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关于数字社会风险应对与治理的探讨，从互联网出现至今就一直是学界和业界关注的焦点，但是随着云计算、物联网、大数据、人工智能、区块链和数字孪生等技术的不断发展，我们对于数字世界的认识从 Web1.0，发展到 Web2.0，发展 Web3.0……对于数字社会的认识也从网络社会，发展到虚拟社会，发展到依托数字化、网络化和智能化实现人们各类活动的平台和通行路径的数智社会。进入数智社会，迎接人类的不仅仅是更为便捷、更为丰富、更具创意的新模式、新业态、新产品和新服务，同时也要未雨绸缪防范可能的新风险，需要提前布局与之配套的新规则、新管理、新监管和新治理，才能让数字社会在平衡发展与风险中实现高质量提升。本专辑源于中国人工智能学会社会计算与社会智能专业委员会《数字社会的风险挑战与治理应对》战略研究报告（2022 年 8 月 12 日，杭州发布），但在单独成文时，又做了进一步的完善和扩充。2022 年伊始，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，提出要健全完善数字经济治理体系，加强重大问题研判和风险治理，着力强化数字经济安全体系，切实有效防范各类风险。期望本专辑对促进我国数字经济高质量发展起到积极作用。

介绍了现阶段就地运维现状、长园深瑞继保自动化有限公司的Web技术关键优势以及Web技术产品实践成效。

我国区块链技术实力明显提升，应用创新百花齐放，区域和行业基础设施初步形成，但同时也面临着技术自主创新能力较为薄弱、联盟激励机制尚未成型、基础设施建设缺乏统筹等困难和挑战。展望未来，Web3.0和数据要素有望成为区块链技术应用创新的重要突破口，为此需要我们准确把握机遇、迎接挑战，助推我国区块链产业生态健康发展。本白皮书是中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）自2018年以来的第六本《区块链白皮书》。今年的版本在之前基础上，重点融入了“2023年区块链生态及产业发展情况调研”（以下简称“2023年区块链产业调研”）相关结果分析，并系统梳理了2023年国内外区块链技术、应用创新热点，以及产业生态发展新动态，特别是在全球Web3.0快速推进、数据要素价值加快释放的背景下，展望我国区块链技术应用和产业发展新趋势。

平台采用标准云架构模式， 以电气设备指纹提取、负荷 用电细节数据预测、综合能效分析与计算、异常用能分析等 高级算法为内置核心，集成一定范围内能源基础设施及独立 管理系统，实现能源数据实时感知、传输、整合、分析，并 提供大屏监控、Web 端应用和移动 APP 服务三种对外服务手 段，解决各能源子系统业务相互独立、能源数据不易共享、 能源管理不智能等问题。

随着“碳达峰、碳中和”目标的提出，迅速发展的风电由于其随机性与波动性，面临突出的风电消纳问题。蓄热式电采暖作为中国北方地区主要供暖设备，虚拟电厂作为需求侧资源的主要聚合技术手段，聚合蓄热式电采暖的虚拟电厂可为消纳风电、提高风电利用率提供解决途径。对此，提出一种基于风电功率的分时电价划分方法，实现虚拟电厂聚合蓄热式电采暖参与基于分时电价的清洁供暖交易优化运营。首先，阐述虚拟电厂聚合蓄热式电采暖用户参与风电供暖的交易模式；其次，考虑热惯性对蓄热式电采暖和房屋进行精细化建模，提出基于层次凝聚聚类算法的分时电价方法，建立基于Weber-Fechner定律的负荷模糊响应模型，并构建多方主体综合收益最大、弃风量最小和负荷波动最小的虚拟电厂多目标运营优化模型；最后，通过算例分析风电消纳效果和虚拟电厂收益，验证该方法能够有效促进风电消纳、提高多方主体积极性，并具有一定的规模经济性，以期为缓解弃风问题提供参考。

