行政区的综合算力发展情况，并通过算力分指数评估全国各城市的 算力发展水平。 综合算力指数，河北省、江苏省、广东省、浙江省、北京市等 位居全国前列。其中，算力分指数方面，河北省、浙江省、江苏省 等全国领先；存力分指数方面，广东省、江苏省、河北省等表现优 综合算力指数 秀；运力分指数方面，浙江省、上海市、江苏省等相对靠前；模力 分指数中，北京市、广东省、浙江省等表现出色。环境分指数中， 青海省、内蒙古自治区、河北省等表现杰出。城市算力分指数中， 为算力中心的规划布局提供参考，避免投资浪费，使资源能够更好 地满足算力发展需求，提高资源利用效率。 （二）综合算力指数 综合算力指数 13 省级行政区综合算力指数 Top10 分别为河北省、江苏省、广东 省、浙江省、北京市、上海市、内蒙古自治区、山西省、山东省、 贵州省，具体情况详见图 2。我国综合算力格局呈现“东部引领、中 西部崛起”的协同发展态势。与去年相比，Top10 省份仍然以我国算 其中，河北省充分发挥京津冀枢纽节点算力资源优势，印发 《关于进一步优化算力布局推动人工智能产业创新发展的意见》等 政策文件，促进省内算力、数据、算法协同应用，加速建设协同京 津、国内领先的人工智能产业创新发展高地。江苏、广东、浙江、 北京、上海则依托自身经济、技术、产业、市场等强大优势，在算、 存、运、模力发展水平方面，均处于全国先进水平，综合算力指数 稳居前列。内蒙古、贵州发挥气候、能源、政策等优势，多次进入

1 编写单位（排名不分先后） 中讯邮电咨询设计院有限公司、华为技术有限公司、科大讯飞股份有限公司、 中国信息通信研究院、中国电信集团有限公司、中国移动通信集团广东有限公司、 上海天数智芯半导体股份有限公司、河南昆仑技术有限公司、四川华鲲振宇智能 科技有限责任公司、中国质量认证中心有限公司 编写组成员（排名不分先后） 马季春 王曼 施晶峰 王月 ........ 7 3.1.1 中讯院全流程支撑广东联通深圳智算中心高效交付 ............................................... 7 3.1.2 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 ....................... 8 3.1.3 L1&L2 联动节能在广东移动深圳宝观液冷数据中心的创新实践 ........ .................. 9 3.1.4 广东电信韶关数据中心间接蒸发冷却技术应用 ..................................................... 11 3.1.5 联合开发智算运维调度系统保证集群训练长稳高效 ............................................. 13 3.2 模型支持和行业应用类服务

种智能解决方案。 智能软件研发企业显现出鲜明的地域集聚特性，高度集中于特定区域并形成集群效应。 截至2023年末，中国软件百强榜单上的企业大多坐落于北京、广东、浙江、江苏、山东、福建及上海等省市。其中，北京以37家企业独占鳌头， 广东与浙江紧随其后，分别有14家与12家企业上榜。从城市分布来看，这些企业广泛遍布全国25个省会及经济繁荣的城市。尤为值得关注的是， 百强企业主要植根于京津冀、长 发行业将迎来前所未有的发展机遇。 中 产业链中游环节分析 中游分析 智能软件研发企业显现出显著的地域集聚特征，呈现高度集中与区域集群态势。 截至2023年底，中国软件百强企业高度集中于北京、广东、浙江、江苏、山东、福建及上海等省市。其中，北京、广东、浙江稳居前 三，分别坐拥37家、14家、12家入选企业。在城市维度上，这些企业广泛分布于全国25个省会及经济发达城市。尤为突出的是，百强 企业主要扎根于京津冀、长三角

荐。 该银行还利用 AI 模型进行市场预测，优化了资产配置策略，提升了投资回报率。 浙江银行 AI 架构实践 广东银行在企业架构中集成了大模型技术，用于自动化交易和风险管理。通过 AI 模型的预测分析，该银行能 够更准确地预测市场趋势，优化资产配置，提升投资回报率。 广东银行 AI 架构创新 跨行业成功经验借鉴（如保险、证券） 平安保险利用大模型技术优化了其理赔流程，通过 AI 模型的自动化处理，显著缩短了理赔时

最近一年，大模型技术在各行各业的应用情况呈现出蓬勃发展的态势，为多个领域带 来了深刻的变革和显著的效益。 2.2.1.2 地方与行业政策 生成式AI行业发展至今，北京市、上海市、浙江省、广东省、吉林省、湖南省等省市纷纷 出台人工智能政策，包括鼓励平台企业运用生成式人工智能，将生成式AI技术充分应用于 电商领域、长视频领域、医疗领域等。举例来说，北京设立1亿元支持AI发展，上海推进高质 地化部署大模型能力，并输出给分 公司各个场景进行探索验证。通过直接对接企业微信工作台，可以直接触达内部员工日常 办公场景。 ② 已决赔款计算书信息抽取 （A）案例概述 2023年，国寿财险广东省分公司启动了责意健险精细化管理分析系统建设项目。通过 深入挖掘历史存档的理赔计算书，提取关于死亡、伤残、医疗等关键分项赔付金额。这些数 据不仅为责意险的精细化运营提供了有力支撑，还帮助分公司根据历史及新增分项赔付 据，处理起来相对繁琐。在过去，只能依赖人工手动逐篇阅读、提取关键信息并填写，这无 疑增加了人力成本和时间消耗。在小财大模型发布之后，广东省分公司发现，凭借其出色 的语义理解能力，可以快速而有效地从各种格式和长篇文字数据中提取关键信息。 （B）应用方案 广东省分公司根据实际信息抽取的场景，与总公司共同撰写了输出效果较为稳定的 提示词，并直接让大模型以json格式返回相关数据，实现了系统与小财大模型的无缝对

2024-09-09 Manuscript received August 1, 2024; accepted September 9, 2024 国家自然科学基金面上项目 (62173352), 广东省基础与应用基础 研究基金杰出青年基金 (2024B1515020104) 资助 Supported by National Natural Science Foundation of China