综合算力指数 推荐序 近年来，AI 技术迅猛发展，算力作为数字经济的基础资源，其重要性与日 俱增。我们进入了一个计算力驱动创新的时代，这不仅影响着科技领域的演进， 更深刻地改变着社会的方方面面。目前，国家正按照“点、链、网、面”体系化 推进全国一体化算力网络工作，综合算力指数作为衡量我国算力发展水平的重 要标尺，相关研究工作意义深远。 随着 AI 在千行百业加速渗透，算力赋能数字经济社会的效能，不仅仅取决 《2025 综合算力指数》为我们提供了一个全面而系统的视角来洞察我国算 力发展最新进展。通过科学的指数体系构建，将“综合算力”解构为几十余项具 体的指标，映射出我国在算力领域的发展状况，这将为国家制定精准的产业政 策提供科学依据，为产业的技术创新和投资方向提供“指南”。 展望未来，我国算力发展之路机遇与挑战并存。我坚信，在全国各界的共 同努力下，我国算力产业必将实现量的稳步增长与质的显著提升，加速高质量 17%的组织将生成式人工智能应用和服务 引入生产环节，保障国家的科技话语权与产业安全。美国、日本等 发达国家和地区也持续加大在智算、超算等算力相关领域的投入， 力求巩固其领先地位。美国“网络与信息技术研发计划”(NITRD)人工 智能研发投资预算增长至 31 亿美元，占整体年预算的近三分之一， 相比于上一年提高 19.2%；2025 年 1 月，美国政府公布“星际之门” 国家级计划，预计将投入 5000 亿美元用于美国国内人工智能基础设

中国工商银行股份有限公司 中国农业银行股份有限公司 浙江网商银行股份有限公司 中国银行股份有限公司 山东第一医科大学附属省立医院（山东省立医院） 爱尔眼科医院集团股份有限公司 北京和睦家医院有限公司 中国国家铁路集团有限公司 中国铁路广州局集团有限公司 2019年—2024年，智能软件研发行业市场规模由14,669亿元人民币增长至28,223亿元人民币，期间年复合增长率13.98%。预计2025年— 政策性质 指导性政策 政策名称 《关于推进IPv6技术演进和应用创 新发展的实施意见》 颁布主体 发改委、工信部、交通运输部、中 国人民银行、国务院国有资产监督 管理委员会、国家能源局、教育 部、国家互联网信息办公室 生效日期 2023-01-01 影响 8 政策内容 初步形成以IPv6演进技术为核心的产业生态体系，网络芯片、模组器件、整机设备、安全系统、专用软件等研发能力 鼓励开发高效、安全的能源软件解 决方案，加速能源行业的数字化转型，提升产业竞争力。 政策性质 鼓励性政策 政策名称 《关于促进炼油行业绿色创新高质 量发展的指导意见》 颁布主体 发改委、国家能源局、工信部、生 态环境部 生效日期 2023-01-01 影响 7 政策内容 加强过程模拟软件、流程优化软件自主开发应用，鼓励对精馏、反应、全厂流程模拟优化，提升炼油企业精细化管理水

可以基于大模型实现各种较为复杂的 智 能应用系统 小结三： 四链融合产业大脑案例 如何精准科学地识别并批量形成具有战略意义的 " 卡脖子 " 问题清单 ， 是我国实 现关 键核心技术突破要解决的首要任务 ，直接影响国家产业安全战略决策与创新资 源配置 制高点 关键芯片 基础软件 产业链控制 主导权 创新能力、供应链体系、 人才资源 决定性 关键性 基础性 研发 设计 断链风险 核心 制造 美国 / 欧洲 中国台湾 / 韩 国 中国大陆 产业竞争从国家间分段互补合作模式转为主导权、制高点和卡脖子的争夺 产业认知决策：国家战略需求 资源优化配置 产业链自主可控 卡脖子技术识别 晶圆制造 存储器制造 整机组装 终端制造 芯片架构 操作系统等 现在 ：主导权和卡脖子争夺 行业数据 科技数据 • 产业链图谱数据：构建了 10 万级产业节点标准库 ，形成了 100+ 产业链知识图谱， • 进出口贸易数据：全球海关 50 亿条进出口记录 ，覆盖全球 150 多个国家、 80% 以上贸易量 • 招投标事件数据：汇聚了全国重大项目招采数据 14 亿 + 、招投标项目 300 万 + 、金额 2.2 万亿 元 + • 产品供应链数据：整理了 28 大类通用零配件、