项目研发的电力行业大数据平台，由电力大数据管理分析平台和电力大数据硬件系统组成，为电力行业大数据应用提供海量数据（PB 级）存储能力、灵活可选择的计算模型、依据电力业务需求可定制化分析挖掘模型的软硬一体的行业解决方案。在对发电、输电、配电各个生产环节的管理、生产进行全方位信息集成，设计面向管理、生产及其相结合的优化业务模型和挖掘算法。重点研发一套与电力行业业务紧密结合的电力业务模型库，为电网负载能力评估、设备状态评价、设备故障诊断预测等业务领域问题的解决提供关键技术平台。 通过项目建设形成了拥有自主知识产权形成专利 16 项,其中发明专利 7 项、实用新型专利 9项；形成国家行业标准和山东省地方标准各 2 项；搭建电力行业大数据平台，该平台通过元数据管理、规则配置管理结合规则引擎，实现数据清洗、集成、转换等各类数据治理工作。借助于插件机制实现各类挖掘算法的插拔、组合及扩展，对业务数据进行多维度的组合挖掘。结合各种 Web 数据可视化展现技术及 GIS 平台，对挖掘结果进行多维度、多视角的展现，辅助电力客户在电网负载能力评估、设备状态评价、设备故障诊断预测等业务领域进行分析研究。本项目设计、构建电力行业大数据硬件系统，实现电力大数据管理分析平台和电力大数据硬件系统的软硬一体化，提供 PB 级的电力大数据存储能力及高效并行化的计算能力；本项目设计、建立电力大数据管理分析平台，通过插件机制实现多种异构数据源的数据接入，借助任务调度框架及事件机制、消息传递机制等实现数据接入方式的全面覆盖，能够跨数据库平台及交互协议，从而满足与各类异构系统整合以及接入各类电力系统业务数据的要求；本项目进行了电力行业大数据分析应用及产业化推广等。借助于插件机制实现各类电力行业机器学习算法、数据挖掘算法的插拔、组合及扩展，对业务数据进行多维度的组合挖掘。 本项目提出了电力行业大数据分析软硬件架构,建设了电力行业大数据平台,并在此基础上进行了深层次电力业务数据挖掘,利用优化算法,实现管理优化和运行优化。本项目的实施有助于实现电力系统集约化管理建设上的重点突破,同时,项目建立了科学的运营监测管理体制和运行机制, 升了电力公司以及电力公司各部门之间的协同运作,持续提升了经营管理水平和资产运营效率。该项目的完成,填补了电力行业在大数据分析领域分析和数据挖掘方面的技术空白,建立了面向电力行业的智能分析工具及其平台,为电力行业中的企事业单位、部门提供了行业大数据服务。

电动汽车充电设施智能规划平台，融合充电设施、交通流量、城市配网、地理信息等基础数据，以大数据分析技术为基础、以人工智能算法为驱动、以WebGIS地理信息系统为媒介、以地图网格为基本单元，在行业内首次实现规划区域内充电设施智能选址、定容。

本项目利用新技术新手段提升业务效率、夯实财务基础，对传统财务向智能财务转型至关重要。本项目通过研究RPA 机器人流程自动化技术，形成了《财务机器人应用技术开发规范》；并以高重复、效率低、覆盖广等特征优先选取了多个场景，进行RPA 机器人应用。主要科技内容如下： 1）RPA机器人应用技术研究。通过对机器人控制台、开发工具、机器人等组件的研究，分析机器人的数据收集与处理能力，分析机器人的记录、协同能力，掌握了RPA 架构与技术，形成了《财务机器人应用技术开发规范》。 2）机器人数据采集模型。使用RPA机器人模拟人工输入和点击功能在特定的Web或客户端界面查询出待采集的数据，并使用Get Text获取对象数据的详细信息后，将数据存入电子表格或数据库中。 3）机器人数据稽核模型。应用数据采集模型对需要稽核的对象进行数据采集，将采集到的信息逐条在Flow Decision内进行比对，针对不同的比对结果，利用Excel Application Scope下的Write Cell完成不同处理信息的输出反馈。 4）制单机器人模型。通过Read Cell方法读取制单时需要填报的信息或者利用机器人数据采集模型获取数据后直接读取模型存储数据，再通过Set Text方法逐个填入到制单页面对应的表单内，然后通过模拟Click方法保存填报的表单信息。 5）无人员值守式办公机器人模型。分析可能出现的系统状态和业务状况，确定在不同条件下机器人应对策略，设计机器人应对各种正常、异常情况行为模型，赋予机器人在无人监护的情况也能完成业务处理的能力。 从国内信息系统的建设现状来看，RPA 具有较大的应用前景：RPA可以有效解决跨系统的数据采集与整合问题；可以胜任单据的填制与业务校核工作；可以帮助人员自动编制报表，辅助决策分析。仅就本项目的应用成果而言，项目研究构建的机器人数据采集模型、机器人数据稽核模型、制单机器人模型、无人员值守式办公机器人模型不仅已经在江苏公司各级财务部门投入应用，在其他部门也已开始推广使用。