量 发展的新征程！ 邬贺铨 中国工程院原副院长 算力产业发展方阵指导委员会主任委员 综合算力指数 前 言 近年来，AI 快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同 发展水平成为衡量地区数字竞争力的关键。算力支撑数据处理与计 算，存力保障数据的高效存储与调用，运力保障数据的跨域传输， 模型能力则深度释放算力在各场景的应用效能。如何更科学的评估 我国综合算力发展现状，全面把握区域产业短板与优势，成为推动 升级；夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演进；构建绿色低碳 体系，加速基础设施绿色升级；深度开展融合创新实践，助力产业 生态繁荣发展。 《2025 综合算力指数》全面呈现了我国综合算力发展现状，挖 掘各地区综合算力发展问题，并给出发展建议，为我国算力产业“点、 链、网、面”体系化发展提供参考，为数字中国建设实现跨越式发展 筑牢根基。 时间仓促，报告仍有诸多不足，恳请各界批评指正。后续我们 将不 前，全球超过 70%的组织开始对生成式人工智能技术进行投资或处 于初步测试阶段，已经有 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

万家乐、汇源通信、永大集团 长城系 浙江 赵锐勇 长城影视、长城动漫、天目药业 袁志敏、熊 海涛夫妇 广东 袁志敏、熊 海涛夫妇 毅昌股份、高盟新材、东材科技、 金发科技 资本系 地区 掌舵人 旗下上市公司 海航系 海南 渤海金控、西安民生、海航投资、凯撒 旅游、海航基础、海航创新、天海投资 复星系 上海 郭广昌 上海钢铁、复星医药、南钢股份、豫园 为基础， 通过加权平均计算企业出风险分数，再通过归 一化处理形成企业风险指数 案例：某国有银行企业风险预警 • 资讯平台 • 金融论坛 • 行业论坛 • 地区数据 • • • 企业涉诉类 行政处罚类 质检环保 舆情数据 违规数据 • 高管自杀 • 失信被执行 • 企业重大事 敀 • 企业停业 高风险因子 Discover information 地区风险指数： S ：为评级机构对全国各地区风险评级 Y ：为关联 区 域，如珠三角、京津翼、 东三省、长三角等 Z ：为该地区相关企业癿风险指数 n ：为（本行客户范围内）该地区所有 企业癿数量 3 、地区风险分析：根据所监控的企业范围和注册归属地， 将企业所在地区按照风险指数模型计算， 通过各机构对全国各地区 风险评级情况、各地经济 GDP 等，

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 的 排放。此 外，固体废物的无序处置和塑料污染也在不断加剧环境负担。目 前，许多城市面临着重度的雾霾天气，河流湖泊的水质下降，生物 多样性遭受威胁。 在我国，部分地区的环境质量仍然处于较低水平。以 PM2.5 为例，京津冀地区的平均浓度长期超标，导致当地居民健康风险增 加。根据 2022 年发布的《中国环境状况公报》，90%的城市空气 质量未达标，其中大部分是因为二氧化硫、氮氧化物和挥发性有机 因。尽管环保理念逐渐被接受，但在实际操作中，许多企业和个人 仍存在环境保护意识淡薄、缺乏有效执行机制等问题。此外，相关 政策的缺失或不够严厉，使得生态破坏行为未能受到应有的制止。 例如，在某些地区，由于缺乏有效的法律法规，非法采矿和乱砍滥 伐现象屡禁不止。 综合来看，这些因素相互交织，导致了生态环境的急剧恶化。 有效的应对措施需要整合多模态 AI 大模型的诊断能力，全面分析 不同因素