全球化业务对企业云计算的规模、弹性以及各项性能指标的要求更高，技术实现相对复杂且成本 高昂。各国家、地区的政策法规、基础设施差异大，同时还要尽量保障全球服务质量和体验的一 致性，这无疑增加了企业全球化发展的难度。 云服务与算力网点布局问题：在本土之外构建云基础设施，可能涉及土地、供电、人力等多 项工作，组织协调难度极大。不同国家基础设施发展水平不一，无论是中企出海还是外企入 华，都会因不熟悉当地环境而困难 性能难以保证，数据的传输延迟和丢包率高，严重影响用户端的响应速度和综合体验。 �� 服务质量与体验一致性：很多大型企业，对全球化业务的服务质量和体验一致性要求极高， 确保用户身处任何国家都期望获得相同体验、相同水准的服务。但不同国家文化背景、使用 习惯和技术水平差异性，都会严重对上述目标产生严重影响。这需要企业投入资源，兼顾全 球标准的建立以及本地化适配问题。 2.4 安全、稳定与成本的多元保障要求 跨区可用性和一致性：企业在不同国际化阶段的建设需求和策略有所不同：在起步阶段，企业 通常会选择一个局部地域进行集中化部署，以便快速在全球开展业务，服务全球客户；在扩张 阶段，企业一般采用单元化架构，按国家或地域维度来建设，从而更好地支持本地业务发展；当 企业进入成熟期后，为了给客户提供更优质的服务，会更加注重服务的稳定性和运营的精细化， 进而更加关注业务数在全球多活容灾、成本控制和性能优化等能力。阿里云在全球不同地域提

它不 仅深刻改变了人机交互的方式，更预示着一个由大模型引领的智能新时代的到来。比尔· 盖茨的赞誉、马斯克的断言以及马化腾的深刻洞察，都从不同角度揭示了大模型技术对于 人类社会发展的深远影响。而国家网信办等七部门联合发布的《生成式人工智能服务管理 暂行办法》，则为中国大模型技术的健康发展提供了坚实的政策保障和合规框架。 在保险行业，这一技术革命同样引发了深刻的变革。国内外众多保险公司和保险科技 近一年来，人工智能相关政策在全球范围内以及中国国内都取得了显著的进展，这些 政策不仅推动了AI技术的研发和应用，还促进了相关产业的创新与发展。 2.2 国内外相关政策分析 近年来，中国人工智能行业发展受到各级政府、国家部委及各行各业的高度重视，纷 纷出台重点支持政策及监管治理政策。 2.2.1 国内政策密集出台 图3 国内人工智能政策 �� 中国政府高度重视人工智能领域的发展，并通过一系列政策举措推动其健康、有序、 国际竞争力的数字产业集群，这一举措标志着人工智能已成为国家发展战略的重要组成 部分。 为进一步规范和引导人工智能产业的发展，工业和信息化部、中央网信办、国家发展 改革委、国家标准委等四部门联合启动了国家人工智能产业综合标准化体系的建设工作。 经过多轮征求意见与修订，该体系于7月2日正式发布，旨在显著提升标准与产业科技创新 的联动性，计划至2026年新制定超过50项国家标准和行业标准，加速构建引领人工智能产

展，尤其是在医疗领域的广泛应用，相关的法律法规和伦理规范逐 渐成为制约其发展的重要因素。因此，在实施 AI 生成式大模型医 疗应用时，必须对法律与伦理的合规性进行深入分析。 首先，AI 医疗应用必须符合国家和地区的法律法规。根据不同 国家的法律制度，涉及数据保护、隐私权、医疗免责等方面的规定 必须得到充分遵守。例如，欧盟的通用数据保护条例（GDPR）对 于个人数据的处理提出了严格要求，任何利用个人健康信息的 AI 患者问卷和自我报告数据：通过设计合理的问卷，收集患者对 病情、治疗效果的主观评价和自我感受，这些数据能够为模型 提供患者视角的补充信息。 外部数据来源同样不可忽视，主要包括： 1. 公共卫生数据：依托国家或地区的数据共享平台，获取公共卫 生机构发布的健康统计数据、疾病流行病学信息等。 2. 学术研究成果：通过医学文献数据库获取相关领域内的研究成 果、病例分析、医学报告等，可以丰富模型训练的背景知识， 4. 第三方数据服务机构：与专业数据提供商合作，购买相关的医 疗数据集或大数据分析服务，补充内部数据的不足。 在数据收集的过程中，要遵循数据隐私和合规性原则，对敏感 数据进行匿名化处理，确保符合国家及地区的数据保护法规。同 时，建立严格的数据管理流程和审核机制，确保数据的质量和可靠 性。在数据采集后，应进行必要的数据清洗和预处理，以适应后续 模型训练和分析的需要。 这样的多来源数据收集策略，不仅能为

应急管理体系和能力是国家治理体系和治理能 力的重要组成部分，加强应急管理体系和能力建设， 对于防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾 害事故，保护人民群众生命财产安全和维护社会稳 定具有重要意义。智慧应急是应急管理信息化建设 的总体目标，强调要适应科技信息化发展大势，以信 息化推进应急管理现代化，提高监测预警、监管执 法、指挥决策、救援实战、社会动员等应急管理能力。 大语言模型是具有大规模参数的深度学习模 通过自然语言对应急知识进行检索查询，相比较传 统知识库访问所采用的结构化查询语言，极大降低 了知识访问的门槛。并且，模型能够理解和生成多 种语言，打破传统知识共享面临的语言障碍，促进 应急知识在不同组织、地区和国家间的共享。 模型能够捕捉和理解自然语言的复杂性和细微 差别，使其能够不仅仅停留在字面或表层意义的理 解上，并且能够深入到包括复杂的语言规则、隐喻、 语境相关的含义等，最终具有抽象和推理的能力。 这些

