转型是以价值创造为目的，以数据资源、数字技术和数字生态为核心要素，重构管理模式、业务 模式、商业模式、治理形态、文化理念的系统性变革过程。 国网公司数字化转型需要坚持全要素发力，充分激活数据资源、数字技术、数字生态要素潜能。坚持以 “ 三融三化、三条主线”为总体推进思路，打造具有有数字化运营、现代化治理、生态化发展、主动式演进 特征的能源互联网企业。 智慧国网 业务发展 电网形态 企业形态 为新型电力 系统注入数 聚焦新型数字基础设施、智能电网基础设施等 6 大核心任务，坚持“矩阵式”转型推进，横向发挥总部作用， 纵向发挥单位责任，充分激活数据资源、数字技术、数字生态要素潜能，全力推进数字化转型。 三 大 充分激活数据资源、数字技术、数字生态要素潜能，驱动公司全业 务、全环节数字化转型，支撑电网和公司智慧运营，推动电网向能源互 联网升级。 要 素 1 3 驱 动 六 ① 打造新型数字基础设施

AI 的应用能力。企业领导者需 要改变固有认知，正视并充分利用内部员工的学习热情，通过系统性的人才发展计划，推 动企业在 AI 时代实现持续创新与发展。只有打破认知偏差的束缚，企业才能真正释放人 才潜能，在 AI 转型的浪潮中占据先机。 高管低估了员工学习和接纳 AI 的意愿 3.3 75% 60% 5% 16 AI 转型的本质并非单纯的技术升级，而是人机协作的重构与组织能力的重塑。在这场变 费，也错失了利用AI提升生产力的宝贵机会。 不同于蒸汽机等传统工具，AI 本身并不能直接带来生产力的变革和效率的提升。因为 AI 没有特定的目的性，需要人类的引导和驾驭才能发挥其真正的潜能。如果说 AI 是人类能 力的延伸，那么人类则是 AI 潜能的放大器。 因此，个体的 AI 应用能力是才是这场生产力革命的关键。只有当员工能够有效利用 AI 工 具，才能真正释放 AI 的专业潜力，实现生产力的飞跃。 AI 的

为释 放无线通信潜力、赋能垂直行业转型升级的关键抓手。这一发展不仅是技术演进 的必然方向，更是国家新基建战略纵深推进、工业互联网深化发展以及企业智能 化升级浪潮的内在需求。 为充分释放专网的潜能，产业界不断寻求网络架构灵活性与性能极致化的统 一，力求在核心技术上突破时延、带宽、可靠性及连接规模的瓶颈，并通过智能 化手段驾驭网络的复杂性，探索构建坚如磐石、安全可靠且能效优化的智慧运营