跨境电商形成市场综合服务优势：一些国内大型云服务商具备丰富的跨境电商业务运营经 验，可以整合跨境物流、支付等环节的资源，为跨境电商企业提供一站式的解决方案。在信 息服务方面，具备强大的数据分析工具，能够帮助跨境电商企业精准洞察不同地区消费者的 需求和偏好，优化选品和营销策略，有效保障交易数据的安全合规要求。 AI创新应用不断挖掘新的市场潜力：近年来，国内云服务商在AI创新应用方面不断突破，为 挖掘全球市场新潜力提供了强大动 在数据库的域内完成模糊查找、匹配等操作，以满足实时性和数据不出域的要求。 2.3 国际化进程中的全球布局、合规与质量一致性难题 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 慎将面临巨额罚款和声 誉损失。 规模、性能与弹性需求：不同市场的业务规模差异大，在海外拓展初期，业务波动往往较 大，各地区的增长难以预测，这给云计算的技术需求规划也带来了难题。企业既要避免初期 大规模投入造成资源浪费，又要确保业务高峰时有足够云计算资源支撑。部分地区的云服务 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

生成式大模型能够根据患者的病史和 症状生成诊断和治疗建议。通过实时分析患者的健康数据和医学文 献，模型可以显著提高准确性并降低医疗成本。值得一提的是，这 项技术有助于应对医疗资源短缺的问题，尤其是在偏远地区，医生 可以依赖生成模型提供的智能建议来为患者做出更快的响应。 应用 AI 生成式大模型时，还需考虑一些实际问题。模型的透 明度和可理解性是关键，因为医疗决策往往要求高程度的可信性和 解释性。此时，结合可解释 生成式大模型应用之前，必须充分了解和遵循相关 法律法规，以确保患者隐私和数据安全。数据共享与使用的合规性 是必须关注的重点。此领域相关法律例如《健康保险携带与责任法 案》（HIPAA）以及各类地区性数据保护法规，需要进行深入调研 和分析。通过建立合规机制，明确数据使用的边界和保护措施，可 以有效降低法律风险，提高应用落地的安全性。 伦理方面，AI 在医疗场景中的应用必须尊重患者的自主权与知 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

联通河北政务云智算中心利用数字化平台实现智能建造技术实践 根据京津冀数据中心市场发展及资源情况，河北联通充分利用区位优势、抓住机遇，以 业务需求为导向，以提升市场竞争能力为着眼点，综合考虑河北全省数据中心以及北京地区 的外溢需求，提早储备，加快建设，形成资源配置合理、运营成本节约的集中化、规模化、 绿色环保的新一代数据产业创新基地。 数字化交付平台 BestDC 支撑的数据中心智能建造项目，是园区建设等级最高、技术最 翼云华南算力枢纽节点，汇聚粤港澳大湾区云、网、边能力，充分发挥算力资源集约共享优 势，为大湾区乃至华南地区的政务服务、相关行业客户提供上云用云以及算力运营、管理、 调度等服务。以打造全国一体化算力网络重要战略节点的制高点，成为全国一体化大数据中 心绿色低碳创新样板标杆为目标，服务华南地区及粤港澳大湾区一体化大数据协同创新体系， 铸牢粤港澳大湾区发展“数字底座”。 为了更好的提升能源效率，降低

常行为模式等。 3. 行为分析：运用深度学习模型分析行为趋势，识别出可疑行 为，例如大量人群聚集、人员快速撤离等。 接下来，通过自适应学习算法，系统定期更新模型，以响应新 的威胁模式。例如，当检测到某一地区的异常行为增多时，模型将 自动调整预测策略，以强化该区域相关的安全监控。 在实施潜在威胁预测时，可以采取以下步骤：  实时监测部署：在关键区域（如公共场所、交通枢纽等）部署 高清摄像头，并与 此外，定期进行合规性检查和评估，确保所有的处理流程和技 术方案符合法律法规的要求。可以考虑引入第三方专业机构对系统 的合规性进行审核，并在必要时对外部技术供应商的合规性进行尽 职调查。 值得注意的是，各地区的法律法规可能存在差异，因此应对不 同地域的合法性要求进行评估与遵守。在进行技术推广时，要积极 与地方政府、法律专家进行沟通，确保我们的方案符合当地的法规 要求。 为了更直观地展示法律法规的合规要点，以下内容可以作为合 创新与法律 合规的平衡，为公共安全提供更加智能、安全的解决方案。 5.1.1 数据保护法律 在当前数据驱动的社会中，数据保护法律成为企业实施人工智 能和视频智能挖掘应用不可或缺的框架。各国和地区对数据保护的 立法措施不断完善，以应对快速发展的技术带来的隐私挑战。在系 统引入人工智能大模型进行公共安全数据分析时，企业必须严格遵 循相关法律法规，以确保用户数据的安全性和隐私性。为了有效遵