其次，现有的铁路监测系统多为单点或局部监控，缺乏全局观 与综合效益的分析。通过引入实景三维大模型技术，可以实现对铁 路沿线的全面可视化、动态分析，使得管理人员能够及时掌握沿线 情况，从而提高回应各类突发事件的能力。 最后，随着国家对智能交通系统及数字基础设施建设的重视， 人工智能和大数据的发展为铁路沿线数字化管理提供了技术支撑。 构建实景三维 AI 大模型，不仅能够为铁路运营提供科学决策依 据，还能为沿线经济、民生发展提供数据支持。 铁路运输的重要性 铁路运输作为现代交通体系的重要组成部分，对于国家的经济 发展、社会进步以及区域协调发展起着不可或缺的作用。首先，铁 路运输具有大容量和高效率的特点，能够在短时间内运输大量的货 物和乘客。在中国这样一个幅员辽阔、人口众多的国家，铁路的角 色愈发凸显，尤其是在推动工业、农业以及城市化进程中，其经济 带动效应显著。 根据国家统计局数据显示，2022 年，中国铁路货运量达到 38 30%，显示出铁路在货物运 输中的核心地位。此外，铁路客运量同年达到了 34 亿人次，进一 步印证了其在人员流动中的重要性。相比于公路和航空运输，铁路 运输在能耗和成本上往往表现更为优越，为全面提升国家的运输效 率做出了重要贡献。 铁路运输的重要性还体现在其安全、环保的特性上。铁路作为 固定轨道交通，具有较高的行驶稳定性及安全性，事故发生的概率 较低。此外，铁路运输相较于公路交通能够有效降低碳排放，有助

显出生态环保工作在保障人类健康、促进可持续发展方面的重要 性。 生态环保不仅是生态系统本身的保护，更涉及到人类社会经济 的可持续发展。在当前和未来的发展过程中，实现经济增长与环境 保护的双赢是各个国家政策制定的目标。为此，必须加强对生态环 境的监测与治理，促进资源的合理利用，推动绿色技术的应用和普 及。 生态环保的重要性可以从以下几个方面进行详细阐述： 1. 保护生态系统：生态系统是地球上生物与环境相互作用的复杂 未来，随着人工智能技术的进一步发展，智慧诊断将在生态环 保领域发挥更加重要的作用。建立更为完善的多模态 AI 大模型， 将为生态环境的实时监测、分析及预测提供强有力的支持。通过推 动智慧诊断的普及应用，能够有效提升国家和地区生态环保的治理 能力和水平。 1.3 多模态 AI 大模型的简介 多模态 AI 大模型是近年来计算机视觉、自然语言处理及其他 人工智能领域的研究与应用热点。这类模型通过融合多种不同类型 度不足，关键生态环境的变化往往无法及时被发现。例如，水体污 染、空气质量恶化和生物多样性减少等情况，往往在出现明显迹象 时才会引起关注，错失了最佳的治理时机。 再者，环保政策的执行力度和公众参与程度有限。尽管国家和 地方政府已经出台一系列环保政策，但落实情况往往不尽如人意。 环境保护的重视程度受经济利益的驱动，有时导致短视的行为。此 外，公众的环保意识尚需加强，缺乏有效的公众参与机制。 在技术上，虽

收集，降低潜在数据泄露风险。 5. 数据保存期限：设定合理的数据保存期限，过期后应及时删除 或匿名化数据，提高数据安全性。 6. 跨境数据转移：在需要进行跨境数据传输时，确保符合目的地 国家的数据保护法律要求，并采取必要的安全措施。 7. 违规处理：制定应急响应计划，以及时处理数据泄露或其它合 规违规事件，减轻潜在损失。 为了加强合规性，企业还可通过以下方式确保其法律遵从状 态： 加强对敏感数据的访问控制，确保只有经过授权的人员可访问 相关信息。  引入数据脱敏技术，在数据分析时对涉及个人身份的信息进行 去标识化处理。  定期进行安全审计，确保数据处理和存储过程符合国家及地区 的法律法规要求。 展望未来，AI 大模型在公共安全领域的潜力还有待于进一步挖 掘。随着技术的进步和算法的不断优化，视频智能挖掘的准确性和 效率将会逐步提高。同时，结合边缘计算技术，可以在数据采集点 《智能交通系统中的大数据应用》. 交通运输. 本文中包含了对交通监控中视频智能挖掘的实例分析，为神经 网络在特定场景下的应用提供实践依据。 6. 国家公共安全部. (2023). 《智慧城市与安全的结合—— 国家政 策框架》. 政策研究报告. 该报告讨论了国家在智慧城市建设 中对安全技术的重视，是本方案政策背景的重要参考。 7. 李八, 林九. (2019).《前沿人工智能技术在公共安全中的应用