平台，企业无需从头开发和维护 复杂的 AI 基础设施。 3. 自定义功能的需求提升：各行业对 AI 方案的定制化需求增 加，SaaS 平台可以灵活支持不同业务场景。 4. 政策支持：全球范围内，许多国家和地区已经将人工智能作为 战略重点，相关政策的出台为行业发展提供了良好的环境。 5. 技术的成熟度提升：随着深度学习、自然语言处理等技术的进 步，大模型的性能不断优化，商业化应用日益成熟。 当前，市场上已经出现了一些以大模型为核心的 需求不断增长。  机器学习/深度学习：支持预测分析、推荐系统等，用于金 融、零售及其他行业的数据驱动决策。 最后，从地域特征来看，市场细分也存在显著差异。北美和欧 洲地区在人工智能应用上较为成熟，企业对于 AI 技术的接受度 高；而亚太地区，尤其是中国、日本、印度，正迅速追赶，市场潜 力巨大。 以下是对不同细分市场的一个简要总结： 市场细分 主要应用 客户类型 金融服务 风险评估、信贷审批、客户服务 的订阅 计划。这种模式提高了用户的使用体验，并为供应商创造了更 稳定的收入。 7. 全球化市场发展：随着技术的成熟和互联网的普及，越来越多 的 SaaS 平台开始拓展到全球市场。特别是在亚太地区和拉丁 美洲，市场需求的快速增长使其成为新的增量市场。 以上趋势表明，SaaS 平台不仅在产品交付和使用上发生了变 革，还在商业模式、技术应用以及市场战略中表现出强烈的适应性 和创新能力。企

户提供了更加 可靠的保护。 此外，DeepSeek 还具备高度的可扩展性和定制化能力，能够 根据不同银行的具体需求进行灵活调整。例如，在跨境银行业务 中，DeepSeek 可以根据不同国家和地区的身份证格式、票据样式 等，快速适配和优化识别模型，确保全球范围内的业务无缝衔接。 总之，DeepSeek 的图像识别与处理技术为金融银行领域提供 了高效、精准、安全的解决方案，帮助银行在数字化转型过程中实 的市场营销和产品优化提供数据支持。例如，系统可以识别高频问 题并建议优化相关业务流程，或通过分析客户行为模式，预测潜在 的服务需求并提前做好准备。 此外，DeepSeek 系统支持多语言和多渠道接入，能够为不同 地区和语言的客户提供一致的高质量服务。无论是通过电话、网 站、移动应用还是社交媒体，客户都可以享受到无缝的智能客服体 验。以下是一个简化的客户服务流程示例（使用 mermaid 流程图 表示）： 可解释性。 对于分类任务，可以采用标签编码或独热编码的方式将文本或 类别数据转换为数值形式。例如，客户类型可以编码为数值标签 （如 1 “ ” 代表 高价值客户 ，2 “ ” 代表 普通客户 ），而地区信息可以采 用独热编码处理。对于文本数据，如客户反馈或交易描述，可以使 用自然语言处理（NLP）技术进行分词、去停用词以及向量化处 理，最终转换为可供模型输入的格式。 为了确保数据标注的质量，可以采用以下步骤：

的数据，对活动数据、学习数 据进行汇总统计，实现领域内 数据汇集、统一展示，支撑党 建工作精细化管理。 4 成功案例 成功案例  项目自推广以来，得到了客户的广泛好评，目前项目已在全国多个 地区为组织客户提供优质服务。 覆盖 31 个省、直辖市、自治区 合作 1000 多家客户 服务党员 近 1400 万人 服务党员过千万 积累了丰富经验 成功案例  是中共甘肃省委组织部为创新党建工作新模式精心打